"소상공인 도울 수 있다면 그걸로 충분"…KT의 B2B사업 '큰 그림'

기사입력 : 2021년08월17일 13:17

최종수정 : 2021년08월17일 13:34

KT, 소상공인 데이터분석 서비스 '잘나가게' 확장
先시장後수익..."시장부터 만들면 수익은 따라와"

[서울=뉴스핌] 나은경 기자 = "'KT 잘나가게'는 당장의 수익을 내는 게 목표가 아닙니다. 소상공인들에게 데이터 기반 서비스를 제공해 폐업률 낮추는 데 도움을 줄 수 있고, KT의 기존 사업과 시너지를 내서 기업간거래(B2B) 시장을 키울 수 있다면 그것만으로도 의미가 있지 않겠습니까?"

KT가 지난해 11월 출시한 '잘나가게' 서비스에 주변 배달수요를 한눈에 볼 수 있는 '배달분석 서비스'를 추가한다. 이외 연내 세 가지 서비스를 덧붙여 상권분석 서비스를 보다 정교화할 목표도 갖고 있다. 추후 선보일 개인별 맞춤형 컨설팅 서비스가 아닌 이상 이 모든 데이터 분석 서비스는 무료로 제공된다. 코로나19로 벼랑 끝에 내몰린 소상공인의 비즈니스를 돕겠다는 취지다.

[서울=뉴스핌] 나은경 기자 = 이종헌 KT AI/빅데이터 사업본부 상무 [사진=KT] 2021.08.17 nanana@newspim.com

17일 온라인으로 열린 'KT 빅데이터 상권분석 서비스' 스터디에서 이종헌 KT AI/빅데이터 사업본부 상무는 "우리나라 소상공인 폐업률이 전세계 1위"라며 KT가 지난해 말 출시한 '잘나가게' 서비스의 필요성을 강조했다. 'KT 잘나가게'는 매장 주변의 상권, 유동인구, 매출, 경쟁점포 및 업계 트렌드 등의 정보를 주1회 문자로 제공하는 서비스로 KT가 유선·무선·미디어 사업을 영위하면서 모은 데이터가 집대성돼 있다.

소상공인들의 반응도 뜨겁다. 출시 7~8개월만에 5만명의 가입자를 끌어모았다. 월 평균 가입자 증가율만 165%에 달한다. KT는 이 같은 증가추세라면 연내 100만 가입자 유치도 가능할 것으로 본다.

이 상무는 "국내에서는 KT가 가장 압도적인 데이터양을 가진 기업"이라고 강조했다. 유동인구를 측정하는 다양한 데이터 측정 방식 중 통신사의 기지국 기반 데이터만큼 고도화된 데이터는 없다. 그에 따르면 KT가 측정하는 유동인구의 오차율은 10% 정도로, 약 90%의 정확성을 갖고 있다.

특히 이번에 선보이는 배달분석 서비스에서는 KT의 모바일 로그 데이터와 배달 서비스 사용 이력, 건물별 데이터를 결합해 배달 데이터를 구축했다. 결합된 데이터는 서비스에 적용해 소상공인들이 주변의 배달 수요를 직접 확인할 수 있도록 했다. 내 가게 위치를 중심으로 지도에서 500 x 500 m 로 구성된 주변 셀을 선택하면, KT 잘나가게가 분석한 셀별 배달주문 건수 및 등급, 주문한 사람들의 성·연령·시간대 통계, 주변 세대 수 및 외식업 매출현황을 한번에 볼 수 있다. 이를 통해 배달 수요가 가장 많은 곳을 찾아 효과적으로 배달 광고를 노출시키는 식이다.

[서울=뉴스핌] 나은경 기자 = KT '잘나가게' 서비스 형태 [자료=KT] 2021.08.17 nanana@newspim.com

디지털 플랫폼 기업으로 발돋움하려는 목표를 지닌 KT지만 소상공인 데이터 분석 서비스만큼은 경쟁 서비스를 흡수하는 플랫폼 방식이 아니라 기존 기업들과 적극적으로 협업해 '원팀'을 이루는 방식을 택할 방침이다. 지금까지 웹케시, 신한은행과 '잘나가게'를 위해 손을 잡았고, KT의 자회사인 케이뱅크와도 내년 중 구체화를 목표로 소상공인 대출 대안평가모델을 개발 중이다.

이 상무는 "'잘나가게' 서비스 자체를 앱으로 만들면 기존 사업자들과 경쟁구도가 돼 버려 협업이 어렵다"며 "사용자 입장에서도 자꾸 애플리케이션(앱)을 추가로 설치하기 보다는 KT가 통신사라는 장점을 극대화해 문자 서비스를 제공하는 것이 더 파워풀할 것으로 판단했다"고 설명했다.

내부에서도 문자서비스가 데이터 분석 서비스에 대한 접근성을 높였다고 보고 있다. 실제로 지난 6월 기준 웹페이지에 로그인해서 서비스를 이용하는 로그인뷰(LV)보다 페이지뷰(PV)가 13배 가량 더 높게 나왔다.

KT는 이 같은 서비스 이용방식을 토대로 독자 앱을 론칭하는 대신 연내 서울시 제로페이 앱 안에 탑재, 더 많은 소상공인 이용자들과 만날 예정이다.

오는 9월부터 연말까지 순차적으로 ▲점포진단 서비스 ▲유선통화 분석 서비스 ▲대출추천 서비스도 추가한다. 앞서 언급한 대로 맞춤형 데이터 컨설팅 서비스가 아닌한, 모든 데이터 분석 서비스는 무료로 제공된다.

이 상무는 "추후 유료화하게 되더라도 서비스 가격은 원가 수준으로 파격적으로 책정할 것"이라며 "네이버나 카카오도 처음에는 무료로 서비스를 시작했듯, 정교하고 차별화된 가입자를 기반으로 의미있는 데이터가 모인다면 수익화 모델은 언제든 만들 수 있기 때문에 조급하지 않다"고 자신감을 드러냈다.

nanana@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00