신세계가 열흘만에 오픈AI 협업 계획 뒤집은 이유

"AI 커머스 모델 실효성과 사업 중복 부담 탓"

유통입력 :2026/04/17 17:09    수정: 2026/04/17 18:18

신세계그룹이 오픈AI와의 협업을 발표 열흘 만에 중단하고 리플렉션AI와의 협업으로 방향을 틀었다. 챗GPT 안에서 이마트 쇼핑·결제·배송을 구현하겠다는 ‘AI 커머스’ 구상에서 물러나, 상품 소싱과 재고관리 등 유통 운영 전반에 인공지능(AI)을 적용하는 쪽으로 전략을 재정비한 것이다.

17일 신세계그룹은 미국 AI 기업 리플렉션AI와 상품 소싱과 재고관리, 고객관리 등 리테일 전반에 AI를 접목하는 프로젝트를 본격적으로 추진한다고 밝혔다. 지난달 AI 데이터센터 건립과 공동 운영을 위한 MOU를 체결한 데 이어 협력 범위를 확대한 것이다.

이와 함께 지난 6일 발표했던 오픈AI와의 협업은 중단하기로 했다. 당시 신세계그룹은 오픈AI와 AI커머스 관련 전략적 제휴를 맺고 ‘AI 커머스 기반 유통 패러다임 혁신’에 나서겠다고 대대적으로 발표한 바 있다.

‘선택과 집중’이 그 이유

신세계그룹이 공식적으로 밝힌 이유는 ‘선택과 집중’이다. 리플렉션AI와 리테일 분야로 협업을 확장하고 AI데이터센터 건립도 효율적으로 추진하기 위해 오픈AI와의 협업 논의는 중단하기로 했다는 것이다.

다만 시장에서는 이번 결정이 AI 커머스 모델의 실효성과 사업 중복 부담을 동시에 고려한 결과라는 해석이 나온다.

우선 오픈AI와 추진하던 챗GPT 기반 쇼핑은 기존 서비스와의 차별성이 제한적이라는 지적이 있었다. 챗GPT 안에 각 회사의 앱을 넣어 상품 검색 및 추천 기능을 제공하는 것이 이미 구현된 기능과 큰 차별성이 없다는 지적이다.

신세계그룹과 리플렉션 AI가 지난 3월 ‘한국 소버린 AI 팩토리 건립을 위해 진행한 전략적 파트너십 MOU’ 사진(왼쪽부터 Misha Laskin 리플렉션 AI CEO, 하워드 러트닉 미국 상무부 장관, 정용진 신세계그룹 회장) (제공=신세계그룹)

익명을 요구한 유통업계 관계자는 “이미 많은 기업이 챗GPT 내에 앱 형태로 들어가 서비스를 제공하고 있다”며 “신세계그룹이 추진하는 협업이 이것과 크게 다르지 않은 것으로 보인다”고 말했다.

리플렉션AI와의 협업은 유통 운영 효율화에 초점이 맞춰져 있다. 상품 소싱부터 발주, 가격책정, 물류, 재고관리, 고객관리까지 리테일 운영 전반에 AI를 적용할 경우 비용 절감과 수익성 개선 효과, 나아가 기업 가치 향상까지 기대할 수 있다는 점에서 우선순위를 높였다는 분석이다.

특히 기존 계획이 인프라 구축은 리플렉션AI가, 서비스 부문은 오픈AI가 담당하는 구조로 나뉘어 있던 이원 구조였다는 점도 영향을 미친 것으로 보인다. 이를 하나의 파트너로 통합해 실행 속도를 높이려는 전략적 판단이라는 해석이다.

신세계그룹 관계자는 “AI 기반 리테일 혁신의 밸류 체인을 구축하는데 역량을 모아 생산성을 높이는 것이 선결 과제라 판단했다”며 “AI 데이터 센터 건립 및 AI 리테일 프로젝트 등에서 전방위적 협력을 하고 있는 리플렉션 AI와 우선적으로 협업하는 것이 시장에 더 완성도 높은 결과물을 빨리 내놓을 수 있다고 봤다”고 말했다.

월마트도 접은 챗GPT 쇼핑…전환율 낮고 정보 오류

여기에 글로벌 시장에서도 AI 커머스의 성과가 기대에 미치지 못하고 있다는 점도 영향을 미쳤을 가능성이 있다.

실제로 미국 월마트는 오픈AI와 협력해 챗GPT 내 쇼핑 기능을 시험했지만, 지난달 이를 중단했다. 챗GPT 내에서의 결제 전환율이 높지 않은 것이 그 배경으로 지목됐다.

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월마트도 오픈AI와 협력해 챗GPT 내 쇼핑 기능을 시험했지만 결제 전환율이 높지 않아 중단됐다. (사진=월마트 홈페이지)

미국 매체 와이어드에 따르면 월마트는 챗GPT 내 직접 판매 상품의 구매 전환율이 소매업체 웹사이트로 유도해 결제한 경우보다 약 3분의 1 수준에 머문 것으로 나타났다.

또 재고 여부나 배송 예상 시점, 배송비 등의 정보가 부정확하거나 최신 상태가 아닐 가능성이 있다는 의견도 나왔다. 미국 시장조사업체 포레스트는 오픈AI가 유통업체 웹사이트에서 챗GPT에 노출되는 상품 데이터를 충분히 확보하기 어렵다고 지적했다.