네이버가 11일 '단 24'라는 컨퍼런스를 통해 모바일 인공지능(AI) 검색 서비스를 내년에 출시하고, 지도와 블로그, 스토어 등 기존 콘텐츠와 서비스에 AI 기술을 녹여 넣겠다고 선언했습니다.
그리고 다음 날인 12일에는 와이즈앱이 10월 현재 국내 챗GPT 모바일 앱 사용자가 526만명으로, 휴대폰 사용자 5120만명 중 10%를 차지했다고 발표했습니다. 특히 1년 전 72만명에서 무려 7배나 사용자가 늘어났다고 강조했습니다.
챗GPT의 국내 사용자가 급격하게 증가한 시기는 해외와 비슷한 5월로, AI 음성 비서인 'GPT-4o'를 출시한 직후입니다. 5월 한달 동안에만 80만명이 늘었습니다. 이후 'o1' 모델이 등장한 9월에는 59만명, 10월에는 60만명 증가로 가파른 상승세를 그리고 있습니다.
이런 상태라면 추후 'o2'나 '오라이온'으로 알려진 GPT-5가 등장하면 사용자가 더 크게 늘어날 수 있습니다.
반면, 네이버가 AI 챗봇 '클로바X’와 검색 ‘큐(CUE):’를 처음 공개한 것은 지난해 8월에 열린 '단 23'에서입니다. 그러나 당시에는 무게 중심이 사용자 중심의 B2C가 아닌, '하이퍼클로바X'를 기반으로 하는 기업용 B2B 서비스에 쏠려 있었습니다. 실제 행사장에는 네이버에 입점한 판매자와 창작자, 광고주 등 파트너들이 대부분 초청됐으며, 이들을 위한 생성 AI 기능을 소개하는 데 집중했습니다.
심지어 일부에서 제기된 챗봇의 성능 문제에 대해서도 "일부 지적에 대해 민감하게 대응할 필요가 없다는 게 내부 분위기"라며 차근차근 기능을 고도화하겠다고 전했습니다. 그리고 "네이버는 전 세계에서 외산 검색을 앞선 거의 유일한 국가"라며 "생성 AI 시대에도 기능을 꾸준히 고도화, 우위를 지켜나가겠다"라고 밝혔습니다.
그리고 14개월이 지났습니다. 그동안 국내 사용자들의 눈높이는 챗GPT로 인해 많이 올라갔습니다. 챗GPT의 고급 음성 기능(AVM)은 한국어도 술술 자연스럽게 말합니다. 여기에 다른 곳에서는 아직 선보이지 못한 강화된 추론 기능까지 가지고 있습니다.
네이버 챗봇은 지난해 출시 당시에는 성능 미흡이 큰 문제로 부각되지 않았습니다. 하지만 내년에 등장할 서비스의 정확도가 외산과 차이 난다면, 치명적인 문제가 될 수 있습니다.
물론 네이버는 챗GPT에는 없는 카페나 블로그 등의 방대한 데이터를 가지고 있습니다. 맛집이나 상품 검색 등에서는 외산 챗봇을 앞설 수 있습니다. 11일 컨퍼런스에서도 이런 점을 강조한 것으로 보입니다.
이는 정확도를 넘어, 네이버가 자랑하는 국내 고유의 데이터를 어떻게 서비스에 풀어내느냐의 문제로 연결됩니다.
AI 챗봇은 기존 검색과는 완전히 다른 결과를 보여 줍니다. 생성 AI 검색은 광고부터 보여주는 현재의 검색 결과와는 딴판이며, 뉴스 검색도 일부 언론사 기사가 등장하던 방식은 사라집니다. 기사는 AI가 요약한 내용 중 링크로만 표시되며, 언론사 이름은 아이콘 정도로만 표시될 것이 뻔합니다.
즉, 챗GPT보다 정확도나 기능이 떨어지지 않는 것은 물론, 네이버가 가진 특성을 최대한 살려야 차별화에 성공할 수 있을 것으로 보입니다.
그래서 네이버의 생성 AI 서비스가 구체적으로 어떤 형태를 보일지, 반응은 어떨지 주목됩니다.
이어 12일 주요 뉴스입니다.
■ "LLM 사전훈련 통한 성능 향상 한계...앤트로픽·구글 등도 추론에 집중"
오픈AI에 이어 구글과 앤트로픽 등도 LLM 성능 향상에 한계를 맞은 것으로 드러났습니다. 현재와는 비교가 안 될 정도로 엄청난 인프라를 투입하지 않는 한, 당분간은 모두 추론 기능 개발에 매달릴 것으로 보입니다.
■ GPT-4o·클로드도 2%밖에 풀지 못하는 고난이도 수학 벤치마크 등장
벤치마크의 실효성에 대해 그동안 많은 지적이 등장했는데, 드디어 변별력이 있는 벤치마크가 등장했다는 소식입니다. 세계 최고의 수학자들이 만든 벤치마크의 등장에 현재 최고 모델들도 정답률이 2%에 불과했다고 합니다. 최근 등장한 o1은 테스트에서 빠졌습니다.
■ 구글, 단백질 생성 AI '알파폴드3' 출시 반년 만에 오픈 소스 공개
구글이 노벨상을 안겨준 '알파폴드'의 최신 버전을 6개월 만에 오픈 소스로 공개했습니다. 하지만 이번에도 연구 용도로만 공개했으며, 상업적인 활용은 라이선스가 필요합니다. 구글은 올 초부터 단백질 생성 AI로 수익 사업을 진행했습니다.
AI타임스 news@aitimes.com
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