옆 가게가 AI를 쓰면 우리 가게는 어떻게 될까?

옆 가게가 AI로 가격과 광고를 바꾸기 시작한다고 해서 그 가게만 달라지는 것은 아니다. 모의 시장 실험에서는 자기 이익을 13만 1,550달러 늘린 AI가 경쟁사 7곳의 이익을 평균 3만 1,600달러씩 줄였다. 반대로 자기 이익을 11만 6,360달러 늘린 다른 AI는 경쟁사 이익을 평균 5만 50달러씩 늘렸다.

옆 가게가 AI를 쓰면 우리 매출이 바로 줄어드나?

그렇지는 않다. 실험에서는 AI가 자기 가게의 이익을 늘리는 과정이 경쟁사에 손해를 주기도 했고, 오히려 경쟁사의 이익을 늘리기도 했다.

연구진은 조건이 같은 회사 8곳을 한 시장에 넣고 500일 동안 운영했다. 각 회사에는 언어 모델 기반 AI가 사장 역할을 맡았고, 비교를 위해 정해진 가격·재고·지출 방식만 따르는 고정 규칙 사장도 사용했다.

AI 사장 8종의 성적도 모두 같지 않았다. 평균 점수가 플러스였던 AI는 3종뿐이었고, 8종 가운데 5종은 고정 규칙 사장보다 성적이 낮았다.

따라서 경쟁 가게가 AI를 쓴다는 사실만으로 그 가게가 더 강해진다고 볼 수 없다. AI가 어떤 결정을 내리는지가 더 중요하다.

어떤 AI는 왜 옆 가게를 돕고, 어떤 AI는 손해를 주나?

차이는 돈을 쓰는 방식에서 나타났다. 연구진은 AI의 결정 기록과 장부를 살펴보고 고객을 얼마나 가져갔는지, 경쟁사가 지출을 어떻게 바꿨는지를 이유로 추정했다.

Sol은 광고와 설비에 돈을 더 써서 판매를 늘렸다. 수요가 꺾이면 규모를 줄였지만, 고정 규칙 사장과 비교했을 때 3가지 경제 조건 모두에서 Astra보다 고객 주문을 더 많이 가져갔다. 경쟁사 입장에서는 잃은 매출이 줄인 비용보다 컸다.

반면 Astra는 재고와 놀고 있는 설비를 반복해서 줄였다. Astra가 있는 시장에서는 경쟁사도 지출을 줄였고, 줄인 비용이 잃은 매출보다 컸다.

이 결과를 동네 가게에 그대로 적용할 수는 없다. 다만 옆 가게 AI가 광고와 설비에 돈을 더 써 고객을 끌어가는 방식이면 우리 가게 매출에 부담이 될 수 있고, 재고와 설비의 군살을 줄이는 방식이면 경쟁에 쓰는 비용이 줄어들 여지가 있다는 정도로 볼 수 있다.

가격만 바꾸는 AI가 아니었다

AI가 바꾸는 것은 가격 하나가 아니다. 가격과 할인뿐 아니라 재고 주문, 광고, 상품 개발, 서비스, 설비까지 함께 움직인다.

가격은 고객을 나눠 가지는 방식에 영향을 준다. 광고는 고객층과 경로별 예산을 바꾸고, 상품 개발은 상대적인 상품 매력을 바꾼다. 재고와 설비는 품절이나 처리량, 고정비에 영향을 준다.

그래서 옆 가게의 AI가 우리 가게에 영향을 주는 시점도 하나가 아니다. 광고와 서비스는 매일 이어질 수 있고, 재고 주문은 5~10일, 설비는 21~49일 정도의 시간이 걸릴 수 있다. 실험에서는 AI가 7일마다 주요 결정을 내렸다.

가게끼리 AI를 따라 하기 시작하면 어떻게 될까?

실험에서 AI 8종이 서로에게 미치는 영향은 56쌍이었다. 이 가운데 반복해도 비교적 같은 방향이 나온 쌍은 4쌍뿐이었다.

안정적인 관계에서는 두 가지 모습이 보였다. Doubao는 DeepSeek V4 Pro의 가격을 따라갔고 때로는 할인을 더 얹었다. Claude Sonnet 5는 Sol이 있는 시장에서 3가지 경제 조건 모두 개발과 혁신에 돈을 더 썼다. 반대로 DeepSeek V4 Flash는 Astra가 있으면 혁신 투자를 줄였다.

즉, 한 가게의 AI 결정이 다른 가게의 AI 결정으로 이어질 수는 있지만, 모든 가게가 같은 방향으로 움직인다고 볼 수는 없다.

실제 독일 주유소 시장에서도 비슷한 사례가 있었다. 가격 결정 소프트웨어를 도입한 주유소의 마진은 독점이 아닌 시장에서 9% 올랐다. 주유소가 두 곳인 시장에서는 한 곳만 도입했을 때 시장 마진 변화가 없었지만, 두 곳 모두 도입했을 때는 28% 올랐다.

그렇다면 우리 가게도 지금 AI를 써야 하나?

현재 동네 가게 대부분이 AI로 매일 가격과 광고를 자동으로 바꾸는 상황은 아니다. 중소기업중앙회 서울지역본부 조사에서는 2025년 11월 서울 소상공인의 사업장 AI 활용률이 9.7%였고, 활용할 계획이 있다는 곳은 23.0%였다.

비용 부담 때문에 AI를 쓰지 않는다는 응답은 69.0%였다. 2026년 6월 중소기업중앙회 조사에서도 소상공인 500곳 가운데 디지털 활용 수준이 기초와 입문 단계인 곳은 합쳐서 83.3%였다.

혼자 일하는 자영업자의 생성형 AI 이용률은 KISDI 조사에서 12.6%였다. 아직은 옆 가게 모두가 AI를 쓰는 시장보다, 일부 가게가 먼저 사용하는 단계에 가깝다.

AI를 쓰면 정말 더 잘할까?

이번 실험만 놓고 보면 그렇다고 말하기 어렵다. AI 8종 가운데 5종은 고정 규칙 사장보다 성적이 낮았고, 같은 조건을 반복하면 일부 결과의 방향도 달라졌다.

실험 자체에도 한계가 있다. 회사와 고객, 공급업체가 모두 프로그램으로 만들어진 가상 시장이었고, 8개 회사가 같은 상품과 같은 자금으로 출발했다. 대출과 인력 시장, 규제, 사장끼리의 직접 대화, 공급 부족도 들어 있지 않았다.

또 비교 기준인 고정 규칙은 9개 회사 시장에서 골랐지만 실제 평가는 8개 회사 시장에서 했다. 경제 조건도 3가지뿐이라 충분한 반복을 바탕으로 신뢰구간을 계산할 수 없었다. 점수 역시 회사 이익만 측정했고 고객이 얻는 이익은 포함하지 않았다.

그래서 이 실험을 보고 어떤 AI가 한국 동네 상권에서 더 낫다고 판단할 수는 없다. 대신 한 가지는 분명하게 볼 수 있다. 한 가게의 AI 결정이 그 가게 장부에서 끝나지 않고 경쟁 가게의 매출과 비용에도 이어질 수 있다는 점이다.

결국 중요한 것은 옆 가게보다 먼저 AI를 쓰느냐만이 아니다. 가격을 어떻게 바꾸고, 광고비를 어디에 쓰고, 재고와 설비를 언제 줄일지를 AI가 어떤 방식으로 결정하는지가 함께 중요하다.

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자료 출처

• CEO Arena: Evaluating Long-Horizon Multi-Agent Decision-Making in Competitive Markets(딥위즈덤·푸단대·홍콩중문대 외, arXiv 2609.34821, 2026.9, 시장 53개·회사 결과 424개)
• Algorithmic Pricing and Competition: Empirical Evidence from the German Retail Gasoline Market(Assad·Clark·Ershov·Xu, CESifo Working Paper 8521, 2020, 독일 주유소)
• 서울 소상공인 AI 활용률 9.7%(경향신문, 2025.11.24, 중기중앙회 서울지역본부 조사)
• 서울 소상공인 AI 인식·활용 실태조사 보도(국민일보 쿠키뉴스, 2025.11, 중기중앙회 서울지역본부·서울 소상공인 300곳)
• AI 쓰는 줄 알았더니 배달앱·POS가 전부…소상공인 83%는 「디지털 초보」(헤럴드K, 2026.6.8, 중기중앙회·소상공인 500곳)