아마존이 언론사와 출판사가 보유한 기사와 콘텐츠를 AI 기업에 직접 판매할 수 있는 온라인 마켓플레이스 구상을 검토하고 있는 것으로 알려졌다.
AI 모델 학습 과정에서 저작권 문제가 계속 불거지는 상황에서 합법적인 데이터 조달 경로를 만들기 위한 시도로 해석된다. 2026년 2월 10일 외신 보도에 따르면 아마존은 최근 주요 출판사 경영진과 만나 AI 기업을 대상으로 한 콘텐츠 라이선스 거래 플랫폼 계획을 설명했다.
이 계획은 아마존의 클라우드 사업부인 AWS가 주관하는 출판사 대상 행사에 앞서 내부 자료 형태로 공유된 것으로 전해졌다.
보도에 따르면 아마존은 ‘콘텐츠 마켓플레이스’라는 표현이 담긴 슬라이드를 출판사 측에 전달했다. 이 자료에는 출판사가 보유한 기사와 데이터베이스를 AI 개발사들이 정식 계약을 통해 이용할 수 있도록 하는 구조가 언급된 것으로 알려졌다.
출판사는 자신들의 콘텐츠를 AI 학습이나 서비스 고도화에 사용할 수 있도록 라이선스 형태로 제공하고 AI 기업은 사용 대가를 지불하는 방식이다. 거래 과정과 결제는 AWS 인프라 위에서 이뤄질 가능성이 거론된다. 아마존은 이와 관련해 공식적인 서비스 출시 여부나 일정은 밝히지 않았다.
아마존 대변인은 관련 질의에 대해 특정 마켓플레이스 계획을 직접 언급하지는 않았지만, AWS와 전자상거래, 광고, 음성비서, 생성형 AI 사업 전반에서 출판사들과 협력 관계를 이어오고 있으며 새로운 협업 방식을 지속적으로 모색하고 있다고 설명했다.
아마존은 이미 알렉사(Alexa) 음성 서비스와 전자책, 온라인 유통 사업을 통해 다수의 콘텐츠 기업과 계약 관계를 유지하고 있다. 이번 구상은 AI 시대에 맞춰 이러한 관계를 확장하는 방향으로 해석된다.
AI 산업에서는 그동안 웹에 공개된 기사와 문서가 대규모 언어모델 학습에 활용되면서 저작권 논란이 반복돼 왔다. 뉴스 콘텐츠가 AI 학습 데이터로 사용되었는지를 둘러싼 소송이 미국 법원에서 진행 중이며 규제 당국과 입법 기관에서도 관련 제도 정비 논의가 이어지고 있다.
AI 기업들은 법적 불확실성을 줄이기 위해 언론사와의 개별 계약을 늘려 왔다. 오픈AI는 AP통신, 복스 미디어, 뉴스코프, 디 애틀랜틱 등과 콘텐츠 사용 계약을 체결했다. 이 계약들은 특정 매체의 기사와 아카이브를 AI 학습이나 서비스 응답 생성에 활용할 수 있도록 허용하는 내용을 담고 있다.
다만 개별 계약만으로는 AI 산업 전반의 데이터 수요를 충족하기 어렵다는 지적도 있다.
AI 모델은 방대한 양의 최신 텍스트 데이터를 필요로 하며 출판사 입장에서도 소수 기업과의 계약만으로 안정적인 수익 구조를 만들기에는 한계가 있다는 평가가 제기돼 왔다.
이런 배경에서 다수의 출판사와 다수의 AI 기업을 연결하는 거래 플랫폼 모델이 대안으로 거론되고 있다. 출판사는 콘텐츠 제공 조건과 가격을 명확히 설정할 수 있고 AI 기업은 법적 리스크가 관리된 데이터에 접근할 수 있는 구조다.
이미 유사한 시도도 등장했다. 마이크로소프트는 ‘퍼블리셔 콘텐츠 마켓플레이스’라는 이름의 플랫폼을 공개했다. 이 플랫폼은 언론사와 콘텐츠 기업이 AI 서비스 제공업체에 콘텐츠를 라이선스 형태로 공급할 수 있도록 설계됐다.
마이크로소프트는 이 시스템이 출판사에 새로운 수익원을 제공하고 AI 서비스에는 신뢰 가능한 프리미엄 콘텐츠 접근 경로를 제공한다고 설명했다. 아마존의 구상은 이와 유사한 방향에서 AWS 생태계를 활용하는 모델로 거론된다.
출판사들은 AI 검색 요약과 자동 생성 응답이 늘어나면서 웹사이트 방문자 수가 감소하고 있다는 점을 우려해 왔다. 일부 연구에서는 검색 결과 상단에 제공되는 AI 요약이 사용자의 클릭 행동을 바꿔 언론사 트래픽에 부정적인 영향을 미쳤다는 분석도 제시됐다.
이런 상황에서 콘텐츠 마켓플레이스 방식은 광고 수익 감소를 보완할 수 있는 새로운 현금 흐름으로 주목받고 있다. 기사 사용량이나 데이터 접근 범위에 따라 수익을 배분받는 구조가 가능하다는 점이 출판사들의 관심을 끌고 있는 것이다.
현재까지 아마존의 콘텐츠 마켓플레이스는 검토 단계에 머무르고 있으며 실제 출시 여부와 구체적인 계약 구조는 공개되지 않았다. 한편 출판사와 AI 기업 간의 이해관계 조정, 저작권 범위 설정, 학습 데이터와 서비스 응답 생성에 대한 사용 구분 등 해결해야 할 세부 과제도 남아 있다.
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