뷰티의 새로운 전장? AI와 데이터가 주도하는 스킨케어 기술 경쟁(Personal Care Insights)
(원문 제목: Beauty’s new battleground? AI and data drive skin care tech race)
검색 키워드 : K-Cosmetics
뉴스 요약
- Nvidia의 GPU 공급이 뷰티 산업에서 전략적 자산으로 부상
- Amorepacific, AI 기반 웨어러블 피부 센서 출시
- K-beauty 브랜드들이 AI를 활용한 개인화 제품 개발에 집중
뉴스 번역 원문
뷰티 산업은 기술 경쟁에 돌입했으며, 자체 컴퓨팅 파워와 데이터를 통제하지 못하는 화장품 회사들은 다른 회사에 의존하게 될 위험이 있다. AI는 제품 디자인, 제조, 개인화에 힘을 실어주며, 브랜드의 기술 인프라와 데이터가 이 경쟁에서 경쟁력을 결정짓는다. AI는 화장품 가치 사슬의 모든 단계에 점점 더 많이 통합되고 있지만, 대규모로 운영하기 위해서는 강력한 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요하다. GPU는 대량의 데이터를 빠르게 처리하여 AI 시스템을 훈련하고 실행하는 고성능 컴퓨터 칩이다. 정부들은 대규모 AI 공장을 구축하기 위해 이러한 칩에 대한 우선 접근권을 확보하기 위해 경쟁하고 있다.
기술 대기업 엔비디아는 최근 블랙웰 GB300 GPU와 베라 루빈 칩에 대한 우선 접근권을 한국에 제공하겠다고 약속했다. 한국 정부와 주요 화장품 회사들은 대규모 AI 공장을 구축하기 위해 협력하고 있으며, 이 비전을 실현하기 위해 최대 26만 개의 GPU를 확보할 계획이다.
그러나 하드웨어는 또한 뷰티 브랜드의 자체 AI 도구를 구동하는 데 필요하다. 화장품 회사들은 방대한 데이터 세트를 분석하고 초개인화된 제품을 개발하기 위해 AI를 점점 더 많이 사용하고 있으며, 물리적 제품에도 AI를 내장하고 있다. 예를 들어, 아모레퍼시픽은 착용 가능한 피부 센서를 선보였으며, AI 거울과 같은 제품도 점점 더 많은 주목을 받고 있다. 이러한 유형의 장치는 AI 시스템에 피드백을 제공하는 새로운 데이터 스트림을 생성하여 회사의 개인화 전략을 강화하고 혁신적인 움직임을 알린다.
엔비디아에 따르면, 개인화에 대한 수요가 국가와 기업들이 자사의 기술로 몰려들게 하고 있다. "엔비디아의 풀스택 컴퓨팅을 활용하여 뷰티 회사들은 산업의 대규모 개인화 문제를 해결하고, 수년간의 복잡한 생물학적 및 포뮬레이션 연구를 즉각적이고 초개인화된 제품 추천으로 전환하려고 한다"고 엔비디아의 소매 및 소비재 부문 부사장 겸 총괄 매니저인 아지타 마틴은 퍼스널 케어 인사이트에 말했다.
그러나 소비자의 개인화된 제품에 대한 수요를 충족시키는 것은 하드웨어 인프라에만 의존하지 않는다. Haut.AI의 공동 창립자인 아나스타샤 게오르기예프스카야는 초기 GPU 접근이 도움이 되지만, "승자를 결정하지는 않는다"고 설명한다. "진정한 경쟁은 AI 자체가 아니라, 스킨케어 결정이 어떻게 이루어지는지에 대한 관련성으로 향하고 있다"고 그녀는 말하며, 임상적으로 검증된 데이터 세트로 우선순위를 전환할 것을 주장한다.
엔비디아의 GPU는 뷰티를 포함한 산업 전반에서 AI 개발을 위한 필수 인프라가 되고 있다. "승리하는 회사들은 AI 인프라를 과학적 검증, 설명 가능성, 실제 세계 배포와 결합하는 회사들이 될 것이다. 단순히 모델을 더 빠르게 확장하는 것이 아니다."
한국의 GPU 접근 추진은 생산 문제를 식별하고, 독립적인 조정을 수행하며, 지속적인 품질 출력을 보장하는 AI 공장을 개발하는 데 직접적으로 지원할 것이다. 세계 최대 화장품 오리지널 디자인 제조업체(ODM)인 코스맥스는 최근 한국 평택 2공장에서 개발, 조립, 포장 단계 전반에 걸쳐 AI를 통합했다. 회사에 따르면, 이 시설은 초당 10.2개의 화장품 단위를 생산한다. 또한, 색상 매칭 시스템은 개발 단계를 5단계에서 3단계로 줄였으며, 연구개발 시뮬레이션 라운드를 5단계에서 9단계로 줄였다.
코스맥스의 공장은 전통적인 공장보다 더 작은 규모로 더 다양한 제품을 더 빠르게 생산할 수 있다. 이러한 유형의 제조 유연성은 초단위로 새로운 화장품 제품을 생성할 수 있는 AI 기반 제품 계획 시스템과 보조를 맞추기 위해 필요하다. 최근 콜마코리아가 공개한 제품 계획 시스템은 개인이 포뮬러부터 포장, 색상 범위까지 전체 화장품 제품을 약 30초 만에 계획할 수 있도록 한다. 사용자가 ODM과 협력하여 화장품 개념에서 생산으로 더 빠르게 이동할 수 있도록 하는 것이 목표이다.
이 플랫폼은 콜마의 축적된 연구개발 및 트렌드 데이터를 활용하여 현재 시장 수요에 맞춘 최적화된 포뮬러를 추천한다. AI 기반 개념화와 제조가 결합하여 화장품 혁신을 위한 가속화된 루프를 생성한다. 그러나 둘 다 디자인 선택을 알릴 수 있는 하드웨어와 데이터 세트에 대한 접근에 달려 있다.
2026년 초 현재, 글로벌 GPU 시장은 AI 인프라에 대한 지속적인 수요로 인해 심각한 부족을 겪고 있다. 그러나 기업들이 GPU에 접근할 수 있더라도, 게오르기예프스카야는 "진정한 제약은 고품질, 임상적으로 관련 있는 데이터와 도메인 전문성이지, 원시 컴퓨팅이 아니다"라고 설명한다. "검증된 데이터 세트, 피부과 지식, 엄격한 가드레일이 없으면, 더 많은 GPU는 단순히 더 빠른 노이즈를 생성할 뿐이다"고 그녀는 말한다.
소프트웨어 우위를 알리기 위해 더 많은 화장품 회사들이 AI 인프라를 확립하면, 엔비디아는 차별화가 그 위에 무엇을 구축할 수 있는지에 달려 있을 것이라고 예측한다. 스마트 공장은 이제 AI와 로봇 공학을 사용하여 화장품 제품을 더 빠르고 유연하게 생산한다. "차별화 요소는 독점적인 포뮬러와 연구 데이터를 사용한 모델의 미세 조정과 옴니채널 통합이 될 것이다"고 마틴은 말한다.
그녀는 대부분의 혁신적인 뷰티 회사들이 오픈 소스 모델을 사용하여 독점 데이터를 정제하고 있다고 설명한다. "이것은 그들이 매우 높은 정확도를 달성할 수 있게 하며, 그들의 데이터로 훈련된 모델의 지적 재산권을 소유할 수 있게 한다. 다른 뷰티 회사들이 사용할 수 없다."
로레알과 엔비디아는 지난해 프랑스 화장품 대기업의 생성 AI 도구인 뷰티 지니어스를 개발하기 위해 협력했다. 이 도구는 증강 현실 디지털 어드바이저를 사용하여 소비자에게 개인화된 뷰티 지침을 제공한다. 마틴은 뷰티 지니어스가 다양한 제품 카테고리에 대한 질문에 답하고, 사용자의 피부 유형과 톤에 기반한 개인화된 진단을 제공할 수 있다고 말한다. 이 도구는 또한 로레알 파리의 750개 이상의 제품 포트폴리오에서 뷰티 루틴과 제품 매치를 추천한다.
"이 도구는 100년 이상의 독점적인 스킨케어 연구를 활용하여 AI 모델을 훈련하고, 컴퓨터 비전을 결합하여 각 고객의 피부를 실시간으로 분석한다"고 그녀는 말한다. 데이터가 없으면 뷰티 지니어스는 존재할 수 없으며, 게오르기예프스카야는 이것이 모든 뷰티 어드바이저의 경우라고 설명한다.
"우리가 최근 출시한 Haut.AI의 스킨챗 제품은 브랜드가 웹 및 소셜과 같은 브랜드 관리 디지털 자산에서 자체 AI 기반 대화를 설정할 수 있도록 한다." 브랜드는 이 도구를 사용하여 브랜드의 자체 포트폴리오에서 가장 적합한 제품으로 소비자를 안내하고, 가격이나 성분 선호도와 같은 우려 사항에 따라 추천을 정제할 수 있다.
"뷰티는 증거와 함께 대규모로 개인화를 제공해야 한다는 압박을 받고 있다. 소비자들은 더 이상 일반적인 추천을 받아들이지 않으며, 브랜드들은 직관, 마케팅 주장, 인플루언서 내러티브가 충분하지 않다는 것을 깨닫고 있다"고 그녀는 말한다. 이 도구는 브랜드의 범위가 소비자 수요를 충분히 충족하는지 여부를 보여주는 1차 데이터를 캡처한다. 쇼핑객들이 반복적으로 누락된 특정 솔루션을 검색하면 포트폴리오 격차를 나타낸다. 이 방법으로 AI 어드바이저는 제품 또는 마케팅 결정에 대한 피드백 도구로도 사용된다.
"AI는 ... 더 많은 자신감과 적은 마찰로 더 일찍 결정이 이루어지도록 점점 더 형성할 것이다"고 게오르기예프스카야는 말한다. 아모레퍼시픽의 스킨사이트는 착용 가능한 센서와 AI를 사용하여 피부 데이터를 추적하고 개인화된 스킨케어를 지원한다.
도구의 하드와이어링 AI를 소프트웨어 전략에 알리는 것 외에도, 회사들은 점점 더 물리적 뷰티 도구에 기술을 활용하고 있다. 착용 가능한 센서와 진단 장치는 이제 AI를 직접 스킨케어 루틴에 내장하고 있다. K-beauty 브랜드 아모레퍼시픽은 올해 초 CES 2026에서 스킨사이트를 공개했으며, 매사추세츠 공과대학교(MIT)와 함께 개발한 제품으로 혁신상 수상자로 선정되었다.
이것은 실시간 피부 노화 지표를 모니터링하는 착용 가능한 "전자 피부" 플랫폼이다. 시스템은 초박형 센서 패치, 블루투스 도구, AI 기반 모바일 앱을 결합한다. 이 세 가지는 함께 24시간 주기 동안 피부의 긴장도, 온도, 수분, 자외선 및 블루라이트 노출의 마이크로미터 수준 변화를 추적한다. AI는 수집된 데이터를 분석하여 개별 노화 유발 요인을 식별하고, 주름 형성을 예측하며, 개인화된 스킨케어 루틴이나 제품을 추천한다.
"초박형 전자 피부 센서와 AI 분석을 통해 이제 실시간으로 피부 변화를 추적하고 예측할 수 있다. 이는 주관적인 사용자 평가나 제한된 임상 연구를 넘어 실제 데이터에 의해 주도되는 효능 검증의 문을 열어준다"고 아모레퍼시픽 대변인은 퍼스널 케어 인사이트에 말했다. 대변인에 따르면, 진단 기술은 회사의 개발 과정 전반에 걸쳐 사용되며, 이미 주요 럭셔리 브랜드 설화수의 제품 개발에 기여했다.
AI 기반 피부 진단 및 착용 가능한 센서가 뷰티에서 과학 소설 수준의 틈새 시장처럼 보일 수 있지만, 대변인은 그것들이 산업 표준이 될 수 있다고 주장한다. "반도체, 센서, AI의 발전은 개인화된 솔루션을 개인에게 제공할 수 있는 환경을 빠르게 조성하고 있다. 데이터 기반 웰니스와 뷰티에 대한 인식 변화와 결합하여, 디지털 피부 진단 도구는 일반적인 선택이 될 가능성이 높다"고 그들은 말했다. "기술은 뷰티에서 지속 가능한 경쟁 우위의 핵심 동력이 되고 있다"고 그들은 결론지었다.
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기술 대기업 엔비디아는 최근 블랙웰 GB300 GPU와 베라 루빈 칩에 대한 우선 접근권을 한국에 제공하겠다고 약속했다. 한국 정부와 주요 화장품 회사들은 대규모 AI 공장을 구축하기 위해 협력하고 있으며, 이 비전을 실현하기 위해 최대 26만 개의 GPU를 확보할 계획이다.
그러나 하드웨어는 또한 뷰티 브랜드의 자체 AI 도구를 구동하는 데 필요하다. 화장품 회사들은 방대한 데이터 세트를 분석하고 초개인화된 제품을 개발하기 위해 AI를 점점 더 많이 사용하고 있으며, 물리적 제품에도 AI를 내장하고 있다. 예를 들어, 아모레퍼시픽은 착용 가능한 피부 센서를 선보였으며, AI 거울과 같은 제품도 점점 더 많은 주목을 받고 있다. 이러한 유형의 장치는 AI 시스템에 피드백을 제공하는 새로운 데이터 스트림을 생성하여 회사의 개인화 전략을 강화하고 혁신적인 움직임을 알린다.
엔비디아에 따르면, 개인화에 대한 수요가 국가와 기업들이 자사의 기술로 몰려들게 하고 있다. "엔비디아의 풀스택 컴퓨팅을 활용하여 뷰티 회사들은 산업의 대규모 개인화 문제를 해결하고, 수년간의 복잡한 생물학적 및 포뮬레이션 연구를 즉각적이고 초개인화된 제품 추천으로 전환하려고 한다"고 엔비디아의 소매 및 소비재 부문 부사장 겸 총괄 매니저인 아지타 마틴은 퍼스널 케어 인사이트에 말했다.
그러나 소비자의 개인화된 제품에 대한 수요를 충족시키는 것은 하드웨어 인프라에만 의존하지 않는다. Haut.AI의 공동 창립자인 아나스타샤 게오르기예프스카야는 초기 GPU 접근이 도움이 되지만, "승자를 결정하지는 않는다"고 설명한다. "진정한 경쟁은 AI 자체가 아니라, 스킨케어 결정이 어떻게 이루어지는지에 대한 관련성으로 향하고 있다"고 그녀는 말하며, 임상적으로 검증된 데이터 세트로 우선순위를 전환할 것을 주장한다.
엔비디아의 GPU는 뷰티를 포함한 산업 전반에서 AI 개발을 위한 필수 인프라가 되고 있다. "승리하는 회사들은 AI 인프라를 과학적 검증, 설명 가능성, 실제 세계 배포와 결합하는 회사들이 될 것이다. 단순히 모델을 더 빠르게 확장하는 것이 아니다."
한국의 GPU 접근 추진은 생산 문제를 식별하고, 독립적인 조정을 수행하며, 지속적인 품질 출력을 보장하는 AI 공장을 개발하는 데 직접적으로 지원할 것이다. 세계 최대 화장품 오리지널 디자인 제조업체(ODM)인 코스맥스는 최근 한국 평택 2공장에서 개발, 조립, 포장 단계 전반에 걸쳐 AI를 통합했다. 회사에 따르면, 이 시설은 초당 10.2개의 화장품 단위를 생산한다. 또한, 색상 매칭 시스템은 개발 단계를 5단계에서 3단계로 줄였으며, 연구개발 시뮬레이션 라운드를 5단계에서 9단계로 줄였다.
코스맥스의 공장은 전통적인 공장보다 더 작은 규모로 더 다양한 제품을 더 빠르게 생산할 수 있다. 이러한 유형의 제조 유연성은 초단위로 새로운 화장품 제품을 생성할 수 있는 AI 기반 제품 계획 시스템과 보조를 맞추기 위해 필요하다. 최근 콜마코리아가 공개한 제품 계획 시스템은 개인이 포뮬러부터 포장, 색상 범위까지 전체 화장품 제품을 약 30초 만에 계획할 수 있도록 한다. 사용자가 ODM과 협력하여 화장품 개념에서 생산으로 더 빠르게 이동할 수 있도록 하는 것이 목표이다.
이 플랫폼은 콜마의 축적된 연구개발 및 트렌드 데이터를 활용하여 현재 시장 수요에 맞춘 최적화된 포뮬러를 추천한다. AI 기반 개념화와 제조가 결합하여 화장품 혁신을 위한 가속화된 루프를 생성한다. 그러나 둘 다 디자인 선택을 알릴 수 있는 하드웨어와 데이터 세트에 대한 접근에 달려 있다.
2026년 초 현재, 글로벌 GPU 시장은 AI 인프라에 대한 지속적인 수요로 인해 심각한 부족을 겪고 있다. 그러나 기업들이 GPU에 접근할 수 있더라도, 게오르기예프스카야는 "진정한 제약은 고품질, 임상적으로 관련 있는 데이터와 도메인 전문성이지, 원시 컴퓨팅이 아니다"라고 설명한다. "검증된 데이터 세트, 피부과 지식, 엄격한 가드레일이 없으면, 더 많은 GPU는 단순히 더 빠른 노이즈를 생성할 뿐이다"고 그녀는 말한다.
소프트웨어 우위를 알리기 위해 더 많은 화장품 회사들이 AI 인프라를 확립하면, 엔비디아는 차별화가 그 위에 무엇을 구축할 수 있는지에 달려 있을 것이라고 예측한다. 스마트 공장은 이제 AI와 로봇 공학을 사용하여 화장품 제품을 더 빠르고 유연하게 생산한다. "차별화 요소는 독점적인 포뮬러와 연구 데이터를 사용한 모델의 미세 조정과 옴니채널 통합이 될 것이다"고 마틴은 말한다.
그녀는 대부분의 혁신적인 뷰티 회사들이 오픈 소스 모델을 사용하여 독점 데이터를 정제하고 있다고 설명한다. "이것은 그들이 매우 높은 정확도를 달성할 수 있게 하며, 그들의 데이터로 훈련된 모델의 지적 재산권을 소유할 수 있게 한다. 다른 뷰티 회사들이 사용할 수 없다."
로레알과 엔비디아는 지난해 프랑스 화장품 대기업의 생성 AI 도구인 뷰티 지니어스를 개발하기 위해 협력했다. 이 도구는 증강 현실 디지털 어드바이저를 사용하여 소비자에게 개인화된 뷰티 지침을 제공한다. 마틴은 뷰티 지니어스가 다양한 제품 카테고리에 대한 질문에 답하고, 사용자의 피부 유형과 톤에 기반한 개인화된 진단을 제공할 수 있다고 말한다. 이 도구는 또한 로레알 파리의 750개 이상의 제품 포트폴리오에서 뷰티 루틴과 제품 매치를 추천한다.
"이 도구는 100년 이상의 독점적인 스킨케어 연구를 활용하여 AI 모델을 훈련하고, 컴퓨터 비전을 결합하여 각 고객의 피부를 실시간으로 분석한다"고 그녀는 말한다. 데이터가 없으면 뷰티 지니어스는 존재할 수 없으며, 게오르기예프스카야는 이것이 모든 뷰티 어드바이저의 경우라고 설명한다.
"우리가 최근 출시한 Haut.AI의 스킨챗 제품은 브랜드가 웹 및 소셜과 같은 브랜드 관리 디지털 자산에서 자체 AI 기반 대화를 설정할 수 있도록 한다." 브랜드는 이 도구를 사용하여 브랜드의 자체 포트폴리오에서 가장 적합한 제품으로 소비자를 안내하고, 가격이나 성분 선호도와 같은 우려 사항에 따라 추천을 정제할 수 있다.
"뷰티는 증거와 함께 대규모로 개인화를 제공해야 한다는 압박을 받고 있다. 소비자들은 더 이상 일반적인 추천을 받아들이지 않으며, 브랜드들은 직관, 마케팅 주장, 인플루언서 내러티브가 충분하지 않다는 것을 깨닫고 있다"고 그녀는 말한다. 이 도구는 브랜드의 범위가 소비자 수요를 충분히 충족하는지 여부를 보여주는 1차 데이터를 캡처한다. 쇼핑객들이 반복적으로 누락된 특정 솔루션을 검색하면 포트폴리오 격차를 나타낸다. 이 방법으로 AI 어드바이저는 제품 또는 마케팅 결정에 대한 피드백 도구로도 사용된다.
"AI는 ... 더 많은 자신감과 적은 마찰로 더 일찍 결정이 이루어지도록 점점 더 형성할 것이다"고 게오르기예프스카야는 말한다. 아모레퍼시픽의 스킨사이트는 착용 가능한 센서와 AI를 사용하여 피부 데이터를 추적하고 개인화된 스킨케어를 지원한다.
도구의 하드와이어링 AI를 소프트웨어 전략에 알리는 것 외에도, 회사들은 점점 더 물리적 뷰티 도구에 기술을 활용하고 있다. 착용 가능한 센서와 진단 장치는 이제 AI를 직접 스킨케어 루틴에 내장하고 있다. K-beauty 브랜드 아모레퍼시픽은 올해 초 CES 2026에서 스킨사이트를 공개했으며, 매사추세츠 공과대학교(MIT)와 함께 개발한 제품으로 혁신상 수상자로 선정되었다.
이것은 실시간 피부 노화 지표를 모니터링하는 착용 가능한 "전자 피부" 플랫폼이다. 시스템은 초박형 센서 패치, 블루투스 도구, AI 기반 모바일 앱을 결합한다. 이 세 가지는 함께 24시간 주기 동안 피부의 긴장도, 온도, 수분, 자외선 및 블루라이트 노출의 마이크로미터 수준 변화를 추적한다. AI는 수집된 데이터를 분석하여 개별 노화 유발 요인을 식별하고, 주름 형성을 예측하며, 개인화된 스킨케어 루틴이나 제품을 추천한다.
"초박형 전자 피부 센서와 AI 분석을 통해 이제 실시간으로 피부 변화를 추적하고 예측할 수 있다. 이는 주관적인 사용자 평가나 제한된 임상 연구를 넘어 실제 데이터에 의해 주도되는 효능 검증의 문을 열어준다"고 아모레퍼시픽 대변인은 퍼스널 케어 인사이트에 말했다. 대변인에 따르면, 진단 기술은 회사의 개발 과정 전반에 걸쳐 사용되며, 이미 주요 럭셔리 브랜드 설화수의 제품 개발에 기여했다.
AI 기반 피부 진단 및 착용 가능한 센서가 뷰티에서 과학 소설 수준의 틈새 시장처럼 보일 수 있지만, 대변인은 그것들이 산업 표준이 될 수 있다고 주장한다. "반도체, 센서, AI의 발전은 개인화된 솔루션을 개인에게 제공할 수 있는 환경을 빠르게 조성하고 있다. 데이터 기반 웰니스와 뷰티에 대한 인식 변화와 결합하여, 디지털 피부 진단 도구는 일반적인 선택이 될 가능성이 높다"고 그들은 말했다. "기술은 뷰티에서 지속 가능한 경쟁 우위의 핵심 동력이 되고 있다"고 그들은 결론지었다.