4차 산업혁명의 핵심 경제인 협력적 공유경제의 세 가지 키워드 중심으로 보면, 향후 인터넷 플랫폼들이 살아남기 위한 비즈니스 방향은 분절화된 콘텐츠 유통 환경과 데이터분석 중심의 경쟁 환경, 그리고 비디오퍼스트 환경에 대응하는 것이다.

들어가면서

‘산업혁명’이란 신기술의 발전으로 사회경제체제가 급격하고 전면적으로 변화하는 시기를 의미한다. 시기적으로 18세기 증기기관으로 1차, 전기로 인한 대량 생산으로 2차, ICT로 3차를 경험 중이다. 4차 산업혁명은 3차에 기반해 디지털 공간에 물리적, 생물학적 공간이 합류해 경계가 모호해진 시대로 세계경제포럼에서 발표되었다. 

대표 기술은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 로봇(Robot) 등이다. 이 기술들을 전제한다면 산업은 자연히 변화한다. 즉, 모든 사물에 인터넷이 융복합되어 제조산업 구조 혁신이 예상되고, AI기반 플랫폼 비즈니스가 확장된다. 그리고 씽(Thing)과 기계(Machine)가 똑똑해지면서 로봇이 곳곳에 등장해서 일자리 위기설까지 확대된다. 

달리 말하면, 4차 산업혁명 시대는 스마트시대의 도래를 뜻한다. ‘스마트’에 대한 용어에 대해 필자는 지난 호들의 기고문들을 통해 여러 번 ‘인터넷에 커넥티드된(Internet Connected)’ 것으로 정의하였다. 즉, 스마트시대는 각종 센서와 유무선 통신 기술을 통한 현실과 디지털 세상의 융합으로 삶의 편의성이 획기적으로 개선되는 것을 의미하며, 4차 산업혁명은 혁신적 기술의 융복합으로 인해 스마트카, 스마트팩토리, 스마트홈, 스마트시티, 스마트농장, 스마트그리드 등 산업 전반의 스마트 시스템화를 의미한다. 

4차 산업혁명이 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 새로운 방법의 셋팅이라면, 다양한 산업 도메인에 IoT를 도입하는 것이 전제가 되어야 한다. 스마트카를 예로 든다면, 자동차에 IoT를 탑재해 자동차 보험료를 절감하게 한다든지, 낮에 비어 있는 주차장들에 IoT를 깔아서 자동차들이 활용하게 한다든지, 기계가 자율적으로 운전하는 자율자동차를 가능하게 하는 등을 말하겠다. 이에 대해서는 이전 기고문들에서 IoT 관련해 많은 논의를 한 것으로 기억한다.

이러한 초연결성과 자동화로 인한 초연결사회의 도래가 시장과 기업들에게 주는 가장 큰 의미는 각 산업에서의 제품 및 서비스 자체 경쟁력 보다는 이들을 연결해주는 플랫폼의 경쟁력이 지금보다 더욱 중요해진다는 점이다. 즉, 현재 공유경제를 제공하고 있는 다양한 플랫폼들의 경쟁력이 4차 산업혁명의 기술들을 얼마나 빨리 받아들일 수 있는가 하는 문제인 것이다. 본 고에서는 4차 산업혁명의 경제를 3차 산업혁명 공유경제의 연결선 상에서 보다 진화된 과정으로 간주하고, ‘속도의 경제’, ‘무형자산 중심’, 그리고 ‘사용 중심’이라는 진화된 협력적 공유경제의 3대 키워드들을 제시하고, 이들 각각의 키워드가 인터넷 플랫폼 시장과 기업들에게 주는 3대 시사점들을 각각 도출해보고자 한다.   

3차의 연속선 상에 있는 4차 산업혁명 시대 공유경제 3대 키워드 

인터넷경제 네트워크 강국 한국의 이웃나라 중국에서는 우버(Uber)를 몰아낸 디디다처(자동차 공유 서비스), 에어비앤비(airbnb)를 몰아낸 투지아닷컴(숙소 공유 서비스), 그리고 오포나 모바이크 같은 공유 자전거를 포함해 공유경제가 무서운 속도로 팽창 중이다. 중국 정부 산하 국가정보센터에 따르면, 2016년 차량과 숙박, 자전거 분야 등의 각종 공유경제 거래 규모는 3조 4500억 위안(약 540조 원)으로, 전년 대비 103% 성장했다고 한다. 한편, 국내에서는 통계 조차 못잡고 있는 상황인데다가 관련 규제는 더 강해지고 있다. 

공유경제는 한 거래 행위가 연쇄적으로 다른 산업 분야의 매출을 촉발하는 효과가 높다는 특징을 보인다. 미국 미래학자인 제레미 리프킨(Jeremy Rifkin)은 인터넷경제가 시작된 2000년에 자신의 저서 <소유의 종말>에서 머지 않아 ‘소유’의 시대가 막을 내리고 ‘접근’이 경제활동의 중심이 되는 시대가 올 것이라고 예견했고, 이는 지금 적중하고 있다. 

4차 산업혁명의 인프라인 IoT가 기반되는 공유경제는 소유하지 않은 물건에 대한 초연결과 지능화로 국가 경쟁력을 좌우하게 될 것이다. 게다가, 자본주의 시장경제의 한계를 드러낸 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 공유경제가 재부상한다. 하버드 법대 로렌스 레식(Lawrence Lessig) 교수가 그의 저서 <리믹스>에서 처음 ‘공유경제’라는 용어를 사용하면서 공유경제 개념이 널리 알려지기 시작했다. 

공유경제는 물건, 공간, 지식, 재능 등 유무형의 재화와 서비스를 소유하는 형태에서 벗어나, 인터넷을 기반으로 개인 간의 교환, 공유, 대여 등의 방식을 사용하는 사회적 경제 모델이다. 이 경제모델의 성장을 위해 필요한 영역이 플랫폼이다. 플랫폼의 개념에 대해 필자는 이전의 기고문들에서 생태계를 강조하면서 여러 차례 언급했으므로 생략한다.

▲ 그림 1. 공유경제 플랫폼(출처: 임두빈/박도휘/강민영, 2016)

로렌스 레식 교수는 현재를 상업적 공유경제라 명명하면서 점차 협력적 공유경제가 될 것으로 전망하였는데, 후자는 금전적 보상에 따른 목적이 아닌 콘텐츠 자체에 대한 기여로 한계비용이 제로에 수렴하는 공유경제를 의미한다. 현재의 상업적 공유경제에서는 유휴자원이 있는 개인과 이를 필요로 하는 개인을 매개시키는 플랫폼을 토대로 발전한다. 

즉, 우버와 에어비앤비 같은 플랫폼 기업이 집 또는 차량 등 개인이 소유한 자산을 타인과 공유함으로써 자원을 효율적으로 활용하고 수익배분이라는 수익모델을 가지고 있다. 상업적 공유경제는 누구나 서비스 공급자가 될 수 있고 누구나 서비스 이용자가 될 수 있는 환경을 만들었다. 협력적 공유경제는 이의 연장선상에 있으며, 표 1에서 보듯이, 플랫폼이 인터넷 기반 시장 플랫폼에서 IoT 기반 시장 플랫폼으로 확장되고 있다. 리프킨 교수도 최근에 IoT라는 혁명적 플랫폼을 통해 공유사회로 나아가고 있다고 주장한다. 

공유경제를 활용하는 소비자는 점차 증가하고 있으며, 2016년 3월 기준 미국 시가총액 상위 10개 기업 중 6개가 공유경제 관련 기업이다. 새로운 유통의 시대에는 차, 장난감, 도서, 집 뿐만 아니라 더욱 다양한 영역에서 공유경제가 적용되며, 특히 AI 같은 기술과 결합해 소비방식과 생활양식에 더 큰 변화를 가져올 것이다.

▲ 표 1. 공유경제의 변천사

플랫폼 경제의 주요 특징은 네트워크 경제에서 나타난 규모의 경제, 유형자산, 소유의 중요성이 상대적으로 낮아지며, 그 무게 중심이 하드웨어인 네트워크에서 소프트웨어인 플랫폼으로 이동하면서 속도의 경제, 무형자산 중심, 사용 중심으로 변화되었다는 점이다. 

따라서, 협력적 공유경제의 첫번째 키워드는 속도의 경제이다. 리처드 돕스, 제임스 매니카, 조나단 워첼 등이 펴낸 저서가 <미래의 속도(No ordinary disruption)>로 번역되어 2016년 말 출간되었다. 이 책에 의하면, 미래의 속도는 이전의 산업혁명보다 10배 더 빠르고, 300배 더 크고, 3,000배 더 강하다는 것이며, 현재와 다른 규칙을 필요로 한다는 것이다. 

이들이 제시한 새로운 규칙은 새로운 소비자가 등장해 세계 경제를 이끌고, 자원 조달 비용이 한계에 이르러 기술로 극복해야 하며, 금융시장의 변동성이 높아지고 금리가 점점 낮아지며, 기술 발달로 일자리 격차가 심해지며, 새로운 기업이 기존 기업의 자리를 위협한다는 것이다. 

협력적 공유경제 두 번째 키워드는 무형자산 중에서 특히 데이터가 중요해진다는 점이다. 필자는 2012년 <빅데이터가 만드는 비즈니스 미래지도> 저서를 내면서, 비즈니스 혁신의 출발점이 고객에 대한 이해라고 강조하면서, 데이터가 왜 중요한지를 고객에서 출발하였다. 

즉, 기업은 데이터 분석을 통해 고객과 시장에 대한 인사이트를 형성하고, 급변하는 시장 경제에서 고객 요구에 신속하게 대응하며, 경쟁력 유지와 강화를 위해 곳곳에 퍼져 있는 고객의 선호와 행동 패턴에 대한 정보를 수시로 읽어내고 더욱 차별화된 서비스를 제공하려는 노력을 해야 하며, 특정 정보나 서비스에 대한 평가들이 소셜미디어를 통해 표출되는 등 기록되는 모든 소비자 행태가 미래 트렌드 주도함을 명심해야 함을 강조하였다.

협력적 공유경제 세 번째 키워드는 사용 중심 내지 사용자 중심이다. 슐로모 베나치, 조나 레러의 <온라인 소비자, 무엇을 사고 무엇을 사지않는가>가 번역되어 2016년 11월에 소개되었는데, 베나치는 행동경제학자인데, 소비자들이 디지털 화면 앞에서 올바른 선택을 하도록 유도할 방법을 소개한다. 

행동경제학 연구결과들을 토대로 화면 앞에서 소비자의 행동과 의사결정이 어떻게 이루어지는지 추적하였으며, 소비자의 선택을 돕는데 최선을 다한 플랫폼 기업으로 아마존을 꼽는다. 한 예로, 8,000종 이상 커피 원두를 100 이상 브랜드로 판매하는데, 수많은 목록을 살펴보게 하는 대신, 소비자의 과거 구매, 검색 이력을 바탕으로 자동 생성되는 몇 개 카테고리를 먼저 보여주며, 이 선택 정보를 바탕으로 신상품을 추천하기도 한다는 것이다. 

또한, 사용자를 위해 검색 과정을 단순화함과 동시에 고객의 기호에 최대한 맞춰진 결과를 얻어내도록 노력했다는 것이다. 플랫폼 기업이 고객 중심 기업임을 보여주는 사례이다. 

협력적 공유경제 3대 키워드가 인터넷 환경 변화에 주는 3대 시사점

인터넷 산업은 유선네트워크 기반의 웹 중심 PC 시대서 앱 중심 모바일 시대로 넘어왔으며, 4차 산업혁명 시대 ‘커넥티드플랫폼’ 시대로 가는 와중에 있다. 앞서 언급했듯이, 기술 기반인 IoT와 AI 적용을 통해 기존 서비스의 품질을 향상할 뿐만 아니라, 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 초연결 플랫폼으로 진화하는 것이다. 

국내 인터넷 생태계 업종지수를 보면, 2007~2012년 기간 동안 국내 인터넷 광고시장은 1조 원에서 2조 원으로 성장하면서 지수도 2012년 말에 2007년 초 대비 35% 상승했다. 또한, 2013~2016년 기간 동안 모바일 매출이 본격화되면서 인터넷 광고시장은 3조 원대로 진입했고, 2016년 말 지수는 2013년 초 대비 70% 향상됐다. 이제 2017년에 들어서면서 동영상, O2O, 메시징 등 모바일 트래픽의 추가 수익화가 진전되는 동시에, AI의 적용을 통해 신사업 기회가 기대되고 있다. 

2017년 인터넷 기업의 사업영역은 PC 웹, 모바일 앱 등의 기존 인터넷 플랫폼에서 IoT, AI 플랫폼 등으로 확대될 것이다. 앞서 세 가지 키워드별로 인터넷 플랫폼 기업에 주는 시사점을 살펴보자. 먼저, 속도의 경제가 주는 시사점은 더욱 분절화되는(fragmented) 유통 구조다. 웹이 주도한 인터넷 시대의 주역은 포털이었고, 검색을 중심으로 한 PC 인터넷 초기에 인터넷 플랫폼 기업들은 정보 전달 위주의 일반적 포털 방식에 집중했다. 

하지만, 모바일 시대가 되면서 안드로이드와 앱스토어 등 소프트웨어 플랫폼 중심의 생태계가 열리더니, 소셜미디어의 대표격인 페이스북 같은 소셜네트워크서비스(Social Network Service)가 모바일 플랫폼 역할을 하게 되면서 포털과 SNS가 플랫폼 경쟁을 하는 상황을 맞게 된다. 여기에 유튜브 같은 동영상 플랫폼, 아마존 같은 O2O 플랫폼, 카카오톡 같은 메시징 플랫폼이 가세하면서 인터넷 콘텐츠 서비스 유통 채널은 더욱 분절화된다.

두번째 협력적 공유경제 키워드인 데이터 중심이 인터넷 기업에 주는 시사점은 데이터가 새로운 경쟁 수단이 되었다는 점이다. 

공유경제를 경험하면서 고객들에 의해 쌓이는 수많은 데이터를 처리하는 것이 더욱 중요해지고 있는데, 빅데이터 분석 기법도 진화하여 단순한 기계학습에서 딥러닝으로 발전 중이다. 기계학습(Machine Learning)은 기계가 스스로 학습하는 것을 의미하며, 지도 학습(입력된 데이터에 대한 판단 결과가 명확히 주어진 경우), 비지도 학습(입력된 데이터에 대한 판단 결과가 명확하게 주어지지 않은 경우이며 주로 군집 분류에 사용), 그리고 강화 학습(주어진 문제의 답이 명확하지 않더라도 결과에 따라 보상과 손실이 주어질 경우 보상을 최대화하는 방향으로 진행하는 학습), 딥러닝(Deap Learning)(뇌의 정보 전달 방식과 유사하게 신경망 구조를 여러 층으로 깊이 있게 구성해 진행하는 학습) 등으로 분류된다. 

딥러닝은 두 가지로 해석되는데, 하나는 2개층 이상으로 인공신경망을 구성한 경우로, 2개층 이상으로 신경망을 구성할 때 좀더 성공적인 학습과 예측을 수행한다. 다른 하나는 심화 학습인데, 기계 스스로 입력된 데이터의 특징을 찾기 위해 학습 과정을 거치기 때문이다.

인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 지능적 활동을 모방할 수 있도록 한 것으로 주어진 환경에서 추론하고 결정하고 행동하는 것을 의미하는데, 상황 파악을 위한 분석 능력, 추론 및 판단, 즉 통합적으로 정보를 고려해 창의적 결론에 도달하는 능력, 그리고 반응 혹은 행동, 즉 결론에 따른 실제 행동을 취하는 것 등을 포함한다. 인공지능 기술은 이미 상당히 발달한 상태다. 

인지 능력 중 시각, 청각은 이미 인간 수준의 지각 능력을 보이고 있다. 복잡한 계산과 전략적 추론에서는 인간 능력을 넘어서고 있다. 인터넷 플랫폼의 인공지능 활용목적은 서비스 품질 향상이다. 머신러닝과 딥러닝, 음성인식과 합성, 기계 번역, 멀티미디어 인식 및 처리 등이 인터넷 사이트의 검색과 뉴스 등 기존 서비스 영역에 다양하게 적용되고 있다. 

국내의 네이버 검색 경우, 뉴스의 군집 처리(클러스터링), 이미지 그룹화, 지역 검색에 인공지능이 적용되며, 이미지 검색 부문에서 인공지능 머신러닝은 비지도 학습 기반의 이미지 주석을 달아주는데 활용된다. 유사하고 연관성 있는 이미지끼리 그룹화해서 좀더 만족스러운 검색 결과를 보여준다. 

대표적 기능이 ‘포토 요약’과 ‘이미지 타임라인’이다. 지역 컨텍스트(테마) 검색 부문에서는 블로그 리뷰 등의 데이터에 기반하여 인공지능 딥러닝이 지역 컨텍스트를 추출하며, 테마 검색 경우에 단순한 장소가 아닌 ‘아이와 가볼만한 곳’, ‘뉴욕에서 꼭 가보아야 할 곳’ 등, 동행자와 분위기 및 주제 등에 맞는 제안을 결과에 내놓는다. 이 향상된 검색 기능은 네이버랩스의 IVI(In-Vehicle Infortainment)의 내비게이션에도 활용된다고 한다.

콘텐츠 서비스에서도 인공지능이 적용된다. ‘이용자 맞춤형 추천’이다. 이를 통해 콘텐츠 소비량이 늘어날 수 있기 때문이다. 뉴스에 적용될 경우 페이지뷰가 증대되고, 뉴스 주변에 배치되는 디스플레이 광고의 타겟 설정도 향상될 전망이다. 네이버의 AIRS(AI Recommender System)는 2017년 3월부터 로그인 기반 전체 이용자에게 서비스되는 이용자의 관심사, 콘텐츠 소비 패턴을 분석하여 인공지능이 콘텐츠를 자동으로 추천해준다. 모바일 뉴스 외에도 네이버TV, 웹툰 등에도 적용되어 있다고 한다. 

카카오의 ‘루빅스’도 실시간 반응형 콘텐츠 추천 시스템으로 다음 뉴스(미디어 다음)에 2015년 6월부터 적용되었다. 뉴스의 중요한 속성인 ‘사회적 트렌드’와 ‘개인적 관심사’에 대해 실시간으로 AI가 학습하여 이용자에게 맞춤형 뉴스를 배치해준다. 현재 루빅스 개발진은 다음 뉴스 관련 인원의 약 70%를 차지한다. 이처럼 국내 대표 인터넷 플랫폼들은 저마다 인공지는 기술 개발에 적극적인 투자를 아끼지 않고 있는데, 표 2는 글로벌 인터넷 플랫폼들의 AI 기술 활용을 요약한 것이다.

▲ 표 2. 글로벌 인터넷 플랫폼들의 AI 투자 및 활용

인터넷 플랫폼들의 AI 기반 챗봇(Chatbot) 경쟁도 시작되었다. 이 기술은 인공지능과 메신저를 결합한 것인데, 웹사이트나 앱을 따로 실행하지 않고 대화하듯 정보를 얻을 수 있기 때문에 모바일에 친숙한 사용자에게 편리한 경험을 제공한다. 챗봇을 통해 주문이나 고객 응답 등 서비스를 제공하는 기업 입장에서는 플랫폼 활용성 증대, 구매량 증가, 인건비 절감 등의 효과가 가능하다. 네이버의 채팅 서비스인 ‘네이버 톡톡’에서는 2017년 2월에 챗봇 주문 서비스를 출시했고, 2016년 7월 ‘네이버 쇼핑’에 챗봇을 도입했다. 

또한, 네이버의 메시징 플랫폼인 라인은 2014년 7월에 아르바이트 정보 제공 서비스인 ‘판다이치로’에 챗봇을 도입해, 현재 7,000여개의 챗봇 계정이 라인 플랫폼에서 작동하고 있다. 카카오도 카카오톡의 챗봇 프로그램 API를 일반 개발사에 개방했는데, 기업 계정 ‘플러스친구’에 도입된 챗봇은 쇼핑과 음식 주문, 구매 상담 등이 구현되고 있다. 

카카오톡 이용자는 개별 기업의 앱에 접속할 필요없이 카카오톡 안에서 서비스를 이용할 수 있다. 카카오는 2017년 3월 출시한 ‘카카오톡 주문하기’의 경우 향후 인공지능 기반 챗봇과 연결할 계획이다. 이러한 챗봇 도입에 있어서도 글로벌 기업들의 도입 경쟁이 뜨거운데, 이를 요약하면 표 3이다.

▲ 표 3. 주요 모바일 메시징 플랫폼들의 AI 기반 챗봇 비교

마지막으로 세번째 협력적 공유경제 키워드인 사용 중심이 인터넷 기업에 주는 시사점을 살펴보면, 모바일 트래픽이 동영상 콘텐츠 소비로 몰리면서 ‘모바일온리’ 전략 중에서도 ‘동영상콘텐츠’가 중요해진다는 점이다. 유튜브, 아마존, 넷플릭스의 2017년 움직임만 관찰해도 인터넷 플랫폼 기업들의 동영상 비즈니스 변화가 엿보인다. 이들은 모두 동영상 플랫폼을 재정비하여 주요 모바일 서비스로 전진 배치하고 콘텐츠 투자를 확대하는 모습을 보인다. 이의 주요 이유는 무엇보다도 인터넷 광고시장이 빠르게 모바일광고 시장으로 이전하고 있기 때문이다.

이는 국내도 마찬가지다. 2017년 국내 인터넷광고 시장 내 동영상 광고는 약 16% 비중으로, 전년 대비 38% 고성장할 것으로 예상된다. 이를 믿고 있는 네이버와 카카오는 2017년 들어 자사의 주요 동영상 서비스의 리브랜딩 작업을 단행했다. 네이버는 ‘네이버 TV캐스트’ 이름을 ‘네이버TV’로, 카카오는 다음 tv팟과 카카오TV의 이원화된 서비스를 ‘카카오TV’로 통합했다. 

모바일온리를 위한 최적화로 ‘실시간 라이브’, ‘세로 화면’ 재생 등이 대표적이다. 네이버는 네이버TV 외에 ‘V Live’라는 개별 브랜드의 동영상 앱도 운영하고 있는데, 이는 실시간 모바일 스트리밍과 한류 콘텐츠에 특화된 글로벌 앱이다. 2015년 9월 출시 이후, 2016년 6월에 유료 콘텐츠 ‘V Live+’와 가상 화폐 ‘V코인’을 도입했으며, 같은 해 12월에 동영상 광고도 추가된다. 

모바일 동영상 시청 시간이 증가하면서 네이버와 카카오의 웹콘텐츠 투자도 확대된다. 네이버TV의 웹드라마 상영편수는 2013년 8편에 불과했지만, 2016년 95편으로 증가했다. 콘텐츠 투자도 확대되어 2016년 11월에 소프트뱅크벤처스와 500억 원 규모의 ‘SB넥스트미디어 이노베이션펀드’를 구성하여, IP 형태의 비디오를 비롯한 디지털 콘텐츠 위주 투자를 시작했다. 2017년 3월에는 YG엔터테인먼트와 YG 인베스트먼트 펀드에 총 1,000억 원 투자를 발표했다. 

2017년 4월에 분사한 ‘네이버웹툰’의 비즈니스 목적에는 ‘영화, 비디오물, 방송 등 영상물 제작 및 배급업’과 관련 투자 항목이 추가되기도 했다. 카카오도 ‘카카오TV’의 동영상, 보유 자회사 로엔의 ‘멜론’의 콘텐츠 등을 대표 플랫폼 ‘카카오톡’과의 서비스 융합을 꾀하고 있다. 

카카오TV의 동영상은 카카오톡의 채팅방으로 공유할 수 있으며, 앱을 따로 구동하지 않고도 카카오톡 내에서 영상을 시청할 수 있다. 멜론의 경우 카카오톡 계정과 연동되어 프로필에 음악을 삽입하거나, 카카오프렌즈와의 제휴 마케팅 등이 진행되고 있다. 

이러한 콘텐츠 투자는 이미 글로벌 인터넷 플랫폼에게는 일상이 되고 있다. 미국에서는 넷플릭스와 아마존을 비롯한 웹콘텐츠 제작 개수가 2016년에 전년 대비 2배 가량 대폭 늘었다. 기존에는 인터넷으로 방송콘텐츠를 구독하는 서비스가 가격 경쟁력을 무기로 내세웠다면, 이제는 독점 오리지널 콘텐츠를 통해 가입자를 모집하고 브랜드 가치도 향상하기 시작한 것이다. 

페이스북도 ‘페이스북라이브(Facebook Live)’ 출시와 함께 ‘실시간 동영상’을 가장 강력한 모바일 콘텐츠로 부상시키고 있다. 페이스북의 CEO인 마크주커버그(Mark Zuckerberg)는 한 컨퍼런스 콜에서도 ‘비디오퍼스트(Video First)’ 전략을 강조하기도 했다.

정리하면, 4차 산업혁명의 핵심 경제인 협력적 공유경제의 세 가지 키워드 중심으로 보면, 향후 인터넷 플랫폼들이 살아남기 위한 비즈니스 방향은 분절화된 콘텐츠 유통 환경과 데이터분석 중심의 경쟁 환경, 그리고 비디오퍼스트 환경에 대응하는 것이다. 

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본 연구는 미래창조과학부 및 정보통신기술진흥센터의 정보통신·방송 연구개발 사업의 일환으로 수행하였음. [R0190-15-2027, 고신뢰 사물지능 생태계 창출을 위한 TII(Trusted Information Infrastructure) S/W 프레임워크 개발]

송민정 한세대학교 미디어영상학부 교수