[딜사이트 변한석 기자] 네이버가 엔비디아와 협력에 나서면서 인공지능(AI) 전략 변화에 대한 관심이 쏠리고 있다. 초거대 언어모델(LLM) 자체개발 경쟁에 집중하기보다 엔비디아와의 협력을 통해 모델 경쟁력을 보완해 검색 서비스에 접목하는 방향으로 이동하는 모습이다. 글로벌 AI 시장이 프론티어 모델 중심으로 재편되면서 자체 모델 개발보다 서비스를 통해 이용자 접점을 확보하는 전략이 중요해졌다는 분석이 나온다.

네이버는 2023년 하이퍼클로바X 기반 대화형 서비스 클로바X를 출시하며 국내 생성형 AI 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 하지만 초거대 모델 경쟁이 심화되면서 자체 모델 개발에는 막대한 비용과 인프라 투자가 필요해졌다. 모델 규모를 키울수록 학습·운영 비용이 증가하는 반면 글로벌 빅테크와의 성능 격차를 줄이기 위해서는 지속적인 투자가 필요해 독자 개발 방식의 효율성에 대한 고민이 커졌다는 분석이 나온다.

클로바X는 출시 약 2년8개월 만에 서비스를 종료하면서 네이버의 AI 전략 변화가 본격화됐다는 평가다. 실제로 네이버는 클로바X 서비스 종료를 안내하면서 더 넓은 산업군에서 하이퍼클로바X의 가치를 만들어나가겠다고 설명했다. 업계에서는 이를 네이버의 ‘AI탭’과 ‘AI브리핑’ 기능 재편에 집중하겠다는 의미로 해석했다.

네이버는 하이퍼클로바X를 엔비디아 네모트론 3 울트라 기반으로 고도화하며 외부 AI 생태계와의 결합을 강화하고 있다. 회사의 AI 전략이 독자 LLM 경쟁보다 검색 서비스에 초점을 맞춘다는 풀이다. 기존의 검색 방식은 이용자가 여러 링크를 비교하는 방식이다. 그러나 생성형 AI 검색은 질문에 맞는 답변을 직접 이용자에게 제공하는 구조다. 네이버는 검색·쇼핑·플레이스 등 자체 서비스 데이터를 활용해 AI 검색 경쟁력을 확보한다는 전략이다.

네이버는 AI 모델 성능 자체보다 이를 자사 플랫폼 데이터와 결합해 이용자 경험으로 전환하는 부분을 주목하고 있다. 기존 검색이 이용자에게 관련 링크를 제공하고 광고를 연결하는 방식이었다면 생성형 AI 검색은 이용자의 질문에 직접 답변을 제공하는 방식이다. 어떤 모델을 활용하는지보다 검색·쇼핑·결제 등 이용자 접점에서 얼마나 차별화된 경험을 제공하는지가 AI 검색 경쟁의 핵심이 될 것으로 보고 있다.

네이버는 자체 데이터라는 경쟁력이 있다. 업계에서는 네이버가 대규모 검색 데이터·자체 AI 모델·서비스 접점을 동시에 보유한 몇 안 되는 기업이라는 평가가 나온다. 네이버는 국내 검색 시장에서 높은 점유율을 확보하고 있으며 블로그·카페 등 이용자가 직접 생산한 콘텐츠 데이터를 축적하고 있다. 특히 검색, 쇼핑, 결제 등 다양한 서비스가 연결된 플랫폼 구조는 AI 답변 이후 이용자의 행동까지 이어갈 수 있다는 점에서 차별점으로 꼽힌다.

한 업계 관계자는 “AI 시대에는 모델을 어디에 적용해 이용자 경험을 만드는 지가 중요해지고 있다”며 “단순히 답변을 잘 만드는 것을 넘어 이용자가 검색 이후 어떤 행동을 하는 지까지 연결하는 것이 네이버의 차별점”이라고 말했다.

이렇듯 네이버가 가진 플랫폼 경쟁력이 회사가 엔비디아와 협력에 나선 배경으로 꼽힌다. 단순히 AI 연산 인프라를 확보하는 것을 넘어 엔비디아의 AI 생태계와 네이버가 보유한 서비스 접점을 결합해 새로운 AI 서비스 경쟁력을 확보하려는 전략이라는 분석이다.

네이버와 엔비디아의 협력은 단순한 GPU 공급을 넘어 AI 서비스 생태계 확장을 위한 움직임이라는 분석이 나온다. 엔비디아가 기존에 투자한 기업들이 AI 모델이나 인프라 분야에 집중됐다면 네이버는 검색·쇼핑·결제 등 이용자가 직접 접하는 플랫폼을 보유하고 있다는 점에서 차이가 있다. AI 시대에는 모델 자체보다 이를 이용자 서비스로 연결하는 애플리케이션 레이어의 중요성이 커지고 있다.

이종원 BNK투자증권 연구원은 “네이버는 엔비디아와의 동맹을 통해 다양한 영역으로 뻗어나갈 것으로 전망한다”며 “하이퍼클로바X, AI 에이전트, 검색 솔루션 등을 글로벌 컴퓨팅과 결합하며 인프라-플랫폼-애플리케이션의 수직 통합형 매출을 만들 수 있게 된다”도 설명했다.

결국 네이버와 엔비디아의 AI 전략 성패는 확보한 AI 인프라보다 이용자를 계속 플랫폼 안에 머물게 할 수 있느냐에 달려 있다는 분석이다. AI 검색이 더 나은 답변을 제공하더라도 이용자가 검색창을 떠난다면 서비스 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 네이버가 기존 검색 트래픽과 플랫폼 데이터를 기반으로 생성형 AI 시대에도 이용자 접점을 유지할 수 있을 지가 향후 핵심 변수로 꼽힌다.

AI 검색은 수익화라는 과제도 있다. AI 검색은 이용자의 질문에 답변을 생성하는 과정에서 기존 검색보다 추론 비용이 더 많이 발생한다. 기존 검색 사업은 광고 클릭 기반의 수익 구조다. 그러나 AI 검색은 아직 수익화 모델이 자리 잡지 못해 이용이 늘어날수록 인프라 비용 부담이 커질 수 있다. 이에 네이버는 AI 검색 이용을 확대하는 동시에 새로운 수익화 방식을 마련해야 하는 과제를 안고 있다.

업계 관계자는 “AI 검색은 이용자가 많아질수록 추론 비용이 계속 발생하는 구조”라며 “기존 검색처럼 광고 수익으로 비용을 상쇄하기는 쉽지 않다”고 평가했다. 이어 “네이버는 AI 검색의 신뢰도를 유지하면서 이용자 거부감이 없는 수익화 모델을 찾는 것이 과제”라고 덧붙였다.