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SKT, 통신요금 다음은 AI요금…'토큰 게이트웨이'의 진짜 계산법
[경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 시대의 새로운 먹거리로 ‘토큰 게이트웨이’를 꺼내 들었다. AI 모델 자체를 만드는 경쟁에서 한발 비켜서 여러 AI 모델과 인프라 가운데 이용자에게 가장 적합한 조합을 찾아주는 일종의 AI 관제센터를 만들겠다는 구상이다. 통신사가 수십년간 해온 사용량 측정과 과금, 네트워크 운영 경험을 AI 시장에 적용한다는 점에서 의미가 있다. 정재헌 SKT 대표는 지난 8일 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표하며 토큰 게이트웨이를 신규 사업으로 제시했다. SKT가 보유한 2300만 고객과 결제 체계, AI 플랫폼, 데이터센터와 AI 팩토리 등을 묶어 기업과 개인의 AI 사용 패턴을 관리하고 수요에 맞는 모델과 인프라를 연결한다는 개념이다. 여기서 토큰은 가상자산이 아니다. 생성형 AI가 문장과 이미지를 이해하고 결과를 만들어낼 때 처리하는 기본 단위다. 이용자가 AI를 많이 사용할수록 처리되는 토큰도 늘고 비용도 증가한다. AI 서비스가 확산될수록 기업에는 어떤 모델을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 고민이 된다. 모든 업무에 가장 비싼 AI 모델을 사용할 필요는 없다. 단순 요약이나 분류는 가벼운 모델로 처리하고 복잡한 추론이 필요한 업무만 고성능 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있다. AWS도 프롬프트의 복잡도에 따라 적합한 모델로 요청을 보내는 ‘Intelligent Prompt Routing(지능형 프롬프트 라우팅)’을 제공하고 있으며 회사 측은 정확도를 유지하면서 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 설명한다. 글로벌 통신사도 같은 문제를 보고 있다. 미국 AT&T는 하루 평균 약 450억개의 AI 토큰을 내부 업무에서 사용하고 있으며 자체 AI 게이트웨이를 통해 업무별로 가장 경제적인 모델을 선택한다. AT&T는 캐시와 모델 라우팅을 적용해 일부 영역에서 AI 비용을 최대 90% 줄이고 수백만달러를 절감했다고 밝혔다. SKT가 노리는 사업도 이 지점과 맞닿아 있다. 이용자가 AI에 질문하면 토큰 게이트웨이가 질문의 난이도와 목적, 비용 등을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 컴퓨팅 인프라로 보내는 구조다. 단순 질의는 비용이 낮은 모델에 보내고 복잡한 추론은 고성능 모델이나 AI 팩토리의 자원을 활용하는 식이다. SKT에는 통신사라는 출발점이 있다. 이동통신사는 오랫동안 통화시간과 문자 건수, 데이터 사용량을 측정하고 고객별로 요금을 청구해왔다. AI 시대에는 이 관리 대상이 데이터 GB에서 AI 토큰으로 넓어질 가능성이 있다. 기업별 AI 사용량을 측정하고 예산 한도를 관리하거나 부서별·서비스별 비용을 정산하는 사업으로 이어질 수 있다. 수익모델도 여기서 나온다. 아직 SKT가 구체적인 토큰 요금제나 과금 방식을 공개한 것은 아니다. 다만 토큰 게이트웨이가 상용화될 경우 모델 선택과 인프라 연결에 대한 수수료, 기업용 AI 사용량 관리, 토큰 기반 정산, AI 인프라 사용료 등을 하나의 서비스로 묶는 방식은 가능하다. 통신사가 단순 네트워크 제공자를 넘어 AI 소비의 중개자 역할을 맡는 구조다. AI 인프라 투자와도 연결된다. SKT는 SK호라이즌·SK하이퍼를 통해 데이터센터와 해저케이블 사업을 확대하고 엔비디아와 협력한 AI 팩토리를 내년부터 상용화할 계획이다. 자체 인프라까지 확보하면 토큰 게이트웨이가 고객의 AI 수요를 외부 모델뿐 아니라 SKT의 컴퓨팅 자원으로 연결하는 통로가 될 수 있다. 경쟁력의 핵심은 모델을 많이 보유하는 데 있지 않다. AI 모델은 계속 바뀌고 가격도 빠르게 낮아질 가능성이 크다. 고객 입장에서는 어느 모델을 써야 하는지 직접 비교하고 계약하는 것보다 품질과 비용을 자동으로 최적화해주는 사업자가 필요할 수 있다. SKT가 노리는 자리는 바로 이 중간 지점이다. 과제도 있다. 모델 공급사가 직접 라우팅 서비스를 제공하고 AWS·마이크로소프트·구글 같은 클라우드 기업도 비용 최적화 기능을 강화하고 있다. SKT가 경쟁력을 확보하려면 단순 모델 연결을 넘어 통신 고객 데이터와 인증, 결제, 보안, 자체 AI 인프라를 묶은 차별화가 필요하다. 통신사는 과거 통화량을 팔았고 이후에는 데이터 사용량으로 성장했다. AI 시대에는 토큰이 새로운 사용량 단위가 될 수 있다. SKT가 토큰 게이트웨이를 통해 AI 모델과 인프라 선택부터 사용량 관리, 결제까지 연결한다면 통신요금 이후 새로운 과금 시장을 만들 가능성도 열린다. 아직 토큰 게이트웨이는 사업 구상 단계다. 그러나 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 사용 비용과 운영 효율로 이동할수록 ‘어떤 AI를 만들었느냐’ 못지않게 ‘어떤 AI를 얼마나 효율적으로 쓰게 해주느냐’가 중요해진다. SKT가 통신에서 축적한 관제와 과금 능력을 AI 시장의 새로운 성장동력으로 바꿀 수 있을지가 다음 관전 포인트다. [아주경제 2026년 10월 13일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-13 08:12:30
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김도영 카카오X 대표 내정자, 160만 소액주주 설득전…"AI 기업으로 재평가"
[경제일보] 인적분할을 추진하는 카카오가 160만 소액주주를 상대로 직접 설득에 나섰다. 카카오X와 카카오AI가 각각 투자와 AI 사업에 집중하면 복합기업 할인을 줄이고 사업별 가치를 제대로 평가받을 수 있다는 논리다. 김도영 카카오X 대표 내정자는 16일 열린 소액주주 대상 온라인 간담회에서 “AI 기업의 정체성을 명확하게 해 시장에서 AI 기업으로 평가받을 수 있도록 하고, 이를 통해 주주가치를 제고하는 것이 목적”이라고 말했다. 간담회에는 김 내정자와 신종환 최고재무책임자(CFO), 전현수 비즈니스 총괄리더, 황유선 성장전략리더가 참석했다. 김 내정자는 “인적분할 발표 이후 해외와 국내 기관투자자를 대상으로 기업설명회(IR)를 진행하며 다양한 의견을 들었다”며 “그 과정에서 확인한 주주들의 궁금증을 이번 설명에 반영했다”고 설명했다. 카카오는 인적분할이 필요한 이유로 복합기업 할인과 자본 배분의 비효율을 들었다. 최근 5년간 이사회가 다룬 비경상 안건 27건 가운데 자회사 지원과 구조개편 관련 안건이 23건으로 85%를 차지했다. 계열사 관련 의사결정에 역량이 분산되면서 카카오톡과 AI 사업에 집중하기 어려웠다는 설명이다. 회사가 제시한 국내외 증권사의 사업별 가치 합산액은 34조2000억원이다. 반면 인적분할 발표 전 3개월 평균 시가총액은 16조8000억원에 그쳤다. 카카오는 사업 성격이 다른 AI 플랫폼과 계열사 투자가 한 회사에 묶인 구조가 기업가치 할인으로 이어졌다고 보고 있다. 분할 후 카카오X는 테크핀과 콘텐츠, 모빌리티 자회사의 성장과 신사업 투자를 맡는다. 보유 자산 유동화로 마련할 2조3000억원과 자회사 보유 자금 4조1000억원 등 6조4000억원 이상의 투자 재원을 활용할 계획이다. 카카오AI는 카카오톡과 AI를 중심으로 광고·커머스·구독 등 수익모델을 확대한다. 카카오는 2030년까지 AI 일간활성이용자 2000만명 이상, 플랫폼 체류시간 50% 증가를 목표로 제시했다. AI 관련 매출은 2030년 1조원 이상으로 키운다는 구상이다. 양사 합산 매출 목표는 2025년 8조3000억원에서 2030년 16조원 이상으로 잡았다. 카카오X가 10조원 이상, 카카오AI가 6조원 이상을 맡는다. 주주환원 방식도 나눈다. 카카오X는 자회사에서 받는 세후 배당금의 30%와 투자차익의 최대 30%를 배당이나 자사주 매입·소각에 활용한다. 분할 이후 3년간 총 3000억원 규모의 자사주 매입·소각도 추진한다. 카카오AI는 별도 조정 잉여현금흐름(FCF)의 20~35%를 기본 주주환원 재원으로 사용한다. FCF가 전년보다 50% 이상 증가하면 환원 비율을 최대 40%로 높일 계획이다. 분할비율은 순자산 장부가액을 기준으로 카카오X 63.51463%, 카카오AI 36.48537%다. 기존 주주는 보유 지분에 따라 두 회사의 주식을 모두 받는다. 카카오는 12월 17일 임시주주총회 승인을 거쳐 2027년 1월 1일 분할하고, 같은 달 27일 카카오X 변경상장과 카카오AI 재상장을 추진한다. 주주들의 경계감은 여전하다. 인적분할 발표 당일 카카오 주가는 7.49% 떨어졌다. 인적분할에 앞서 추진하는 카카오인베스트먼트 소규모합병에도 일부 주주와 노조가 반대하고 있다. 발행주식 총수의 20% 이상이 오는 18일까지 반대 의사를 표시하면 주주총회 없이 진행하는 소규모합병 방식은 사용할 수 없다. 한편 시장이 확인하려는 것은 법인을 둘로 나눈 뒤의 실적이다. 카카오AI가 카카오톡 이용자를 AI 매출로 연결하고, 카카오X가 보유 자산과 투자 재원을 실제 성장과 주주환원에 활용하는지가 회사가 내세운 재평가 논리의 성패를 가르게 될 전망이다.
2026-09-16 17:08:01
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이재근 KB금융 차기 회장 후보, '1등 그 이후'…AI·분권경영 시험대
[경제일보] 이재근 KB금융그룹 차기 회장 후보자가 14일 첫 출근길 메시지로 ‘국내 1등을 넘어선 글로벌 리딩금융’을 제시했다. 안정적인 실적과 자본력을 이어받았지만 인공지능(AI) 전환과 글로벌 사업 확대, 생산적 금융, 계열사 인사 등 풀어야 할 과제도 적지 않다. 이 후보자는 이날 서울 여의도 KB국민은행 신관에서 기자들과 만나 “국내 금융그룹의 1등이라는 게 이제 더 이상 무슨 의미가 있을까 싶다”며 “KB금융이 대한민국을 넘어 글로벌 시장에서 리딩 금융그룹으로 자리매김하는 데 역할을 하겠다”고 밝혔다. 이어 “경영의 연속성과 전략의 연속성, 비즈니스의 연속성은 훼손되지 않고 잘 이어나가도록 하겠다”며 “AI 시대에 앞으로 3~5년간 그룹의 명운이 달려 있는 시기”라고 강조했다. 이 후보자의 첫 번째 과제는 KB금융의 ‘리딩금융’ 지위를 지속 가능한 성장 구조로 연결하는 일이다. KB금융은 은행뿐 아니라 증권·보험·카드 등 비은행 부문의 이익 기여도가 높아졌고 자본여력도 견조한 편이다. 하지만 신한·하나·우리금융 역시 비은행 확대와 자본 효율화에 속도를 내고 있어 앞으로 경쟁의 초점은 단순한 순이익 1위보다 새로운 성장동력 확보로 옮겨갈 가능성이 크다. AI 전환은 이 후보자가 직접 ‘그룹의 명운’을 언급한 만큼 최대 승부처로 꼽힌다. 금융권의 AI 활용은 단순 업무 자동화를 넘어 고객 상담, 신용평가, 자산관리, 내부통제, 상품 개발로 확대되고 있다. KB금융도 그룹 차원의 AI·데이터 혁신을 추진하고 있지만 향후에는 비용 절감을 넘어 실제 수익모델로 연결할 수 있느냐가 중요하다. 개인정보 보호와 알고리즘 편향, 보안 문제까지 동시에 관리해야 하는 것도 과제다. 글로벌 사업 역시 이 후보자가 직접 성과를 내야 할 분야다. 그는 이날 “대한민국을 넘어 글로벌 시장에서 리딩 금융그룹으로 자리매김하겠다”고 밝혔다. 국민은행장과 지주 글로벌사업부문장을 지낸 경험을 감안하면 향후 해외 전략에 변화가 나타날 가능성도 있다. 다만 국내 금융그룹의 해외 사업은 여전히 전체 이익에서 차지하는 비중이 제한적이다. 단순 점포 확대보다 수익성이 검증된 시장에 자본을 집중하고 기업금융·자산관리·디지털금융을 결합한 현지화 전략이 필요하다는 지적이 나온다. 정부가 강조하는 생산적 금융도 피할 수 없는 과제다. KB금융은 첨단산업과 혁신기업 지원을 확대하고 있지만 공급 규모 경쟁이 과도해질 경우 기업대출 건전성 부담으로 이어질 수 있다. 결국 ‘얼마나 많이 공급했느냐’보다 ‘어떤 기업에 어떤 방식으로 자금을 공급해 성장과 수익을 동시에 만들었느냐’가 성과를 가를 전망이다. 계열사 대표 인사도 취임 초반 이 후보자의 리더십을 가늠할 첫 시험대다. 이 후보자는 “회장이 전부 다 힘을 갖고 하기보다는 금융그룹이 클수록 시스템으로 움직여야 한다”며 대표이사후보추천위원회에서 함께 논의해 결정하겠다고 밝혔다. 세대교체에 대해서도 단순히 나이를 기준으로 하지 않겠다는 입장을 분명히 했다. 그는 “의사결정을 신속하고 책임 있게 할 수 있는 리더가 중요하다”며 전문성과 조직원과의 호흡, 헌신을 이끌어낼 수 있는 역량을 기준으로 인사를 고민하겠다고 말했다. 이는 ‘회장 중심’보다 ‘시스템 중심’의 분권형 조직을 지향하겠다는 의미로 읽힌다. 은행·증권·보험·카드·캐피탈·자산운용 등 계열사가 많은 KB금융에서 실제로 계열사 CEO의 자율성과 책임경영을 어느 수준까지 보장할지가 관건이다. 이 후보자에게는 전임 체제의 성과를 이어가면서 자신의 색깔을 만들어야 하는 과제도 있다. 양종희 회장 체제에서 KB금융은 리딩금융 지위를 굳히고 주주환원을 확대했으며 비은행 강화와 AI 전환, 생산적 금융 등 중장기 전략도 상당 부분 진행했다. 따라서 새 체제의 성패는 기존 전략을 뒤집는 데 있기보다 실행 속도와 성과를 얼마나 높이느냐에 달려 있다는 평가다. 이 후보자는 임시 주주총회를 거쳐 오는 11월 21일 취임해 3년간 KB금융을 이끌 예정이다. 업계 관계자는 “시장의 관심은 이제 선임 자체보다 이 후보자가 강조한 ‘국내 1등 그 이후’의 성장 모델을 어떻게 만들 것인지 모아지고 있다”고 말했다.
2026-09-14 09:26:56
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SOOP, '보는 방송' 넘어 스트리머 활동판 넓힌다…e스포츠·공연·커머스 확장
[경제일보] SOOP이 스트리머의 활동 무대를 플랫폼 안에서 밖으로 넓히고 있다. 연예인과의 협업, 지역·공간을 활용한 현장 콘텐츠, 브랜드 연계 라이브커머스에 이어 e스포츠에서도 단순 경기 중계를 넘어 이용자가 직접 참여하는 구조를 만들면서다. SOOP이 이 같은 확장에 나서는 배경에는 스트리머의 활동 영역과 수익원을 동시에 넓히려는 전략이 깔려 있다. 기존 라이브 플랫폼의 핵심 수익모델이 이용자의 후원과 광고였다면 앞으로는 공연·지역 콘텐츠·커머스·e스포츠까지 스트리머가 참여할 수 있는 접점을 늘려 콘텐츠 자체를 사업 기회로 확장하려는 것이다. SOOP 역시 과거부터 콘텐츠형 광고와 라이브커머스를 광고 사업의 성장축으로 육성해왔다. 외부 협업은 최근 더욱 다양해졌다. 대한민국방송코미디언협회와 손잡고 박성호·박준형 등 개그맨과 스트리머가 함께하는 라이브 콘텐츠를 선보였고, 가수 노을과 음악 스트리머가 참여한 오디션과 음원 제작도 진행했다. 서울랜드에서는 버스킹과 보물찾기 등을 방송 콘텐츠로 만들었고 화천·금산 등 지자체와는 지역 관광지와 축제를 스트리머 콘텐츠로 연결했다. 브랜드 협업은 수익화로 이어진다. ‘숲토어’를 통해 사보텐·오후의홍차 등 브랜드와 스트리머를 연결하고 라이브 판매 성과에 따라 수익을 나누는 방식이다. 스트리머 입장에서는 별풍선이나 광고 외에 새로운 수익원을 확보하는 셈이다. e스포츠도 같은 방향으로 확장되고 있다. SOOP은 최근 e스포츠 페이지를 개편해 경기 일정과 라이브, 승부예측, VOD, 프로게이머 정보를 한곳에서 볼 수 있도록 했다. 8월 한 달에만 LCK와 포켓몬 WCS, 자체 리그 ASL·멸망전 등 26개 대회를 중계했다. 특히 ‘보는 e스포츠’에서 ‘참여하는 e스포츠’로 영역을 넓히고 있다. 자체 대회 운영 플랫폼 GGGL에서는 이용자가 대회를 직접 만들고 참가할 수 있다. GGGL은 대회 개설부터 참가 접수, 대진표와 경기 운영까지 지원하는 시스템으로 2024년 출시 이후 아마추어 e스포츠의 참여 기반을 넓히는 역할을 하고 있다. SOOP은 올해 국내와 글로벌 서비스를 하나의 플랫폼으로 통합하면서 스트리머와 콘텐츠의 활동 범위를 해외까지 확장하는 작업도 진행 중이다. AI 번역·자막과 글로벌 e스포츠 중계, 국가 간 스트리머 협업을 강화하고 있다. 한편 SOOP의 최근 행보는 단순히 콘텐츠 종류를 늘리는 데 그치지 않는다. 스트리머는 방송에서 공연·커머스·e스포츠로 활동 영역을 넓히고, 이용자는 시청자에서 참가자·구매자로 역할이 확대되는 구조다. 이런 외부 협업이 실제 스트리머의 추가 수익과 플랫폼 이용시간 증가로 얼마나 이어지는지가 다음 관전 포인트다.
2026-09-04 16:57:31
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통신망 투자 다시 불붙인다…정부·통신3사 'AI 고속도로' 차세대망 승부
[경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 한동안 줄어들던 통신망 투자가 다시 시험대에 올랐다. 5G 전국망 구축이 마무리되면서 감소세를 이어온 통신 3사의 설비투자(CAPEX)를 AI 시대에 맞는 차세대 네트워크 투자로 돌리기 위해 정부가 직접 나섰다. 핵심은 AI-RAN과 6G, 5G 단독모드(SA) 등 차세대 기술에 대한 투자 유인을 만드는 것이다. 과학기술정보통신부는 27일 SK텔레콤·KT·LG유플러스와 ‘AI 시대 통신망 투자 촉진을 위한 민·관 협의체’ 발족 회의를 열었다고 밝혔다. 지난달 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 통신 3사 최고경영자(CEO) 간담회의 후속 조치다. 정부와 통신 3사는 연내 ‘차세대 통신망 투자 및 규제 개선 종합대책’을 마련할 예정이다. ◆ 5G 끝나자 줄어든 투자…AI가 새로운 명분 통신 3사의 CAPEX는 2019년 9조6000억원에서 2021년 8조2000억원, 2023년 7조6000억원, 2025년 6조200억원까지 감소했다. 5G 초기 투자와 전국망 구축이 상당 부분 마무리된 데다 통신시장이 포화하면서 기존 이동통신망에 대한 투자 유인이 약해진 영향이다. 문제는 AI 시대가 되면서 네트워크의 역할 자체가 달라지고 있다는 점이다. 기존 통신망이 사람과 사람, 사람과 서버를 연결하는 역할에 집중했다면 AI 시대에는 데이터센터·AI 단말·로봇·자율주행차 등 수많은 기기와 시스템이 실시간으로 데이터를 주고받아야 한다. 정부가 통신사를 단순 통신사업자가 아닌 ‘AI 인프라·플랫폼 기업’으로 규정하고 차세대망 투자를 요구하는 이유다. 특히 AI 데이터센터가 늘어날수록 데이터센터와 지역 거점, 기업·산업 현장을 연결하는 고속·저지연 네트워크의 중요성도 커진다. 통신 3사의 데이터센터 관련 매출이 올해 2분기 모두 두 자릿수 성장한 것도 통신업계가 네트워크 자체보다는 AI 데이터센터와 AI 인프라로 투자 중심축을 옮기고 있는 흐름을 보여준다. ◆ AI-RAN·6G로 ‘통신망 2.0’ 이번 협의체에서 논의된 AI-RAN은 통신망에 AI 연산과 자동화 기술을 결합하는 차세대 네트워크다. 네트워크 운영을 AI가 최적화하고 트래픽과 자원을 실시간으로 배분해 AI 서비스에 필요한 지연시간과 품질을 맞추는 방향이다. 6G 역시 단순히 5G보다 빠른 통신망을 만드는 데 그치지 않는다. 정부는 AI와 결합된 네트워크를 국가 AI 인프라의 핵심으로 보고 관련 연구개발 투자를 확대하고 있다. 과기정통부는 2026년 신규 사업으로 AI-RAN, 초고속·초저지연 네트워크, AI 데이터센터 간 연결망 등에 예산을 배정했다. 통신사 입장에서도 투자 확대의 실마리가 생겼다. 증권업계는 올해 통신 3사의 CAPEX를 6조6000억원에서 약 8조원 수준으로 전망하고 있다. 5G SA와 AI 데이터센터 관련 투자가 기존 통신망 투자 감소분을 일부 메울 것이라는 분석이다. 5G SA 전국 서비스는 올해 말 차세대 네트워크 투자의 첫 시험대가 될 전망이다. SA는 LTE 코어망을 함께 사용하는 기존 비단독모드(NSA)와 달리 5G 코어망을 독립적으로 사용하는 방식이다. SA의 의미는 속도보다 서비스의 다양성에 있다. 네트워크 슬라이싱을 이용하면 하나의 물리적 망에서 서비스별로 별도의 네트워크 자원을 배정할 수 있다. 정부와 통신 3사는 긴급구조 통신 우선 전송, 초저지연 현장 생중계, 기업용 특화 서비스 등을 발굴하고 실증할 계획이다. 통신 품질 평가 기준도 바뀐다. 지금까지 다운로드 속도가 핵심 지표였다면 앞으로는 업로드 속도와 전송 지연시간, 네트워크 슬라이싱 품질, 이용자 체감품질(QoE)까지 종합적으로 평가한다. 네트워크가 ‘얼마나 빠른가’에서 ‘서비스에 얼마나 적합한가’로 평가 기준이 이동하는 셈이다. 정부는 3G 등 레거시망의 단계적 전환과 규제 합리화, 예산·세제 지원도 함께 검토한다. 통신사들이 기존 네트워크를 효율화하면서 확보한 자원을 AI-RAN과 6G 같은 미래망으로 이동시킬 수 있도록 제도적 불확실성을 줄이겠다는 것이다. 한편 이번 민·관 협의체의 핵심은 통신 3사에 단순히 투자를 늘리라고 요구하는 데 있지 않다. 통신사가 투자할 만한 새로운 수요와 수익모델을 AI에서 만들어내고, 정부가 규제와 제도를 뒷받침하는 구조를 만드는 것이 더 중요하다. AI 데이터센터와 피지컬 AI, 자율주행, 로봇이 확대될수록 통신망은 단순한 연결 인프라가 아니라 AI를 실제 산업과 일상에 전달하는 기반시설이 된다. 5G 투자 이후 성장동력을 찾지 못했던 통신망 시장이 AI를 계기로 다시 투자 사이클에 들어설 수 있을지가 관건이다. 또한 연내 발표될 정부의 종합대책이 단순한 규제 완화책에 그치지 않고 통신사의 실제 CAPEX 확대와 차세대 서비스 매출로 연결되는지가 향후 통신산업의 가장 중요한 관전 포인트다.
2026-08-27 16:43:57
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'모두의 AI' 6파전, 최대 3곳만 웃는다…B200 512장 놓고 격돌
[경제일보] 전 국민이 이용량 제한 없이 무료로 사용할 수 있는 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 구축하는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 6개 사업자가 도전장을 냈다. 과학기술정보통신부가 이 가운데 2~3곳만 선정하기 때문에 최소 3곳은 탈락한다. 특히 올해 정부가 지원하는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 놓고 사업자 간 경쟁이 벌어지면서 통신사와 플랫폼, AI 전문기업의 전략 대결도 본격화됐다. 19일 과기정통부에 따르면 전날 오후 5시 마감된 공모에 △SK텔레콤 △KT △카카오 △이스트소프트 △엠케이디(MKD) △제논 등 6개 사업자가 제안서를 제출했다. 당초 11일이었던 접수 마감일은 일주일 연장됐다. ‘모두의 AI’는 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계해 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 확산하는 후속 사업이다. 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 올해 출시하고, 향후 자산관리·학습 코칭·노후 설계 등으로 서비스를 확대해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 구현하는 것이 목표다. ◆ B200 512장 놓고 ‘자원 경쟁’ 이번 사업의 핵심 경쟁력은 AI 서비스 자체뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 자원이다. 정부는 올해 엔비디아 B200 GPU 최대 512장을 선정 사업자에 지원한다. 2개 사업자를 선정하면 각각 256장씩 배분하고, 3개 사업자를 선정할 경우 256장과 128장 단위로 차등 지원한다. 사업자는 국산 AI 모델을 중심으로 서비스를 구축해야 한다. 공모 기준상 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국내 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 외산 모델은 필요한 경우 최소한으로 활용하는 방식이다. 과기정통부도 외산 모델을 단순히 20%까지 자유롭게 사용할 수 있다는 의미는 아니라고 설명했다. GPU 확보량에 따라 서비스 운영 능력도 달라질 수 있는 만큼 이번 평가에서는 단순한 AI 모델 성능뿐 아니라 GPU 활용과 인프라 운영, 대국민 서비스 구현 역량 등이 주요 변수가 될 전망이다. 일정도 빠듯하다. 정부는 이달 말 사업자를 확정한 뒤 9월 협약을 거쳐 9월 말 베타서비스를 시작하고 12월 정식 서비스에 들어갈 계획이다. 9월 말 베타부터 12월 정식 출시까지 실제 서비스를 구축하고 이용자를 확보해야 하는 만큼 사업자 입장에서는 기술력과 함께 서비스 실행력이 중요해졌다. ◆ SKT·KT·카카오, ‘생활형 AI’ 승부 SK텔레콤은 대규모 컨소시엄을 구성해 의료·금융·모빌리티·교육·세무·복지 등 생활 밀착형 서비스 전반을 공략한다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 티맵모빌리티, SK브로드밴드, 엘리스그룹, 페르소나AI, 노타, 셀렉트스타, 에임인텔리전스, 신한카드, 하나카드, 굿닥, 해빗팩토리 등 다양한 기업과 기관이 참여했다. SK텔레콤은 월간 이용자 1000만명대의 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’과 자체 AI 모델을 기반으로 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 제공하는 범용 챗봇을 구축할 계획이다. 이후 공공 서비스 탐색과 신청, 증명서 발급은 물론 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 처리하는 AI 에이전트로 확장한다는 구상이다. KT는 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융을 아우르는 컨소시엄을 꾸렸다. 다음과 솔트룩스, 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, BC카드, 딥서치, 액션파워, 래블업, 리벨리온, 베슬에이아이코리아, EBS 등이 참여했다. KT는 포털·검색과 커머스, 금융, 교육 등 이용자의 일상생활과 밀접한 서비스를 AI 에이전트로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 리벨리온과 베슬에이아이코리아 등 AI 반도체·인프라 기업을 포함해 서비스뿐 아니라 AI 연산 환경까지 고려한 것이 특징이다. 카카오는 LG 계열사들과 손잡았다. 카카오 컨소시엄에는 LG경영개발원 AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, 데이원컴퍼니, 자비스앤빌런즈, 카카오엔터프라이즈, 크라우드웍스, 퓨리오사AI 등이 참여했다. 카카오는 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점을 기반으로 자체 AI 모델 ‘카나나’와 행정안전부와 함께 운영한 AI 국민비서 경험을 앞세운다. LG AI연구원은 ‘K-엑사원’ 제공과 모델 고도화·안전성 검증, LG유플러스는 통신 고객을 활용한 대규모 실증과 품질 검증, LG전자는 생활가전 등 디바이스 연계, LG CNS는 공공 시스템과 데이터 연계를 맡는 구조다. 통신 3사 가운데 LG유플러스가 독자적으로 주관 컨소시엄을 꾸리는 대신 카카오를 중심으로 연합전선을 구축한 점도 눈에 띈다. ◆ 이스트소프트·중소 AI 기업도 도전장 이스트소프트는 메가존, 비드래프트, 슈어소프트테크, 와이즈넛, 이스트에이드, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성했다. 오피스 소프트웨어와 클라우드, AI·보안 및 품질 검증 역량을 결합해 차별화된 대국민 AI 서비스를 구축한다는 전략이다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 냈다. 엠케이디는 리서치 특화 AI 플랫폼 ‘큐럴(Keural)’, 제논은 B2C AI 에이전트 포털 ‘제나(GenA)’를 기반으로 사업에 도전한다. 이번 경쟁에서 가장 눈에 띄는 변수 가운데 하나는 네이버클라우드의 불참이다. 자체 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’와 검색·플랫폼 운영 역량을 보유한 네이버클라우드는 참여 가능성이 거론됐지만 최종적으로 제안서를 제출하지 않았다. 네이버클라우드는 진행 중인 다른 사업에 역량을 집중하기 위한 판단이라고 설명했다. 코난테크놀로지도 이번 사업에 참여하지 않고 국방·제조 등 B2B·B2G 사업에 집중하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 결국 ‘모두의 AI’는 네이버 없이 SK텔레콤·KT·카카오 등 대형 플랫폼과 통신사를 중심으로 AI 전문기업들이 경쟁하는 구도가 됐다. 하지만 이번 사업의 진짜 승부는 사업자 선정 이후다. 정부가 제공하는 B200 512장은 대규모 모델을 새로 학습하기 위한 자원이라기보다 올해 대국민 서비스 구축과 출시를 지원하기 위한 초기 인프라다. 정부 역시 올해는 모델 개발보다 서비스 개발이 중심인 만큼 GPU 수요가 상대적으로 적다는 입장이다. 2027년 이후에는 서비스 운영과 고도화에 필요한 정부 지원 규모도 달라질 수 있다. 결국 사업자들은 제한된 GPU로 얼마나 많은 이용자의 AI 요청을 안정적으로 처리할 수 있는지, 국산 AI 모델을 얼마나 효율적으로 서비스에 적용할 수 있는지를 증명해야 한다. 여기에 무료 서비스라는 공공성과 지속 가능한 수익모델까지 동시에 해결해야 한다. 정부는 필수 AI 기능을 무료로 제공한다는 원칙을 제시하고 있다. GPU 지원 범위를 넘어 이용자가 늘더라도 기업이 자체 수익모델 등을 활용해 핵심 기능의 무료 제공을 유지해야 한다는 것이다. 고급·특화 기능 등을 통해 수익을 확보하는 구조가 가능하지만, 서비스 이용자가 늘어날수록 비용도 함께 증가하는 만큼 사업자들의 부담도 커질 수밖에 없다. 한편 ‘모두의 AI’ 경쟁은 6개 사업자 중 누가 정부 GPU를 확보하느냐에서 끝나지 않는다. 12월까지 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고, 무료 서비스의 트래픽을 감당하면서도 지속 가능한 사업 구조를 만들어내는 기업이 최종 승자가 될 전망이다.
2026-08-19 17:47:40
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네이버, '모두의 AI' 끝내 불참…국가 AI 사업 '흥행' 시험대
[경제일보] 네이버가 정부의 전 국민 무료 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 최종 불참한다. 국내 최대 플랫폼 기업이자 자체 AI 모델을 보유한 네이버가 빠지면서 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 사업이 어떤 형태로 진용을 꾸릴지 관심이 커지고 있다. 네이버 관계자는 18일 “‘모두의 AI’ 사업자 공모에 참여하지 않는다”며 “현재 추진 중인 기존 AI 사업에 집중할 예정”이라고 밝혔다. 이날 오후 5시 공모 마감을 앞두고 컨소시엄 구성 가능성을 검토했지만 최종적으로 참여하지 않기로 결정했다. ‘모두의 AI’는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 사업이다. 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 사용할 수 있는 국산 범용 AI 챗봇을 구축하고, 공공서비스 신청 등을 대신 처리하는 AI 에이전트까지 제공하는 것이 핵심이다. 정부는 9월 베타서비스를 거쳐 12월 정식 서비스를 시작한다는 계획이다. 당초 8월 11일이던 공모 마감은 사업자들의 준비 기간을 확보하기 위해 18일 오후 5시로 일주일 연장됐다. 정부가 이 사업을 추진하는 이유는 단순히 ‘한국판 챗GPT’를 하나 더 만들기 위해서가 아니다. 미국과 중국의 AI 서비스에 대한 의존도를 낮추면서 국민 누구나 AI를 사용할 수 있는 기반을 마련하고, 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 연결하겠다는 전략이다. 정부는 장기적으로 자산관리와 학습코칭, 노후설계 등을 지원하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 체계로 확대한다는 구상도 내놨다. 사업자로 선정되면 상당한 지원도 받을 수 있다. 올해에는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 B200 그래픽처리장치(GPU)가 기업별로 최대 256장 또는 128장 지원되고, 2030년까지 운영비 지원도 이어질 예정이다. 다만 대가도 있다. 독자 AI 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 최소 50% 이상 사용해야 하고, 자체 모델을 가진 기업도 다른 국내 기업의 국산 모델을 30% 이상 결합해야 한다. 사실상 기업 간 협업과 컨소시엄 구성이 필수적인 구조다. ◆ 네이버가 빠진 이유는 네이버의 불참 배경은 이 같은 사업 구조와 현재 네이버의 AI 전략을 함께 볼 필요가 있다. 네이버는 자체 대규모언어모델(LLM)인 ‘하이퍼클로바X’를 중심으로 검색과 쇼핑, 지도, 광고 등 기존 플랫폼 서비스에 AI를 결합하는 전략을 추진하고 있다. 이미 자체 서비스 안에서 AI 이용자를 확보하고 있는 만큼 정부가 주도하는 별도 무료 플랫폼에 참여해 새로운 서비스를 구축해야 할 유인이 상대적으로 크지 않다는 분석이 나온다. 특히 ‘모두의 AI’는 자체 모델만으로 서비스를 구성할 수 없다는 점이 변수다. 네이버처럼 자체 AI 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 기업 입장에서는 다른 기업의 모델을 일정 비율 결합해야 하는 사업 조건이 오히려 기술 전략과 맞지 않을 수 있다. 올해 초 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서도 네이버클라우드는 재공모에 참여하지 않았다. 당시에도 업계에서는 기업들이 정부 사업의 타이틀보다 자체 AI 기술과 서비스 경쟁력 확보에 집중하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 결국 네이버 입장에서는 정부가 제공하는 GPU와 운영비보다 자체 플랫폼 안에서 AI 사용자를 늘리고 수익모델을 만드는 것이 장기적으로 더 중요하다고 판단했을 가능성이 크다. 네이버가 공식적으로 밝힌 불참 이유는 ‘기존 사업 집중’이지만, 사업 조건과 현재 전략을 종합하면 충분히 예상 가능한 선택이라는 평가다. ◆ 카카오·통신3사는 왜 뛰어드나 반면 카카오와 이동통신 3사의 셈법은 다르다. 카카오는 자체 AI 모델 ‘카나나’를 카카오톡과 연결해 생활밀착형 AI 서비스로 확대할 수 있는 기회로 보고 있다. 이미 5000만명 규모의 이용자를 확보한 카카오톡이라는 플랫폼이 있어 ‘모두의 AI’를 통해 AI 서비스를 대중화할 경우 기존 플랫폼과의 결합 효과를 기대할 수 있다. 카카오는 행정안전부와 공공서비스 예약과 전자증명서 발급 등을 지원하는 ‘AI 국민비서’ 시범 서비스도 운영하고 있다. 통신 3사도 각자의 강점이 뚜렷하다. SK텔레콤은 자체 AI 모델과 AI 서비스 ‘에이닷’, AI 데이터센터를 모두 갖추고 있어 모델부터 인프라, 서비스까지 연결할 수 있다는 점이 강점이다. KT는 AI와 클라우드, 공공·기업 시장에서 쌓은 사업 경험을 활용할 수 있고, LG유플러스는 LG AI연구원과의 협업을 통해 그룹 차원의 AI 역량을 결집하는 전략을 내세우고 있다. 당초 세 회사 모두 참여를 검토했고 LG유플러스는 일찌감치 참여를 공식화했다. 특히 통신사들에게 ‘모두의 AI’는 단순한 무료 서비스 사업 이상의 의미가 있다. 통신 가입자와 기업 고객 중심이었던 AI 사업을 전 국민 서비스로 확장하고, 향후 공공기관과 지방자치단체 등으로 AI 사업 영역을 확대할 수 있는 레퍼런스를 확보할 수 있기 때문이다. ◆ 결국 승부는 ‘컨소시엄’에서 갈린다 네이버가 빠지면서 이제 업계의 관심은 어떤 기업들이 손을 잡느냐로 옮겨가고 있다. 사업 구조상 한 기업이 모든 조건을 충족하기보다 모델·클라우드·데이터·플랫폼·서비스 역량을 가진 기업들이 결합하는 것이 유리하다. 실제 공모 초기부터 카카오와 LG유플러스 외에도 SK텔레콤, KT, 업스테이지, 엔씨(NC) AI, 이스트소프트, 라이너, 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 참여를 검토해왔다. 이 때문에 이번 공모는 사실상 국내 AI 기업들의 ‘연합전’ 성격을 띠게 될 가능성이 높다. 어느 기업이 어떤 AI 모델을 제공하고, 누가 GPU와 클라우드를 맡으며, 누가 이용자 접점을 확보하느냐에 따라 향후 국내 AI 생태계의 주도권도 달라질 수 있다. 다만 사업 자체에 대한 우려도 있다. 사업자 선정부터 9월 베타서비스까지 한 달 남짓밖에 남지 않았다. 전 국민이 이용하는 서비스인 만큼 초기부터 대규모 접속에 대응할 인프라와 서비스 안정성을 확보해야 하지만 개발 기간이 빠듯하다. 실제 공모 마감이 연장된 것도 기업들의 준비 부담을 고려한 조치였다. 무엇보다 ‘무료’ 서비스의 지속 가능성이 관건이다. 정부가 2030년까지 운영비를 지원하더라도 장기적으로 국민이 무료로 사용하는 AI 서비스의 비용을 누가 얼마나 부담할지에 대한 구조가 필요하다. 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 증가하기 때문이다. ‘모두의 AI’가 성공한다면 정부가 GPU와 데이터를 지원하고 민간이 서비스 경쟁력을 결합하는 새로운 국가 AI 모델이 자리 잡을 수 있다. 반대로 이용자 확보와 서비스 품질, 수익구조를 만들어내지 못한다면 정부 주도 AI 사업의 한계를 보여주는 사례가 될 수도 있다. 한편 네이버가 빠진 자리를 누가 채울지가 중요한 이유다. 이제 ‘모두의 AI’의 경쟁은 참여 기업 숫자가 아니라 누가 국민의 일상 속에서 실제로 쓰이는 AI를 만들어내느냐로 넘어가고 있다.
2026-08-18 16:10:20
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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 "200MW서 기가와트급까지"…AI 팩토리 글로벌 확장 청사진
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 인프라 사업을 차세대 성장동력으로 육성하기 위해 2027년부터 AI 팩토리 사업을 본격화한다. 초기 자본 부담을 줄이는 '에셋 라이트' 구조를 기반으로 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에 진출하고, 장기적으로 두 자릿수 이상의 영업이익률을 확보하겠다는 구상이다. 7일 네이버는 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 AI 팩토리 사업 추진 계획과 수익 모델, 리스크 대응 전략을 공개했다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜에서 "당사는 지난 6월 발표한 바와 같이 엔비디아와 함께 글로벌 AI 팩토리를 공동 구축·운영하는 사업을 추진하고 있다"며 "2027년 상반기 55MW 규모의 서비스 개시를 시작으로 매출이 발생할 것으로 예상하고 있으며, 2027년 말 100MW, 2028년 200MW로 단계적으로 확장하고 최종적으로는 기가와트급 인프라 구축을 목표로 하고 있다"고 말했다. 이어 "이는 일회성 사업 기회가 아닌 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자"라며 "생성형 AI 확산과 AI 에이전트 확대에 따라 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중장기적으로 지속 증가할 것으로 보고 있다"고 설명했다. 네이버는 AI 팩토리 사업을 기존 데이터센터와는 다른 '에셋 라이트' 모델로 추진한다. AI 인프라 시장이 막대한 초기 투자비가 필요한 사업인 만큼 직접 설비를 보유하기보다 글로벌 파트너와 역할을 분담해 자본 부담을 줄이고 운영에 집중하는 방식이다. 이를 통해 대규모 설비 투자 부담을 최소화하면서도 AI 컴퓨팅 시장 확대에 맞춰 사업 규모를 유연하게 키운다는 전략이다. 구체적으로 GPU 등 핵심 컴퓨팅 자산은 글로벌 자산운용사 브룩필드가 특수목적법인(SPV)을 통해 조달하고, 네이버는 이를 기반으로 AI 컴퓨팅 서비스를 운영한다. 브룩필드가 인프라 투자와 자산 조달을 담당하고 네이버는 데이터센터 운영과 고객 확보, AI 플랫폼 서비스를 맡는 구조다. 네이버는 이러한 구조를 통해 AI 인프라 투자에 따른 재무 부담을 낮추는 동시에 사업 확장 속도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김희철 네이버 최고재무책임자(CFO)는 "초반에는 마진율이 낮게 시작할 수 있지만 사업이 성숙함에 따라 기본적으로 두 자릿수 이상, 나아가 10~20% 이상의 마진율을 기대하고 있다"고 말했다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 지속 가능성에 대해서도 자신감을 나타냈다. 시장에서는 AI 컴퓨팅 수요와 GPU 확보, 자금 조달, 기술 변화 등이 주요 변수로 꼽히지만, 회사는 자체 AI 서비스와 외부 고객 수요를 동시에 확보하고 있는 점을 차별화 요소로 제시했다. 또한 엔비디아와의 전략적 협력과 장기 공급 체계를 기반으로 사업 리스크를 최소화하겠다는 구상이다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 핵심 리스크로 고객 확보, GPU 공급, 금융 조달, 기술 변화 등 네 가지를 제시했다. 특히 외부 고객뿐 아니라 네이버 자체 AI 서비스도 대규모 GPU를 사용하는 만큼 내부 수요를 바탕으로 안정적인 가동률을 확보할 수 있다고 설명했다. GPU 공급 측면에서도 엔비디아의 전략적 투자와 협력을 기반으로 안정적인 물량 확보가 가능하다는 입장이다. 김 CFO는 "네이버 본체도 대량의 AI 칩을 필요로 하는 사용자"라며 "외부 고객과 네이버 자체 수요를 적절히 섞어 수급 안정성을 가져갈 수 있는 차별적인 강점으로 지속 가능할 것으로 기대하고 있다"고 평가했다. 최근 제기되는 GPU 가격 하락과 비(非)엔비디아 칩 확산 가능성에 대해서도 영향은 제한적일 것으로 내다봤다. GPU 가격이 하락하면 조달 비용도 함께 낮아지는 만큼 수익성 훼손 가능성은 크지 않고, TPU 등 다른 AI 칩이 확대되더라도 엔비디아 중심 생태계가 단기간에 흔들리지는 않을 것이라는 판단이다. 네이버는 GPU를 고정 가격으로 일괄 매입하는 구조가 아니라 시장 상황에 맞춰 조달하는 방식인 만큼 칩 가격 변동이 사업성에 미치는 영향은 제한적이라고 설명했다. 또한 추론 시장에서는 다양한 AI 칩이 활용될 수 있지만 학습 시장에서는 여전히 엔비디아 GPU 경쟁력이 유지될 것으로 전망했다. 김 CFO는 "일정 기간 모든 수요 공급 간의 피드타임 간격은 존재하겠지만 지속적인 추가 발주 시 칩 가격이 하락하면 실제 구입 단가도 함께 낮아질 것으로 예상된다"며 "칩 가격 변화가 AIDC 수익성에 미칠 부정적인 영향은 굉장히 제한적일 것으로 생각한다"고 강조했다. AI 팩토리 사업은 향후 해외 시장 확대 전략과도 맞물린다. 네이버는 2028년까지 200MW 규모의 AI 인프라를 구축한 뒤 국내를 넘어 중동과 남미 등 글로벌 시장으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 데이터 주권을 중시하는 '소버린 AI' 수요가 늘어나는 국가를 중심으로 AI 인프라 사업 기회를 적극 발굴한다는 방침이다. 네이버는 200MW 규모까지는 국내 수요를 기반으로 사업을 추진할 수 있을 것으로 보고 있으며, 이후 기가와트(GW)급 인프라 확장 단계에서는 글로벌 파트너십을 적극 활용할 계획이다. 현재 중동에서는 데이터센터 구축과 클라우드 협력을 구체적으로 논의 중이며, 남미에서도 초기 협의를 진행하고 있다고 설명했다. 최수연 대표는 "200MW까지 국내 수요를 예측하고 있고, AI 팩토리 사업의 출발점이자 레퍼런스"라며 "(목표는) 글로벌 AI 컴퓨팅 시장 전체, 특히 데이터 주권을 지키면서 AI 인프라를 확보하려는 소버린 수요의 글로벌 시장"이라고 말했다.
2026-08-07 11:05:56
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HD현대마린솔루션, 조선 호황의 '뒷단' 잡았다…AM이 새 수익원
[경제일보] HD현대마린솔루션이 조선 호황의 ‘뒷단’에서 수익을 키우고 있다. 선박을 새로 짓는 조선사와 달리 이미 바다 위에서 운항 중인 선박을 대상으로 부품, 정비, 개조, 디지털 솔루션을 제공하는 사업 구조가 실적으로 나타나고 있다. 조선업의 수익 구간이 건조 이후 선박 생애주기 전반으로 넓어지는 흐름이다. 29일 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 따르면 HD현대마린솔루션은 지난 27일 올해 2분기 영업실적을 공시했다. HD현대마린솔루션의 2분기 매출은 5804억원, 영업이익은 976억원으로 전년 동기 대비 각각 24.1%, 17.6% 증가했다. 선박 부품·서비스를 담당하는 AM 부문과 친환경 개조, 디지털 솔루션 등 핵심사업이 전반적으로 성장한 데다 벙커링 사업 매출도 늘어난 영향으로 풀이된다. 실적을 이끈 것은 AM 부문이다. AM은 선박 인도 이후 필요한 부품 공급과 정비, 기자재 교체, 기술 서비스를 뜻한다. HD현대마린솔루션의 2분기 AM 부문 매출은 2750억원으로 전년 동기 대비 19.6% 증가했다. 부품 출고량은 전년 평균보다 약 27% 늘어 6만건을 넘었고, AM 서비스를 제공한 선박은 누적 1만168척에 달했다. AM 부문 성장은 단순히 신조선 인도가 늘어난 영향에 그치지 않는다. 서비스 대상 선박이 확대되면서 엔진 부품과 정비 수요가 함께 늘어난 점이 핵심이다. HD현대마린솔루션 관계자는 “신조선과 DF엔진 탑재 선박이 늘어나면서 엔진 부품·정비 수요가 증가했고, 장기 유지보수 계약인 LTSA 규모도 늘어나고 있다”며 “설치 기반이 커질수록 안정적이고 지속적인 부품·서비스 수요를 기대할 수 있고, 신조선 인도 증가로 누적 서비스 선박 척수도 계속 늘어날 것으로 보인다”고 했다. 이 구조가 중요한 이유는 반복 매출이다. 선박은 인도 이후 약 25~30년 동안 운항되는 자산이다. 운항 기간에는 엔진 부품 교체와 기자재 수리, 정비, 성능 개선 수요가 계속 발생한다. 친환경 선박 확대도 AM 사업의 단가와 서비스 범위를 키우는 요인이다. LNG, 메탄올, 암모니아 등 차세대 연료 선박은 기존 선박보다 엔진과 연료공급 시스템이 복잡하다. 같은 부품이라도 적용되는 엔지니어링이 달라 프리미엄이 붙을 수 있고, 유지관리 시스템 공급 범위도 넓어진다. 회사 관계자는 “차세대 연료 선박의 유지보수 시장은 기존 선박보다 고부가가치 시장”이라고 했다. 친환경 개조사업도 다음 성장축으로 꼽힌다. HD현대마린솔루션의 2분기 친환경 솔루션 매출은 453억원으로 전년 동기 대비 38.1% 증가했다. 회사는 선박평형수처리장치와 탈황설비 설치 같은 1세대 개조사업에서 벗어나 친환경 연료 전환과 탄소저감 개조사업으로 영역을 넓히고 있다. 국제 환경규제가 강화될수록 선주들은 신조 발주뿐 아니라 기존 선박 개조를 통해 규제에 대응하는 선택지를 검토할 수밖에 없다. 디지털 솔루션은 AM 사업과 결합되는 흐름이다. HD현대마린솔루션의 2분기 디지털 솔루션 매출은 364억원으로 전년 동기 대비 65.5% 증가했다. 회사는 디지털관제센터에서 스마트솔루션이 장착된 선박의 실시간 운항 데이터를 분석하고, 이상 징후가 감지되면 사전 예방 정비를 권고하고 있다. 필요한 경우 AM 서비스로 연결되는 구조다. 장기적으로는 데이터가 새로운 정비 수요를 만드는 방식으로 사업이 확장될 수 있다. 선박 운항 데이터를 수집하고, 이상 징후를 분석한 뒤, 예방 정비와 부품 교체, LTSA 수요로 연결하는 선순환 구조다. 단순히 고장이 난 뒤 수리하는 방식에서 벗어나, 고장을 예측하고 미리 정비하는 서비스 모델로 이동하는 셈이다. 이는 조선 3사 실적과 다른 수익모델이다. HD한국조선해양, 한화오션, 삼성중공업 등 조선사는 고선가 선박을 얼마나 안정적으로 건조해 이익을 남기느냐가 핵심이다. 반면 HD현대마린솔루션은 건조가 끝난 뒤 선박이 실제 운항되는 기간에 수익을 낸다. 조선 호황의 효과가 신조선 수주잔고에서 끝나지 않고, 부품·정비·개조·디지털 서비스 시장으로 이어지는 구조다. 관건은 서비스 기반을 얼마나 넓히고, 반복 매출을 안정적으로 쌓을 수 있느냐다. AM 사업은 운항 선박이 늘어날수록 매출 기반이 커질 수 있지만, 선박 가동률과 글로벌 운임, 선주들의 정비 투자 여력에 영향을 받는다. 친환경 개조사업도 규제 속도와 선주들의 투자 판단에 따라 수요가 달라질 수 있다. 그럼에도 HD현대마린솔루션의 2분기 실적은 조선업 수익 구조의 변화를 보여준다. 배를 지어 인도한 뒤에도 부품과 정비, 개조와 운항 솔루션에서 새로운 매출이 발생한다. 조선 호황의 무게중심이 신조선 수주와 건조에만 머물지 않고, 선박 생애주기 전반의 서비스 시장으로 확장되고 있다.
2026-07-29 15:29:21