메타가 AI 글래스에 ‘뮤즈’를 결합하며 커머스 접점 확장에 나선다. 사진=메타

메타(Meta)가 개인 인공지능(AI) 에이전트 ‘뮤즈(Muse)’를 출시하고 이를 스마트글래스에 연결하는 전략을 공개하면서 AI 커머스 경쟁이 새로운 단계로 접어들고 있다. 지금까지 생성형 AI 쇼핑이 챗봇 안에서 상품을 검색·비교하는 데 집중했다면, 메타는 사용자가 현실에서 보고 있는 상품과 상황을 AI가 인식하고 검색·추천·결제까지 이어주는 방식을 선보인다.

700만대 팔린 AI 글래스…‘뮤즈’ 통해 커머스 채널로

뮤즈는 질문에 답하는 챗봇보다 한 단계 더 나아가 이메일 발송, 여행 예약, 쇼핑·결제 등을 이용자 대신 수행하는 개인형 AI 에이전트다. 미국에서 iOS·안드로이드·웹을 통해 제공되기 시작했으며 왓츠앱(WhatsApp)에서도 접근할 수 있다. 무료 버전과 월 20달러·100달러의 유료 요금제가 운영되며 출시 12일 만에 다운로드 280만 건을 기록했다.

메타는 커넥트 2026에서 뮤즈의 쇼핑 기능을 크게 확장했다. 쇼피파이(Shopify)의 전체 상품 카탈로그를 연결하고 월마트, 베스트바이와 함께 아메리칸이글 아웃피터스(American Eagle Outfitters), 갭(Gap), 마이클코어스(Michael Kors), 세포라(Sephora), 울타(Ulta) 등을 커넥터 파트너로 추가했다. 결제에는 숍페이(Shop Pay)와 페이팔(PayPal)이 연결된다. AI가 상품 추천에서 끝나는 것이 아니라 상품정보와 재고를 찾고 결제까지 이어지는 상거래 기반을 갖추는 셈이다.

특히 주목되는 것은 스마트글래스와의 결합이다. 메타는 AI 글래스에 뮤즈가 적용되면 이용자가 자신이 바라보는 물건이나 매대 등을 기준으로 질문하고 후속 행동을 수행할 수 있다고 설명했다. 기존처럼 상품명을 입력하거나 사진을 촬영해 검색하는 단계를 줄일 수 있다는 의미다.

AI 글래스는 이미 실험용 하드웨어 단계를 벗어나고 있다. 에실로룩소티카(EssilorLuxottica)에 따르면 레이밴 메타(Ray-Ban Meta)와 오클리 메타(Oakley Meta)는 2025년 한 해 700만대 이상 판매됐다. 메타의 2026년 2분기 리얼리티랩스(Reality Labs) 매출도 4억 3100만 달러로 전년 동기 3억 7000만 달러보다 16% 증가했다. 다만 같은 분기 메타 전체 매출 608억 100만 달러 가운데 광고 매출은 593억 6300만 달러로 약 97.6%를 차지했다. AI 글래스와 커머스가 향후 광고 의존도를 얼마나 낮출 수 있을지는 아직 검증 단계다.

AI 커머스는 이미 ‘검색’에서 ‘결제’로 이동

AI 커머스 경쟁은 메타만의 움직임이 아니다. 오픈AI(OpenAI)는 챗GPT(ChatGPT)에서 상품 검색과 결제를 연결하는 ‘인스턴트 체크아웃(Instant Checkout)’과 에이전틱 커머스 프로토콜(ACP)을 공개했고, 구글(Google)과 쇼피파이도 범용 커머스 프로토콜(UCP)을 중심으로 AI가 상품·재고·주문 정보를 직접 읽고 거래할 수 있는 생태계를 구축하고 있다.

초기 성과도 나타난다. 쇼피파이에 따르면 2026년 1분기 판매점으로 유입된 AI 기반 트래픽은 전년 동기 대비 8배, AI 검색에서 발생한 주문은 약 13배 증가했다. AI 채널을 통해 처음 구매한 신규 고객의 주문 발생률도 다른 채널의 거의 두 배였다. 어도비 디지털 인사이트(Adobe Digital Insights)가 미국 유통사이트 1조회 이상을 분석한 결과에서도 2026년 7월 AI 유입 트래픽은 전년 동월 대비 62% 증가했고, AI 유입 이용자의 구매 전환율은 비AI 유입보다 60% 높았다. 체류시간은 59%, 장바구니 추가율은 28% 높았다.

국내에서도 비슷한 흐름이 나타나고 있다. 네이버는 2026년 2월 ‘쇼핑 AI 에이전트’를 베타 출시한 뒤 7월 정식 서비스로 전환했다. 9월 말 기준 출시 초기인 3월과 비교해 월간활성이용자와 일평균 대화 수는 각각 약 5배, 에이전트를 통한 일평균 거래액은 약 4배 증가했다. 네이버는 연내 일부 상품군에서 에이전트 내 결제를 시범 적용할 계획이다.

패션업계에 미칠 영향은 일반 공산품보다 더 복합적이다. 패션 소비는 가격과 기능뿐 아니라 스타일, 체형, 색상, 소재, 브랜드 이미지처럼 언어로 명확히 표현하기 어려운 변수가 많다. 스마트글래스가 이를 시각적으로 읽어 “저 사람이 입은 것과 비슷한 검정색”, “이 재킷에 어울리는 신발”처럼 현실 상황을 기반으로 상품을 탐색하게 되면 검색어 입력 자체가 줄어들 수 있다.

맥킨지·비즈니스오브패션(BoF)의 ‘2026 패션산업 전망’에 따르면 2025년 2분기 미국에서 AI를 검색에 이용한 소비자 가운데 53%가 쇼핑에도 AI를 사용했다. 이에 따라 기존 검색엔진 최적화(SEO)를 넘어 AI가 브랜드와 상품을 얼마나 정확하게 읽고 답변에 포함시키는지를 관리하는 생성형 엔진 최적화(GEO)의 중요성이 커지고 있다.

개인정보·오추천·결제 책임…운영 위험도 커져

브랜드의 전자상거래 운영 기준이 바뀔 가능성은 크다. 에이전트 커머스에서는 소비자가 브랜드 홈페이지에 들어오기 전에 AI가 먼저 상품 후보를 선정한다. 따라서 상품명과 가격뿐 아니라 색상, 실측, 소재, 핏, 재고, 배송기간, 반품조건 등을 구조화해 AI가 읽을 수 있게 만드는 것이 중요해진다. 어도비가 분석한 미국 유통사이트의 AI 가독성 점수는 홈페이지 75%, 카테고리 페이지 74%였지만 개별 상품 페이지는 66%에 그쳤다. 패션기업이 상품 데이터를 얼마나 정교하게 구조화하느냐가 AI 추천 노출과 직결될 가능성이 있다는 의미다.

다만 AI 커머스 확대의 최대 변수는 플랫폼 간 이해관계다. 아마존은 9월 20일부터 뮤즈의 자사 쇼핑사이트 접근을 차단했다. 제3자 구매 에이전트가 사전 승인 없이 자사 사이트에 접근하는 것을 허용하지 않겠다는 입장이다. 반면 쇼피파이는 뮤즈가 숍페이를 통해 판매점 상품을 직접 구매할 수 있도록 메타와 협력했다. 자체 고객·광고·추천 데이터를 보유한 플랫폼과 외부 AI를 새로운 판매채널로 활용하려는 플랫폼 사이의 전략 차이가 선명하다.

개인정보와 결제 책임도 해결 과제다. 뮤즈는 이용자의 이메일·쇼핑 서비스와 장기적 선호를 활용할 수 있고 스마트글래스는 사용자가 보고 듣는 현실 세계까지 AI의 입력값으로 삼는다. 메타는 구매와 이메일 발송 등 민감한 행동에는 이용자 확인을 요구하고 자격증명을 분리 저장한다고 설명한다. 그러나 로이터는 뮤즈 개발 과정에서 개인정보 노출과 신뢰성 문제가 내부 테스트에서 확인됐다고 보도했으며, 글로벌 금융권도 AI가 구매를 대신할 경우 사기·금융정보 보호·책임소재와 소비자 피해구제 문제를 제기하고 있다.
 
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