국내 AI 앱 격차 심화, 챗GPT에 밀린 토종 플랫폼의 현실

 

2025년 4월, 챗GPT가 국내 AI 앱 시장에서 월간활성이용자수(MAU) 1,072만 명을 기록하면서 국내 토종 AI 플랫폼과의 격차가 심화되고 있습니다. AI 기술의 발전과 더불어 사용자 기대치도 높아지고 있는 가운데, 국내 기업들이 따라가기엔 기능적·속도적·전략적 한계가 뚜렷하게 드러나고 있습니다.

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📊 이용자 수에서 벌어진 현격한 차이

AI 서비스기업2025년 4월 MAU비고

챗GPT	OpenAI	1,072만 명	전월 대비 2배 증가
카나나	카카오	약 100만 명	5월 8일 CBT 시작
에이닷	SKT	약 100만 명	정식 출시 후 성장 정체
뤼튼	뤼튼테크놀로지스	약 100만 명	한계점 도달 추정

 

챗GPT의 1,000만 돌파는 단순한 수치 이상의 상징성을 지닙니다. 이는 한국에서 AI 서비스가 일상 필수 도구로 자리 잡고 있음을 의미하며, 동시에 국내 플랫폼이 이 경쟁에 뒤처지고 있음을 보여주는 지표입니다.

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💡 격차의 본질: 단순 기술 아닌 생태계 차이

국내 AI 앱들이 MAU 100만 명 수준에 머무르는 가장 큰 이유는 서비스 통합력의 부족입니다. 챗GPT는 다음과 같은 기능을 하나의 앱에 통합하여 제공하고 있습니다.

• 🧠 텍스트 기반 Q&A (기본 기능)
• 🖼 이미지 생성 (DALL·E)
• 🛒 쇼핑 기능 (맞춤형 상품 추천)
• 🌐 검색 요약 (브라우저 대체 기능)
• 📈 업무 보조 (표 작성, 요약, 자동화 등)

반면, 국내 서비스들은 기능별로 나눠져 있거나, GPT 기반 기술을 부분적으로만 차용하고 있어 사용자가 “AI 하나로 해결한다”는 경험을 느끼기 어렵습니다.

예시:

• 카카오는 ‘카나나’에서 일상 대화를 기반으로 한 감성 AI를 추구하고 있으나, 검색·작업 자동화·쇼핑 추천 등은 없음
• SK텔레콤의 ‘에이닷’은 통화, 일정, 음악 중심의 생활형 AI에 가까워 실제 생산성 도구로 활용하기 어려움
• 뤼튼은 콘텐츠 작성에 특화되어 있으나, 대화형 기능이나 연동성 부족

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📉 반응 속도 & 전략 기획력 차이

챗GPT는 오픈AI가 빠르게 업데이트를 반복하며 사용자의 니즈에 능동적으로 대응해왔습니다. 반면, 국내 기업은 내부 의사결정 구조나 보수적인 기술 적용 방식 때문에 출시가 늦고, 개선 속도도 느립니다.

예: 챗GPT는 2022년 11월 출시 이후 약 1년 반 만에 다중 기능을 통합했고, GPT-4, DALL·E, 브라우저 기능, 플러그인 등 매월 업데이트
→ 카카오는 2025년 5월에야 첫 베타(CBT)를 시작

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✅ 국내 기업이 주목해야 할 생존 전략

1. AI 중심 B2B 전환 강화
   • 예: 코웨이, GC녹십자는 AI 분석과 자동화 시스템을 도입해 해외 실적을 높이고 있음
   • AI를 자체 앱이 아닌, 사업 효율화 및 글로벌 대응 전략에 도입
2. AI API 개방 전략
   • 오픈AI는 ChatGPT API를 통해 생태계 확장에 성공
   • 국내 기업도 API 중심 전략 필요 (예: 뤼튼 API 확대 가능)
3. 문화·언어 특화형 AI 개발
   • 단순히 글로벌 모델을 번역하기보다, 한국어 말뭉치 기반의 섬세한 응답 품질 확보 필요

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❓ Q&A 섹션 (리치스니펫 공략)

Q1. 왜 챗GPT는 국내 AI 앱보다 많이 쓰이나요?
A. 챗GPT는 대화, 이미지 생성, 검색, 쇼핑 등 다양한 기능을 통합한 올인원 플랫폼입니다. 국내 앱은 대부분 단일 기능 중심이거나 기능이 제한되어 있어 사용자의 충족도를 따라가지 못하고 있습니다.

Q2. 국내 AI 기업은 이 격차를 줄일 수 있을까요?
A. 가능합니다. 빠른 API 개방, GPT-4 수준의 모델 도입, B2B 중심 확장 전략, 현지화된 언어 처리 기술 등이 병행되어야 격차를 줄일 수 있습니다.

Q3. AI 앱 격차는 앞으로 더 커질까요?
A. 기술 발전 속도가 빠른 AI 분야에서는 지금 따라잡지 못하면 1~2년 안에 완전히 시장에서 밀려날 수도 있습니다. 지금이 골든타임입니다.