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SKT, '모두의 AI' 승부수…좋은 모델보다 빠른 '개선 루프'에 방점 [경제일보] SK텔레콤이 정부의 ‘모두의 AI’ 사업을 계기로 인공지능(AI) 경쟁의 기준을 모델 성능에서 서비스를 통해 지능을 얼마나 빠르게 개선하느냐로 확장하고 있다. 6880억개 파라미터의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 확보한 데 이어 대규모 이용자가 실제로 사용하는 서비스와 AI 인프라를 연결하고, 여기서 축적되는 데이터를 다시 모델과 시스템 개선에 투입하는 순환 구조를 구축하겠다는 전략이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 24일 회사 뉴스룸에 게재한 칼럼에서 “미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것”이라고 밝혔다. 모델을 개발하는 것만으로는 부족하며 추론 비용, 서비스 완성도, 재학습 속도, 신뢰성까지 하나의 시스템으로 연결해야 실제 경쟁력이 된다는 설명이다. ◆ A.X K2에서 ‘모두의 AI’까지…모델을 서비스로 검증 SKT는 지난 7월 29일 6880억개 파라미터 규모의 A.X K2를 공개했다. 기존 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 강화했으며, 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 향상됐다고 밝혔다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록했다고 발표하며 모델 자체의 성능도 강조하고 있다. 그러나 SKT가 이번에 강조한 것은 모델의 ‘크기’보다 이를 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 수백만명이 동시에 AI를 이용할 경우 모든 질문을 최고 성능 모델로 처리하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다. SKT는 이를 해결하기 위해 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조, 질문 난이도에 따른 추론 방식 조절, 경량 모델과 대형 모델의 선택적 배치, 메모리와 연산 자원의 최적화 등을 제시했다. 특히 에이닷은 이 전략을 검증할 수 있는 핵심 서비스다. SKT에 따르면 에이닷은 지난해 9월 MAU 1000만명을 넘어섰고, 지난해 8월에는 에이전틱 워크플로우를 적용해 사용자의 요구를 해석하고 작업을 계획·실행하는 기능을 강화했다. 대규모 이용자가 실제 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 AI 개선으로 연결할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. ◆ ‘대화 수’ 아닌 ‘완료한 일’이 AI 성패 가른다 SKT가 정부 사업에서 강조하는 것도 이 같은 서비스 경험이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘모두의 AI’는 국산 AI 모델을 활용해 연내 전 국민 대상 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 지난 18일 공모를 마감한 결과 SKT·KT·카카오·이스트소프트·엠케이디·제논 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 최종 사업자는 선정되지 않았다. SKT는 금융·모빌리티·미디어·교육·의료·공공·세무·돌봄 등 다양한 분야 기업과 컨소시엄을 구성했다. AI 모델 하나로 모든 문제를 해결하는 것이 아니라 각 산업의 전문기업과 AI 모델·서비스를 연결하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 구상이다. 유 CIC장은 특히 AI 성과를 “대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정해야 한다”고 강조했다. AI가 질문에 얼마나 정확하게 답했는지를 넘어 검색과 도구 호출, 실행을 거쳐 실제 사용자의 목적을 달성했는지 봐야 한다는 것이다. 이는 향후 AI 경쟁이 챗봇의 답변 품질에서 에이전트의 실행 성공률과 비용 효율성으로 이동할 가능성을 보여준다. ◆ 정부 사업은 SKT AI 전략의 실증 무대 ‘모두의 AI’는 SKT 입장에서도 사업성을 검증할 기회다. 정부는 국산 AI 모델 활용과 전국민 무료 서비스 출시를 조건으로 GPU 등을 지원하고 있으며, 2027년 이후에는 AI 에이전트 고도화도 추진할 계획이다. 결국 관건은 이용자다. 얼마나 많은 국민이 서비스를 실제로 사용하고, 그 과정에서 발생한 경험이 모델 개선과 서비스 고도화로 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 중요하다. SKT가 통신망과 에이닷, 독자 모델, AI 데이터센터까지 갖춘 풀스택 역량을 강조하는 이유도 여기에 있다. AI 경쟁이 ‘누가 가장 좋은 모델을 보유했는가’에서 ‘누가 실제 생활에서 더 많은 일을 처리하게 만들고 더 빠르게 개선하는가’로 이동한다면, SKT의 승부처 역시 모델 자체보다 서비스→데이터→개선→재서비스로 이어지는 선순환 구조가 될 전망이다.2026-08-24 15:47:18
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지쿠, 일자리 86%를 서울 밖에서 만들었다…공유 모빌리티의 '지역 고용 실험' [경제일보] 공유 모빌리티가 이동 수단을 넘어 지역 일자리 창출의 기반으로 확장되고 있다. 서비스가 전국으로 확대될수록 기기 배치와 정비, 수거, 민원 처리 등 현장 운영 인력 수요도 함께 늘어나기 때문이다. 지쿠는 외부 위탁보다 직영 조직을 활용하는 방식으로 지역 고용과 서비스 품질을 동시에 잡는 모델을 구축하고 있다. 지쿠를 운영하는 지바이크는 올해 상반기 전체 일자리 가운데 서울을 제외한 지역에서 만들어진 비중이 86.2%에 달한다고 24일 밝혔다. 현재 17개 광역자치단체에서 서비스를 운영하고 있으며 전국 40여개 직영 캠프를 중심으로 현장 인력을 채용하고 있다. 공유 자전거와 전동킥보드는 플랫폼에서 호출하는 순간보다 이용 후 정리하는 과정에서 현장 인력의 역할이 커진다. 기기가 지정 구역을 벗어나거나 보행에 방해되는 장소에 세워지면 직접 회수하고 재배치해야 한다. 고장난 기기를 정비하고 배터리를 관리하는 업무도 필요하다. 지쿠는 이 같은 운영 업무를 지역 직영 캠프에서 담당한다. 외부 업체에 일괄 위탁하기보다 서비스 지역에 직접 운영 거점을 두고 현장 인력을 채용하는 방식이다. 지역별 이용량이 늘면 운영 인력 수요도 함께 증가하는 구조여서 모빌리티 서비스 확대가 지역 고용으로 이어질 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 특히 현장 업무 특성을 활용해 연령대가 다양한 인력을 고용하는 점이 눈에 띈다. 지쿠는 2006년생부터 1946년생까지 20~80대 인력이 함께 근무하고 있다고 밝혔다. 시니어 인력은 잘못 주차된 기기를 정리하거나 보행로 주변 환경을 관리하는 업무 등 신체 부담을 고려한 직무에 배치하고 있다. ◆ 시니어 일자리에서 장애인 고용까지 서울에서는 시니어 인턴 프로그램 ‘지쿠 실버스타즈’를 6년째 운영하고 있다. 지자체와 공공기관과의 협업도 이어지고 있다. 지난해 2월 포항시·포항형산시니어클럽과 함께 30여개의 일자리를 만들었고, 2023년에는 광주시·한국노인인력개발원 호남지역본부와 연계해 50여개의 관련 일자리를 창출했다. 이 같은 일자리의 출발점은 도시의 보행 환경 문제다. 공유 자전거와 킥보드가 보행로를 막거나 지정된 주차 구역을 벗어나면 시민 불편이 발생할 수 있다. 지쿠는 민원이 접수되면 현장 인력이 직접 기기를 이동시키고 정리하는 방식으로 대응하고 있다. 유선 고객센터를 계속 운영하는 것도 같은 맥락이다. 시민이 잘못 주차된 기기를 신고하면 현장 운영조직과 연결해 처리하도록 하고 있다. 최근에는 배우 엄태구와 함께 올바른 주차 캠페인을 진행하며 이용자가 처음부터 보행에 방해되지 않게 기기를 주차하도록 유도하고 있다. 장애인 고용도 확대하고 있다. 서울시 장애인일자리센터와 한국장애인고용공단 경기북부지사 등과 협약을 맺고 지금까지 발달장애인 21명을 채용했다. 이들은 사무 지원과 기기 정비 보조 등 직무에서 근무하고 있다. 한편 지쿠의 모델은 공유 모빌리티가 플랫폼 기술만으로 운영되는 사업이 아니라는 점을 보여준다. GPS와 앱으로 이동 경로와 기기 위치를 관리하더라도 실제 도시의 거리에서 기기를 정리하고 시민 민원을 해결하는 것은 사람의 몫이다. 서비스가 확장될수록 현장 운영망과 인력의 중요성이 커지는 구조다. 공유 모빌리티 업계가 앞으로 서비스 지역을 넓히는 과정에서 얼마나 많은 지역 일자리를 만들고, 동시에 방치·불법 주차와 같은 도시 문제를 얼마나 줄일 수 있을지가 중요한 경쟁 요소로 떠오를 전망이다. 지쿠 역시 전국 직영 인프라를 바탕으로 청년부터 시니어, 장애인까지 다양한 인력이 참여할 수 있는 일자리 모델을 확대한다는 계획이다.2026-08-24 09:09:37
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카카오모빌리티, 강남 자율주행 3배 늘린다…실증 넘어 상용화 속도 [경제일보] 카카오모빌리티가 서울 강남에서 운행 중인 자율주행차를 기존 2대에서 6대로 늘린다. 심야 시간대 이동 수요에 대응하는 동시에 실제 도심에서 발생하는 다양한 돌발 상황 데이터를 확보해 자율주행 기술의 상용화 수준을 높이려는 전략이다. 별도 앱 없이 카카오T에서 이용할 수 있는 서비스 구조를 갖춘 만큼 자율주행을 단순 실증이 아닌 실제 이동 서비스로 정착시키겠다는 목표도 공개했다. 19일 카카오모빌리티는 자체 기술 기반 자율주행 서비스 '서울자율차'의 운행 차량이 기존 2대에서 6대로 오는 20일 확대한다고 밝혔다. 운행 구간도 교통약자 보호구역까지 넓어진다. 카카오모빌리티는 지난 3월 서울시 자율주행자동차 여객운송사업자로 선정돼 강남 일대에서 심야 시간대 자율주행 서비스를 운영해왔다. 이번 증차는 단순한 공급 확대보다 자율주행 기술 고도화를 위한 데이터 확보를 목적으로 진행된다. 자율주행차가 실제 도로를 주행하면서 마주하는 상황은 도로 환경과 시간대, 교통량에 따라 달라지는 만큼 차량 운행 규모가 커질수록 다양한 주행 데이터를 확보할 수 있기 때문이다. 특히 강남은 자율주행 기술을 검증하기 어려운 대표적인 도심 환경으로 꼽힌다. 차량과 보행자가 밀집한 데다 이륜차 운행, 불법 주정차, 무단횡단 등 예측하기 어려운 상황이 빈번하게 발생하기 때문이다. 자율주행 시스템이 정형화된 도로 환경을 벗어나 실제 도심에서 얼마나 안정적으로 대응할 수 있는지를 확인하기에 적합한 환경으로 알려졌다. 앞서 카카오모빌리티는 지난 5개월간 강남에서 축적한 주행 데이터를 바탕으로 도심 특화 'AI 플래너'를 고도화해왔다. AI 플래너는 자율주행차가 주변 환경을 인식한 뒤 주행 경로와 차량 움직임 등을 판단하는 핵심 기술이다. 특히 인지부터 판단, 제어까지 하나의 통합 AI 모델이 수행하는 E2E(엔드 투 엔드) 자율주행 기술을 실제 도심 환경에서 검증하고 있다. 차량 대수를 3배로 늘리면서 다양한 도로 상황에서 발생하는 이른바 '엣지케이스' 데이터를 더 빠르게 확보하고 이를 AI 학습에 반영한다는 계획이다. 엣지케이스는 일반적인 주행 상황과 달리 자율주행 시스템이 대응하기 어려운 예외적인 상황을 의미한다. 자율주행 기술이 일정 수준 이상 고도화되면서 단순히 정상적인 주행을 수행하는 능력보다 예외 상황에서 얼마나 안정적으로 대응하는지가 중요한 기술 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오모빌리티는 차량 증차와 함께 교통약자 보호구역으로 운행 범위도 확대한다. 보호구역 진입 시 제한속도의 80% 이하로 감속하고 어린이 등 보행자의 돌발 행동에 대비해 급가속을 제한하는 별도 안전 제어 알고리즘을 적용했다. 센서 최적화와 알고리즘 경량화를 통해 인지 성능과 처리 속도도 개선했다. 보호구역 진입 전후에는 자율주행 매니저에게 시청각 알림을 제공해 운행 과정에서 안전 확인이 이뤄지도록 했다. 교통약자 보호구역 운행은 자율주행 서비스가 단순히 정해진 노선을 따라 이동하는 수준을 넘어 도로 환경에 따라 주행 전략을 바꿀 수 있는지를 검증하는 과정이다. 특히 어린이와 보행자가 갑작스럽게 도로에 진입하는 상황처럼 예측하기 어려운 환경에서 차량의 감속과 제어가 안정적으로 이뤄지는지 평가된다. 운행 시간 확대를 위한 준비도 진행하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 6월부터 강남 일대에서 주간 시간대 데이터를 별도로 학습해왔다. 심야 시간대보다 차량과 보행자가 많은 주간 도심 환경에서 운전자들의 주행 패턴과 교통 상황을 분석하며 향후 주간 운행에 필요한 기술을 검증하고 있다. 현재 서울자율차는 밤 10시부터 다음날 오전 5시까지 심야 시간대에 운행된다. 강남은 심야 시간대에도 유동인구와 택시 수요가 높은 지역인 만큼 카카오모빌리티는 자율주행차를 활용해 이동 공백을 일부 해소한다는 계획이다. 서비스 접근성도 일반 택시와 유사한 형태로 구축했다. 이용자는 카카오T 앱에서 택시 메뉴를 선택한 뒤 운행 구역 내 출발지와 목적지를 입력하고 호출 과정에서 '서울자율차'를 선택하면 된다. 별도의 자율주행 전용 앱을 설치하거나 별도로 회원가입할 필요가 없다. 자율주행차를 호출하기 어려운 경우에는 일반 택시 등 다른 이동 수단으로 연결하는 방식도 적용했다. 자율주행 기술을 직접 체험하는 데 그치지 않고 기존 모빌리티 플랫폼의 호출·배차 시스템 안에 자율주행을 포함시키는 방식이다. 카카오모빌리티는 향후 강남에서 축적한 주행 데이터를 바탕으로 자율주행 알고리즘과 시스템 안정성을 지속적으로 개선하고 운행 범위를 확대한다는 방침이다. 자체 자율주행 기술과 카카오T 플랫폼을 결합해 자율주행을 실제 생활 속 이동 수단으로 정착시키겠다는 목표다. 류긍선 카카오모빌리티 대표는 "자체 자율주행 기술력과 안정적인 운영 성과를 바탕으로 운행 규모를 늘려 심야 시간대 시민들의 이동 편의를 높이고, 교통약자 보호구역까지 기술 영역을 확충하게 됐다"며 "실증 운행을 통한 데이터 확보로 기술 완성도를 계속 높여가는 한편, 플랫폼 기술을 기반으로 지자체·기술기업 등과 협력해 자율주행 생태계 활성화에 적극 기여하겠다"고 말했다.2026-08-19 11:15:00
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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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"출시 3일만 1000억 토큰 썼다"…업스테이지 '솔라 프로 4', 글로벌 실사용 시험대 [경제일보] 업스테이지가 '솔라 프로 4'를 앞세워 글로벌 AI 모델 시장에서 실사용 경쟁에 본격적으로 뛰어든다. 글로벌 개발자 플랫폼에 이름을 올린 데 이어 출시 직후 실제 사용량도 빠르게 늘면서, 단순 벤치마크 성능 경쟁을 넘어 AI 에이전트와 기업 업무 영역을 중심으로 상용화 확대에 나서고 있다. 14일 업스테이지는 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'를 공개했다고 밝혔다. 솔라 프로 4는 전작 '솔라 프로 3'보다 추론 능력과 에이전트 역량을 강화한 차세대 상용 AI 모델로, 단순 질의에 답하는 것을 넘어 문서 이해와 정보 추출, 긴 맥락 추론, 여러 단계의 의사결정 등 실제 업무 수행에 초점을 맞춰 설계됐다. 특히 솔라 프로 4는 공개 직후 미국 누스 리서치가 개발한 AI 에이전트 '헤르메스 에이전트'와 API 라우팅 플랫폼 '오픈라우터'에 등재됐다. 업스테이지는 한국 모델 최초로 등재된 것으로 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 엔비디아 등 글로벌 빅테크와 딥시크, 문샷, 미니맥스 등 중국 AI 기업들이 이름을 올린 플랫폼에 국내 기업 모델이 정식 프로바이더로 참여하면서 글로벌 개발자 시장에서 실사용 기회를 확보했다고 설명했다. 실제 사용량도 빠르게 늘고 있다. 업스테이지에 따르면 솔라 프로 4는 오픈라우터 등재 3일 만에 누적 토큰 소비량 800억 토큰을 넘어섰고, 이날 오전 8시 오픈라우터 기준 누적 토큰 소비량 1000억 토큰을 넘겼다. 단순히 모델을 공개하는 데 그치지 않고 글로벌 개발자들이 API를 통해 실제 모델을 사용하는 단계로 진입한 것으로 평가된다. 에이전트 성능에서도 전작 대비 개선 폭을 키웠다. 여러 단계의 작업을 터미널 환경에서 끝까지 수행하는 능력을 평가하는 '터미널벤치(Terminal-Bench v2.1)'에서 57점을 기록해 전작보다 4.8배 높아졌다. 대화를 이어가면서 도구를 사용하는 능력을 평가하는 '타우3-뱅킹(τ³-Banking)'에서는 23점을 기록해 전작 대비 2.6배 개선됐다. 긴 문서를 이해하고 필요한 정보를 추출하는 능력도 강화했다. 대량의 장문 문서에서 정보를 찾아내고 이를 근거로 답변하는 능력을 평가하는 장문 이해 벤치마크(AA-LCR)에서는 71점을 기록해 전작보다 2.3배 이상 높은 성능을 보였다. 업스테이지는 문서 중간의 맥락을 놓치는 실패를 줄이면서 정확도를 높이는 동시에 토큰 소모량도 줄여 운영 비용 측면에서도 경쟁력을 확보했다고 설명했다. 글로벌 평가에서도 성능 개선을 내세웠다. 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 기준 솔라 프로 4의 종합 성능은 42점으로 전작 대비 3배 이상 개선됐다. 업스테이지는 엔비디아 '네모트론 3 울트라'(38점), 구글 '제미나이 3.5 플래시-라이트'(37점) 등 일부 글로벌 모델보다 높은 점수를 기록했다고 밝혔다. 국내 기업과 공공기관을 겨냥한 문서 처리 기능도 강화했다. 솔라 프로 4는 업스테이지의 에이전트 문서 처리 통합 솔루션 '업스테이지 스튜디오'에 탑재돼 한글 문서를 비롯한 다양한 형식의 문서에서 정보를 추출하고 요약, 분석, 번역 등의 작업을 수행할 수 있다. 이를 통해 업스테이지는 LLM 자체의 성능 경쟁뿐 아니라 기업이 실제 업무에 AI를 적용하는 영역까지 사업 범위를 확대한다는 전략이다. 특히 국내 기업과 공공기관에서 활용도가 높은 한글 문서 처리와 업무 자동화를 앞세워 글로벌 범용 모델과 차별화된 시장을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 글로벌 시장에서는 AI 모델 자체를 공급하는 방식과 함께 에이전트 생태계 확대가 새로운 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 개발자가 특정 모델을 직접 선택해 사용하는 것을 넘어 AI가 문서를 읽고 필요한 정보를 찾아내며 외부 도구를 호출해 여러 단계의 업무를 수행하는 형태로 활용 범위가 넓어지고 있기 때문이다. 업스테이지 역시 솔라 프로 4를 통해 이러한 시장 변화에 대응한다는 구상이다. 글로벌 개발자 플랫폼에 모델을 공급하면서 해외 개발자와의 접점을 확대하는 동시에 국내에서는 문서 처리 솔루션과 결합해 기업 고객 확보에 나서는 방식이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "실무에서 AI에게 필요한 것은 시험을 잘 보는 능력이 아니라 맡은 일을 끝까지 해내는 신뢰성"이라며 "솔라 프로 4가 글로벌 개발자 플랫폼에 한국 모델 최초로 이름을 올린 것은 우리 AI 기술이 세계 현장에서 통한다는 증거로, 앞으로도 현장에서 검증된 기술력을 바탕으로 한층 더 활용성 높은 AI를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-08-14 08:55:12
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'롯데렌탈 새 주인' TPG…국내 1위 넘어 해외 모빌리티로 영토 넓히나 [경제일보] 롯데렌탈이 글로벌 투자회사 TPG를 새 주인으로 맞으면서 기존 해외 사업의 확대 가능성에 관심이 쏠린다. 롯데렌탈은 베트남·태국에서 렌터카 사업을, UAE에서는 중고차 수출 사업을 전개하고 있다. TPG의 글로벌 투자 네트워크와 모빌리티 투자 경험이 더해질 경우 해외 사업 확대와 신사업 발굴에 새로운 기회가 생길 수 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 롯데는 전날 TPG와 롯데렌탈 경영권 지분 매각계약을 체결했다. 매각 대상은 호텔롯데와 부산롯데호텔이 보유한 롯데렌탈 지분 61.2% 전량이다. 호텔롯데가 38.1%, 부산롯데호텔이 23.0%를 보유하고 있다. 매매대금은 주당 5만9000원, 총 1조3105억원이다. 이번 거래는 공정거래위원회의 기업결합 승인을 거쳐 최종 종결될 예정이다. TPG는 1992년 설립된 글로벌 대체자산운용사다. 사모펀드(PE)와 성장투자, 크레딧, 부동산 등 다양한 투자 플랫폼을 통해 글로벌 기업에 투자하고 있다. 투자 이후 사업 확장과 운영 효율화, 기술 고도화 등을 지원하며 기업가치를 높이는 방식으로 투자를 진행한다. TPG가 롯데렌탈과 연결되는 핵심 고리는 모빌리티 투자 경험이다. TPG는 글로벌 차량호출 플랫폼 우버에 투자한 이력이 있으며 2017년에는 카카오와 손잡고 카카오모빌리티에 5000억원을 투자했다. 최근에는 차량 자체를 넘어 모빌리티 플랫폼과 운송 서비스로 투자 영역을 넓히고 있다. 학생 통학 모빌리티 기업 Zūm에도 투자하며 차량과 운송 인력, 운행 경로 등을 연결하는 플랫폼 사업에 투자했다. 차량 데이터와 AI 분야로도 투자 범위를 확대하고 있다. TPG는 올해 알리안츠 등과 함께 미국 차량 텔레매틱스 기업 캠브리지 모바일 텔레매틱스(CMT)에 3억5000만달러를 투자했다. CMT는 차량 운행 데이터를 기반으로 운전 위험을 분석하고 사고를 감지하는 AI 기술을 개발한다. 롯데렌탈이 이미 해외 사업 기반을 갖추고 있다는 점도 TPG와의 시너지를 기대할 수 있는 부분이다. 롯데렌탈은 베트남과 태국에서 현지 법인을 운영하며 렌터카와 버스 운송 사업 등을 전개하고 있다. 베트남에서는 현지 B2C 렌터카 시장 확대를 추진하는 한편 한국인 관광객을 대상으로 기사 포함 렌터카 서비스를 운영하고 있다. 태국에서는 승용차 장·단기 렌터카와 버스 운송 사업을 진행하고 있다. 중고차 수출 사업을 위한 해외 거점도 마련했다. 롯데렌탈은 2024년 UAE 두바이에 롯데오토글로벌 법인을 설립하고 중고차 수출 사업을 강화하고 있다. UAE를 거점으로 중동·북아프리카(MENA)와 독립국가연합(CIS) 지역까지 중고차 판매 범위를 확대한다는 구상이다. 이미 해외 사업을 운영하고 있는 롯데렌탈에 TPG의 글로벌 투자 네트워크가 더해질 경우 현지 모빌리티 기업과의 협업이나 사업 확대를 모색할 여지가 있다. TPG는 호주·뉴질랜드 대중교통 사업자인 키네틱 등에 투자하는 등 렌터카와 차량호출 서비스뿐 아니라 대중교통·운송 인프라까지 투자 범위를 넓혀왔다. 롯데렌탈의 차량 운영·관리 역량과 TPG의 글로벌 투자 경험을 결합하면 단순한 해외 렌터카 사업을 넘어 현지 모빌리티 사업과의 제휴나 신규 사업 발굴도 가능하다. 차량 데이터와 AI를 활용한 사업 고도화도 시너지 후보로 꼽힌다. 롯데렌탈은 장기렌터카 등을 통해 차량을 장기간 운영하는 만큼 차량 관리와 운행 과정에서 데이터를 축적할 수 있는 구조를 갖고 있다. TPG가 투자한 텔레매틱스 기업 등의 기술을 접목하면 운전습관 분석, 사고 예방, 차량 유지관리 효율화 등으로 사업 영역을 넓힐 여지가 있다. 롯데렌탈은 최근 본업 수익성도 개선되고 있다. 지난해 매출은 2조9188억원으로 전년 대비 4.5% 증가했고 영업이익은 3125억원으로 9.7% 늘었다. 영업이익률도 10.2%에서 10.7%로 0.5%포인트 상승했다. 올해 상반기에는 매출 1조4967억원, 영업이익 1682억원으로 전년 동기 대비 각각 4.3%, 16.7% 증가했으며 영업이익률도 10.1%에서 11.2%로 1.1%포인트 개선됐다. 본업 수익성이 개선되는 가운데 TPG가 기존 해외 사업과 모빌리티 역량을 활용해 새로운 성장 기회를 발굴할지가 관건이다. 베트남·태국의 렌터카 사업과 UAE를 거점으로 한 중고차 수출 사업을 확대하거나 현지 모빌리티 기업과의 협업을 추진할 경우 롯데렌탈의 해외 사업 영역이 넓어질 가능성이 있다. 업계 관계자는 “롯데렌탈은 국내 렌터카 시장에서 이미 규모와 운영 역량을 확보한 만큼 앞으로는 해외 시장과 모빌리티 신사업에서 성장 기회를 찾는 것이 중요하다”며 “TPG의 글로벌 네트워크와 모빌리티·데이터 분야 투자 경험을 롯데렌탈의 사업 역량과 어떻게 연결하느냐가 인수 이후 기업가치 제고의 핵심이 될 것”이라고 했다.2026-08-12 16:07:51
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바운드포, AI API 비용 폭증 막는다…'파레토'로 토큰 지출 사전 통제 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 도입이 확산하면서 기업들의 관심이 'AI를 얼마나 많이 활용하느냐'에서 'AI를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 옮겨가고 있다. 이에 데이터 파운드리 기업 바운드포가 AI 토큰 비용을 사전에 통제하는 서비스를 선보이며 기업용 AI 비용 관리 시장 공략에 나섰다. 단순히 사용량과 비용을 보여주는 기존 모니터링 방식에서 나아가 예산을 초과할 것으로 예상되는 AI API 호출을 실행 단계에서 차단하는 방식이다. 12일 바운드포는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 새롭게 추가했다고 밝혔다. 최근 기업들은 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라 업무 성격에 따라 여러 생성형 AI 모델과 API를 동시에 활용하고 있다. 고성능 모델을 적극적으로 활용해 AI 사용량 자체를 늘리는 이른바 '토큰맥싱'이 확산하는 등 AI 활용 확대가 기업 경쟁력으로 여겨지고 있지만, 사용량이 늘어날수록 비용 부담 역시 커지는 구조다. 특히 AI 에이전트가 확산하면서 토큰 비용의 성격도 달라지고 있다. 사람이 직접 AI를 사용하는 경우에는 사용 시간이나 빈도에 일정한 한계가 있지만, AI 에이전트는 업무가 완료될 때까지 API를 자동으로 호출할 수 있다. 로봇이나 각종 디바이스에 AI가 탑재되면 24시간 작동하면서 지속적으로 모델을 호출하는 환경도 가능하다. 이 과정에서 오류가 발생해 같은 요청을 반복하거나, 단순한 작업에 고성능 모델을 계속 사용하는 경우 예상하지 못한 비용이 누적될 수 있다. AI 사용량을 늘리는 것 자체가 목표였던 단계에서 벗어나 기업이 AI 비용의 발생 구조까지 관리해야 하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 기존 기업용 비용 관리 방식만으로는 해당 변화에 대응하기 어렵다는 지적도 나온다. 일반적으로 기업은 월말 청구서나 사용량 데이터를 통해 어느 서비스에서 비용이 발생했는지를 확인한다. 다만 AI API는 호출량과 토큰 사용량에 따라 비용이 실시간으로 증가하기 때문에 사후에 비용을 확인하는 것만으로는 이미 발생한 지출을 되돌리기 어려운 것으로 평가된다. 바운드포는 파레토를 내놓은 것도 해당 문제를 겨냥했다. 바운드포는 파레토가 관리자가 설정한 예산 한도와 정책을 AI API 호출 과정에 적용해 일정 수준을 넘어서는 요청을 실행 전에 차단할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 사용 이후 비용을 분석하는 '사후 관측'보다 비용이 발생하기 전에 통제하는 '사전 통제'에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 기업은 팀이나 프로젝트별로 AI 사용 예산을 설정할 수 있으며 현재 사용량과 예상 지출을 확인할 수 있도록 구성됐다. AI 에이전트가 자동으로 API를 호출하는 환경에서도 정해진 예산 범위 안에서 서비스를 운영할 수 있도록 하는 방식이다. 비용이 발생하는 패턴을 분석해 불필요한 지출을 찾아내는 기능도 제공한다. 실패한 API 요청이 반복되면서 비용이 누적되는 재시도, 사실상 동일한 요청을 반복 처리하는 중복 호출, 상대적으로 단순한 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 분석해 절감 가능성이 있는 영역을 리포트로 제공한다. 기업 입장에서는 어떤 모델을 얼마나 사용했는지를 확인하는 것뿐 아니라 어떤 업무에 어떤 모델을 사용했는지, 불필요한 호출이 발생하고 있는지, 설정한 예산을 넘어설 가능성이 있는지까지 관리해야 하기 때문에 AI 에이전트가 업무 자동화의 중심으로 자리 잡을수록 비용 통제의 중요성은 더욱 커질 전망이다. AI 에이전트가 여러 단계의 업무를 수행하는 과정에서 하나의 요청에 그치지 않고 여러 모델과 API를 연속적으로 호출할 수 있기 때문이다. 피지컬 AI 확산도 변수다. 로봇이나 자율 시스템 등이 AI 모델을 활용해 주변 상황을 판단하고 행동하는 환경에서는 서비스가 작동하는 동안 지속적인 AI 추론과 API 호출이 발생할 수 있다. AI가 소프트웨어 안에서만 사용되는 것이 아니라 현실 세계의 기기와 연결될수록 토큰 비용이 기업의 운영비와 직접 연결될 가능성도 커지고 있다. AI 시장의 경쟁 기준이 변하고 있다. 기존에는 더 뛰어난 성능의 모델을 확보하거나 이를 다양한 업무에 빠르게 적용하는 것이 기업의 AI 경쟁력으로 평가됐다면, 앞으로는 동일한 업무를 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는지까지 중요한 요소가 될 전망이다. 바운드포는 파레토를 자사 AI 데이터 운영 플랫폼인 드로파이에 결합하면서 데이터 관리와 AI 비용 통제를 하나의 플랫폼에서 제공하는 방향으로 사업을 확대한다는 구상이다. AI 활용 과정에서 발생하는 데이터를 관리하는 동시에 해당 데이터를 바탕으로 AI 사용 패턴과 비용 구조를 분석해 운영 효율까지 높이겠다는 것이다. 황인호 바운드포 대표는 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었고, 파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-08-12 11:05:01
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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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카카오모빌리티, 전화·오프라인으로 카카오T 접점 넓힌다…누적 15만건 돌파 [경제일보] 카카오모빌리티가 스마트폰 애플리케이션(앱) 사용이 익숙하지 않은 이용자도 택시 호출 서비스를 이용할 수 있도록 전화와 오프라인 현장으로 서비스 접점을 넓히고 있다. 전화 상담사가 카카오T 택시를 대신 호출하는 서비스가 월 2만건 이상의 호출을 기록하는 가운데 서울 외 지역에서 발생하는 호출이 전체의 60%를 넘어서는 등 이용 범위도 확대되고 있다. 10일 카카오모빌리티에 따르면 '02-114 카카오 T 택시 대신 불러주기' 서비스의 누적 이용 건수는 약 15만건, 누적 이용자는 약 6만명으로 집계됐다. 현재 월 2만건 이상의 호출이 발생하고 있다. 이 서비스는 이용자가 '02-114'에 전화해 출발지와 목적지를 말하면 114 상담사가 카카오T 택시를 대신 호출해 주는 방식이다. 배차가 완료되면 차량 정보와 예상 도착 시간도 안내받을 수 있다. 스마트폰 앱을 직접 이용하기 어려운 고령층 등 디지털 취약계층을 지원하기 위해 마련됐다. 카카오모빌리티는 지난 2024년 9월부터 시범 서비스를 운영했고, 이후 KT is와 지난해 3월 업무협약(MOU)을 체결했다. 해당 서비스는 서비스 시간과 대상 지역을 확대해 현재는 평일과 주말 구분 없이 매일 오전 8시부터 오후 7시까지 전국에서 이용할 수 있다. 실제 이용 데이터를 보면 이 서비스는 서울에 국한되지 않고 전국으로 확산되는 양상을 보이고 있다. 지난 1월부터 7월까지 발생한 전체 호출 가운데 서울 외 지역에서 출발한 호출은 61.5%로 집계됐다. 호출이 발생한 지역도 늘었다. 월간 호출 발생 시·군·구는 1월 125곳에서 7월 153곳으로 증가했다. 7개월 누적으로는 전국 221개 시·군·구, 1715개 읍·면·동에서 호출이 발생했다. 호출 시간대도 특정 시간에 집중되지 않았다. 서비스가 운영되는 오전 8시부터 오후 7시까지 하루 전반에 걸쳐 호출이 발생했으며 오전 9시 전후 수요가 상대적으로 높게 나타났다. 출퇴근 시간대에 수요가 집중되는 일반적인 택시 호출과 달리 병원 진료나 장보기 등 이용자의 생활 일정에 따라 수요가 분산되는 모습이다. 특히 지난 1~7월 토요일과 일요일에 발생한 호출은 전체의 24.5%를 차지했다. 평일뿐 아니라 주말에도 꾸준히 호출이 발생하면서 특정 업무일이나 시간대에 한정되지 않고 생활 이동에 활용되고 있는 것으로 나타났다. 목적지를 유형별로 보면 병·의원과 약국 등 의료시설이 주요 목적지 가운데 하나로 나타났다. 지하철역·기차역·버스터미널 등 다른 교통수단으로 연결되는 장소와 주거지, 시장·마트, 관공서 등도 주요 목적지로 확인됐다. 동일한 출발지와 목적지를 연결하는 호출도 여러 날짜에 걸쳐 나타났다. 주거지에서 병·의원이나 주민센터, 역, 시장 등으로 이동하는 경로가 반복적으로 확인됐다. 카카오모빌리티는 전화뿐 아니라 오프라인 현장에서도 카카오T 호출이 가능하도록 서비스 접점을 확대하고 있다. 지난 3월에는 분당서울대학교병원에 '카카오 T 택시 웹 호출 시스템'을 도입했다. 병원을 방문한 고령 환자나 외국인 방문객 등이 안내 데스크에 택시 호출을 요청하면 병원 직원이 업무용 PC를 통해 카카오T 택시를 대신 호출할 수 있는 시스템이다. 02-114 서비스가 전화 상담을 통해 카카오T와 연결되는 방식이라면, 웹 호출 시스템은 병원 현장에서 직원이 이용자를 대신해 플랫폼을 이용하는 방식이다. 카카오모빌리티는 특정 생활권에서 의료 시설 방문이나 장보기, 교통 연계 등을 위한 이동 수요가 지속적으로 발생하고 있는 것으로 분석하고 있다. 이에 모바일 앱을 중심으로 성장한 플랫폼 서비스에서 발생할 수 있는 이용 장벽을 기존 전화망이나 현장 안내 시스템과 연결해 보완하고 있다. 카카오모빌리티는 앞으로도 이용자의 디지털 활용 수준이나 이용 환경과 관계없이 택시 호출 서비스를 이용할 수 있도록 전화와 오프라인 현장 등 다양한 접점을 확대한다는 계획이다. 카카오모빌리티 관계자는 "디지털 기술의 혜택이 앱 이용자에게만 머물지 않도록 이동 서비스의 접근성을 넓히고 있다"며 "앞으로도 이용자의 환경과 디지털 활용 수준에 관계없이 누구나 이동 서비스를 이용할 수 있도록 전화와 오프라인 현장 등 다양한 접점을 지속해서 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-08-10 09:54:55
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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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SKT 에이닷, 장애 43분 만에 복구…"LLM 아닌 호출 장비 오류" [경제일보] SK텔레콤의 인공지능(AI) 개인비서 ‘에이닷(A.)’에서 통화 자동 요약 등 일부 기능이 작동하지 않는 장애가 발생했다가 약 43분 만에 복구됐다. 당초 거대언어모델(LLM) 자체 오류로 안내됐지만, 점검 결과 LLM을 호출하는 장비에서 일시적인 문제가 발생한 것으로 확인됐다. SK텔레콤에 따르면 에이닷은 지난 6일 오후 4시 30분부터 서비스 장애가 발생했다. SKT는 에이닷 애플리케이션에 점검 안내를 띄우고 “서비스 장애에 대응 중이며 조치 전까지 이용이 원활하지 않을 수 있다”고 공지했다. 장애가 발생한 동안 이용자는 전화를 끊은 뒤 통화 내용을 자동으로 정리해주는 통화 요약 기능을 정상적으로 이용하기 어려웠다. 에이닷 에이전트와 일부 부가 서비스에서도 응답 지연이나 기능 중단이 나타났다. SKT는 초기 안내에서 LLM 호출 과정에 오류가 발생했다고 설명했다. LLM은 대규모 데이터를 학습해 사람의 언어를 이해하고 답변을 생성하는 AI 모델이다. 이후 시스템 점검을 진행한 결과 모델 자체에 문제가 생긴 것이 아니라, LLM을 호출하는 장비에서 일시적인 오류가 발생한 것으로 원인을 정정했다. 서비스는 오후 5시 13분께 정상화됐다. SKT 관계자는 “시스템 점검 과정에서 일시적인 오류가 발생했다”며 “해당 오류를 즉시 조치했으며 현재 에이닷 서비스는 정상 작동하고 있다”고 설명했다.2026-08-07 10:15:22
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"공연장까지 책임진다"…카카오모빌리티, 임영웅 콘서트 39개 노선 운영 [경제일보] 카카오모빌리티가 택시 호출을 넘어 공연·축제 등 대규모 이벤트 이동 시장 공략을 강화하고 있다. 단순한 이동 수단 제공을 넘어 행사장 접근성, 안전 관리, 예약 편의성을 결합한 플랫폼 서비스로 영역을 넓히며 카카오T를 종합 모빌리티 플랫폼으로 확장한다는 전략이다. 5일 카카오모빌리티는 내달 4일부터 6일까지 고양종합운동장에서 열리는 임영웅 콘서트 '아임 히어로 - 더 스타디움 2' 관람객 이동 지원을 위해 '카카오 T 셔틀'을 운영한다고 밝혔다. 카카오모빌리티는 대규모 관람객이 몰리는 공연과 축제 현장에서 발생하는 이동 불편을 줄이기 위해 사전 예약형 셔틀 서비스를 운영하고 있다. 이번 임영웅 콘서트 셔틀은 수도권 21개, 지방 주요 거점 18개 등 총 39개 노선으로 구성해 전국 관람객의 이동 편의를 지원한다. 수도권에서는 강남역·서울역·잠실역 등 주요 거점과 동탄역·수원역·부평역 등 경기·인천 지역에서 출발하는 노선을 마련했다. 지방에서도 부산·대구·광주·대전·울산 등 광역시와 천안·청주·전주·강릉 등 주요 도시에서 공연장까지 이동할 수 있도록 노선을 구성했다. 카카오모빌리티는 이번 서비스가 대형 공연에서 반복되는 교통 혼잡과 귀가 불편 문제를 해결하기 위한 목적이라고 설명했다. 수만 명이 동시에 이동하는 콘서트 특성상 대중교통 혼잡과 주차난이 발생할 가능성이 높은 만큼, 사전 예약 기반의 셔틀을 통해 관람객 이동을 분산하고 행사 운영 효율을 높인다는 전략이다. 특히 이번 공연의 주요 관객층인 임영웅 팬덤 '영웅시대' 등 다양한 연령대 이용자를 고려해 현장 안전 관리도 강화한다. 카카오모빌리티는 셔틀 승하차 구역에 안전요원을 배치해 이동 동선을 안내하고, 행사 일정 변경 등 현장 상황에 따라 안내 문자를 제공할 예정이다. 카카오 T 셔틀은 공연이나 지역 축제 등 특정 목적지 이동에 특화된 서비스다. 이용자는 카카오 T 앱 내 셔틀 메뉴에서 출발지와 이용 일시, 왕복 여부를 선택해 예약할 수 있으며, 다른 사람이 구매한 탑승권을 카카오톡으로 전달하는 기능도 제공한다. 모빌리티 플랫폼 업계에서는 공연·축제 등 이벤트 이동 시장이 새로운 성장 분야로 떠오르고 있다. 과거 모빌리티 서비스 경쟁이 택시 호출과 차량 공유 등 일상 이동 중심이었다면, 최근에는 특정 시간과 장소에 대규모 이용자가 몰리는 상황을 얼마나 효율적으로 관리하는지가 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 특히 K팝 공연과 대형 스포츠 행사, 지역 축제가 확대되면서 행사장 접근성과 이동 경험이 관람객 만족도를 좌우하는 요소로 자리 잡고 있다. 이에 모빌리티 기업들도 단순 차량 연결을 넘어 셔틀 운영, 주차 관리, 현장 안내 등 행사 전반의 이동 경험을 관리하는 방향으로 서비스를 확대하고 있다. 카카오모빌리티 역시 카카오T 플랫폼을 기반으로 이동 서비스 영역을 지속 확대하고 있다. 택시 호출을 중심으로 성장한 카카오T는 대리, 주차, 렌터카, 기차 등 다양한 이동 서비스를 추가한 데 이어, 행사 이동까지 서비스 범위를 넓히며 플랫폼 경쟁력을 강화하고 있다. 이번 임영웅 콘서트 셔틀 운영 역시 카카오T가 보유한 이용자 기반과 이동 데이터를 활용해 대규모 행사 이동 수요를 흡수하려는 전략의 일환으로 풀이된다. 향후 공연과 축제 시장이 성장할수록 모빌리티 플랫폼 간 이벤트 이동 서비스 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 카카오모빌리티 관계자는 "임영웅 콘서트 카카오 T 셔틀은 현장 안내부터 승하차까지 관람객의 안전한 이동을 지원할 예정"이라며 "앞으로도 카카오 T 셔틀을 통해 다양한 행사장을 찾는 국내외 관람객의 편의를 높이고, 이용자 니즈에 맞춘 차별화된 이동 경험을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-05 15:18:00
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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-04 10:10:29
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엄태영 의원·카카오모빌리티, "자율주행, 차보다 운영"…플랫폼 중심 상용화 제안 [경제일보] 자율주행 경쟁의 무게중심이 차량 한 대의 주행 성능에서 수백 대를 안전하게 운영하는 플랫폼 역량으로 옮겨가고 있다. 카카오모빌리티가 자체 기술과 카카오T의 이용자 접점을 결합해 자율주행을 일상적인 교통 서비스로 확대하겠다는 구상을 내놨다. 카카오모빌리티는 엄태영 국민의힘 의원과 지난 28일 국회 의원회관에서 ‘피지컬 AI 시대, 자율주행은 어떻게 일상이 되는가’ 토론회를 개최했다고 29일 밝혔다. 서울시가 후원한 행사에는 정부와 지방자치단체, 학계·산업계 관계자들이 참석했다. 참석자들은 자율주행 상용화가 센서와 주행 알고리즘만으로 완성되지 않는다는 데 의견을 모았다. 호출과 배차, 차량 관제, 원격 지원, 사고 대응, 이용자 안내 등 서비스 운영 체계가 함께 갖춰져야 시민이 안심하고 이용할 수 있다는 것이다. 김진규 카카오모빌리티 피지컬 AI 부문 부사장은 서울 강남에서 진행한 자율주행 실증과 카카오T 기반 서비스 운영 경험을 소개했다. 서울시는 구역형과 수요응답형(DRT), 노선형 등 여러 형태의 자율주행 서비스를 운영하고 있으며 이용자는 카카오T에서 출발지와 목적지를 입력해 이용 가능한 서울자율차를 호출할 수 있다. 2024년 9월 무료 운행을 시작한 강남 심야 자율주행택시는 약 17개월의 실증을 거쳐 올해 4월 유료 서비스로 전환됐다. 카카오모빌리티도 지난 3월부터 자체 자율주행 기술을 적용한 서울자율차를 강남에서 운영하고 있다. 김 부사장은 “자율주행차 한 대를 잘 달리게 하는 것은 기술의 영역이고, 서로 다른 수백 대의 차량을 시민이 믿고 이용하도록 하는 것은 플랫폼과 도시의 역할”이라고 말했다. 카카오모빌리티가 플랫폼을 강조하는 배경에는 자율주행 생태계의 분업 구조가 있다. 차량과 자율주행 시스템을 개발하는 기업이 달라도 공통된 호출·배차 체계와 통합관제 시스템에 연결돼야 서비스 규모를 키울 수 있다. 카카오T의 이용자 수요와 이동 데이터를 활용하면 운행 지역과 시간대, 차량 배치도 효율적으로 설계할 수 있다. 상용화를 위해 풀어야 할 과제도 남아 있다. 차량 제조사와 기술기업, 플랫폼, 지방자치단체 사이의 사고 책임 범위를 구체화하고 운행 데이터를 공유할 표준을 마련해야 한다. 원격 개입과 긴급 대응 기준, 보험제도, 개인정보 보호체계도 대규모 운행에 맞게 정비할 필요가 있다. 유료 전환 이후 승객 수요와 운임 수입으로 차량·관제 비용을 감당할 수 있는지도 확인해야 한다. 자율주행이 시범사업을 벗어나려면 기술 안정성뿐 아니라 지속 가능한 수익모델과 시민의 신뢰를 함께 확보해야 한다. 카카오모빌리티는 자체 주행 기술을 고도화하는 동시에 다양한 차량과 사업자가 참여할 수 있는 개방형 운영 인프라를 구축한다는 계획이다. 서울의 복잡한 도로에서 축적한 경험이 표준화된 서비스 모델로 이어질 경우 국내 다른 도시로 자율주행을 확산하는 기반이 될 전망이다.2026-07-29 11:48:36
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크래프톤, 한국어 음성 AI 'A.X K2 라온' 공개…게임 캐릭터와 말로 협업한다 [경제일보] 크래프톤(대표 김창한)이 한국어 음성 이해와 생성에 특화된 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘A.X K2 Raon-Speech’를 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 공개했다. A.X K2 Raon-Speech는 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 참여한 SK텔레콤 정예팀의 2차수 성과다. 크래프톤은 컨소시엄에서 차세대 멀티모달 모델 연구를 맡고 있다. 모델은 총 210억개 파라미터 규모다. SK텔레콤의 A.X K2 기반 소형 언어모델에 크래프톤이 자체 학습한 음성 인코더와 코덱을 결합했다. 음성 인코더는 사람의 목소리를 AI가 처리할 수 있는 정보로 변환하고, 코덱은 AI의 답변을 음성으로 복원한다. 기존 음성 AI는 이용자의 말을 텍스트로 변환한 뒤 답변을 만들고 이를 다시 음성으로 합성하는 다단계 구조가 일반적이다. 이 과정에서 말투와 감정, 억양 등의 정보가 사라질 수 있다. A.X K2 Raon-Speech는 음성에 담긴 비언어적 정보까지 활용해 상황에 맞는 답변을 생성하도록 설계됐다. 크래프톤이 공개한 평가 결과에 따르면 이 모델은 300억개 이하 파라미터급 공개 음성 언어모델 가운데 한국어 종합 성능 1위, 영어 종합 성능 3위를 기록했다. 평가는 음성 인식·합성·이해와 음성·텍스트 질의응답, 도구 호출 등 6개 영역에서 이뤄졌다. 한국어 24개와 영어 22개 등 총 46개 벤치마크가 활용됐다. 크래프톤이 음성 AI에 투자하는 배경에는 게임 캐릭터를 정해진 대사만 반복하는 비플레이어 캐릭터(NPC)에서 이용자와 협업하는 ‘CPC(Co-Playable Character)’로 진화시키려는 전략이 있다. CPC가 이용자의 목소리와 의도를 이해하면 전투 지시를 수행하거나 게임 상황과 감정에 맞춰 대화하는 경험을 구현할 수 있다. 크래프톤은 지난 4월 AI 모델 브랜드 ‘라온’을 출범하고 음성 언어모델과 실시간 음성 대화 모델, 텍스트·음성 변환 모델, 비전 인코더를 공개했다. 이번 모델은 기존 라온의 음성 학습 기술을 A.X K2에 적용한 후속 성과다. 상용 게임 적용을 위해서는 빠른 응답 속도뿐 아니라 유해 발언 통제, 이용자 음성정보 보호, 캐릭터 설정의 일관성도 확보해야 한다. 여러 이용자가 동시에 접속하는 게임 환경에서 추론 비용을 낮추는 기술 역시 중요한 과제다. 이강욱 크래프톤 최고AI책임자는 “게임에 필요한 AI 파운데이션 기술을 지속해서 고도화해 새로운 게임 경험을 만들어 나가겠다”고 말했다. 크래프톤의 AI 전략은 연구 성과 공개를 넘어 실제 게임 플레이를 바꾸는 단계로 향하고 있다. A.X K2 Raon-Speech가 CPC에 적용돼 이용자와 자연스럽게 대화하고 협업하는 수준까지 발전한다면 음성 AI는 게임의 부가 기능이 아니라 플레이 방식을 구성하는 핵심 기술로 자리 잡을 전망이다.2026-07-29 11:10:22
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