‘국가대표 인공지능(AI)’ 경연에서 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지가 최종 후보로 선정됐다. 글로벌 성능 지표에서 참여팀 중 1위를 기록했던 AI 스타트업 모티프테크놀로지스는 사용성·활용성 부문에서 뒤처져 탈락했다. 정부는 내년 초 국가대표 AI 2개 팀을 선정하되 글로벌 최상위 AI 모델과 경쟁할 수 있게 관련 사업 방향을 재편할 방침이다. ‘모두의 AI’ 사업에는 카카오와 SK텔레콤, KT 등 6개 사업자가 도전장을 냈다. 과학기술정보통신부는 18일 서울 종로구 정부서울청사에서 이런 내용의 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트 2차 단계 평가 결과를 발표했다. 정부는 정예팀 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4곳을 대상으로 벤치마크(수량화된 기술 척도·40점)·전문가(35점)·사용자(25점) 평가를 거쳐 AI 모델 성능과 산업별 AI 전환 전략, 사용성 등을 종합 평가했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “1차 때보다 2차 단계의 정예팀 모델과 글로벌 최상위 AI 모델 간 성능 격차가 줄어들며 미국, 중국에 이은 글로벌 AI 3강의 지위를 공고히 했다”고 평가했다. 정부는 1차 평가 때와 달리 정예팀별 평가 점수를 공개하지는 않았다. 평가 항목별 점수 차가 크지 않은 데다 구체적인 순위 공개가 기업에 불필요한 영향을 줄 수 있어서다. AI 모델 활용성과 사용성 요소에서 당락이 결정된 것으로 분석됐다. 이번 평가에서는 공신력 높은 글로벌 성능 벤치마크 ‘AAII’와 국민 참여형 사용성 평가를 새로 도입하고, 현장 AI 전환(AX) 적용·확산 전략을 중요하게 심사했다. 모티프테크놀로지스의 ‘모티프 3’는 앞서 공개된 AAII 평가에서 47점을 받아 나머지 3개 팀을 10점 이상 웃도는 성능을 기록했다. 하지만 나머지 75점 배점에서 비중이 큰 사용성·활용성 부문 점수가 다른 팀보다 낮았다고 한다. SK텔레콤과 LG AI연구원은 그룹 계열사를 비롯한 여러 산업에 특화 AI 에이전트를 적용해 실증하고 있고, 업스테이지도 포털 다음에서 AI 서비스를 도입해 검증하는 중이다. 모티프테크놀로지스는 모델 개발 전 과정에 자체 기술을 적용해 독자성과 기술력을 인정받았으나 소규모 기술 기업 한계로 산업, 서비스 활용 측면에서 성과가 적었던 것으로 보인다. 다음 단계에 진출한 3개 팀에는 고성능 그래픽처리장치(GPU) 지원이 확대된다. 정부는 기존에 지원한 GPU(각 768장)에 더해 팀당 GPU 총 1000장을 지원한다. 6개월간 임차할 경우 팀당 약 400억원, 총 1200억원 규모 지원이라는 게 정부 설명이다. 정부는 이번 평가에 대한 이의 제기 기간이 끝나면 곧바로 3차 평가에 돌입해 내년 초 최종 2개 팀을 선정한다. 다만 국가대표 2개 팀에 대한 지원과 사업 방향은 전면 재검토하기로 했다. 류 차관은 “지금과 같은 경쟁 방식을 탈피해 실질적으로 프런티어 모델에 버금가는 모델 경쟁이 가능한 방식으로 재편하자는 공감대가 있다”고 말했다. 한편 국민 누구나 무료로 쓸 수 있는 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 만드는 모두의 AI 사업에는 이날 카카오와 SK텔레콤, KT, 이스트소프트, 엠케이디, 제논이 컨소시엄 및 단독으로 제안서를 제출했다. SK텔레콤은 신한카드, SK브로드밴드 등과 컨소시엄을 꾸렸고, 카카오는 LG전자, LG유플러스 등과 손잡았다. KT는 다음, 업스테이지와 모두의 AI 사업에 도전했다. 백신프로그램 알약으로 유명한 이스트소프트는 아시아 최대 클라우드 사업자 메가존과 함께 했다. 엠케이디와 제논은 컨소시엄 구성 없이 단독으로 제안서를 냈다. 모두의 AI는 외산 AI서비스 의존도를 낮추고 AI 이용 격차를 해소하기 위해 정부가 추진하는 AI 보편화 사업이다. 국산AI모델을 기반으로 범용 AI 챗봇과 공공 AI에이전트를 올해 안에 출시하고, 내년부터는 자산 관리·학습 코칭·노후 설계 등이 가능한 ‘전 국민 1인 1 에이전트’ 체계로 단계적으로 고도화하는 것이 목표다.

어제(13일) 한 인공지능(AI) 모델 ‘성적표’가 국내 AI 업계를 술렁이게 했습니다. 스타트업 모티프테크놀로지스가 만든 AI 모델이 글로벌 성능 평가에서 LG AI연구원과 SK텔레콤의 대형 AI 모델을 크게 앞섰기 때문입니다. 이번 성적표는 각 기업이 홍보를 위해 자체적으로 실시한 평가가 아닙니다. 한국을 대표해 미국과 중국의 최첨단 AI 모델과 경쟁할 ‘국가대표 AI’를 뽑는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 2차 평가에 실제 반영되는 지표입니다. 독파모 2차 평가는 100점 만점입니다. 수치로 모델 성능을 재는 벤치마크가 40점, 전문가 평가가 35점, 사용자 평가가 25점을 차지합니다. 벤치마크 40점 가운데 15점은 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 평가하고, 나머지 25점은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 ‘인텔리전스 인덱스(AAII)’를 활용합니다. 정부가 독파모 2차 평가를 위해 아티피셜 애널리시스에 별도로 평가를 의뢰했고, 그 결과가 13일 공개된 겁니다. 평가 대상은 현재 독파모 경쟁을 이어가고 있는 SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·모티프테크놀로지스 등 4개 팀의 최신 모델입니다. ◆대기업 제친 스타트업 결과는 예상 밖이었습니다. 모티프테크놀로지스의 ‘모티프 3’가 47점으로 가장 높았습니다. 업스테이지 ‘솔라 오픈 2’가 37점, SK텔레콤 ‘A.X K2’가 35점, LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’이 31점으로 뒤를 이었습니다. 특히 LG AI연구원과 모티프테크놀로지스의 순위가 눈길을 끌었습니다. LG AI연구원은 지난해 12월 독파모 1차 평가에서 NIA·글로벌 공통·글로벌 개별 벤치마크를 합산한 성적에서 1위를 차지했습니다. 반면 모티프테크놀로지스는 독파모 사업 공모에서 정예팀 5개에 선발되지 못했고, ‘패자부활전’을 거쳐 2단계 경쟁에 합류한 팀입니다. 정예팀들의 희비를 가른 AAII는 어떤 시험일까요. 현재 사용되는 AAII v4.1.1은 총 9개 세부 시험을 묶어 AI 모델의 능력을 평가합니다. 크게 보면 에이전트 34%, 코딩 24%, 과학적 추론 24%, 일반 능력 18%입니다. 단순히 “이 문제의 답이 뭐냐”고 묻는 시험보다 AI가 여러 단계를 거쳐 스스로 일을 처리하고, 프로그램을 짜고, 도구를 활용해 문제를 해결하는 능력을 중요하게 봅니다. 이는 최근 AI 시장의 경쟁 기준이 달라진 영향입니다. 예전에는 어려운 수학 문제를 얼마나 잘 풀고 지식을 얼마나 많이 알고 있는지가 중요했다면, 지금은 AI가 실제 업무를 얼마나 잘 해내는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있습니다. 이메일이나 보고서를 작성하는 것에서 더 나아가 자료를 찾고, 프로그램을 실행하고, 필요한 도구를 골라 여러 단계의 업무를 끝까지 수행하는 ‘AI 에이전트’ 능력이 중요해진 겁니다. ◆싸움은 체급 순이 아니야 이번 독파모 2차 평가도 이런 흐름을 반영하고 있습니다. 흥미로운 점은 모델의 덩치와 AAII 점수가 비례하지 않았다는 겁니다. K-엑사원 2.0은 매개변수 약 7500억개(750B)를 가진 초대형 모델입니다. A.X K2도 6880억개 규모입니다. 모티프 3은 3140억개, 솔라 오픈 2는 2500억개 수준입니다. 매개변수는 쉽게 말하면 AI가 학습하면서 조정하는 수많은 ‘숫자 값’입니다. 보통 매개변수가 많을수록 더 많은 정보를 담고 복잡한 문제 처리 역량도 커집니다. LG AI연구원은 이번 개발 과정에서 모델의 체급을 키우는 데 많은 자원을 투입했습니다. 글로벌 최상위권 AI와 장기적으로 경쟁하려면 우선 충분히 큰 ‘그릇’을 만들어야 한다고 판단한 겁니다. 다만 제한된 개발 기간 안에서 모델 대형화와 안정화에 자원이 많이 투입되면서 후학습과 에이전트 성능 최적화에는 상대적으로 시간이 부족했던 것으로 보입니다. 후학습은 기본 학습을 끝낸 모델을 실제 사용 목적에 맞게 다듬는 과정입니다. 사전학습이 학교에서 여러 과목의 기초를 배우는 과정이라면 실제 서비스에 쓰기 위해 답변 방식을 다듬고, 추론·코딩·도구 사용 능력을 집중적으로 훈련하는 과정이 후학습입니다. 물론 이 지표가 각 모델의 최종 경쟁력을 결정하지 않습니다. 여러 평가 지표 중 하나일 뿐이고, 지표 점수가 모델 성능을 보장하는 것도 아닙니다. 한국어 성능과 실제 사용자 경험, 비용, 효율, 안전성, 산업 전문성 등 성능을 결정하는 요소는 다양해서 하나의 지표로 알기 어렵습니다. ◆시험 점수 높다고 일 잘하나 이번 성적표가 공개되자 또 다른 논쟁이 시작됐습니다. ‘벤치맥싱’입니다. 벤치맥싱을 쉽게 말하면 AI에게 시험에 잘 나오는 문제를 집중적으로 공부시키는 겁니다. 어떤 벤치마크가 평가에 사용되는지 알고 있다면 그 시험과 비슷한 문제를 대량으로 만들어 모델에 학습시킬 수 있습니다. 실제 범용 능력을 골고루 높이는 것보다 특정 시험의 점수를 빠르게 올리는 데 집중하는 방식입니다. 시험공부를 했다고 무조건 문제라고 볼 수는 없습니다. 코딩 능력을 평가한다면 코딩을 더 많이 훈련하는 건 당연합니다. 문제는 ‘실제 능력이 좋아져서 시험 점수가 오른 것인지, 시험 유형에 지나치게 특화돼 점수만 크게 오른 것인지’ 구분하기 어렵다는 점입니다. 최근에는 이런 벤치마크 성능 개선을 전문적으로 돕는 기업까지 등장했습니다. 미국 AI 학습데이터 기업 애프터쿼리가 대표적입니다. 이 회사는 이미 만들어진 AI 모델을 특정 업무와 에이전트 작업에 잘 맞도록 후학습시키는 데이터셋과 학습 환경을 제공합니다. 주요 AI 벤치마크의 성능을 끌어올린 사례를 소개하기도 합니다. 독파모 프로젝트에서는 이미 한 차례 평가 기준을 둘러싼 논쟁이 있었습니다. 1차 평가 당시에는 모델을 처음부터 자체 기술로 만들었는지를 둘러싼 ‘독자성’과 ‘프롬 스크래치(from scratch)’ 논란이 불거졌습니다. 2차 평가에서는 질문이 달라졌습니다. 높은 벤치마크 점수가 AI 모델 성능을 보장하는가. 정부도 이런 한계를 고려해 AAII뿐 아니라 NIA 벤치마크, 전문가 평가와 실제 사용자 평가를 함께 진행합니다. AI 업계 관계자는 “실제 범용 성능보다 특정 평가 점수를 크게 끌어올릴 방법이 있는 만큼 단일 지표 점수만으로 모델의 종합 성능을 판단하기는 어렵다”며 “한국어 성능과 실사용성, 전문가 평가 등을 종합했을 때 최종 경쟁력이 갈릴 것”이라고 말했습니다. 정부는 조만간 2차 평가 결과를 발표합니다. 3개 팀만 다음 단계로 진출할 수 있습니다.

네이버가 파력 발전을 활용한 부유식 인공지능(AI) 데이터센터 개발 기업 ‘판탈라사’에 투자했다. AI 데이터센터 인프라 확보에 이어 차세대 데이터센터 기술로 투자 범위를 넓혀 AI 인프라 사업 기반을 넓힌다는 구상이다. 네이버가 이번에 투자한 판탈라사는 2016년 미국 오리건주에서 설립된 미국 스타트업으로 해상 AI 데이터센터를 개발한다. 지난 5월 1억4000만달러 규모 투자 라운드를 유치하는 등 해양에너지 기반 차세대 데이터센터 기술 기업으로 꼽힌다. 투자 라운드에는 세일즈포스 창업자 마크 베니오프, 벤처투자자 존 도어, 슈퍼마이크로, 한화자산운용 등이 참여했다. 해상 AI 데이터센터는 파도 움직임으로 전기를 생산해 내부 AI 칩을 가동하는 게 핵심이다. 해상에 띄운 노드 플랫폼에 발전과 AI 연산·처리, 냉각 기능을 통합하는 방식으로 육지의 발전소나 별도 연료 공급 없이 전력을 생산하고, 생산한 전력을 별도 송전망을 거치지 않고 현장에서 AI 워크로드 처리에 활용한다. 연산 결과는 스타링크 등 저궤도(LEO) 위성통신망을 통해 육상으로 전송된다. 서버 냉각에 바닷물을 활용해 데이터센터의 냉각 부담도 낮추는 게 목표다. 판탈라사는 앞서 ‘오션-1’과 ‘오션-2’ 등 파력 발전 플랫폼의 해상 실증을 진행했다. 올해 안으로 AI 연산 기능을 갖춘 ‘오션-3’를 실증 배치하고 내년 상용화에 나설 계획이다. 해상 데이터센터는 데이터센터 전력 확보와 냉각, 부지 문제가 주요 과제로 떠오르면서 주목받고 있는 대안 기술이다. 다만 사업과 기술은 초기 단계로 평가된다. 태양광·풍력보다 낮은 산업 성숙도와 변동성이 큰 해양에너지, 설치·운영비 등 경제성을 검증하는 데까지는 많은 시간이 필요해서다. 네이버는 최근 글로벌 파트너십을 통해 AI 데이터센터 사업을 확대하는 가운데 미래형 데이터센터 기술에도 투자를 단행해 인프라 사업 기반을 넓히고 있다. 최수연 네이버 대표는 “파력 기반 재생에너지 AI 데이터센터와 같은 차세대 기술에도 선제적으로 투자해 글로벌 AI 인프라 시장에서 경쟁력을 다방면으로 강화해 나가겠다”고 말했다.

LG그룹이 스켈레톤과 아이스하키 유망주를 양성하기 위한 발굴·육성 시스템을 운영한다. LG는 유망주 육성 프로그램으로 스켈레톤 종목의 ‘LG 퓨처 슬라이드’와 아이스하키 종목의 ‘LG 하키 드림즈’를 신설하고 두 종목 국가대표팀 후원 계약을 2030년까지 연장한다고 13일 밝혔다. LG는 2015년부터 12년간 스켈레톤 국가대표팀 메인 스폰서를 맡았고 2016년부터는 여자 아이스하키 대표팀 후원을 시작으로 남녀 및 청소년 대표팀까지 지원 범위를 넓혔다.

삼성복지재단이 청소년 정신건강 문제에 대응하기 위해 정서 조절과 회복 탄력성을 기르는 ‘청소년 마음성장 프로그램’ 교사 연수를 진행했다. 삼성복지재단은 지난 11~12일 서울 서대문구 연세대 백주년기념관에서 전국 중·고등학교 교사와 학교 관리자 약 700명을 대상으로 프로그램 교사 연수를 진행했다고 13일 밝혔다. 청소년 마음성장 프로그램은 뇌과학 기반 명상 분야 권위자인 김주환 연세대 교수 연구진과 공동 개발했으며 자기조절력·대인관계력·자기동기력 등 ‘마음근력’을 반복적인 훈련을 통해 높이는 데 초점을 맞췄다. 매일 조회시간에 5분간 진행하는 일상 교육과 매월 수업시간에 운영하는 집중교육으로 구성돼 별도 교육과정 변경 없이 운영할 수 있도록 했다. 지난해 서울·경기 지역 중·고등학교 5곳의 학생 660명을 대상으로 12주간 시범사업을 진행한 결과 과제 지속력과 자기 긍정, 관계성 등 긍정지표가 높아지고 우울감과 불안 등 부정지표는 감소했다고 한다.

국내 직장인의 행복도가 전반적으로 낮아졌다는 조사 결과가 나왔다. 같은 업종에서도 행복도가 갈렸는데 SK하이닉스는 상위 3%를 기록했고 삼성전자는 상위 60%에 그쳤다. 직장인 플랫폼 블라인드가 12일 발표한 ‘2026년 블라인드 지수’를 보면 행복도가 오른 기업은 100여곳에 불과했고, 하락한 기업은 370곳이 넘었다. 50점 이상 받은 기업 비중도 지난해 47%에서 올해 33%로 줄었다. 기업별로는 한국가스공사(85점)가 1위를 차지했고, SAP코리아·한국남동발전(82점), 구글코리아(80점), 한국주택금융공사(79점) 등이 뒤를 이었다. 같은 업계 내 기업 간 격차도 두드러졌다. 반도체 업계에서 SK하이닉스는 상위 3%에 올랐지만 삼성전자는 상위 60%에 그쳤다. 플랫폼 업계에서는 네이버가 상위 2%를 기록한 반면 카카오는 전년 상위 46%에서 올해 상위 93%로 급락했다. 직군별로는 변호사(54점), 의료인(51점), 의사(50점) 등 전문직이 높은 점수를 받았고, 반도체·회로 설계를 담당하는 하드웨어 엔지니어(49점)가 처음으로 상위권에 진입했다. 지수가 가장 낮은 직군은 기획자(36점), 직업군인(37점), 고객서비스(40점)로 지난해와 같았다. 직장인 행복도가 낮아졌는데도 이직 시도 비율은 감소한 것으로 나타났다. 보통 행복도가 낮아지면 이직 시도는 늘어나지만 올해는 행복도 하락에도 최근 1년 내 이직을 시도한 직장인 비율이 전년 대비 감소했다고 블라인드는 설명했다. 신재용 서울대 경영대학 교수는 “지금의 이직 감소는 만족이 아니라 위축된 노동시장에서 나타난 관망의 결과”라고 말했다. 이번 조사에는 지난해 7~12월 재직 인증을 한 국내 직장인 3만4372명이 참여했다.

구글이 국내 월간 활성 이용자 수(MAU)에서 네이버를 처음 추월한 것으로 나타났다. 구글의 제미나이 등 생성형 인공지능(AI)과 검색 포털 결합이 본격화하면서 모바일 검색 시장 구도가 흔들리는 것으로 풀이된다. 11일 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 구글 애플리케이션(앱) MAU는 4702만2854명으로 생산성 앱 1위를 차지했다. 네이버는 구글보다 17만7837명 적은 4684만5017명으로 뒤를 이었다. 구글이 네이버 MAU를 앞지른 것은 관련 통계가 집계되기 시작한 2021년 3월 이후 처음이다. 두 앱의 사용자 수 격차는 최근 1∼2년 새 빠르게 좁혀졌다. 구글 앱 MAU는 지난해 5월 4000만명을 돌파한 뒤 1년 만에 4600만명을 넘었다. 네이버 앱 MAU는 2023년 1월 이후 4300만~4600만명대에서 정체된 모습을 보였다. 생성형 AI 앱 성장세도 두드러졌다. 지난달 챗GPT MAU는 약 1646만명으로 다음(631만명)의 두 배가 넘는다. MAU가 시장 점유율을 나타내지는 않지만 국내 검색·포털 시장 판도가 달라지고 있다는 관측이 나온다. 구글이 제미나이와 AI 검색 기능을 확대한 게 사용자 증가에 주효했을 것으로 분석된다. 국내외 포털 업체들은 AI 기반 검색을 도입해 이용자가 여러 웹페이지를 일일이 찾아다니지 않고도 필요한 정보를 한 번에 확인할 수 있도록 하고 있다. 해외 플랫폼들은 한국 이용자들의 검색 데이터를 쌓아 향후 에이전트 AI 기능을 뒷받침할 것으로 보인다. 네이버와 다음도 올해 AI 검색, 에이전트 AI 기능을 도입하고 있어 국내외 플랫폼 경쟁은 더 치열해질 전망이다.

“사이버보안의 장기적인 해법은 능력을 감추지 말고 초인공지능을 널리 배포해 권력 균형을 만드는 것.” 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 소수 기업에 인공지능(AI) 기술·권력이 집중되는 ‘폐쇄형 AI’ 방식을 비판하면서 AI 통제권에 대한 논쟁이 확산하고 있다. 국가 안보를 위해 최첨단 AI 모델 접근권을 개발사와 정부가 통제해야 한다는 의견과 접근권을 확대해 권력 집중을 막아야 한다는 의견이 맞서고 있다. 저커버그 CEO는 10일(현지시간) ‘미래는 모두의 것’이란 제목의 6500단어 분량 글을 내고 “AI가 너무나 위험해서 안전하게 만들려면 권력을 극도로 집중시키는 것뿐이라는 생각은 본질적으로 문제가 있다”고 지적했다. 그는 “장기적으로 강력한 사이버보안 능력을 갖춘 AI 모델이 널리 배포되면 시스템은 더 안전해질 것”이라며 “많은 사람이 취약점을 발견하고 시스템을 강화해 최신의 안전한 버전으로 업그레이드할 수 있기 때문”이라고 부연했다. 저커버그 CEO는 해당 글에서 AI와 인류에 대한 철학부터 현재 논란이 되는 사이버보안, 미·중 AI 모델 경쟁 등에 대해 폭넓은 의견을 제시했다. ◆통제권 넓혀 안보 강화 ‘AI의 폭주’보다 AI 독점이 더 위험하다고 강조한 저커버그 CEO의 주장을 두고 의견이 분분하다. AI 모델을 공개하면 안전장치를 임의로 제거할 수 있고, 공개된 모델을 회수하거나 사용을 감시할 수 없기 때문에 위험을 통제할 수 없다는 반박이 잇따랐다. 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO는 앞서 정부의 AI 안전성 검사를 확대해야 한다고 강조했다. 미국은 사이버보안과 국가 안보를 이유로 앤트로픽의 ‘클로드 미토스’ 등 최첨단 AI 모델 수출을 통제하고 미국 중심의 일부 기업·기관에만 예외적으로 접근권을 제공하고 있다. 아모데이 CEO는 AI 능력을 공개하면 방어자가 함께 강해져 안전해질 수 있다는 논리에 대해서는 “오히려 반대일 가능성이 크다”고 말했다. 일각에서는 현재 진행 중인 AI 개발을 중단하고 안전 규제부터 마련해야 한다는 목소리도 나온다. 최근 앤트로픽의 최신 AI 모델 미토스5를 포함해 오픈AI와 메타의 최신 AI 모델이 시험 도중 통제권을 벗어나 외부기관을 공격하는 사례가 이어지면서 기업의 AI 통제 실패에 대한 책임론이 커졌다. AI 안전 분야 싱크탱크인 FLI의 공동창업자 앤서니 아기레 UC샌타크루즈 교수는 이날 해킹 사례를 언급하며 “빠르고 강력한 AI를 누가 통제할 수 있냐”며 “정부가 첨단 AI 개발을 일시 중단해야 한다”고 주장했다. 미국 정보기술(IT) 전문매체 테크크런치도 저커버그 CEO를 향해 사회관계망서비스(SNS)나 AI에 대한 빅테크(거대기술기업)의 자체 규제를 두고 불신이 큰 상황에 부작용을 무시한 무책임한 발언이라고 꼬집었다. ◆“미국이 개방형도 주도해야” 업계에서는 저커버그 CEO가 폐쇄형 AI 방식을 택하고 있는 오픈AI와 앤트로픽을 겨냥해 비판했다는 관측이 나온다. 최근 미국에서는 중국의 문샷AI가 고성능 AI 모델 ‘키미 K3’를 공개한 이후 오픈웨이트(가중치 공개) 모델 규제를 놓고 개방형과 폐쇄형 진영이 격돌하고 있다. 키미 K3, 알리바바 큐웬 3.8, 딥시크 V4 플래시 등 중국의 오픈웨이트 모델이 미국의 최첨단 폐쇄형 모델과 경쟁할 만큼 성능이 올라오면서 오픈 AI와 앤트로픽은 규제 강화를 요구했고, 메타와 마이크로소프트(MS), 엔비디아는 개방을 유지해야 한다고 맞서는 중이다. 개방형 옹호 기업들은 미국 내 중국의 AI 모델 점유율 확대를 막기 위해 미국 기업들이 개방형 AI 개발을 추진해야 한다는 입장이다. 반면 개방형 모델을 폭넓게 허용하면 AI 악용과 중국으로의 기술 유출·복제 위험이 커진다는 반론도 만만찮다. 메타는 저커버그 CEO 발표에 맞춰 차세대 개방형 AI 모델 ‘뮤즈 글리머’를 공개하고 개방형 AI 생태계 주도권 잡기에 나섰다. 메타는 지난해까지 개방형 AI 모델 ‘라마’를 개발하다가 성능이 뒤처지자 폐쇄형 AI 모델 개발로 전략을 바꾼 바 있다. 개방형 생태계를 앞세워 오픈AI와 앤트로픽에 대항하고 중국의 개방형 AI 모델과 경쟁하기 위한 구상으로 풀이된다.

카카오가 이용자 경험 개선을 앞세워 본업 경쟁력 강화와 브랜드 신뢰 회복에 나선다. 역대 최대 분기 실적을 바탕으로 서비스 내실을 다지는 동시에 에이전틱 인공지능(AI) 사업 수익화에도 속도를 낼 계획이다. 카카오는 지난 5월 카카오톡 조직 내 ‘유저 퍼스트 태스크포스(TF)’를 신설하고 이용자와의 소통을 강화하고 있다고 11일 밝혔다. 정신아 카카오 대표가 TF를 직접 이끌며 이용자 의견을 서비스 개발과 출시 과정에 반영하고, 이를 통해 발굴한 개선 사항을 올 하반기부터 순차적으로 적용한다. 정 대표는 지난 5일 임직원 대상 오픈톡에서 “장기적인 성장 체력은 이용자의 선호와 신뢰에서 온다”며 “이용자 가치가 실제 의사결정의 기준이 돼야 한다”고 강조했다. 카카오는 올해 2분기 연결기준 매출 2조985억원, 영업이익 2770억원을 기록하며 역대 최대 분기 실적을 달성했다. 정 대표는 “플랫폼 사업의 안정적인 성장과 수익성을 바탕으로 AI에 대한 효율적 투자를 지속할 수 있는 건전한 재무 기반이 마련됐다”고 말했다. 카카오는 이를 바탕으로 이용자의 의도를 파악해 실제 행동까지 수행하는 ‘에이전틱 AI’ 생태계 구축에도 나선다. ‘카나나 인 카카오톡’과 쿠팡이츠 연동을 시작으로 AI가 주문과 결제까지 수행하는 서비스를 선보이고, 향후 커머스·예약·여행·결제 등 생활 밀착형 영역으로 적용 범위를 확대할 방침이다. 최근 노사 임금협상이 마무리된 것도 사업 추진에 힘을 보탤 것으로 회사는 보고 있다. 조직 안정화를 토대로 카카오톡 경쟁력 강화와 AI 사업에 역량을 집중한다는 계획이다. 카카오는 올해 말까지 AI 대중화를 위한 기반을 마련한 뒤 내년부터 본격적인 수익화에 나선다. 정 대표는 “새로운 AI 광고 매출이 본격화되는 2028년에는 톡비즈 내 AI 관련 매출 비중이 두 자릿수까지 확대될 것”이라며 “AI가 톡비즈 성장을 다시 이끄는 핵심 매출원으로 자리 잡을 것”이라고 했다.

올해 2분기 나란히 성장세를 이어간 네이버와 카카오가 서로 다른 전략으로 인공지능(AI) 사업 수익 구상을 밝혔다. 네이버는 AI 서비스와 함께 그래픽처리장치(GPU)·AI 데이터센터를 아우르는 인프라 사업을 추진하고, 카카오는 이용자 중심의 AI 서비스 고도화에 집중하기로 했다. 9일 업계에 따르면 네이버는 내년 상반기부터 엔비디아와 구축하는 AI 팩토리 사업 매출을 본격적으로 발생시킬 계획이다. AI 연산·추론 자원을 기업과 공공기관에 공급해 새 수익원으로 만들겠다는 구상이다. 네이버의 성장 전략은 AI 서비스로 플랫폼 이용자를 붙잡고, 인프라 사업으로 기업 간 거래(B2B) 매출을 확대하는 게 핵심이다. 네이버가 보유한 클라우드·데이터센터 운영 경험과 인프라 고객을 중심으로 정부·기업의 소버린 AI 수요를 잡겠다는 것이다. 막대한 인프라 투자 비용이 난관이었는데, 엔비디아 투자, 글로벌 자산운용사 브룩필드와의 협력으로 자금 부담을 낮췄다. 최수연 네이버 대표는 “일회성 사업 기회가 아니라 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자”라며 “글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 새 성장 동력을 마련해 갈 것”이라고 말했다. 카카오는 대규모 투자가 필요한 AI 인프라 경쟁에는 뛰어들지 않기로 했다. 인프라 사업은 선행투자와 지속적인 설비투자에 큰 자본이 투입되는 데다 인프라 공급 경쟁도 치열해져 투자 대비 수익률이 높지 않다고 판단했다. 정신아 카카오 대표는 “이용자가 매일 사용하는 AI 서비스를 만들어 내는 것이 카카오가 가장 잘할 수 있는 영역”이라며 “여기에 모든 역량을 집중하겠다”고 강조했다. 카카오는 AI가 이용자의 대화 맥락과 의도를 파악해 상품 추천에서 주문·예약·결제까지 직접 수행하는 ‘에이전틱 AI’를 핵심 성장동력으로 삼는다. 카카오톡 생태계에 배달, 여행, 쇼핑 등 외부 사업자를 연결해 기존 플랫폼 매출 영역을 넓히는 방식이다. 양사의 향후 과제도 엇갈린다. 네이버는 글로벌 인프라 사업자와 경쟁해 고객들을 확보하고, 투자비를 뛰어넘는 AI 인프라 사업 성과를 보여줘야 한다. 카카오는 비교적 재무 부담이 적은 전략이지만 내수 중심의 성장 한계를 극복할 방안이 필요하다. 카카오톡 이용자가 실제로 AI를 통해 주문·결제하는 이용 습관을 만들고, 이를 의미 있는 매출로 전환할 수 있는지가 성패를 가를 전망이다.