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"올해는 AI 수익화 분기점"…네이버·카카오, AI로 실적 증명 나선다
[이코노믹데일리] 국내 양대 플랫폼 기업인 네이버와 카카오가 일제히 실적 발표와 컨퍼런스콜을 마무리하며 'AI 수익화'의 청사진을 제시했다. 공통 키워드는 AI였지만 접근 방식과 무게중심은 뚜렷하게 엇갈렸다. 대화하는 AI와 구글, 오픈AI 등의 파트너십을 앞세운 카카오, 검색·광고·커머스 등에 특화된 버티컬 AI를 깊숙이 심는 네이버의 전략이 대비된다. ◆카카오, '전략적 전환 원년' 선언…카카오톡을 AI 허브로 카카오는 지난 1년간 계열사 축소와 조직 슬림화를 마치고 올해를 'AI로의 전략적 전환' 원년으로 선포했다. 한때 150개에 달했던 계열사를 94개로 줄이며 핵심 사업 중심으로 재편했고 목적형 조직인 '스튜디오' 체제를 AI 전 조직에 확대 적용해 서비스 출시 속도를 높이겠다는 구상이다. 핵심 축은 카카오톡이다. 카카오는 카카오톡을 대화형 AI 에이전트 생태계의 허브로 진화시키겠다는 목표를 분명히 했다. 지난해 선보인 '챗GPT 포 카카오'는 출시 3개월 만에 이용자 800만 명을 돌파했다. AI 도입 이후 카카오톡 일평균 체류 시간이 약 4분 증가하는 등 체류시간 확대 효과도 나타났다는 설명이다. 회사는 연초 제시했던 체류시간 20% 확대 목표 달성을 자신하고 있다. 자체 AI 서비스 '카나나'도 전면에 내세웠다. 대화 맥락을 기반으로 AI가 먼저 말을 거는 '선톡' 기능이 이용자 락인 효과를 높이고 있다는 분석이다. 카카오는 1분기 중 안드로이드와 iOS에서 정식 서비스를 출시할 계획이다. 글로벌 빅테크와의 역할 분담도 병행한다. 구글과는 온디바이스 AI 및 클라우드 인프라 협력을, 오픈AI와는 B2C AI 서비스 고도화를 추진한다. 카카오톡 대화 맥락과 챗GPT 간 연계성을 강화해 대화형 AI 경험을 확장한다는 전략이다. 궁극적으로는 '에이전틱 AI' 생태계 구축이 목표다. AI가 일정 관리, 정보 탐색, 커머스 실행까지 자율적으로 수행하는 구조를 만들고 외부 파트너를 플랫폼에 연결해 '에이전틱 커머스'로 수익화를 본격화하겠다는 구상이다. 카카오는 올해 최소 3개 이상의 핵심 파트너를 확보해 생태계 확장을 가속화할 방침이다. 정신아 카카오 대표는 "올해는 지난 1년간 응축해온 에너지를 바탕으로 카카오의 핵심인 AI로의 전략적 전환을 성공적으로 완수할 것"이라고 말했다. ◆네이버, 검색·광고·커머스 전면 재설계…AI로 수익 고도화 반면 네이버는 기존 주력 사업에 특화 AI를 깊숙이 접목해 구조적 경쟁력 강화를 시도하고 있다. 단순 기능 개선을 넘어 검색, 쇼핑, 광고, 배송 인프라 전반을 재설계하겠다는 전략이다. 검색 영역에서는 'AI 브리핑'을 중심으로 사용자 경험 변화를 가속화하고 있다. 통합 검색 쿼리의 20%까지 AI 브리핑을 확대 적용해 15자 이상 롱테일 쿼리가 두 배 이상 증가하며 검색 행태 변화도 나타났다. 개인화 기술 적용 이후 후속 질문 클릭률이 20% 이상 상승하는 등 체류와 탐색의 깊이가 구조적으로 개선된 것으로 알려졌다. 광고 사업에서도 AI 기반 추천·타기팅 고도화를 강조했다. 네이버는 생태계 내 광고 경쟁력 강화와 동시에 외부 매체와 옥외광고 시장까지 확장해 온·오프라인 통합 광고 집행 환경을 구축하겠다는 계획을 밝혔다. 생성형 AI 경험을 반영한 'AI 탭'을 상반기 내 출시하고 AI가 광고 매출에 기여하는 비중은 55% 수준이며 추가 성장을 목표한다는 구상이다. 커머스 분야에서는 쇼핑 AI 에이전트를 비공개 베타 단계까지 완성했으며 이달 말 일반 고객 대상으로 공개할 예정이다. 네이버플러스 멤버십을 통한 이용자 락인 강화, 스마트스토어 거래액 두 자릿수 성장 목표 등도 제시했다. 배송 경쟁력 역시 단계적으로 확대해 3년 내 커버리지를 50% 이상으로 높이겠다는 중장기 목표를 세웠다. 최수연 네이버 대표는 "2025년 AI가 회사 광고 매출에 기여하는 비중이 55% 수준"이라며, "아직 AI 활용 여력이 충분히 남아있는 만큼 추가 성장 가능성도 크다"고 말했다. ◆같은 AI, 다른 해법…플랫폼 진화의 갈림길 양사는 모두 올해를 AI 수익화의 본격적인 출발점으로 판단해 행동에 나서고 있다. 카카오는 카카오톡을 중심으로 한 대화형 AI 에이전트 생태계 구축과 글로벌 빅테크와의 협업을 통해 외연을 확장하고, 새로운 트래픽과 커머스 모델을 창출하는 데 집중한다. 조직 구조까지 AI 중심으로 재편하며 속도전에 나섰다. 네이버는 검색·광고·커머스 등 기존 캐시카우에 AI를 정교하게 결합해 수익 구조를 고도화하는 전략을 택했다. 초대규모 AI 기반 추천·타기팅과 버티컬 AI 확장을 통해 광고 효율과 거래액을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다. 올해는 국내에서 AI가 실제 매출과 이익 증가로 이어지는지에 대한 평가대가 될 전망이다. 조직 전환과 생태계 확장에 방점을 찍은 카카오, 기존 플랫폼의 구조적 경쟁력 강화에 집중한 네이버 가운데 누가 먼저 뚜렷한 수익화 성과를 입증할지 주목된다.
2026-02-13 10:43:28
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AI 신약개발 경쟁 격화…글로벌은 가속, 국내는 '아직'
[이코노믹데일리] 인공지능(AI)이 제약·바이오 산업 전반의 경쟁 구도를 재편하는 핵심 기술로 부상하면서 신약개발 방식과 산업 생태계 전반에 구조적 변화가 가속화되고 있다. 15일 한국바이오협회가 발간한 ‘AI 기반 신약개발 산업화 전략’ 정책보고서에 따르면 글로벌 AI 신약개발 시장은 2024년 18억6000만 달러에서 연평균 29.9% 성장해 2029년 68억9000만 달러로 규모로 확대될 전망이다. 협회는 후보물질 발굴부터 임상, 상업화에 이르기까지 신약개발 전 주기에 AI 활용이 확산되고 있는 가운데 글로벌 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 육성하며 투자와 규제 개선에 속도를 내는 것과 달리 국내는 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다고 분석했다. AI는 후보물질 발굴, 약물 설계, 전임상·임상 시험, 시판 후 안전관리까지 신약개발 전 과정에 적용되며 기간과 비용을 획기적으로 절감하고 있다. 특히 희귀질환 치료제, 맞춤형 의약품, 디지털 치료제 분야에서는 대규모 데이터와 고도화된 알고리즘을 기반으로 한 AI 기술이 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다. 해외 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자와 함께 규제 패러다임 전환을 추진 중이다. 미국은 연방 기관 주도의 규제 샌드박스와 AI 우수센터(AI Centers of Excellence)를 통해 AI 기반 기술의 상용화와 현장 실증을 확대할 방침이다. 또한 국가 AI 인프라 구축 사업인 ‘스타게이트’를 통해 약 700조원을 투자해 2025~2029년 데이터센터, 반도체 생산 기반, 클라우드 인프라를 미국 전역에 구축할 계획이다. 이와 함께 AI 반도체와 데이터 산업 관련 규제를 완화해 기업의 연구개발과 시장 진입을 촉진한다는 구상이다. 영국은 ‘오픈바인드(OpenBind)’ 컨소시엄을 통해 단백질-약물 상호작용에 대한 세계 최대 규모 데이터 수집을 추진하고 있다. AI 신약 모델 훈련을 지원하기 위해 Sovereign AI Unit을 통해 최대 800만 파운드를 투자하며 기존 50년간 축적된 데이터보다 20배 많은 데이터 확보를 목표로 하고 있다. 중국 역시 ‘디지털·지능형 기술 역량 강화 행동’을 통해 제약 산업 전반에 디지털·AI 기술 적용을 확대하고 있다. 디지털·지능형 의약품 R&D와 데이터 활용을 강화하는 한편 산업단지 디지털화와 표준·지침 정비, 전문 인력 양성에도 주력하고 있다. 중국의 지방 정부 차원의 정책도 속도를 내고 있다. 베이징시는 '베이징시 혁신 의약 고품질 발전 지원 조치(2025년)'를 통해 임상시험 개시 기간을 20주 이내로 단축하고 다기관 윤리심사 상호 인정 비율을 90% 이상으로 끌어올린다는 목표를 제시했다. 이를 위해 AI 기반 임상시험 참여자 모집, 종양·심혈관 질환 중심의 자동화 지능형 바이오뱅크 구축, 임상시험 예비 참여자 데이터베이스 조성 등 첨단 기술을 활용한 지원책을 마련한다. 이처럼 해외 국가는 단순한 기술 개발 성과 중심 논의를 넘어 규제·데이터·인프라·투자·인재를 아우르는 종합적인 산업 생태계 관점에서 국내 AI 신약개발이 직면한 구조적 한계와 정책적 지원 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 반면 국내는 AI 신약개발에 대한 관심과 투자가 확대되고 있음에도 글로벌 선도국과 비교하면 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다는 분석이 나왔다. 정부 차원의 정책 발표는 이어지고 있으나 논문 영향력과 특허의 글로벌 경쟁력, AI 플랫폼 기반 파이프라인 성과 등에서는 한계가 있다는 평가다. 이에 한국바이오협회는 △AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 평가를 위한 표준화된 기준과 가이드라인 마련 △R&D부터 사업화까지 연계되는 중장기 정책 설계 △현장 중심의 바이오·AI 융합 인재 양성 체계 전환 △국내 특화형 AI 바이오 전략 분야에 대한 선택과 집중 △AI 신약개발 전 주기를 아우르는 통합 거버넌스 구축 등을 핵심 과제로 제시했다. 보고서는 우선 AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 확보를 위한 제도 정비가 시급하다고 지적했다. 제약 R&D에 활용되는 가명정보는 엄격한 보안 환경을 전제로 결합·분석 절차를 간소화할 필요가 있으며 대규모 임상·유전체 데이터 활용을 위해 정부 지정 데이터 안심구역(Safe Zone) 내 규제 샌드박스 확대가 요구된다는 설명이다. 비고의적 사고 발생 시 기관과 기업의 책임을 완화하는 데이터 활용 면책특례제도 도입도 검토 과제로 제시됐다. AI 모델의 신뢰성 검증을 위한 평가체계 구축도 중요 과제로 꼽혔다. AI 신약개발에 활용되는 머신러닝 모델의 개발·검증·운영 전반을 아우르는 GMLP(Good Machine Learning Practice) 가이드라인이 필요하다는 것이다. 현재 식약처 임상시험계획 제출 과정에서 AI 산출물의 신뢰성과 인정 기준이 명확하지 않아 후기 개발 단계 진입에 어려움이 있다는 점도 문제로 지적됐다. 또한 보고서는 R&D에서 사업화까지 연계되는 중장기 정책 트랙 신설을 강조했다. AI 신약개발은 임상 진입과 규제 수용성 확보까지 장기간이 소요되는 만큼 공공 임상 데이터 공유, 규제 컨설팅, 제약사 협력을 패키지로 제공하는 ‘한국형 AI 신약개발 올인원 플랫폼’ 구축이 필요하다고 설명했다. 미국의 ARPA-H, Cancer Moonshot과 같은 국가 차원의 명확한 미션 설정도 참고 사례로 제시됐다. 마지막으로 AI 신약개발 거버넌스의 일원화를 주문했다. 현재 R&D, 규제, 임상, 사업화 단계가 부처별로 분절 관리되면서 정책 정합성과 책임 체계가 불명확한 만큼 전 주기를 아우르는 통합 관리체계 구축이 필요하다고 설명했다. 한국바이오협회는 “AI는 더 이상 신약개발의 보조 수단이 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “정부가 국내 AI 신약개발 산업의 구조적 한계를 면밀히 진단하고 기술·데이터·규제를 아우르는 산업화 전략을 적극 추진해야 한다”고 강조했다.
2025-12-15 17:30:23
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