2026.09.01 화요일
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카카오, 부산에 AI 인재 800명 모은다…'지역 AI 생태계' 본격 시동 [경제일보] 카카오가 부산을 시작으로 비수도권 인공지능(AI) 인재와 기업을 연결하는 지역 AI 생태계 구축에 속도를 낸다. 단순 교육에 그치지 않고 AI 에이전트 개발과 창업, 기업 협력까지 연결해 수도권에 집중된 AI 역량을 지역으로 확산하겠다는 구상이다. 카카오의 지역 AI 인재·기업 육성 기구인 ‘카카오 AI 돛’은 29일 부산항국제전시컨벤션센터에서 ‘카카오 AI 돛 서밋 26’을 개최한다고 1일 밝혔다. 창업가와 스타트업 관계자, 개발자, 학생 등 약 800명이 참여해 AI 전환(AX) 사례와 글로벌 기술 흐름을 공유한다. 카카오 AI 돛은 카카오그룹의 기술·사업 인프라와 KAIST·GIST·DGIST·UNIST 등 4대 과학기술원의 연구 역량을 결합한 민간 협력 기구다. 카카오는 지난해 9월 500억원 규모의 AI 육성 기금을 발표한 뒤 올해 3월 4대 과기원과 협약을 맺고 본격적인 지역 AI 생태계 조성에 착수했다. 2030년까지 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 혁신기업 100개를 발굴하는 것이 목표다. 이번 부산 행사는 이 같은 계획을 지역 현장으로 확장하는 첫 단계다. 카카오와 주요 계열사 실무자, 글로벌 기술기업 관계자, 지역 창업가와 학계 인사 등이 참여해 산업별 AI 활용 사례와 글로벌 기술 동향을 공유한다. 행사장에는 기술 파트너 부스를 마련해 최신 AI 솔루션을 직접 체험하고 사업 협력도 상담할 수 있도록 했다. 특히 예비 창업가를 위한 AI 에이전트 해커톤 ‘랄프톤’이 주목된다. 4대 과기원 학생과 지역 인재들이 하루 동안 AI 에이전트를 활용해 실제 시연 가능한 제품을 만들고 사업화 가능성을 검증한다. AI를 배우는 데서 끝나지 않고 문제 발굴부터 제품 제작까지 경험하도록 설계한 것이다. 카카오가 지역 AI 인재 육성을 별도 축으로 강화하는 데에는 AI 산업의 인력 편중을 완화하려는 목적도 있다. 카카오는 올해 카카오테크 캠퍼스의 커리큘럼을 에이전틱 AI 중심으로 개편하고 강원대·경북대·부산대·전남대·충남대 등 5개 거점 국립대에서 150명을 교육하고 있다. 실제 카카오 현업 개발자의 멘토링을 통해 지역 인재가 산업 현장으로 진입할 수 있도록 하는 방식이다. 앞서 4대 과기원과 진행한 AI 육성 프로젝트에도 66개 팀이 참여하는 등 지역 인재 발굴 기반은 이미 구축됐다. 선정팀에는 카카오 AI 생태계와의 사업 연계와 최대 10억원 규모의 투자 검토 기회도 제공했다. 결국 ‘AI 돛’의 성패는 교육 참여자 숫자보다 지역에서 실제 AI 기업과 서비스가 얼마나 탄생하느냐에 달릴 전망이다. 부산을 시작으로 지역별 산업 특성과 AI를 연결하고 카카오의 플랫폼·투자·기술 인프라까지 결합한다면 단순 인재 양성 사업을 넘어 지역 AI 스타트업 육성 플랫폼으로 발전할 가능성이 있다. 김영덕 카카오 AI 돛 센터장은 “국내외 기술 파트너의 인사이트를 연결해 지역 AI 생태계를 활성화하고 지역 기업이 글로벌 시장으로 나아갈 수 있도록 돕겠다”고 말했다.2026-09-01 18:08:49
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엔비디아, 내년에도 70% 성장 자신…AI 투자 사이클 아직 안 끝났다 [경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 인프라 투자 사이클이 예상보다 장기화될 것으로 내다봤다. 2분기 매출이 전년 동기 대비 106% 늘어난 데 이어 회계연도 2028년 매출도 약 70% 성장할 것으로 전망하면서다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 AI가 수행하는 추론 작업이 급증하면서 GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력 등 데이터센터 전반의 수요가 함께 늘어날 것으로 진단했다. 엔비디아는 26일(현지시간) 실적 발표 후 컨퍼런스콜에서 회계연도 2028년 매출이 전년 대비 약 70% 증가할 것으로 예상한다고 밝혔다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 공급망 제약이 없다면 성장률이 70%를 넘어설 가능성도 있다고 말했다. 이는 시장이 예상한 성장률을 웃도는 수준으로, 실적 발표 직후 엔비디아 주가가 시간외 거래에서 4% 이상 상승하는 배경이 됐다. ◆ 에이전틱 AI가 ‘GPU 수요’를 다시 키운다 실제 실적은 AI 인프라에 대한 수요가 여전히 강하다는 점을 보여줬다. 엔비디아의 회계연도 2027년 2분기 매출은 962억2100만달러로 전년 동기 대비 106% 증가했고, 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증했다. 전체 매출의 90% 이상을 데이터센터가 차지한 셈이다. 3분기 매출 전망도 1080억달러로 제시해 시장 예상치를 웃돌았다. 수요를 더 끌어올리는 변수로 엔비디아가 꼽은 것은 에이전틱 AI다. AI가 질문에 답하는 데 그치지 않고 계획을 세우고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 추론을 반복하면서 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 크게 증가한다는 것이다. 결과적으로 AI 사용량이 늘어날수록 데이터센터의 연산 수요도 함께 커지는 구조다. 젠슨 황 CEO는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 토큰이 실제 생산성과 수익을 만들어내면서 “연산이 곧 매출”이 되고 있다고 강조했다. 엔비디아는 이런 변화에 맞춰 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 소프트웨어를 모두 연결한 ‘AI 팩토리’ 플랫폼을 확대하고 있다. ◆ GPU 넘어 ‘메모리’까지…NVHBM 공개 이번 실적 발표와 함께 엔비디아가 공개한 NVHBM도 주목된다. 엔비디아는 NVLink Fusion 생태계에 자체 설계한 고대역폭메모리(HBM) 기술을 결합한다고 밝혔다. NVHBM은 기존 HBM4E 대비 메모리 대역폭을 최대 30% 높이고 HBM 전력 소모를 최대 15% 줄이며, XPU 다이에서 연산에 활용할 수 있는 면적도 최대 25% 확대할 수 있도록 설계됐다. 다만 엔비디아가 메모리 공장을 직접 운영한다는 의미는 아니다. NVHBM은 여러 메모리 업체가 생산할 수 있는 표준화된 설계·검증 기술에 가깝다. 첫 협력 대상으로는 아마존의 반도체 개발 조직인 안나푸르나 랩스가 선정됐다. 아마존은 차세대 AI 인프라에 NVLink Fusion과 NVHBM을 결합하는 방안을 추진한다. 엔비디아가 메모리까지 설계 영역을 넓히는 것은 AI 인프라의 병목이 GPU 연산 성능만으로 결정되지 않기 때문이다. 대규모 AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭과 데이터 이동, 전력 효율이 전체 시스템 성능과 비용을 좌우한다. 엔비디아가 GPU와 네트워크에 이어 메모리까지 최적화하려는 이유다. ◆ 공급 부족은 여전…AWS에만 2027~2028년 GPU 200만장 문제는 공급이다. 젠슨 황 CEO는 전력, 냉각, 메모리, 웨이퍼 등 데이터센터 공급망 전반에 제약이 있다고 밝혔다. 엔비디아가 확보한 공급량이 현재 수요의 약 70% 수준이라는 설명도 내놨다. 메모리 가격 상승 역시 내년까지 이어질 수 있다고 회사 측은 전망했다. 실제 수요를 보여주는 사례도 나왔다. 엔비디아와 AWS는 2027~2028년 AWS 인프라에 엔비디아 GPU 200만장을 추가 배치하기로 했다. 기존 공급 계획에 더해 대규모 GPU 투자가 계속된다는 의미다. 엔비디아는 또 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR과 함께 5000억달러 이상의 제3자 자본을 AI 컴퓨팅 인프라에 동원하는 금융 플랫폼도 추진하고 있다. AI 데이터센터를 단순한 IT 설비가 아니라 장기간 현금흐름을 창출하는 인프라 자산으로 만들겠다는 전략이다. 한편 엔비디아가 이번 실적에서 보여준 것은 단순한 ‘실적 호조’가 아니다. AI 모델의 추론과 에이전트 활용이 늘면서 연산 수요가 다시 확대되고, 이에 맞춰 GPU·HBM·네트워크·데이터센터 금융까지 AI 인프라의 전 영역이 커지고 있다는 것이다. 다만 고객들의 막대한 자본지출이 실제 AI 서비스 매출로 얼마나 전환될지는 여전히 시장이 확인해야 할 과제다. AI 투자 사이클의 다음 승부처는 GPU 판매량이 아니라 그 연산능력이 얼마나 많은 매출과 생산성을 만들어내느냐에 달렸다.2026-08-27 09:46:37
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AAII 1위 모티프는 왜 탈락했나…독파모 평가 공개 놓고 논란 [경제일보] 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’(독파모) 2차 평가에서 글로벌 성능지표 1위를 기록한 모티프테크놀로지스가 탈락하면서 평가 방식의 투명성을 둘러싼 논쟁이 커지고 있다. 모티프의 ‘Motif 3’는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII에서 47점을 받아 업스테이지(37점), SK텔레콤(35점), LG AI연구원(31점)을 모두 앞섰다. 하지만 최종 종합평가에서는 4개 팀 중 최하위를 기록했다. 모티프테크놀로지스는 27일 과학기술정보통신부에 공식 이의를 제기하고 전체 평가 항목별·업체별 점수와 판단 근거, 벤치마크 배점 산정 방식, 전문가 평가 기준, 사용자 평가 방법론 및 블라인드 평가 여부 등을 공개해 달라고 요구했다. 이의 제기 결과와 관계없이 독파모 3차에는 참여하지 않겠다는 입장도 밝혔다. ◆ ‘AAII 47점’이 탈락으로 이어진 이유 핵심은 AAII가 독파모 전체 평가의 일부에 불과했다는 점이다. 2차 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 구성됐다. 벤치마크 가운데 AAII가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 평가가 15점이다. 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 개발 전략·기술, 개발 성과·계획, 파급효과·기여계획 등을 평가했고 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여했다. 따라서 AAII에서 47점을 받은 것이 곧 독파모 2차 평가에서 가장 높은 점수를 받았다는 의미는 아니다. 실제 정부 발표에서도 4개 팀의 벤치마크 점수 평균은 22.5점이었고 1위와 4위의 격차는 4점에 그쳤다. 전문가 평가의 1·4위 격차는 2.4점, 사용자 평가에서는 5점이었다. 즉 글로벌 벤치마크만 놓고 보면 차이가 있었지만 100점짜리 종합평가에서는 다른 항목이 순위를 충분히 뒤집을 수 있는 구조였다. 과기정통부가 공개한 탈락 사유도 여기에 있다. 류제명 과기정통부 2차관은 모티프가 기술력 측면에서는 뛰어난 성과를 냈지만 “사용성·활용성 측면에서는 다른 모델보다 다소 낮은 평가”를 받았다고 설명했다. 반면 업스테이지는 포털 다음 서비스 실증과 국산 NPU 협업, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 및 산업 특화 에이전트 실증, LG AI연구원은 국제기구 협업과 에이전틱 AI 차별성 및 위험관리 등에서 높은 평가를 받았다. ◆ ‘성능 좋은 모델’과 ‘쓸 수 있는 모델’은 다르다 정부가 사용성과 활용성을 별도로 본 이유도 있다. 이번 독파모 사업의 다음 단계는 단순히 높은 벤치마크 점수를 기록하는 모델을 만드는 데 그치지 않고 실제 국민 서비스와 산업 현장에 적용할 수 있는 AI를 만드는 데 초점이 맞춰져 있기 때문이다. 이에 따라 모델의 답변 성능뿐 아니라 서비스 적용 계획, 산업 생태계 기여, 실제 사용 효용 등을 평가하도록 구조가 바뀌었다. 실제 AAII 역시 모델의 추론·지식·코딩 등 다양한 능력을 종합적으로 보는 글로벌 지표지만 특정 모델의 실제 서비스 안정성이나 한국 산업 환경에서의 활용성을 모두 보여주는 것은 아니다. 모티프 역시 이 점을 인정하면서도 파운데이션 모델의 핵심 가치는 챗봇 사용성보다 여러 분야로 확장 가능한 기반 성능에 있다고 주장하고 있다. 논란은 결국 ‘국가대표 AI를 무엇으로 뽑을 것인가’라는 문제로 이어진다. 글로벌 성능을 우선하면 모티프의 탈락은 납득하기 어렵지만, 실제 국민 서비스와 산업 적용까지 고려한다면 모델 성능 외 평가가 필요하다는 정부 논리에도 일리가 있다. 문제는 어느 쪽이 맞느냐보다 그 판단을 검증할 수 있도록 세부 점수와 평가 기준을 얼마나 공개할 수 있느냐다. 모티프가 제기한 가장 큰 문제도 바로 이 부분이다. 모티프는 AAII 47점과 다른 평가 결과가 크게 엇갈린 이유를 알 수 있도록 세부 점수와 전문가·사용자 평가 근거를 공개해야 한다고 요구하고 있다. 특히 사용자 평가에서 브랜드 인지도나 선입견이 결과에 영향을 줬는지, 블라인드 평가가 적용됐는지도 확인해야 한다는 주장이다. 정부도 평가방식 자체의 한계를 인식하고 있다. 과기정통부는 3차 평가를 앞두고 소수 승자만 뽑는 기존 방식을 넘어 프런티어급 모델 경쟁이 가능하도록 지원체계를 전면 재편하는 방안을 검토하고 있다. 3차 진출팀에는 엔비디아 B200 GPU 지원도 상반기 768장에서 하반기 약 1000장 수준으로 확대할 계획이다. 한편 이번 논란에서 중요한 것은 모티프를 다시 선정하느냐가 아니다. 국민 세금이 투입되는 국가대표 AI 선발전이라면 왜 탈락했는지를 외부에서도 검증할 수 있어야 한다는 것이다. 글로벌 벤치마크와 실제 활용성 가운데 어느 쪽에 더 높은 가치를 둘지는 정책적 선택일 수 있다. 다만 그 선택이 설득력을 가지려면 점수와 기준이 투명하게 공개돼야 한다. 이번 이의 제기가 독파모의 기술 경쟁뿐 아니라 국가 AI 선발 시스템 자체의 신뢰도를 점검하는 계기가 될 전망이다.2026-08-27 09:38:30
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SK AX·SAP, 'AI 네이티브 엔터프라이즈' 동맹…ERP부터 기업 운영 바꾼다 [경제일보] SK AX가 글로벌 기업용 소프트웨어 기업 SAP와 손잡고 전사적자원관리(ERP)를 넘어 기업 운영 전반을 에이전틱 AI 기반으로 전환한다. 단순히 기존 업무에 AI를 추가하는 것이 아니라 재무·구매·인사·공급망 등 핵심 프로세스 자체를 AI가 판단하고 실행할 수 있도록 재설계하는 것이 목표다. SK AX는 26일 독일 발도르프 SAP 본사에서 ‘SAP 오토노머스 스위트 및 비즈니스 AI 협력을 위한 MOU’를 체결했다고 밝혔다. 김완종 SK AX 사장은 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)와 협력 방안을 논의하고 AI 에이전트 개발부터 고객 적용, 사업화까지 공동 추진하기로 했다. SAP는 기업의 데이터를 업무 맥락에 연결하고 AI 에이전트가 실제 비즈니스 프로세스를 수행하는 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)’ 전략을 강화하고 있다. SAP 오토노머스 스위트와 비즈니스 AI를 통해 재무·공급망·구매·인사 등 업무 전반의 자동화를 추진하는 방식이다. SK AX는 산업별 ERP 구축과 운영 경험을 접목한다. 핵심 솔루션인 ‘AXgenticWire ERP Suite’는 ERP 전략 수립부터 구축·전환·운영 혁신까지 지원하는 통합 서비스다. 재무 업무 자동화와 이상 징후 탐지를 지원하는 ‘my Finance’, ERP 운영을 돕는 ‘EAR Ops’, AI를 활용해 ERP 설계·개발·테스트를 지원하는 ‘EAR Studio’ 등을 제공한다. 여기에 현장 배치 엔지니어와 AI 기반 ERP 전환 컨설팅을 결합해 기업별 업무 환경에 맞춘 AX를 지원한다. 금융·제조·에너지 등 산업별 업무 특성을 반영해 AI 에이전트가 실제 기업 프로세스에 들어갈 수 있도록 하겠다는 구상이다. SK AX는 AXgenticWire ERP Suite를 SAP의 ‘AI Agent Hub’에 등록해 글로벌 시장 공급도 추진한다. AI Agent Hub는 기업이 다양한 AI 에이전트와 대규모언어모델(LLM), MCP 서버 등을 관리하고 거버넌스할 수 있도록 지원하는 SAP의 AI 플랫폼이다. 양사의 협력은 국내 ERP·AX 사업자가 글로벌 ERP 생태계에 직접 진입하는 통로가 될 수 있다는 점에서도 의미가 있다. SAP의 글로벌 고객 기반과 SK AX의 산업별 AX 경험이 결합되면 국내에서 검증한 서비스의 해외 확장 가능성도 커진다. 다만 관건은 실제 성과다. ERP는 기업의 핵심 업무 시스템인 만큼 AI가 회계·구매·재고 등 업무를 직접 수행하려면 정확성뿐 아니라 보안과 책임성까지 검증돼야 한다. 결국 SK AX가 실제 고객 환경에서 생산성 개선과 비용 절감 효과를 입증하고 이를 SAP의 글로벌 고객으로 확산할 수 있는지가 사업 성패를 가를 전망이다. 김완종 SK AX 사장은 “SAP와의 전략적 협력을 기반으로 SK AX와 SK그룹이 먼저 선도적인 AI 네이티브 엔터프라이즈 성공 사례를 창출하고 국내 및 글로벌 시장으로 확산시켜 나갈 것”이라고 말했다.2026-08-26 10:06:43
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델 "에이전틱 AI, 책상까지 내려온다"…토큰 비용에 '분산처리' 승부수 [경제일보] 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI’로 진화하면서 기업의 AI 인프라 전략도 바뀌고 있다. 모든 AI 연산을 클라우드와 데이터센터에 집중하는 방식에서 벗어나 업무 특성과 데이터 민감도, 비용에 따라 PC·워크스테이션·기업 데이터센터·클라우드로 나눠 처리하는 ‘분산 AI’가 새로운 선택지로 떠오르고 있다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 열린 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’과 연계해 기자 간담회를 열고 에이전틱 AI 시대 기업의 핵심 과제로 AI 토큰 비용 관리와 데이터 보안, 인프라 현대화를 제시했다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 이 자리에서 “AI를 어디에서 얼마나 효율적으로 처리할 것인지가 중요해지고 있다”고 강조했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 국내 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터가 대규모 AI·분석 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있었다. 이는 AI 도입이 모델 선택을 넘어 기존 인프라의 전면적인 재설계 문제로 번지고 있음을 보여준다. ◆ AI 에이전트 늘수록 ‘토큰 비용’이 변수 유 사장은 기자 간담회에서 AI 에이전트가 확산할수록 기업이 AI 사용량과 비용을 함께 관리해야 한다고 강조했다. 그는 “가치가 낮은 업무에 많은 토큰을 쓰는 반면 가치 있는 업무에는 적은 토큰만 사용하는 상황도 발생한다”며 AI 활용을 무조건 늘리는 방식보다 업무별 효율성을 따져야 한다고 지적했다. 에이전틱 AI는 사용자의 요청을 해석하고 검색·도구 호출·실행을 반복하기 때문에 단순 질의응답보다 토큰 사용량이 커질 수 있다. 이에 따라 델은 대규모 연산은 클라우드나 데이터센터에서 처리하고, 반복적인 추론이나 외부 전송이 부담스러운 민감정보는 사용자 PC와 워크스테이션에서 처리하는 ‘데스크사이드 AI’ 전략을 제시했다. 정재욱 델 테크놀로지스 이사는 “클라우드는 대규모 연산에, 데이터 소유권과 통제가 중요한 연산은 기업 데이터센터에 적합하다”며 “반복적인 추론이나 민감한 데이터는 데스크사이드에서 처리해 효율을 확보할 수 있다”고 설명했다. AI PC는 CPU·GPU·NPU를 활용해 일부 AI 추론을 기기 자체에서 수행할 수 있다. 클라우드 API 호출을 줄여 토큰 비용을 낮추는 동시에 민감한 데이터의 외부 전송을 줄이는 수단으로 활용할 수 있다. 델은 인텔 코어 울트라 시리즈3와 AMD 라이젠 AI 프로 400 시리즈 등을 탑재한 기업용 ‘델 프로’ 제품군을 확대하고 있다. 일부 모델에는 고성능 NPU를 적용해 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혔다. 델이 인용한 조사에서도 국내 응답자의 90%가 현대적인 디바이스가 회의·협업의 질을 높인다고 답했고, 87%는 노후 장비가 AI 애플리케이션 도입의 걸림돌이라고 답했다. AI PC가 단순한 업무용 기기를 넘어 기업 AI 인프라의 한 축으로 부상하고 있다는 설명이다. ◆ AI 확산할수록 보안·규제도 앞단으로 AI 인프라의 분산은 보안 문제와도 연결된다. 국내 조사 응답자의 75%는 AI 데이터 관련 정부 규제 대응에 어려움을 느꼈고, 65%는 보안·컴플라이언스 문제가 AI 도입을 지연하거나 중단시킨 요인이라고 답했다. 60%는 제3자가 접근할 가능성이 있는 생성형 AI 도구에 회사의 중요 데이터를 맡기기 어렵다고 했다. 델은 AI 활용이 확대될수록 보안을 사후적으로 추가하기보다 PC·데이터센터·클라우드 등 인프라 설계 단계에서부터 보안과 데이터 거버넌스를 함께 구축해야 한다고 강조했다. 결국 에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 가장 강력한 모델을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 어떤 업무를 어떤 모델로 처리하고, 어디에서 연산하며, 얼마의 비용으로 운영할 것인지를 결정하는 능력이 기업 AI 경쟁력을 좌우할 전망이다. AI 에이전트가 기업 구성원의 업무 파트너로 자리 잡을수록 ‘AI를 많이 쓰는 기업’보다 ‘AI를 효율적으로 배치하는 기업’이 비용과 생산성 경쟁에서 앞설 가능성이 커지고 있다.2026-08-25 16:58:29
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'카카오AI' 독립시키는 카카오…복합기업 할인·의사결정 비효율 정면돌파 [경제일보] 카카오가 AI 사업과 투자·자회사 관리 기능을 분리하는 인적분할을 단행한다. 카카오톡을 중심으로 AI 사업에 집중하는 '카카오AI'와 금융·콘텐츠·모빌리티 등 주요 자회사를 관리하고 미래 성장동력에 투자하는 '카카오X'로 회사를 나눠 사업별 전문성과 의사결정 속도를 높이고 기업가치를 재평가받겠다는 전략이다. 21일 카카오는 '카카오 인적분할 설명회'를 온라인으로 진행해 인적분할의 세부 내용을 공개했다. 이번 설명회에 따르면 카카오는 오는 11월 23일을 주주확정일로 정한 뒤 12월 17일 임시주주총회에서 분할 승인을 받는다. 오는 12월 31일을 신주 배정 기준일로 하고 내년 1월 1일 분할을 완료하며 이후 내년 1월 27일 카카오X와 카카오AI의 변경상장 및 재상장이 이뤄질 예정이다. 카카오는 이번 분할의 핵심 배경으로 카카오가 그동안 받아온 '복합기업 할인' 해소를 꼽았다. 카카오가 공개한 자료에 따르면 국내외 증권사들이 평가한 카카오의 주요 자산 합산 가치는 약 34조2000억원이지만 최근 3개월 기준 카카오 시가총액은 약 16조8000억원에 그쳤다. 김도영 카카오X 대표 내정자는 이날 인적분할 설명회를 통해 "현저한 복합기업 할인을 해소하고자 한다"며 "국내외 증권사가 평가하는 카카오 개별 사업 부문들의 모든 합산은 34조2000억원으로 평가되고 있지만, 최근까지의 카카오 3개월 신규 시총은 16조8000억원으로 비교해 보면 50% 이상 절하되어 있다"고 강조했다. 카카오가 제시한 또 다른 이유는 AI 사업의 독립적인 가치 평가다. 현재 카카오가 B2C IT 서비스 기업으로 평가받고 있지만 AI 사업을 별도 법인으로 떼어내 명확한 성장 전략과 수익 모델을 제시하면 AI 기업에 적용되는 밸류에이션을 받을 수 있다는 판단이다. 의사결정 구조의 비효율도 분할 배경으로 제시했다. 카카오는 최근 5년간 이사회 의사결정 가운데 약 85%인 23건이 카카오 본체의 기업가치 제고보다 자회사 지원이나 경영 현안과 관련된 안건이었다고 밝혔다. 최근 1년간 내부 투자심의기구에서 다룬 32건의 안건 중에서도 약 84%가 자회사 관련 안건이었던 것으로 나타났다. 김 대표 내정자는 "최근 2~3년간 카카오 경영자원의 상당 부분이 자회사가 가지고 있는 많은 문제들을 해결하고 관리하느라 쓰였다"며 "이번 분할을 통해 복합기업 할인을 명시적으로 해소하고, 카카오가 자랑하던 성장 속도를 복원하고, 사업별 전문화된 의사결정으로 자원을 배분해 기업 가치와 주주 가치를 극대화하겠다"고 말했다. ◆ 카카오AI, 카카오톡 기반 'B2C AI'에 집중 카카오AI는 카카오톡과 AI 기술을 중심으로 사업을 재편한다. 카카오가 보유한 5000만 이용자의 일상과 관계·맥락 데이터를 기반으로 에이전틱 AI 서비스를 구축하고 광고·커머스와 결합해 새로운 수익원을 만들겠다는 구상이다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 "카카오AI의 가장 큰 경쟁력은 5000만 이용자에게 안정적이고 비용 효율적인 AI 서비스를 제공할 수 있도록 설계한 풀스택 AI 역량"이라며 "인프라부터 모델, 플랫폼, 서비스까지 AI 전 레이어를 최적화하면서 카카오톡 내 새로운 에이전틱 AI 경험을 만들어 나가는 동시에 광고와 커머스에서 이미 AI가 단단하게 구축되어 있는 다양한 도구로 전반적으로 적용되기 시작했다"고 설명했다. 핵심은 '온디바이스 우선' 전략으로 풀이된다. 카카오는 이용자 요청의 절반가량을 자체 경량 AI 모델을 통해 기기에서 처리하고 복잡한 요청은 서버 AI 모델과 전문 에이전트를 활용하는 구조를 구축하고 있다. AI 컨덕터를 통해 요청의 복잡도와 난이도를 판단하고 최적의 AI 모델을 선택하는 방식이다. 카카오는 이를 통해 서버 추론 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있을 것으로 전망하고 있다. AI 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 함께 증가하는 구조를 피하고 5000만 이용자를 대상으로 AI 서비스를 확장할 수 있는 비용 구조를 만들겠다는 것이다. 특히 카카오AI는 AI 에이전트가 이용자의 의도를 파악하고 광고·검색·상품 구매·외부 서비스 이용까지 연결하는 구조를 목표로 기업 전략을 설계하고 있다. 광고에서는 이용자의 의도를 분석해 상품과 서비스를 추천하고 구매까지 연결하는 '에이전틱 광고'를 선보인다. 검색 광고 시장에서는 오는 2030년까지 5% 이상의 점유율을 확보한다는 목표도 제시했다. 카카오AI는 오는 2030년까지 AI 매출 1조원 이상, 전체 매출 6조원 이상, 연평균 매출 성장률은 약 20%, 상각전영업이익(EBITDA)은 2조원 이상, 영업이익률은 30% 이상, 자기자본이익률(ROE)은 25% 이상을 목표로 제시했다. 오는 2030년에는 하루 2000만명 이상의 이용자가 AI를 사용하는 환경을 만들겠다는 계획이다. 정 대표 내정자는 "현재 카카오톡에서 능동적 이용자 3000만명에서 80%를 잡더라도 2000만명"이라며 "AI가 실질적으로 적용될 경우 DAU 2000만명은 가능한 숫자"라고 설명했다. ◆ 카카오X, 금융·콘텐츠·모빌리티 중심 투자회사로 카카오X는 금융·콘텐츠·모빌리티 등 주요 자회사를 기반으로 미래 성장 동력을 발굴하고 투자하는 역할을 맡는다. 카카오X 산하 주요 사업은 카카오뱅크·카카오페이·카카오페이증권 등 테크핀, 카카오엔터테인먼트·SM엔터테인먼트·픽코마 등 콘텐츠, 카카오모빌리티를 중심으로 한 모빌리티 등 3대 축으로 구성된다. 테크핀에서는 가상자산과 스테이블코인 생태계 구축, 콘텐츠에서는 팬덤과 IP를 기반으로 한 글로벌 사업 확대, 모빌리티에서는 로보택시와 로봇 물류 등 피지컬 AI 영역을 새로운 성장 동력으로 제시했다. 카카오X 산하 사업의 매출도 오는 2030년까지 연평균 약 13% 성장해 지난해 5조6000억원 대비 2배 가까이 확대될 것으로 전망했다. 카카오는 인적분할 이후 두 법인은 독립적인 경영 체계를 갖추지만 카카오톡과 자회사 간 사업 협력까지 끊어지는 것은 아니라고 강조했다. 김 대표 내정자는 "양사의 사업 목적이 다른 만큼 기본적으로는 독립적인 경영이 이뤄질 것"이라면서도 "카카오 플랫폼과 자회사 간 유기적 협업은 과거와 동일하게 진행되며 그룹 안에서 달라질 것은 없다는 점은 명확히 말씀드린다"고 강조했다. 특히 카카오X를 지주회사로 전환할 가능성에 대해서는 선을 그었다. 김 대표 내정자는 "분할 이후 카카오X를 지주사로 전환할 계획은 전혀 없다"며 "기존 CA협의체와 같은 공동 조직도 더 이상 필요하지 않다"고 선언했다. 카카오 창업자의 역할과 지분율도 기존과 동일하게 유지된다. 인적분할 특성상 분할 전후 주주의 지분율은 동일하게 유지되며 창업자와 K큐브홀딩스가 보유한 지분 역시 같은 비율로 배분된다. 카카오 본사 임직원은 대부분 카카오AI로 이동한다. 사업 단위별 인력 재배치가 이뤄지더라도 근로조건은 포괄 승계되며, 기존 스톡옵션도 분할 비율에 따라 나뉜다. 카카오는 분할에 따른 주주가치 훼손 우려를 낮추기 위해 주주환원 정책도 함께 제시했다. 카카오X는 자회사 배당수익의 30%를 우선 주주에게 배당하고, 특별한 투자수익이 발생할 경우 해당 수익의 30%를 특별배당하는 정책을 추진한다. 나머지 70%는 재투자해 추가적인 성장과 주주환원으로 연결한다는 계획이다. 특히 카카오인베스트먼트가 보유한 두나무 지분 매각과 관련해 발생하는 세후 수익 가운데 30%에 해당하는 약 3000억원을 분할과 연계해 자사주 매입·소각에 활용할 계획이라고 밝혔다. 카카오AI 역시 기존 주주환원 정책을 유지한다. 잉여현금흐름의 20~35%를 주주환원에 배정하고 현금배당과 자사주 매입·소각을 병행한다. 오는 2027년부터는 잉여현금흐름이 전년 대비 50% 이상 성장할 경우 주주환원 규모를 30%에서 최대 40%까지 확대하는 방안도 추진한다. 추가적인 지배구조 개편이나 계열사 합병·상장 계획에 대해서는 "현재 특별히 고려하고 있는 안은 없다"고 단언했다. 다만 향후 신규 투자나 사업 재편 과정에서는 자본시장 규제와 중복상장 관련 가이드라인을 준수해 주주가치 훼손을 최소화하겠다고 밝혔다. 양사 간 거래와 비용 정산도 독립경영 원칙에 따라 시장가격에 부합하는 조건으로 진행한다. 브랜드와 데이터, 인프라 등을 공유할 경우 구체적인 계약 조건은 분할 이후 양 법인 간 협의를 통해 결정할 예정이다. 카카오는 이번 인적분할을 통해 AI 사업의 성장 속도를 높이는 동시에 금융·콘텐츠·모빌리티 등 기존 핵심 자산의 가치도 시장에서 제대로 평가받겠다는 구상이다. 다만 분할 자체가 기업가치 상승을 보장하는 것은 아닌 만큼, 카카오AI가 제시한 AI 이용자와 매출 목표를 실제 성과로 연결하고 카카오X가 자회사 가치와 투자 성과를 얼마나 끌어올리느냐가 분할 이후 기업가치를 결정할 핵심 변수가 될 전망이다. 김 대표 내정자는 "이번 분할은 카카오의 미래 성장 전략과 AI 시대에 적합한 사업 구조를 검토한 결과"라며 "카카오X는 미래 가치를 키우는 투자 전문 회사로, 카카오가 그동안 가지고 있었던 '가보지 않는 길'을 가는 도전, 즉 각 사업에 있어서 '0 to 1'을 해냈던 경험들을 사업에 반영할 계획"이라고 말했다. 정 대표 내정자는 "모바일 시대의 카카오는 대화와 연결로 사람들의 일상을 편리하게 만들어왔다"며 "카카오AI는 이번 인적분할을 계기로 자회사 관리라는 비중 있는 역할을 분리하면서 핵심 사업에만 집중할 수 있는 명확한 사업구조가 갖춰졌다"고 말했다.2026-08-21 16:07:49
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'국가대표 AI' 2차 관문, 모티프 탈락…업스테이지·SKT·LG AI연구원 3단계 진출 확정 [경제일보] 정부의 국가대표 인공지능(AI) 모델 선발 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계 평가에서 모티프테크놀로지스가 18일 탈락했다. 업스테이지와 SK텔레콤, LG AI연구원 3개 팀이 3단계로 넘어간다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 이날 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 결과를 발표했다. 이번 평가는 LG AI연구원 'K-엑사원 2.0', SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)', 업스테이지 '솔라 오픈 2', 모티프테크놀로지스 '모티프 3' 네 모델을 대상으로 △벤치마크 40점 △전문가 평가 35점 △사용자 평가 25점, 총 100점 만점으로 진행됐다. 가장 눈길을 끈 것은 벤치마크 결과와 최종 순위의 엇갈림이다. 지난 13일 공개된 글로벌 AI 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 'AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)'에서 모티프 3는 47점으로 4개 팀 중 가장 높은 점수를 받았다. 글로벌 거대언어모델(LLM) 가운데 10위, 오픈웨이트 모델 중 4위에 오르며 금융 업무 AI 에이전트와 코딩 부문에서 강점을 보였다. 이어 업스테이지 '솔라 오픈2 250B'가 37점, SK텔레콤 '에이닷엑스-K2'가 35점, LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 31점 순이었다. 30명 미만 인력이 5개월간 개발한 모델이 대기업 두 곳을 제친 결과였지만, AAII가 벤치마크 40점 중 25점만 차지하는 구조여서 이 점수가 곧바로 최종 순위로 이어지지는 않았다. 전문가 평가에서는 개발 전략·기술(10점), 개발 성과·계획(10점), 파급효과·기여계획(15점)을 심층 평가했다. 특히 독자성과 이를 기반으로 한 성능 향상 수준을 반영했다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 평가단 185명이 나눠 참여했다. 벤치마크 평가에서 4개 팀 평균은 22.5점으로 1·4위 격차가 4점, 전문가 평가는 평균 28.8점에 격차 2.4점, 사용자 평가는 평균 17.6점에 격차 5점이었다. 세 항목 모두 격차가 크지 않아 근소한 차이로 순위가 갈렸을 가능성이 크다. 지난 1월 15일 1차 단계 평가에서는 LG AI연구원이 90.2점으로 종합 1위를 차지했고, SK텔레콤과 업스테이지도 관문을 넘었다. 네이버클라우드와 NC AI는 이때 탈락했다. NC AI는 종합 점수에서, 네이버클라우드는 독자성 기준에서 밀렸다. 과기정통부는 이후 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스를 합류시켜 현재의 4팀 체제를 만들었다. 2차 평가는 1차와 성격이 달랐다. 1차가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 커졌다. LG AI연구원은 엑사원의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력했고, 24개 벤치마크 지표 평균 점수를 1차 63.3점에서 70.1점으로 끌어올렸다고 밝힌 바 있다. 과기정통부는 다음 단계에 진출한 3개 팀에 고성능 GPU(B200) 지원을 확대하겠다고 밝혔다. 최종 3개 모델에는 GPU 1000장 지원 등 컴퓨팅 자원과 연구개발(R&D) 지원이 이어질 것으로 예상된다. 업계에서는 정부가 추가 탈락 없이 3개 팀을 그대로 프론티어급 AI 개발 프로젝트로 넘길 가능성도 거론되고 있다. 과기정통부 관계자는 "최근 AI 모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 더 치열해지고, AI 모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI 모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화되고 있다"며 "과기정통부도 AI 모델 개발 필요성을 깊이 인식하고 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원 체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 곧 구체적인 내용을 준비해 발표할 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:23:40
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카카오 '카나나2', 허깅페이스 공개 두 모델, 안전성 평가 종합 1위 [경제일보] 카카오가 오픈소스로 공개한 경량언어모델(SLM) '카나나-2' 시리즈의 안전성 평가 결과를 18일 내놨다. 유사 규모 글로벌 모델과 비교해 종합 1위를 기록했다고 밝혔다. 평가 대상은 지난달 28일 허깅페이스에 공개한 4종 가운데 'Kanana-2-1.3B-Instruct'와 'Kanana-2-3B-Instruct'다. 카카오는 당시 4종을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포했고, 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 한국어 처리 효율을 30% 이상 높였다고 밝힌 바 있다. 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화·통화 요약, AI 국민비서 등에 카카오의 경량 모델이 쓰이고 있다. 이번 평가는 카카오가 자체 구축한 'AI 안전성 평가 플랫폼'으로 진행됐다. 지난해 11월 한국정보통신기술협회(TTA), KAIST, 카카오 등이 과학기술정보통신부 사업으로 공동 구축한 한국어 특화 벤치마크 'AssurAI'를 활용했다. AssurAI는 한국의 사회·문화적 맥락을 반영해 AI 위험 요소를 측정하며, 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오 등 멀티모달 환경과 악의적 프롬프트 입력 상황까지 평가할 수 있다. 총 35개 위험 범주에 9560개 평가 항목으로 구성됐고, 카카오는 이를 △사회적 리스크 △성적 콘텐츠·아동보호 △범죄·불법 행위 △폭력 △권리 침해 등 5개 대분류로 재편해 집계했다. AI 모델이 사전 정의된 채점 기준에 따라 다른 모델의 응답을 평가하는 방식을 적용해, 대규모 평가에서도 주관적 편차를 줄이고 동일한 기준으로 비교할 수 있게 했다는 설명이다. 비교 대상은 유사 파라미터 규모의 구글 '젬마'와 알리바바 '큐웬'이었다. 결과는 카나나2 1.3B 모델이 종합점수 0.70으로 젬마(0.68), 큐웬(0.58)을 앞섰고, 3B 모델도 0.70으로 젬마(0.66), 큐웬(0.62)보다 높았다. 대분류별로는 1.3B 모델이 범죄·불법 행위 영역에서, 3B 모델이 성적 콘텐츠·아동보호와 권리 침해 영역에서 비교 모델을 크게 앞섰다. 카카오는 앞으로 자체 개발 모델에 상시적인 사전 안전성 평가를 확대 적용할 계획이다. 텍스트 언어모델을 넘어 멀티모달 모델과 스스로 작업을 수행하는 에이전틱 AI 리스크 평가로도 범위를 단계적으로 넓힌다는 방침이다. 카카오는 이에 앞서 AI 안전성 검증 도구 '카나나 세이프가드'도 오픈소스로 공개한 바 있다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "이번 평가는 자체 검증 체계를 통해 오픈소스 모델의 안전성을 사전에 점검하고, 그 결과를 공개하고자 한 사례"라며 "앞으로도 책임 있는 AI 개발 원칙 아래 안전성 검증을 모델 출시 프로세스의 핵심 단계로 정착시켜 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:09:21
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KT, 농협몰을 AX 전진기지로…상품 추천부터 주문·배송까지 자동화 [경제일보] KT가 농협경제지주의 온라인몰을 기반으로 유통 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 온프레미스 기반 시스템을 퍼블릭 클라우드로 전환한 데 이어 고객 맞춤형 상품 추천과 마케팅, 인공지능(AI) 상담·주문·배송 업무 자동화까지 추진한다. 통신과 클라우드 사업을 넘어 AI를 실제 산업 현장에 적용하는 AX 사업의 범위를 유통으로 넓히는 것으로 풀이된다. 18일 KT는 농협경제지주, 한국마이크로소프트와 서울 종로구 KT 광화문빌딩 웨스트에서 업무협약을 체결하고 AI·클라우드 기반 유통 AX 혁신을 위해 협력한다고 밝혔다. 이번 협력은 농산물 전문 온라인몰 'NH싱씽몰(농협몰)'의 클라우드 전환을 시작으로 출발한다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 운영되던 NH싱씽몰의 시스템과 인프라, 네트워크, 보안 환경 등을 마이크로소프트의 퍼블릭 클라우드 서비스 '애저' 기반으로 전환했다. 새롭게 개편된 NH싱씽몰은 지난달 대고객 서비스를 시작했으며 현재 안정적으로 운영되고 있다. KT와 농협경제지주, 한국마이크로소프트는 여기서 한 발 더 나아가 NH싱씽몰을 AI 기반 유통 서비스로 고도화한다는 계획이다. 단순히 시스템 인프라를 클라우드로 옮기는 데 그치지 않고 클라우드에서 축적되는 고객·상품·주문 데이터를 활용해 실제 고객 경험과 운영 효율을 개선한다는 구상이다. KT는 고객과 상품 데이터를 기반으로 개인별 맞춤형 상품 추천과 마케팅 체계를 구축한다. 고객의 구매 이력이나 관심 상품 등을 분석해 적합한 농산물을 추천하고 마케팅 효율을 높이는 방식이다. AI를 활용한 고객 상담도 확대한다. 상담 문의와 주문 확인, 배송 안내 등 반복적으로 발생하는 업무를 AI가 이해하고 처리하는 에이전틱 AI 서비스를 도입할 예정이다. 기존 e커머스의 AI 활용이 상품 추천이나 단순 상담 챗봇 등에 집중됐다면 에이전틱 AI는 고객의 요청을 파악하고 필요한 정보를 확인한 뒤 실제 업무를 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 예를 들어 고객이 주문 상품의 배송 상황을 문의하면 AI가 관련 주문 정보를 확인하고 배송 상태를 안내하는 식이다. 이번 협력에서 KT는 AX 과제를 발굴하고 설계하는 한편 AICC 구축과 운영 등 전체 사업을 총괄한다. 농협경제지주는 실제 유통 사업 현황과 현업 데이터를 바탕으로 서비스 실증 환경을 제공한다. 한국마이크로소프트는 애저를 비롯한 AI·클라우드 기술과 서비스 구현을 지원한다. KT는 농협몰을 시작으로 유통 분야 AX 사업을 확대하고 있다. 최근 기업들은 생성형 AI를 단순 문서 작성이나 검색에 활용하는 것을 넘어 고객 상담과 마케팅, 업무 자동화 등 실제 사업 과정에 적용하고 있다. 특히 e커머스는 상품·고객·주문·배송 등 데이터가 축적되는 만큼 AI를 활용해 구매 경험과 운영 효율을 동시에 개선할 수 있는 분야로 꼽힌다. 특히 농산물은 일반적인 공산품과 달리 산지와 품질, 신선도, 배송 시간 등 다양한 변수가 구매에 영향을 미친다. 고객 데이터를 활용한 AI 추천이 실제 농산물 구매 확대와 산지 농가의 판로 확대로 연결되기 위해서는 상품 데이터의 품질과 서비스 활용도가 함께 뒷받침돼야 하는 것으로 꼽힌다. KT는 향후 NH싱씽몰에서 검증한 AX 모델을 농협경제지주의 다른 유통·식품 사업으로 확대할 계획이다. 이번 협력을 기반으로 한국마이크로소프트와 손을 잡고 유통·e커머스 분야에서 새로운 AX 사업 기회를 공동 발굴한다는 전망이다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 "NH싱씽몰의 성공적인 퍼블릭 클라우드 전환은 AI 기반 유통 혁신의 출발점"이라며 "KT는 AX 설계와 구축, 운영에서 축적한 경험과 에이전틱 AI 역량을 활용해 농협경제지주, 한국마이크로소프트와 함께 유통 분야의 새로운 AX 사업 모델을 발굴하겠다"고 말했다.2026-08-18 09:11:14
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"신약 후보물질도 AI가 선별"…LG CNS, 동아쏘시오그룹 AI 플랫폼 구축 [경제일보] 신약개발 경쟁의 무게중심이 연구자의 경험과 반복 실험에서 데이터와 인공지능(AI)을 활용한 후보물질 선별로 이동하고 있다. 제약·바이오 기업들이 그동안 축적한 화합물과 유전체, 실험 데이터를 하나로 통합하고 AI를 활용해 후보물질 발굴부터 검증까지 지원하는 플랫폼 구축에 나서면서 신약 연구개발 과정 자체를 디지털화하는 움직임도 본격화되고 있다. 12일 LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 DAI와 약 6개월에 걸쳐 구축한 'AI 신약개발 플랫폼' 구축을 완료했다고 밝혔다. 이번 플랫폼 구축은 LG CNS가 동아쏘시오그룹과 함께 AI를 활용해 신약개발 과정 전반을 지원하도록 설계됐다. 단순히 AI 분석 기능을 제공하는 데 그치지 않고 연구 데이터를 통합하고 AI 예측 결과를 실제 실험 데이터와 다시 연결하는 구조를 적용해 연구가 진행될수록 AI의 예측 성능을 높이는 것이 특징이다. 신약개발은 수많은 후보물질을 발굴한 뒤 효능과 안전성 등을 반복적으로 검증해야 하는 만큼 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요된다. 후보물질이 임상 단계까지 진입하더라도 최종적으로 신약 승인을 받지 못하는 경우가 많아 초기 단계에서 가능성이 낮은 후보를 얼마나 빠르게 걸러내느냐가 연구개발 효율을 좌우하는 것으로 알려졌다. AI는 이 같은 신약개발 과정의 반복 작업을 줄이는 수단으로 주목받고 있다. 방대한 연구 데이터를 분석해 질병과 관련된 치료 표적을 찾고, 조건에 맞는 후보물질을 설계하거나 후보물질과 표적 간 결합 가능성을 예측하는 방식이다. 실제 실험에 들어가기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행하면 연구자가 검토해야 할 후보물질의 범위를 줄일 수 있다. LG CNS는 이번 플랫폼도 신약 연구에 필요한 데이터를 하나로 통합하는 것에서 시작했다고 설명했다. 화합물과 유전체 정보, 실험 결과뿐 아니라 논문과 특허 등 기존에 분산돼 있던 연구 데이터를 통합·표준화해 연구자가 하나의 플랫폼에서 필요한 정보를 활용할 수 있도록 구성했다. AI 활용 과정도 신약 개발 단계에 맞췄다. 질병 원인을 분석하는 단계에서는 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석하고 시각화해 치료 표적을 찾을 수 있도록 지원한다. 후보물질 설계 단계에서는 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 원하는 조건을 입력하면 이에 맞는 새로운 물질 구조를 설계하도록 해 기존 후보물질을 일일이 탐색하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이는 방식이다. 후보물질을 실제 연구에 활용할 수 있는지 확인하는 과정에서도 AI가 활용된다. 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션해 유망한 후보를 선별하고, 실제 실험에 앞서 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행한다. 특히 이번 플랫폼에서 주목되는 부분은 AI가 한 번 분석하고 끝나는 구조가 아니라는 것이다. AI가 예측한 결과와 실제 실험에서 나온 데이터를 비교하고 이를 다시 AI 모델의 재학습에 활용하도록 설계됐다. 예측과 실험 사이의 차이가 데이터로 축적되면 이후 연구에서 AI가 활용할 수 있는 정보도 늘어난다. 연구가 반복될수록 데이터가 쌓이고 이를 바탕으로 모델이 고도화되는 구조인 셈이다. 제약·바이오 기업 입장에서는 개별 연구 과정에서 발생한 데이터를 일회성 결과로 남기는 것이 아니라 향후 연구개발에 활용할 수 있는 자산으로 축적할 수 있을 전망이다. 신약 연구 데이터의 특성을 고려한 보안과 관리 체계도 플랫폼에 반영했다. 제약·바이오 분야에서는 아직 공개되지 않은 후보물질 정보와 연구 결과, 특허 관련 데이터 등 민감한 정보가 다뤄지는 만큼 AI 성능뿐 아니라 데이터 접근과 관리, 규제 대응 역시 플랫폼 구축의 중요한 요소로 꼽힌다. LG CNS는 최근 제약·바이오 분야에 특화한 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 for BIO'를 앞세워 관련 사업 확대에도 나서고 있다. 단순 데이터 분석을 넘어 AI가 여러 업무를 연속적으로 수행하는 에이전틱 AI를 연구·개발 과정에 적용해 제약·바이오 기업의 업무 자동화 영역을 넓히겠다는 전략이다. 제약·바이오 업계의 AI 활용 역시 개별 연구자를 지원하는 도구에서 연구 데이터를 연결하고 업무 프로세스 전체를 지원하는 플랫폼 형태로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 신약 개발 과정에서 발생하는 데이터를 지속적으로 축적하고 AI 학습에 활용할 수 있다면 장기간 축적된 연구 데이터 자체가 기업의 새로운 경쟁력으로 자리 잡을 수 있다는 분석이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약 개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-12 10:00:00
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검색창·카톡창에 들어온 AI…네카오, '돈 되는 플랫폼' 다시 짠다 [경제일보] 네이버와 카카오가 생성형 인공지능(AI)을 기존 플랫폼에 접목하며 새로운 수익 구조를 만드는 데 속도를 내고 있다. AI 자체를 별도의 유료 서비스로 판매하기보다 검색과 쇼핑, 대화 등 이용자가 이미 익숙하게 사용하는 서비스에 AI를 결합해 광고와 커머스 등 기존 사업의 매출 발생 지점을 넓히는 방식이다. AI가 이용자의 질문에 답하는 데 그치지 않고 상품을 추천하거나 외부 서비스를 연결하는 단계로 발전하면서 플랫폼의 돈 버는 방식 자체가 달라지고 있는 것으로 분석된다. 10일 네이버와 카카오가 최근 진행한 컨퍼런스콜에 따르면 네이버는 AI를 활용한 다양한 서비스를 통해 성장동력을 확인했고, 카카오는 하반기부터 AI를 본격적인 성장 동력으로 키운다고 공개했다. 네이버와 카카오의 전략에는 차이가 있지만 공통적으로 AI를 이용자의 '다음 행동'을 만들어내는 도구로 활용한다는 구상이다. 기존 플랫폼에서는 이용자가 검색하고 상품을 비교한 뒤 직접 구매하거나, 필요한 서비스를 찾아 별도로 이용해야 했다면 AI가 이 과정을 줄이고 이용자의 의도와 실제 거래를 연결하는 역할을 맡는 것이다. 네이버는 검색과 쇼핑을 중심으로 AI가 이용자의 탐색부터 구매까지 이어지는 경로에 개입하는 방식이다. 검색 과정에서 AI가 이용자의 의도를 파악하고 필요한 정보를 정리해 제공하는 동시에 상품 탐색과 비교까지 지원하면서 검색과 커머스의 경계를 좁히고 있다. 네이버의 AI 검색 서비스인 'AI 브리핑'과 'AI탭' 등이 대표적이다. AI가 검색 결과를 단순히 나열하는 기존 방식에서 벗어나 이용자가 원하는 정보를 맥락에 맞춰 정리해 보여주면서 검색 경험을 바꾸고 있다. AI가 이용자의 의도를 보다 구체적으로 파악할 수 있게 되면 검색 결과에서 상품이나 서비스로 이어지는 과정도 달라질 수 있다. 특히 쇼핑 분야에서는 AI가 단순한 상품 검색 도구를 넘어 구매 의사결정을 돕는 역할을 맡을 수 있다. 이용자가 원하는 상품의 조건을 자연어로 입력하면 AI가 관련 상품을 찾고 비교하는 방식이다. 네이버는 AI를 적용한 광고 상품의 매출 기여도가 60%를 넘어서며 AI 기반 광고 사업이 새로운 성장 동력으로 자리 잡았다고 강조했다. 네이버가 검색과 쇼핑, 네이버페이 등 기존 서비스를 하나의 생태계로 갖추고 있다는 점도 강점이다. AI가 검색 단계에서 이용자의 의도를 파악한 뒤 상품 탐색과 구매까지 연결할 경우 외부 서비스로 이용자가 이탈하는 과정을 줄이고 플랫폼 내부에서 발생하는 거래를 늘릴 수 있다. 최수연 네이버 대표는 "정식 출시된 AI 탭은 8월 초 기준 월간 활성 이용자 수 1000만 명을 돌파하며 새로운 검색의 경험으로 빠르게 안착하고 있다"며 "쇼핑과 로컬 콘텐츠의 CTR(광고 클릭률)도 40% 이상을 기록하며 이용자의 탐색이 실제 구매와 예약으로 이어지는 성과를 확인했다"고 말했다. 카카오는 검색보다 '대화'를 AI 활용의 출발점으로 삼고 있다. 카카오톡이라는 일상적인 커뮤니케이션 공간에 AI를 결합하고 이용자의 대화와 맥락을 바탕으로 필요한 서비스까지 연결하는 방식이다. 예를 들어 이용자가 카카오톡에서 특정 지역의 맛집을 추천해 달라고 AI에 요청하면 단순히 식당 정보를 알려주는 데 그치지 않고 예약이나 주문 등 실제 행동으로 연결하는 것이 카카오가 그리고 있는 구조다. 여행이나 쇼핑, 금융 등 다양한 영역에서도 이용자의 질문을 외부 서비스 이용으로 연결할 수 있다. 카카오가 외부 사업자와의 연결을 확대하는 것도 이 같은 전략의 일환이다. AI가 모든 서비스를 직접 제공하는 대신 카카오톡을 중심으로 외부 서비스를 호출하고 이용자가 필요한 작업을 수행할 수 있도록 생태계를 구축하는 방식이다. 기존 카카오톡이 사람과 사람을 연결하는 플랫폼이었다면 AI가 본격적으로 결합한 이후에는 사람과 서비스, 사람과 상품을 연결하는 관문 역할까지 맡게 된다. 이용자가 별도의 검색이나 앱 실행 없이 AI를 통해 필요한 서비스를 찾고 이용할 수 있게 되면 카카오가 확보할 수 있는 광고와 커머스 접점도 넓어질 것으로 전망된다. 네이버와 카카오는 AI 모델 자체를 유료화하는 데에는 글로벌 빅테크와의 경쟁이라는 한계가 있지만, 이미 수천만명의 이용자와 광고주, 판매자, 콘텐츠 사업자 등을 확보한 플랫폼에서는 AI를 기존 사업과 연결하는 것만으로도 새로운 수익 기회를 만들 수 있다. AI를 기존 플랫폼에 결합하는 이유로 꼽힌다. 결국 두 회사의 AI 경쟁은 누가 더 많은 기능을 제공하느냐를 넘어 누가 AI를 통해 이용자의 행동을 더 많이 플랫폼 안의 경제 활동으로 연결하느냐의 경쟁으로 확대될 전망이다. AI가 검색창과 카톡창에 들어온 지금, 플랫폼의 다음 경쟁 무대는 AI 자체가 아니라 AI를 통해 만들어지는 '거래'가 될 가능성이 커지고 있다. 정신아 카카오 대표는 "에이전틱 AI 시대에는 누가 더 뛰어난 모델을 만드는가보다 AI를 얼마나 자연스럽게 이용자의 일상에 녹여내고 실제 행동까지 연결할 수 있는지가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "오는 2028년에는 톡비즈 내 AI 관련 매출 비중이 두 자릿수 수준까지 빠르게 확장되면서 AI는 톡비즈 성장 재점화의 핵심이자 주요 매출원으로 자리 잡을 것으로 전망"이라고 말했다.2026-08-10 17:57:14
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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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![[컨콜] 카카오 AI 일상화가 경쟁력…인프라 대신 에이전틱 AI 집중](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/06/20260806110123644441.jpg)
카카오 "AI 일상화가 경쟁력"…인프라 대신 에이전틱 AI 집중 [경제일보] 카카오가 2분기 역대 최대 실적을 발판으로 하반기부터 카카오톡 기반 '에이전틱 AI'를 본격화하며 AI 수익화에 나선다. 음식 배달을 시작으로 주문과 예약, 결제까지 카카오톡 안에서 처리하는 새로운 이용 경험을 구현하는 동시에 인공지능(AI) 인프라 투자 경쟁에는 뛰어들지 않고 서비스 중심 전략으로 차별화를 꾀한다는 방침이다. 6일 카카오는 실적 발표 공시 이후 컨퍼런스콜을 통해 카카오의 AI 전략과 수익화 방향을 공개했다. 이날 진행된 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 정신아 카카오 대표는 "AI 활용 형태가 단순한 일회성이 아니라 내일의 일상 속에서 반복될 수 있는 새로운 이용자 습관으로 자리 잡는 것을 목표로 하고 있다"며 "카카오톡은 그동안 지켜온 안정성을 기반으로 인증과 권한부터 메모리, AI 도구, 결제와 에이전트 간 연결까지 가능하도록 끊임없는 변화를 이어나갈 예정"이라고 강조했다. 카카오는 하반기 카카오톡에서 새로운 에이전틱 AI 경험을 순차적으로 선보일 계획이다. AI가 대화 맥락을 이해해 이용자의 의도를 파악하고 적절한 서비스를 추천하는 것은 물론, 주문과 결제까지 하나의 흐름으로 연결하는 것이 핵심이다. 첫 번째 적용 분야는 음식 배달이다. 카카오는 앞서 쿠팡이츠와 협력을 발표했으며, 카카오톡 안에서 AI가 이용자의 대화 내용과 선호도를 분석해 메뉴를 추천하고 주문과 결제까지 자연스럽게 이어지는 경험을 구현할 계획이다. 정 대표는 "단순히 (카카오)톡에서 음식을 주문하는 기능이 추가된 것처럼 보일 수 있지만, AI가 이용자의 의도를 실제 행동까지 연결하고 반복적으로 일어나는 일상 속 행동을 AI를 통해 해결하는 새로운 이용 습관을 만들어가는 첫 걸음"이라며 "카카오톡에서의 에이전틱 AI 경험이 거래까지 구현될 수 있도록 여러 방면에서 디테일한 논의를 하고 있으며 빠른 시일 내에 실제 서비스를 구현해 보일 계획"이라고 설명했다. 카카오는 음식 배달을 시작으로 다양한 생활 밀착형 서비스로 에이전트 활용 범위를 확대할 계획이다. 이용 빈도가 높은 서비스에서 AI가 실제 거래까지 연결되는 경험을 검증한 뒤 예약과 쇼핑, 로컬 서비스 등으로 적용 범위를 넓혀 AI 생태계를 확장한다는 전략이다. 특히 카카오는 이를 단순한 AI 기능이 아닌 새로운 수익 모델로 육성하겠다는 청사진도 제시했다. 카카오는 AI 에이전트가 주문과 결제 등 실제 거래를 수행하면서 발생하는 거래 수수료와 AI 구독 서비스를 주요 수익원으로 삼고, AI가 이용자의 관심사와 구매 의도를 보다 정교하게 파악하면서 새로운 형태의 AI 광고 사업도 추진할 계획이다. 정 대표는 "에이전틱 AI 시대에는 누가 더 뛰어난 모델을 만드는가보다 AI를 얼마나 자연스럽게 이용자의 일상에 녹여내고 실제 행동까지 연결할 수 있는지가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "오는 2028년에는 톡비즈 내 AI 관련 매출 비중이 두 자릿수 수준까지 빠르게 확장되면서 AI는 톡비즈 성장 재점화의 핵심이자 주요 매출원으로 자리 잡을 것으로 전망"이라고 말했다. AI 광고 사업도 새로운 성장축으로 제시했다. 현재 디스플레이 광고 중심인 광고 사업을 AI 기반 검색·추천 광고까지 확대한다는 구상이다. AI가 이용자의 대화 맥락과 관심사, 구매 의도를 이해해 기존 키워드 검색을 넘어서는 광고를 제공할 수 있다는 설명이다. 카카오는 AI 사업 확대를 위해 AI 인프라 사업에는 직접 뛰어들지 않겠다는 점도 분명히 했다. 최근 국내 정보통신기술(ICT) 업계가 AI 데이터센터(AIDC)와 GPU 클라우드 구축 경쟁에 나서고 있지만, 카카오는 대규모 설비 투자보다 서비스 경쟁력 확보에 집중하겠다는 전략이다. 정 대표는 "카카오는 그동안 이용자의 일상에 깊이 쓰이는 서비스를 만들 수 있는 B2C 역량을 기반으로 성공 방정식을 만들어 왔다"며 "카카오가 AI 시대에 가장 높은 경쟁력을 만들 수 있는 역할은 인프라 레이어가 아니라고 판단했다"고 강조했다. 이어 "이용자가 매일 시장에서 지속적으로 사용하는 AI 서비스를 만들어내는 것이 카카오가 가장 잘할 수 있는 영역이기 때문에 여기에 모든 역량을 집중하는 것이 주주들의 기대에 부합할 본질적인 성장을 만들어낼 가능성이 가장 높다고 판단하고 있다"고 말했다. 카카오는 AI 서비스 이용자 확대에도 자신감을 나타냈다. 현재 카카오톡 내 AI 서비스는 약 1000만명의 월간 활성 이용자(MAU)를 확보한 것으로 추산되며, 연말에는 2000만명까지 확대하는 것을 목표로 하고 있다. 카카오는 카카오톡 기반 AI 서비스 '카나나 인 카카오톡'이 이용자 피드백을 반영해 평균 2주 단위로 기능을 개선하고 있으며, 대화 맥락을 기반으로 한 검색·쇼핑·로컬 서비스 추천 기능에서 높은 만족도를 얻고 있다고 설명했다. 오픈AI와 협력 중인 '챗GPT 포 카카오' 역시 누적 가입자 1300만명을 확보했으며, 이용자당 일평균 발신 메시지 수는 6건, 일평균 체류시간은 8분 수준까지 증가했다. 카카오는 AI 서비스 고도화와 생활형 서비스 연동을 통해 이용자의 반복 사용을 늘리고, 이를 기반으로 본격적인 AI 대중화와 수익화에 나설 계획이다.2026-08-06 11:06:17
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카카오, 2Q 영업익 2770억원 전년 比 36%↑…역대 최대 분기 실적 달성 [경제일보] 카카오가 광고와 커머스, 금융 플랫폼 성장에 힘입어 역대 최대 분기 실적을 달성했다. 핵심 플랫폼인 카카오톡을 중심으로 본업 경쟁력이 회복되면서 시장 전망치를 웃도는 성과를 거뒀다. 카카오는 이를 기반으로 카카오톡 안에서 주문·예약·결제까지 연결하는 '에이전틱 AI'를 새로운 성장축으로 육성해 AI 수익화에 속도를 낸다는 전략이다. 6일 카카오는 올해 2분기 연결 기준 매출 2조985억원, 영업이익 2770억원을 기록했다고 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 9%, 영업이익은 36% 증가하며 모두 역대 분기 최대 실적을 기록했다. 매출과 영업이익 모두 시장 전망치를 웃돈 수치다. 다만 이번 실적은 카카오게임즈가 연결 대상에서 제외되면서 중단영업손익으로 분류된 계속사업 기준으로 작성됐다. 이에 따라 올해 2분기 매출과 영업이익은 계속사업 기준이며, 공시에 기재된 지난해 2분기 연결실적 표는 카카오게임즈 등을 중단영업손익으로 분류하지 않은 기준으로 작성돼 시장의 전망치와 차이가 발생한 것으로 분석된다. 이번 실적은 카카오톡 기반 플랫폼 사업이 견인했다. 플랫폼 부문 매출은 1조2303억원으로 전년 동기 대비 17% 증가했다. 특히 톡비즈 매출은 6432억원으로 12% 성장했다. 광고 사업이 두드러졌다. 톡비즈 광고 및 구독 매출은 3999억원으로 전년 동기 대비 14% 증가했다. 금융 업종 광고주 수요가 이어진 가운데 비즈니스 메시지 매출은 20% 늘었고, 카카오톡 디스플레이 광고 역시 이용자 활동성 확대와 신규 광고 상품 효과로 28% 성장했다. 커머스도 안정적인 성장세를 이어갔다. 선물하기와 톡딜 등을 포함한 통합 거래액은 2조7000억원으로 전년 동기 대비 9% 증가했다. 특히 선물하기 자기 구매 거래액이 39% 늘어나며 전체 커머스 성장을 견인했고, 톡비즈 커머스 매출도 2432억원으로 10% 증가했다. 모빌리티와 페이가 포함된 플랫폼 기타 부문도 실적 개선에 힘을 보탰다. 플랫폼 기타 매출은 5870억원으로 전년 동기 대비 22% 증가했다. 모빌리티는 기존 사업과 라스트마일 물류 사업이 성장했고, 카카오페이는 금융 매출 확대와 결제·플랫폼 서비스의 두 자릿수 성장에 힘입어 역대 최대 분기 매출과 영업이익을 기록했다. 반면 콘텐츠 부문은 상대적으로 완만한 성장세를 보였다. 콘텐츠 매출은 8682억원으로 전년 동기 대비 1% 증가했다. 뮤직 부문은 주요 지식재산권(IP) 공연 확대에 힘입어 8% 성장한 5584억원을 기록했고, 미디어 매출도 제작 작품 증가로 5% 늘어난 991억원을 기록했다. 스토리 부문 매출은 2107억원이었다. 카카오는 카카오톡 이용자 기반도 견조한 흐름을 이어가고 있다고 설명했다. 카카오톡의 올해 2분기 국내 월간 활성 이용자(MAU)는 4963만명으로 5000만명에 근접한 수준을 유지했다. 안정적인 이용자 기반을 바탕으로 광고와 커머스 등 플랫폼 사업의 성장세가 이어지고 있다는 평가다. 카카오는 하반기부터 AI를 본격적인 성장 동력으로 키운다는 계획이다. 카카오톡 안에서 주문·예약·결제 등 일상 서비스를 자연스럽게 연결하는 에이전틱 AI 경험을 순차적으로 도입하고, 이를 새로운 수익화 모델로 발전시킬 방침이다. 이를 위해 커머스와 예약, 여행, 결제 등 다양한 생활 밀착형 서비스 사업자들과 협력을 확대하고, MCP 기반 개방형 플랫폼 '플레이 MCP'를 활용해 AI 생태계도 넓혀 나간다는 전략이다. 카카오는 AI 경쟁력이 단순한 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 넘어 실제 이용자의 행동을 연결하는 서비스 경쟁으로 이동하고 있다고 보고 있다. 카카오톡이라는 국내 최대 생활 플랫폼을 기반으로 AI와 기존 플랫폼 서비스를 결합해 지속 가능한 성장 기반을 확보한다는 구상이다. 정신아 카카오 대표는 "에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 단순히 뛰어난 모델을 만드는 데 그치지 않고, 이용자의 맥락과 의도를 이해해 실제 행동까지 연결하는 데 있다"며 "카카오는 카카오톡이라는 일상적 이용자 접점과 그동안 축적해온 기술·서비스 생태계를 기반으로, 전 국민이 자신만의 AI 에이전트를 자연스럽게 활용하는 시대를 앞당기겠다"고 말했다.2026-08-06 08:25:59
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안랩, 아태 엔드포인트 보안 '경쟁전략 리더십'…국내 1위에서 지역으로 [경제일보] 안랩이 아시아·태평양 엔드포인트 보안 부문에서 경쟁전략 리더십 기업으로 처음 선정됐다. 국내 시장 평가에 머물던 무대가 지역 전체로 넓어졌다. 안랩은 시장조사기관 프로스트앤드설리번의 2026 베스트 프랙티스에서 아시아·태평양 엔드포인트 보안 부문 경쟁전략 리더십 기업에 이름을 올렸다고 5일 밝혔다. 2019년부터 지난해까지 7년 연속 올해의 한국 엔드포인트 보안기업으로 뽑힌 데 이은 결과다. 평가 근거로는 제품을 따로 파는 방식에서 벗어난 점이 먼저 꼽혔다. 엔드포인트를 포함한 여러 보안 기능을 하나의 플랫폼으로 묶어 운영하는 전략, 위협 인텔리전스를 제품과 서비스 전반에 연결해 새로운 공격 기법을 빠르게 반영하는 구조가 차별화 요소로 제시됐다. 비비엔 푸아 프로스트앤드설리번 산업 애널리스트는 안랩이 AI 중심 통합 보안 플랫폼 전략으로 고객의 보안 가시성과 운영 효율을 높이는 데 기여하고 있다고 평가했다. 평가 내용은 실적 흐름과 맞물린다. 안랩의 2분기 연결 매출은 713억원, 영업이익은 54억원으로 전년 동기보다 각각 14.5%, 55.6% 늘었다. 상반기 누계로는 매출 1304억원, 영업이익 73억원이다. 사우디아라비아 합작법인 라킨을 축으로 한 해외 매출이 두 자릿수 증가했고, 국가 망보안체계(N²SF)와 제로트러스트 관련 제품군은 세 자릿수 성장률을 기록했다. 이번 수상이 짚은 플랫폼 전략과 AI 적용이 실제로 팔리는 제품에서 나오고 있다는 뜻이다. 다만 2분기 순이익은 64억원으로 52% 줄었다. 지난해 같은 기간 금융자산 평가이익이 대규모로 반영되면서 비교 기준이 높아진 데 따른 것으로, 본업과는 무관하다. 강석균 안랩 대표는 "국내를 넘어 아시아·태평양 엔드포인트 보안시장 전체를 대상으로 경쟁력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "에이전틱 AI 기반 플랫폼 전략을 중심으로 글로벌 고객이 신뢰하는 통합 보안기업으로 성장하겠다"고 말했다.2026-08-05 15:21:14
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