Sea의 최근 주가 약세가 인공지능(AI)이 회사의 전자상거래 지위를 뒤흔들 수 있느냐는 논쟁을 다시 불러일으켰다. 하지만 미국 투자은행 Bernstein은 이러한 우려가 과장된 측면이 있다고 진단했다.
2026년 2월 25일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, Bernstein의 애널리스트 베누고팔 가레(Venugopal Garre)는 Sea가 “순수하게 AI만으로 대체될 가능성은 낮다”고 평가했다. 그는 Sea가 이미 구축해 둔 인프라와 주요 AI 개발자들과의 파트너십을 근거로 이같이 밝혔다.
가레 애널리스트의 진단 요지는 Sea가 자체 대형 AI 모델을 구축해 대규모 자본 지출을 감수하는 대신, OpenAI와 Google의 기술을 통합하는 방식을 택했다는 점이다. Bernstein은 Sea가 “AI 연구소(lab)가 아닌 AI 파트너(partner)를 지향”한다고 설명했다. 이 전략은 내부 모델 개발로 인한 초기비용과 실행 리스크를 줄이는 동시에 외부 AI 역량을 빠르게 상거래 서비스에 접목시키려는 의도를 반영한다.
보고서는 또한 Sea가 OpenAI의 에이전트 서비스인 Operator의 핵심 상거래 파트너가 되어 Shopee에 직접 접근해 쇼핑 업무를 수행할 수 있는 연결고리를 제공한다고 전했다. Google과는 Shopee와 Google 플랫폼 전반에서 작동하는 ‘에이전트 기반 쇼핑 프로토타입(agentic shopping prototype)’을 공동 개발 중이며, 여기에는 Shopee 지갑을 통한 에이전트 관리 결제(agent-managed payments)도 포함된다.
용어 설명 — 에이전트(Agentic) AI와 주요 개념
에이전트(Agentic) AI는 사용자의 목표를 대신 수행하는 자율적 소프트웨어 또는 시스템을 말한다. 단순한 검색이나 추천을 넘어서, 대화형 에이전트는 상품 검색, 비교, 주문, 결제까지 연속적이고 목적지향적인 작업을 실행할 수 있다. Bernstein이 언급한 ‘Operator’는 OpenAI가 제공하는 에이전트형 인터페이스로, 외부 서비스와 연동해 특정 작업을 처리한다.
Full-stack 우위는 물류(logistics), 풀필먼트(fulfilment), 그리고 인가된 핀테크(licensed fintech) 같은 전자상거래의 핵심 구성 요소들을 자체적으로 운영·통제하는 능력을 가리킨다. Bernstein은 이러한 전방위 통합 인프라가 신규 진입자나 소규모 플랫폼이 단순히 AI를 통해 우회하기 어렵게 만드는 요인이라고 보았다.
Bernstein의 추가 논점과 시장 맥락
Bernstein은 에이전트형 AI 서사가 종종 공급 측면에서 주도되는 현상으로 보인다고 지적했다. 즉, 대규모 AI 구축비용을 정당화하기 위해 AI 개발자들이 실사용 사례(end uses)를 보여주어야 하며, 이 과정에서 인간이 기꺼이 하는 작업을 목표로 삼는 경향이 있다는 것이다. 가레는 특히 신흥시장(emerging markets)에서는 저비용 노동이 시간 절약의 압박을 완화해, 쇼핑에서 수 분을 절약하는 것이 실제로 큰 효용을 제공하지 못할 수 있다고 지적했다.
보고서는 Sea의 잠재적 파괴 위험이 제한적이라고 판단한 이유로 풀스택(전방위) 경쟁우위와 현지 물류·풀필먼트 네트워크, 인가받은 핀테크 사업을 들었다. Bernstein은 “동남아시아에서 신규 또는 소규모 플랫폼이 단순히 AI를 ‘얹어’ 기존 인프라를 우회하기는 어렵다”고 적시하며, Sea와 TikTok을 이 지역의 “에이전트형 AI의 자연스러운 전달자(natural conduits)”로 규정했다.
“신규 또는 소규모 플랫폼은 동남아시아의 그 인프라를 쉽게 우회할 수 없다.”
마지막으로 Bernstein은 Sea의 최근 주가 하락은 이미 실적(earnings) 우려를 반영하고 있으며, 동사는 여전히 Outperform(시장수익률 상회) 등급을 유지한다고 밝혔다.
실무적 함의 및 향후 전망(전문가 관점의 분석)
이 분석을 바탕으로 향후 시장·가격에 미칠 영향도 체계적으로 정리할 수 있다. 첫째, Sea가 외부 AI와의 통합을 통해 사용자 경험을 개선하고 거래액(GMV)을 늘릴 경우 단기적인 매출 성장과 사용자 체류시간 증가는 가능하다. 특히 에이전트형 쇼핑이 실무적으로 결제까지 통합되면 장바구니 전환율(conversion rate)에 유의미한 상승 압력을 줄 수 있다.
둘째, 동남아·라틴 아메리카 등 신흥시장에서는 여전히 물류 네트워크와 현지화된 결제 시스템이 실체적 장벽이다. 따라서 AI 기능이 도입되더라도, 물류·풀필먼트·핀테크를 결합한 Sea의 ‘풀스택’ 우위는 단기간에 해소되기 어렵다. 이는 Sea의 수익성 방어에 긍정적 요인으로 작용할 수 있다.
셋째, 반대로 비용 측면 리스크도 존재한다. 외부 AI 역량을 도입·통합하는 과정에서의 기술 연동비용, 파트너십 유지비용, 규제 준수 비용 등이 발생할 수 있다. 특히 에이전트 기반 서비스가 결제·금융 서비스와 깊게 연결될수록 금융 규제와 소비자 보호 이슈가 부각될 가능성이 있다.
넷째, 투자자 관점에서는 Bernstein의 평결이 단기적 주가 변동성을 완전히 제거하지는 못한다고 보아야 한다. 실적 악화 우려가 지속되거나 경쟁사와의 가격·프로모션 전쟁이 심화되면 주가에 추가적인 하방 압력이 가해질 수 있다. 반대로 에이전트형 AI 통합이 매출 전환으로 이어질 경우에는 현재의 밸류에이션에 대한 재평가(리-레이팅)가 가능하다.
결론
Bernstein의 분석은 Sea가 단순히 AI 기술만으로 단기간에 대체되기 어렵다는 현실적 평가를 제시한다. 인프라·파트너십·현지화된 풀스택 구성이 경쟁의 핵심이며, AI는 이를 보완하는 도구로 위치한다. 다만 AI 통합에 따른 비용·규제 리스크와 실적 변동성은 지속적으로 모니터링할 필요가 있다. 투자자와 업계 관계자는 Sea의 파트너십 전개 상황, 에이전트 기반 기능의 사용률, 그리고 물류·핀테크 성과 지표를 주의 깊게 관찰해야 할 것이다.
