게티이미지·캐릭터.AI 파산으로 본 데이터 거래의 세 가지 간극
2026.10.16
게티이미지·캐릭터.AI 파산으로 본 데이터 거래의 세 가지 간극
데이터를 가진 것과 거래할 수 있는 것은 다릅니다
지난 10월 12일(현지시간), 이미지 콘텐츠 시장의 대표 기업 게티이미지(Getty Images)와 AI 캐릭터 챗봇으로 주목받았던 캐릭터.AI(Character.AI)가 같은 날 파산 절차 소식을 알렸습니다.
두 회사가 어려움을 겪은 이유는 서로 다릅니다. 다만 파산 절차는 한 회사가 가진 것 중 무엇이 실제로 값을 인정받고, 무엇이 남고, 무엇이 거래되지 못하는지가 드러나는 자리이기도 해요. 그래서 데이터 사업의 관점에서 두 소식을 함께 읽으면 공통으로 떠오르는 질문이 있습니다.
우리가 가진 데이터 중 무엇을, 누구에게, 어떤 조건으로 제공할 수 있을까요?
데이터와 콘텐츠를 보유하는 것과, 이를 실제로 거래하고 활용할 수 있도록 만드는 것 사이에는 간극이 있습니다. 두 사례를 통해 그 간극을 살펴보고, 이를 메우는 데이터 기업의 역할을 이야기해 보겠습니다.
두 사례를 짧게 정리하면
게티이미지는 주요 채권자들과 합의한 구조조정안을 발표하고, 수주 내 미국 파산법에 따른 사전조정형 절차를 시작할 계획이라고 밝혔습니다. 약 21억 달러에 이르는 부채와 셔터스톡(Shutterstock)과의 합병 무산 등이 위기의 배경으로 꼽힙니다.
계획대로 구조조정이 완료되면 게티 가문 계열과 코크 에쿼티 디벨롭먼트가 지분 전체를 갖는 비상장 회사로 전환됩니다. 회사는 절차 중에도 영업을 정상적으로 이어간다고 설명했어요. 보도에서 꼽힌 위기의 직접적인 원인도 콘텐츠 사업 자체보다는 부채와 이자 부담, 법률 비용 같은 재무 문제였습니다.
캐릭터.AI는 미국 델라웨어 연방파산법원에 파산보호를 신청하고, 법원 감독 아래 자산 매각을 추진하고 있습니다. 높은 운영 비용과 법률·규제 부담 등이 배경으로 꼽힙니다.
첫 입찰자로 나선 디즈니는 회사 전체 인수 대신 일부 IP에 대한 비독점 영구 라이선스와 일부 청구권을 확보하는 조건을 제시했습니다. 이용자 데이터의 이전 가능성은 이 거래와 별개로 검토해야 할 쟁점입니다. 10월 14일 법정에서 회사 측은 이용자 데이터에 대한 매수 제안은 아직 없으며, 디즈니의 거래 대상에도 해당 데이터가 포함되지 않는다고 설명했습니다.
한쪽은 회사를 유지하는 재편을, 다른 한쪽은 자산을 나눠 파는 매각을 택했습니다. 하지만 두 과정 모두 같은 사실을 보여줍니다. 기업이 보유한 콘텐츠와 기술, 이용자 데이터는 하나의 자산으로 묶이지 않고, 각각 무엇을 거래할 수 있는지와 어떤 조건을 확인해야 하는지가 다르다는 점이에요.
데이터를 가진 것과 거래할 수 있는 것 사이의 세 가지 간극
두 사례에서 출발해 데이터 사업 전반으로 시야를 넓혀보면, 보유한 데이터를 거래 가능한 상품으로 만드는 데에는 크게 세 가지 간극이 있습니다.
1. 권리의 간극
데이터를 가지고 있다고 해서, 그 데이터를 어떤 목적으로든 사용하거나 판매할 수 있는 것은 아닙니다.
게티의 위기는 재무 문제가 직접적인 계기였지만, 게티의 콘텐츠 사업은 권리를 상품의 일부로 만들어 왔습니다. 2023년부터는 허가받은 콘텐츠를 기반으로 학습한 생성형 AI 도구를 운영하며, 이 도구로 만든 결과물에 라이선스 조건에 따른 사용권과 법적 배상 보호를 제공한다고 설명합니다. 콘텐츠 자체에 더해 고객이 사용할 수 있는 조건까지 상품으로 구성한 셈이에요.
캐릭터.AI의 경우에는 기술 라이선스 거래와 이용자 데이터의 이전을 구별해야 합니다. 수집한 데이터를 다른 목적으로 활용하는 문제도 별도의 검토 대상입니다. 켄터키주 법무장관은 회사가 이용자 데이터를 사후적으로 모델 미세조정에 활용했다는 등의 주장을 담아 소송을 제기하기도 했습니다. 아직 법원의 판단이 내려진 사실은 아니지만, 수집 목적과 활용 범위가 그만큼 중요한 문제라는 점을 보여줍니다.
데이터를 거래하려면 보유 여부에서 한 걸음 더 나아가야 합니다. 공급자가 어떤 권한을 갖고 있는지, 구매자는 어떤 목적으로 어디까지 사용할 수 있는지가 명확해야 합니다.
2. 형태의 간극
권리가 정리돼 있어도, 데이터가 활용 목적에 맞는 형태를 갖추지 못하면 수요와 만나기 어렵습니다.
게티가 보유 이미지를 생성형 AI 도구라는 새로운 형태의 상품으로 내놓은 것처럼, 같은 콘텐츠라도 어떤 형태로 제공하느냐에 따라 만날 수 있는 수요가 달라집니다. AI 학습, 검색, 분석 중 어디에 쓰느냐에 따라 필요한 가공 방식도 달라지고요. 문서의 형식을 통일하거나 중복을 줄이고, 필요한 정보를 추출하는 작업이 요구될 수 있어요.
출처와 생성 시점, 주제와 개체 등의 메타데이터를 목적에 맞게 보강하면 데이터를 실제 서비스에 연결하기도 쉬워집니다.
보유 콘텐츠를 데이터 상품으로 전환할 때 정제와 구조화가 중요한 이유입니다. 원본의 가치를 유지하면서도 구매자가 활용할 수 있는 형태로 제공해야 합니다.
3. 연결의 간극
마지막은 수요와 공급을 연결하는 문제입니다.
캐릭터.AI의 매각 과정에서 방대한 이용자 데이터에 아직 매수 제안이 없다는 점은, 데이터가 많아도 권리와 조건이 맞는 수요가 없으면 거래로 이어지지 않는다는 것을 보여줍니다.
데이터를 가진 기업은 자신의 데이터를 누가 필요로 하는지, 어떤 기준으로 가격을 정해야 하는지 파악하기 어려울 수 있습니다. 데이터를 찾는 기업 역시 공급자를 찾고 권한을 확인한 뒤, 개별 계약과 공급 체계를 마련하는 데 시간과 자원을 들여야 합니다.
거래가 성사된 뒤에도 확인할 일이 남습니다. 어느 기간의 데이터를 어떤 형식으로 제공할지, 갱신 주기는 어떻게 할지, 공급에 문제가 생기면 어떻게 대응할지 등을 정해야 합니다.
데이터의 가격을 매기고, 이용 조건을 정하고, 약속한 범위와 일정에 맞춰 공급하는 일에는 데이터 생산과는 또 다른 역량이 필요합니다.
그래서 데이터 기업이 필요합니다
이 세 가지 간극을 메우려면 권리 확인과 계약, 데이터 가공, 수요처 발굴과 공급 운영이 함께 이뤄져야 합니다. 데이터를 가진 기업이나 활용하는 기업이 이 모든 과정을 직접 구축하려면 상당한 시간과 자원이 필요합니다.
그 사이에서 데이터 기업이 역할을 합니다. 공급 권한과 이용 범위를 확인하고, 데이터를 활용 목적에 맞게 정리하며, 구매자의 수요와 공급자의 조건을 연결합니다.
AI 서비스의 경쟁력은 모델 성능뿐 아니라, 서비스 목적에 맞는 데이터를 어떤 조건으로 확보하고 지속적으로 활용할 수 있는지에도 달려 있습니다. 이에 따라 데이터 기업의 역할도 수집과 전달을 넘어, 데이터가 신뢰할 수 있는 자산으로 거래되고 활용되는 구조를 만드는 일로 넓어지고 있습니다.
비큐에이아이가 이 간극을 메우는 방식
비큐에이아이는 오랜 기간 데이터를 수집하고 정제해 공급해 온 경험을 바탕으로, 데이터를 보유한 기업과 활용하는 기업을 연결하고 있습니다.
데이터를 보유한 기업에는 RDPGROUP을 통해 공급자의 신원과 데이터 보유·공급 권한을 확인하고, 시장 가치 진단부터 판매 조건 설정, 국내외 수요처 연결까지 지원합니다. RDP Prism7 마켓 프라이싱 리포트에서는 데이터 규모, 갱신성, 권리 범위, 공급 안정성, 수요 신호 등을 살펴 거래 조건에 따른 예상 유통가를 산정합니다.
데이터를 활용하는 기업에는 RDPLINE을 통해 계약상 이용 범위가 명확한 데이터를 공급합니다. 활용 목적에 맞는 정제·구조화와 메타데이터 보강을 지원하고, 필요한 데이터를 안정적으로 전달하는 공급 체계를 제공합니다.
데이터를 보유한 기업에는 새로운 수익 기회를, 데이터가 필요한 기업에는 목적에 맞는 이용 조건과 공급 구조를 만드는 것. 비큐에이아이는 이 과정을 통해 데이터가 실제 비즈니스 가치로 이어지도록 돕고 있습니다.
데이터 도입이나 보유 데이터의 자산화에 대해 더 알고 싶으시다면 아래에서 확인해 보세요.