“‘하이퍼클로바X’는 한국어 한국인 한국 사회를 가장 잘 이해하는 생성형 인공지능(AI)이다. 한국을 타깃으로 하는 개인과 기업의 요구에 가장 잘 대응할 수 있는 AI라는 뜻이다.” 24일 최수연 네이버 대표는 서울 강남구 그랜드 인터컨티낸탈 서울 파르나스에서 열린 기자간담회에서 이같이 밝히고 네이버가 AI 시대에도 경쟁력을 유지할 수 있다고 강조했다. 이날 네이버는 생성형 AI 하이퍼클로바X를 공개했다. 거대언어모델(LLM) 기반이다. 또 하이퍼클로바X를 기반으로 한 ▲대화형 AI 서비스 ‘클로바X’ ▲생성형 AI 검색 ‘큐:’ ▲기업 대상 거래(B2B) 서비스 ‘클로바 스튜디오’ 등을 소개했다. 최 대표는 “네이버에 대한 다양한 우려의 목소리를 알고 있다”라며 “예전 포털서비스처럼 모든 것을 네이버가 점유할 수는 없지만 생성형 AI에서 네이버 검색 점유율과 경쟁력 등은 오히려 강화할 수 있을 것”이라고 자신했다. 성낙호 네이버클라우드 초거대 AI 기술총괄은 “글로벌 기업은 규모와 투자 면에서는 유리할지 몰라도 각 국가별 최적화 면에서는 불리할 수도 있다”라며 “네이버는 기술적으로 밀리지 않으면서 한국에 강점을 갖고 있으며 한국 시장에서 최적의 결과를 낼 수 있는 AI를 빠르게 공급하는 것이 목표”라고 부연했다. 하이퍼클로바X는 네이버의 2세대 생성형 AI다. 네이버는 지난 2021년 첫 생성형 AI ‘하이퍼클로바’를 발표했다. 매개변수(파라미터) 2040억개를 갖췄다. 하이퍼클로바X는 매개변수 숫자를 비공개했다. 지난 2022년 선보인 오픈AI의 ‘챗GPT3.5’ 매개변수는 1750억개다. 성 총괄은 “데이터와 투자를 많이 넣을수록 AI를 고도화할 수 있는 것은 맞지만 범용으로 적용하기에는 비용이 너무 올라가기 때문에 지금은 크기보다는 내실을 다지는 식으로 경쟁의 관점이 옮겨져 해외 기업도 매개변수 등을 알리지 않고 있다”라며 “내부적으로는 챗GPT보다 75% 정도 우수한 결과 값을 낸다고 파악하고 있다”라고 설명했다. 생성형 AI 특히 LLM 기반 AI의 단점은 ‘환각’이다. 답변을 거짓으로 지어내는 현상을 일컫는다. 김용범 네이버서치US AI 기술총괄은 “큐:는 ▲질의 이해 ▲출처 수집 ▲답변과 출처의 사실성 일치 확인 등 3단계 기술적 과정을 네이버가 보유한 데이터와 교차 검증해 이전보다 72% 환각 현상이 감소했다”라고 판단했다. 최 대표는 “출처가 분명한 검증을 얼마나 엄격하게 하는지가 클로바X와 큐:의 차이”라며 “클로바X가 자유도를 좀 더 부여한 서비스”라고 덧붙였다. 네이버는 생성형 AI 사업을 B2B 중심으로 운용할 방침이다. 개인 대상 거래(B2C) 서비스는 B2B로 가는 징검다리다. 최 대표는 “구체적 유료화 계획이나 매출 목표 등은 아직이지만 B2B부터 수익화하면서 검증할 것”이라며 “B2C에서 가능성을 확인하면 B2B로 구매가 일어날 것”이라고 예측했다. 성 총괄은 “기업 데이터는 전혀 외부로 나오지 않으면서 하이퍼클로바X를 이용해 해당 기업 전용 생성형 AI를 만들 수 있도록 할 수 있는 ‘뉴로클라우드’ 패키지 상품 등 AI와 데이터센터 및 클라우드 기술지원 등 AI 전 과정(풀 스택) 서비스 기업은 네이버밖에 없다”라고 말했다. 한국을 우선 공략하지만 해외 진출 계획이 없는 것은 아니다. 최 대표는 “글로벌 파트너와 논의를 하고 있다”라며 “하이퍼클로바X의 강점은 그 나라 특화 데이터를 학습시키기 원활한 구조라는 점”이라고 전했다. 성 총괄은 “외국 역시 생성형 AI 도입에 따른 기업 보안 문제가 있다”라며 “뉴로클라우드 같은 상품이 필요하다”라고 분석했다. 한편 국산 AI 반도체 전면 도입 등 AI 데이터센터 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존 완화는 시간이 필요해 보인다. 네이버는 작년 12월 삼성전자와 ‘AI 반도체 개발 업무협약(MOU)’을 체결했다. 네이버클라우드는 퓨리오사AI의 AI반도체 실증사업을 진행 중이다. 최 대표는 “AI 반도체는 학습보다는 추론에서 또 경량화 등에서 유리하다고 여겨지지만 획기적으로 줄여줄 수 있을지에 대한 명확한 답을 주고 있지 못하다”라며 “삼성전자와 경량화 알고리즘 등에 대한 검증을 마무리하는 단계지만 사업화 상용화 등은 논의할 것이 많다”라고 평가했다. 성 총괄은 “생성형 AI는 비용이 가장 큰 병목이다”라며 “아직은 데이터 학습 효율성을 높이는 쪽에 치중하고 있으며 장기적으로는 AI 반도체 등에 대해서도 연구를 하고 있다”라고 말을 아꼈다. 디일렉=윤상호 기자 [email protected]

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