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네이버는 AI 광고, 카카오는 AI 거래…엇갈린 수익화 시계
[경제일보] 네이버와 카카오가 올해 인공지능(AI) 사업의 수익화를 추진하고 있지만 돈을 버는 시점과 방식은 크게 엇갈리고 있다. 네이버는 검색과 광고에 AI를 접목하면서 이미 새로운 매출을 만들기 시작했다. 카카오는 아직 AI 사업에 대한 투자가 매출보다 앞서는 단계로 보고 있다. 카카오톡을 중심으로 외부 서비스를 연결하고 AI가 실제 주문과 결제까지 처리할 수 있는 환경을 먼저 갖춘 뒤 수익을 내겠다는 구상이다. 연초까지만 해도 두 회사의 분위기는 크게 다르지 않았다. AI를 새로운 성장동력으로 키우고 올해부터 수익화에 들어가겠다는 계획을 내놨다. 하지만 상반기 사업을 진행하면서 차이가 나타났다. 네이버는 기존 사업에 AI를 얹는 방식으로 비교적 빠르게 매출을 만들었고, 카카오는 AI가 실제 거래를 만들어내기까지 필요한 파트너 연동과 서비스 구조 설계에 시간을 더 쓰기로 했다. ◆ 네이버, AI 검색에 광고부터 붙였다 네이버가 먼저 손댄 곳은 광고다. AI 브리핑은 검색 결과를 AI가 정리해 보여주는 서비스다. 네이버는 여기에 광고를 적용하면서 기존 검색광고가 들어가지 않았던 정보성 검색 영역을 새로운 광고 공간으로 활용하기 시작했다. 최수연 네이버 대표는 2분기 실적발표에서 생성형 AI 서비스 자체가 새로운 광고 매출원으로 자리 잡기 시작했다고 설명했다. 기존 검색광고를 대체하기보다는 지금까지 수익화하지 못했던 영역에 광고를 붙여 새로운 인벤토리를 확보하겠다는 설명이다. AI탭도 같은 방향으로 움직이고 있다. 네이버에 따르면 AI탭 이용자는 1000만명을 넘어섰다. 검색어를 입력하고 결과를 확인하는 기존 방식에서 벗어나 AI와 대화하면서 상품을 찾고 장소를 알아보는 이용자가 늘고 있다. 네이버가 기대하는 것은 광고 지면을 하나 더 만드는 데 그치지 않는다. AI가 이용자의 검색 의도를 파악하고 적합한 상품이나 서비스를 연결하면 광고의 구매 전환율을 높일 수 있다. 쇼핑과 예약 등 검색 이후의 행동까지 이어지면 광고뿐 아니라 커머스 거래에도 영향을 줄 수 있다. 이미 기존 광고사업에서도 AI 활용 효과가 나타나고 있다는 게 네이버의 설명이다. AI를 활용한 광고 상품의 성과를 높이고 광고주 확대를 이어가는 방식이다. 이런 구조는 네이버가 가진 사업 기반 때문에 가능하다. 검색 이용자가 많고 광고주가 이미 확보돼 있다. AI가 검색을 대신하는 과정에서 광고를 붙일 수 있는 만큼 새로운 사업을 만들기 위해 몇 년을 기다릴 필요가 없다. ◆ 매출이 늘어도 AI 비용은 별개다 네이버의 AI 전략을 광고만 놓고 보면 수익화가 빠르다. 하지만 다른 쪽에서는 비용이 계속 늘고 있다. 네이버는 AI 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라에도 상당한 자금을 투입하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 함께 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 구축하고 있으며 초기 55MW에서 2028년 200MW 규모까지 확대할 계획이다. 장기적으로는 GW급 인프라 구축도 추진하고 있다. 2분기 실적에서도 비용 부담을 확인할 수 있다. 네이버의 2분기 매출은 3조3890억원으로 지난해 같은 기간보다 16% 증가했지만 영업이익은 5203억원으로 0.2% 감소했다. 영업비용은 20% 늘었다. AI가 매출을 만들기 시작했다고 해서 이익이 같은 속도로 증가하는 구조는 아니다. GPU와 서버를 사들이면 감가상각이 발생하고 데이터센터를 운영하면 전력과 냉각, 유지관리 비용이 따라온다. AI 서비스를 이용하는 사람이 늘어날수록 추론 비용도 커질 수 있다. 최근 네이버가 GPU와 CPU 등 컴퓨터 장비의 감가상각기간을 5년에서 6년으로 늘린 것도 이 같은 상황에서 주목받고 있다. 같은 장비 가격을 5년이 아니라 6년에 걸쳐 비용으로 처리하면 당해연도 감가상각비는 줄어든다. 다만 이를 회계상 비용을 의도적으로 늦춘 것으로 단정하기는 어렵다. 감가상각기간은 해당 자산의 예상 경제적 사용기간을 기준으로 정하는 회계적 추정치다. 네이버가 실제 장비의 사용기간이 늘었다고 판단했다면 변경 자체가 문제되는 것은 아니다. 오히려 시간이 지나면서 실제 사용기간이 어떻게 나타나는지가 중요하다. 최신 GPU가 계속 등장하는 상황에서 기존 장비를 6년 동안 경제성 있게 사용할 수 있는지가 확인돼야 한다. 아마존의 사례는 반대 방향으로 움직였다. 아마존은 2024년 서버의 예상 사용기간을 5년에서 6년으로 늘렸다. 이후 2025년부터는 일부 서버와 네트워크 장비의 사용기간을 다시 6년에서 5년으로 줄였다. AI와 머신러닝을 포함한 기술 발전 속도가 빨라졌다는 판단이었다. 이 변경으로 2025년 감가상각비는 14억달러 늘었고 순이익은 10억달러 감소했다. 네이버가 6년을 선택한 것과 아마존이 일부 장비의 기간을 5년으로 되돌린 것은 AI 인프라 투자에서 감가상각기간이 단순한 회계 숫자에 그치지 않는다는 점을 보여준다. 실제 장비가 얼마나 오래 돈을 벌어줄 수 있는지가 뒤따라야 한다. ◆ 카카오가 수익화를 내년으로 잡은 까닭 카카오의 상황은 조금 다르다. 카카오는 올해 초 AI를 새로운 성장축으로 내세웠다. 카카오그룹도 2026년을 AI와 글로벌 사업을 중심으로 성장의 방향을 전환하는 시기로 규정했다. 카카오는 카카오톡 이용자의 일상과 관계, 맥락을 이해하는 ‘휴먼 센트릭 AI’를 앞세우면서 AI가 이용자의 의도를 파악하고 다음 행동까지 연결하는 에이전틱 AI로 발전시키겠다는 계획을 밝혔다. 카카오가 원하는 것은 카카오톡 안에서 AI가 답변만 해주는 서비스가 아니다. 이용자가 AI에게 “오늘 저녁 뭐 먹을까”라고 물었을 때 맛집을 추천하는 데서 끝나지 않고, 식당을 고르고 예약하거나 음식을 주문하고 결제하는 단계까지 연결하는 것이 목표다. 이렇게 되면 AI는 단순한 검색 도구가 아니라 카카오톡과 외부 서비스를 이어주는 중간 단계가 된다. 카카오가 돈을 벌 수 있는 지점도 이 과정에서 만들어진다. 광고가 될 수도 있고, 거래수수료나 구독 형태가 될 수도 있다. 문제는 이 구조를 만드는 일이 생각보다 복잡하다는 것이다. 외부 사업자의 서비스와 AI를 기술적으로 연결하는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 서비스의 이용자 경험을 어떻게 바꿀지 결정해야 하고 AI가 거래 과정에서 어느 정도까지 개입할지도 정해야 한다. 주문이나 결제 과정에서 문제가 생겼을 때 책임을 누가 질지도 협의해야 한다. 수수료와 광고 노출 방식도 마찬가지다. 카카오는 올해 초부터 이 작업을 단계적으로 진행해왔다. 지난 1분기 실적발표에서 카카오는 기존 사업의 성장 기반을 바탕으로 5000만 이용자가 사용하는 에이전틱 AI 플랫폼으로 전환을 시작하겠다고 밝혔다. 외부 서비스와의 연결도 이미 시작됐다. 카카오는 지난 3월 챗GPT 포 카카오의 ‘카카오툴즈’에 올리브영, 무신사, 현대백화점, 삼쩜삼, 마이리얼트립, 사람인, 우리의식탁 등 다양한 파트너 서비스를 추가했다. 이용자가 AI를 통해 외부 서비스를 활용할 수 있는 범위를 넓히면서 에이전트 생태계 구축에 들어간 것이다. 카카오가 추진하는 구조에서는 이용자 확보와 매출 발생 사이에 한 단계가 더 필요하다. AI를 이용하는 사람이 늘어나는 것만으로는 수익이 발생하지 않는다. AI가 이용자의 의도를 파악하고 외부 서비스를 호출한 뒤 실제 주문과 결제까지 연결돼야 거래수수료나 광고 등 새로운 매출을 만들 수 있다. 신종환 카카오 CFO가 2분기 실적발표에서 AI는 아직 매출 기여보다 투자가 선행되는 단계라고 설명한 것도 이 같은 상황과 맞닿아 있다. AI 서비스 이용자를 확보하는 것과 이를 실제 거래로 연결하는 것은 별개의 과정이라는 판단이다. 정신아 대표도 2분기 컨퍼런스콜에서 올해 말까지 AI 대중화의 기반을 마련하고 내년부터 본격적인 수익화를 시작할 수 있을 것으로 전망했다. 연초에 제시했던 ‘2026년 AI 수익화 원년’이라는 표현과 비교하면 실제 매출화 시점이 뒤로 밀린 셈이다. 다만 카카오가 AI 사업의 수익화 계획을 접은 것은 아니다. 올해는 이용자 확보와 에이전트 연결을 확대하고, 실제 주문과 결제가 안정적으로 이뤄지는 구조를 만든 뒤 내년부터 이를 매출로 연결하겠다는 단계적 접근에 가깝다. 카카오가 올해 AI 에이전트의 거래 영역을 넓히는 데 집중하는 이유도 여기에 있다. 카카오톡을 기반으로 예약과 결제까지 연결되는 서비스를 확보하고, 외부 파트너가 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 우선이다. 카카오는 자체 기술과 B2C 서비스를 강화하면서 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 활용하는 방향도 제시했다. ◆ 네이버는 광고주, 카카오는 외부 사업자가 관건 AI 사업을 어디에 집중하느냐에 따라 투자 방식도 달라졌다. 네이버는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 같은 기반시설에도 직접 투자하고 있다. 인프라를 직접 확보하면 AI 서비스가 커졌을 때 필요한 연산 자원을 안정적으로 확보할 수 있지만, 투자금과 감가상각 부담도 함께 안게 된다. 카카오는 대규모 AI 인프라를 직접 보유하는 데 상대적으로 신중하다. GPU 세대가 빠르게 바뀌는 상황에서 막대한 자금을 장비에 묶어두기보다 외부 인프라를 활용하면서 서비스와 플랫폼 구축에 집중하는 방식이다. 카카오가 AI 인프라에 투자하지 않는 것은 아니다. 카카오는 자체 데이터센터를 운영하고 있으며, 2025년 말 기준 사업보고서에서도 신규 AI 서비스와 자체 모델 역량 강화를 위한 투자를 지속하고 있다고 밝혔다. 안산 데이터센터는 카카오톡을 포함한 그룹 서비스와 신규 AI 서비스에 필요한 인프라를 지원하고 있다. 다만 네이버처럼 AI 컴퓨팅 인프라를 장기적인 성장사업의 한 축으로 확대하는 것과는 접근법이 다르다. 카카오그룹은 올해 초 B2C 서비스와 핵심 기술은 내재화하고 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 통해 유연하게 확대하겠다는 방향을 제시했다. 이 차이는 앞으로 실적을 보는 기준에서도 나타날 수 있다. 네이버는 AI 브리핑과 AI탭에서 발생하는 광고 매출이 얼마나 커지는지 봐야 한다. AI 쇼핑이 실제 거래와 구매 전환을 얼마나 끌어올리는지도 확인할 필요가 있다. AI 팩토리 가동 이후에는 대규모 인프라 투자에 대한 수익성도 숫자로 나타나게 된다. 카카오는 AI 이용자 숫자보다 거래가 중요해진다. 카카오톡에서 AI를 거쳐 실제 주문과 결제가 얼마나 발생하는지, 그 과정에서 카카오가 어떤 방식으로 매출을 확보하는지가 관심사다. 두 회사의 2026년 AI 사업은 같은 출발선에 서 있지 않다. 네이버는 이미 광고라는 익숙한 수익모델에 AI를 연결했다. 카카오는 외부 서비스와의 연결 구조를 만들면서 실제 거래가 발생하는 지점을 찾고 있다. 네이버에서는 AI가 기존 광고와 커머스에 얼마나 추가 매출을 만들어내는지가 숫자로 나타날 것이다. 동시에 늘어난 AI 인프라 비용을 감당할 수 있는지도 봐야 한다. 카카오에서는 카카오톡 안에서 AI를 이용한 실제 거래가 얼마나 만들어지는지가 중요하다. AI를 써본 사람이 얼마나 많은지가 아니라 그 이용이 주문과 결제로 이어지는지가 확인돼야 수익모델의 윤곽이 잡힌다. 올해 하반기 네이버의 AI 광고가 확대되고 카카오의 에이전트 서비스가 외부 사업자와 연결되면 두 회사의 전략 차이도 지금보다 선명해질 것으로 보인다. 내년에는 네이버의 AI 팩토리 매출까지 더해진다. 그때부터는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐보다 AI가 실제로 얼마를 벌어들이고, 그 과정에서 얼마의 비용이 들어갔는지가 실적표에서 직접 비교될 전망이다.
2026-08-08 11:31:42
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네이버, 20년 부동산 데이터 AI로 묶는다...매물·실거래가·후기·금융정보 종합 분석
[경제일보] 네이버가 20여 년간 축적한 부동산 데이터와 생성형 인공지능(AI)을 결합해 부동산 서비스를 ‘AI 에이전트’ 중심으로 재편한다. 매물 검색 결과를 나열하는 수준에서 벗어나 실거래가와 정책, 실거주 후기, 금융 정보 등을 종합해 이용자의 주거 의사결정을 돕겠다는 구상이다. 7일 정보기술(IT) 업계에 따르면 네이버는 이달 중 대화형 검색 서비스 ‘AI탭’에 부동산 에이전트를 탑재할 예정이다. 이용자가 자연어로 예산과 지역, 주거 형태, 가족 구성 등을 입력하면 네이버페이 부동산의 매물 정보와 실거래가, 관련 콘텐츠를 바탕으로 맞춤형 정보를 제공하는 방식이다. 예를 들어 “월계동에서 보증금 5억원 안팎의 20평대 아파트를 찾아달라”거나 “아이와 살기 좋은 하왕십리동 빌라를 추천해달라”고 요청하면 조건에 맞는 매물과 단지 정보를 제시한다. 단순 검색어 일치가 아니라 예산, 거래 유형, 위치, 생활 조건을 함께 해석하는 것이 기존 매물 검색과 다른 점이다. 네이버는 AI탭에서 부동산 서비스와 네이버페이의 콘텐츠를 연결할 계획이다. 매물의 실거래가와 시세 흐름, 단지별 비교 정보, 실거주 후기 등을 종합해 답변하고, 관련 매물과 가상현실(VR) 투어로 이어지는 구조다. 네이버페이 관계자는 “많은 중개사와 이용자를 기반으로 풍부한 정보를 보유한 점이 강점”이라고 설명했다. 네이버페이 부동산은 이미 AI 기술을 활용한 서비스를 확대해 왔다. 지난해 선보인 ‘AI 집찾기’는 이용자가 자연어로 조건을 입력하면 맞춤형 매물을 추천한다. ‘AI 브리핑’은 아파트 단지를 검색할 때 시세 흐름과 실거래가, 관련 뉴스, 주변 단지 비교 정보를 요약해 제공한다. 디지털트윈 기술을 적용한 ‘VR 투어’도 네이버의 차별화 요소다. 이용자는 매물 내부뿐 아니라 아파트 단지와 주변 공간을 온라인에서 살펴볼 수 있다. 네이버랩스의 공간지능 기술을 활용해 건물 구조, 일조량, 면적 등 현장 방문 전에 확인할 수 있는 정보를 제공한다. 네이버가 부동산 AI에 힘을 싣는 배경에는 데이터의 폭과 서비스 연결성이 있다. 네이버페이 부동산에는 매물과 시세 정보가 축적돼 있고, 네이버 검색에는 뉴스와 이용자 후기, 콘텐츠가 모여 있다. 여기에 네이버페이의 금융 서비스와 네이버지도, VR 투어가 결합하면 ‘검색→비교→현장 확인→금융 검토’로 이어지는 부동산 탐색 과정을 하나의 생태계 안에서 구현할 수 있다. 네이버는 앞서 부동산 빅데이터 플랫폼 ‘아실’을 인수하며 데이터 분석 역량도 보강했다. 개별 매물 정보뿐 아니라 거래 흐름과 지역별 가격 변화, 수요·공급 관련 지표를 분석하는 기반을 넓힌 셈이다. 다만 부동산 AI가 실제 거래 의사결정에 활용되려면 데이터의 최신성과 정확성이 중요하다. 매물 가격과 거래 가능 여부가 실시간으로 바뀌는 데다 후기에는 개인적 평가와 광고성 정보가 섞일 수 있다. AI가 잘못된 정보를 제시했을 때 책임 소재를 어떻게 정할지도 해결해야 할 과제다. 자산·대출 정보와 맞춤형 추천을 연계하는 과정에서는 개인정보 보호와 설명 가능성도 요구된다. 네이버의 이번 전략은 AI를 별도 서비스로 제공하는 데 그치지 않고 기존 검색과 결제, 금융, 공간 데이터를 하나의 실행형 서비스로 묶는 데 있다. 부동산 에이전트가 추천을 넘어 매물 비교와 방문 예약, 대출·금융상품 검토까지 연결할 수 있다면 네이버는 프롭테크 시장에서 정보 제공자를 넘어 거래 과정의 접점으로 영향력을 확대할 수 있다.
2026-08-07 09:15:28
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업스테이지 '솔라 오픈 2' 공개…포털 다음 적용하고 국산 NPU 활용 넓힌다
[경제일보] 업스테이지가 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트에 특화한 거대언어모델(LLM) ‘솔라 오픈 2’를 공개했다. 포털 다음을 대규모 실사용 기반으로 활용하는 동시에 다수의 국산 신경망처리장치(NPU)와 연동을 확대해 모델과 반도체, 서비스를 아우르는 소버린 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. 업스테이지는 솔라 오픈 2의 모델 가중치를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개하고 아키텍처와 학습 방법, 평가 조건을 담은 기술 보고서도 발표했다고 23일 밝혔다. 솔라 오픈 2는 총 2500억개 매개변수 가운데 작업에 필요한 150억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 채택했다. 모델 규모를 키우면서도 실제 추론에 필요한 연산량을 줄여 비용 효율을 높인 설계다. 최대 100만 토큰의 문맥을 처리해 여러 문서와 장시간 작업 이력을 한꺼번에 다룰 수 있다. 단순한 질의응답을 넘어 검색과 코딩, 문서 작성, 외부 도구 호출을 반복하며 업무를 마치는 AI 에이전트에 초점을 맞췄다. 기본 구동 권장 사양은 엔비디아 H200 4장이며 양자화를 적용하면 H200 2장으로도 운영할 수 있다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출, 코딩, 한국어 업무 평가 등에서 주요 해외 모델과 경쟁 가능한 성능을 확보했다고 설명했다. 다만 벤치마크 결과는 회사 측 평가인 만큼 실제 서비스 환경에서 정확도와 속도, 운영 비용을 추가로 검증해야 한다. ◆ 다음 검색, AI 모델 실사용 시험대 솔라 오픈 2의 주요 활용처는 포털 다음이다. 업스테이지는 지난 5월 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리한 뒤 7월부터 솔라를 적용한 ‘AI 요약’ 베타 서비스를 운영하고 있다. AI 요약은 이용자가 검색어나 문장형 질문을 입력하면 언론사 제휴 콘텐츠와 카페, 티스토리 등에서 관련 문서를 찾아 핵심 내용을 정리하고 근거를 함께 제시한다. 절차가 필요한 정보는 단계별 목록으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 보여준다. 다음은 키워드 검색과 의미 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색을 활용한다. 검색엔진이 최신성과 관련성이 높은 문서를 먼저 고르면 솔라가 해당 자료를 바탕으로 답변을 생성하는 구조다. 모델이 오래된 학습 정보를 섞거나 문서에 없는 내용을 만들어내는 환각을 줄이기 위해 답변 범위를 검색 자료로 제한하는 기술도 적용했다. 현재 AI 요약은 전체 검색 질의의 일부에 제공되고 있다. AXZ는 적용 비중을 단계적으로 높이고 쇼핑과 맛집 등 분야별 검색으로 확대할 계획이다. 이후에는 앞선 대화 내용을 기억해 후속 질문에 답하고 여러 정보를 비교·정리하는 대화형 에이전트로 발전시킨다는 구상이다. 업스테이지가 다음을 직접 운영하게 되면서 검색 이용 과정에서 나타나는 응답 품질과 처리 속도, 오류 유형 등을 모델 개선에 빠르게 반영할 수 있게 된 점도 강점이다. 다만 이용자 검색 데이터를 모델 개발에 활용하는 과정에서는 개인정보 보호와 데이터 처리 기준을 명확히 마련해야 한다. ◆ 퓨리오사 포함 다수 국산 NPU로 활용 확대 업스테이지는 솔라 오픈 2를 다양한 국산 NPU에서 구동할 수 있도록 지원 범위를 넓힐 계획이다. 업스테이지 관계자는 “퓨리오사AI를 포함해 국내 NPU 기업들과 협력을 이어가겠지만 특정 한 업체만을 중심으로 추진하는 구조는 아니다”며 “국산 NPU에서 솔라 모델을 사용할 수 있도록 적용과 최적화를 점차 확대할 것”이라고 설명했다. 퓨리오사AI와의 협력은 국산 모델과 NPU를 실제 서비스에 연결한 선행 사례로 활용된다. 다음의 기존 AI 요약 서비스에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드’가 일부 적용돼 솔라 계열 모델의 추론을 처리하고 있다. 이를 통해 응답 속도와 전력 효율, 동시 이용자 처리 능력 등을 상용 환경에서 검증하고 있다. 다만 솔라 오픈 2를 레니게이드에 적용하는 구체적인 일정이나 전체 인프라에서 차지할 비중은 정해지지 않았다. 향후 다른 국산 NPU 기업과의 협력 대상과 적용 서비스 역시 확정되는 대로 공개할 예정이다. 한편 국산 NPU 확산의 관건은 반도체 자체 성능뿐 아니라 새로운 모델을 빠르게 변환하는 컴파일러와 서빙 엔진, 장애 대응과 운영 도구 등 소프트웨어 생태계다. 다음처럼 이용자가 많은 서비스에서 GPU 수준의 안정성과 비용 효율을 입증해야 기업·공공 시장으로 적용 범위를 넓힐 수 있다. 업스테이지는 모델 가중치를 상업적으로 활용할 수 있도록 공개하고 미세조정과 지식증류를 통한 파생 모델 개발도 허용한다. 기업과 연구기관이 솔라 오픈 2를 자체 데이터와 국산 NPU에 맞게 조정하도록 해 산업별 AI 에이전트 개발을 촉진한다는 구상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “실제 업무 현장에서 일을 완수하는 에이전트 사용성에 방점을 둔 모델”이라며 “다음과 산업 현장에서 실사용 사례를 확대하고 국산 NPU를 포함한 AI 생태계 전반의 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.
2026-07-23 10:57:02
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다음 'AI 요약', 국산 NPU·LLM로 돌린다…"GPU보다 비용 30% 절감"
[경제일보] 포털 다음이 검색 결과를 요약하는 인공지능(AI) 서비스에 국산 AI 반도체와 거대언어모델(LLM)을 함께 적용했다. 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’에서 업스테이지의 LLM ‘솔라’를 구동하고, 이를 다음의 실제 검색 서비스에 연결한 구조다. 국산 AI 기술이 연구개발이나 개념검증(PoC)을 넘어 대규모 이용자를 보유한 포털 서비스의 상용 인프라에 투입됐다는 점에서 의미가 있다. 업스테이지는 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 운영과 비교해 현재 약 30%의 비용 절감 효과를 확인했다고 밝혔다. 업스테이지(대표 김성훈)와 다음 운영사 AXZ(대표 이건수), 퓨리오사AI(대표 백준호)는 15일 온라인 간담회를 열고 다음 ‘AI 요약’ 서비스의 기술 구성과 향후 확장 계획을 공개했다. 다음 AI 요약은 이용자가 검색어 또는 문장형 질문을 입력하면 LLM이 관련 웹문서를 분석해 핵심 답변과 근거를 정리해주는 서비스다. 지난 1일 베타로 출시돼 이슈와 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 6개 영역에 우선 적용됐다. ◆ 국산 NPU 24개로 하루 5억 토큰 처리 AI 요약의 추론 연산은 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드가 담당한다. 현재 서버 3개 노드에 레니게이드 24개를 배치해 하루 평균 약 5억개의 토큰을 처리하고 있다. 토큰은 AI 모델이 정보를 이해하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 퓨리오사AI는 레니게이드 칩뿐 아니라 솔라 모델을 반도체에 배치하는 컴파일러와 추론용 서빙 엔진도 자체 개발했다. 범용 GPU에 모델을 올리는 방식과 달리 하드웨어와 소프트웨어, 모델을 함께 최적화하는 공동설계 방식으로 처리 효율을 높였다는 설명이다. 백준호 대표는 “레니게이드는 솔라 모델을 가속하면서 엔비디아 H200과 대등한 수준의 처리 성능을 확보했다”며 “가격 대비 성능과 전력 대비 성능에서는 더 높은 효율을 보이고 있다”고 말했다. 김성훈 대표도 “현재 다음과 함께 서비스를 운영하면서 GPU를 사용할 때보다 약 30%의 비용 절감 효과를 보고 있다”고 설명했다. 퓨리오사AI는 기업의 AI 전환(AX) 환경에서는 처리량과 모델 구성에 따라 GPU 대비 1.5∼2배 높은 비용 효율을 확보할 수 있다고 보고 있다. 다만 H200과의 비교 조건과 모델 크기, 동시 처리량, 응답 지연시간 등 세부 측정값은 공개되지 않았다. 30% 비용 절감 역시 3사가 실제 운영 과정에서 산출한 수치로, 외부 기관의 독립적인 비교 검증 결과는 아니다. 향후 서비스 적용 범위가 확대됐을 때도 같은 비용 효율을 유지하는지가 상용 경쟁력을 가를 전망이다. ◆ 업스테이지의 모델, 퓨리오사AI의 칩, 다음의 이용자 이번 협력이 주목받는 이유는 국내 AI 산업이 부족했던 ‘실제 사용처’를 확보했다는 점이다. 국산 NPU는 성능을 갖추고도 대규모 상용 서비스 적용 사례와 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 부족하다는 평가를 받아왔다. 국내 LLM 역시 모델을 개발한 뒤 이를 지속적으로 사용하는 대규모 이용자 접점을 확보하는 것이 과제였다. 업스테이지는 지난 5월 카카오로부터 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리했다. 이를 통해 자체 LLM을 포털 검색에 적용하고 이용자 반응과 토큰 사용 데이터를 다시 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 확보했다. 업스테이지와 퓨리오사AI의 협력도 이번이 처음은 아니다. 두 회사는 2022년 업스테이지의 광학문자인식(OCR) 기술을 퓨리오사AI의 1세대 NPU ‘워보이’에 적용했다. 지난해 6월에는 솔라를 레니게이드에 최적화하고 온프레미스 생성형 AI 인프라를 공동 개발하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 다음 AI 요약은 당시 협력이 실제 서비스로 연결된 사례다. 3사는 이를 국내 기술로 반도체와 모델, 서비스를 연결한 첫 풀스택 소버린 AI 상용 사례라고 평가했다. 다만 ‘국내 최초’는 3사의 자체 판단이다. 줌인터넷을 운영하는 이스트에이드가 지난달 AI 검색 서비스 ‘AI 3초 요약’과 ‘AI 이슈 트렌드’에 LG AI연구원의 ‘K-엑사원’을 먼저 적용했지만, 다음은 AI 모델뿐 아니라 추론 반도체까지 국산 기술을 적용한 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. ◆ 검색 질의 절반 이상으로 확대…비용 효율이 관건 다음은 현재 전체 검색 질의의 약 20%에 AI 요약을 적용하고 있다. 1차 목표는 적용 비중을 절반 이상으로 확대하는 것이다. 쇼핑과 맛집처럼 정보가 자주 바뀌고 이용자의 선택까지 연결되는 분야에는 별도의 버티컬 AI 서비스를 적용할 계획이다. 환각을 줄이기 위한 검색 구조도 고도화했다. 기존 키워드 검색과 의미를 중심으로 자료를 찾는 벡터 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’으로 최신 자료를 솔라에 전달하고, 답변 생성 과정은 하네스 엔지니어링으로 통제한다. 연내에는 후속 질문을 이어갈 수 있는 대화형 ‘AI 모드’도 출시할 예정이다. 장기적으로는 이용자의 관심사와 이용 기록을 바탕으로 개인별 정보를 제공하는 ‘1인 1에이전트’를 구상하고 있다. 관심 분야 뉴스를 매일 아침 자동으로 모아주는 서비스 등이 대표적인 활용 사례다. 서비스 확대에는 반도체 공급도 뒷받침돼야 한다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 양산을 시작했으며 연내 최대 1만개까지 공급할 수 있다는 입장이다. 유럽에서는 에퀴닉스 리스본 데이터센터에 레니게이드 서버를 설치해 현지 기업의 성능 검증도 지원하고 있다. 이번 협력은 업스테이지가 참여하는 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에도 중요한 실증 사례가 될 전망이다. 다음달 예정된 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용성과 실제 서비스 활용도가 주요 평가 요소로 거론된다. 업스테이지는 다음달 후속 솔라 모델도 공개할 예정이다. 김성훈 대표는 “다음 AI 서비스를 이용하면 솔라와 국산 NPU를 함께 사용하는 선순환이 만들어진다”며 “더 많은 사용이 기술과 품질 개선으로 이어지고, 개선된 품질이 다시 사용량을 늘리는 생태계를 구축하겠다”고 말했다.
2026-07-15 14:01:14
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다음 검색에 '솔라' 탑재…업스테이지, AI 검색 경쟁 본격 참전
[경제일보] 업스테이지가 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라'를 포털 '다음' 검색에 처음 적용하며 대국민 AI 서비스 확대에 나선다. 업스테이지의 AI 기술이 주간 이용자 1000만명 이상이 사용하는 대형 플랫폼에 본격 탑재되는 첫 사례로, 네이버와 구글 등이 주도하는 AI 검색 경쟁에도 본격적으로 뛰어들고 있다. 1일 업스테이지 컴퍼니는 다음 검색에 'AI 요약' 베타 서비스를 출시했다고 밝혔다. AI 요약은 이용자가 검색어를 입력하면 솔라가 웹 문서를 분석해 핵심 내용을 요약하고 관련 근거를 함께 제공하는 기능이다. 기존 다음 키워드 검색이 관련 웹페이지를 나열하는 방식이었다면 AI 요약은 검색 결과를 종합해 하나의 답변 형태로 제공한다는 점이 특징이다. 문장형 질문도 의도를 파악해 답변을 생성하며, 절차가 필요한 검색은 단계별 안내 형식으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 정리해 제공하도록 설계됐다. 업스테이지가 자체 AI 모델을 대규모 대국민 서비스에 적용한 것은 이번이 처음이다. 지난 5월 AXZ 인수 이후 AI 기술을 실제 서비스에 접목한 첫 사례이기도 하다. 업스테이지는 그동안 금융과 공공, 기업(B2B) 시장을 중심으로 AI 사업을 전개해왔지만, 이번 적용을 계기로 일반 이용자가 일상에서 직접 활용하는 소비자 서비스까지 영역을 넓히게 됐다. 특히 다음이 주간 이용자 1000만명 이상을 확보한 국내 대표 포털인 만큼 솔라의 서비스 경쟁력을 검증하는 무대가 될 것으로 분석된다. 업스테이지는 향후 다음 내 다양한 서비스에도 자체 AI를 확대 적용하며 대국민 AI 생태계를 구축한다는 구상이다. 이번 서비스 출시는 AI 검색 시장 경쟁이 한층 치열해지는 가운데 이뤄졌다는 점에서도 주목된다. 최근 검색 시장은 단순히 링크를 나열하는 방식에서 AI가 정보를 종합해 답변하는 형태로 빠르게 전환되고 있다. 네이버는 AI 브리핑을 확대 적용하고 있으며, 구글 역시 AI 기반 검색 기능을 강화하며 이용자 경험 고도화에 나서고 있다. 이에 업스테이지는 다음에 AI 검색 기능을 추가해 검색 경쟁력 회복과 이용자 체류 시간 확대를 동시에 노리는 것으로 풀이된다. AI 검색이 포털 서비스의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서 자체 AI 모델을 확보한 기업들의 경쟁도 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 현재 AI 요약은 이슈, 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 생활 밀착형 6개 분야에서 베타 서비스로 제공된다. 업스테이지 컴퍼니는 연내 적용 범위를 확대해 정식 서비스를 선보일 계획이다. 또한 연내에는 다음 통합 검색을 대화형 AI 중심으로 전환하는 'AI 모드'도 출시할 예정이다. AI 모드에서는 단순 요약을 넘어 이용자가 AI와 질의응답을 이어가며 원하는 정보를 심층적으로 탐색할 수 있도록 지원한다. 솔라는 현재 업스테이지가 주관사로 참여하는 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 고도화가 진행되고 있는 국내 AI 모델이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "다음 AI 요약은 AI 모델이 수많은 사람들의 일상과 만났을 때 어떤 변화를 만들 수 있는지 보여주는 시작점"이라며 "앞으로 다음 서비스 곳곳에 업스테이지의 AI를 더해, 누구나 일상에서 자연스럽게 AI의 효용을 누리는 '모두를 위한 AI' 시대를 함께 열어가겠다"고 말했다.
2026-07-01 08:16:20
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"성수동 주차 맛집 찾아줘"…포털 다음, AI비서로 바뀐다
[경제일보] 포털 다음이 키워드 검색을 넘어 사용자의 질문을 이해하고 답을 정리하는 ‘AI 에이전트 포털’로 바뀐다. 링크를 나열하던 기존 포털에서 벗어나 검색, 비교, 추천, 나아가 예약과 결제까지 이어지는 생활형 AI 서비스로 진화하겠다는 구상이다. 업스테이지는 지난 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 미디어 데이에서 최근 인수한 다음 운영사 AXZ를 중심으로 ‘에이전트 다음’ 청사진을 공개했다. AXZ는 업스테이지, 타임리와 함께 이날 출범한 ‘업스테이지 컴퍼니’의 한 축을 맡는다. 이건수 AXZ 대표는 다음의 최대 자산으로 데이터를 꼽았다. 그는 “다음 뉴스는 1990년 시작해 약 36년치 뉴스 데이터를 갖고 있다”며 “언론사에서 데스크와 팩트체크를 거친 기사가 하루 3만~5만건씩 들어온다”고 말했다. 증권, 영화, 금융, 인물 등 분야별 정보와 26개국 언어 사전도 팩트체크에 특화된 데이터베이스로 제시했다. 사용자 기반도 무기다. 다음 카페에는 월 800만건의 게시글이 쌓이고 티스토리에도 월 130만건의 콘텐츠가 생산된다. 홈, 뉴스, 검색, 카페를 포함한 주간 이용자는 1000만명 이상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 모델 개발에서 서비스 이용자의 반응 데이터가 중요하다며 “매일 1000만명이 어떤 답변을 좋아하는지 보여주는 것 자체가 더 중요하다”고 설명했다. 검색 변화의 첫 단계는 AI 오버뷰다. 다음은 기존 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색에 업스테이지의 솔라 모델을 붙여 사용자가 묻는 맥락을 이해하고 답을 정리하는 방식을 도입한다. AI 오버뷰는 7월 확대 적용하고 연내 검색 전반으로 커버리지를 넓히는 것이 목표다. 차별화의 핵심은 버티컬 검색이다. 이 대표는 구글 AI 오버뷰나 네이버 AI 브리핑과 유사한 기능만으로는 승부가 어렵다며 “사용자의 생활 문제를 해결하는 검색에 집중하겠다”고 밝혔다. 쇼핑, 맛집, 여행, 신용카드, 부동산처럼 실제 데이터베이스가 중요한 영역에서 파트너사의 실데이터와 다음 검색엔진, 업스테이지 AI를 결합하겠다는 전략이다. 예컨대 “성수동에서 주차 가능한 맛집을 찾아줘”, “해외여행을 자주 가고 공항 라운지가 되는 연회비 3만원 이하 카드를 찾아줘”처럼 여러 조건을 한 문장에 담아도 AI가 실존 가게와 상품을 비교해준다. 생성형 AI가 없는 맛집을 지어내거나 구매 링크 없이 일반적 추천에 그치는 약점을 실제 DB 기반 검색으로 보완하겠다는 설명이다. 뉴스 서비스도 바뀐다. 다음은 기사를 읽는 화면 안에서 AI가 관련 질문을 미리 띄우고, 사용자가 클릭하면 곧바로 답을 이어주는 ‘온 컨텍스트 AI’를 준비하고 있다. 뉴스 자체가 검색어가 되는 구조다. 삼성전자 주주에게 관련 뉴스, IR 자료, 경쟁사 동향, 시장 리포트를 매일 아침 정리해주는 개인화 브리핑도 제시됐다. 데이터 활용을 둘러싼 우려에는 선을 그었다. AXZ는 개인정보를 모델 학습에 쓰지 않으며, 언론사 뉴스도 곧바로 학습 데이터로 사용하는 것은 아니라고 밝혔다. 기사 기반 질문 생성은 현재 포털 검색 활용과 유사한 범주로 보지만, 뉴스 데이터를 학습 목적으로 쓰려면 언론사별 협의가 필요하다는 입장이다. 향후 뉴스제휴는 단순 송출과 배열을 넘어 AI 요약, 출처 표기, 질의응답, 데이터 활용 권리와 보상 구조까지 논의하는 방향으로 재편될 가능성이 크다. [아주경제 2026년 06월 18일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-18 08:40:12
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업스테이지, 다음 품고 '모두를 위한 AI' 선언…AI 포털 전환 본격화
[경제일보] 업스테이지가 자체 인공지능(AI) 모델을 중심으로 기업, 개인, 포털을 연결하는 ‘업스테이지 컴퍼니’ 출범을 선언했다. 포털 다음 운영사 AXZ와 범용 AI 에이전트 플랫폼 타임리를 묶어 B2B와 B2C 양쪽에서 AI 확산을 추진하겠다는 전략이다. 업스테이지는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 미디어 데이를 열고 ‘모두를 위한 AI’ 비전을 공개했다. 행사에는 김성훈 업스테이지 대표, 진윤정 CFO, 이건수 AXZ 대표, 김대환 타임리 대표 등이 참석했다. 김성훈 대표는 “전 세계 200개 이상 엔터프라이즈 고객이 업스테이지 AI를 사용하고 있다”며 “신규 계약 기준으로도 전년 대비 많이 늘고 있다”고 밝혔다. 업스테이지는 국민성장펀드 첨단전략기금 1000억원 투자를 포함해 누적 투자 약 7300억원을 유치하며 국내 AI 소프트웨어 기업 유니콘 반열에 올랐다고 설명했다. 김 대표는 한국 AI 산업의 기회도 강조했다. 그는 미국과 중국의 AI 패권 경쟁을 “고래 싸움”에 비유하며 “새우가 병들지 않으려면 큰 새우가 되면 된다”고 말했다. 한국이 반도체, 데이터센터, 클라우드, AI 운영 역량을 모두 갖춘 만큼 소버린 AI 시장에서 기회를 잡을 수 있다는 뜻이다. 업스테이지는 독자 파운데이션 모델 경쟁력도 내세웠다. 개발 중인 오픈소스 모델 ‘솔라 오픈2’ 프리뷰 버전은 AI 성능평가기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 지능지수에서 44.4점을 기록했다. 김 대표는 이 모델이 에이전트 활용에 충분한 성능을 갖췄다며 6월 말 솔라 오픈2, 7월 말 상용 모델 출시 계획을 제시했다. AI 전략의 핵심은 단순 챗봇이 아니라 에이전트다. 김 대표는 “챗GPT와 말만 하는 시대는 끝났고 이제는 에이전트를 통해 일을 시키는 시대”라고 말했다. 업스테이지가 공개한 ‘스튜디오’는 기업 업무 절차를 블록처럼 조합해 자동화하는 절차형 에이전트 플랫폼이다. 김 대표는 병원 사례를 들어 다른 병원에서 온 환자 기록을 의료진이 20분씩 뒤지던 일을 5분 안에 정리할 수 있다고 설명했다. 타임리는 B2B 확산의 축이다. 김대환 타임리 대표는 “모든 에이전트를 하나의 경험으로 제공하겠다”며 “개인이 만든 챗봇, 템플릿, 에이전트를 조직 전체의 AI 자산으로 전환하는 것이 핵심”이라고 말했다. 타임리는 12개사 70개 모델을 하나의 검색 환경에서 활용할 수 있도록 하고 PC를 끄더라도 클라우드 기반의 터미널을 활용, AI가 계속 일하는 구조를 지향한다. 현재 공공기관과 교육기관 등 600개 이상 고객사가 사용 중이다. 가장 큰 변화는 다음이다. 이건수 AXZ 대표는 “다음이 가진 가장 중요한 데이터는 전문가들이 만든 콘텐츠”라며 “다음 뉴스는 약 36년치 뉴스 데이터와 하루 3만~5만건의 기사를 보유하고 있다”고 말했다. 그는 다음이 주간 1000만명 이상 이용자를 갖고 있다며 이를 업스테이지 AI 모델과 결합해 ‘에이전트를 위한 포털’로 전환하겠다고 밝혔다. 다음의 첫 변화는 AI 검색이다. 기존 검색이 키워드를 입력하고 링크를 찾아보는 방식이었다면 다음은 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 이동한다. 여기에 솔라 기반 에이전트를 붙여 사용자의 맥락을 이해하고 답을 정리하는 구조다. 이 대표는 AI 오버뷰를 7월 확대 적용하고 연말까지 적용 범위를 넓히겠다고 밝혔다. 차별화 지점은 버티컬 검색이다. 이 대표는 구글 AI 오버뷰나 네이버 AI 브리핑과 유사한 기능만으로는 차별화가 어렵다고 인정하면서 “사용자들의 생활 문제를 해결하는 버티컬 검색에 집중하겠다”고 말했다. 쇼핑, 맛집, 여행, 부동산, 신용카드처럼 실제 데이터베이스가 중요한 영역에서 파트너사의 실데이터와 다음 검색엔진, 업스테이지 모델을 결합하겠다는 구상이다. 예시는 구체적이었다. “150만원 미만으로 대학생이 쓰기 좋은 노트북 추천해줘”, “해외여행을 자주 가고 공항 라운지가 되는 연회비 3만원 이하 카드를 찾아줘”처럼 자연어로 검색하면 AI가 실제 존재하는 상품과 조건을 비교한다. 이 대표는 생성형 AI가 없는 맛집을 만들어내는 등 환각 문제가 있는 영역일수록 실제 데이터 기반 버티컬 검색이 필요하다고 설명했다. 뉴스와 콘텐츠도 에이전트화된다. 다음은 기사 페이지 안에서 AI가 미리 질문을 생성하고 이용자가 추가 질의를 이어갈 수 있는 ‘온 콘텍스트 AI’를 준비하고 있다. 뉴스 자체가 검색어이자 맥락이 되는 구조다. 삼성전자 주주가 관련 뉴스, 경쟁사 동향, IR 자료, 시장 리포트를 매일 아침 자동 브리핑받는 식의 개인화 서비스도 제시됐다. 수익화 질문에 김 대표는 ‘토크노믹스’를 꺼냈다. 그는 “AI로 돈을 번다는 것은 우리가 만든 모델이 얼마나 많은 토큰을 생산하고 소비하게 하느냐의 문제”라고 말했다. 다음을 통해 하루 1000만명이 검색하고 이들이 여러 쿼리를 AI 토큰으로 소비하면 업스테이지 단독 B2B 사업보다 훨씬 큰 사용량이 발생한다는 설명이다. 그는 하반기나 내년 초 토큰 판매량을 근거로 다시 설명할 수 있을 것이라고도 했다. 다음 인수에 대한 회의론도 Q&A에서 나왔다. 트래픽 부진, 이용자 습관 변화, 네이버와 글로벌 AI 서비스와의 경쟁을 어떻게 돌파할 것이냐는 질문에 이건수 대표는 “당장 판을 뒤집겠다는 것은 현실적으로 어렵다”고 답했다. 대신 “작은 승리를 여러 개 만들겠다”며 쇼핑, 부동산, 지역 정보 등 구체적 생활 검색에서 이용자 불편을 해결하는 방식으로 접근하겠다고 말했다. 뉴스제휴 정책 변화도 불가피해 보인다. 업스테이지와 AXZ는 언론사 뉴스 데이터를 모델 학습에 바로 쓰는 것은 아니라고 선을 그었다. 이 대표는 기사 기반 질문 생성은 현재 포털 검색 활용과 유사한 영역으로 보지만 언론사 데이터를 학습에 활용하려면 개별 협의가 필요하다고 밝혔다. 이에 따라 기존 카카오 체제의 뉴스제휴는 기사 송출과 배열 중심에서 AI 요약, 출처 표기, 질의응답, 데이터 활용 권리, 보상 구조까지 포함하는 새 협상 국면으로 이동할 가능성이 크다. 카카오와의 잔여 서비스 관계도 정리해야 할 과제다. AXZ는 카카오맵과 쇼핑하우가 분사·인수 대상에 포함되지 않았다고 설명했다. 기본적으로 카카오와 협업하되, 버티컬 검색 고도화를 위해 외부 파트너와도 폭넓게 협의하겠다는 입장이다. 이는 다음이 카카오 생태계에만 묶이지 않고 AI 검색 파트너 네트워크를 새로 짜겠다는 의미로 읽힌다. 댓글과 실시간 검색어도 AI 시대의 관리 과제로 떠올랐다. 이 대표는 실시간 트렌드가 검색 쿼리 유발 효과가 크고 전체 검색에서 두 자릿수 비중을 차지한다고 설명했다. 연예·스포츠 댓글 부활과 관련해서는 관련 협회와 협의해 우려가 큰 기사에는 언론사가 선제적으로 댓글을 막을 수 있는 선택권을 제공했다고 밝혔다. 김 대표는 AI 기술을 활용해 과거보다 적극적으로 관리하겠다고 덧붙였다. 투자금 활용 방향도 언급됐다. 업스테이지는 GPU 구매와 사업 운영에 자금을 쓰되, 절반 이상은 모델 학습에 투입할 계획이라고 밝혔다. 김 대표는 현재 우선순위가 대형 모델과 ‘셀프 임프루브먼트’가 가능한 모델 개발에 있다고 설명했다. IPO와 관련해서는 주관사 선정과 준비 사실은 인정했지만 구체적 일정이나 시장은 아직 정해지지 않았다고 했다. 한편 업스테이지 컴퍼니의 전략은 분명하다. 좋은 모델을 만드는 회사에서 사람들이 실제로 쓰게 만드는 회사로 이동하는 것이다. 솔라는 지능을 맡고 타임리는 기업 확산을 맡고 다음은 대중 접점을 맡는다. 성패는 모델 성능 발표가 아니라 이용자가 다음에서 AI 검색을 반복적으로 쓰는지, 언론사와 새로운 뉴스 데이터 질서를 만들 수 있는지, 기업 현장에 에이전트가 실제 업무 절차로 정착하는지에 달려 있다. 업스테이지의 다음 실험은 한국형 소버린 AI가 플랫폼과 만나 수익 모델로 진화할 수 있는지를 가늠할 첫 시험대다.
2026-06-16 14:05:16
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구글 검색, 25년 만에 AI 중심 개편…"이젠 제미나이처럼 묻고 맡긴다"
[경제일보] 구글 검색이 인공지능(AI) 중심 서비스로 대대적인 변화를 시작한다. 단순히 검색어를 입력하고 링크 목록을 확인하는 방식에서 벗어나, 이용자가 질문하고 대화하며 필요한 작업을 AI 에이전트에 맡기는 구조로 바뀌는 것이다. 구글은 19일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰에서 열린 연례 개발자 행사 ‘구글 I/O 2026’에서 AI 기반의 새로운 검색 기능을 공개했다. 구글은 이번 업데이트를 검색창이 도입된 이후 25년여 만의 가장 큰 변화라고 설명했다. 가장 큰 변화는 ‘지능형 검색창’이다. 기존 검색창이 짧은 키워드 입력에 맞춰져 있었다면, 새 검색창은 긴 질문과 복합적인 요청을 처리하도록 설계됐다. 이용자가 질문을 길게 입력하면 검색창이 자동으로 확장되고, AI가 질문 의도를 파악해 검색어를 더 구체화할 수 있도록 제안한다. 입력 방식도 넓어졌다. 이용자는 텍스트뿐 아니라 이미지, 파일, 영상, 크롬 탭까지 검색에 활용할 수 있다. 예를 들어 열어둔 웹페이지와 문서, 사진을 함께 바탕으로 질문하거나 특정 영상 내용을 참고해 검색 결과를 요청하는 방식이 가능해진다. 검색 결과 화면도 챗봇형으로 바뀐다. 구글은 AI 개요에서 바로 후속 질문을 이어갈 수 있도록 AI 모드와의 연결성을 강화했다. 사용자는 검색 결과를 본 뒤 다시 처음부터 검색하지 않고, 같은 맥락에서 추가 질문을 던지며 답을 좁혀갈 수 있다. AI 모드는 전 세계 이용자를 대상으로 제미나이 3.5 플래시를 기본 모델로 사용하게 된다. 올여름부터는 ‘생성형 사용자환경(UI)’도 검색에 추가된다. 구글 검색이 질문 내용에 맞춰 표, 그래프, 시뮬레이션, 시각 자료 등을 즉석에서 만들어 보여주는 방식이다. 천체물리학 개념을 시각화하거나 시계 작동 원리를 인터랙티브 화면으로 설명하는 식의 맞춤형 결과가 가능해진다. 가장 큰 변화는 AI 에이전트 기능이다. 구글은 검색 안에서 여러 AI 에이전트를 만들고 관리할 수 있도록 할 계획이다. 우선 도입되는 ‘정보 에이전트’는 이용자가 매번 검색하지 않아도 웹, 블로그, 뉴스, 사회관계망서비스, 금융·쇼핑·스포츠 실시간 데이터를 24시간 확인하며 조건에 맞는 정보를 알려준다. 예를 들어 이용자가 원하는 조건의 주택 매물을 입력해두면 에이전트가 지속적으로 매물을 확인해 조건에 맞는 정보가 나왔을 때 알려준다. 좋아하는 운동선수의 한정판 신발 출시나 특정 상품 재입고 같은 정보도 자동으로 추적할 수 있다. 이 기능은 올여름 미국 내 구글 AI 프로와 울트라 구독자에게 우선 제공된다. 예약 지원 기능도 확대된다. 이용자가 “금요일 밤 6명이 이용할 수 있고 늦게까지 식사가 가능한 노래방”처럼 구체적인 조건을 입력하면 구글 검색이 가격과 예약 가능 여부를 확인하고 예약 링크를 제공한다. 일부 홈수리, 미용, 반려동물 관리 분야에서는 구글이 이용자를 대신해 업체에 전화하는 기능도 미국에서 제공될 예정이다. 개인화 검색도 강화된다. 이용자가 허용할 경우 지메일과 구글 포토 데이터를 검색에 연결할 수 있고, 향후 구글 캘린더 연동도 추가된다. 구글은 개인 데이터 연결 여부와 범위는 이용자가 직접 선택하고 통제한다고 강조했다. 이번 개편은 구글 검색이 제미나이에 가까워지는 변화로 볼 수 있다. 기존 검색은 사용자가 키워드를 입력하면 관련 웹페이지를 배열하는 방식이었다. 이제는 AI가 질문을 이해하고, 여러 자료를 종합하고, 시각화하며, 필요하면 장기간 작업을 대신 수행하는 방향으로 진화하고 있다. 시장 파급력도 크다. 구글은 검색 광고와 웹 트래픽 생태계의 중심에 있는 기업이다. 검색 결과 상단에서 AI가 답변을 제공하고, 사용자가 링크를 클릭하지 않고도 정보를 얻는 구조가 확대되면 언론사와 웹사이트의 유입 트래픽은 줄어들 수 있다. 실제 최근 연구들은 AI 개요가 검색 결과와 다른 출처를 선택하고, 일부 답변은 출처와 충분히 일치하지 않는 경우가 있다고 지적했다. 구글 입장에서는 오픈AI, 퍼플렉시티, 앤트로픽 등 AI 검색·답변 서비스와의 경쟁에 대응하는 전략이다. 검색창 자체를 AI 인터페이스로 바꾸고, 제미나이를 검색의 중심에 배치함으로써 사용자가 별도의 AI 챗봇으로 이동하지 않도록 붙잡겠다는 의도다. 순다르 피차이 구글 최고경영자는 “검색은 세계에서 가장 많이 쓰이는 AI 제품”이라며 “검색이라는 문제는 이제야 1% 풀렸다”고 말했다. 검색의 나머지 99%가 AI를 통해 새롭게 바뀔 수 있다는 의미다. 이번 구글 검색 개편은 인터넷 이용 방식의 전환점이 될 가능성이 크다. 사용자는 더 편리하고 복합적인 검색 경험을 얻게 되지만, 웹 생태계와 콘텐츠 유통 구조는 큰 변화를 맞게 된다. 앞으로 관건은 AI 검색이 편의성과 정확성, 출처 투명성, 개인정보 보호, 웹사이트와의 상생을 어떻게 균형 있게 풀어낼지다.
2026-05-20 07:54:47
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"선물 고민도 AI가"…네이버, AI 쇼핑 에이전트로 커머스 공략
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI)을 앞세워 쇼핑 방식을 '검색'에서 '대화' 중심으로 전환하는 전략에 속도를 내고 있다. 단순 상품 탐색을 넘어 이용자의 상황과 맥락을 이해하고 추천까지 이어지는 '에이전틱 커머스'를 구현하고 있는 것이다. 4일 네이버는 네이버플러스 스토어 앱(애플리케이션) 내 AI 쇼핑 에이전트에 선물 추천 특화 기능인 '선물 에이전트'를 적용했다고 밝혔다. 가정의 달을 맞아 선물 수요가 증가하는 시점에 맞춰 대화형 쇼핑 기능을 강화한 것으로 풀이된다. 선물하기는 받는 사람의 취향과 관계, 상황, 예산 등을 종합적으로 판단해야 하고 일반적인 상품 구매보다 고려 요소가 많아 키워드 기반 검색만으로는 선택의 난이도가 높다. 이에 네이버는 해당 분야에서 AI 쇼핑 에이전트의 역할이 커질 수 있다고 판단해 기능 고도화에 나선 것으로 풀이된다. 네이버에 따르면 AI 쇼핑 에이전트는 지난 2월 베타 출시 이후 기능 개선을 거치며 이용자 수와 사용 건수가 각각 20%, 40% 증가했고 추천 상품 클릭 전환율도 상승한 것으로 집계됐다. 글로벌 빅테크 기업들도 생성형 AI를 활용해 쇼핑 경험을 개인화하는 데 집중하고 있는 가운데 네이버 역시 검색과 커머스를 결합한 데이터 경쟁력을 기반으로 시장 선점에 나서고 있는 것으로 분석된다. 이번 선물 에이전트는 검색어 입력 없이도 이용자에게 먼저 선물 아이디어를 제안하는 방식으로 작동한다. 네이버플러스 스토어 홈 화면에서 어버이날, 어린이날 등 특정 이벤트에 맞춘 테마형 추천을 제시하고 이용자가 선택하면 대화형 인터페이스를 통해 맞춤형 상품 탐색이 이어진다. 이용자가 구체적인 상품명을 입력하지 않아도 자연스러운 대화를 통해 추천을 받을 수 있다. 특정 상황이나 취향을 설명하면 에이전트가 이를 해석해 관련 테마를 생성하고 그에 맞는 상품군을 제시하는 방식이다. 단순히 상품을 나열하는 것이 아니라 추천 이유까지 함께 제공해 구매 결정 과정까지 지원한다. 특히 네이버가 보유한 쇼핑 데이터와 리뷰 데이터를 기반으로 선물에 적합한 요소를 함께 안내하는 것이 특징이다. 선물 만족도가 높은 리뷰, 공식 스토어 여부, 포장 및 각인 서비스 제공 여부 등 실제 구매 시 고려되는 요소를 요약해 제시한다. 기존 키워드 중심 쇼핑 구조는 이용자가 검색어를 입력하고 결과 리스트를 비교하는 방식이었지만 AI 쇼핑 에이전트는 이용자의 의도를 해석해 탐색 경로를 설계하고 추천까지 이어지는 구조다. 쇼핑 과정 전반에 AI가 개입하는 형태로 진화하고 있는 것이다. 네이버는 향후 다양한 일상 이벤트와 소비 상황에 맞춰 대화형 쇼핑 기능을 확대할 계획이다. 이용자의 취향과 맥락을 반영한 추천을 고도화하고 쇼핑 전 과정을 지원하는 방향으로 AI 에이전트의 역할을 넓혀간다는 구상이다. 이정태 네이버 이정태 쇼핑 검색&AI 리더는 "선물하기는 취향, 예산, 이벤트 맥락을 종합 고려해야 하는 고관여 활동인 만큼, AI 쇼핑 에이전트가 탐색과 비교를 돕기에 최적화된 영역"이라며 "앞으로도 일상 속 다양한 이벤트에 맞춰 대화형 AI 쇼핑 기능을 지속 고도화해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-05-04 11:31:22
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