알파 모더스(Alpha Modus)가 MNTN Inc.를 상대로 세 건의 인공지능(AI) 기반 소매·마케팅 특허 침해를 주장하며 미국 법원에 소송을 제기했다. 이번 소송은 빠르게 성장 중인 연결형 TV(Connected TV·CTV) 광고 시장에서 특허권 보호가 얼마나 중요한지 부각시키고 있다.
2025년 9월 11일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면 이번 소장은 미국 텍사스 서부 연방지방법원에 접수됐다. 알파 모더스는 MNTN의 CTV 광고 플랫폼 및 관련 제품인 ‘MNTN Matched’, ‘Verified Visits’, ‘Next Gen TV’가 자사의 기술을 무단으로 사용했다고 언급했다.
소장에는 ‘피고의 제품이 소비자 행동을 실시간으로 모니터링·분석하고, 맞춤형 프로모션을 제공하는 과정에서 원고의 특허 기술을 직접 활용한다’는 주장이 담겼다. 문제의 특허 세 건은 2019년부터 2024년 사이에 발급됐으며, 실시간 데이터 분석·타기팅·광고 전송과 같은 핵심 메커니즘을 보호 범위로 한다.
알파 모더스 측은 ‘MNTN의 기술이 연령·성별 등 인구통계 데이터, 소비자 감성(Sentiment), 행동 데이터 등을 결합해 광고 효율을 극대화하는 방식이 자사의 지식재산권과 중첩된다’고 설명했다.
또한 알파 모더스는 ‘피고의 플랫폼이 고객사의 CTV 광고 효율성과 수익성을 크게 높였다’면서, 그 결과 원고가 ‘사업 기회·매출·특허 가치’ 측면에서 손해를 입었다고 주장했다.
알파 모더스는 ‘피해 배상’뿐 아니라 ‘법원이 인정하는 범위 내에서의 로열티’도 요구하고 있다.
윌리엄 알레시(William Alessi) 알파 모더스 최고경영자는 인베스팅닷컴과의 인터뷰에서 ‘모든 침해 행위자(기업)는 동시에 잠재적 협력 파트너’라며 소송 전략의 유연성을 강조했다. 그는 ‘주주와 기술 가치를 보호하기 위해 소송을 제기하지만, 궁극적으로는 신속하고 우호적인 해결을 선호한다’고 밝혔다.
알레시는 이어 ‘알파 모더스의 AI 특허 시스템이 소매·광고 시장 전반에서 보편화되고 있어, CTV·핀테크 영역 기업들과의 분쟁 가능성도 커지고 있다’며 ‘지식재산권을 수호하는 동시에 성장과 혁신을 가속할 협업 기회에도 열려 있다’고 언급했다.
■ 용어 해설: 연결형 TV(CTV)와 AI 마케팅
CTV는 인터넷 기반 스트리밍 서비스를 통해 광고를 송출할 수 있는 스마트 TV·셋톱박스·게임 콘솔 등을 의미한다. 전통적인 방송광고와 달리, 실시간 데이터를 바탕으로 시청자 맞춤형 광고가 가능해 글로벌 광고주들로부터 주목받고 있다. AI 마케팅은 소비자의 행동 패턴과 감정 상태 등을 모델링해 최적화된 광고 소재와 노출 빈도를 결정한다.
이러한 기술은 ‘클릭률·전환율·광고비 대비 매출(ROAS)’을 높이기 위해 필수적이지만, 동시에 특허 침해 논란에 쉽게 노출된다. 특히 광고주 유치 경쟁이 치열한 CTV 플랫폼 사업자들은 여러 스타트업의 알고리즘·데이터 처리 방식과 겹칠 위험이 크다.
■ 산업적 파장과 법적 관측1
이번 소송은 CTV·애드테크(AdTech) 업계에서 특허 포트폴리오의 중요성을 재확인시키는 사례로 평가된다. 만약 법원이 알파 모더스의 손을 들어준다면, MNTN뿐 아니라 유사한 타기팅 기술을 활용 중인 다른 플랫폼들에도 로열티 비용 증가나 기술 변경 압박이 가해질 수 있다.
반면, 피고 MNTN이 반박 증거를 통해 특허 무효 혹은 비침해를 입증한다면, 스타트업이 보유한 광범위한 소프트웨어 특허의 유효성 자체에 대한 논란도 다시 점화될 가능성이 있다. 이처럼 결과에 따라 업계 전반의 기술 라이선스 비용·M&A 전략·R&D 방향이 요동칠 수 있다는 분석이 나온다.
■ 향후 전망
현재로서는 양사가 합의 절차에 돌입할지, 본격적인 재판으로 이어질지 여부가 불투명하다. 다만 알레시 CEO가 ‘침해자는 잠재적 동맹’이라는 원칙을 피력하고 있는 만큼, 조기 합의 가능성 또한 배제하기 어렵다는 관측이다. 관련 업계 투자자들은 법원 일정·예비심리 결과·합의 협상 상황 등을 주의 깊게 지켜보고 있다.
알파 모더스는 ‘특허 방어’와 ‘기술 상용화’라는 두 가지 목표를 병행해 나갈 방침이다. 다가올 분쟁 결과가 글로벌 CTV 광고 생태계의 특허 전략과 협업 모델에 어떤 변화를 가져올지 주목된다.
