2026.10.16 금요일
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LG유플러스, 챗GPT에 플러그인 '너겟' 연동…AI가 통신상품 탐색창구로 [경제일보] LG유플러스가 자사 홈페이지와 애플리케이션(앱)에 집중됐던 통신상품 탐색 경로를 생성형 인공지능(AI) 플랫폼으로 넓히고 있다. 챗GPT 대화 과정에서 온라인 전용 요금제 '너겟'의 상품과 혜택을 확인할 수 있도록 하면서 AI를 통신상품 판매 과정의 새로운 접점으로 확대한다. 6일 LG유플러스는 지난달 16일부터 챗GPT에서 자사 온라인 전용 요금제 너겟의 상품과 혜택 정보를 확인할 수 있는 '유플러스' 플러그인을 출시했다고 밝혔다. 기존에는 고객이 통신사 홈페이지나 앱에 직접 접속한 뒤 요금제 목록을 살펴보고 데이터 제공량과 월 정액, 혜택 등을 비교해야 했다. 반면 이번 서비스에서는 챗GPT 대화창에서 원하는 조건을 입력하면 너겟 상품과 혜택 정보를 확인할 수 있다. 통신상품을 찾기 위해 고객이 통신사 채널을 먼저 방문하는 방식에서 벗어나 AI 플랫폼이 상품 탐색의 출발점이 될 수 있도록 한 것이다. 이번 플러그인은 너겟 요금제와 혜택을 확인하는 기능에 초점을 맞춰 설계됐다. 고객은 요금제 목록을 확인한 뒤 특정 상품을 선택해 데이터 제공량과 월 이용료, 주요 혜택 등의 정보를 살펴볼 수 있다. 상품 정보는 너겟 홈페이지의 내용을 기반으로 제공해 기존 공식 채널과 정보 차이를 줄이는 것을 목표로 구성했다. 가입 절차는 아직 기존 채널과 분리돼 있다. 챗GPT에서 상품을 확인한 뒤 실제 가입을 진행하려면 공식 너겟 홈페이지로 이동해야 한다. 본인인증과 가입 신청, 개인정보 및 인증정보 처리 등은 LG유플러스의 공식 채널에서 이뤄진다. LG유플러스는 향후 챗GPT에서 상품을 찾는 단계에서 나아가 고객이 원하는 조건을 구체적으로 선택할 수 있도록 기능을 확대할 계획이다. 이달 중 요금제 유형과 유심 종류, 개통 방식 등을 선택하는 기능을 추가할 예정이다. 상품 탐색 과정에서 고객이 자신의 조건을 좁혀가며 적합한 요금제를 찾을 수 있도록 하는 방식이다. 이번 LG유플러스의 챗GPT 플러그인은 통신상품 판매 과정에서 AI 플랫폼이 차지하는 역할이 확대되는 흐름으로 분석된다. 기존 통신상품 판매는 홈페이지나 앱, 대리점 등 통신사가 직접 운영하는 채널을 중심으로 이뤄졌다. 고객이 상품을 검색하고 비교한 뒤 가입으로 넘어가는 과정도 대부분 통신사 자체 채널 안에서 진행됐다. 반면 생성형 AI가 상품 탐색 단계에 들어오면 고객이 통신사 홈페이지를 방문하기 전에 AI에게 먼저 원하는 조건을 설명하고 상품을 추천받는 경로가 생긴다. '데이터를 많이 쓰는 사람에게 적합한 요금제', '월 요금이 낮은 상품', '특정 혜택이 포함된 요금제'처럼 자연어로 조건을 입력하고 후보 상품을 좁혀가는 방식이다. AI가 검색과 비교를 대신하면서 통신사의 상품 판매 퍼널에서 가장 앞단인 '상품 발견' 단계가 외부 플랫폼으로 이동할 수 있는 것으로 풀이된다. LG유플러스는 너겟을 시작으로 향후 통합요금제까지 상품 탐색 범위를 확대할 계획이다. 온라인 전용 상품에 한정하지 않고 보다 다양한 통신상품을 AI 플랫폼에서 확인할 수 있도록 하겠다는 것이다. 상품정보 확인에 이어 요금제 유형과 유심, 개통 방식까지 선택할 수 있게 되면 AI가 단순한 정보 제공 창구를 넘어 실제 가입을 결정하는 과정에도 영향을 미칠 전망이다. 방욱재 LG유플러스 디지털플랫폼개발Lab장은 "이번 플러그인은 고객이 챗GPT 대화 중 유플러스의 요금제와 혜택 정보를 확인할 수 있도록 상품 정보 제공 경로를 확대한 것"이라며 "너겟을 시작으로 향후 통합요금제까지 상품 탐색 범위를 단계적으로 확대하겠다"고 말했다.2026-10-06 14:44:09
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네이버 AI, 검색 넘어 구매·예약까지…쇼핑·지도에 '에이전트' 확대 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 에이전트를 쇼핑과 지도 서비스에 잇달아 적용하며 검색을 넘어 실제 구매와 예약까지 연결하는 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 상품 정보와 장소를 찾아주는 데 그치지 않고 배송 가능 여부, 리뷰, 예약 정보 등 네이버가 보유한 실시간 데이터를 AI가 종합해 이용자의 선택을 좁히고 거래까지 이어지도록 하는 방식이다. 17일 네이버는 쇼핑 앱의 'AI 쇼핑 에이전트'에 실시간 배송 정보를 반영한 추천 기능을 고도화하고, 네이버지도에는 장소 추천부터 예약까지 지원하는 '플레이스 에이전트'를 공개했다고 밝혔다. AI 쇼핑 에이전트는 이용자가 상품별 배송일을 직접 확인하지 않아도 원하는 시점에 받을 수 있는 상품을 찾아주도록 개선됐다. 예를 들어 '내일까지 도착하는 전골 밀키트를 추천해줘'라고 요청하면 이용자가 설정한 배송지를 기준으로 실제 도착 가능한 상품을 선별하고 예상 도착일과 주문 마감 시간까지 안내한다. 자연어로 입력된 상황과 조건을 이해하는 기능도 강화했다. '아침, 저녁으로 갑자기 추워졌는데 전기장판을 추천해줘'와 같은 요청에는 전기요와 온수매트 등 상품 종류를 제시하는 동시에 이용자가 빠르게 받아볼 수 있는 상품을 중심으로 선택지를 좁혀준다. AI 쇼핑 에이전트 이용도 증가하고 있다. 네이버에 따르면 이번달 기준 AI 쇼핑 에이전트를 통한 대화 수는 정식 출시 이후인 지난 6월과 비교해 약 60% 증가했다. 같은 기간 거래액은 82% 늘었다. AI가 상품 탐색과 비교를 넘어 실제 구매 과정에 관여하면서 이용 확대가 거래 증가로 이어지는 흐름이 나타나고 있는 것이다. 네이버는 쇼핑 에이전트가 상품 스펙뿐 아니라 실시간 배송 정보와 리뷰 등 네이버쇼핑 생태계의 데이터를 활용해 이용자의 구매 결정을 지원하도록 고도화한다는 방침이다. AI가 이용자의 요청을 이해하고 필요한 상품을 선별한 뒤 구매까지 이어지는 과정에서 기존 커머스 데이터의 활용도가 높아지고 있다. 지도에서도 비슷한 방식의 변화가 시작됐다. 네이버는 네이버지도 앱에서 대화형으로 장소를 추천받고 예약까지 할 수 있는 플레이스 에이전트를 공개했다. 플레이스 에이전트는 이용자의 대화 맥락과 위치 정보를 바탕으로 음식점·카페·빵집·호텔·펜션·미용실·동물병원 등 네이버지도에 등록된 장소를 추천한다. '비 오는 날 혼자 책 읽기 좋은 조용한 카페', '주차가 편한 곳'처럼 여러 조건을 한 문장에 입력해도 이를 종합해 장소를 찾는다. 장소 추천 과정에서는 주소와 영업시간, 메뉴, 전화번호 같은 기본 정보뿐 아니라 방문자 리뷰, 블로그 후기, 예약 가능 여부 등 네이버가 축적한 플레이스 데이터를 함께 활용한다. 이용자는 추천 결과를 확인한 뒤 '이 중에 조용한 곳은?'과 같이 추가 질문을 이어가며 조건을 구체화할 수 있다. 예약까지 연결되는 것도 기존 검색과 다른 부분이다. 네이버 예약을 이용하는 장소라면 날짜와 시간, 인원을 한 문장으로 입력해 예약 신청을 진행할 수 있다. AI가 예약 조건을 정리해 이용자에게 확인을 요청하고, 이용자가 동의하면 예약 절차가 이어진다. 네이버가 자체적으로 확보한 데이터와 기존 플랫폼 서비스가 AI 에이전트의 기반이라는 점도 이번 기술 고도화의 특징이다. 생성형 AI가 일반적인 정보를 제공하는 것과 달리 네이버의 에이전트는 상품·배송·리뷰·장소·예약 등 실제 플랫폼에서 발생하는 데이터를 활용해 이용자의 구체적인 요구를 처리한다. AI를 별도 서비스로 제공하기보다 기존 플랫폼의 검색과 거래 과정에 결합하는 방식이다. 이정태 네이버 쇼핑 서치&AI 리더는 "네이버 AI 쇼핑 에이전트는 사용자가 쇼핑 과정에서 겪는 복잡한 조건과 맥락별 탐색을 대신 수행해주는 쇼핑 특화 에이전트로 고도화하고 있다"며 "상품 스펙과 실시간 배송 정보, 생생한 리뷰 데이터 등 네이버쇼핑 생태계가 보유한 실시간 쇼핑 데이터와 개인화 추천 기술의 결합으로 이용자의 의도와 맥락에 최적화된 구매 결정을 지원하여 차별화된 AI 커머스 경험을 키워갈 것"이라고 말했다. 최지훈 네이버 플레이스 검색 총괄 리더는 "플레이스 에이전트는 풍부한 플레이스 정보를 결합해 지도 환경에 최적화한 서비스"라며 "이용자가 원하는 장소를 보다 쉽고 정확하게 발견하고, 예약 및 실제 방문까지 자연스럽게 이어갈 수 있도록 기능과 사용성을 지속 고도화하겠다"고 말했다.2026-09-17 12:09:52
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AI가 쇼핑하고 결제한다…네이버·카카오, '거래 결정권' 경쟁 [경제일보] AI가 단순히 상품을 추천하는 수준을 넘어 이용자의 의도를 파악하고 실제 구매 행동까지 대신하는 단계로 진화하면서 네이버와 카카오가 커머스와 결제를 AI 에이전트의 핵심 영역으로 끌어들이고 있다. 검색과 메신저를 통해 이용자 접점을 확보한 양사가 AI를 활용해 '탐색→추천→구매→결제'로 이어지는 소비 과정 전체를 자사 생태계 안에 묶으려는 모습이다. 네이버는 올해 2월 네이버플러스 스토어 앱에 쇼핑 AI 에이전트 베타 서비스를 선보인 데 이어 6월에는 이용자에게 먼저 대화를 제안하는 실행형 에이전트로 기능을 확대했다. 상품 정보 요약과 추천을 넘어 이용자의 쇼핑 맥락을 이해하고 다음 행동을 제안하는 방식이다. 네이버가 AI 쇼핑에 공을 들이는 배경에는 이미 시스템으로 구현된 커머스와 결제 인프라가 있다. 네이버는 검색과 쇼핑뿐 아니라 네이버페이까지 보유하고 있어 AI가 상품을 찾고 구매를 결정하는 과정에서 실제 거래까지 연결할 수 있는 구조를 갖췄다. 올해 1분기 네이버의 커머스 매출은 전년 동기 대비 35.6% 증가했고, 네이버페이 결제액은 24조2000억원으로 23.4% 늘었다. 네이버는 검색·커머스·결제 인프라를 AI 에이전트 시대의 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 특히 네이버는 AI 검색에서도 탐색과 실행의 연결고리를 강화하고 있다. 지난 6월 정식 출시한 AI탭은 장소 탐색부터 지도 확인, 실시간 예약까지 연결하는 기능을 제공하며 AI가 정보를 알려주는 것을 넘어 이용자의 실제 행동으로 이어지는 구조를 지향하고 있다. AI탭 이용자는 1000만명을 넘어서는 등 네이버의 핵심 서비스로 자리잡고 있다. 카카오 역시 카카오톡을 기반으로 AI 에이전트의 활동 영역을 커머스와 결제로 넓히고 있다. 카카오는 지난 2분기 실적 발표에서 카카오톡에서 주문·예약·결제 등 일상의 행동을 완결하는 에이전틱 AI 경험을 순차적으로 선보이고 이를 새로운 성장과 수익화의 축으로 삼겠다고 밝혔다. 커머스·예약·여행·결제 등 이용 빈도가 높은 영역의 파트너들과 협업도 진행하고 있다. 카카오가 선택한 방식은 카카오톡이라는 거대한 이용자 접점에 외부 서비스를 연결하는 것이다. 지난 3월 카카오툴즈에는 올리브영, 무신사, 현대백화점, 마이리얼트립 등 다양한 파트너사의 서비스가 추가됐다. 이용자가 별도의 서비스를 일일이 찾아가는 대신 AI를 통해 필요한 서비스를 호출하고 이용하는 구조를 확대하고 있다. 카카오의 커머스 전략은 광고에서도 AI와 연결되고 있다. 지난 6월에는 카카오톡 선물하기와 톡스토어 상품 정보를 광고 플랫폼과 연동하는 '커머스 카탈로그 광고'를 출시했다. AI 기반 개인화 추천을 통해 상품 탐색부터 구매 전환까지 지원하는 방식이다. AI가 이용자의 구매 의도를 파악해 상품을 노출하고 거래로 연결하는 구조를 광고 영역에서도 강화하고 있는 것이다. 카카오는 한발 더 나아가 AI 에이전트 자체를 하나의 플랫폼으로 만드는 작업에도 착수했다. 지난 8월 과학기술정보통신부의 AI 에이전트 마켓플레이스 개발 지원 사업 수행자로 선정됐으며, 카카오엔터프라이즈와 함께 에이전트 등록·검증부터 탐색·조합·실행·정산까지 제공하는 개방형 생태계를 구축할 계획이다. 최근 AI는 모델 자체의 성능보다 AI가 이용자의 구매 의사결정에 얼마나 깊숙이 개입할 수 있느냐로 이동하고 있다. 지금까지 이용자는 검색창에 상품을 입력하고 여러 쇼핑몰을 비교한 뒤 결제수단을 직접 선택했다면, AI 에이전트가 고도화될수록 '무엇을 살까'라는 질문부터 '어디서 얼마에 살까', '어떤 결제수단을 사용할까'까지 AI에 맡기는 소비 방식이 가능해질 전망이다. 이 과정에서 플랫폼 기업의 영향력도 달라지고 있다. 검색이나 광고에서는 이용자가 여러 선택지를 비교하는 과정에서 플랫폼이 상품을 노출하는 역할을 했다면, 에이전트 시대에는 AI가 이용자를 대신해 선택지를 좁히고 최종 구매까지 연결할 수 있기 때문이다. AI가 어떤 상품을 추천하고 어떤 판매처와 결제수단을 연결하느냐가 곧 거래 성과로 이어지는 만큼 플랫폼의 '추천 권력'이 '거래 결정력'으로 확대될 것으로 분석된다. 다만 AI가 이용자를 대신해 구매·결제하는 단계까지 가기 위해서는 과제도 남아 있다. AI가 잘못된 상품을 추천하거나 이용자의 의도와 다른 결정을 내렸을 때 책임을 누가 질 것인지, 결제 과정에서 이용자의 명확한 동의를 어떻게 받을 것인지, 개인의 구매 데이터가 AI 학습과 추천에 어떻게 활용되는지 등이 해결돼야 할 것으로 전망된다. 업계에서는 AI 에이전트가 단순한 검색 도구를 넘어 실제 거래를 수행하는 수준으로 발전할 경우 플랫폼 기업의 사업 구조에도 변화가 불가피할 것으로 보고 있다. 광고를 통해 상품을 노출하고 이용자가 직접 구매하도록 유도하는 기존 방식에서 AI가 이용자의 의도를 파악해 상품을 선택하고 거래까지 연결하는 방식으로 중심축이 이동할 수 있어서다. 정신아 카카오 대표는 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "카카오톡은 그동안 지켜온 안정성을 기반으로 인증과 권한부터 메모리, AI 도구, 결제와 에이전트 간 연결까지 가능하도록 끊임없는 변화를 이어나갈 예정"이라며 "카카오톡에서의 에이전틱 AI 경험이 거래까지 구현될 수 있도록 여러 방면에서 디테일한 논의를 하고 있으며 빠른 시일 내에 실제 서비스를 구현해 보일 계획"이라고 말했다.2026-09-10 17:46:57
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"AI도 쉽게 쓰게"…네이버, 시니어·디지털 소외계층 교육 확대 [경제일보] 네이버가 시니어와 디지털 소외계층을 대상으로 인공지능(AI)·디지털 교육을 확대한다. 검색과 쇼핑 등 일상 서비스에 AI 적용을 늘리는 가운데 서비스 이용에 어려움을 겪는 이용자까지 교육 대상을 넓혀 AI 활용 저변을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 10일 네이버는 지난 7일 경기 성남시 네이버1784에서 국가평생교육진흥원과 AI·디지털 평생교육 콘텐츠 공동 개발 및 보급을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 AI 전환이 빠르게 진행되는 상황에서 시니어와 디지털 소외계층의 AI·디지털 활용 역량을 높이고 디지털 격차를 줄이기 위해 추진됐다. 양측은 AI와 디지털 관련 평생교육 콘텐츠를 공동 개발하고 교육 기회를 확대할 계획이다. 특히 네이버는 웨일 브라우저를 기반으로 한 디지털 문해 교과서를 제작할 예정이다. 교과서에는 네이버 쇼핑 이용법과 웨일의 주요 기능 등 일상생활에서 활용도가 높은 네이버 서비스 사용법을 알기 쉽게 담을 계획이다. 기존 디지털 문해 교육이 스마트폰이나 인터넷 등 기본적인 디지털 기기 활용에 초점을 맞췄다면, 이번 협력은 실제 생활에서 사용하는 서비스와 AI 활용까지 교육 범위를 넓히는 것이 특징이다. 네이버는 향후 AI 기반 서비스 활용 역량까지 높일 수 있는 교육 콘텐츠를 공동 개발한다는 계획이다. 네이버가 시니어 대상 디지털 교육에 나선 배경에는 AI 서비스가 검색과 쇼핑 등 이용자들의 일상 영역으로 빠르게 확대되고 있다는 것이 꼽힌다. AI 기능이 서비스에 기본적으로 적용되면서 이를 활용할 수 있는 이용자와 그렇지 못한 이용자 사이의 격차가 새로운 디지털 격차로 이어질 수 있기 때문이다. 특히 네이버쇼핑은 이번 협력에서 주요 교육 대상으로 포함됐다. 네이버는 쇼핑 서비스를 이용하는 과정에서 필요한 검색과 상품 비교, 주문 등 기본적인 이용 방법을 교육 콘텐츠에 담아 시니어 이용자의 서비스 접근성을 높인다는 방침이다. 네이버는 이번 교육에 웨일 브라우저를 기반으로 활용할 계획이다. 네이버는 자체 브라우저 기능을 활용해 디지털 문해교육 콘텐츠를 제공하고, 이용자가 실제 인터넷 환경에서 필요한 기능을 직접 익힐 수 있도록 할 예정으로, 향후 교육 콘텐츠가 어떤 기관을 통해 어느 규모로 보급될지는 추가로 구체화할 전망이다. 이번 협력은 네이버 입장에서도 AI 서비스 이용자 저변을 넓힐 수 있는 계기가 될 것으로 분석된다. 네이버는 검색과 쇼핑을 비롯해 다양한 서비스에 AI 기능을 적용하고 있지만, AI 기능이 확대될수록 이용자가 이를 실제로 활용할 수 있도록 돕는 접근성 역시 중요해지고 있다. 이에 따라 단순히 AI 기술을 고도화하는 데 그치지 않고 서비스 활용 방법을 교육하는 방식으로 이용자와의 접점을 넓히는 전략이 필요하다는 분석이다. 특히 디지털 활용도가 상대적으로 낮은 시니어 이용자가 AI와 네이버 서비스를 일상에서 활용할 수 있게 되면 새로운 이용자층의 서비스 접근성을 높이는 효과도 기대할 수 있다. 네이버는 이번 협력을 계기로 AI·디지털 평생교육 콘텐츠를 지속적으로 확대하고 시니어를 비롯한 다양한 이용자가 네이버의 AI 기반 서비스를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 이윤숙 네이버 쇼핑사업 부문장은 "AI 커머스 시대에 맞게 다양한 서비스를 고도화하는 한편, 이번 협약을 통해 네이버쇼핑을 비롯한 여러 AI 기반 서비스가 누구에게나 쉽고 편리한 도구가 될 수 있도록 교육적 지원에도 힘쓸 것"이라고 말했다.2026-08-10 11:34:15
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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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"면세 쇼핑도 대화로"…롯데면세점, 챗GPT 서비스 첫 도입 [경제일보] 롯데면세점이 국내 면세업계 최초로 생성형 인공지능(AI) ‘챗GPT(ChatGPT)’ 기반 쇼핑 서비스를 도입하며 AI 커머스 시장 선점에 본격적으로 나섰다. 기존 온라인 쇼핑이 검색과 클릭 중심이었다면 이제는 ‘대화’만으로 상품 탐색부터 구매까지 이어지는 새로운 쇼핑 방식이 등장한 것이다. 유통업계 전반에 인공지능 도입이 확산되는 가운데 롯데면세점이 한발 앞선 시도를 통해 고객 경험 혁신 경쟁에 불을 지폈다는 평가가 나온다. 16일 업계에 따르면 롯데면세점은 이번 서비스를 롯데그룹이 추진 중인 전사적 인공지능 전환(AX) 전략의 일환으로 도입했다고 밝혔다. 롯데그룹은 최근 유통·호텔·서비스 등 주요 계열사를 중심으로 생성형 AI 기반 서비스를 확대하며 AI를 단순한 기술이 아닌 새로운 ‘고객 접점’으로 활용하는 데 속도를 내고 있다. 특히 고객과의 접점을 디지털 환경에서 강화하는 동시에 보다 직관적이고 개인화된 경험을 제공하는 것이 핵심 전략이다. 이번 서비스의 가장 큰 특징은 접근성이다. 별도의 애플리케이션을 설치하거나 웹사이트에 접속할 필요 없이 챗GPT 내에서 바로 롯데면세점 쇼핑 서비스를 이용할 수 있다. 이용자는 챗GPT 메뉴에서 ‘플러그인(Plugins)’을 선택한 뒤 검색창에 ‘롯데면세점’을 입력하고 채팅을 시작하면 된다. 복잡한 절차 없이 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 점이 눈에 띈다. 사용 방식 역시 간단하다. 고객은 자연어로 질문을 입력하면 된다. 예컨대 “오늘의 특가 상품을 알려줘”, “향수 베스트셀러를 보여줘”, “선물용 위스키를 추천해줘”와 같은 요청을 하면 AI가 이에 맞는 상품을 선별해 제시한다. 추천된 상품은 단순 정보 제공에 그치지 않고 구매 페이지와 즉시 연동돼 상세 정보 확인과 결제까지 한 번에 이어진다. 검색어를 고민하거나 여러 페이지를 넘겨볼 필요 없이 ‘대화’만으로 쇼핑이 완성되는 구조다. 롯데면세점은 이러한 변화가 단순한 기능 추가를 넘어 쇼핑 패러다임 자체를 바꾸는 흐름이라고 보고 있다. 실제로 최근 소비자들은 키워드 검색보다 자연어 기반의 직관적인 탐색을 선호하는 경향을 보이고 있으며 생성형 AI의 발전이 이러한 흐름을 더욱 가속화하고 있다. 이에 따라 기업들도 고객 경험을 중심으로 한 ‘대화형 커머스’ 구축에 속도를 내는 분위기다. 향후 롯데면세점은 고객 이용 데이터를 기반으로 개인화 추천 기능을 더욱 정교화할 계획이다. 고객의 취향과 구매 이력, 검색 패턴 등을 분석해 보다 맞춤화된 상품을 제안하고 이를 통해 구매 전환율을 높이겠다는 전략이다. 나아가 AI를 활용한 다양한 고객 서비스로 확장해 차세대 면세 쇼핑 환경을 구축한다는 구상이다. 업계에서는 이번 시도를 계기로 면세점뿐 아니라 전통 유통 전반에서 AI 기반 서비스 경쟁이 한층 치열해질 것으로 보고 있다. ‘검색에서 대화로’의 전환이 본격화되면서 누가 더 빠르고 정확하게 고객의 의도를 이해하고 제안하느냐가 핵심 경쟁력이 될 전망이다.2026-07-16 10:25:12
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검색 대신 대화하는 AI…네이버, 상품 추천하는 '에이전트 커머스' 시동 [경제일보] 네이버가 쇼핑 인공지능(AI)을 단순 상품 검색 도구에서 사용자의 관심사와 구매 의도를 먼저 파악해 제안하는 에이전트형 서비스로 고도화하고 있다. 생성형 AI를 활용한 개인화 추천 기능을 강화하며 AI 커머스 경쟁력을 확대하고 있는 것으로 풀이된다. 1일 네이버는 자사 쇼핑 앱(애플리케이션) '네이버플러스 스토어'의 AI 쇼핑 에이전트를 업데이트하고 사용자 맞춤형 대화 제안 기능을 새롭게 선보인다고 밝혔다. AI 쇼핑 에이전트는 지난 2월 네이버플러스 스토어 앱에 베타 버전으로 처음 도입된 서비스다. 그동안 사용자의 관심사와 취향을 기반으로 상품을 탐색하고 요약해 주는 역할을 수행해 왔다. 이번 업데이트의 핵심은 AI가 사용자의 쇼핑 맥락을 보다 정교하게 이해하고 먼저 대화를 제안하는 것이다. 클릭과 찜, 장바구니 담기 등 쇼핑 활동 이력과 최신 트렌드 정보를 종합 분석해 이용자에게 적합한 상품 탐색 방향을 제시하도록 설계됐다. 이에 이용자는 앱 홈 화면에서 AI 쇼핑 에이전트가 먼저 건네는 대화를 따라 자연스럽게 쇼핑을 시작할 수 있게 될 전망이다. 사용자가 검색어를 직접 입력하기보다 AI가 관심사를 파악해 필요한 상품을 먼저 추천할 것으로 알려졌다. 복합 조건이 포함된 상품 탐색도 지원한다. '1인분 밀키트 중 10분 안에 완성되는 상품'이나 '3개 묶음을 1만원대에 구매할 수 있는 상품'처럼 세부 기능과 가격 조건이 포함된 추천 항목을 AI가 먼저 제시한다. 이용자는 복잡한 검색 조건을 일일이 입력하지 않고도 원하는 상품을 보다 빠르게 찾을 수 있다. 최근 생성형 AI 기술 발전으로 쇼핑 서비스 경쟁의 중심이 검색에서 추천으로 이동하고 있다. 단순히 상품 정보를 나열하는 방식에서 벗어나 AI가 이용자의 상황과 취향을 파악해 구매 의사결정을 지원하는 '에이전트 커머스' 경쟁이 본격화되고 있는 것으로 평가된다. 남지웅 네이버 PR 리더는 지난 4월 브리핑에서 "AI는 검색의 확장으로 검색 경쟁력 강화를 위한 네이버의 노력은 AI로 자연스럽게 이어졌다"며 "온서비스 AI 전략 선언 3년차인 올해는 에이전트 전환 원년으로 삼고 네이버 서비스 전반에 AI 에이전트를 도입해서 플랫폼 경쟁력을 강화해 나갈 예정"이라고 말했다. 특히 커머스 플랫폼들은 방대한 이용자 데이터를 기반으로 개인화 추천 역량을 강화하고 있다. AI가 상품 탐색과 비교, 추천까지 수행하면서 이용자의 탐색 시간을 줄이고 구매 전환율을 높이는 것이 주요 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 네이버 역시 쇼핑 검색 데이터와 이용자 행동 데이터를 결합해 AI 기반 쇼핑 경험을 지속적으로 확대하고 있다. 회사는 향후에도 개인화 추천 기능과 AI 에이전트 기술을 고도화해 이용자의 쇼핑 편의성을 높인다는 계획이다. 이정태 네이버 쇼핑 검색&AI 리더는 "AI 쇼핑 에이전트는 단순히 상품을 찾아주는 검색형 도구를 넘어, 사용자의 쇼핑 맥락을 이해하고 다음 행동까지 제안하는 실행형 에이전트로 진화하는 단계"라며 "네이버가 축적해 온 쇼핑 데이터와 AI 기술을 바탕으로 국내 사용자들의 쇼핑 방식과 취향에 가장 최적화된 경험을 제공하고, 일상 속에서 더 스마트한 에이전틱 쇼핑을 경험할 수 있도록 지속적으로 기술을 고도화해 나가겠다"고 말했다.2026-06-01 10:34:38
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