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[Naver VS KaKao ]_머니투데이_뉴스기사('23.08.08)

Lee_Ttoro 2023. 8. 8. 09:45

https://n.news.naver.com/mnews/article/008/0004922373?sid=105 

 

상반된 'AI 전략'…네이버 '크게' vs 카카오 '작게'

국내 양대 포털 기업인 네이버(NAVER)와 카카오가 지난 2분기 실적 발표에서 미래 먹거리인 AI(인공지능) 파운데이션 모델 전략에 대해 공개했다. 검색 포털을 중심으로 막대한 데이터를 쌓아온 네

n.news.naver.com

국내 양대 포털 기업인 네이버와 카카오

네이버

  • 검색 포털 중심으로 막대한 데이터를 쌓아옴
  • 자사 클라우드에 맞춘 대규모 모델
  • 대규모 모델의 높은 성능을 앞세워 API나 플러그인을 판매하는 B2B 서비스 우선 선보임

카카오

  • 모바일 앱을 중심으로 사업을 이어온 카카오
  • 스마트폰에서도 빠르게 돌아갈 수 있는 경량화 모델에 집중
  • 가볍고 경제적인 모델을 기반으로 카카오톡 기능을 고도화하는 B2C 서비스 우선 보여줌

HyperClova X (네이버)

  • 오는 24일에 공개할 LLM(초거대 언어모델)
  • 파라미터는 ChatGPT의 GPT-3.5(1750억개)보다 큰 2040억개
  • 한국어 학습량은 GPT-3의 6500배 이상

OpenAI-MS(마이크로소프트) 연합의 GPT 모델과 유사한 상업화 전략 구사

OpenAI-MS

  • GPT 모델의 API와 플러그인을 MS 애저 클라우드 등으로 다른 사업자에게 판매하는 방식으로 수익을 냄
  • 고성능의 LLM을 필요로 하는 기업들은 이런 방식으로 GPT 모델을 사용

Naver

  • 네이버클라우드를 통해 HyperClovaX API나 플러그인을 판매하는데 집중할 전망

최수연 대표

API 기준의 과금 모델이나 구독 모델도 고려하고 있고,
네이버의 뉴로 클라우드 기술을 활용한 업계와의 제휴,
기업과의 협업 등에서 수익 결과가 더 빨리 나올 것으로 본다

  • ChatGPT로 GPT-3.5와 GPT-4 모델 성능을 보여준 뒤 API와 플러그인 판매 수요를 높였듯,
    네이버 역시 9월 생성형 AI 기반 검색 서비스인 Cue:(큐:)로 HyperClovaX의 성능을 대중에 공개하여 수요를 높일 것으로 보임

KoGPT 2.0 (카카오)

  • 최대 65B 파라미터 규모의 경제적인 모델이 될 전망
  • 대규모 고성능 AI 모델도 좋지만, 해당 모델은 지나치게 비용이 많이 든다는 문제점을 짚음

OpenAI의 API 사용료는 1000 token(영어 단어 약 750자)에

  • GPT-3.5 모델 : 0.002달러(약 2.6원)
  • GPT-4모델 : 0.03(약 40원)
  • 모델이 커지고 성능이 좋아질수록 사용료는 곱절로 커짐
  • 이에 카카오는 비용을 절감하면서 모바일 서비스에 적합한 크기의 모델을 준비 중
  • LLaMA2 가 7B, 13B, 70B 크기로 내놓은 것과 같이
  • 현재 6B, 13B, 25B, 65B 총 4가지 파라미터 규모로 내부 테스트 중
  • 방침 역시 깃허브나 허깅페이스에 Open-Source로 공개하려는 것 닮음

카카오

  • 모델을 카카오톡 서비스에 적용, 카톡을 사용하는 B2C 고객의 사용성을 우선 높일 계획
  • API나 플러그인을 직접 판매하기보다, AI가 적용된 서비스를 제공, 이를 통해 수익을 창출하려는 전략

ex)

  • 중소상공인이 AI를 활용해 이용자에게 개인화된 카톡 메세지를 전달
  • 주문, 예약 등 거래형 서비스에 AI를 적용하는 방안이 유력

홍은택 카카오 대표

카카오톡에 메세지를 요약해주는 것은 60억개의 경량형 모델이 비용면에서 합리적이라는 계산
누가 먼저 LLM을 구축하는지가 아니라 얼마나 비용이 합리적인 모델을 만들어
서비스에 적용하는지의 게임이 될 것

서로 다른 전략 평가

  • 전문가들은 네이버와 카카오가 서로 다른 전략으로 AI 전략을 취하는 것은 긍정적
  • OpenAI와 구글 같은 글로벌 선두 기업이 파운데이션 모델을 독식하는 형태가 아님
  • 다양한 수요를 맞출 수 있기 때문

앤드류 응 교수 (글로벌 AI 4대 석학)

지난달 20일 경기도 성남시 카카오판교아지트

다양한 데이터, 유즈 케이스에 맞춰 최적화된 모델들로 나뉠 것

장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수

파라미터 규모가 큰 모델이 좋다.
하지만 GPU나 전기 사용이 많다는 단점이 있기 때문에 다양하게 따로 응용할 때는 작은 모델도 필요하다
아주 거대한 모델을 작게 경량화하는 것도 새로운 기술이고 산업적으로도 임팩트가 있어 연구를 많이함
네이버와 카카오의 AI전략은 각각 다른 방향에서 의미가 있음