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패션 AI 위클리 #1 - 2,750억 달러 전망, AI 패턴 생성, 대화형 쇼핑의 시대

맥킨지 2030년 패션 AI 가치 전망, AI 봉제 패턴 자동 생성, 대화형 AI 쇼핑 트래픽 700% 증가. 이번 주 패션 AI 뉴스.

AI 룩북으로 패션 이미지를 혁신하세요

플랫레이 사진 한 장으로 전문 모델 착용샷을 몇 분 안에 생성합니다.

이번 주는 패션 AI의 경제적 가치를 수치로 보여주는 보고서, AI 봉제 패턴 자동 생성 도구, 그리고 대화형 AI가 쇼핑 방식 자체를 바꾸고 있다는 이야기를 정리했습니다.

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1. 맥킨지 보고서: 패션 AI, 2030년까지 최대 2,750억 달러 가치

맥킨지 x BoF State of Fashion 2026 보고서 - 생성형 AI의 패션 산업 영향 분석 (출처: Business of Fashion)

맥킨지가 Business of Fashion과 함께 발간한 State of Fashion 2026 보고서에서 눈에 띄는 숫자가 나왔습니다.
생성형 AI가 패션 산업에 가져올 추가 영업이익이 2030년 기준 1,500억2,750억 달러(약 200조370조 원)라는 전망입니다. 모건스탠리는 비용 절감 측면에서 약 60억 달러(약 8조 원) 규모를 예측했습니다.

국내 대기업은 이미 움직이고 있습니다. LF는 AI 기반 수요 예측을, 삼성패션과 F&F도 디자인-생산-마케팅 전 과정에서 AI 솔루션을 검토 중입니다. 중소 브랜드도 AI 룩북으로 시즌 신상 상세페이지 이미지를 테스트하거나, 상품 설명을 자동 생성하는 것만으로 비용 절감이 가능합니다.

실무 포인트: 패션 AI의 경제적 가치가 숫자로 확인되고 있습니다. 대기업처럼 전사 도입이 어려워도, 상세페이지 이미지나 룩북 생성부터 시작하면 됩니다.


2. AI 봉제 패턴 자동 생성 - 디자인 아이디어에서 패턴까지의 간극을 줄이다

미국 스펠만 대학의 마리아마 배리(Mariama Barry)가 만든 SIM-AI는 자연어로 디자인을 설명하면 봉제 패턴을 자동으로 생성해 주는 도구입니다. 예를 들어 “하이웨스트 A라인 미디스커트, 사이드 포켓, 백지퍼, 사이즈 8”이라고 입력하면, 시접선, 올 방향, 재단 지시까지 포함된 패턴이 나옵니다.

패턴 메이킹은 패션 디자인에서 가장 기술적인 부분입니다. 독립 디자이너나 동대문 기반 소규모 브랜드가 아이디어는 있지만 패턴 제작에서 막히는 경우가 많아요. AI 패턴 도구는 전문 패턴사를 고용하기 전에 아이디어를 빠르게 검증할 수 있는 수단이 됩니다.

AI가 마케팅 영역을 넘어 실제 생산 공정까지 파고들고 있다는 점이 중요합니다. 패턴 생성, 원단 최적 배치, 자동 마킹이 함께 발전하면 디자인에서 생산까지의 리드타임이 줄어듭니다.

실무 포인트: AI가 옷을 만드는 기술적 작업까지 돕기 시작했습니다. 독립 디자이너나 소규모 브랜드라면, 아이디어를 프로토타입으로 만드는 속도가 확실히 빨라질 수 있어요.


3. 대화형 AI가 쇼핑 입구를 바꾸고 있습니다

ChatGPT, Gemini 등 대화형 AI를 통한 패션 상품 검색이 급증 (출처: VITA Magazine)

2025년 연말 시즌 기준, ChatGPT, Gemini, Perplexity 같은 대화형 AI에서 리테일 사이트로 유입되는 트래픽이 전년 대비 약 700% 증가했습니다 (Adobe Analytics 기준). 7배가 아니라 700%입니다.

검색 방식 자체가 달라지고 있습니다. 네이버에서는 “검정 미디원피스 10만원대”처럼 키워드를 입력하지만, 대화형 AI에서는 “친구 결혼식에 깔끔하면서 부담 없는 옷, 15만원 정도”처럼 상황과 의도를 함께 말합니다.

AI가 정확한 추천을 하려면 상품 데이터가 풍부해야 합니다. 소재, 핏, 상황별 추천까지 정리되어 있으면 대화형 AI가 추천할 수 있어요. 스마트스토어를 운영한다면, 네이버 SEO뿐 아니라 AI에 읽히는 구조화된 상품 정보가 중요해집니다.

실무 포인트: 대화형 AI가 새로운 쇼핑 채널로 떠오르고 있습니다. 상품 정보를 소재, 핏, 상황, 관리법까지 구체적으로 정리해 두면 AI 추천에 걸릴 확률이 높아집니다.


이번 주 정리

세 가지 뉴스의 공통점: 패션에서 AI는 이제 실험이 아니라 투자와 실무의 영역으로 이동하고 있습니다.

  • 매출 근거가 나왔습니다. 맥킨지가 숫자를 붙였으니, 도구 개발이 가속됩니다.
  • 생산까지 AI가 들어왔습니다. 패턴, 원단 배치, 마킹까지 자동화 범위가 넓어지고 있습니다.
  • 고객이 찾는 방식이 바뀝니다. 다음 고객은 ChatGPT에 “뭐 입을까?”라고 물어볼 수 있습니다.

이번 주에 하나만 해보세요. 상세페이지 이미지가 부족하면 AI 룩북을 테스트하고, 상품 정보가 빈약하면 소재와 핏부터 보강하세요.


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출처: Business of Fashion - AI E-Commerce 2026, Spelman College - AI Pattern Generator, VITA Magazine - Conversational AI Fashion, Adobe Analytics - Holiday AI Traffic

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