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SKT는 AI 인프라, 카카오는 AI 플랫폼…'AI 중심'으로 회사 다시 짠다 [경제일보] SK텔레콤과 카카오가 잇달아 인적분할을 결정하고 AI를 기존 사업과 분리된 핵심 성장축으로 세우는 등 인공지능(AI)이 국내 정보통신기술(ICT) 기업의 사업구조를 넘어 지배구조까지 바꾸고 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터(DC)와 해저케이블 등 인프라 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 자본을 유치하고, 카카오는 카카오톡과 AI를 중심으로 한 사업회사와 계열사 관리·미래 투자를 담당하는 회사로 나눈다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사와 신설회사 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 앞서 카카오는 지난 21일 이사회를 열고 신설 법인 '카카오AI'와 존속 법인 '카카오X'로의 인적분할을 결의했다고 밝혔다. 두 기업이 선택한 사업의 방향은 다르지만 공통점은 명확하다. AI를 기존 사업에 추가하는 방식에서 벗어나 AI에 맞는 자본조달과 의사결정 구조를 별도로 구축하겠다는 것이다. 막대한 투자가 필요한 AI 인프라와 빠른 서비스 전환이 필요한 AI 플랫폼을 기존 사업과 같은 기준으로 관리하기보다 별도의 성장 엔진으로 키우겠다는 전략이다. SK호라이즌은 기존에 운영 중인 데이터센터 8곳과 건설 중인 울산·구로 AI 데이터센터 등을 포함해 총 318MW 규모의 인프라 운영과 확장을 담당한다. SK텔레콤은 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄으로부터 신설회사에 약 3조800억원 규모의 외부 투자도 유치한다. SK텔레콤이 AI 데이터센터 사업을 별도 법인으로 떼어낸 것은 AI 인프라 사업의 성격이 기존 통신사업과 크게 달라지고 있기 때문이다. AI 데이터센터는 대규모 전력과 부지, GPU, 네트워크 등에 선제적으로 자본을 투입해야 한다. AI 모델의 성능 경쟁이 심화할수록 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 수요도 커지면서 데이터센터는 단순한 서버 공간을 넘어 AI 산업의 핵심 기반시설로 부상하고 있다. 특히 SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 외부 자본을 적극 활용할 계획이다. 통신사업에서 발생하는 현금흐름만으로 AI 데이터센터를 확장하는 대신 글로벌 재무적 투자자(FI)의 자금을 끌어들여 인프라 확대에 투입하는 구조다. SK텔레콤은 AI DC 사업을 총괄하고 SK호라이즌이 운영과 확장을 담당하는 동시에 SK하이퍼가 기가와트(GW)급 사업 개발을 맡는 방식으로 역할도 나눴다. 기존 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업의 AI 전환(AX)에 집중하게 된다. AI 인프라를 별도 성장축으로 떼어내면서 기존 사업의 경쟁력 강화와 AI 인프라 확장을 서로 다른 속도와 방식으로 추진할 수 있게 된 것이다. 카카오도 AI를 중심으로 회사의 구조를 다시 짠다. 카카오AI는 카카오톡과 AI, 광고, 커머스를 담당하고 카카오X는 카카오뱅크·카카오페이·카카오모빌리티·카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사와 미래 투자를 담당한다. 분할비율은 순자산 장부가액 기준 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64다. 카카오AI의 핵심은 카카오톡의 AI 전환이다. 카카오는 카카오톡을 단순한 메신저에서 AI 서비스를 이용하는 핵심 인터페이스로 발전시키고 AI와 광고·커머스를 연결해 새로운 수익 모델을 만든다는 구상이다. 반면 카카오X는 기존 계열사 사업을 관리하면서 가상자산, 피지컬 AI, 엔터테인먼트 등 새로운 성장 동력에 투자하는 역할을 맡는다. 기존 통신이나 플랫폼 사업은 이미 구축된 가입자·이용자 기반을 바탕으로 서비스와 매출을 확대하는 방식이었다면 AI는 막대한 선행 투자와 빠른 의사결정이 동시에 요구된다. AI 모델과 서비스는 경쟁사의 기술 발전에 따라 투자 시점과 규모를 신속하게 조정해야 하고, AI 데이터센터는 고객 수요가 발생하기 전에 인프라를 먼저 구축해야 할 것으로 분석된다. 이번 두 기업의 인적 분할은 AI가 더 이상 기존 사업에 붙이는 하나의 신기술이 아니라는 것을 보여주는 것으로 풀이된다. AI가 기업의 투자 규모와 속도, 사업 포트폴리오, 자본조달 방식, 의사결정 체계까지 바꾸면서 기업들은 AI에 맞춰 회사의 골격 자체를 다시 짜기 시작했다. SK텔레콤이 AI 인프라를, 카카오가 AI 플랫폼을 별도 성장축으로 만든 것도 같은 흐름의 서로 다른 모습이다. 앞으로 국내 ICT 기업들의 AI 경쟁력은 누가 더 좋은 AI 모델을 확보하느냐뿐 아니라 AI에 얼마나 많은 자본을 효율적으로 배분하고, 이를 실제 매출과 이익으로 연결할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 보인다. 이번 분할의 성패 역시 'AI 회사'라는 이름이 아니라 분할 이후 실제로 얼마나 큰 AI 사업을 만들어내느냐가 결정하게 될 것으로 전망된다. 정신아 카카오AI 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 사업 구조가 갖춰졌다"고 말했다.2026-08-28 17:39:34
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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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네이버, 2Q 영업익 5203억원 전년 比 0.2%↓…영업익 주춤에도 성장동력 키운다 [경제일보] 네이버가 올해 2분기 광고와 커머스, 글로벌 C2C(개인 간 거래) 사업 성장에 힘입어 두 자릿수 매출 증가를 이어갔다. 다만 인공지능(AI) 인프라 확대를 위한 선제 투자 영향으로 영업이익은 소폭 감소했다. 네이버는 AI 광고와 AI 팩토리 사업을 새로운 성장축으로 삼아 AI 수익화에 속도를 낸다는 전략이다. 8일 네이버는 올해 2분기 연결 기준 매출 3조3888억원, 영업이익 5203억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가하며 역대 최대 분기 매출을 경신했다. 반면 영업이익은 AI 인프라 투자 확대 등의 영향으로 전년 동기 대비 0.2% 감소했다. 수익성은 일시적으로 둔화됐지만 미래 AI 사업 확대를 위한 투자 성격이 반영된 결과로 분석된다. 네이버는 AI 인프라 확보와 생성형 AI 서비스 고도화를 위한 투자를 지속하고 있다. AI 데이터센터와 GPU 인프라, AI 모델 개발 및 서비스 확대를 위한 비용이 증가하면서 영업이익은 소폭 감소했지만 핵심 사업 성장으로 투자 여력을 확보했다는 평가다. 사업 부문별로는 네이버 플랫폼이 실적을 견인했다. 네이버 플랫폼 매출은 1조9022억원으로 전년 동기 1조6931억원 대비 12.3% 증가했다. 이 중 광고 사업이 1조4472억원을 기록하며 전체 실적을 뒷받침했고, 커머스 등 서비스 사업이 4550억원을 기록하며 새로운 매출원으로 성장하고 있다. 광고 사업은 AI 기술이 성장을 이끌었다. AI 기반 지면 최적화와 타기팅 고도화 영향으로 광고 매출은 전년 동기 1조3466억원 대비 7.5% 증가했다. 특히 AI를 적용한 광고 상품의 매출 기여도가 60%를 넘어서며 AI 기반 광고 사업이 새로운 성장 동력으로 자리 잡고 있다는 평가다. 지난 7월 말 정식 출시한 'AI 브리핑 광고'도 초기 성과를 나타냈다. 네이버는 기존 검색광고 대비 클릭 전환율은 30% 이상, 구매 전환율은 3배 이상 높은 수준을 기록하며 생성형 AI 기반 광고 서비스의 수익화 가능성을 확인했다고 설명했다. 커머스 사업도 성장세를 이어갔다. 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 확대 등에 힘입어 서비스 매출은 전년 동기 3466억원 대비 31.3% 증가했다. 커머스 생태계 강화가 광고 사업과 함께 플랫폼 성장의 핵심 축으로 자리 잡고 있는 모습이다. 파이낸셜 플랫폼도 안정적인 성장세를 이어갔다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 전년 동기 4056억원 대비 16.0% 증가했다. Npay 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 결제 생태계 확대에 힘입어 25조2000억원으로 전년 동기 대비 21.0% 증가했다. 네이버는 최근 오프라인 통합 결제 단말기 'Npay 커넥트'를 확대하며 사업자 대상 AI 플랫폼 사업도 본격화하고 있다. 온·오프라인 데이터를 통합해 새로운 수익원을 확보한다는 전략이다. 글로벌 사업도 실적 개선에 힘을 보탰다. 글로벌 도전 부문 매출은 1조159억원으로 전년 동기 8164억원 대비 24.4% 증가하며 처음으로 1조원을 넘어섰다. 특히 왈라팝, 포시마크, 소다 등 글로벌 C2C 플랫폼 성장에 힘입어 C2C 매출은 전년 동기 2275억원 대비 74.9% 증가한 3979억원을 기록했다. 글로벌 중고거래 플랫폼들의 거래액 확대가 실적 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 콘텐츠 부문은 0.5% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔고, 엔터프라이즈 부문은 AI와 디지털트윈 관련 B2B 사업 확대에 힘입어 21.3% 성장했다. 네이버는 하반기부터 AI 사업 수익화에도 속도를 낼 계획이다. AI 광고 고도화와 함께 엔비디아와 공동 추진하는 AI 팩토리 사업을 본격화해 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 특히 AI 팩토리 사업은 초기 자본 부담을 줄이는 구조를 기반으로 글로벌 고객사를 선제적으로 확보하고 있다. 회사는 AI 팩토리 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 전망했다. 네이버는 AI 광고와 커머스, 핀테크, 글로벌 플랫폼을 유기적으로 연결해 AI 중심 플랫폼 기업으로의 전환을 가속한다는 방침이다. 핵심 플랫폼의 안정적인 현금 창출력을 기반으로 AI 인프라 투자와 글로벌 사업 확대를 동시에 추진해 장기 성장 기반을 강화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 최근 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺고 AI 팩토리 사업을 진행함에 있어 초기 자본 부담을 최소화하면서 빠르게 사업을 확장할 수 있는 기반을 구축했다"며 "글로벌 대형 고객사를 비롯해 엔비디아의 생태계와 당사가 보유한 기업·공공 고객 기반을 통해 초기 가동 용량에 대한 고객을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 이익 성과를 만들어내며 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 새로운 성장 동력을 마련해 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-07 08:35:19
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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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KT나스미디어, AI가 광고 타깃·입찰까지 결정…11조원 디지털 광고시장 재편 [경제일보] 인공지능(AI)이 검색과 콘텐츠를 넘어 광고 소재 제작과 타깃 설정, 매체 선택, 입찰까지 담당하면서 국내 디지털 광고시장의 경쟁 구도가 달라지고 있다. 하반기에는 AI 기반 광고 운영과 온라인동영상서비스(OTT), 커넥티드TV(CTV), 숏폼을 아우르는 영상 광고 통합 구매가 본격화할 것이라는 전망이 나왔다. KT나스미디어는 이 같은 내용을 담은 ‘2026 상반기 디지털 미디어&마케팅 결산 보고서’를 발간했다고 16일 밝혔다. 보고서는 상반기 디지털 미디어 시장의 주요 이슈로 △AI 검색 고도화 △AI 에이전트 도입 △라이브 콘텐츠 강화 △장소 탐색의 비즈니스화 △수익모델 확장 등 5가지를 꼽았다. 네이버와 구글의 검색 서비스는 정보를 요약하는 단계를 넘어 예약과 구매 등 이용자의 후속 행동을 지원하는 방향으로 진화했다. 네이버 쇼핑 에이전트와 카카오톡 AI 에이전트 등 일상형 서비스도 확대됐다. 라이브 콘텐츠는 스포츠 중계를 중심으로 서비스 경쟁이 심화했고, 지도 서비스는 장소 탐색을 오프라인 방문과 광고로 연결하는 플랫폼으로 바뀌고 있다. 인스타그램의 유료 구독 도입처럼 플랫폼이 광고 이외의 수익원을 확보하려는 움직임도 이어졌다. ◆ 국내 디지털 광고시장 11조원 돌파 전망 광고시장의 무게중심은 이미 디지털로 이동했다. 한국방송광고진흥공사(KOBACO) 자료를 인용한 KT나스미디어 공시에 따르면 국내 디지털 광고비는 지난해 10조7204억원에서 올해 11조4945억원으로 7.2% 증가할 전망이다. 전체 광고시장 예상 규모인 17조9354억원의 64.1%에 해당한다. 반면 방송광고 시장은 올해도 7.8% 감소할 것으로 예상됐다. 디지털 광고는 이용자의 클릭과 구매 전환을 측정하고 집행 결과에 따라 예산을 빠르게 조정할 수 있다는 점에서 경기 변동에도 상대적으로 방어력이 높다. 광고주가 브랜드 인지도보다 매출과 회원 가입 등 직접적인 성과를 중시할수록 검색과 커머스, 영상 광고로 예산이 이동할 가능성이 크다. KT나스미디어는 하반기 생성형 AI 검색과 대화 화면이 새로운 광고 지면으로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 광고 운영도 목표와 예산, 소재를 입력하면 AI가 이용자 타깃과 노출 지면, 입찰 가격을 자동으로 조정하는 방식으로 바뀔 전망이다. 이 과정에서 광고대행사와 미디어렙의 역할도 변할 것으로 보인다. 반복적인 매체 집행 업무는 AI가 대신하고 업계의 경쟁력은 △기업이 보유한 고객 데이터 활용 △플랫폼별 광고 성과 비교 △광고 소재 기획 △브랜드 안전성 관리 등으로 이동할 가능성이 크다. 네이버와 구글, 메타 등 대형 플랫폼이 자체 AI 광고 도구를 강화하는 점은 광고업계에 기회이자 부담이다. 광고주는 적은 인력으로 캠페인을 운영할 수 있지만 플랫폼 알고리즘에 대한 의존도는 높아진다. 미디어렙과 광고기술 기업은 여러 플랫폼의 데이터를 통합하고 광고 효과를 객관적으로 측정하는 역량을 확보해야 한다. ◆ CTV·OTT 묶어 사는 통합 광고 확대 영상 광고시장에서는 수요자 중심 광고 구매 플랫폼인 DSP(Demand Side Platform)의 활용이 늘어날 전망이다. OTT와 CTV, 숏폼 등으로 시청 채널이 분산되면서 광고주가 여러 영상 매체를 하나의 플랫폼에서 구매하고 빈도와 예산을 통합 관리하려는 수요가 커지고 있기 때문이다. IAB 유럽의 2026년 조사에서도 광고·미디어 업계 응답자의 약 70%가 CTV를 가장 유망한 성장 분야로 꼽았다. 다만 여러 채널에서 캠페인 대부분을 통합 집행하고 있다는 응답은 17%에 그쳤다. 광고 사기와 브랜드 안전성, 노출 측정, 거래 투명성 등은 통합 구매 확산을 가로막는 과제로 지목됐다. 국내에서도 통신사와 OTT, IPTV, 광고기술 기업을 중심으로 영상 광고 통합 구매 경쟁이 치열해질 것으로 예상된다. KT그룹의 통신·IPTV 데이터와 광고 플랫폼을 활용할 수 있는 KT나스미디어에는 사업 확대 기회지만, 글로벌 플랫폼 및 다른 미디어렙과의 데이터·측정 기술 경쟁도 피하기 어렵다. 허진영 KT나스미디어 미디어본부장 이사는 “2026년 상반기에는 AI가 검색과 커머스, 콘텐츠 분야의 핵심 축으로 자리 잡았다면 하반기에는 광고 지면과 운영, 구매 방식 전반이 구조적으로 변화할 것”이라며 “광고주와 미디어 업계는 AI 기반의 새로운 광고 환경과 영상 매체 통합 구매 체계에 선제적으로 대응할 필요가 있다”고 말했다.2026-07-16 16:40:59
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플레이디, AI 광고 제작부터 GEO까지…SOOP 광고 사업 공략 [경제일보] AI를 활용한 광고 제작과 운영이 빠르게 확산되면서 디지털 광고 시장도 단순 업무 자동화를 넘어 생성형 AI 기반 마케팅 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 이에 SOOP은 광고 계열사 플레이디를 앞세워 광고 제작부터 생성형 AI 검색 최적화(GEO)까지 AI 마케팅 역량을 확대하며 사업 경쟁력 강화에 나선 것으로 풀이된다. 29일 SOOP은 디지털 광고 계열사 플레이디가 AI 기반 광고 제작·운영 체계를 고도화하는 동시에 생성형 AI 검색 최적화(GEO) 사업을 확대하며 AI 마케팅 사업 전반을 강화하고 있다고 밝혔다. 플레이디는 지난 2010년 설립된 디지털 광고 기업으로 퍼포먼스 광고와 온라인 커머스 광고를 중심으로 사업을 확대해 왔다. 지난 2020년 코스닥 상장 이후에는 연간 약 5000억원 규모의 광고를 운영하며 광고 데이터와 성과 분석 역량을 축적한 것으로 평가된다. 플레이디는 올해 AI 전담 조직인 'AX Unit'을 신설하고 광고 운영 효율화와 AI 서비스 개발에 나선 것으로 알려졌다. 이와 함께 AI 기반 마케팅 플랫폼 '올잇'을 고도화해 광고 기획부터 제작, 운영까지 지원하는 통합 환경을 구축하고 있다. 올잇은 광고 문안 생성 서비스 '아토', 이미지 생성 솔루션 '크레파스', 영상 생성 서비스 '파노라마' 등을 통해 광고 소재 제작 전 과정을 지원한다. 텍스트 기반 광고 문구 작성은 물론 이미지와 숏폼 영상 제작까지 생성형 AI를 활용해 제작 시간을 단축하고 광고 운영 효율성을 높일 수 있도록 설계됐다. 생성형 AI 검색 환경에 대응하기 위한 GEO 사업도 확대하고 있다. 플레이디는 지난 4월 GEO 진단 서비스 '스파이더'를 출시하고 기업과 브랜드의 AI 검색 노출 현황을 분석해 최적화 전략을 제공하고 있다. 현재까지 36개 광고주와 46개 사이트를 대상으로 진단을 진행하며 관련 서비스를 확대하고 있다. 플레이디는 생성형 AI 확산으로 검색 방식이 변화하는 만큼 기존 검색 엔진 최적화(SEO)를 넘어 AI 검색 결과에서 브랜드 노출을 높이는 GEO 수요도 증가할 것으로 보고 관련 서비스를 강화하고 있다. 광고 제작 자동화와 검색 최적화를 함께 제공해 AI 기반 마케팅 서비스를 고도화한다는 전략이다. SOOP도 플레이디와의 협업을 통해 AI 기반 광고 운영 체계를 그룹 광고 사업 전반으로 확대할 계획이다. 플레이디가 확보한 AI 광고 제작 기술과 데이터 분석 역량을 활용해 신규 광고 사업을 발굴하고 그룹 차원의 광고 경쟁력을 높인다는 방침이다. 조명진 플레이디 대표는 "광고 산업 전반에서 생성형 AI 활용이 빠르게 확대되고 있다"며 "광고 제작 자동화부터 생성형 AI 검색 최적화까지 AI 기반 마케팅 역량을 지속적으로 강화해 광고주들에게 새로운 가치를 제공하겠다"고 말했다.2026-06-29 16:19:58
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![[현장] AI가 게임 마케팅 판 바꾼다…애피어, 게임 UA 2026서 UA 전략 진단](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/04/20260604164632754315.jpg)
AI가 게임 마케팅 판 바꾼다…애피어, '게임 UA 2026'서 UA 전략 진단 [경제일보] 게임업계가 이용자 확보(UA) 전략의 변곡점을 맞고 있다. 개인정보 보호 강화와 광고 타겟팅 난이도 증가, 이용자 취향 세분화 등으로 전통적인 마케팅 방식의 한계가 뚜렷해지면서 업계는 인공지능(AI)을 새로운 해법으로 주목하고 있다. 4일 서울 포스코타워 역삼에서 열린 '게임 UA 2026: AI로 여는 성장 전략' 세미나에서는 게임 및 앱 마케팅 업계 관계자 300여명이 참석한 가운데 AI를 활용한 차세대 UA 전략이 주요 화두로 떠올랐다. 이날 행사에는 애피어, 플레이오, 에이비일팔공(AB180), 틱톡 등 주요 마케팅 기업 관계자들이 발표에 나서 AI 기반 마케팅 고도화 방안을 소개했다. 플레이오는 최근 게임 마케팅 환경이 과거보다 훨씬 복잡해졌다고 진단했다. 개인정보 보호 정책 강화로 개인 식별 기반 타겟팅이 어려워졌고, 여러 장르 요소를 결합한 하이브리드 게임이 늘어나면서 이용자를 명확하게 분류하기도 쉽지 않아졌다는 것이다. 또한 이용자들의 콘텐츠 소비 방식과 게임 이용 패턴까지 다변화되면서 기존 마케팅 공식만으로는 성과를 내기 어려운 환경이 됐다고 분석했다. 이에 AI 기반 데이터 분석과 예측 기술이 중요해지고 있다고 강조했다. 단순히 광고를 노출하는 수준을 넘어 어떤 이용자가 실제 게임에 오래 머물고 결제할 가능성이 높은지를 분석하는 정교한 접근이 필요하다는 것이다. 박승규 플레이오 사업개발담당은 "UA 시장에서 AI를 활용해 어떻게 성과를 만드느냐가 게임사들 간의 경쟁력을 크게 좌우하고 있는 상황"이라며 "AI 활용의 핵심은 얼마나 유저 데이터를 정교하고 명확하게 담아내고 있는가이다"라고 강조했다. 애피어는 AI를 활용해 게임 마케팅 소재 제작부터 성과 분석, 개선안 도출까지 전 과정을 자동화하는 '크리에이티브 인텔리전스' 전략을 소개했다. 최근 개인정보 보호 강화와 광고 플랫폼 다변화로 이용자 획득(UA) 효율이 낮아지면서 단순한 광고 집행보다 어떤 소재가 실제 성과를 내는지 분석하는 역량이 중요해지고 있다는 설명이다. 애피어는 AI가 기존 광고 소재와 캠페인 데이터를 학습한 뒤 신규 소재를 생성하고, 광고 성과와 소재 구성 요소를 연결해 어떤 요소가 전환율과 클릭률 향상에 기여했는지를 분석하는 구조를 제시했다. 특히 영상 길이와 색상, 텍스트 구성, CTA(콜 to 액션) 버튼 노출 여부 등 세부 요소를 AI가 자동으로 분류·분석해 다음 소재 제작에 반영하는 방식이다. 이를 통해 마케터는 반복적인 데이터 분석과 소재 개선 작업을 줄이고 전략 수립에 집중할 수 있는 것이다. 박선교 애피어 코리아 어카운트 매니지먼트 총괄은 "성과를 내는 팀은 더 좋은 소재나 캠페인보다 압도적인 성과 측정 인프라를 갖추고 있다"며 "AI가 광고 소재 생성부터 캠페인 운영, 성과 분석, 인사이트 도출까지 연결하는 '크리에이티브 인텔리전스 루프'를 구축해 마케터들이 더 빠르고 정확하게 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다. 이날 최혜린 에이비일팔공 고객가치 팀 리더와 김종윤 스캐터 랩 CEO, 강지연 틱톡 게임 영업 총괄, 윤병선 베이커스 CCO 등도 각 회사만의 AI 전략을 선보였다. 업계에서는 AI 활용이 게임 개발 단계를 넘어 마케팅 영역으로 빠르게 확대되고 있다는 분석이 나온다. 과거 AI가 게임 개발 생산성 향상이나 운영 효율화에 주로 활용됐다면 이제는 광고 제작과 이용자 분석, 타겟팅, 성과 예측 등 UA 전 과정에 적용되며 새로운 경쟁력으로 자리 잡고 있는 것으로 평가된다. 윤병선 CCO는 "잠식당하지 않고 AI를 잘 활용해 단순히 만드는 것이 아니고 깊은 고민을 해서 AI 활용으로 실험과 노력을 줄여주는 해결책이 되길"이라며 "크리에이티브 영역에서도 AI를 잘 다룬다면 좋은 도구가 될 수 있다고 생각"이라고 말했다.2026-06-04 16:55:24
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![[류청빛의 요즘IT] 광고도 AI가 만든다…AI가 흔드는 마케팅 산업](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/15/20260515171919120037.png)
"광고도 AI가 만든다"…AI가 흔드는 마케팅 산업 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 광고업계 제작 방식을 빠르게 바꾸고 있다. 과거에는 광고 한 편을 제작하기 위해 모델 섭외와 촬영, 편집 과정을 거쳐야 했지만 최근에는 AI를 활용해 이미지와 영상, 카피 문구까지 제작하는 사례가 늘어나면서 광고 제작 구조 전반이 변화하고 있다. 특히 생성형 AI 기술 고도화로 실제 촬영과 AI 생성 콘텐츠의 경계가 흐려지면서 광고업계 전반의 제작 방식 재편이 본격화되고 있는 것으로 분석된다. 16일 업계에 따르면 최근 광고·마케팅 업계에서는 생성형 AI를 활용한 광고 제작 사례가 빠르게 확대되고 있다. 생성형 AI는 단순 이미지 생성 수준을 넘어 광고 모델과 배경, 상품 이미지, 영상, 카피 문구 제작 등 광고 제작 과정 전반에 활용되고 있다. 특히 온라인 광고와 숏폼 콘텐츠 중심으로 AI 활용이 빠르게 늘어나고 있다. 짧은 시간 안에 대량의 광고 콘텐츠를 제작해야 하는 디지털 광고 시장 특성상 생성형 AI의 제작 효율성이 부각되고 있기 때문이다. 기존에는 광고 한 편 제작에 촬영 스튜디오와 모델, 편집 인력 등이 필요했지만 AI를 활용하면 상당 부분을 자동화할 수 있게 된 것이다. 패션·뷰티·커머스 업계에서는 AI 가상 모델 활용 사례도 증가하고 있다. 실제 모델을 섭외하지 않고 AI로 생성한 인물을 광고 이미지에 활용하거나 국가별 언어와 문화에 맞게 광고 이미지를 자동 변환하는 방식이다. 이를 통해 글로벌 시장을 겨냥한 광고 제작 비용과 시간을 크게 줄일 수 있는 것으로 알려졌다. 일부 커머스 기업들은 상품 사진의 배경이나 연출 이미지도 AI로 제작하고 있다. 계절이나 국가별 분위기에 맞춰 동일한 상품 이미지를 여러 형태로 빠르게 제작할 수 있어 광고 제작 효율성이 높아지고 있는 것이다. 특히 중소 브랜드나 소규모 판매자들도 AI를 활용해 상대적으로 낮은 비용으로 고품질 광고 이미지를 제작할 수 있게 되면서 광고 제작 진입 장벽 역시 낮아지고 있는 것으로 분석된다. AI 기반 광고 카피 제작도 확대되고 있다. 생성형 AI는 이용자 검색 기록과 관심사, 소비 패턴 등을 분석해 맞춤형 광고 문구를 자동 생성할 수 있다. 같은 상품이라도 연령대나 관심 분야에 따라 서로 다른 광고 문구를 자동으로 제작하는 방식이 가능해진 것이다. 빅테크 기업들도 광고 생성 AI 경쟁에 속도를 내고 있다. 메타와 구글 등 글로벌 플랫폼 기업들뿐만 아니라 네이버와 카카오 등 국내 기업들도 광고 이미지 생성과 카피 자동 작성, 영상 편집 기능 등을 광고 플랫폼에 적용 중이거나 적용 예정으로 AI 기반 광고 자동화 기능을 강화하고 있다. 광고주가 원하는 문구와 이미지를 입력하면 AI가 광고 시안을 제작하는 형태의 서비스도 확대되고 있다. 다만 AI 광고 확산에 대한 우려도 동시에 커지고 있다. AI가 생성한 이미지와 영상의 품질이 빠르게 높아지면서 실제 촬영 콘텐츠와 구분하기 어려워지고 있기 때문이다. 저작권과 초상권 문제 역시 주요 이슈로 떠오르고 있다. 생성형 AI가 학습 과정에서 활용한 이미지 데이터의 저작권 문제와 실제 인물을 연상시키는 AI 생성 이미지 사용에 대한 논란이 이어지고 있는 것이다. 생성형 AI 확산은 광고 제작 방식뿐 아니라 광고 산업 구조 자체를 바꾸는 핵심 변수로 떠오르고 있다. 광고 경쟁력이 단순 제작 능력을 넘어 AI 활용 역량과 브랜드 고유 감성을 얼마나 유지할 수 있는지에 따라 갈릴 가능성이 커지고 있다.2026-05-16 08:00:00
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네이버, 1Q 영업익 5418억원 전년 比 7.2%↑…AI 고도화 성과 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 기반 서비스 고도화와 C2C(개인 간 거래) 사업 성장에 힘입어 두 자릿수 매출 증가세를 이어간 것으로 나타났다. 다만 AI 인프라 투자 확대 영향으로 수익성 개선 폭은 상대적으로 제한된 것으로 분석된다. 30일 네이버는 공시를 통해 올해 1분기 연결 기준 매출 3조2411억원, 영업이익 5418억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 2조7868억원 대비 16.3% 증가했고 영업이익은 전년 동기 5053억원 대비 7.2% 늘었다. 이번 실적은 광고와 커머스 등 핵심 사업에 AI를 접목한 효과가 반영된 결과로 분석된다. 네이버는 광고 타겟팅 고도화와 커머스 생태계 확대가 이번 매출 성장을 견인했다고 설명했다. 네이버 플랫폼 매출은 1조8398억원으로 전년 동기 대비 14.7% 증가했다. 이 가운데 광고 매출은 AI 기반 타겟팅 솔루션 고도화 영향으로 성장세를 이어갔으며 AI가 광고 매출 성장에 기여하는 비중은 50%를 넘어선 것으로 나타났다. 서비스 매출 역시 쇼핑, 멤버십, 배송 등 커머스 관련 사업 확장을 기반으로 35.6% 증가한 것으로 집계됐다. 파이낸셜 플랫폼 부문은 4597억원의 매출을 기록하며 전년 분기 3867억원 대비 18.9% 성장했다. 간편결제 서비스인 'N페이' 결제액은 24조2000억원으로 23.4% 증가했다. 네이버는 결제 데이터와 플레이스 기반 검색·예약 데이터를 연계해 온·오프라인 통합 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 글로벌 도전 부문 매출은 9416억원으로 전년 동기 7954억원 대비 18.4% 증가했다. 특히 포시마크, 크림, 소다, 왈라팝 등 리셀·중고거래 플랫폼이 포함된 C2C 매출이 전년 동기 2227억원 대비 57.7% 증가한 3511억원을 기록하며 높은 성장세를 보였다. 엔터프라이즈 부문도 AI 및 디지털 트윈 사업 확대와 협업툴 성장을 통해 1505억원을 매출을 올리며 전년 동기 1266억원 대비 18.8% 증가했다. 네이버는 올해를 원년으로 삼고 AI를 단순 기능이 아닌 서비스 전반에 결합하는 '실행형 AI' 전략을 통해 수익화 기반을 강화하고 있다. 이를 통해 검색, 쇼핑, 결제 등 핵심 서비스를 하나의 흐름으로 연결하는 구조를 만들어 실적 성장으로 이어지고 있는 것으로 분석된다. 다만 AI 경쟁력 확보를 위한 인프라 투자 확대는 수익성 측면에서 부담 요인으로 작용하고 있다. 이에 매출 증가율 대비 영업이익 증가율은 상대적으로 낮은 수준을 기록했다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 AI 에이전트 시대의 핵심 경쟁력인 검색·커머스·결제 인프라를 하나의 흐름으로 보유한 독보적인 플랫폼"이라며 "'실행형 AI' 전략을 중심으로 사용자 만족도 제고와 수익화 확대로 이어지는 선순환 구조를 구축하는 동시에 C2C, 소버린 AI 등 글로벌 도전 영역에서도 지속적으로 기회를 발굴해 전체 매출 성장을 가속화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-30 09:00:15
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네이버, AI 광고 플랫폼 개편으로 성장 가속…중소 광고주 공략 강화 [경제일보] 네이버가 광고 플랫폼 개편에 나서며 광고 사업 강화에 속도를 내고 있다. 인공지능(AI) 기능을 접목한 통합 광고 플랫폼을 도입해 중소 광고주 유입을 확대하고 광고 효율성을 높이려는 전략으로 풀이된다. 25일 네이버는 광고주의 운영 효율성과 편의성을 강화한 신규 광고 플랫폼을 도입한다고 밝혔다. 이번 개편은 검색 광고와 디스플레이 광고를 하나의 플랫폼으로 통합하고 AI 기반 광고 분석 기능을 도입한 것이 핵심이다. 네이버의 광고 사업은 최근 5년간 꾸준한 성장세를 이어왔다. 네이버 서치플랫폼 광고 매출은 지난 2021년 약 3조원 수준에서 지난 2022년 약 3조3000억원, 2023년 약 3조6000억원, 2024년 약 3조8000억원대로 증가했으며 지난해에는 4조1689억원을 기록하며 처음으로 4조원을 넘어섰다. 광고 사업이 여전히 네이버의 핵심 수익원으로 자리한 가운데 AI 기반 광고 경쟁이 본격화되면서 플랫폼 경쟁력 강화에 나선 것으로 분석된다. 그동안 네이버 광고는 검색 광고와 디스플레이 광고가 각각 별도 시스템으로 운영돼 광고주가 캠페인을 관리하는 데 불편함이 있었던 것으로 알려졌다. 이에 네이버는 통합 플랫폼 도입으로 광고 유형에 관계없이 단일 환경에서 캠페인을 운영할 수 있게 되면서 광고 집행 효율성을 고도화한다. 신규 플랫폼에는 광고 캠페인 성과를 한눈에 확인할 수 있는 대시보드 기능이 도입된다. 광고주는 검색 광고와 디스플레이 광고 캠페인을 통합해 요일별, 시간대별, 전환 유형별 등 다양한 지표를 한 화면에서 확인할 수 있다. 해당 기능을 통해 네이버는 광고 성과 분석과 운영 의사결정 과정이 간소화될 것으로 전망하고 있다. 또한 광고 반응을 보다 정밀하게 분석할 수 있는 '기여전환 지표'도 도입된다. 해당 지표는 광고 노출 이후 사용자 행동 흐름을 분석해 전환 과정에 영향을 준 요소를 확인할 수 있도록 설계됐다. 정교한 광고 전략 수립이 가능하도록 광고주를 지원하는 것이다. 기간별 성과를 비교할 수 있는 기능도 추가됐다. 광고주는 기간 비교 기능을 활용해 캠페인 성과 변화를 직관적으로 확인하고 운영 전략을 조정할 수 있다. 특히 광고 집행 경험이 부족한 중소 광고주에게 실질적인 운영 지원 도구가 될 것으로 전망된다. AI 기반 '인사이트' 기능도 베타 서비스로 제공된다. 인사이트 기능은 추천, 운영, 프로모션 등 다양한 유형의 광고 운영 정보를 제공하는 것이 특징이다. 이 중 추천 인사이트는 AI가 광고 데이터를 분석해 성과 개선 방안을 제시하는 방식으로 설계됐다. 광고주는 별도 분석 과정 없이도 AI가 제시한 데이터를 기반으로 광고 전략을 수립할 수 있도록 구성됐다. 이번 플랫폼 개편은 광고 자동화 경쟁이 심화되는 가운데 광고 사업 경쟁력을 강화하려는 전략으로 해석된다. 최근 광고 시장에서는 AI 기반 자동 최적화 기능이 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 광고 운영 전문 인력이 부족한 중소상공인 광고주 비중이 확대되면서 자동화 기능에 대한 수요도 증가하는 추세다. 구글과 메타 등 글로벌 플랫폼 기업들도 자사의 플랫폼에 AI 기반 광고 자동화 기능 도입을 통해 광고 시장 영향력을 확대하고 있다. 캠페인 자동 최적화, 전환 분석, 성과 예측 기능 등을 통해 광고 운영을 간소화하고 광고주 확보 경쟁을 벌이고 있다. 네이버 역시 이번 광고 플랫폼 개편을 통해 AI 기반 광고 운영 환경을 강화하고 광고주 확대에 나선 것으로 보인다. 특히 직접 광고 전략을 수립해야 하는 중소 광고주를 주요 타깃으로 설정하면서 광고 생태계 확대를 노리는 움직임으로 분석된다. 검색·커머스·콘텐츠 등 다양한 서비스와 연계된 광고 데이터 활용도 확대될 전망이다. 광고 플랫폼 통합을 통해 데이터 활용 범위를 넓히고 광고 효율성을 높이는 구조를 구축하려는 의도로 풀이된다. 네이버는 향후 AI 기반 광고 기능을 지속 확대하며 광고 플랫폼 경쟁력을 강화할 계획이다. AI 추천 기능 고도화와 자동화 기능 확대 등을 통해 광고 운영 효율성을 높이고 광고 시장 내 영향력을 확대해 나간다는 전략이다. 박동환 네이버 광고주 서비스 기획 리더는 "새롭게 선보일 광고 플랫폼은 사용성을 보다 직관적으로 개편하고 효율적인 데이터 활용 환경을 제공하는 등 광고주 성과 최적화를 지원하는 데 중점을 두었다"며 "앞으로도 네이버 광고는 AI 기술력을 바탕으로 중소상공인을 포함한 모든 유형의 광고주에게 쉽고 효율적인 플랫폼이 될 수 있도록 지속적으로 고도화할 계획"이라고 말했다.2026-03-25 14:18:41
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