ChatGPT는 사용자가 먼저 입어 보고 나서 살지 말지를 정하게 하기 시작했다. 2026년 10월 1일, OpenAI는 가상 피팅과 Favorites 즐겨찾기라는 두 가지 새로운 쇼핑 기능을 전 세계에 출시한다고 발표했으며, 관련 업데이트는 공식 릴리스 노트에 기록됐고 TechCrunch도 같은 날 이를 보도했다. 이번 업데이트의 무게중심은 결제가 아니라, 또렷이 보고 저장해 두었다가 천천히 고르는 데 있다.
마음에 드는 옷은 먼저 내 몸에 입혀 보기
쇼핑 결과에서 조건에 맞는 의류와 액세서리 상품에는 Try on 버튼이 표시된다. 사용자가 셀피나 전신 사진을 올리면 그 상품을 자신의 몸에 입힌 이미지를 생성해, 입었을 때의 대략적인 모습을 먼저 볼 수 있다. 상품 스크린샷을 올려 스크린샷 속 아이템을 자신에게 입혀 볼 수도 있다.
활용법은 한 벌 피팅에서 그치지 않는다. 스타일을 말로 설명해 한 벌의 코디를 통째로 맞추게 하거나, 유명인의 착장 사진을 올려 비슷한 스타일의 판매 중인 상품을 찾게 할 수도 있다. 쇼핑의 출발점은 한 문장이 될 수도 있고, 무심코 저장한 사진 한 장이 될 수도 있게 됐다. 의류는 색 조합이 어울리는지, 길이가 맞는지를 상품 평면 사진만으로 판단하기 어렵기 때문에, 생성 이미지라도 막연한 상상보다는 훨씬 구체적이다.
뒤에는 ChatGPT Images 2.5가 있다
가상 피팅은 새로 출시된 ChatGPT Images 2.5 모델로 구동된다. OpenAI의 공식 설명에 따르면 이 모델은 더 자연스러운 빛과 풍부한 질감을 만들고, 편집 지시를 더 안정적으로 수행하며, 참조 사진 속 인물을 더 잘 유지하고, 생성 지연도 더 낮다. 피팅 이미지가 그럴듯한지는 바로 이런 능력에 달려 있다. 인물의 모습이 바뀌면 안 되고, 옷감의 질감이 뭉개져도 안 되며, 기다리는 시간도 너무 길면 안 된다. 이미지 생성 분야는 최근 업데이트가 잇따르고 있으며, FLUX 3 Image의 4K 생성과 다중 참조 편집 에서 보듯 각 업체가 고해상도, 다중 참조 이미지, 편집 제어력을 두고 경쟁하고 있다. 가상 피팅은 이런 능력이 일반 소비자에게 가장 가깝게 닿는 지점 중 하나다.
다만 한계는 분명히 해야 한다. 피팅 이미지가 해결하는 것은 '입으면 대략 어떤 모습일지'라는 상상의 문제이지, 핏과 사이즈, 옷감의 촉감은 해결하지 못한다. 이미지가 예쁠수록 이것이 피팅룸 실사가 아니라는 점을 스스로에게 상기해야 한다. 어깨선, 허리, 드레이프는 실제 몸에서는 달라질 수 있다. 프라이버시 비용도 있다. 셀피와 전신 사진을 올리는 일은 자신의 모습을 시스템 처리에 맡기는 일이다. 공식 쇼핑 가이드에 따르면 참조 사진은 설정에서 교체하거나 삭제할 수 있으며, 사용하기 전에 한 번쯤 생각해 볼 가치가 있다.
Favorites는 쇼핑을 목록 만들기로 바꾼다
또 다른 새 기능 Favorites는 훨씬 소박하다. 발견한 상품을 앱 안의 Library에 저장해 두고 나중에 돌아와 천천히 둘러보는 것으로, 저장한 상품과 피팅 이미지가 함께 놓인다. 피팅과 저장이 합쳐지면 사용자가 이곳에 머무는 시간은 자연히 길어지고, 일상적인 쇼핑에서 먼저 보고, 입어 보고, 보류해 두었다가 천천히 비교하는 습관과도 잘 맞는다.
배경에는 OpenAI가 앞서 내놓은 즉시 결제가 기대에 못 미쳤다는 점이 있으며, 이번에는 무게중심이 '바로 주문'에서 '발견과 시각화'로 분명히 옮겨 갔다. Google은 지난해 이미 자체 가상 피팅을 내놓은 만큼 이 분야가 비어 있는 것은 아니다. 진짜 경쟁은 입구에 있다. 검색창이 피팅룸이 되면 발견과 비교, 망설임이 모두 대화 안에 머물고, 이커머스 플랫폼이 빼앗기는 것은 바로 '발견' 단계다. 상품 상세 페이지와 추천 피드는 원래 이커머스 발견 단계의 주무대였지만, 이제 대화창이 검색과 피팅, 저장을 한 줄로 잇고 있어 플랫폼은 사용자 관심의 출발점을 다시 다퉈야 한다. 사용자가 최종적으로 어디에서 결제하는지는 그다지 중요하지 않다. 물건을 고르는 몇 분을 먼저 차지하는 쪽이 이후의 구매 기회를 잡는다.
