[DAN23] 오픈AI도 MS도 구글도 아냐…네이버가 자신한 ‘이것’ (QA전문)

“자연스러운 한국어 표현을 포함해서 한국 사회의 맥락이라든지 제도라든지 법 그런 부분들을 모두 이해하고 있는 생성형 AI라는 점에서 가장 큰 차별점이 있다고 생각을 하고 있습니다. SME(중소상공인)나 창작자분들이 결국 한국 시장을 타겟으로 한다는 점에서 국내 파트너사에게 가장 최적화된 게 네이버의 생성형 AI 기술이 아닐까 저희는 생각을 하고 있습니다.”(최수연 네이버 대표)

“이렇게 (검색 기반으로 특화 서비스를 통합한) 풀버티컬로 하는 AI 그룹이 전 세계에 없습니다. 저희 밖에 없습니다. 오픈AI도 MS도 아니고 구글도 아닙니다. 저희는 연구와 개발을 동시에 하는 유일한 그룹입니다.”(성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술 총괄)

“저희는 로컬라이즈된 전략이 필요하다고 생각하고 한국에서의 사업을 유니크하게 하고 있는 네이버가 취할 수 있는 그런 전략이 있다고 생각하고 있습니다. 전 세계를 타겟으로 해야 되는 글로벌 기업 같은 경우는 오히려 더 큰 (초거대)모델을 활용해야 되기 때문에 각 국가별로 로컬 시장에서는 오히려 경쟁력이 악화될 수밖에 없는 것이 사실이고요. 저희는 한국에 약간 베팅하는 거죠. 그래서 그런 형태로 저희는 특화된 모델을 만들고 경량화도 진행하고 있고요. 기술력 측면에서는 저희가 말씀드린 대로 세계에서 세 번째로 (초거대언어모델을) 만들었고, 지금 오픈AI든 다른 유수의 기업에 비해서 전혀 밀리지 않는 것들을 오늘부터 검증(베타 신청)해 보실 수 있을 것입니다.”(성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술 총괄)

“검색 입장으로 봤을 때 충분히 경쟁력이 있다라고 봅니다. 이유는 검색도 있고 네이버 에코 시스템에 다양한 서비스들이 존재하고 있어 특히 이런 생성형 AI 기술을 서비스화하는 데는 가장 큰 재료를 갖고 있다라고 생각을 합니다. 아시다시피 생성형 ai의 장점도 많지만 (중략) 그럴싸한 거짓말을 너무 잘하잖아요. 이제 그런 것들을 해결할 수 있는 방향이 여러 가지가 있는데 검색이 있고 저희가 갖고 있는 다양한 서비스에서 이 문제들이 해결될 수 있습니다.(김용범 네이버 서치US AI 기술 총괄)

24일 네이버가 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 생성형 AI를 중심으로 한 기술 방향성과 사업 전략을 공유하는 컨퍼런스 ‘DAN 23’을 개최한 가운데 네이버 최수연 대표를 포함한 주요 기술 인사들이 참석해 미디어와 질의응답(QA) 시간을 가졌다.

오전 주요 세션이 끝난 뒤 50분 넘게 진행된 QA 시간에 네이버 기술 경쟁력을 재차 확인하기 위한 질문이 쏟아졌다. 최수연 대표는 한국을 가장 잘 아는 AI 기업라는 점과 성낙호 기술 총괄은 ‘세계 유일’한 AI 기술 그룹이라는 점 등을 들어 자신감을 보였다.

최 대표는 “저희가 이길 수 있는 시장을 먼저 잡아야 되기 때문에, 그리고 한국에 있는 많은 스타트업들의 타겟 시장은 한국이기 때문에 저희가 그분들의 니즈를 맞추는 차원에서 많이 말씀을 드렸다”며 “글로벌에 대한 니즈도 저희가 충분히 대응하기 위한 노력을 할 예정”이라고 말했다.

다음은 QA 전문이다.

Q1. 오픈AI와 구글과 비교했을 때 네이버만의 장점은 무엇이라고 생각하는지 또 초대규모 AI인 만큼 운영 비용이 많이 들 텐데 이에 대해서는 어떻게 보시는지.

(최수연 CEO) 우선 자연스러운 한국어 표현 포함해서 한국 사회의 맥락, 제도, 법 그런 부분들을 모두 이해하고 있는 생성형 AI라는 점에서 가장 큰 차별점이 있다고 생각합니다. 특히 저희가 생성형 AI를 바라는 관점은 기술적인 도구이기 때문에 이것들을 사용하시는 저희 SME나 창작자분들이 결국 한국 시장을 타겟으로 한다는 점에서 저희 국내 파트너사에게 가장 최적화된 생성형 AI 기술이라 생각합니다.

글로벌 측면에서 여러 국가나 기업들 역시 이런 인공지능 서비스를 만들고 싶어도 여러 기술적 한계나 보안 이슈 때문에 그런 것들을 주저하시는 경우가 많은데요. 저희는 상대적으로 그 니즈를 파악해서 굉장히 커스터마이즈 된 서비스를 제공할 수 있다는 것도 저희의 특장점으로 보고 있습니다.

그리고 결과적으로는 이용자들이 인터넷에서 하는 모든 행위가 일어나는 플랫폼이 네이버기 때문에 그런 데이터들을 다 학습하고 있고 또 매일 갱신되는 최신 데이터들이 학습된 대규모 언어 모델이라는 점에서도 특장점이 있다고 생각합니다.

비용 얘기 말씀 주셨는데요. 생성형 AI라는 게 저희의 대규모 B2C 서비스에 붙이기에는 여러 가지 비용 이슈가 있는 것이 맞습니다. 그래서 저희가 B2B 모델부터 수익화를 하면서 클로바X에 대한 검증을 계속해서 해 나갈 예정입니다. B2C 서비스에 대해서는 저희의 전제는 기존까지 저희가 모든 기술적인 그런 전환기를 거쳤을 때 비용들이 올라가는 이슈들은 항상 있었지만 결과적으로는 그게 서비스의 경쟁력과 차별적으로 연결이 되면 저희의 수익으로 또 이어지는 그런 효과를 저희가 경험했었기 때문에 우선은 한정된 사용자들을 대상으로 베타 테스트를 진행해가면서 검증을 계속해 나갈 예정입니다. 경량화나 저희만의 반도체 설계 이런 기술적인 연구 투자도 계속해서 해 나갈 계획입니다.

(성낙호 총괄) 최근에 초대규모 언어 모델에서 밝혀지고 있는 것들은 데이터가 기능으로 바뀌는 거고 데이터를 많이 넣으면 더 큰 기능이 나오는 것도 밝혀졌습니다. 또 어떤 영역의 데이터에 특화된 모델을 만들 경우는 상대적으로 작은 모델에서도 잘 된다는 것들이 알려져 있잖아요. 사실 저희가 바라는 인공지능은 우리가 필요로 하는 인공지능이기 때문에 우리가 살고 있는 세상은 사실 이 삼성동, 서울, 대한민국의 그런 맥락에 있습니다. 만약에 더 나아가서 유니버셜하게 전체에 대한 데이터를 학습한다면은 그걸 똑같은 성능을 발휘하는 인공지능 만드는 과정에서 훨씬 더 고비용 구조를 가질 수밖에 없기 때문에 저희는 로컬라이즈 전략이 필요하다고 생각합니다. 저희 한국에서의 사업을 유니크하게 하고 있는 네이버가 취할 수 있는 되게 유니크한 그런 전략이 있다고 생각합니다. 반대로 전세계를 타겟으로 해야 되는 글로벌 기업 같은 경우는 오히려 더 큰 모델을 활용해야 되기 때문에 각 국가별로 로컬 시장에서는 오히려 경쟁력이 악화될 수밖에 없는 것들이 사실입니다. 저희는 한국에 베팅하는 거죠. 그래서 저희는 그런 형태로 특화된 모델을 만들고 경량화도 진행하고 있습니다. 기술력 측면에서는 저희가 말씀드린 대로 세계에서 세 번째로 만들었고 지금 오픈AI든 다른 유수의 기업에 비해서 전혀 밀리지 않는 것들을 오늘부터 검증해 보실 수 있을 것입니다. 기본적으로 동일한 수준의 기술력을 갖고 있다면 방금 말씀드린 조건을 결합했을 때 저희 전략적 강점을 생각해 보실 수 있을 것입니다.

Q2. 구글, 유튜브 등 해외 플랫폼이 강세고, 네이버의 강점인 검색시장을 크게 위협을 받고 있다. 이러한 위기를 극복할 네이버의 방안은 무엇인지?

(최수연 CEO) 검색 시장이나 점유율, 앱 사용 시간, 체류율 등에 대해서 여러가지 매체들이 점유율이나 순위를 발표하고 있고, 그에 따라서 네이버의 점유율이나 경쟁력이 약화되고 있는 것이 아니냐는 우려의 목소리가 있다는 점은 저희도 알고 있습니다. 사실은 일괄된 기준을 가지고 집계하는 매체가 있는 것은 아니라서 저희는 내부적으로 저희 경쟁력을 판단하는 매출, 검색 만족도, 검색과 관련된 여러 활성화 지표 등 여러 지표들을 봤을 때는 견고하게 유지되고 있는 편입니다.

다만 이용자들의 모든 생활이 다 인터넷과 모바일로 옮겨오는 상황에서 예전에 포털처럼 모든 활동을 네이버가 다 점유할 수는 없는 것이고, 이제 뾰족한 버티컬 서비스들이 나오면서 저희는 어떻게 하면 거기로 더 잘 보내드릴 수 있을지 그리고 네이버에서 소구하고 싶은 이용자들의 니즈를 어떻게 만족시킬지에 더 집중해서 보고 있는 전략을 짜고 있는 것 같습니다.

생성형 AI에서 여러 검색 리더님들이 말씀 주셨듯이, 저희가 기술로 뾰족하게 계속해서 저희의 경쟁력을 유지해 나간다고 하면, 이용자들이 저희한테 결국 바라는 건 사실 검색이거든요. 그것에 대한 점유율이나 경쟁력은 유지해 나가고 오히려 더 강화할 수 있을 것이라고 자신하고 있습니다.

Q3. 클로바X가 네이버 판 챗GPT인데, 오픈AI가 GPT4 업그레이드 한 이후로 수치적으로 어떻게 차별점이 있다고 보는지.

(성낙호 총괄) 경쟁사 대비 수치로 비교해달라는 말씀 주셨는데, 초대규모 언어 모델이 특별히 어떤 목적을 갖고 만들어진 게 아니라서 하나의 수치로서 비교하는 것은 좀 적당하지 않은 것 같습니다. 사람이라면 달리기를 잘 할 수도 있고, 글을 잘 쓸 수 있고 해서 그러한 것들을 어떤 하나의 벤치마크로 이야기하는 건 어렵습니다. 저희가 내부적으로 GPT 3.5 대비로 정성 평가한 결과, 승률은 사실 상당히 높습니다. 특별히 그렇게 공신력 있는 자료는 아니지만, 저희 내부적인 지표로는 75% 정도의 승률을 갖고 있고요.

GPT 4 같은 경우는 굉장히 높은 수준의 성능을 보이고 있는데 굉장히 고비용 구조여서 지속가능하지 않았습니다. GPT 4에서 보여준 것들은 어떤 특정한 영역에 대해서 그만큼의 투자를 할 경우 AI가 그 정도의 성능을 보인다는 것을 실증한 바 있는데, 아까 말씀드린 대로 모든 영역에 대해서 많은 양의 데이터를 들이부어서 그 정도의 AI를 만들어 유지하는 건 쉽지 않습니다.

반대로 저희 클로바X의 전략은 사용자가 어떤 질의에 대해서 요청하고, 어떠한 것에 대해서 저희한테 실망하는지 빠르게 파악해서, 그 부분에 데이터를 집중적으로 투자해, 원하는 시장에서 원하는 인공지능을 빠르게 공급하는 것입니다. 그런 것들을 달성하기 위한 실질적인 수단들을 이미 확보하고 있기 때문에, 저희가 오늘부터 서비스를 개시하면 그 문제를 해결해서 늦어도 몇 달 안에 충분히 강력한 것을 만들 수 있다고 기대합니다.

그래서 수치적으로 비교할 때는 GPT 3.5 대비로는 지금 높은 승률을 갖고 있고요. GPT 4는 메인 모델이라고 부를 수 없기 때문에, 그들도 지금 GPT 4 터보 만들면서 열화를 시키고 있는 것이 현재 상황이라는 거 알고 계실 겁니다. 성능이 많이 떨어지고 있거든요. 그래서 지금 그분들도 튜닝하고 있고 그 적정점을 찾는 과정에서 저희도 충분히 경쟁력 있게 진행하고 있습니다.

Q4. 2021년 11월에 네이버가 세계에서 세 번째로 하이퍼클로바를 내놓으면서 파라미터를 공개했었는데, 이번에는 공개하지 않는 이유가 무엇인지.

(최수연 CEO) 그때는 R&D 차원의 목적이 컸기 때문에 여러 가지 부분도 공유를 하고 공개를 했습니다. 하이퍼클로바X의 경우, 파라미터라든지 학습 데이터셋 규모는 공개하지 않는 것으로 결정했습니다. 오픈AI나 구글같은 곳이 마찬가지 입장이라는 점을 고려했고, 그게 바로 저희 언어 모델의 핵심 노하우이기 때문입니다. GPT4 역시 추측만 있을 뿐이지 공개되지 않았습니다.

(성낙호 총괄) GPT3가 처음 나왔을 때 나왔던 성능 지표들이 지금 오픈소스 모델보다 낫습니다. 그 당시에는 군비 경쟁하듯이 사이즈 경쟁을 했던 게 사실이지만 그 사이에 많은 기술들이 발전이 있어서 좀 더 내실 있는 학습이 가능해진 게 사실이고 그런 것들이 노하우입니다. 물론 사이즈가 크면 클수록 좋은 모델이 나오지만 그 당시에 데이터가 어설프게 쌓았던 게 사실입니다. 어설프지 않은 것들을 저희가 밝혀가면서까지 공개하는 것이 요즘에 경쟁적인 분위기에서 적절하지 않다라고 오픈 AI가 이미 밝힌 바 있습니다.

Q5. 스타트업이나 기업들 입장에서 초거대AI를 잘 활용하고 싶은데 어디랑 제휴해야 될까 고민들이 있을 것 같은데, 오픈 AI나 MS와 비교해서 하이퍼클로바X가 어떤 부분이 더 유리한지.

(최수연 CEO) 저희도 이번에 생성형 AI 모델을 공개하면서 가장 중요하게 생각했던 것이 이것들을 활용하는 기업들의 생태계를 어떻게 만들고 저희가 어떤 기여를 할 것인지에 대한 것입니다.

저희와 제휴하거나 일하고 싶어 하시는 모든 분들은 사실 네이버에서 활동하시는 이용자들의 데이터들, 그리고 거기서 생성돼서 축적된 데이터들을 네이버가 어떻게 이해하고 있는지를 가장 궁금해하십니다. 하이퍼클로바X는 사실 그것을 학습했습니다. 또 그것들을 무궁무진하게 이용할 수 있는 길을 저희가 기술적으로 열어드릴 것이기 때문에 그 부분에서 가장 차별점이 있습니다.

생산자 툴이라고 하면 기업 내부의 직원들이 쓰게 해주고 싶은데 사실은 그 기업의 정보들, 보고서들, 내부에 연구 자료들을 외국에 있는 클라우드에 올린다는 것은 사실 기업 입장에서는 보안의 이슈로 허용하기 어려운 부분입니다. 저희는 뉴로클라우드라고 해서 아예 물리적으로 기업 자체의 데이터 센터를 보유하고 그 정보들이 전혀 기업의 내부망을 나가지 않고서도 하이버클로바를 이용할 수 있는 상품까지 준비했습니다. 두 가지 측면에서 로컬라이즈, 보안의 강력성 그리고 커스터마이즈에 저희가 큰 강점이 있을 것으로 기대합니다.

(성낙호 총괄) 왜 스타트업들은 오픈AI랑 하지 않고 저희랑 하면 더 좋은가에 대해서는, 어제 AI RUSH하다가 스타트업 분들이 하신 얘기를 들었는데 GPT를 쓰시던 분들인데 저희 거 썼을 때 뭐가 달랐는지를 물었습니다. 오픈AI는 전 세계에 있는 데이터를 다 배워서 상암에 있다가 근처에 카페 추천해줘라고 하면 그 거리감이라는 게 정확하지 않습니다. 반면에 저희는 한국 위주로 학습했기 때문에 문해력이 굉장히 좋습니다. 같은 카메라라고 해도 해상도가 다른 거예요. 아무래도 저희는 전략적으로 한국에 집중했기 떄문에 한국시장에서 서비스를 만들고 싶은 B2C B2B 기업들은 당연히 저희를 선택할 수밖에 없다고 생각하고 있거요. 더 나아가서 외국기업은 테크니컬하게 서포트를 잘 안 해줍니다. 저희가 좀 특이한 게 저희는 R&D를 하지만 제품도 만들고 사업도 합니다. 이렇게 풀 버티컬로 하는 AI 그룹이 전 세계에 저희밖에 없습니다. 대부분 연구나 개발만 하는데 저희는 연구 개발을 동시에 하는 유일한 기업입니다.

Q6. 큐:가 11월부터 통합검색에 들어간다고 하셨는데, 장기적으로는 네이버 검색이 큐:로 완전 변화하는 것인지?

(최재호 책임리더) 네이버 검색이 전면적으로 큐:로 대체되는 것은 아닙니다. 큐:라는 것이 이제 제가 설명드렸다시피 이제 복합적인 의도에 대해서도 되게 원하는 답변을 한 번에 줄 수 있는 기존에 이제 검색이 수행하지 못했던 기능을 추가하는 상호 보완적인 역할을 할 수 있을 거라고 생각하고요.

그래서 아까 말씀드린 대로 이제 현상 자체도 큐:라는 결과를 이제 노출했을 때 사용자들에게 도움이 되는 경우가 있을 거라고 생각합니다. 그래서 사용자가 모든 질의를 쳤을 때 큐:를 보여줄 수도 있겠지만 아시다시피 비용적인 측면도 있고 품질적인 측면에서도 기존의 검색 결과가 더 좋은 경우도 있거든요. 그런 것들을 저희는 전반적으로 판단하고 그런 품질 요소들을 고려해서 이제 큐:를 적용할 예정이라고 이해하시면 좋을 것 같고요. 그리고 이제 큐:도 계속해서 이제 학습이 되면서 더 똑똑해지는 부분도 있습니다. 하이퍼클로바X 백본 모델이 좋아지면 당연히 같이 좋아지는 부분도 있기 때문에 장기적으로 보면은 큐:가 검색 결과의 일부가 되지 않을까라는 생각하고 대체된다는 개념보다는 더 발전적인 방향으로 가고자 합니다.

(김용범 기술 총괄) 추가 답변을 드리면, 두 가지 측면으로 보시면 좋을 것 같습니다. 저희가 9월에 출시할 SA(Stand Alone), 10월 출시하는 통합 검색, 새로운 검색 경험을 제공하는 측면 하나, 그리고 큐:라는 새로운 생성형 AI 검색 기술을 이용한 기존의 검색 경험을 확장하는 것입니다. 그래서 이 서비스는 상호 보완 쪽으로 전시키는 게 저희의 목표입니다.

저희는 통합 검색 형태라서 검색도 하지만 기존 네이버 에코시스템에 있는 다양한 서비스들을 연결하는 기능도 하고 있거든요. 이 기능들이 더 최적화될 거고 이 가운데서 더 많은 풍부한 콘텐츠를 통해 다양한 입체적인 답변 저희가 발표에서 강조드렸던 것처럼 실질적인 서비스까지 제공하면서 사용성을 많이 높이는 게 큐:의 방향성입니다.

Q7. 학습 소스가 무엇인지 불분명하고, 대가를 어떻게 지불할 것인지?

(최수연 CEO) 우선 이 부분은 여러 논의들이 아직 계속되고 있고 저희도 규제 동향이라든지 논의가 어떻게 흘러갈지에 대해서 굉장히 관심 있게 보고 있는데요. 지금까지 저희가 학습한 데이터들은 기존 규제와 저희 약관에 근거를 두고 학습했기 때문에 별도 사용료에 대해서 논의하는 단계는 아닙니다.

그리고 뉴스를 50년치 학습에 사용했다는 부분은 죄송스럽게도 사실은 아닙니다. 저희가 예전에 하이퍼클로바를 출시할 때 그 학습한 데이터의 규모를 알기 쉽게 전달드리는 과정에서 1년에 뉴스 검색이 검색되는 분량의 50배다 혹은 블로그에 몇 개다 이런 식으로 비교해서 말씀드렸는데 그 부분에서 오해가 있었던 것 같습니다.

Q8. 발표 중에 클로바 스튜디오 관련해서 은행 데이터 등 금융 분야 비즈니스 경쟁력 강화 부분 말씀 주셨는데요. 구체적인 서비스 시나리오랑 뉴로클라우드 같은 기업 맞춤형 생성 AI 보안에 대해서 금융권에 맞춰서 말씀 부탁드립니다. 기존에도 이동통신사들이 AICC 운영했었고 각 금융권에서 그걸 활용했는데 사실 이제 상품의 조건 변화도 많고 이용자별로 케이스 다르기 때문에 실효성 문제가 있었는데 네이버는 이 부분에 대해서 어떻게 좀 접근하고 있는지, 그리고 은행, 증권, 보험사별로 파일럿 테스트 관련 협업 계획이 있는지 궁금합니다. 마지막으로 가격 경쟁력 부분도 수치상으로 같이 언급해 주시면 감사하겠습니다.

(성낙호 총괄) 하이퍼클로바X에서 저희는 further trAIn이라고 부르는데 데이터를 더 넣어가지고 학습을 하면 해당 도메인에 대한 추가적인 인공지능이 나온다는 것은 저희는 실증해서 알고 있습니다. 다만 저희가 그런 데이터가 없어서 할 수가 없었죠. 반대로 금융사에서는 그런 데이터는 있는데 기본적으로 지식이 발현되기 위한 기초적인 토양에 대한 데이터나 그런 모델이 없는 게 사실입니다. 오픈 소스를 갖고 한다고 해도 그렇게 거기까지 갈 수가 없거든요. 사실 저희는 그 갭을 메워줄 수 있는 것으로 클로바 스튜디오를 제공하고 있는 것입니다. 금융사 같은 경우는 데이터가 민감하기 때문에 클라우드로 넘어오지 못한다거나 하는 문제가 있습니다. 그래서 저희는 금융망이라는 클라우드 사업을 갖고 있기도 하기도 합니다.

좀 더 나아가서는 ‘아예 너무 민감해서 클라우드로 올라올 수 없다’라는 그런 사업체가 계시기 때문에 뉴로클라우드라고 아예 저희가 리전을 해당 사업장에 설치해서 트래픽이 아예 나오지 않도록 하는 상품을 만들었습니다. 그렇게 할 때 그러면 ‘트래픽은 해결이 될 텐데 모델 학습할 때는 데이터 가는 거 아니야?’라고 질문을 주셔서 저희 뉴로클라우드 상품에서는 아예 학습까지도 on-site해서 진행합니다. 데이터가 나오질 않습니다.

그렇게 만들어진 인공지능을 통해서 말씀하셨던 그러한 문제를 해결할 수 있는가는 또 다른 문제인데 저희가 앞에서 AI Call이라는 사업을 해봤었습니다. 그래서 말씀하셨던 문제를 잘 알고 있고요. 문제 상황이 굉장히 빠르게 변화하고 재구축할 때 비용이 높아서 ROI가 높지 않아서 잘 바뀌지 않는 시나리오에만 넣는 것을 알고 있습니다. 제가 그 사업을 했었거든요. 근데 그게 굉장히 ROI가 낮아요.

저희는 초대규모 언어 모델이 나오면서 AI가 이해를 빠르게 한다면 구축 과정을 생략하면서 할 수 있지 않을까 그런 기대를 갖고 있고 그 기대를 현재 저희가 지금 테스트해보고자 하는 게 스킬 시스템입니다. 스킬 시스템은 기존의 기관계나 그동안 연동의 작업들 보통의 SI 작업이라고 하는 것들을 굉장히 간소화시킬 수 있을 거라고 기대를 하고 있고요. 말씀드린 대로 demonstration을 통해서 현재 시나리오들을 만약에 보여줄 수 있다면 AICC 사업에서는 큰 변화가 있을 거라고 기대합니다. 아직 저희가 실증은 하지 못했는데 충분한 가능성이 있다고 생각해서, 저희는 먼저 뉴로클라우드를 제공하고자 합니다.

(최수연 CEO)가격에 대해서는 저희가 사실 아직 구체적으로 확정한 단계는 아니고요. 내부적으로 시장의 반응이나 저희의 전략들을 점검하면서 알려드릴 생각입니다.

Q9. AI 환각 문제는 72%가 줄었다고 해도 여전히 존재하는데 이런 부정확한 정보나 이런 편향성 문제 등을 해결할 방법이 궁금하다.

(최수연 CEO) 할루시네이션 같은 경우에는 리즈닝이라든지 그다음에 출처 위주 결과를 저희가 생성해서 사용할 때, 그런 출처가 좀 더 분명한 문서들을 더 많이 사용한다든지 그다음에 답변 또 생성하는 과정에서도 한 번 더 그런 팩추얼로 일치하는지 아닌지를 확인하는 그런 처리들을 하는 절차들을 거쳐서 저희가 이제 보완을 하려고 하고 있습니다. 사실 큐:하고 저희 오늘 발표한 클로바 X하고 가장 큰 차이점이 이걸 얼마나 엄격하게 했는지, 그리고 거기에 얼마나 자유도를 뒀는지에 따라서 사실 검색형 질문에 대해서도 아마 답이 좀 다르신 거를 보실 수 있을 것 같습니다.

그래서 저희가 판단할 때는 이게 극복해야 될 과제이지만, 이 부분에 대해서 처음부터 아예 다 답변 자체를 출력할 수 없다고 하면, 이것들을 사용하시는 사용자라든지 창작자라든지 이런 분들께서 활용해 좀 한계를 빨리 느끼실 것 같아서 좀 클로바X는 상대적으로 자유도가 있는 모델, 그리고 큐:는 저희가 검색에 적용할 것을 아예 대비하고 만들기 때문에 그 부분을 엄격하게 보고 있고요.

Q10. 위닝 루프를 만들기 위한 외부 생태계가 굉장히 중요할 것 같은데요. 쏘카, 야놀자 외 어떤 기업들이 참여하고, 많이 참여하게 되는 요인이 어떤 게 있는지.

(최수연 CEO) 말씀 주신 업체들 지금 다 저희가 얘기하고 있고 아마 오늘 오후에서 발표하는 걸로 알고 있는데 맞나요? 다른 임원 분들의 세션에서 거기서 좀 참여하는 업체들이 많이 나올 거라고 생각하고 있고 지금 워낙 문의들도 쇄도하고 있어서 계속해서 저희 생태계를 확장하려고 노력하고 있습니다.

Q11. 하이퍼클로바X가 상반기 실적발표 때도 계속 강조가 됐었는데 매출과 영업이익 증대 측면에서 이런 하이퍼클로바X 기반 서비스별로 목표하는 성과적 수치가 있는지. 그리고 큐:에서 다양한 장소나 아이템들을 추천해 주는 걸로 알고 있는데 사용자들한테 전부 다 동일하게 노출되는지 아니면 개인화는지.

(최수연 CEO) 우선 저희가 실적발표 때도 말씀드렸지만 B2B는 상품에 대해서 과금이나 유료화 계획은 있지만 구체적인 매출 계획까지는 잡은 것은 아니다. 다만 저희가 내부에서 목표로 하고 있는 숫자들이 있기 때문에 그것들을 고려해서 투자하고 있습니다.

저희의 장점이라고 한다면은 저희는 이제 기술적인 연구 투자를 굉장히 선제적으로 하는 회사이기 때문에 관련한 GPU라든지 이런 서버 투자, 인력에 대한 부분들, 그리고 이걸 연구하는 단계에 대한 부분도 저희가 앞서 있어서 다른 회사에 대비해서 이것들을 구축하는데 앞으로 들어갈 비용의 부분에서는 저희가 상당히 경쟁력은 있다고 생각하고요. 다만 저희가 오늘 말씀드린 상품이라든지 서비스라든지 이런 부분들이 앞으로 저희 재무제표에 어떻게 숫자로 반영될지에 대해서는 아직은 외부에 말씀드리기에 적절한 숫자가 있는 것은 아닙니다.

(성낙호 총괄) 말씀드렸던 발표에서 말씀드렸던 대로 지금 초대규모 AI가 확보할 수 있는 거는 생산성이나 실질적인 가치 기업은 있을 거라고 저희는 믿고 있고요. 실제로 오픈AI가 아니죠. 비트업에서 코파일럿을 만들어 공개했을 때 그분들이 보고했던 거에 따르면 생산성이 100% 이상 개선되는 것들을 봤고 거기에서의 가치가 사실 곱하는 가치 대비 프라이싱이 상당히 낮아서 모두가 지금 다 사고 있거든요. 그래서 이런 식으로 실질적으로 비용을 절감할 수 있는 데 도움을 줄 수 있다고 하면은 AI가 많이 도입이 될 거라고 생각하고 있는데 그러면 이제 B2B에서 크게 많이 구매를 하실 거라고 생각하지만 그러려면 B2B를 구매하려면 B2C의 가능성을 봐야 되기 때문에 저희는 이 형태의 연합적인 상품 포트폴리오를 지금 현재 구성하고 있고 실질적으로 올해부터 의미 있는 사업 성과가 있으리라 기대합니다.

(김용범 기술 총괄) 생성형 AI의 꽃은 개인화에 있습니다. 그리고 생성형 AI의 핵심은 깊은 이해를 통해서 훌륭한 생성을 할 수 있는 것이고요. 그래서 저희는 그 이해의 측면에서 독자적인 리즈닝 기술을 확보하고 있고요. 사용자를 깊이 이해해서 쇼핑과 로컬 중심으로 개인화 적용할 예정입니다. 특히 쇼핑에서는 장보기와 같이 사용자의 배송지와 선호몰, 배송 히스토리를 기반으로 하고 연령, 성별에 대해서도 단계적으로 진행할 예정입니다. 로컬에서는 사용자의 위치 정보를 기반으로 추천할 예정입니다.

Q12. 앞으로 정확한 최신 정보를 하이퍼클로바X에 반영하려면 꾸준히 최신 뉴스를 학습시켜야 될 걸로 보이는데요. 앞으로 네이버가 제휴 언론사들과 어떤 방식으로 논의 또는 협업을 할 것인지 그리고 북미 유럽이나 국내 언론계에서도 이 뉴스 콘텐츠의 AI 학습과 관련해 이용료 문제 등이 제기되고 있는데 네이버가 이러한 이슈에 대해서는 어떻게 판단하고 계신지.

(최수연 CEO) 기자님들께서 생성해 주시는 콘텐츠라는 게 사실 가장 양질의 고품질의 데이터가 맞고 생성형 AI 모델에 있어서도 뉴스를 어떻게 활용할지에 대해서는 정말 국제적으로 첨예한 이슈가 있는 것 같습니다. 오늘 이 자리에서 명확한 답변을 드리긴 어려워도 좀 거슬러 올라가 보시면 저희는 항상 그 부분에 대해서 가장 적극적이고 어떻게 보면 글로벌 어떤 플랫폼보다 먼저 이 콘텐츠를 어떻게 수익으로 되돌려드릴지에 대해서 고민을 많이 해온 회사라고 생각이 드는데요.

지금까지의 뉴스 콘텐츠를 저희가 얼마나 학습했는지 이런 부분에 대해서는 사실 기존에 저희가 판단하는 근거는 기존의 규제라든지 저희 약관에 근거한 것이기 때문에 거기에 대해서는 말씀드리기 어렵습니다. 하지만 앞으로 학습에 활용하는 부분에 대해서는 창구들이 많이 열려 있기 때문에 계속 긴밀하게 협의하면서 또 동의도 받고, 정말 명확하게 싫다고 하시는 부분에 대해서는 활용하지 않는 거에 대해서 좀 더 명확하게 하는 방향으로 계획을 잡고 있고요.

지금 글로벌하게 계속해서 이런 학습에 활용되는 데이터에 대해서 이게 공정한 이용인지 무료인지 그러면 이걸 활용해서 수익화하는 기업들이 저희뿐만 아니라 또 여러 회사들이 생길 텐데 어떻게 할 건지에 대해서는 지금 저희가 답을 알고 있다고 보지는 않는 것 같습니다. 저희가 말씀드리고 싶은 것은 이런 논의들이 좀 건강하게 계속되면서 기술 회사나 콘텐츠 회사나 모두 윈윈할 수 있는 방법으로 논의가 자리 잡았으면 좋겠는 바람이고 그러한 추이에 따라서 저희도 적극적으로 규제나 논의를 따라갈 예정입니다.

Q13. GPT3.5 대비 75%의 승률을 보인다고 했는데 영어 능력은 어느 정도인지. 해외 진출을 꿈꾸는 스타트업 같은 경우 하이퍼클로바X보다는 GPT 쓰겠다는 스타트업도 여전히 많은데 내수형 초거대AI라는 비판에 대해서는 어떻게 생각하시는지. 기술 연구도 하면서 사업도 하고 있기 때문에 독과점이라든지 자사 우대 등의 우려 사항 많습니다. 온플법 등의 플랫폼 규제 움직 거세지고 있는데 국내 대표 플랫폼 기업으로서 어떤 입장이신지.

(최수연 CEO) 오후에 공개되면 영어나 일본어 여러 가지 외국어 부분에서도 굉장히 잘하고 있다는 것을 아실 수 있을 것입니다. 저희도 기업으로서 투자를 하고 상품을 개발하고 또 출시하기 위한 전략을 잡는 측면에서 저희가 이길 수 있는 시장을 먼저 잡아야 되기 때문에, 그리고 한국에 있는 많은 스타트업들의 타겟 시장은 한국 시장이기 때문에 (한국어 활용에 대한 홍보는) 저희가 그분들의 니즈를 맞추는 차원이었습니다. 글로벌에 대한 니즈도 저희가 충분히 대응하기 위한 노력을 할 예정입니다.

온플법에 대해서는 많은 논의가 있는 걸 너무나 잘 알고 있고 여러 가지로 의견 드리고 청취 중입니다. 생성형 AI나 여러 가지 서비스들 자체가 국경을 넘어서 벌어지는 싸움입니다. 세계적으로 이런 규제에 대한 목소리가 먼저 나오고 있는데 이것들을 적용하는 국가들은 네이버와 같은 로컬 플레이어가 있는 곳이 아니고 이미 이제 글로벌 플레이어들이 너무 독과점을 하고 있어서 거기에 대한 주권 이슈에 대한 문제입니다.

저희 같은 기술 회사들이 경쟁해야 되는 회사들은 다 글로벌 회사이고 많은 부분들이 Gray Area입니다. 우선은 사전 규제보다는 자율 규제를 전략적인 틀로 잡아주시고 혁신 유발, 창의성을 강조하는 방향이 바람직하다고 생각합니다. 그럼에도 불구하고 네이버가 한국 사회에서 가지고 있는 의미라든지 사회적 책임과 무게를 알고 있기 때문에 자사 우대, 끼워팔기 등 여러 가지 이슈에 대해서는 더 엄격하게 바라보고 당당할 수 있는 서비스만 출시한다라는 입장을 계속해서 유지할 예정입니다.

(성낙호 총괄)하이퍼클로바X는 내수용이라는 얘기보다 반대로 우리나라의 수준에서는 허용되기 어려운데 강제로 수용해야 되는 (기술에) 대응하기 위해서 만든 것입니다. LLM은 데이터가 들어간 만큼 성과가 나오기 때문에 한국어 데이터가 들어간 만큼 한국어 능력이 나오고, 한국인의 삶이 들어간 만큼 한국인의 삶에 도움이 되는 게 나옵니다. 전 세계에서 아쉽게도 우리나라의 경제 규모가 크지 않고 인구가 적어서 구글이나 오픈AI 언어 모델은 우리를 홀대할 수밖에 없는 상황입니다. 해외 기업이 동일한 PRICE 정책을 가지지, 한국어 성능이 나쁘니까 할인해 주지는 않을 것입니다.

그래서 만약에 해당 플랫폼에 종속되면 오히려 높은 비용을 내고 낮은 성능을 써줄 수밖에 없습니다. 저희는 거꾸로 한국에 특화된 걸 먼저 만들어가는 게 우리 모두에게 도움이 된다는 사명감을 갖고 공개합니다.

저희가 개발한 AI를 저희 내부적으로만 쓰는 게 아니라 클로바스튜디오를 이미 공개했었습니다. 그걸 통해서 어떤 기업은 의미 있게 성장해서 상도 받고 하는 형태로 이미 생태계를 구축해서 연합하는 작전을 실행하고 있습니다. 그래서 내수용이라는 비판보다는 약간 8.15 느낌으로 하고 있습니다.

Q15. 아무래도 한국어/한글이라는 고유 문자 언어가 있다 보니, 외산 빅테크들이 좀 진입할 때는 장벽이 되잖아요. 그 사이에 또 네이버가 경쟁력을 키울 수도 있었고, 그래서 이러한 부분을 떼고 봤을 때 글로벌 빅테크와의 경쟁이 어느 정도 수준이 되는지 질문 드립니다. 아까 김용범 서치 US AI 기술 총괄께서도 세계 특화 모델에서는 세계 최고 수준이라 말씀도 주셨는데, 아마존이나 MS도 다니셨으니까 좀 글로벌 이쪽 시장에서 봤을 때 네이버가 어느 정도 기술 수준인지 좀 솔직한 감상도 듣고 싶고요. 경쟁 트렌드가 앞으로 어떻게 전개될지도 궁금합니다.

(김용범 기술 총괄) 일단은 네이버는 검색 입장으로 봤었을 때 충분히 경쟁력이 있다고 봅니다. 이유는 검색도 있고 네이버 에코 시스템에 다양한 서비스들이 존재하고 있습니다. 특히 이런 생성형 AI 기술을 서비스화하는 데는 가장 큰 재료를 갖고 있다고 생각을 합니다. 아시다시피 생산형 AI의 장점도 많지만 서비스를 하기에 부족한 점들도 많습니다. 그게 이제 할루시네이션인데요. 그럴싸한 거짓말을 너무 잘하잖아요. 이제 그런 것들을 해결할 수 있는 방향이 여러 가지가 있는데, 많은 부분들이 검색, 저희가 갖고 있는 다양한 서비스에서 이 문제들이 해결될 수 있습니다.

그리고 또 하나는, 이런 생성형 AI를 어떻게 운영하고 이제 발전시키냐는 건데 저희가 오랫동안 노하우를 갖고 지속적인 피드백 채널을 갖고 빠르게 대응할 수 있습니다. 이런 면의 측면으로 서비스적인 완성도 측면에서는 제가 기존에 다녔던 아마존이나 마이크로소프트보다 충분히 경쟁력이 있다라고 보고요.

특히 검색에 특화된 생성형 AI 기술, 저희가 아까 말씀드렸듯이 생성을 잘 하기 위해서 가장 중요한 것은 이해입니다. 이해를 하지 못한 것은 생성할 수 없습니다. 저희는 그 이해를 잘할 수 있게 많은 재료들을 20년 동안 축적해놓았고요. 그리고 그 이해를 그 바탕으로 저희만의 독자적인 리즈닝 기술을 확보해서 지금 현재 생성형 기반 검색 서비스를 지금 곧 출시할 겁니다. 이런 면에서 충분히 경쟁력이 있다라고 보고요. 제가 네이버를 다니고 있어서 하는 소리는 아니고요.

(최수연 CEO) 전 세계적으로 보더라도 자체적으로 내부적으로 이런 검색 기술이라든지 검색 광고 기술 그리고 상거래와 관련된 여러 기술들과 추천 기술들을 모두 내재해서 보유하고 있는 기업은 사실 세계에서도 손꼽는다고 저희는 생각하고 있습니다. 물론 말씀 주신 예시인 구글이나 아마존, 메타랑 1대1로 비교하면 저희는 정말 체급도 작고 투자할 수 있는 여력도 굉장히 작기 때문에 생성형 AI 시대에 저희가 이걸 어떻게 이겨나갈지 사실 두려운 마음이 있는 것은 솔직한 마음인데요.

오늘 말씀 저희가 그래도 열심히 고민하고 토론하고 만들어낸 저희의 전략이나 그리고 지금까지 저희가 이겨왔던 그런 경쟁 이에 대한 성공 방정식이 저희는 AI 시대에서도 먹힌다고 자신하고 있어서 앞으로 그런 면에서 계속 경쟁력을 갖춰 나갈 생각입니다.

Q16. 최 대표님 취임 당시에 “2025년까지 매출 15조, 글로벌 사용자 10억 명” 이렇게 말씀 주신 목표를 2025년에 충분히 달성 가능한지, 지금 어느 시점까지 와 있는지 그리고 오늘 발표한 이런 기술들이 충분히 보탬이 될지.

(최수연 CEO) 제가 취임할 때 좀 큰 목표를 매출, 사용자 그리고 저를 생각해서 말씀 안 주셨을 수도 있지만 시가총액 이렇게 드린 적이 있었는데요. 지금 매출이라든지 사용자는 저희가 잡을 때 예상했던 그런 추이대로 잘 가고 있고, 그런 부분들은 웹툰이라든지 저희 일본에서 잘하고 있는 웍스라든지, 그리고 작년에 저희가 인수했던 포시마크라든지 이러한 글로벌 플랫폼들이 굉장히 저희가 기대했던 것보다 더 잘 성장을 하고 있어서 저희는 더 열심히 해야겠지만 목표는 달성할 수 있을 것으로 달성해야겠다고 생각하고 있습니다.

Q17. 큐:의 검색 값이 검색 결과 최상단에 위치하는 것으로 보이는데, 인공지능의 답변 생성이 광고에 영향을 얼마나 받게 될지?

(최수연 CEO) 모든 키워드에 대해서 큐:가 노출되는 것은 아니고, 저희가 이제 큐:를 단독으로도 런칭하면서 계속 이용자들 반응을 볼 예정입니다. 저희의 통합 검색 자체가 사실은 이용자들이 가장 만족도 높은 컬렉션을 제일 위로 보여주는 방식이잖아요 그래서 큐: 역시 그런 측면에서 저희가 아마 예로 들기로는 쇼핑뿐만 아니라 그가 쇼핑 역시도 굉장히 탐색이라든지 여러 가지 비교를 해야 될 때 너무나 많은 것을 들러야 될 때 큐:가 나오면 만족도를 높여주듯이 특히 정보성 검색에서 긴 논문이라든지 이런 것들이 노출돼야 할 때 그런 생성용 AI가 제일 잘하는 부분이 또 요약이기 때문에 그런 부분에서 저희가 랭킹 알고리즘을 아마 적용할 걸로 계획하고 있고 광고에 대해서도 마찬가지인 것 같습니다. 저희가 많은 비판을 받기도 하지만 사실 네이버가 광고를 제공하는 이유는 저희가 근본 비즈니스 모델이기도 하지만 또 근본적으로 저희는 광고 역시 이용자들이 원하고 굉장히 품질 높은 정보라고 생각하거든요. 그래서 생산형 AI 시대에서도 큐:가 광고를 대체하는 것은 아니고, 저희의 검색 알고리즘 내에서 광고가 당연히 위치해야 될 영역이라든지 광고가 이용자들에게 주는 만족도를 다 고려할 것입니다.

(최재호 책임리더) 지금도 분당 브런치 맛집을 치시면 로컬 정보들이 위에 나오고 있고요. 보시면 사실 광고를 올리시는 분들은 돈을 내고 저희한테 콘텐츠를 올리시잖아요. 그래서 되게 잘 만들어요. 어떻게 보면 저희가 기계적으로 수집한 것보다도 품질이 더 나을 때가 있고요. 결국은 이게 얼마나 매칭하느냐가 더 중요한 것 같고 지금 사용자가 원하는 장소나 상품이 얼만큼 저희가 광고로 생각하지 않고 매칭됐는지를 먼저 판단한 그 이후에 광고라는 것은 추가적으로 비용 지불했기 때문에 위치적으로는 포지셔닝은 있지만 기본적으로 저희가 Relevance라는 적합도를 더 우선적으로 본다고 이해하시면 될 것 같고요. 그래서 큐:가 다 대체하는 것은 그런 개념은 아니고요. 큐:에 나오는 정보들이 사용자에게 유용할 때 저희가 노출을 해줄 거고 또 광고에 대해서는 또 다른 세션에 대해서 저희가 또 말씀 나눈 게 있어서 그 부분으로 갈음하도록 하겠습니다.

Q18. 인프라 관련 질문. K클라우드 전략에도 포함되어 계시고, 국산 AI 반도체 상용화 관련해서 네이버의 계획과 국내 AI 반도체가 GPU 자체를 대체할 순 없겠지만 어느 정도까지 AI 관련 비용을 줄여주고, 어느 정도 영역에서 활용될 수 있을지? 

(최수연 CEO) 지금 저희가 내부적으로도 사실 반도체를 비롯해서 경랑화에 대한 연구팀을 만들고 계속해서 보고 있는데 이것도 사실 저희가 강점이 있는 것은 학습 영역보다는 추론 영역에서 네이버와 같이 응용 서비스에 굉장히 강점이 있는 기업들이 어떤 식으로 개발했을 때 이것을 성공적으로 경량화하고 압축할 수 있는지에 대한 노하우는 있는데요.

이게 반도체라는 게 굉장히 큰 물적 설비이고 투자가 필요로 하고 또 장기적인 시장에 대한 전망이 있어야 사업화 단계까지 가는 것이기 때문에 저희가 개발한 경량화 알고리즘을 기반으로 한 AI 반도체를 지금 삼성전자와 이야기는 하고 있지만, 이게 지금 언제 출시가 돼서 언제 저희의 비용을 획기적으로 줄여줄 수 있을지에 대해서는 저희 스스로도 아직은 명확한 답변을 내리지는 못하고 있는 상황은 맞습니다.

당연히 해결해야 될 과제고, 장기적으로 이런 AI의 추세는 이제 거스를 수 없는 흐름이기 때문에, 저희와 같은 소프트웨어 업체라든지 여러 가지 업체들은 이것들을 효율화할 수 있는 방법을 당연히 찾아야 하고요. 저희는 이제 삼성전자와 협력을 비롯해서 다른 파트너사와의 협력 등을 통해서 저희 서비스에 가장 최적화된, 경량화된 모델을 찾기 위해서 노력하고 있습니다.

(성낙호 총괄) 아마 최적화에 대한 속도는 저희가 이 서비스에 얼마나 빠르게 적용하는가에 따라 그냥 비례할 거라고 생각합니다. 사실 저희가 서비스에 적용하는 데 가장 큰 bottle neck이 되는 게 비용 문제이기 때문에, 문제를 해결해야 빠르게 적용될 수 있고, 저희 priority 상으로도 조정될 겁니다. 실질적으로 저희가 생각하는 가장 좋은 해결 방법은, 좀 약간 방만하게 학습되어 있던 초대규모 언어 모델을 딴딴하게 만드는 겁니다. 그래서 일단 같은 파라미터 사이즈라고 해도 동일한 성능이 아니라 더 높은 성능을 낼 수 있도록 그것들의 학습 효율성을 높이는 과정부터 시작을 해서, 인퍼런스 과정에서 저희가 놓치고 있었던 것들을 계속 발라내고 있습니다. 이걸 원래 하나로 했을 때는 더 좋았는데 그걸 role을 나눠서 서버끼리 분할한다거나 하는 것들을 통해서 효율을 몇 배 이상 올리는 것들을 저희가 보고 있습니다.

실질적으로 저희가 이와 관련해서는 굉장히 높은 수준의 연구 성과를 발표하고 있기도 해서, 그런 2 단계로, 소프트웨어적인 것들도 하고 있고, 말씀드린 대로 FPGA 통해서 하드웨어를 프렌들리하게 만들어지는 것들도 현재 연구 진행 중입니다. 그래서 거기서 실증이 되고 나면 그 다음에 좀 대량 양산을 통해서 칩을 생산하는 것도 계획을 하고 있는데 이러한 풀 버티컬 차원에서의 저희 비용 절감 계획을 갖고 있고 진행하고 있으니 기대해 주시면 좋을 것 같습니다. 그런 것들이 클라우드를 통해서, 다른 기업들을 통해서도 제공할 수 있는 베네핏이 될 거라고 생각하고 있습니다.

Q19. 하이퍼클로바X의 해외 진출과 관련해서는 어떤 계획 갖고 계시는지

(최수연 CEO) 지금 사실 저희가 긴밀하게 협력을 논의를 하고 있는 글로벌 파트너들이 있는데 지금 이 단계에서 좀 공개하기는 일러서 말씀드리기는 어렵지만, 저희는 기본적으로 아까 말씀드렸듯이 저희가 글로벌 모델에 대해서 강점은 조금 더 그 나라에 특화된 데이터에 집중적으로 학습시키면 그 나라에서 더 강점이 있는 모델을 만들 수 있는 그런 기술력이 저희가 있다고 생각을 하고 있어서 그런 부분으로 이야기를 하고 있고요.

기본적으로 저희가 아까 소개시켜드렸던 B2B 모델의 기본 세트나 혹은 저희와 유사하거나 조금 특장점이 있는 플랫폼을 가지고 있는 업체들이 있다면, 거기에 적용을 해드리는 방안으로 좀 논의를 해 가고 있습니다. 삼성전자의 AI 반도체 같은 경우에는요, 이제 저희가 만든 이제 경량화 알고리즘 같은 게 이제 성공적으로 작동을 하는지 그런 부분에서 테스트를 하는 FPGA 같은 검증은 거의 마무리되고 있고 좋은 결과가 있는 것으로는 알고 있는데, 아직 사업화라든지 상용화에 대해서는 아직 두 회사가 논의할 게 많은 상황입니다. 그래서 당장 저희의 AI 서비스를 제공하는데, 추론에 반도체를 사용한다든가 그런 사항을 논의하기는 아직은 조금 이른 시점입니다. 다만 저희를 비롯해서 많은 회사들에게 이게 당면한 해결해야 할 기술적 이슈이기 때문에 그 부분에 대한 연구 개발도 계속해서 해나갈 계획입니다.

Q20. 삼성전자와 AI 반도체 협력을 작년 발표하셨는데, 이제 하이퍼클로바X에도 삼성전자가 개발한 AI반도체 솔루션 같은 게 적용이 되었는지, 현재 협력은 어떻게 진행되고 있는지, 양산 계획은 어떻게 되고 있는지.

(최수연 CEO) 지금 사실 저희가 긴밀하게 협력을 논의를 하고 있는 글로벌 파트너들이 있는데 지금 이 단계에서 공개하기는 일러서 말씀드리기는 어렵습니다. 하지만, 기본적으로 저희가 글로벌 모델에 대해서 강점은 그 나라에 특화된 데이터에 집중적으로 학습시키면 그 나라에서 더 강점이 있는 모델을 만들 수 있는 그런 기술력이 저희가 가지고 있다는 있다는 점입니다.

기본적으로 저희가 아까 소개시켜드렸던 B2B 모델의 기본 세트나 혹은 저희와 유사하거나 조금 특장점이 있는 플랫폼을 가지고 있는 업체들이 있다면, 거기에 적용을 해드리는 방안으로 논의하고 있습니다. 삼성전자의 AI 반도체 같은 경우에는요, 이제 저희가 만든 이제 경량화 알고리즘 같은 게 이제 성공적으로 작동을 하는지 그런 부분에서 테스트를 하는 FPGA 같은 검증은 거의 마무리되고 있고 좋은 결과가 있는 것으로는 알고 있는데, 아직 사업화라든지 상용화에 대해서는 아직 두 회사가 논의할 게 많은 상황입니다. 그래서 당장 저희의 AI 서비스를 제공하는데, 추론에 반도체를 사용한다든가 그런 사항을 논의하기는 아직 이른 시점입니다. 다만 저희를 비롯해서 많은 회사들에게 당면한 해결해야 할 기술적 이슈이기 때문에 그 부분에 대한 연구 개발도 계속할 계획입니다.

(성낙호 총괄) 외국에 LLM을 공급하는 데 있어서 저희가 어떤 특장점을 갖고 있는지 설명드리자면은 외국에서도 아마 LLM을 쓸 때는 보안 문제가 발생할 거고 뉴로클라우드 같은 프라이빗 형태의 운영도 필요할 겁니다. 대부분 지금 근데 이 LLM 시장에서 뛰어들고 있는 플레이어들을 보면 대부분 연구 단체들이 많아가지고 그런 풀스택 엔지니어링 CAPA를 갖고 있지 않습니다. 저희는 클라우드 CSP이자 온프레임 사업도 하고 되게 특이하면서도 LLM을 하고 있거든요. 이런 걸 제공할 수 있는 그룹이 전 세계에서는 굉장히 드물다고 보고 있어서 만약에 그러한 니즈가 있다면 저희가 시장 기회를 빠르게 포착할 계획입니다.

글. 바이라인네트워크
<이대호 기자>ldhdd@byline.network