아마존, 오프라인 매장 구조조정… 그리고 AI 증류 논란이 불러온 충격파

기술 혁신은 항상 성공을 보장하는 것은 아닙니다. 아무리 앞선 기술이라도 시장과 소비자의 반응이 뒷받침되지 않으면 실패할 수밖에 없습니다. 최근 아마존의 오프라인 매장 전략 조정과 OpenAI와 DeepSeek 간의 AI 증류 논란은 이러한 현실을 여실히 보여주는 사례입니다.

아마존은 전자상거래 시장을 석권했지만, 오프라인 매장 실험에서는 기대에 미치지 못한 결과를 얻었습니다. 특히, 혁신적인 Amazon Go 매장과 다양한 오프라인 실험 매장을 운영했지만, 결국 대부분의 매장을 정리하고 식료품 사업(Whole Foods, Amazon Fresh) 중심으로 전략을 재편하고 있습니다.

 

한편, AI 산업에서는 중국 스타트업 DeepSeek이 AI 모델 증류(distillation) 기술을 활용해 OpenAI의 ChatGPT 성능에 근접한 AI 모델을 개발하면서 논란이 커지고 있습니다. OpenAI는 DeepSeek이 자사의 AI 모델을 무단 활용했을 가능성을 제기하며 강력한 대응에 나서고 있으며, 이는 향후 AI 업계의 방향성을 결정할 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.

 

아마존의 오프라인 전략 변화와 AI 기술 패권 전쟁은 빅테크 기업들이 기술 혁신을 지속하면서도, 새로운 시장 환경에 맞춰 얼마나 유연하게 대응해야 하는지를 보여주는 사례입니다. 이번 블로그에서는 두 가지 사례를 통해 유통과 AI 산업에서의 패러다임 변화를 분석해보겠습니다.

 

 

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아마존, 오프라인 매장 전략 축소… 미래는 식료품 사업?

아마존은 전자상거래 시장에서 확고한 1위 자리를 유지하고 있지만, 오프라인 매장 사업에서는 어려움을 겪고 있습니다. 이에 따라 아마존은 여러 오프라인 매장을 정리하고 있으며, 특히 Amazon Go 매장의 절반을 2023년 이후 폐점하며 총 16개 매장만 운영하는 것으로 축소되었습니다.

 

아마존의 오프라인 매장 매출은 증가하고 있지만, 온라인 매출에 비하면 미미한 수준입니다. 2024년 3분기 기준, 오프라인 매장 매출은 52억 달러였던 반면, 온라인 매출은 614억 달러에 달했습니다.

 

아마존은 과거 Amazon Go, Amazon Books, 4-Star 매장, Amazon Style 매장 등 다양한 형태의 오프라인 매장을 실험해왔으나, 대부분 실패로 돌아갔습니다. 현재 아마존이 집중하는 것은 식료품 사업으로, Whole Foods와 Amazon Fresh에 중점을 두고 있습니다.

특히 Amazon Fresh 매장은 원래 Just Walk Out 기술(카메라 및 센서를 통해 자동 결제)을 도입했으나, 고객 반응이 좋지 않아 스캐너가 내장된 쇼핑카트 방식으로 변경되었습니다. 이러한 변화는 긍정적인 평가를 받고 있지만, 여전히 시장에서 얼마나 성장할지는 미지수입니다.

 

한편, 아마존은 Just Walk Out 기술 자체를 완전히 포기하지 않았으며, 대학, 병원, 공항, 경기장 등 제3자 소매업체에 기술을 라이선스 형태로 제공하며 새로운 수익 모델을 구축하고 있습니다.

 

 

아마존은 전자상거래의 최강자로 자리 잡았지만, 오프라인 매장 운영에서는 기대만큼의 성과를 내지 못하고 있습니다. 이에 따라 오프라인 매장 사업을 대대적으로 축소하고 있으며, 특히 Amazon Go 매장의 절반을 2023년 이후 폐점하며 현재 미국 4개 주에서 16개 매장만 운영하고 있습니다.

 

이러한 변화의 배경에는 매장 수익성과 운영 비용, 소비자 반응이 큰 영향을 미쳤습니다. 2024년 3분기 기준, 아마존의 오프라인 매장(Whole Foods 포함) 매출은 52억 달러였지만, 이는 같은 분기의 온라인 매출(614억 달러)과 비교하면 여전히 작은 규모입니다. 또한, 오프라인 매장의 운영 비용은 상당히 높은 반면, 고객의 반응이 기대만큼 뜨겁지 않았다는 점도 사업 축소의 원인이 되었습니다.

🔹 Amazon Go: 혁신적인 기술에도 불구하고 외면받다

Amazon Go 매장은 Just Walk Out 기술을 도입해 계산대 없이 자동 결제가 가능한 무인 편의점이라는 점에서 혁신적이었습니다. 카메라와 센서가 고객의 움직임을 추적해 물건을 고르면 자동으로 결제되기 때문에, 줄을 서지 않고 매장을 빠져나올 수 있는 편리함을 제공했습니다.

 

그러나, 이러한 혁신에도 불구하고 고객의 반응은 미지근했습니다.

• 기술적 신기함은 있지만, 꼭 필요한 기능은 아니라는 점
  → 소비자들은 줄을 서지 않는 편리함을 인정했지만, 이미 Apple Pay와 같은 간편 결제 서비스가 널리 보급되어 있어 절대적으로 필요한 기능으로 인식되지 않았습니다.
  
  
• 운영 비용 문제
  → Just Walk Out 기술을 유지하기 위해선 고가의 인공지능 카메라, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석이 필요했습니다. 이로 인해 매장 운영비가 상당히 높아졌고, 수익성 확보가 어려웠습니다.

이러한 이유로 아마존은 Amazon Go 매장의 수를 줄이면서, 오프라인 사업에서 보다 전략적으로 접근할 필요성을 느끼게 되었습니다.

 

🔹 다양한 오프라인 매장 실험의 실패

아마존은 Amazon Go뿐만 아니라, 여러 형태의 오프라인 매장을 실험했습니다.

1. Amazon Books (아마존 북스)
   • 2015년 시애틀에서 첫 오프라인 서점을 열며 온라인 서점에서 벗어나려 했지만, 대형 서점과의 차별성이 부족했고, 2022년 모든 매장을 폐점했습니다.
2. Amazon 4-Star (아마존 4-스타 매장)
   • 아마존 웹사이트에서 4성 이상 평점을 받은 인기 상품만 판매하는 매장이었지만, 고객들은 "굳이 오프라인에서 살 필요가 없다"는 반응을 보였고, 2022년 폐점했습니다.
3. Amazon Style (아마존 스타일 매장)
   • IT 기술을 활용한 의류 매장으로, 고객이 모바일 앱을 통해 옷을 선택하면 피팅룸에 미리 준비되는 방식이었지만, 2023년 단 1년 만에 사업을 철수했습니다.

이처럼 아마존의 오프라인 사업은 다양한 실험에도 불구하고 고객의 기대에 부응하지 못했고, 기존 유통업체들과의 경쟁에서도 두각을 나타내지 못하는 결과를 낳았습니다.

 

🔹 식료품 사업, 아마존의 오프라인 전략의 새로운 중심

현재 아마존은 실패한 오프라인 매장 실험을 접고, 식료품 사업을 핵심 전략으로 삼고 있습니다.

 

1) Whole Foods: 아마존의 성공적인 오프라인 매장
아마존은 2017년 Whole Foods를 137억 달러에 인수하며 프리미엄 유기농 식료품 시장에 진출했습니다. Whole Foods는 여전히 꾸준한 매출 성장을 기록하고 있으며, 매장 수도 점점 늘어나고 있습니다.

 

2) Amazon Fresh: 대중적인 식료품 매장
Whole Foods가 프리미엄 브랜드라면, Amazon Fresh는 대중적인 가격대의 식료품을 판매하는 매장으로, 아마존의 오프라인 전략에서 중요한 역할을 합니다.

 

하지만, 초기 Amazon Fresh 매장은 Just Walk Out 기술을 적용했으나, 고객들이 혼란스러워하고 불편하다는 피드백이 많아 2023년부터 스캐너 내장 쇼핑카트 방식으로 변경되었습니다.

• 고객이 직접 상품을 장바구니에 담기 전 스캔해야 하므로 기술적 문제를 줄이면서도 디지털 결제의 편리함을 유지하는 방식입니다.
• 일부 고객과 업계 전문가들은 이 방식이 이전보다 훨씬 직관적이며, 쇼핑 경험을 개선했다고 평가합니다.

현재 Amazon Fresh의 확장 가능성은 긍정적으로 평가받고 있지만, 여전히 월마트, 코스트코 같은 대형 유통업체들과 경쟁해야 하는 과제가 남아 있습니다.

 

아마존의 오프라인 전략, ‘선택과 집중’

아마존은 오프라인 매장에서 여러 가지 실험을 했지만, 많은 경우 소비자들의 기대를 충족시키지 못하고 철수해야 했습니다. 하지만, 식료품 시장에서는 확실한 기회를 보고 있으며, Whole Foods와 Amazon Fresh를 중심으로 ‘선택과 집중’ 전략을 통해 오프라인 사업을 지속할 계획입니다.

 

특히, Amazon Fresh의 기술 변화(Just Walk Out → 스캐너 쇼핑카트)는 아마존이 단순한 기술 도입이 아니라, 실제 소비자의 반응을 고려해 전략을 수정하고 있다는 점을 보여줍니다.

 

향후 아마존이 오프라인 식료품 시장에서 월마트나 코스트코 같은 대형 유통업체들과의 경쟁에서 어떤 전략을 펼칠지 주목할 필요가 있습니다.

 

 

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AI 모델 '증류' 논란, OpenAI와 중국 DeepSeek의 충돌

최근 중국의 AI 기업 DeepSeek이 출시한 AI 모델 R1이 업계를 놀라게 하고 있습니다. DeepSeek은 R1 모델을 비교적 저렴한 비용으로 개발했는데, 이는 AI 모델 증류(distillation) 기법을 활용했기 때문입니다.

 

증류란 기존 AI 모델의 출력을 이용해 새로운 모델을 학습시키는 기술로, 쉽게 말해 'AI 모델이 기존 모델에 질문을 던지고 답을 받으면서 학습하는 방식'입니다. 이 기술 덕분에 DeepSeek은 OpenAI, Meta, Alibaba 등의 공개 AI 모델을 바탕으로 강력한 성능을 갖춘 모델을 빠르게 만들 수 있었습니다.

 

그러나 OpenAI는 DeepSeek이 자사의 모델(예: GPT-4)의 결과물을 활용했을 가능성이 있다고 주장하며 조사를 진행 중입니다. OpenAI의 이용 약관에 따르면, 자사의 AI를 활용해 경쟁 제품을 개발하는 것은 금지되어 있습니다. 하지만 이를 막기란 쉽지 않은데, AI 모델이 API(응용 프로그램 인터페이스) 형태로 제공되기 때문에, 특정 사용자가 불법적으로 AI를 활용하는 것을 사전에 방지하기가 어렵기 때문입니다.

AI 시장의 변화: '초거대 AI' 시대의 종말?

DeepSeek의 사례는 AI 업계에 중요한 시사점을 제공합니다. 현재 Google, Meta, OpenAI 같은 빅테크 기업들은 AI 개발에 수십억 달러를 투자하고 있으며, 대규모 데이터 센터와 고성능 반도체를 활용해 모델을 학습시키고 있습니다. 그러나 DeepSeek처럼 증류 기술을 활용한 저비용 AI 개발 방식이 부상하면서, 기존 빅테크 기업들이 과연 거대한 AI 개발 비용을 정당화할 수 있을지 의문이 커지고 있습니다.

 

일각에서는 AI 모델의 상품화(commodification) 가속화를 전망하고 있습니다. 즉, 최첨단 AI 모델이 독점적 가치를 유지하는 것이 점점 어려워지고 있으며, 향후 오픈소스 및 저비용 AI 모델이 시장에서 경쟁력을 가질 가능성이 높아지고 있다는 것입니다.

 

 

최근 중국 AI 스타트업 DeepSeek이 발표한 **AI 모델 ‘R1’**이 업계를 놀라게 하고 있습니다. DeepSeek은 비교적 저렴한 비용으로 강력한 AI 모델을 개발했는데, 이는 ‘AI 증류(Distillation)’ 기법을 적극적으로 활용했기 때문입니다.

 

증류 기법이란 기존의 고성능 AI 모델을 활용해 새로운 모델을 보다 효율적으로 학습시키는 기술을 의미합니다. 마치 ‘뛰어난 과학자(기존 AI 모델)에게 질문을 던지고, 그 답변을 학습하면서 실력을 키우는 학생(새로운 AI 모델)’과 같은 원리로 작동합니다.

 

이러한 방식으로 DeepSeek은 기존 AI 모델의 성능을 빠르게 재현하면서도, 개발 비용과 시간이 대폭 절감된 새로운 AI 모델을 선보일 수 있었습니다. 하지만 이 과정에서 OpenAI의 모델을 무단 활용했을 가능성이 제기되면서 논란이 발생했습니다.

 

🔹 AI 모델 증류(Distillation)란?

AI 모델 증류는 고성능 AI 모델(예: GPT-4)의 출력을 활용하여 더 작은 모델을 학습시키는 방법입니다.

• 기존 방식: 새로운 AI 모델을 개발하려면 엄청난 양의 데이터를 수집하고, 이를 학습시키기 위해 수십억 달러의 컴퓨팅 비용이 필요합니다.
• 증류 방식: 기존의 AI 모델에게 질문을 던지고, 그 답변을 수집하여 새로운 모델을 학습시키면, 비슷한 성능을 훨씬 적은 비용과 시간으로 구현할 수 있습니다.

이 기법은 사실 OpenAI, Google, Meta 같은 기업들도 내부적으로 활용하는 일반적인 AI 최적화 기술 중 하나이지만, 경쟁사의 AI 모델을 활용해 자체 AI를 개발하는 것은 법적·윤리적 논란을 초래할 수 있습니다.

 

🔹 DeepSeek은 OpenAI의 AI 모델을 활용했는가?

DeepSeek은 자체 AI 모델 ‘R1’을 개발하는 과정에서 Meta(메타)와 Alibaba(알리바바)가 공개한 오픈소스 AI 모델을 활용했다고 밝혔습니다.

 

그러나 OpenAI 측에서는 DeepSeek이 자사의 AI 모델(예: GPT-4)도 증류 과정에 사용했을 가능성이 있다며 조사를 진행 중입니다.

OpenAI는 DeepSeek이 자사의 AI를 활용한 정황을 확인하고, 관련된 계정을 차단했다고 발표했습니다. 하지만 AI API 방식의 특성상 완전히 차단하는 것은 어렵다는 점이 문제로 지적되고 있습니다.

 

📌 AI API는 무엇인가?

• OpenAI와 같은 기업은 ChatGPT 같은 AI 서비스를 API(Application Programming Interface) 형태로 제공하며, 다른 기업이 이를 이용해 서비스를 개발할 수 있도록 허용하고 있습니다.
  
  
• 하지만 AI API는 사용자가 특정 데이터를 어떻게 활용하는지 감지하는 것이 어렵기 때문에, OpenAI가 DeepSeek의 AI 사용을 사전에 차단하는 것은 현실적으로 쉽지 않습니다.

결국, OpenAI의 정책상 자사의 AI 모델을 활용해 경쟁 제품을 개발하는 것은 금지되어 있지만, 이를 효과적으로 차단할 방법이 마땅치 않다는 점에서 기술 도용을 둘러싼 법적 분쟁 가능성이 커지고 있습니다.

 

🔹 AI 증류가 AI 업계에 미치는 영향

DeepSeek의 AI 증류 기술 활용 사례는 AI 업계 전반에 걸쳐 기존 개발 방식의 패러다임 변화를 촉진하고 있습니다.

1. 초거대 AI 모델의 시대가 끝날 수도 있다?
   • 지금까지 OpenAI, Google, Meta 같은 빅테크 기업들은 AI 모델을 개발하기 위해 수십억 달러 규모의 데이터센터와 고성능 GPU(예: NVIDIA의 H100 칩)를 활용해왔습니다.
   • 그러나 DeepSeek과 같은 기업이 증류 기술을 활용하면, 비슷한 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 구현할 수 있게 되면서 기존 AI 개발 방식이 변화할 가능성이 커지고 있습니다.
2. AI 기술의 ‘상품화(Commodification)’ 가속화
   • OpenAI, Google, Meta 같은 기업들은 AI 모델을 비공개로 유지하면서 경쟁력을 보호하려 합니다.
   • 하지만 DeepSeek과 같은 오픈소스 기반 AI 스타트업이 빠르게 발전하면서, 고성능 AI가 빠르게 일반화(Commodification)될 가능성이 높아지고 있습니다.
   • 쉽게 말해, AI 모델이 더 이상 ‘희소한 자원’이 아닌, ‘일반적인 기술’로 변해가고 있으며, 이는 기존 AI 시장의 경쟁 구도를 흔들 수 있습니다.
3. 빅테크 기업들의 AI 투자 정당성이 흔들린다
   • Google, Microsoft, OpenAI, Meta는 AI 개발을 위해 연간 수십억 달러를 투자하고 있습니다.
   • 하지만 DeepSeek과 같은 기업이 더 적은 비용으로 비슷한 성능의 AI를 개발할 수 있다면, 기존 빅테크 기업들의 천문학적인 AI 투자 비용이 정당화될 수 있을까요?
   • 일부 투자자들은 “AI 증류 기술로 인해 초거대 AI 모델을 개발하는 기존 방식이 점점 무의미해지고 있다”며 빅테크 기업들의 투자 전략을 다시 평가해야 한다는 주장을 내놓고 있습니다.

🔹 OpenAI의 대응과 AI 업계의 미래

현재 OpenAI는 DeepSeek의 AI 증류 활용 의혹을 강력하게 조사하고 있으며, 향후 법적 조치를 취할 가능성도 있습니다. 하지만 AI API를 통한 데이터 활용을 완전히 차단하기는 어렵기 때문에, OpenAI가 DeepSeek을 직접적으로 제재할 방법이 제한적이라는 문제도 있습니다.

 

AI 업계 전문가들은 다음과 같은 3가지 시나리오를 전망하고 있습니다.

 

1️⃣ AI 기술 보호 강화

• OpenAI, Google, Meta 등이 AI 모델을 더욱 비공개로 운영하며 보호 조치를 강화할 가능성이 있습니다.
• 하지만 이는 AI 혁신의 속도를 늦추고, 오픈소스 AI 개발자들에게 반발을 초래할 수도 있습니다.

2️⃣ AI 기술의 개방화 가속화

• 반대로, DeepSeek과 같은 스타트업들이 더 많은 오픈소스 AI 모델을 개발하며 AI 기술의 개방화가 가속화될 수도 있습니다.
• 이 경우, 소규모 AI 기업들도 대형 AI 모델을 경쟁적으로 개발할 수 있는 환경이 조성될 것입니다.

3️⃣ 증류 기술에 대한 법적 규제 강화

• AI 증류를 활용한 기술 개발이 증가함에 따라, 정부와 기업들이 AI 증류 기술에 대한 법적 규제를 강화할 가능성도 있습니다.
• 예를 들어, 경쟁사의 AI 모델을 무단으로 학습하는 행위를 금지하는 법안이 마련될 수도 있습니다.

AI 패러다임 전환이 시작된다

DeepSeek의 AI 증류 기술 활용과 OpenAI와의 갈등은 AI 업계가 새로운 변곡점에 접어들었음을 보여줍니다.

• AI 증류는 AI 모델 개발의 비용과 시간을 획기적으로 줄이는 기술로, 앞으로 더 많은 스타트업들이 이 방식을 채택할 가능성이 큽니다.
• 하지만 OpenAI, Google, Meta 같은 기업들은 AI 기술 보호와 경쟁력을 유지하기 위해 더 엄격한 보안 정책을 도입할 가능성이 큽니다.

결국, AI 시장은 초거대 AI 모델 중심에서, 더 효율적인 AI 모델 개발 방식으로 전환되는 시대를 맞이할 가능성이 크며, 기존 빅테크 기업들의 AI 전략에도 큰 변화를 불러올 것으로 보입니다.

 

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결론: 기술 혁신의 본질 – 성공을 위한 끊임없는 변화

아마존의 오프라인 매장 전략 조정과 AI 모델 증류 논란은 테크 산업이 새로운 국면으로 접어들고 있음을 보여줍니다.

1. 아마존의 오프라인 실험
   • Amazon Go, 4-Star, Amazon Style 등 다양한 시도를 했으나 대부분 실패
   • 현재 Whole Foods와 Amazon Fresh를 중심으로 식료품 사업에 집중
   • Just Walk Out 기술을 다른 기업에 라이선스 형태로 제공하며 활용 중
2. AI 모델 증류 논란
   • DeepSeek이 OpenAI 등의 AI 모델을 증류해 R1을 개발
   • OpenAI는 DeepSeek이 불법적으로 자사 AI를 활용했을 가능성을 조사 중
   • AI 모델 개발 비용이 급격히 낮아지는 시대가 도래하며 빅테크의 전략 변화가 필요

이제 테크 업계는 AI 기술의 개방성과 보호, 혁신과 비용 절감 사이에서 균형을 찾아야 하는 새로운 도전에 직면하고 있습니다. 앞으로 아마존의 오프라인 매장 전략이 성공할지, AI 시장이 어떻게 변화할지 주목할 필요가 있습니다.

 

아마존과 OpenAI의 사례는 기술 혁신이 단순히 새로운 기술을 개발하는 것만으로 성공을 보장하지 않는다는 점을 다시금 상기시켜 줍니다.

• 아마존은 전자상거래에서의 성공을 바탕으로 오프라인 시장을 혁신하려 했지만, 결국 실패한 실험들을 정리하고 Whole Foods 및 Amazon Fresh 중심의 전략적 재편성을 단행했습니다.
  
  
• OpenAI는 AI 모델의 독점적 우위를 지키려 하지만, DeepSeek과 같은 기업들이 증류 기술을 활용해 더 빠르고 저렴하게 AI 모델을 개발하는 시대가 도래하면서, 기존 빅테크 중심의 AI 산업 구조가 흔들리고 있습니다.

💡 앞으로의 전망

✅ 아마존의 오프라인 전략 변화
→ Amazon Go, 4-Star, Style 매장은 실패했지만, Whole Foods와 Amazon Fresh를 중심으로 식료품 시장에서 새로운 기회를 모색할 것입니다. 그러나 월마트, 코스트코 같은 강력한 경쟁자가 존재하는 만큼, 성공 여부는 아직 미지수입니다.

✅ AI 업계의 패러다임 변화
→ AI 모델 개발 비용이 줄어들면서 AI 기술의 대중화가 가속화될 가능성이 큽니다. 기존 빅테크 기업들은 자신들의 AI 모델을 더욱 폐쇄적으로 운영하며 기술 보호에 집중할 수도 있지만, 증류 기술을 활용한 AI 개발 방식이 점점 더 보편화될 가능성이 있습니다.

✅ 기술 혁신을 위한 기업들의 과제
→ 단순한 ‘기술 혁신’만으로는 시장에서 성공할 수 없습니다. 소비자 반응을 기반으로 유연하게 전략을 조정하는 기업만이 지속적인 성장을 이룰 수 있을 것입니다.

 

이번 사례를 통해 우리는 혁신을 지속하면서도, 시장 환경과 소비자 요구를 고려한 전략적 유연성이 얼마나 중요한지 다시 한 번 깨닫게 됩니다. 앞으로 아마존과 AI 업계가 어떤 방식으로 변화할지 지속적으로 주목해야 할 것입니다.