플랫폼 기업은 사용자의 데이터가 생성되는 다양한 제품 및 플랫폼의 자체 생태계를 운영하고 있다. 비즈니스 모델은 데이터를 다양한 방식으로 연결, 사용 및 수익화하는 것이다. 플랫폼 기업은 소비자 행동과 선호도에 대한 막대한 양의 데이터를 보유하고 있다. 특히 온라인 광고는 플랫폼 기업이 보유한 광범위한 데이터베이스를 활용한 대표적인 제품인데, 이를 위해 대용량 데이터를 기계학습에 이용한다. 기계학습을 통해 개인화된 광고를 매우 정확하게 배치해 소비자가 더 자주 클릭하거나 직접 구매하도록 유도한다.
데이터는 긍정적인 피드백을 통해 네트워크 효과를 갖는다. 피드백은 광고의 효과를 증가시키며, 이러한 네트워크 효과는 다시 광고가 게재되는 온라인 플랫폼의 광고에 대해 더 높은 수익을 가져다준다. 이런 가운데 플랫폼 기업은 인터넷 사용자와 광고주가 서로의 수요에 영향을 미치는 양면 시장에서 승자 독식하게 된다. 마찬가지로 데이터의 네트워크 효과도 시장의 독점에 긍정적으로 작용한다.
데이터 시장에서 중요한 문제는 일부 플랫폼 회사들만 광범위한 데이터에 대한 접근이 가능하다는 점이다. 플랫폼 회사는 데이터의 품질과 비용 측면에서 유리하기 때문에 데이터 시장을 독점하거나 진입 장벽을 형성할 수 있다. 반대로 소규모 회사는 데이터를 수집하고 사용할 수 있는 유사한 정보자원이 없어 경쟁열위에 처하게 된다. 무엇보다도 새로운 경쟁자가 이러한 시장에 접근할 수 없다면 데이터 규모와 접근에 대한 이슈는 사회적 문제로 거론되거나 공정한 경쟁과 관련한 문제가 제기될 수 있다.
만약 플랫폼 기업이 데이터를 독점적으로 사용하게 되면 다른 기업뿐만 아니라 소비자에게도 바람직하지 않다. 데이터 시장에 진입 장벽이 높으면 혁신적 경쟁기업이 새로운 서비스와 제품을 제공하기 쉽지 않다.
결국 최종 소비자는 새로운 기술을 경험하거나, 사용자 친화성이 개선되거나 기존 서비스보다 나은 대안으로서 완전히 새로운 온라인 서비스를 이용할 수 없을 것이다. 만약 데이터 시장에서 플랫폼 기업과 소기업들이 온라인 서비스 간 데이터를 공유한다면 기업들의 서비스와 제품 간 경쟁을 촉진하고, 혁신에 대한 동기를 강화하는 효과적인 도구가 될 수 있을 것이다.
지난 수십 년 동안 구글이나 거대 플랫폼 회사는 수익을 위해 아무런 규제 없이 데이터에 접근하고 사용할 수 있었다. 최근까지도 데이터와 관련된 공정거래법이 강력하게 시행되지 않았기 때문에 이들은 독점적 지위와 경쟁 우위를 유지하고 있다. 대형언어모델(LLM)이 관련된 시장에서 유사한 독점을 피하려면 플랫폼 기업의 사례에서 교훈을 얻어야 한다. 경쟁업체의 시장 진입을 막지 않고 계속해서 혁신을 가능하게 하려면 이러한 시장에 대한 조기 개입이 필요할 수 있다. 경기침체에 즈음해 혁신으로 성장하는 길 외에 다른 대안이 있는가?