Muse로 개화된 개인형 AI에이전트, 승자와 패자는

• 원본 제목: Muse로 개화된 개인형 AI에이전트, 승자와 패자는
• 발행일: 2026-09-29
• 발행기관: DS투자증권
• 원본 카테고리: 시장전략
• 원본 파일: 리포트_260929_DS투자증권_Muse로 개화된 개인형 AI에이전트, 승자와 패자는.pdf
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거래 수수료에서

핵심: 그럼에도 Muse 가 출시 직후 눈에 띄는 초기 성과를 거둔 배경에는 사용자별 전용 컴퓨터인 Muse Secure VM 을 무료로 제공한 낮은 진입장벽과 Meta 생태계의 강력한 배포력에 있다고 판단한다. (근거: p. 2)

• 9 월 8 일 Meta 가 공개한 개인형 AI 에이전트 Muse 는 출시 열흘 만에 미국 App Store 무료 앱 1 위에 오르며 개인형 AI 에이전트의 대중적 수요를 확인시켜주었다. (근거: p. 1)
• 각 VM(Virtual Machine, 가상 PC) 에는 브라우저와 CPU, 메모리, 스토리지가 배정되며 외부 측정 사례에서는 약 2 vCPU, 8GB RAM, 100GB 의 저장공간이 확인됐다. (근거: p. 2)
• FUNDA 가 공개한 Muse 초기 사용 사례 654 개에서는 절약, 환불, 개인금융이 19.6% 로 가장 많았고, 이후 업무, 행정, 쇼핑, 에이전트 환경 구축, 여행 순으로 활용됐다. (근거: p. 3)

반대 근거와 제약

• Gemini Spark, Grok Bot 등 이미 유사한 개인형 에이전트가 존재하고, ChatGPT Work 역시 업무에 특화된 에이전트긴 하나 클라우드 환경에서 장시간 업무를 수행할 수 있다는 점에서 기능적으로 완전히 새로운 서비스라고 보기 어렵다. (근거: p. 2)

확인이 필요한 부분

• Meta 는 Muse 를 출시하며 주당 최대 1 억 토큰 (소설책 약 1,000 권 분량) 과 전용 가상 컴퓨터를 무료로 제공한다고 밝혔으며, Reuters 에 따르면 추가 사용에는 월 $20, $100 의 구독이 적용된다. (근거: p. 4)
• Meta 는 수익화 기회를 구독료보다 거래 수수료에서 찾고 있다. (근거: p. 4)

Agent 로 이동

핵심: 같은 맥락에서 고도로 개인화된 AI 에이전트가 소비자의 의도를 이해하고 제품 탐색, 비교, 구매까지 대행한다면 기존 B2C 플랫폼이 보유했던 소비자 접점과 거래의 시작점이 에이전트로 이동할 수 있다. (근거: p. 1)

• Muse 가 주식시장에서 부각된 9 월 21~23 일의 누적수익률을 통해 시장이 개인형 AI 에이전트 확산의 수혜, 피해 기업을 어떻게 바라보는지 가늠해보았다. (근거: p. 1)
• CPU, 사이버보안, 메모리 등 AI 인프라 전반이 강세를 보인 반면, B2C 플랫폼은 전방위로 약세를 기록했다. (근거: p. 1)
• 이는 시장이 개인형 에이전트의 확산을 새로운 AI 인프라 수요의 증가와 동시에 기존 소비자 플랫폼의 역할과 수익성을 재편할 수 있는 구조적 변화로 받아들이기 시작했음을 보여준다. (근거: p. 1)
• 구체적으로 개인형 에이전트가 상품 탐색부터 가격 비교, 예약, 구매 등을 수행하면 기존 온라인 커머스, OTA(Online Travel Agency, 온라인 여행사) 등 B2C 플랫폼의 영역이었던 소비자 접점과 거래의 시작점이 Agent 로 이동하게 되는데, 이 경우 B2C 플랫폼의 역할은 소비자를 확보하고 상품을 노출하는 주체에서 Agent 가 호출하는 재고, 가격, 결제 인프라 제공자로 축소될 수 있다. (근거: p. 9)

반대 근거와 제약

• 이 경우 온라인 커머스 플랫폼은 소비자를 직접 확보하고 상품을 노출시키는 역할에서 에이전트가 호출하는 재고, 가격, 결제 인프라로 역할이 축소될 수 있으며, 장기적으로 트래픽에 기반한 광고 및 거래 수수료 등 수익 구조와 마진 역시 재평가될 가능성이 높다. (근거: p. 1)

Gemini 와 생태계

핵심: 따라서 개인형 에이전트 시장이 개화할수록 기존 광고 사업의 경쟁 심화보다 Gemini 와 생태계를 활용해 새로운 에이전트 트래픽과 거래를 수익화할 기회가 더 커질 가능성이 있으며 이러한 관점에서 Alphabet 은 지켜볼 기업으로 판단한다. (근거: p. 12)

• Meta 가 Muse 를 통해 소비자의 명시적인 구매 의도까지 확보하게 되면 Google 이 강점을 보여온 구매 의도 기반 광고 영역과 직접 경쟁할 수 있어 분명 부정적이며, 이러한 우려로 Muse 트레이드에서 주가도 약 3% 하락했다. (근거: p. 12)
• Alphabet 은 (1) Meta 를 상회하는 규모의 CapEx 를 집행해 컴퓨팅 인프라를 확보해왔고 (2) Search, Chrome, Gmail, YouTube 등 10 억 명 이상이 사용하는 서비스를 13 개 보유하고 있어 개인형 AI 에이전트를 빠르게 확산시킬 수 있는 기반이 있다. (근거: p. 12)
• iPhone, Mac, iPad, Watch 등 방대한 디바이스 기반을 통해 메시지, 이메일, 사진, 일정 등 사용자의 개인 맥락을 자연스럽게 연결할 수 있고, Siri 가 여러 앱을 넘나들며 실제 행동까지 수행할 수 있다. (근거: p. 12)
• 개인형 에이전트의 경쟁력이 사용자를 얼마나 잘 이해하고 일상 업무를 대신할 수 있는지에 달려 있다면 Apple 은 구조적으로 유리한 위치에 있다. (근거: p. 12)
• 이에 더해 Apple 이 오랫동안 구축해온 개인정보 보호 역량과 이에 대한 소비자 신뢰도 중요한 경쟁력이다. (근거: p. 12)
• 이러한 관점에서 중장기적으로 개인형 AI 에이전트 시장에서 Apple 이 디바이스, 개인 데이터, 보안을 결합해 경쟁력을 재평가받는 계기가 될 수 있다. (근거: p. 12)

보조 시나리오: Meta 의 장기적 비즈니스 전환과 Fleet Learning

• Meta 의 2025 년 광고 매출은 $196.2Bn 으로 전체 매출의 약 97.6% 를 차지하는데, 현재까지 핵심 경쟁력은 SNS 에서 사용자의 관심과 행동을 관찰해 잠재적인 구매 의도를 추정하고 타게팅된 광고를 노출시키는 방식이었다. (근거: p. 5)