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카카오, AI 시대 개인정보 보호 '규제 대응' 넘어 조직문화로
[경제일보] 인공지능(AI)이 이용자의 대화와 검색, 결제, 이동 등 다양한 데이터를 기반으로 개인화 서비스를 제공할수록 데이터 활용과 보호 사이의 균형이 중요해지고 있다. 이에 카카오도 카카오톡을 비롯한 주요 서비스에 AI 적용을 확대하는 가운데 계열사 전체의 개인정보 보호 체계를 점검하고 공통 원칙 마련에 나서고 있다. 20일 카카오는 카카오 판교아지트에서 지난 19일 '제1회 카카오그룹 프라이버시 컨퍼런스'를 열고 그룹 차원의 개인정보 보호 원칙과 실무 대응 방안을 공유했다고 밝혔다. 해당 컨퍼런스는 기존 카카오그룹사 간 정기적으로 운영해온 개인정보 보호 모임을 컨퍼런스 형태로 확대한 것이다. 이번 행사는 카카오를 비롯해 카카오뱅크, 카카오모빌리티, 카카오엔터테인먼트, 카카오페이, 카카오엔터프라이즈, 카카오스타일 등 주요 계열사가 개인정보 보호에 대한 공통 원칙을 마련한 것이 특징이다. 각 계열사는 메신저, 금융, 모빌리티, 콘텐츠, 결제 등 서로 다른 서비스를 운영하고 있어 다루는 개인정보와 위험 요소도 다르지만 서비스별 대응 경험을 공유하는 동시에 그룹 차원의 공통 기준을 마련해 AI와 디지털 서비스 확대 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 보호 문제에 공동 대응한다는 방침이다. 카카오그룹은 이날 '이용자 주권', '프라이버시 중심 서비스', '프라이버시 문화'를 3대 핵심 가치로 제시했다. 서비스 기획 단계부터 개인정보 보호를 고려하고 데이터 이용과 보관, 파기 등 서비스 전 과정에 안전 조치를 적용하는 한편 임직원들이 일상적인 업무 과정에서 개인정보 보호를 실천하는 문화를 정착시키겠다는 내용이다. 특히 개인정보 보호를 담당 부서의 규제 대응 업무에 한정하지 않고 서비스 개발과 운영 전반에 내재화한다는 점을 강조했다. AI 서비스가 확대될수록 개발자와 기획자 등 다양한 직군이 개인정보 처리 과정에 관여할 수밖에 없는 만큼 조직 전체의 인식과 대응 역량을 높이겠다는 취지다. 카카오는 이날 'AI 시대 프라이버시'를 주제로 AI 서비스 확대에 따른 개인정보 보호 방향도 공유했다. 특히 카카오톡에 AI를 결합하는 '카나나 인 카카오톡'과 관련한 프라이버시 정책 방향성을 소개했다. AI 서비스가 이용자의 대화와 행동 맥락을 바탕으로 개인화된 답변과 서비스를 제공하기 위해서는 기존 서비스보다 데이터 활용 방식이 복잡해질 수 있다. 이에 카카오는 AI 서비스의 편의성을 높이는 동시에 이용자가 자신의 개인정보가 어떻게 활용되는지 이해하고 통제할 수 있는 환경을 마련하는 것이 중요하다고 설명했다. 계열사별 사례 공유도 이어졌다. 카카오뱅크는 금융 서비스에서의 개인정보 보호 업무를 소개했고, 카카오엔터테인먼트는 개인정보 처리방침 평가제도 운영 경험을 공유했다. 메신저와 금융, 콘텐츠, 모빌리티 등 각 사업 영역에서 발생할 수 있는 개인정보 이슈와 대응 사례도 패널 토크를 통해 논의했다. 외부 전문가 세션에서는 AI 전환에 따른 개인정보 보호 체계 변화와 법·제도 대응 방안도 다뤄졌다. 최경진 가천대학교 법과대학 교수는 'AX 시대 바람직한 개인정보보호체계의 방향'을 주제로 강연했고, 고환경 법무법인 광장 변호사는 개정 개인정보 보호법과 정보통신망법에 따른 컴플라이언스 대응 전략을 설명했다. AI 산업에서 개인정보 보호의 중요성은 앞으로 더욱 커질 전망이다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트가 확산되면 AI가 이용자를 대신해 검색과 예약, 결제 등 다양한 행동을 수행할 수 있어 개인정보 접근 범위와 처리 방식도 더욱 복잡해질 수 있기 때문이다. 이에 기업들도 개인정보를 사고 발생 이후 대응해야 하는 규제 요소로만 보는 것이 아니라 서비스 설계 단계부터 관리해야 하는 핵심 요소로 접근하고 있다. 특히 금융·의료·결제 등 민감정보를 다루는 서비스에서는 AI의 정확성뿐 아니라 개인정보 처리 과정의 투명성과 이용자 통제권 확보가 서비스 신뢰도에 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 평가다. 카카오는 이번 컨퍼런스를 계기로 계열사 간 개인정보 보호 관련 협업을 지속하고 AI 시대에 맞는 프라이버시 체계를 고도화한다는 계획이다. AI 서비스 확대와 개인정보 보호라는 두 과제를 동시에 해결하면서 이용자 신뢰를 확보하는 것이 향후 AI 사업 확장의 중요한 조건이 될 전망이다. 김연지 카카오 개인정보 성과리더는 "카카오라는 하나의 울타리 안에서 우리가 공유하는 프라이버시 철학이 무엇인지 명확히 하고자 이번 컨퍼런스를 준비했다"며 "개인정보 보호를 단순한 법적 규제 준수로 보지 않고, 임직원 인식 강화와 공동체 간 지속적인 협업을 통해 일상에서 함께 실천해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-20 10:02:25
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SKT, '모두의AI' 출사표…A.X K2·AI 데이터센터·2250만 회선 총동원
[경제일보] SK텔레콤이 정부의 '모두의AI' 사업에 참여해 통신 가입자 기반의 대규모 AI(인공지능) 서비스 확산에 나선다. 자체 AI 모델과 데이터센터 등 인프라뿐 아니라 금융·의료·교육·모빌리티 등 생활 영역별 전문기업을 묶어 단순 챗봇을 넘어 공공서비스 신청과 결제까지 대신하는 AI 에이전트로 서비스를 확대한다는 전략이다. 19일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. SK텔레콤은 AI 모델·인프라·서비스를 모두 자체 보유한 역량을 기반으로 금융, 의료, 교육, 공공, 모빌리티 등 다양한 분야의 기업·기관과 컨소시엄을 구성했다. SK텔레콤은 이번 사업을 'AI를 누구나 쉽게 사용하는 서비스'를 목표로 진행한다. AI에 익숙하지 않은 이용자도 별도의 전문 지식 없이 일상적인 대화 방식으로 필요한 정보를 찾고 실제 업무까지 처리할 수 있도록 서비스 범위를 확대한다는 구상이다. SK텔레콤은 우선 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 지원하는 AI 챗봇을 구축한 뒤 공공서비스 탐색·신청과 증명서 발급, 금융·의료·교통·교육 분야의 예약과 신청·결제 등을 수행하는 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 기존 AI 서비스가 질문에 대한 답변이나 정보 검색에 집중했다면, SK텔레콤은 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 AI에 특정 서비스를 찾으면 AI가 관련 정보를 제공하는 데서 끝나는 것이 아니라 예약이나 신청 등 후속 절차까지 AI가 수행하는 방식이다. 이를 위해서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 외부 서비스와 연동할 수 있는 인프라와 이용자 인증·권한 관리, 개인정보 보호 등 운영 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. SK텔레콤이 금융·의료·공공 등 각 분야 전문기업을 컨소시엄에 포함한 것도 이 같은 서비스 실행력을 확보하기 위한 것으로 풀이된다. SK텔레콤은 자체 AI 모델인 'A.X K2'도 이번 사업에 활용한다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 자체 AI 모델로, 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 개발됐다. SK텔레콤은 단순 질의에는 상대적으로 가벼운 모델을 활용하고 복잡한 작업에는 고성능 모델을 적용하는 방식으로 서비스 품질과 운영 효율을 동시에 확보한다는 계획이다. AI 서비스 확산의 기반으로는 약 2250만개에 달하는 통신 회선과 기존 고객 접점이 활용된다. 과학기술정보통신부에 따르면 지난 6월 기준 SK텔레콤의 이동통신 회선은 2249만8579개로, 사물인터넷(IoT)과 알뜰폰(MVNO)을 제외한 수치다. 기존 통신 서비스와 온·오프라인 채널을 통해 AI 서비스를 확산할 수 있어, AI를 통신 서비스의 부가 기능으로 제공하는 수준을 넘어 대규모 고객 기반을 활용해 AI 서비스의 초기 이용자를 확보할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. AI 인프라 확보에도 속도를 내고 있다. 앞서 SK텔레콤은 지난달 AI 데이터센터 사업을 전담하는 'SK하이퍼'를 설립하고 오는 2029년까지 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. AI 모델부터 데이터센터, 서비스까지 직접 확보하는 구조를 구축하면서 AI 사업의 수직계열화를 강화하고 있는 것이다. 특히 AI 에이전트가 본격적으로 확산될 경우 추론 수요가 크게 늘어날 수 있는 만큼 서비스 이용자 확대와 함께 AI 연산 인프라를 확보하는 것이 경쟁력으로 이어질 수 있다는 판단이다. 이번 '모두의AI' 컨소시엄에는 20여개 기업과 기관이 참여한다. 라이너와 페르소나AI 등은 특화 검색과 공공 데이터 연계 분야를 맡고, 신한카드와 하나카드는 금융·결제 서비스를 담당한다. 티맵모빌리티는 모빌리티, SK브로드밴드는 콘텐츠·미디어, 엘리스그룹은 교육 분야에서 협력한다. 의료·헬스케어 분야에서는 굿닥과 사운더블헬스가 참여하고 해빗팩토리는 보험 분야 서비스를 담당한다. 독거노인종합지원센터와 채널코퍼레이션, 알프레드, 한국세무사회전산법인 등도 공공·돌봄·중소사업자·세무 관련 AI 서비스 개발에 참여한다. AI 모델과 인프라 분야에서는 노타, 셀렉트스타, 에이투시스가 참여한다. 모델 최적화와 데이터 기반 학습, 모델 라우팅 등을 지원하며 에임인텔리전스는 인증·권한 관리와 AI 에이전트 실행 통제 등 보안 분야를 맡는다. 해시드벤처스는 AI 서비스와 기술 제휴 대상을 발굴하는 역할을 담당한다. AI 활용 격차를 줄이는 것도 이번 사업의 주요 목표다. AI 기술이 빠르게 확산하고 있지만 서비스별로 이용 방법을 익혀야 하거나 복잡한 프롬프트를 작성해야 하는 경우 일반 이용자의 접근성이 떨어질 수 있다. SK텔레콤은 기존 통신 서비스처럼 익숙한 이용 환경에서 AI를 제공해 이러한 진입장벽을 낮추겠다는 구상이다. SK텔레콤 역시 컨소시엄 참여 기업을 확대하고 사업 영역을 넓혀 AI 생태계를 구축한다는 계획이다. 통신 가입자 기반과 AI 모델, 데이터센터를 연결하고 외부 전문기업의 서비스를 결합해 국민이 일상에서 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스 확보를 목표로 진행된다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 "AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 환경이 필요하다"며 "SK텔레콤은 AI 모델부터 인프라, 서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 역량과 전국 통신 고객 접점을 바탕으로 국민 모두가 쉽게 사용할 수 있는 '모두의 AI' 서비스 구현에 힘쓰겠다"고 말했다.
2026-08-19 09:54:35
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네이버, '모두의 AI' 끝내 불참…국가 AI 사업 '흥행' 시험대
[경제일보] 네이버가 정부의 전 국민 무료 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 최종 불참한다. 국내 최대 플랫폼 기업이자 자체 AI 모델을 보유한 네이버가 빠지면서 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 사업이 어떤 형태로 진용을 꾸릴지 관심이 커지고 있다. 네이버 관계자는 18일 “‘모두의 AI’ 사업자 공모에 참여하지 않는다”며 “현재 추진 중인 기존 AI 사업에 집중할 예정”이라고 밝혔다. 이날 오후 5시 공모 마감을 앞두고 컨소시엄 구성 가능성을 검토했지만 최종적으로 참여하지 않기로 결정했다. ‘모두의 AI’는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 사업이다. 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 사용할 수 있는 국산 범용 AI 챗봇을 구축하고, 공공서비스 신청 등을 대신 처리하는 AI 에이전트까지 제공하는 것이 핵심이다. 정부는 9월 베타서비스를 거쳐 12월 정식 서비스를 시작한다는 계획이다. 당초 8월 11일이던 공모 마감은 사업자들의 준비 기간을 확보하기 위해 18일 오후 5시로 일주일 연장됐다. 정부가 이 사업을 추진하는 이유는 단순히 ‘한국판 챗GPT’를 하나 더 만들기 위해서가 아니다. 미국과 중국의 AI 서비스에 대한 의존도를 낮추면서 국민 누구나 AI를 사용할 수 있는 기반을 마련하고, 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 연결하겠다는 전략이다. 정부는 장기적으로 자산관리와 학습코칭, 노후설계 등을 지원하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 체계로 확대한다는 구상도 내놨다. 사업자로 선정되면 상당한 지원도 받을 수 있다. 올해에는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 B200 그래픽처리장치(GPU)가 기업별로 최대 256장 또는 128장 지원되고, 2030년까지 운영비 지원도 이어질 예정이다. 다만 대가도 있다. 독자 AI 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 최소 50% 이상 사용해야 하고, 자체 모델을 가진 기업도 다른 국내 기업의 국산 모델을 30% 이상 결합해야 한다. 사실상 기업 간 협업과 컨소시엄 구성이 필수적인 구조다. ◆ 네이버가 빠진 이유는 네이버의 불참 배경은 이 같은 사업 구조와 현재 네이버의 AI 전략을 함께 볼 필요가 있다. 네이버는 자체 대규모언어모델(LLM)인 ‘하이퍼클로바X’를 중심으로 검색과 쇼핑, 지도, 광고 등 기존 플랫폼 서비스에 AI를 결합하는 전략을 추진하고 있다. 이미 자체 서비스 안에서 AI 이용자를 확보하고 있는 만큼 정부가 주도하는 별도 무료 플랫폼에 참여해 새로운 서비스를 구축해야 할 유인이 상대적으로 크지 않다는 분석이 나온다. 특히 ‘모두의 AI’는 자체 모델만으로 서비스를 구성할 수 없다는 점이 변수다. 네이버처럼 자체 AI 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 기업 입장에서는 다른 기업의 모델을 일정 비율 결합해야 하는 사업 조건이 오히려 기술 전략과 맞지 않을 수 있다. 올해 초 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서도 네이버클라우드는 재공모에 참여하지 않았다. 당시에도 업계에서는 기업들이 정부 사업의 타이틀보다 자체 AI 기술과 서비스 경쟁력 확보에 집중하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 결국 네이버 입장에서는 정부가 제공하는 GPU와 운영비보다 자체 플랫폼 안에서 AI 사용자를 늘리고 수익모델을 만드는 것이 장기적으로 더 중요하다고 판단했을 가능성이 크다. 네이버가 공식적으로 밝힌 불참 이유는 ‘기존 사업 집중’이지만, 사업 조건과 현재 전략을 종합하면 충분히 예상 가능한 선택이라는 평가다. ◆ 카카오·통신3사는 왜 뛰어드나 반면 카카오와 이동통신 3사의 셈법은 다르다. 카카오는 자체 AI 모델 ‘카나나’를 카카오톡과 연결해 생활밀착형 AI 서비스로 확대할 수 있는 기회로 보고 있다. 이미 5000만명 규모의 이용자를 확보한 카카오톡이라는 플랫폼이 있어 ‘모두의 AI’를 통해 AI 서비스를 대중화할 경우 기존 플랫폼과의 결합 효과를 기대할 수 있다. 카카오는 행정안전부와 공공서비스 예약과 전자증명서 발급 등을 지원하는 ‘AI 국민비서’ 시범 서비스도 운영하고 있다. 통신 3사도 각자의 강점이 뚜렷하다. SK텔레콤은 자체 AI 모델과 AI 서비스 ‘에이닷’, AI 데이터센터를 모두 갖추고 있어 모델부터 인프라, 서비스까지 연결할 수 있다는 점이 강점이다. KT는 AI와 클라우드, 공공·기업 시장에서 쌓은 사업 경험을 활용할 수 있고, LG유플러스는 LG AI연구원과의 협업을 통해 그룹 차원의 AI 역량을 결집하는 전략을 내세우고 있다. 당초 세 회사 모두 참여를 검토했고 LG유플러스는 일찌감치 참여를 공식화했다. 특히 통신사들에게 ‘모두의 AI’는 단순한 무료 서비스 사업 이상의 의미가 있다. 통신 가입자와 기업 고객 중심이었던 AI 사업을 전 국민 서비스로 확장하고, 향후 공공기관과 지방자치단체 등으로 AI 사업 영역을 확대할 수 있는 레퍼런스를 확보할 수 있기 때문이다. ◆ 결국 승부는 ‘컨소시엄’에서 갈린다 네이버가 빠지면서 이제 업계의 관심은 어떤 기업들이 손을 잡느냐로 옮겨가고 있다. 사업 구조상 한 기업이 모든 조건을 충족하기보다 모델·클라우드·데이터·플랫폼·서비스 역량을 가진 기업들이 결합하는 것이 유리하다. 실제 공모 초기부터 카카오와 LG유플러스 외에도 SK텔레콤, KT, 업스테이지, 엔씨(NC) AI, 이스트소프트, 라이너, 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 참여를 검토해왔다. 이 때문에 이번 공모는 사실상 국내 AI 기업들의 ‘연합전’ 성격을 띠게 될 가능성이 높다. 어느 기업이 어떤 AI 모델을 제공하고, 누가 GPU와 클라우드를 맡으며, 누가 이용자 접점을 확보하느냐에 따라 향후 국내 AI 생태계의 주도권도 달라질 수 있다. 다만 사업 자체에 대한 우려도 있다. 사업자 선정부터 9월 베타서비스까지 한 달 남짓밖에 남지 않았다. 전 국민이 이용하는 서비스인 만큼 초기부터 대규모 접속에 대응할 인프라와 서비스 안정성을 확보해야 하지만 개발 기간이 빠듯하다. 실제 공모 마감이 연장된 것도 기업들의 준비 부담을 고려한 조치였다. 무엇보다 ‘무료’ 서비스의 지속 가능성이 관건이다. 정부가 2030년까지 운영비를 지원하더라도 장기적으로 국민이 무료로 사용하는 AI 서비스의 비용을 누가 얼마나 부담할지에 대한 구조가 필요하다. 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 증가하기 때문이다. ‘모두의 AI’가 성공한다면 정부가 GPU와 데이터를 지원하고 민간이 서비스 경쟁력을 결합하는 새로운 국가 AI 모델이 자리 잡을 수 있다. 반대로 이용자 확보와 서비스 품질, 수익구조를 만들어내지 못한다면 정부 주도 AI 사업의 한계를 보여주는 사례가 될 수도 있다. 한편 네이버가 빠진 자리를 누가 채울지가 중요한 이유다. 이제 ‘모두의 AI’의 경쟁은 참여 기업 숫자가 아니라 누가 국민의 일상 속에서 실제로 쓰이는 AI를 만들어내느냐로 넘어가고 있다.
2026-08-18 16:10:20
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포스코DX, '국산 NPU' 산업현장 투입…AI 추론 비용 50% 낮춘다
[경제일보] 포스코DX가 국산 AI 반도체를 산업현장의 비정형 데이터 분석에 활용하는 플랫폼을 개발해 기존 GPU 기반 '비전 AI' 적용 영역에 국산 NPU 기반을 확대한다. AI 모델 학습에는 GPU를, 현장 추론에는 국산 NPU를 사용하는 하이브리드 구조를 적용해 제조 현장의 AI 인프라 비용과 전력 부담을 낮추고, 데이터 외부 반출 없이 실시간으로 AI를 운영하도록 구성됐다. 18일 포스코DX는 국산 NPU를 활용한 '비전 AI 플랫폼'을 개발했다고 밝혔다. 산업현장에서 수집되는 영상 등 비정형 데이터를 AI로 분석하고, 실제 현장에서 발생하는 상황을 실시간으로 판단할 수 있도록 AI 모델 개발부터 운영까지 필요한 기능을 하나의 플랫폼으로 표준화한 것이 특징이다. NPU는 딥러닝과 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로 GPU를 대체할 수 있을 것으로 전망되고 있다. 특히 학습보다 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론 과정에 최적화돼 GPU 대비 전력과 비용을 낮출 수 있도록 설계됐다. 포스코DX는 이 같은 NPU의 특성을 산업현장에 적용했다. 제조 현장에서 발생하는 영상 데이터를 원거리 데이터센터나 서버로 전송하지 않고 설비나 현장에 설치된 엣지 장비에서 직접 분석하는 방식이다. 포스코DX는 외부 네트워크를 거치지 않고 현장에서 데이터를 처리할 수 있어 제조업에서 중요도가 높은 데이터 보안과 실시간 대응에도 유리하다고 설명했다. 특히 포스코DX는 AI 모델을 개발하는 단계와 실제 현장에서 AI가 데이터를 분석하는 추론 단계를 분리했다. 모델 학습과 개발에는 기존처럼 GPU를 활용하고, 완성된 AI 모델을 산업 현장에서 구동할 때는 국산 NPU를 사용하는 하이브리드 구조다. NPU를 실제 현장에 적용하기 전에 연구·검증 단계에서도 활용할 수 있도록 한 것도 특징이다. AI 모델의 정확도와 처리 속도뿐 아니라 전력 사용량과 운영 비용 등을 사전에 비교해 현장 특성에 맞는 모델과 NPU 적용 방식을 결정할 수 있도록 구축했다. 기존에는 AI 모델을 개발한 뒤 실제 산업 현장에 적용하면서 성능이나 비용을 검증해야 했다면, 이번 플랫폼에서는 개발 단계에서부터 NPU 기반 추론 성능을 확인할 수 있어 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 시행착오를 줄일 수 있을 것으로 평가된다. 비전 AI 플랫폼에는 산업 현장에서 반복적으로 필요한 기능도 표준화했다. 영상 데이터를 학습 데이터로 관리하고 AI 모델을 관리하는 기능을 비롯해 모델별 성능 지표와 적용 이력 등을 하나의 환경에서 관리할 수 있도록 구성했다. 해당 기능 표준화는 제조 현장마다 AI 시스템을 새로 구축하는 방식에서 벗어나 기존에 검증된 AI 모델과 플랫폼을 다른 현장에 재활용하기 위한 기반으로 알려졌다. 포스코DX는 플랫폼을 통해 신규 AI 프로젝트의 개발 기간을 단축하고 여러 산업 현장으로 AI 서비스를 확산할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 포스코DX는 앞서 국내 NPU 개발사인 딥엑스, 모빌린트 등과 협력해 화재 감시, 작업자 안전 모니터링, 물류 환경의 상품 적재 상태 확인 등에 국산 NPU를 적용해 비용 절감 효과도 확인했다. 그 결과 동일한 추론 성능을 기준으로 GPU를 사용하는 경우와 비교해 인프라 구축·운영 비용을 약 50% 절감하고, 전력 사용량은 약 90% 줄이는 효과를 기록했다. 산업 현장에서 AI 활용이 늘면서 AI 반도체의 역할도 학습용 GPU 중심에서 추론용 반도체로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 제조 현장의 영상 분석처럼 대량의 데이터를 실시간으로 반복 처리해야 하는 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송해 처리하는 방식보다 현장에서 직접 AI 추론을 수행하는 엣지 AI가 비용과 지연 시간 측면에서 유리할 수 있다. 포스코DX는 향후 다양한 검증 과정을 플랫폼에 포함해 국산 NPU의 산업 적용을 체계화한다는 방침이다. 기존 비전 AI 적용 현장을 단계적으로 국산 NPU 기반으로 전환하고, 화재 감시와 안전 관리, 물류를 넘어 다양한 산업 분야로 적용 영역을 넓힐 계획이다. 포스코그룹 차원의 피지컬 AI 사업 확대와도 연계될 전망이다. 포스코그룹은 철강 생산 과정에서 축적한 설비 자동화 경험과 방대한 현장 데이터를 기반으로 제조 현장에 피지컬 AI를 적용하고, 인텔리전트 팩토리 구축을 확대하고 있다. 포스코DX 관계자는 "NPU 기반 '비전 AI 플랫폼'은 산업 현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것"이라며 "국산 NPU 활용의 체계화와 산업 현장의 추론 역량 향상에 기여하며 AI 반도체 생태계 활성화에 나설 것"이라고 말했다.
2026-08-18 16:00:26
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설
[경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.
2026-08-18 12:35:33
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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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LG유플러스 "AI는 인프라부터"…2조원 투자로 AIDC 사업 속도
[경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 중심으로 AI 기업(B2B) 사업 확대에 속도를 낸다. 수도권 최대 규모인 파주 AI 데이터센터 구축에 약 2조원을 투자하는 동시에 AI 컨택센터(AICC)와 AI 보안 사업까지 육성하며 AI 기반 기업 사업을 미래 성장동력으로 키운다는 전략이다. AI 투자 확대에도 별도 외부 자금 조달 없이 재무 건전성을 유지하며 성장과 주주환원을 병행하겠다는 방침도 재확인했다. 6일 LG유플러스는 올해 2분기 실적 발표 이후 진행한 컨퍼런스콜에서 AI 인프라 투자와 기업 AI 사업 전략을 공개했다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO) 부사장은 이날 컨퍼런스콜에서 "급증하는 데이터센터 수요에 대응하기 위해 파주 AI 데이터센터 구축 일정을 앞당겼다"며 "현재 GPU 기반의 AI 수요를 정확히 예측하기는 쉽지 않지만, 수요 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 단계적이고 확장 가능한 AIDC 파이프라인을 확보하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 2조원을 투자해 현재 파주에 수도권 최대 규모인 200MW급 AI 데이터센터를 구축하고 있으며 내년부터 오는 2028년까지 4개 동을 순차적으로 개소할 예정이다. 수도권에서는 AI 추론 서비스 수요를, 지방에서는 학습과 비실시간 추론 수요를 담당하는 전략도 추진하고 있다. 투자 재원은 외부 차입보다 자체 현금 흐름을 활용한다는 계획이다. 여 부사장은 "2026년도 CAPEX(자본적 지출)는 AIDC 투자 확대를 통해 전년 대비 증가할 것으로 예상하고 있지만 EBITDA 범위 내 투자 기조를 유지하며 프리캐시플로(잉여현금흐름)를 안정적으로 확보하고 있다"며 "AIDC 사업은 자체 센터 외에도 임차, DBO 등 에셋라이트한 모델을 병행해 가면서 자본의 효율성을 높이고 현금 흐름 부담을 완화하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 신규 AI 데이터센터가 기존 데이터센터보다 높은 수익성을 확보할 것으로 전망하고 있다. AI 서버 운영에 필요한 액체냉각과 전력 인프라 투자로 상면 단가가 높아지는 데다, AI 서비스 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 전력 사용량도 증가해 수익성이 개선될 것이라는 설명이다. 기업 AI 사업도 AI 컨택센터(AICC)를 중심으로 확대한다. LG유플러스는 자체 AI 기술을 활용한 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 상담 지원, 품질관리 솔루션을 금융권 등에 공급한 데 이어 하반기에는 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇과 고객의 소리(VOC) 분석 등으로 상품군을 확대하며 AI 기반 기업 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 정용훈 LG유플러스 기업 AI 사업 담당은 "파주 AI AIDC를 비롯한 신규 데이터센터는 기존 센터 운영 대비 수익성 개선이 가능할 것으로 기대하고 있다"며 "상반기에는 익시 STT(온디바이스 기반 음성 인식), TTS(텍스트 음성 변환), 상담 어드바이저 '오토 QA' 등 자체 내재화한 상품을 금융권 중심의 구축형 사업에 적용했고, 하반기에는 LLM 기반 챗봇, VOC(고객의 소리) 인사이트 도출 등으로 상품 라인업을 확대해 AICC 사업 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. 이어 "앞으로도 기업 인프라 사업은 파주 AI DC를 비롯한 데이터센터 구축 및 고객 확보를 통해 성장 기반을 강화하는 한편 내재화된 AICC 상품 경쟁력을 바탕으로 AI 기반 신사업에 실질적인 성과 창출을 가속화해 나가겠다"고 강조했다. LG유플러스는 AI 서비스와 보안 사업도 함께 확대한다. AI 통화 서비스 '익시오'의 기능 고도화와 해외 진출을 추진하는 동시에 에릭슨과 협력해 네트워크와 AI를 결합한 보이스 AI 역량을 강화한다는 계획이다. 또한 MDR(관리형 탐지·대응) 전문기업 파고네트웍스 인수를 바탕으로 위협 탐지와 분석 역량을 내재화하고 기업 보안 사업 경쟁력도 높인다. 내부적으로는 워크플로 표준화와 AI 에이전트 기반 업무 자동화, 클라우드 중심 인프라 전환 등을 통해 전사 AI 전환(AX)을 가속화하며 운영 효율성과 보안 대응 역량도 함께 강화할 방침이다. LG유플러스는 그룹 차원의 AI 전략에서 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 역할도 맡는다. 그룹 계열사들의 냉각·전력·네트워크 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축하고, LG유플러스는 수도권 데이터센터와 통신망 운영 역량을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대한다는 전략이다. 자체 AI 데이터센터뿐 아니라 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업을 병행해 AI 인프라 공급 능력을 확대하고, 수요 기반 투자로 운영 리스크와 자본 부담을 동시에 관리해 나갈 계획이다. 케빈 조 LG유플러스 최고전략책임자(CSO)는 "LG그룹은 '원 LG' 전략을 바탕으로 AI 인프라를 구축하고 이를 통해 새로운 가치를 창출하고자 한다"며 "그룹 계열사들이 보유한 냉각, 전력, 운영, 네트워크 역량을 결집해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화하고 AI연구원의 엑사원 등 AI 기술과의 연계를 통해 밸류체인을 고도화하고자 하는 전략"이라고 말했다. 이어 "이 가운데 LG유플러스는 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 축으로서 역할을 수행하고 있으며 수도권 핵심 입지의 AIDC 인프라와 네트워크, 데이터센터 운영 노하우를 기반으로 증가하는 AI 수요에 대응해 AI 인프라를 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다. LG유플러스는 AI 투자 확대에도 성장 투자와 주주환원을 병행하는 기조를 유지한다는 방침이다. 상반기 서비스 수입이 연초 제시한 가이던스를 웃돈 만큼 연간 목표 달성에는 무리가 없을 것으로 보고 있으며, AI 투자 확대에도 재무 건전성을 유지하면서 기업가치 제고를 이어간다는 계획이다. 중간배당 확대와 자사주 매입·소각 등 기존 주주환원 정책도 지속 추진할 예정이다. AI 인프라 투자 규모가 커질 수는 있지만 투자와 주주환원의 균형을 유지하고 시장과의 소통도 강화한다는 방침이다. 여명희 부사장은 "상반기 별도 기준 서비스 수입은 전년 대비 3.4% 증가하면서 연초에 저희가 제시한 가이던스 2%를 상회하고 있다"며 "하반기에 매출 성장이 다소 완화될 것으로 예상되고 있으나 연간 가이던스는 충분히 달성할 것으로 보고 있다"고 평가했다. 이어 "앞으로도 성장 투자와 재무 건전성과의 균형을 바탕으로 주주환원을 지속 확대해 나갈 계획"이라며 "AI 산업 환경 변화에 따라 투자 기회가 확대될 수 있으나 기업가치 제고와 주주환원 확대라는 방향성은 일관되게 유지할 것"이라고 강조했다.
2026-08-06 15:42:05
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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