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티오리, 보안 AI, 답변 넘어 취약점 직접 검증…'실전훈련' 맡는다
[경제일보] 인공지능(AI)이 보안 지식을 설명하는 수준을 넘어 실제 시스템의 취약점을 찾아 재현하고 검증하도록 훈련하는 국가 프로젝트에 티오리가 참여한다. 티오리는 자율형 AI 보안 솔루션 ‘진트(Xint)’ 개발 경험을 활용해 보안 AI와 분석 도구를 연결하는 실행 환경을 구축한다. AI 기반 오펜시브 보안 기업 티오리는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 사업의 네이버클라우드 컨소시엄에 참여한다고 9일 밝혔다. 오펜시브 보안은 공격자의 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 선제적으로 찾는 분야다. 이번 컨소시엄에는 네이버클라우드를 중심으로 LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스와 티오리·S2W·샌즈랩·이스트시큐리티 등 AI·보안기업, 대학·연구기관 및 수요기관을 포함해 총 33개 기관이 참여한다. 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN 등 국가 기반시설 관련 기관도 실증에 나선다. 컨소시엄은 네이버의 하이퍼클로바X와 LG AI연구원의 엑사원을 각각 기반으로 700B급(7000억개 매개변수) 전문가혼합(MoE) 보안 모델 2종을 병렬 개발한다. MoE는 작업에 필요한 일부 전문 모델만 선택적으로 가동하는 구조여서 매번 7000억개 매개변수 전체를 사용하는 방식과는 다르다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 방어, 엑사원 기반 모델은 공격·검증 역량을 강화하는 방향으로 개발된다. 약 830테라바이트(TB)의 보안 데이터를 활용해 전력·금융·통신·반도체·방산·항공우주 등 7개 분야에서 실증할 계획이다. 티오리가 맡은 핵심 분야는 ‘하네스(Harness)’다. AI 모델을 취약점 스캐너와 디버거, 시험용 서버 등 실제 보안 도구·환경과 연결하고 명령 실행부터 결과 수집, 재현 여부 판정까지 관리하는 체계다. AI가 그럴듯한 분석 문장을 만드는 데 그치지 않고 취약점이 실제로 존재하는지 통제된 환경에서 입증하도록 설계한다. 학습 과정에는 전문가의 모범 사례를 활용하는 지도미세조정(SFT)과 검증 가능한 결과를 보상으로 삼는 강화학습(RLVR)이 적용된다. 예컨대 AI가 제시한 공격 경로가 시험 환경에서 재현되고 정해진 검증 절차를 통과했을 때만 보상을 주는 방식이다. 보안 AI의 고질적인 문제로 꼽히는 오탐과 재현 불가능한 답변을 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장을 지원한다. 전체 지원 기간은 10개월이지만, 우선 5개월간 제공한 뒤 중간평가를 거쳐 나머지 지원 여부를 결정한다. 네이버클라우드는 별도로 B200 4000장을 사전학습에 투입했고 LG 측도 H200 256장을 추가할 계획이라고 밝혔다. 정부는 공모 당시 국내 보안 산업에서 공동 활용할 수 있는 독자 모델 확보를 사업 목표로 제시했다. 박세준 티오리 대표는 “사이버보안 AI에서는 보안 지식을 얼마나 많이 아는지뿐 아니라 실제 환경에서 취약점을 찾아 검증할 수 있는지가 중요하다”며 “진트를 개발하며 확보한 에이전트와 취약점 검증 기술을 적용하겠다”고 말했다. 한편 공격 기능을 갖춘 모델은 방어 역량을 높이는 동시에 악용 가능성도 품고 있다. 컨소시엄이 개발 모델의 오픈소스 공개를 예고한 만큼 모델 가중치와 공격 기능의 공개 범위, 사용자 권한 관리, 실행 기록 보존, 격리된 시험환경 운영 기준이 함께 제시돼야 한다. 개발 규모보다 실제 취약점 탐지율과 오탐률, 재현 성공률, 검증 소요시간을 객관적으로 입증하는 작업이 국가 보안 AI의 신뢰도를 가르게 된다.
2026-09-10 08:53:23
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세일즈포스·앤트로픽, '클로드포스' 공개…기업 데이터 읽고 업무까지 실행
[경제일보] 세일즈포스와 앤트로픽이 기업용 인공지능(AI)의 역할을 단순 정보 검색과 문서 작성에서 실제 업무 실행 단계로 확대한다. 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'가 세일즈포스의 고객 데이터와 영업 파이프라인, 업무 규칙 등에 접근해 분석하고 작업을 수행할 수 있도록 양사의 플랫폼을 결합한다는 구상이다. 28일 세일즈포스는 앤트로픽의 클로드에 세일즈포스의 기업용 AI 인프라인 '엔터프라이즈 하네스'를 결합한 '클로드포스'를 선보인다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 기업의 데이터와 워크플로, 비즈니스 로직, 실행 환경, 거버넌스 등에 클로드가 접근할 수 있도록 하고 업무 전반에서 AI 에이전트 활용을 확대한다는 계획이다. 양사의 첫 결과물은 '세일즈포스 인 클로드'다. 영업 담당자가 별도의 세일즈포스 화면으로 이동하지 않고 클로드 안에서 세일즈포스 기능을 활용할 수 있도록 설계된 플러그인으로, 미팅 준비와 딜 상태 검토, 파이프라인 분석 등 37개의 사전 구축된 영업 스킬을 구현했다. 클로드는 세일즈포스와 슬랙에 저장된 기업 정보를 바탕으로 영업 상황을 분석하고 필요한 업무를 수행할 수 있다. 실시간 매출 맥락을 기반으로 파이프라인을 검토하거나 업데이트하는 방식이다. 일반적인 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하는 데 그쳤다면, 기업 내부 시스템과 연결해 실제 업무 과정에 개입하는 형태로 확장된 것으로 평가된다. 다리오 아모데이 앤트로픽 공동창업자 겸 CEO는 "우리는 프론티어 지능이 안전하고 신뢰할 수 있으며 높은 역량을 갖춰야 한다고 믿는다"며 이번 파트너십을 통해 기업들은 수십 년간 세일즈포스에 구축해 온 고객 정보와 비즈니스 맥락에 클로드를 연결하고, 이를 사용해 실제 비즈니스를 운영하고 성장시킬 수 있다"고 말했다. 특히 이번 통합 모델은 AI가 기업 데이터를 가져와 사용하는 과정에서 기존의 권한과 업무 규칙을 그대로 적용하는 것이 특징이다. 관리자가 한 차례 연결하면 인증과 권한이 중앙에서 관리되며 별도의 사용자별 추가 설정 없이 사용할 수 있도록 설계됐다. 최근 기업들은 AI의 활용 범위가 넓어질수록 내부 데이터에 대한 접근 통제를 중요 과제로 꼽고 있다. 고객 정보나 영업 자료 등 민감한 기업 데이터를 AI가 직접 처리할 경우 누가 어떤 데이터에 접근하고 어떤 업무를 실행할 수 있는지를 통제하지 못하면 생산성 향상만큼 보안 위험도 커질 수 있기 때문이다. 세일즈포스는 기존 기업의 데이터와 업무 규칙을 AI의 실행 과정에 포함하는 방식으로 해당 문제를 해결한다는 전략이다. 클로드가 임의로 데이터를 수정하거나 업무를 수행하는 것이 아니라 세일즈포스에 구축된 권한 체계와 비즈니스 규칙을 기반으로 작업하도록 해 기업이 기존 통제 체계를 유지할 수 있도록 했다. 규제 산업을 겨냥한 보안 체계도 강조했다. 세일즈포스는 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록을 통해 클로드를 세일즈포스의 '신뢰 경계' 내에서 제공할 수 있도록 설정했다. 세일즈포스는 이를 통해 금융 등 규제 수준이 높은 산업에서도 기업의 데이터와 AI 작업을 보호하면서 도메인 특화 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 반대로 클로드가 세일즈포스 플랫폼 안으로 들어가는 통합도 진행된다. 클로드는 세일즈포스의 '에이전트포스'에서 사용할 수 있으며 아틀라스 추론 엔진의 추론 모델로 활용된다. 에이전트포스 바이브와 에이전트포스 코워커를 구동하고 에이전트 빌더에서도 사용할 수 있도록 지원한다. 슬랙 역시 양사 통합의 주요 축이다. 세일즈포스는 업무용 협업 플랫폼 슬랙에 클로드를 내장해 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 공간에서 협업하도록 한다는 구상이다. 클로드는 슬랙봇의 기본 AI 모델로 활용되며 팀의 의사결정 지원과 코딩 등 업무 영역으로 활용 범위를 넓힌다. 이처럼 양사가 서로의 플랫폼에 AI와 업무 시스템을 깊게 연결하는 것은 기업용 AI 시장의 경쟁 구도가 달라지고 있기 때문으로 풀이된다. 과거에는 어떤 AI 모델이 더 높은 벤치마크 점수와 추론 성능을 갖췄는지가 중요했다면, 최근에는 해당 모델이 기업의 실제 데이터와 업무 시스템에 접근해 얼마나 많은 업무를 처리할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다. '세일즈포스 인 클로드'는 현재 일부 고객을 대상으로 파일럿 형태로 제공되고 있으며 내달 오픈 베타 출시가 예정됐다. 추가 사전 구축 스킬도 올해 하반기부터 순차적으로 확대할 계획이다. 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO는 "이번 파트너십은 글로벌 선도 AI와 선도 CRM의 강점을 하나로 결합한다"며 "클로드의 뛰어난 추론 능력과 신뢰할 수 있는 데이터, 업무 흐름, 관리 체계를 결합해 사고하고 추론하며 실행하는 동적인 업무 환경을 제공한다"고 말했다.
2026-08-28 14:08:16
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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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AI탭 꺼낸 네이버, 검색창을 '예약·구매 버튼'으로 바꾼다
[경제일보] 네이버가 대화형 인공지능(AI) 검색 서비스 ‘AI탭’을 앞세워 검색 시장 재편에 속도를 내고 있다. 핵심은 검색 결과를 보여주는 데 그치지 않고 정보 탐색, 쇼핑, 장소 확인, 예약까지 한 흐름에서 처리하는 ‘실행형 AI 검색’이다. 5일 정보기술(IT)업계에 따르면 네이버는 지난 2일 서울 강남구 네이버 D2SF에서 열린 기자간담회에서 AI탭에 적용한 신규 모델과 운영 기술을 소개했다. AI탭 모델은 네이버의 거대언어모델(LLM) 하이퍼클로바X(HCX)를 기반으로 AI 검색 서비스에 맞게 최적화한 경량 모델이다. 범용 성능 경쟁보다 검색·쇼핑·플레이스 등 네이버 서비스 안에서 실제 과업을 수행하는 능력을 키우는 데 초점을 맞췄다. 네이버에 따르면 AI탭은 지난 4월 네이버플러스 멤버십 이용자를 대상으로 베타 서비스를 시작한 뒤 약 2개월 만에 누적 사용자 400만명을 넘었다. 지난달 26일에는 전체 사용자를 대상으로 정식 출시했다. 모바일과 PC 검색창에서 AI탭에 바로 진입할 수 있고 장소 탐색부터 지도 확인, 실시간 예약까지 연결되는 구조를 적용했다. 네이버는 문서 품질 필터와 버티컬 서비스 데이터를 모델 학습에 반영해 응답 속도와 처리량을 높이고 환각 현상도 줄였다고 설명했다. 자체 벤치마크 결과 AI탭 모델은 검색·구매·예약 등 실행 능력을 평가하는 ‘서비스 역량’ 항목에서 글로벌 동급 모델 평균을 100점으로 환산했을 때 108점을 기록했다. 다만 해당 수치는 네이버 자체 평가 기준이며 현재 공개자료 기준으로 외부 독립 검증 결과는 확인되지 않았다. 모델 고도화에는 엔비디아가 주도하는 네모트론 연합 참여도 영향을 주고 있다. 이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사는 “엔비디아 네모트론 연합에 합류해 단순 기술 수혜를 넘어서 함께 설계하고 발전시키는 단계까지 나아가고 있다”고 말했다. 그는 “네이버의 서비스 경험을 네모트론에 제공하고 네모트론에서 공유하는 결과물을 모델 고도화에 쓰는 양방향 관계”라고 설명했다. AI탭 운영의 핵심 기술로는 ‘하네스 엔지니어링’이 제시됐다. 한승균 네이버 AI 검색서비스 리더는 “네이버만의 한글 특화 정보, 27년 동안 축적한 서비스 노하우 등이 하네스 엔지니어링의 차별점”이라며 “사용자를 보다 잘 이해하는 것이 네이버가 글로벌 빅테크 서비스보다 우위에 있는 지점”이라고 강조했다. 다음 승부처는 멀티모달이다. 네이버는 검색창 전면에 배치한 스마트렌즈와 AI 브리핑, AI탭을 결합해 이미지 기반 질문에서 정보 탐색, 예약, 구매까지 이어지는 멀티모달 AI 에이전트로 확장한다는 계획이다. 윤상두 네이버 퓨처 AI 리더는 “10년간 축적해 온 스마트렌즈 기반의 시각 검색 기술과 강력한 선행 연구 기술력을 바탕으로 멀티모달 에이전트 시대를 준비하고 있다”고 말했다. 한편 네이버의 AI탭 전략은 포털 검색의 단순 방어가 아니다. 생성형 AI가 검색 결과 화면을 압축하고 광고·커머스 접점을 흔드는 상황에서 네이버는 자사 생태계의 데이터를 실행 경험으로 묶어야 한다. 검색, 콘텐츠, 커머스, 장소, 예약을 하나의 행동 흐름으로 연결할 때 네이버는 포털을 넘어 생활형 AI 에이전트 플랫폼으로 이동할 수 있다. 검색의 승부는 이제 답변의 문장력보다 실행의 완성도에서 갈린다.
2026-07-05 08:45:34
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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