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GPU 고객 넘어 전략 파트너로… 네이버클라우드, 엔비디아 AI 생태계 합류
[경제일보] 엔비디아가 네이버클라우드를 글로벌 AI 인프라 생태계의 핵심 파트너로 공식 지목하며 양사 협력이 새로운 국면에 접어들고 있다. 단순 GPU 공급 관계를 넘어 초거대 인공지능(AI) 모델과 클라우드, 피지컬 AI, 소버린 AI까지 협력 범위를 확대하면서 네이버클라우드가 엔비디아의 차세대 'AI 팩토리' 전략을 구현할 아시아 핵심 거점으로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 2일 네이버클라우드는 대만에서 열린 엔비디아 클라우드 파트너 서밋(NCP 서밋)에 참가해 엔비디아와의 AI 팩토리 구축 협력 방향을 공개했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이날 AI 인프라부터 서비스까지 전 영역을 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 엔비디아의 AI 팩토리 전략을 함께 추진하겠다고 밝혔다. 이번 발표는 하루 전 열린 엔비디아 GTC 타이베이 2026 기조연설과 맞물리며 더욱 주목받고 있다. 당시 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 글로벌 AI 클라우드 사업자 사례를 소개하는 과정에서 네이버클라우드를 직접 언급했다. 특히 발표 맥락상 네이버클라우드는 단순 엔비디아 GPU 구매 고객이 아닌 AI 인프라 운영 사업자 그룹으로 분류됐다. 이날 화면에는 미국의 코어위브, 네비우스, 영국의 엔스케일 등 최근 AI 인프라 시장 성장의 대표 수혜 기업들이 함께 소개됐다. 이들 기업은 엔비디아 GPU와 소프트웨어 스택을 기반으로 AI 데이터센터를 구축하고 기업 고객에게 AI 서비스를 제공하는 사업 모델을 운영하고 있다. AI 팩토리는 대규모 GPU 인프라와 데이터센터, 초거대 AI 모델, 애플리케이션 서비스를 통합 운영하는 차세대 AI 생산 체계다. 엔비디아는 최근 GPU 제조사를 넘어 AI 인프라 플랫폼 기업으로의 전환을 선언하며 글로벌 클라우드 사업자들과 협력을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 국내에서 AI 모델과 클라우드, 데이터센터를 모두 보유한 사업자 중 하나로 꼽힌다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 개발하고 있으며 네이버클라우드를 통해 기업용 AI 서비스를 제공하고 있다. 또한 데이터센터 '각 세종'을 기반으로 AI 인프라 경쟁력도 강화하고 있다. 이번 협력은 인프라 영역을 넘어 AI 모델 개발 분야로도 확대된다. 네이버클라우드는 엔비디아의 개방형 대규모 언어 모델(LLM) '네모트론 3 울트라'를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화할 계획이다. 양사는 초거대 언어 모델 최적화와 원천 기술 공동 연구도 추진한다. 앞서 네이버클라우드는 지난 3월 엔비디아의 피지컬 AI 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 활용해 서울의 실제 환경을 디지털 공간에 구현한 '서울 월드 모델'을 공개한 바 있다. 서울 전역에서 수집한 120만장의 파노라마 이미지와 국내 지도 데이터를 학습시켜 실제 도로 환경과 공간 구조를 구현한 모델로 피지컬 AI 분야 협력도 진행하고 있다. 이번 협력은 향후 소버린 AI 시장 확대와도 연결될 것으로 전망된다. 네이버는 일본과 중동, 동남아시아 등 해외 시장을 대상으로 소버린 AI 사업을 추진하고 있으며 엔비디아 역시 각국 정부와 기업이 자체 AI 인프라를 구축할 수 있도록 지원하는 전략을 강화하고 있다. 특히 젠슨 황 CEO가 오는 8일 경기 성남시 판교 네이버 1784 사옥을 방문할 것으로 알려지면서 양사 협력은 더욱 구체화될 전망이다. 네이버 창업자인 이해진 이사회 의장과 황 CEO의 회동도 예정된 것으로 알려졌다. 양사는 해당 만남을 통해 글로벌 AI 팩토리 구축 사업과 소버린 AI 사업 확대 방안, 아시아 지역 AI 인프라 협력 전략 등을 논의할 것으로 예상된다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "AI 산업의 패러다임이 모델 중심에서 대규모 인프라를 안정적으로 운영하는 추론 중심의 AI 팩토리 시대로 이동하고 있다"며 "엔비디아와의 협력은 단순한 GPU 공급자와 고객의 관계를 넘어 함께 AI 기술을 개발하고 글로벌 AI 생태계를 확장하는 전략적 결정이며, 향후 아시아 시장의 폭발적인 AI 수요를 뒷받침하는 핵심 공급자이자 독보적인 'AI 인프라 허브'로 자리매김할 것"이라고 말했다.
2026-06-02 10:50:07
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AI 시대 대학 보안 '비상'...SK쉴더스, 360개 대학 대상 보안 협력 확대
[경제일보] SK쉴더스가 대학 사이버보안 강화 사업을 확대한다. 최근 대학이 학사 정보와 연구 데이터, 개인정보를 보유한 주요 공격 표적으로 떠오르면서 교육기관을 대상으로 한 보안 수요가 커지자 전국 대학과 협력 체계를 구축하고 맞춤형 보안 서비스 제공에 나선 것으로 풀이된다. 2일 SK쉴더스는 한국교육정보화재단, 이스케이프솔루션과 전국 대학의 사이버보안 강화를 위한 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 세 기관은 보안 위협 정보 공유와 보안 정책 수립, 보안 서비스 확대 등을 통해 대학 교육 및 연구 환경의 보안 수준을 높인다는 계획이다. 최근 대학은 학생과 교직원 개인정보는 물론 연구 성과와 산학협력 데이터, 국가 연구개발(R&D) 관련 정보 등을 대규모로 보유하면서 해커들의 주요 표적으로 부상하고 있다. 대학 특성상 개방형 네트워크 환경을 운영하는 경우가 많고 다양한 이용자가 동시에 접속하는 구조를 갖추고 있어 보안 관리 난도가 높은 것으로 평가받는다. SK쉴더스 화이트해커 조직 'EQST'에 따르면 지난해 랜섬웨어 공격으로 다크웹에 공개된 교육 분야 데이터는 총 330건으로 집계됐다. 이는 전년 대비 약 26% 증가한 수치이며, 공격 대상도 단순 개인정보 탈취를 넘어 연구 데이터와 내부 문서, 시스템 마비를 노린 형태로 확대되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 협약을 통해 한국교육정보화재단 회원교 약 360개 대학은 최신 보안 위협 정보와 취약점 정보를 제공받을 수 있게 된다. SK쉴더스와 이스케이프솔루션은 대학 환경에 적합한 보안 서비스와 상품 개발, 공동 프로모션 등을 추진할 예정이다. SK쉴더스는 대학 특성을 고려한 MDR(관리형 탐지 및 대응), ASM(공격 표면 관리), 모의해킹, 보안 컨설팅 등을 제공한다. 보안 인력이 부족한 대학을 위해 AI 기반 보안관제 플랫폼 '시큐디움'을 중심으로 24시간 365일 관제 체계를 운영하고, 침해사고 대응 전문 조직 '탑서트(Top-CERT)'와 연계해 위협 탐지 및 대응을 지원할 계획이다. 업계에서는 AI 기술 발전이 공격과 방어 양측에 모두 활용되면서 교육기관의 보안 수요가 더욱 증가할 것으로 보고 있다. 대학이 AI 연구와 데이터 활용의 핵심 거점으로 자리 잡고 있는 만큼 보안 투자가 필수 요소로 떠오르고 있는 것으로 분석된다. 특히 정부와 공공기관을 중심으로 디지털 전환이 가속화되면서 교육 분야 역시 보안 체계 고도화 요구가 커지고 있다. 대학이 보유한 연구 자산과 개인정보의 가치가 높아지는 가운데 사이버 위협 대응 역량 확보가 대학 경쟁력과 직결되는 요소로 부상하고 있는 것이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장 부사장은 "대학은 핵심 연구성과와 민감한 개인정보가 집약된 공간으로 보안 체계 고도화의 필요성이 더욱 커지고 있다"며 "SK쉴더스가 보유한 사이버보안 관제 및 대응 역량과 AI 기술을 결합해 대학 환경에 최적화된 서비스를 제공하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 학습 및 연구 환경 조성에 기여하겠다"고 말했다.
2026-06-02 09:55:23
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노타, 엔비디아 무대서 '현장 AI' 비전 제시…피지컬 AI 공략 속도
[경제일보] AI 모델 경량화·최적화 기업 노타가 엔비디아 아시아태평양 파트너 행사에서 피지컬 AI 시대의 엣지 AI 비전을 공유했다. AI가 클라우드 안에 머무는 것을 넘어 도시와 도로, 항만, 산업 현장에서 실시간으로 작동하는 흐름이 빨라지는 가운데 노타의 온디바이스 AI 최적화 기술이 주목받고 있다. 노타는 김태호 최고기술책임자(CTO) 겸 공동창업자가 대만에서 열린 ‘NVIDIA APAC Robotics and Edge AI Partner Day’에 초청돼 패널 토크에 참여했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 컴퓨텍스 2026 기간 중 엔비디아가 개최한 아시아태평양 지역 파트너 행사로, 로보틱스와 엣지 AI 분야 주요 기업들이 피지컬 AI와 스마트 공간 지능화 방향을 논의하는 자리로 마련됐다. 김 CTO가 참여한 패널 토크 주제는 ‘How Physical AI is Helping Transform Smart Spaces’였다. 세션에서는 도시, 도로, 항만, 산업 현장 등 실제 공간에서 AI가 상황을 실시간으로 인지하고 판단하며 대응하는 기술 흐름이 다뤄졌다. 카메라 등 현장 인프라에서 수집되는 데이터를 AI가 분석해 사고 예방, 안전 관리, 운영 효율화로 연결하는 방식이다. ◆ 피지컬 AI 핵심은 ‘현장 가까운 AI’ 노타는 이번 패널에서 온디바이스 AI와 엣지 AI 최적화 기술의 중요성을 강조했다. 엣지 AI는 데이터를 모두 클라우드로 보내 처리하는 대신 카메라, 로봇, 교통 인프라, 산업 장비 등 현장 가까운 기기에서 AI를 구동하는 방식이다. 네트워크 지연을 줄이고 개인정보 보호 부담을 낮추며, 통신 환경이 불안정한 현장에서도 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 특히 스마트시티와 산업공간에서는 실시간성이 중요하다. 사고 위험을 감지하거나 작업자 안전을 확인하는 과정에서 AI 판단이 늦어지면 실제 대응 효과가 떨어질 수 있다. 노타는 AI 모델을 작고 효율적으로 최적화해 제한된 연산 자원과 전력 환경에서도 AI가 안정적으로 작동하도록 하는 기술을 보유하고 있다. 노타는 스마트 공간이 단순한 데이터 수집 공간에서 AI가 맥락을 이해하고 의사결정을 보조하는 지능형 공간으로 진화하고 있다고 봤다. 비전 언어 모델(VLM)과 비전 AI 에이전트가 발전하면서 영상 데이터는 단순 관제 대상을 넘어 현장 상황을 요약하고 보고하며 운영자의 판단을 돕는 핵심 데이터로 활용되고 있다. ◆ 엔비디아 생태계 협력 확대 이번 패널 참여는 노타가 엔비디아 생태계 안에서 쌓아온 협력 흐름을 피지컬 AI와 로보틱스 영역으로 넓히는 계기로 평가된다. 노타는 앞서 엔비디아 커넥트 파트너로 선정됐고 지난 4월 엔비디아 네모트론 해커톤에서 대상과 트랙 1위를 차지하며 AI 최적화 역량을 선보였다. 엔비디아가 최근 로보틱스와 엣지 AI, 피지컬 AI를 차세대 성장축으로 강조하고 있다는 점도 의미가 있다. 로봇과 드론, 스마트시티, 산업 자동화가 확산될수록 현장에서 작동하는 AI 모델의 효율성과 안정성은 중요한 경쟁력이 된다. 노타 입장에서는 엔비디아 젯슨 등 엣지 AI 플랫폼과 연계한 최적화 기술을 글로벌 파트너들에게 알릴 수 있는 기회다. 다만 피지컬 AI 시장 확대를 위해서는 실제 현장 적용 사례 확보가 필요하다. AI 모델 최적화 기술이 도시·교통·산업 현장에서 비용 절감, 운영 효율화, 안전 개선 효과로 이어져야 사업성이 커진다. 노타가 글로벌 파트너들과의 협력을 통해 엣지 AI 레퍼런스를 얼마나 빠르게 늘리느냐가 향후 성장의 핵심 변수가 될 전망이다. 김태호 노타 CTO 겸 공동창업자는 “피지컬 AI 시대에는 AI가 디지털 공간을 넘어 실제 물리 환경에서 상황을 인지하고 판단하며 대응하는 역량이 중요해지고 있다”며 “노타는 온디바이스 AI 최적화 기술을 기반으로 도시, 교통, 산업 현장에서 실시간으로 작동하는 엣지 AI 구현에 집중해왔으며 앞으로도 글로벌 파트너들과 함께 로보틱스와 엣지 AI 생태계 확산에 기여하겠다”고 말했다.
2026-06-02 09:21:28
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젠슨 황이 다시 띄운 SKT…피지컬 AI 협력사로 존재감 확대
[경제일보] SK텔레콤(대표이사 CEO 정재헌)이 엔비디아의 피지컬 AI 전략에서 제조 분야 주요 협력사로 다시 이름을 올렸다. SK하이닉스 반도체 공장에 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈 기술을 적용한 사례가 공개되면서 SKT의 AI 사업이 통신을 넘어 제조·산업 현장으로 확장되고 있다. SKT는 1일(현지시각) 대만에서 열린 ‘GTC 타이베이’ 기조연설에서 제조 피지컬 AI 분야 엔비디아 주요 협력 파트너로 소개됐다고 밝혔다. GTC는 엔비디아가 주최하는 AI·GPU 콘퍼런스다. 이번 GTC 타이베이는 글로벌 IT 전시회 컴퓨텍스와 연계해 열렸다. 기조연설 영상에는 SKT가 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 팹에 디지털 트윈을 적용한 사례가 담겼다. 옴니버스는 디지털 트윈과 3D 시뮬레이션을 위한 엔비디아의 협업 플랫폼이다. 실제 공장과 설비를 가상 공간에 구현하고, 공정 변경이나 설비 배치 영향을 사전에 검증하는 데 활용된다. ◆ 반도체 팹, 피지컬 AI 실증 무대로 부상 이번 사례가 주목받는 이유는 반도체 팹이 제조 현장 중에서도 가장 복잡한 공간으로 꼽히기 때문이다. 대규모 3D 데이터와 복잡한 설비 구조, 미세한 공정 조건이 맞물려 있어 단순 시각화 수준의 디지털 트윈으로는 운영 효율을 높이기 어렵다. AI가 공장의 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화해야 실질적인 효과를 낼 수 있다. SK하이닉스는 ‘자율형 공장 2030’ 구축을 목표로 지난해 SKT와 반도체 팹 대상 디지털 트윈 기술 검증을 완료했다. 향후 단계적으로 상용화를 추진할 계획이다. 자율형 팹은 오퍼레이션 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈을 세 축으로 삼아 공장이 스스로 학습하고 의사결정하는 제조 환경을 구현하는 것이 핵심이다. SKT는 엔비디아의 에이전트 툴킷을 활용해 제조 현장의 설비와 공간 구조 데이터를 디지털 트윈 환경에 맞게 자동화·지능화해 처리하는 ‘에이전틱 디지털 트윈 모델링’ 기술을 개발했다. 이를 통해 데이터 변환, 장면 최적화, 성능 개선 등 디지털 트윈 구축·운영 과정의 효율을 높일 수 있다는 설명이다. ◆ AI 풀스택 사업자로 제조 영역 확장 SKT가 젠슨 황 CEO의 기조연설에 등장한 것은 지난 3월 미국 산호세 GTC 2026에 이어 두 번째다. 당시 SKT는 테크맨 로봇, 보스턴 다이내믹스 등 글로벌 로봇·AI 기업들과 함께 전략적 파트너로 소개됐다. 이번 GTC 타이베이 재등장은 SKT가 피지컬 AI 분야에서 일회성 협력사가 아니라 지속적인 제조 AI 파트너로 자리 잡고 있음을 보여준다. SKT는 현재 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합해 대규모 3D 장면의 로딩 속도와 실행 성능, GPU·메모리 사용 효율을 개선하는 방향으로 플랫폼을 고도화하고 있다. 이를 기반으로 AI 인프라, 모델, 서비스까지 아우르는 풀스택 AI 사업자로 공공·기업 시장 공략을 확대한다는 방침이다. 남은 과제는 기술 검증을 실제 제조 현장 성과로 연결하는 일이다. 디지털 트윈은 공정 시행착오를 줄이고 설비 운영 효율을 높일 수 있지만 현장 데이터 품질과 시스템 연동성, 보안, 운영 안정성이 함께 뒷받침돼야 한다. SKT가 반도체 팹에서 검증한 기술을 다른 제조 산업으로 확장할 수 있을지가 향후 사업화의 핵심 변수가 될 전망이다. 마이크 가이어 엔비디아 인더스트리얼 디지털 트윈 총괄은 “반도체 팹은 대규모 3D 데이터, 복잡한 설비 구조, 고도의 최적화 요구가 결합된 가장 까다로운 제조 환경 중 하나”라며 “SKT는 이러한 환경에서 엔비디아 옴니버스 에이전트 툴킷을 실제 산업 현장에 적용하고 검증할 수 있는 높은 수준의 기술 역량을 보여줬다”고 밝혔다. 조익환 SKT 피지컬 AI 담당은 “SKT는 엔비디아와의 협력을 통해 제조 디지털 트윈이 단순한 3D 시각화를 넘어, AI가 제조 현장의 대규모 3D 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화할 수 있음을 확인했다”며 “앞으로도 반도체를 비롯한 다양한 제조 산업에서 엔비디아와 함께 피지컬 AI 기술 파트너로서 역할을 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026-06-01 14:51:46
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AI 다음은 SI…삼성SDS·LG CNS·현대오토에버 동반 강세
[경제일보] 국내 대표 시스템통합(SI) 기업들이 인공지능(AI) 인프라 성장 기대감에 주식시장에서 재평가를 받고 있다. 삼성SDS와 LG CNS가 AI 데이터센터와 피지컬 AI 수혜주로 부각된 데 이어 현대오토에버도 현대차그룹 로보틱스·소프트웨어 전환의 핵심 축으로 주목받고 있다. 1일 네이버증권의 장중 시세에 따르면 삼성SDS는 이날 오전 11시4분 기준 전 거래일 대비 25.59% 오른 37만5500원에 거래됐다. LG CNS는 오전 10시52분 기준 22.85% 상승한 13만9800원에 거래됐고, 현대오토에버는 오전 11시 기준 4.30% 오른 97만1000원을 기록했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한 기대감으로 AI 관련주 전반에 매수세가 유입된 가운데 AI 인프라 구축과 운영을 담당하는 IT서비스 기업들로 투자심리가 확산되는 모습이다. ◆ AI 인프라 투자, SI 기업 재평가 촉발 삼성SDS 강세의 핵심은 AI 인프라 투자 기대다. 삼성SDS는 2031년까지 AI 인프라, AX·AI 서비스, AI 플랫폼·솔루션, 인수합병(M&A) 등에 총 10조원을 투자하겠다는 계획을 제시했다. 이 가운데 AI 인프라 투자만 5조원 규모로 알려졌다. 구미 AI 데이터센터, 국가 AI 컴퓨팅센터, 신규 데이터센터 신설과 기존 설비 고도화 등이 주요 투자 대상으로 거론된다. AI 확산은 단순히 반도체와 서버 수요만 키우는 것이 아니다. 기업이 AI를 실제 업무에 적용하려면 클라우드 운영, 데이터센터 구축, GPU 자원 관리, 데이터 보안, 업무 시스템 연동이 함께 필요하다. 이 영역은 전통적으로 SI 기업들이 강점을 가져온 분야다. 삼성그룹 내 인공지능전환(AX)이 확대될수록 삼성SDS의 클라우드 운영과 데이터센터, GPU 서비스 수요가 늘어날 수 있다는 기대가 주가에 반영되고 있다. LG CNS는 피지컬 AI 흐름과 맞물려 있다. 최근 LG그룹주 강세의 키워드는 AI가 로봇과 제조 현장으로 확장되는 피지컬 AI다. LG CNS는 지난 5월 로봇 학습과 운영을 통합 관리하는 로봇전환(RX) 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 공개했다. 이 플랫폼은 로봇 학습 데이터를 수집·검증하는 기능과 제조사가 다른 로봇을 통합 관제하는 기능을 갖춘 것으로 소개됐다. 피지컬 AI는 화면 속 챗봇을 넘어 현실 공간에서 움직이는 로봇과 설비를 AI가 제어하는 흐름이다. 이 과정에서는 로봇 자체 성능 못지않게 현장 데이터를 모으고, 가상환경에서 학습·검증하고, 실제 공장·물류센터 운영 시스템과 연결하는 역량이 중요하다. 제조실행시스템(MES), 전사적자원관리(ERP), 클라우드, 관제 플랫폼을 다뤄온 LG CNS가 RX 시장에서 주목받는 이유다. ◆ 현대오토에버, 로보틱스·SDV 수혜주로 부상 현대오토에버에 대한 시장 시선도 빠르게 달라지고 있다. 현대차그룹이 소프트웨어중심차량(SDV), 자율주행, 스마트팩토리, 휴머노이드 로봇 투자를 확대하면서 그룹 내 소프트웨어 전문 계열사인 현대오토에버의 역할이 커질 것이라는 기대가 커지고 있다. 현대차그룹은 로보틱스와 제조 자동화 확대를 추진하고 있다. 이 과정에서 로봇 데이터 수집·관리, 공장 운영 최적화, 차량 소프트웨어, 클라우드 기반 관제 시스템 등 소프트웨어 인프라가 필수로 따라붙는다. 현대오토에버는 기존 차량용 소프트웨어와 그룹 IT 운영을 넘어 로봇 운영 플랫폼과 스마트팩토리 시스템까지 사업 영역을 넓힐 수 있는 위치에 있다. 증권가도 현대오토에버를 성장성과 수익성 측면에서 주목하고 있다. 하나증권은 최근 6월 주식시장 전망 보고서에서 향후 성장률과 수익성 순위를 감안할 때 시가총액 순위가 상승할 수 있는 기업군 중 하나로 현대오토에버를 꼽았다. 한국은행의 기준금리 인상 가능성이 시장 변수로 떠오른 상황에서도 실적 성장과 수익성을 갖춘 기업에 대한 선별적 관심이 이어질 수 있다는 분석이다. 다만 SI 기업들의 주가 급등이 실적으로 확인되기까지는 시간이 필요하다. AI 인프라와 피지컬 AI는 중장기 성장성이 큰 분야지만 초기에는 데이터센터 투자비, GPU 조달 비용, 플랫폼 개발비, 고객사의 실제 도입 속도가 변수로 작용한다. 금리 인상 가능성이 커질 경우 고성장주 전반의 밸류에이션 부담도 커질 수 있다. 결국 관건은 기대를 수주와 매출로 얼마나 빨리 전환하느냐다. 삼성SDS는 AI 인프라 투자와 그룹 AX 수요를 실적 성장으로 연결해야 하고 LG CNS는 피지컬웍스를 실제 제조·물류 현장 레퍼런스로 확장해야 한다. 현대오토에버는 현대차그룹의 로보틱스·SDV 전략 안에서 소프트웨어 플랫폼 역할을 구체화해야 한다. AI 투자 열풍이 반도체와 전력기기에서 클라우드, 데이터센터, 로봇 운영, 그룹 디지털전환으로 확산되면서 SI 기업의 산업적 위치도 달라지고 있다. 과거 SI 기업이 시스템을 구축해주는 후방 지원자였다면 이제는 AI 인프라와 피지컬 AI를 실제 기업 현장에 연결하는 실행 파트너로 재평가받는 흐름이다. 주가의 추가 상승 여부는 이 기대가 구체적인 수주와 영업이익 개선으로 이어지는지에 달려 있다.
2026-06-01 11:18:22
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NC AI·포스코DX, 로봇 AI브레인 공동 개발 맞손
피지컬 AI 선도기업 NC AI가 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발 및 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 사진은 협약식에서 왼쪽부터 김민재 NC AI CTO, 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장.[사진=NC AI] [경제일보] NC AI가 포스코DX와 손잡고 다양한 로봇에 적용할 수 있는 인공지능(AI) 브레인 개발에 나선다. 로봇이 단순 반복 작업을 넘어 주변 상황을 인식하고 스스로 판단하는 ‘피지컬 AI’ 기술 개발을 본격화하겠다는 구상이다. NC AI는 지난 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model) 공동 개발과 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 성남 판교 NC AI 본사에서 열렸으며 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO), 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장 등 양사 주요 관계자가 참석했다. ◆ 피지컬 AI 경쟁, 로봇의 ‘두뇌’로 이동 이번 협력은 글로벌 AI 경쟁의 무게중심이 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 움직이는 피지컬 AI로 확장되는 흐름과 맞닿아 있다. 그동안 로봇은 정해진 공정에서 반복 작업을 수행하는 자동화 장비에 가까웠다. 하지만 제조·물류·국방·서비스 현장에서는 예측하기 어려운 상황을 스스로 인식하고 판단하는 로봇 수요가 커지고 있다. 글로벌 시장에서도 로봇 파운데이션 모델과 VLA 모델 연구가 빠르게 확산되고 있다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 다양한 환경과 작업을 이해하도록 돕는 범용 AI 모델이다. VLA 모델은 시각, 언어, 행동 데이터를 함께 처리해 로봇이 “무엇을 보고, 어떤 지시를 이해하며, 어떻게 움직일지”를 연결하는 기술이다. 사람으로 치면 눈과 언어 이해, 행동 판단을 하나의 두뇌 체계로 묶는 방식이다. 양사는 이번 협약을 통해 로봇 파운데이션 모델 공동 연구, 시각·언어·행동 통합 VLA 모델 최적화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경 구축, 로봇 지능화 기술 검증, 운영 안정화와 기술 지원 등을 함께 추진한다. 핵심은 특정 로봇 한 종류가 아니라 다양한 로봇에 적용할 수 있는 범용 로봇 AI 모델을 개발하는 데 있다. ◆ 산업 현장 실증이 성패 가른다 기존 로봇은 사전에 입력된 작업을 빠르고 정확하게 반복하는 데 강점이 있지만, 작업 환경이 바뀌거나 돌발 상황이 발생하면 대응력이 떨어진다. 산업 현장에서 로봇 활용 범위가 넓어질수록 단순 제어 기술보다 현장을 이해하는 AI 판단 기술이 중요해지는 이유다. NC AI는 차세대 로봇 파운데이션 모델의 핵심 기술인 VLA 모델 최적화와 디지털 트윈 환경 구축에 역량을 집중한다. 디지털 트윈은 현실 산업 현장을 가상공간에 정밀하게 구현해 로봇 AI를 미리 훈련하고 검증하는 기술이다. 실제 현장에 투입하기 전 수많은 상황을 가상환경에서 반복 실험할 수 있어 안전성과 효율성을 높이는 데 유리하다. 포스코DX는 자동화와 로보틱스 엔지니어링 역량을 바탕으로 디지털 트윈 기반 테스트 환경 구성과 기술 실증을 지원한다. 특히 제조·제철 등 복잡하고 위험도가 높은 산업 현장에서 축적한 자동화 운영 경험은 로봇 AI의 실사용 가능성을 검증하는 데 중요한 기반이 될 수 있다. NC AI는 앞서 포스코DX 등이 참여하는 독자 AI 파운데이션 모델 컨소시엄을 구성한 데 이어, 현대로템과 국방 피지컬 AI 관련 국책 연구개발 과제에도 참여하고 있다. 이번 포스코DX와의 협력은 제조·산업 현장으로 피지컬 AI 적용 범위를 넓히는 흐름으로 읽힌다. 다만 범용 로봇 AI가 실제 산업 현장에 안착하기 위해서는 기술 검증과 안전성 확보가 필수다. 로봇이 낯선 환경에서 자율적으로 움직이기 위해서는 데이터 품질, 시뮬레이션 정확도, 현장 장비와의 연동성, 장애 상황 대응 체계가 함께 갖춰져야 한다. 양사의 협력이 단순 연구를 넘어 실제 현장 실증과 상용 모델 확보로 이어지는지가 앞으로의 핵심 변수가 될 전망이다. 김민재 NC AI CTO는 “범용 로봇 기술은 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 차세대 AI 기술로 빠르게 발전하고 있다”며 “포스코DX와의 협력을 통해 로봇 AI 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장을 목표로 범용 피지컬 AI 생태계를 함께 선도해 나갈 것”이라고 말했다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 “전문기술 보유 기업과의 지속적인 협력을 통해 로봇제어·운영 플랫폼 등 핵심 솔루션을 내재화하고 고위험·고강도 현장의 자동화 기술 수준을 높여가고 있다”며 “이번 협력을 통해 범용 로봇의 산업현장에서의 활용 가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.
2026-05-31 13:01:00
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맛집 리뷰도 쇼핑 후기도 AI가 쓴다…플랫폼 '진짜 사용자' 찾기 전쟁
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 온라인 플랫폼들이 새로운 골칫거리를 안게 됐다. 쇼핑 후기와 맛집 리뷰, 블로그 글, 커뮤니티 댓글까지 AI가 자동 생성한 콘텐츠가 빠르게 늘어나면서 플랫폼 신뢰도가 흔들릴 수 있다는 우려가 커지고 있다. 특히 생성형 AI가 실제 사람과 유사한 문체와 감정 표현까지 구현하면서 기존 매크로 홍보글보다 탐지가 어려워지고 있어 플랫폼 업계 전반에 비상이 걸린 분위기다. 30일 업계에 따르면 최근 온라인 쇼핑몰과 배달앱, 숙박 플랫폼, 포털 커뮤니티 등에서는 생성형 AI를 활용한 후기·댓글 작성 사례가 급증하고 있는 것으로 알려졌다. 단순 반복 문장이 많았던 기존 광고성 리뷰와 달리 생성형 AI는 자연스러운 말투와 구체적인 상황 묘사까지 가능해 실제 이용자 경험과 구분하기 어려운 수준까지 발전하고 있는 것으로 알려졌다. 특히 AI는 짧은 시간 안에 대량의 콘텐츠를 생성할 수 있다는 점에서 플랫폼 운영 부담을 키우고 있다. 기존에는 사람이 직접 작성해야 했던 후기나 댓글을 AI가 자동 생성하면서 특정 상품이나 식당, 서비스에 대한 여론을 인위적으로 형성하는 사례가 늘어날 가능성이 커졌기 때문이다. 후기와 리뷰 기반 플랫폼일수록 영향은 더욱 크다. 온라인 쇼핑몰과 배달앱, 숙박 플랫폼은 이용자 후기와 평점이 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 구조다. 실제 이용 경험이 아닌 AI 생성 콘텐츠가 대량 유입될 경우 플랫폼 전체 신뢰도가 흔들릴 수 있다는 우려가 나오고 있다. 블로그와 커뮤니티 중심 플랫폼 역시 상황은 비슷하다. 검색 최적화(SEO)를 노린 AI 생성 글이 빠르게 늘어나면서 실제 경험 기반 정보와 광고성 콘텐츠를 구분하기 어려워지고 있다는 지적이다. 특히 맛집과 여행, 육아, IT 제품 리뷰 등 정보 탐색 수요가 높은 분야를 중심으로 AI 활용 사례가 확대되고 있는 것으로 알려졌다. 플랫폼 기업들은 대응 체계 마련에 나서고 있다. 단순 키워드 반복이나 문장 패턴 탐지 수준을 넘어 작성 이력과 활동 패턴, 계정 신뢰도 등을 종합적으로 분석하는 방식으로 AI 생성 콘텐츠 탐지 기술을 고도화하고 있는 것이다. 단순히 글 내용만 보는 것이 아니라 실제 이용자가 얼마나 정상적인 활동 패턴을 보였는지, 지속적으로 콘텐츠를 생산해왔는지 등을 종합적으로 판단 기준에 반영하고 있다. AI 검색 환경에서 창작자 신뢰도와 활동 패턴을 중요하게 보고 있는 것이다. 생성형 AI 확산은 플랫폼 산업의 핵심 가치였던 '사용자 경험 기반 정보'의 의미까지 흔들고 있다. 플랫폼들이 AI 생성 콘텐츠 범람 속에서 얼마나 신뢰를 유지할 수 있을지가 향후 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 떠오르고 있다. 김상범 네이버 검색 플랫폼 부문장은 "글 단위로 보는 것이 아니라 실제로 이 글을 쓴 사람이 네이버에서 얼마나 정상적인 패턴으로 활동을 했는가, 정상적인 패턴으로 글을 썼는가가 그 글을 선택하는 기준 중 하나가 되고 있다"며 네이버의 플랫폼 관리 전략에 대해 설명했다.
2026-05-30 08:00:00
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연결의 삼성 vs 생활의 LG…차세대 가전 승부처는 '생활 데이터'
[경제일보] 삼성전자와 LG전자가 AI홈 패권을 놓고 맞붙고 있다. 과거 가전시장이 냉장고·세탁기·에어컨 등 개별 제품 경쟁이었다면 AI 시대에는 집 전체를 연결하는 '생활 플랫폼' 경쟁으로 전장이 옮겨가는 모습이다. 가전의 정의가 바뀐다…승부처는 '홈 운영체제' 가전의 정의도 바뀌고 있다. 냉장고는 음식을 보관하고 세탁기는 빨래를 하며 에어컨은 온도를 조절하는 역할에 머물렀지만 이제는 상황이 달라졌다. 최근 가전은 집 안 곳곳에서 데이터를 수집하고 사용자의 생활 패턴을 학습해 공간 전체를 연결하는 플랫폼으로 진화하는 모습이다. 생성형 AI 확산은 가전산업의 경쟁 방정식도 바꾸고 있다. 제품 성능과 가격 경쟁이 중심이던 시장이 생활 데이터와 소프트웨어, 플랫폼 경쟁 중심으로 이동하면서 기업들의 AI홈 전략 역시 새로운 성장축으로 떠오르는 모습이다. 가전업계가 말하는 AI홈 역시 결국 같은 질문으로 귀결된다. "누가 집의 운영체제(OS)를 차지할 것인가." 이 거대한 전환의 중심에는 한국 가전산업을 대표하는 두 기업, 삼성전자와 LG전자가 서 있다. 두 회사 모두 AI홈을 미래 성장동력으로 내세우고 있지만 접근 방식은 사뭇 다르다. 삼성전자는 스마트폰과 TV, 가전, 웨어러블 기기를 하나로 연결하는 초연결 생태계를 구축하는 데 집중하고 있다. 반면 LG전자는 냉장고와 세탁기, 에어컨 등 생활 밀착형 가전에서 축적된 데이터를 기반으로 고객의 일상을 이해하는 '공감지능' 전략을 강화하고 있다. "연결의 삼성" vs "생활의 LG" 같은 AI홈을 이야기하지만 삼성은 연결의 확장을, LG는 생활 경험의 심화를 선택한 셈이다. 업계에 따르면 삼성전자가 꺼내든 승부수는 '초연결'이다. 삼성전자는 스마트싱스(SmartThings)를 중심으로 스마트폰과 TV, 가전, 웨어러블 기기를 하나의 플랫폼으로 통합하는 작업을 진행하고 있다. 집 안 기기뿐 아니라 스마트폰을 통해 집 밖에서 발생하는 데이터까지 연결해 고객 경험을 확장하는 것이 핵심이다. 삼성전자의 가장 강력한 무기는 갤럭시 생태계다. 냉장고와 세탁기만으로는 알 수 없는 사용자의 이동 패턴과 건강 정보, 콘텐츠 소비 습관까지 스마트폰과 스마트워치에서 확보할 수 있다. AI홈이 집 안에 머무르지 않고 고객의 일상 전체로 확장될 수 있는 이유다. 삼성전자가 최근 TV를 AI홈 허브로 진화시키고 보안·에너지·헬스케어 기능을 통합하려는 것도 같은 맥락이다. 반면 LG전자는 다른 길을 선택했다. LG전자는 스마트폰 사업에서 철수했지만 생활가전 분야에서는 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보하고 있다. 냉장고와 세탁기, 건조기, 스타일러, 에어컨 등 고객이 매일 사용하는 생활가전에서 발생하는 데이터를 기반으로 AI홈을 구축하는 전략이다. LG전자가 강조하는 '공감지능(Affectionate Intelligence)' 역시 여기에 초점이 맞춰져 있다. 고객이 언제 잠드는지, 어떤 시간대에 세탁기를 사용하는지, 실내 공기질 변화에 어떻게 반응하는지 등을 학습해 공간 전체를 최적화하는 방식이다. 삼성이 '더 많은 기기를 연결하는 기업'이라면 LG는 '더 깊게 생활을 이해하는 기업'에 가깝다는 평가가 나온다. AI홈 경쟁의 본질은 결국 데이터 흥미로운 점은 양사의 경쟁이 결국 데이터 확보 경쟁으로 수렴된다는 점이다. 과거 가전 시장에서는 제품을 판매하면 기업과 소비자의 관계가 사실상 종료됐다. 하지만 AI홈 시대에는 제품 판매가 끝이 아니라 시작이다. 제품이 집 안에 설치되는 순간부터 고객의 생활 데이터가 축적되고 이를 기반으로 새로운 서비스와 구독 모델, 에너지 관리 서비스 등이 가능해진다. 업계에서는 향후 가전업체의 기업가치 역시 하드웨어 판매량보다 데이터 기반 플랫폼 경쟁력에 따라 달라질 가능성이 높다고 보고 있다. AI홈이 단순한 가전 기능 경쟁이 아니라 플랫폼 비즈니스로 평가받는 이유다. 개인정보와 수익화…넘어야 할 과제도 AI홈 경쟁의 성패를 좌우할 또 다른 변수는 데이터다. AI 서비스가 고도화될수록 기업들은 보다 정교한 생활 데이터를 확보해야 하지만 개인정보 보호와 데이터 활용 범위를 둘러싼 사회적 논란 역시 커질 수 있다. 가전이 단순 제품에서 플랫폼으로 진화할수록 수집되는 데이터 범위도 확대된다. 냉장고·세탁기·에어컨 사용 정보는 물론 에너지 소비 패턴, 재실 여부, 생활 루틴 등 개인 일상과 직결된 정보가 축적될 수 있기 때문이다. AI홈 경쟁이 고도화될수록 개인정보 보호와 데이터 활용 범위를 둘러싼 논의도 확대될 전망이다. 업계에서는 AI 서비스 경쟁력이 결국 데이터 경쟁력으로 연결되는 만큼 소비자 신뢰 확보 여부가 향후 시장 주도권을 가르는 핵심 변수 중 하나가 될 것으로 보고 있다. 서비스 유료화 여부도 향후 시장 확대 과정에서 주목되는 변수다. 현재 삼성전자와 LG전자 모두 대부분의 AI 기능을 무료로 제공하고 있지만 생성형 AI 기반 개인화 서비스가 고도화될수록 수익화 모델 구축 필요성도 커질 것으로 전망된다. 업계에서는 향후 AI홈 시장이 단순 가전 판매를 넘어 구독형 서비스 중심으로 진화할 가능성에 주목하고 있다. 사용자의 생활 패턴을 분석해 에너지 사용량을 최적화하거나 가전 유지보수, 건강관리, 홈 모니터링 등 맞춤형 서비스를 제공하는 방식이다. 가전업계가 하드웨어 판매 중심 사업 구조에서 플랫폼·서비스 기업으로 전환을 추진하는 만큼 AI 서비스 역시 장기적으로는 새로운 수익원 역할을 맡게 될 것이라는 분석이 나온다. 생활 데이터를 잡아라…AI홈 전쟁의 본질 승자의 윤곽은 아직 뚜렷하지 않다. 과거처럼 냉장고 판매량이나 TV 점유율만으로 시장 우위를 판단할 수 있는 시대도 지났다. AI홈 시장의 경쟁력은 결국 생활 데이터를 기반으로 고객 경험을 고도화하는 능력과 플랫폼 체류 시간을 확대하는 역량에 달려 있다. 연결의 삼성과 생활의 LG. 과거 가전의 기준이 모터와 압축기, 디스플레이였다면 이제는 데이터와 AI가 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 누가 집 안의 기기를 더 많이 연결하느냐가 아니라 누가 고객의 일상을 더 깊게 이해하고 움직이느냐의 싸움이다. AI 시대 가전 패권의 최종 승부처가 냉장고나 세탁기가 아닌 '집의 운영체제'가 되고 있는 이유도 여기에 있다.
2026-05-29 18:03:21
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AI가 바꾸는 게임 광고 시장…애피어, 6월 '게임 UA 2026' 세미나 개최
[경제일보] AI 기반 마케팅 경쟁이 본격화되면서 게임·앱 업계의 유저 확보(UA) 전략 역시 빠르게 변화하고 있다. 단순 광고 집행을 넘어 생성형 AI 기반 크리에이티브 제작과 데이터 분석, 예측형 마케팅을 결합한 고도화 경쟁이 이어지고 있다. 29일 AI 네이티브 AaaS 기업 애피어는 서울 포스코타워 역삼 이벤트홀에서 게임 및 앱 마케터 대상 세미나 '게임 UA 2026: AI로 여는 성장 전략'을 개최해 AI 시대의 글로벌 인사이트와 크리에이티브 트렌드를 공유한다고 밝혔다. 이번 행사는 에이비일팔공(AB180), 플레이오(Playio), 틱톡(TikTok)이 공동 주관하는 행사로 내달 4일 서울시 강남구 포스코타워에서 진행될 예정이다. AI 기반 UA 전략 고도화에 관심을 가진 게임·앱 업계 관계자 약 300명이 참석할 전망이다. 최근 게임·앱 시장에서는 광고 효율 둔화와 이용자 취향 세분화, 숏폼 콘텐츠 확산 등으로 기존 UA 전략만으로는 성과 확보가 쉽지 않다는 목소리가 나오고 있다. 특히 광고 소재 소모 주기가 짧아지면서 AI 기반 크리에이티브 제작과 실시간 성과 최적화 중요성이 커지고 있는 것으로 평가된다. 이번 세미나에서는 이 같은 시장 변화에 대응하기 위한 실무 중심 전략이 공유될 예정이다. 총 6개 세션에서는 AI 기반 광고 크리에이티브와 글로벌 마케팅, 플랫폼 기반 유저 확보 전략 등이 다뤄진다. 애피어는 '5일의 수명: AI 시대, 크리에이티브 인텔리전스로 앞서가는 법'을 주제로 발표를 진행한다. 글로벌 모바일 성장 컨퍼런스 'MAU 라스베이거스'와 '베를린 APS' 등을 통해 확보한 글로벌 UA 트렌드와 크리에이티브 전략을 소개하고, 자사 에이전틱 AI 솔루션 기반 성과 개선 사례 등을 공유할 계획이다. 플레이오는 'UA 최적화의 진화: 플레이오 STORM이 제시하는 새로운 유저 확보 전략'을 주제로 발표를 진행한다. 에이비일팔공은 글로벌 게임 이용자 공략을 위한 게임 플랫폼 '스팀' 마케팅 전략을 소개하며, 틱톡은 '틱톡 미니 게임즈'와 AI 기반 광고 전략 등을 발표한다. 특별 세션도 마련된다. 스캐터랩은 AI 기반 엔터테인먼트 변화 흐름을 주제로 발표하며, 베이커스(Bakers)는 AI 시대 게이밍 UA 크리에이티브 전략을 공유할 예정이다. 이보혁 애피어 코리아 애드 클라우드 솔루션 세일즈 총괄은 "최근 유저들의 눈높이가 높아지고 매체 환경이 복잡해짐에 따라 마케터들의 고민도 깊어지고 있다"며 "이번 세미나는 국내외 업계 선두 기업들이 모여 AI 시대의 새로운 유저 확보 전략과 성공 방정식을 논하는 뜻깊은 자리로, 참가한 마케터분들이 새로운 성장 모멘텀을 찾는 계기가 되기를 기대한다"고 말했다.
2026-05-29 17:17:28
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네이버, AI 시대 승부수는 콘텐츠… "창작자와 함께 성장"
[경제일보] "독자적인 콘텐츠 생태계를 만드는 것이 네이버가 AI 시대에도 지속적인 성장을 가능하게 하는 데 가장 중요한 요소" 28일 김광현 네이버 CDO가 취임 이후 첫 행보로 서울 중구 더플라자호텔에서 'AI 시대 네이버의 데이터·콘텐츠 전략'을 주제로 미디어 라운드테이블을 진행하며 이같이 말했다. 이날 네이버는 AI 검색 서비스 고도화 방향과 창작자 지원 전략을 공개했다. 이번 행사에는 김광현 네이버 CDO, 이일구 네이버 콘텐츠 서비스 부문장, 김상범 네이버 검색 플랫폼 부문장 등 임직원이 참석해 발표를 진행했다. 최근 네이버는 AI 시대 핵심 경쟁력으로 '콘텐츠 생태계'를 전면에 내세우고 있다. 독자적인 검색 기술과 함께 25년간 축적한 사용자 제작 콘텐츠(UGC)를 기반으로 AI 검색 경쟁력을 강화하고, 창작자와의 상생 구조를 통해 AI 생태계를 확장하겠다는 전략이다. 김광현 CDO는 "AI 시대에도 가장 중요한 것은 AI 기술력과 콘텐츠"라며 "AI 기술이 너무 빠르게 발전하고 있기 때문에 콘텐츠의 가치는 더욱 더 중요해지고 있다"고 말했다. 그는 네이버가 검색 서비스 초기부터 자체 콘텐츠 구축과 창작자 생태계 조성에 집중해 왔다고 설명했다. 뉴스와 지식 콘텐츠, 지식iN, 블로그, 카페 등 자체 플랫폼 기반 콘텐츠를 확보하며 검색 경쟁력을 키웠고 모바일·유튜브 시대 변화 속에서도 쇼핑과 로컬 등 한국형 검색 경험을 강화해 온 것이다. 네이버는 현재 2000만명 규모 창작자 생태계를 기반으로 연간 6억3000만건 이상의 콘텐츠가 생산되고 있다고 밝혔다. 하루 기준으로는 약 200만건 규모다. 이일구 콘텐츠 서비스 부문장은 "네이버 카페와 블로그에는 생생한 데이터가 계속 쌓이고 있다"며 "콘텐츠가 AI 서비스 경험에 차이를 만들고 있다"고 설명했다. 네이버에 따르면 AI 브리핑과 AI 탭 등 AI 검색 결과 생성 과정에서 네이버 UGC 비중이 약 70% 수준까지 확대된 것으로 나타났다. 외부 웹 데이터나 전문 데이터와 함께 네이버 내부 콘텐츠 활용 비중이 지속적으로 늘어나고 있는 것이다. 네이버는 창작자와 AI 생태계 선순환 구조 구축을 위해 신규 펠로우십 프로그램 '네이버 메이트'도 공개했다. 네이버 메이트는 AI 브리핑 인용 수를 기반으로 우수 창작자 약 3000명을 매월 선정하는 프로그램이다. 블로그·카페·지식iN·프리미엄 콘텐츠 창작자가 우선 대상이며 하반기에는 클립 창작자까지 확대될 예정이다. 선정된 창작자에게는 검색·AI 브리핑 등 서비스 내 노출 강화와 함께 활동 지원금이 지급된다. 이 부문장은 "좋은 콘텐츠를 만들어 주셨을 때만이 네이버가 만들려고 하고 있는 AI, 서비스들의 품질이 높아질 수 있기 때문에 선순환을 만드는 것에 가장 집중을 하고 있다"며 "지난해 창작자 생태계 지원을 위해 5년간 1조원을 투자하겠다고 약속을 드렸다"고 말했다. AI 서비스 전략도 공개됐다. 김상범 검색 플랫폼 부문장은 네이버 AI 경쟁력 핵심 자산으로 '프로덕트 네이티브 LLM', 방대한 데이터·API, 하네스 엔지니어링 역량을 제시했다. 프로덕트 네이티브 LLM은 네이버 서비스 이용 패턴과 사용자 행동 데이터를 기반으로 서비스 최적화 형태로 학습한 AI 모델이다. 단순 범용 언어모델이 아니라 실제 검색·쇼핑·예약 등 네이버 서비스 경험에 특화된 모델이라는 설명이다. 김 부문장은 "가장 완벽한 AI 검색이라는 요리를 사용자들에게 제공하는 것이 목표"라며 "네이버에 와서 행동을 하시는 사용자분들이 어떤 것들을 했는지를 집중적으로 학습시킨 것이 프로덕트 네이티브 LLM"이라고 설명했다. 네이버는 차세대 하이퍼클로바X 모델도 AI 탭 등에 순차적으로 적용할 예정이다. 현재 AI 브리핑은 월 3000만명이 사용하는 핵심 검색 서비스로 자리 잡았으며 지난 4월 베타 출시한 AI 탭은 한 달 만에 누적 사용자 300만명을 돌파했다. 또한 네이버는 오는 6월 말 스마트 렌즈 신규 버전도 공개할 예정이다. 카메라 기반 검색 결과를 AI 브리핑과 AI 탭으로 연결해 이미지 검색과 대화형 AI를 결합하는 형태다. 김 부문장은 "서비스를 잘 만들고 여기서 나온 데이터를 갖고 LLM을 잘 만드는 이 선순환을 네이버는 잘 만들어 갈 수 있다"며 "다른 서비스에서 볼 수 없는 차별화된 요소들을 계속 만들어 갈 것"이라고 강조했다.
2026-05-28 13:22:14