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공정거래 2024-12-27
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공정거래팀 이슈리포트 - 공정거래위원회, 「생성형 AI와 경쟁」 정책보고서 발간

공정거래위원회, 「생성형 AI와 경쟁」 정책보고서 발간


법무법인 대륙아주 구상모 변호사
법무법인 대륙아주 이정란 대표변호사
법무법인 대륙아주 이기성 변호사
법무법인 대륙아주 조선영 변호사




1. 서론

  최근 생성형 AI1 분야가 급격히 성장하며 새로운 성장 동력으로 주목을 받고 있습니다. 특히, 국내∙외 빅테크 기업 뿐만아니라 다수의 스타트업도 해당 시장에 참여하여 경쟁을 펼치고 있는 바, 공정거래위원회(이하 ‘공정위’)는 생성형 AI 시장구조와 경쟁 상황을 파악하고, 시장 내 경쟁∙소비자 쟁점에 대한 심층 분석한 「생성형 AI와 경쟁」 정책보고서를 발간하였습니다.

  해당 보고서는 ① 생성형 AI 가치사슬 현황, ② 국내 생성형 AI 시장 경쟁 상황 분석, ③ 경쟁∙소비자 쟁점 분석 및 과제, ④ 향후 정책 방향을 주요 골자로 하고 있으므로, 이하에서는 정책보고서의 주요 내용에 대해 요약한 후 그 시사점에 대해서 분석하도록 하겠습니다.




2. 생성형 AI 시장 가치사슬 및 시장현황

가. 생성형 AI 시장 가치사슬

  해당 정책보고서에서는 생성형 AI 시장의 가치사슬을 ① AI 인프라(컴퓨팅, 자원, 데이터, 전문인력), ② AI 개발(기반모델), ③ AI 구현(AI 서비스) 3단계로 구분하고 있습니다.

  이때, “AI 인프라” 단계란, AI 개발∙구현 등을 위하여 갖추어야 하는 AI 반도체∙클라우드 등 컴퓨팅 자원, 데이터, 전문인력 등 필수 요소를 구축하는 단계를 의미하며, “AI 개발” 단계란 특정 AI 기능을 구현하는데 기초가 되는 기반모델을 직접 개발하거나, 다른 사업자의 기반모델을 미세조정하여 활용하는 단계를, “AI 구현” 단계란 기반모델에 근거하여 텍스트∙이미지 생성 등 AI 기능을 구현하고, 이를 활용하여 수요자에게 AI 서비스를 제공하는 단계를 의미합니다.




나. 시장현황

  정책보고서는 앞서 부석한 AI 가치사슬 중 상대적으로 관련시장이 더 형성된 AI 반도체, 클라우드 컴퓨팅, 기반모델, AI 서비스를 중심으로 시장 현황을 분석하고 있습니다.

  우선, AI 반도체 시장의 경우, GPU(그래픽 처리 장치, Graphic Processing Unit), NPU(신경망처리 장치, Nueral Processing Unit) 등 다양한 유형이 존재하며, AI 반도체에 메모리 반도체(HBM)이 결합된 AI 가속기를 주로 공급하는 시장입니다. 현재 엔비디아, 인텔, AMD 등 해외 사업자 및 사피온코리아, 리벨리온, 퓨리오사 AI 등 국내 사업자가 시장에 참여하고 있습니다. 엔비디아 제품에 대한 높은 수요∙선호도가 있으나, AI 반도체 기술 발전에 따른 경쟁상황 변동에 대한 모니터링이 필요한 상황입니다.

  둘째로, 클라우드 컴퓨팅 시장의 경우, AI 반도체를 다수 확보하여 자체 컴퓨팅 능력을 갖추는 것이 쉽지 않아, 클라우드 서비스 제공사(Cloud Service Provicer, CSP)들이 컴퓨팅 자원을 클라우드 서비스로 제공 중입니다. 이에 기존에 클라우드 시장에 진입하고 있던 아마존 웹서비스, 마이크로소프트, 구글 등 해외 CSP 및 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드 등 국내 CSP가 시장에 참여 중입니다. 국내 시장에 해외 CSP가 진출하고 있으며, AI 사업에 필요한 AI 반도체 등 인프라 구축과 AI 기능 확장 역량 등에서 해외 CSP가 국내 CSP보다 상대적 우위에 있는 상황입니다.

  셋째로, 기반모델 시장의 경우, 기반모델을 구축하기 위해서는 상당한 컴퓨팅 자원을 통해 방대한 데이터의 학습이 필요하므로, 사업자 역량에 따라 기반모델을 직접 개발하거나 타 사업자의 기반모델을 이용 중인 상황입니다. 현재 대표적 해외 사업자인 구글, 메타, Open AI, 마이크로소프트, 엔비디아, Anthropic 등과 네이버, 카카오, LG, KT, NC소프트, 업스테이지 등 국내사업자가 시장에 참여하고 있습니다. 시장에 다양한 모델이 출시되고 있어 사업자 간 경쟁은 활발하지만, 필수 인프라를 이미 확보한 빅테크가 시장을 선점하여 해외 사업자들이 국내 사업자들보다 상대적으로 경쟁 우위에 있습니다.

  마지막으로, AI 서비스 시장의 경우, ‘AI 비서’와 같이 광범위한 작업 등을 수행하는 수평적 AI(Horizontal AI) 서비스 및 법률 등 특정 산업 맞춤형으로 제공되는 수직적(Vertical AI) 서비스 등으로 구분됩니다. 현재 기반모델 개발사가 자사 AI 서비스를 직접 개발 및 제공하는 유형과 파트너십을 통하여 공동 개발을 추진하는 유형 등 다양한 형태의 AI 서비스가 존재하고, 유∙무료 서비스가 혼재되어 있습니다. 결국, 고비용의 AI 인프라 사업을 직접 영위하지 않더라도 진입이 가능한바, 기반모델을 보유한 국내외 사업자 외에도 국내 대기업 및 스타트업 등이 참여하여 경쟁하고 있는 상황입니다.




3. 주요 경쟁∙소비자 이슈 분석

가. 시장경쟁에 영향을 미치는 구조적 요인

  생성형 AI 시장의 경우, 자본∙기술 집약적 산업이기 때문에 각 가치사슬에서 많은 자본과 고도의 기술력이 요구되고, 신규 사업자의 진입이 어려운바, 결과적으로 경쟁 압력이 저하될 수 있습니다. 게다가, 대규모 자본이 투입되는 AI 반도체 시장의 경우 초기 대규모 자본 투입 이후 비용 절감을 통해 규모의 경제가 달성 가능하고, 다른 분야에 진출하여 가치사슬 간 수직통합을 구축하는 방법으로도 범위의 경제를 실현할 수 있으며, 이용자 증가에 따른 네트워크 효과도 나타날 수 있어 이로 인한 시장 진입장벽이 발생 가능합니다. 마지막으로, 선도 사업자는 초기 시장에서 자신의 제품 및 서비스에 대한 인지도를 충분히 제고시킬 수 있으며, 선제적 투자를 통해 후발 주자와의 격차를 확대할 수 있으므로, 이로 인한 진입장벽이 발생할 수 있습니다.


나. 경쟁 저해 및 소비자이익 저해 우려

(1) 단독행위

  • 필수 요소 접근제한: 필수 요소 관련시장에서 상당한 지배력을 가지고 있는 사업자가 가격, 물량 등 거래조건에 관하여 그 지배력을 남용하는 경우 경쟁저해가 발생할 우려가 있습니다.
     
  • 결합판매: 주된 상품∙용역 시장에서 상당한 지배력을 가지고 있는 사업자가 거래상대방에 대해 결합 판매를 강제할 경우 경쟁 저해가 발생할 수 있습니다.
     
  • 고객 유인 및 이탈 방지: 사업자들이 고객을 확보∙유지하기 위해 제공하는 이익이 부당하거나 과다한 경우 또는 거래관계 이탈을 방지하기 위해 배타조건부 거래를 강제하는 경우 경쟁이 저해될 우려가 있습니다.
     
  • 기술 부당이용: 최근 AI 기술력, AI 서비스 개발, 품질 제고를 위해 사업자 간 협력 및 제휴가 이루어지고 있는데, 이 과정에서 기술을 부당하게 이용할 경우 공정거래법 규제 대상이 될 수 있습니다.


(2) 기업결합

  • 현재 AI 시장에서는 자금력이 풍부한 수직통합 사업자가 스타트업에 상당한 규모로 투자하거나 사업자 간 파트너십 체결하는 현상이 종종 일어나고 있습니다. 이때, 사업자의 특정 기업에 대한 투자 및 인수가 관련시장 내 시장지배적 지위 남용 행위로 이어질 우려가 존재합니다.


(3) 소비자 이익 저해

  • 현재 AI 개발사, AI 서비스 제공 사업자들이 데이터 수집∙활용하는 과정에서 이용자 동의를 받고 있는데, 이때 동의는 포괄적 동의, 서비스 접근 시 개별 고지 등을 통한 동의, 이용자의 선택 동의 등 다양한 방식이 존재합니다. 그러나, AI 사업자가 데이터를 수집할 때 실질적인 동의를 받지 않는 행위가 소비자 이익을 저해한다는 우려가 존재합니다. 



4. 시사점

  공정위는 본 정책보고서를 발간하면서, 향후 ① AI 생태계 공정경쟁 기반 마련을 위한 제도 개선을 추진할 것과, ② 경쟁제한 소지가 있는 행위에 대한 모니터링을 강화할 예정임을 밝혔습니다. 특히, 데이터 수집∙활용과 관련한 AI 사업자의 행위가 소비자 이익을 침해할 수 있다는 우려에 대응하여 공정거래법과 소비자법을 통한 규율이 가능한지 제도 개선을 검토하고, 기존 기업결합과 유사한 효과를 가지는 파트너십 등 새로운 형태의 기업결합에 대하여 제도개선이 필요한지 여부를 검토할 예정인바, 관련한 공정위 동향을 주시할 필요가 있습니다. 


 
  1. 수많은 데이터를 사전에 학습하고, 이를 기반으로 사용자 요구에 대한 새로운 결과물을 생성할 수 있는 AI 기술