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카카오, 그룹 AI 비전 공개…AI 메이트 ‘카나나’ 출시 예고

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Tuesday, October 22, 2024, 15:10:35

통합 AI브랜드 '카나나' 공개…대화 맥락 이해해 관계 성장 도와
AI 네이티브 기업으로의 변신 과정 공유
언어모델, 멀티모달 언어모델 등 핵심 기술도 공개

 

인더뉴스 이종현 기자ㅣ카카오[035720]가 그룹 전체의 AI 비전과 방향성을 공개하고 AI 메이트 서비스 '카나나(Kanana)'를 소개했습니다. 

 

카카오는 22일부터 24일까지 경기도 용인시 카카오AI캠퍼스에서 'if(kakaoAI)2024(이프카카오 AI 2024)'를 개최한다고 22일 밝혔습니다. 올해 6회째인 이프카카오는 그룹의 기술 비전과 성취를 공개하는 개발자 컨퍼런스입니다.

 

카카오는 이번 컨퍼런스의 주제를 AI로 정하고 '모든 연결을 새롭게'라는 슬로건 아래 총 94개 세션을 선보입니다. 이중 절반 정도가 AI 관련이며 그 외에도 데이터, 클라우드, 백엔드, 모바일 등 기술과 관련 지식을 참가자들과 공유할 예정입니다.  

 

기조연설에 나선 정신아 카카오 대표이사는 카카오의 AI 비전을 주제로 ▲통합 AI 브랜드인 '카나나(Kanana)'에 대한 소개와 지향점 ▲생성형 AI 모델 라인업과 특징 ▲카카오그룹의 AI 기술 활용 현황 및 향후 계획 ▲안전한 AI 기술 활용을 위한 'Kakao AI Safety Initiative(이하Kakao ASI)' 등을 발표했습니다.

 

정 대표는 "카카오의 핵심 경쟁력은 '관계의 연결'"이라며 "생성형 AI시대에도 카카오는 다양한 관계와 대화 속에서 개인의 맥락과 감정까지 고려하는 초개인화 AI 서비스를 지향하고 있다"고 말했습니다. 

 

이어서 이러한 의미를 담은 통합 AI 브랜드 '카나나'를 소개했습니다. 

 

'가장 나다운 AI'라는 의미를 담은 '카나나'는 사명인 카카오(Kakao)와 더불어 '나에게 배워 나처럼 생각하고 행동한다'는 의미의 네이티브(Native), '배우지 않아도 자연스럽게 사용 가능한 기술'이라는 의미의 내츄럴(Natural) 등의 단어를 조합해 만들었습니다. 

 

정 대표는 카카오가 연구 개발 중인 언어모델, 멀티모달 언어모델, 비주얼 생성형 모델 등 주요 생성형 AI모델들도 소개했습니다. 언어모델의 경우 용량에 따라 ▲카나나 플래그 ▲카나나 에센스 ▲카나나 나노로 분류되며 글로벌 수준의 성능을 갖춘 에센스와 나노를 중심으로 카카오의 주요 서비스에 적용할 계획입니다.  

 

이에 더해 정 대표는 카카오톡의 AI 기반 안티 어뷰징 시스템 '페이크 시그널'과 마케팅에 AI를 활용한 사례도 공유했습니다. 

 

정 대표는 AI 리스크 관리 체계인 'Kakao ASI'에 대해서도 강조했습니다. Kakao ASI는 안전하고 윤리적인 AI 기술 개발 및 운영 시스템을 구축하기 위한 종합 지침입니다. 

 

첫날 두 번째 기조연설자로 나선 이상호 카나나엑스 성과리더는 'AI메이트와의 새로운 연결'을 주제로 카카오의 신규 AI 서비스인 '카나나'에 대해 소개했습니다. 

 

이 성과리더는 "지난 10여년 간 카카오가 쌓아온 메시지 플랫폼 관련 기술 역량과 서비스 노하우는 업계 최고 수준"이라며 "이를 바탕으로 사람과 사람을 넘어, AI와 사람의 새로운 연결을 만들고자 한다"고 서비스 기획 의도를 밝혔습니다. 

 

 

카나나는 'AI 메이트'로서 개인메이트 '나나(nana)'와 그룹메이트 '카나(kana)'로 구현되며 이어지는 대화의 맥락 안에서 주요 정보를 기억해 이용자에게 최적화된 답변을 제시합니다. 특히, 그룹대화에서도 그 맥락을 이해해 적절한 답변을 제시함으로써 관계의 형성과 강화를 돕는다는 설명입니다. 

 

'나나'는 일대일 대화뿐 아니라, 이용자가 참여한 그룹대화에서의 대화도 기억합니다. 예를 들어, 그룹대화에서 나눈 컨퍼런스 참석 일정과 준비물 등을 기억해 이를 잊지 않도록 메시지로 알려 주고 이에 대한 요약과 토의도 가능합니다. 텍스트 뿐 아니라 음성모드로도 나나와 대화할 수 있습니다.

 

'카나'는 그룹대화에서의 대화 안에서의 대화 내용만 기억하여 이용자들을 돕습니다. 예를 들면, 스터디 그룹대화에서 함께 읽은 논문 관련 퀴즈를 내주고 채점 및 부연 설명을 해주거나, 연인 간의 대화방에서 귓속말 기능을 통해 데이트 일정이나 장소를 제안해 주는 방식입니다.

 

카나나는 카카오톡과는 별개의 앱으로 출시하며 연내 사내 테스트 버전 출시를 통해 완성도를 높여갈 계획입니다. 

 

행사 이틀째인 23일에는 정규돈 최고기술책임자(CTO)와 김병학 카나나알파 성과리더가 기조 세션을 진행합니다. 

 

우선 정 CTO는 'AI 네이티브'로 나아가고 있는 카카오의 변화상을 공유합니다. 카카오는 서비스에 AI 기능을 추가하는 것을 넘어 일하는 방식에까지 AI가 스며드는 'AI 네이티브 기업'을 목표로 합니다. 정 CTO는 카카오 내부에서 일어나고 있는 다양한 변화와 이를 혁신적인 서비스로 이어가기 위한 전략을 공개합니다. 

 

김 성과리더는 카카오가 보유하고 개발 중인 다양한 AI 모델들인 '카나나'의 구체적 라인업을 공개합니다. 텍스트 기반의 언어모델을 비롯해 멀티모달 언어모델, 비주얼 생성 모델, 음성 모델 등의 특징과 성능을 공유하며 카카오가 추구하는 모델 개발의 방향성 또한 제시할 예정입니다. 

 

마지막 날인 24일에는 카카오 및 계열사 CTO들이 함께 하는 기조 세션이 진행됩니다. 또한, 카카오 및 계열사의 AI 기술 및 서비스를 직접 체험할 수 있는 전시공간도 마련됩니다.

 

정 대표이사는 "카카오의 5000만 이용자들이 첨단 기술을 더 쉽고 편리하게 활용할 수 있도록 AI의 서비스화에 힘 쏟고 있다"며 "AI 기술로 모두가 필요로 하는 미래를 더욱 앞당기기 위해 끊임없이 도전하고 시도할 것"이라고 말했습니다.

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이종현 기자 flopig2001@inthenews.co.kr

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[격변의 반도체시장]②시장 구도 변화는 어디에서 오는가?

[격변의 반도체시장]②시장 구도 변화는 어디에서 오는가?

2024.10.30 13:00:00

인더뉴스 이종현·김홍식 기자ㅣ'메모리 반도체 VS 비(Non)메모리 반도체'에서 ‘AI 반도체 VS 비AI 반도체’ 시대로. 격변하는 최근 반도체 시장 변화를 두고 전하는 전문가들의 진단입니다. 어디서부터 이런 변화가 시작됐을까요? 왜 엔비디아·TSMC·SK하이닉스는 사장 최고 실적을, 인텔·ASML·삼성전자는 최악의 실적을 보이는 걸까요? 표준화와 미세공정 →맞춤형과 패키징 시대로 변혁 2000년대 초반에 등장한 12인치(300㎜) 웨이퍼는 약 25년이 된 현재에도 주력 제품입니다. 1980년대 본격 개화한 8인치(200㎜) 웨이퍼가 20년가량 주력이었던 점을 감안하면 12인치 이상의 차세대 제품이 등장할 시기이기지만 현재 논의조차 이뤄지지 않고 있습니다. 웨이퍼의 크기는 단위 면적당 생산량을 결정합니다. 동일한 리소그래피(lithography, 미세공정 기술) 적용을 기준으로 웨이퍼의 크기가 클수록 단위 면적당 생산량은 당연히 늘어나게 됩니다. 업체별 생산량과 수율에 결정적인 역할을 하는 것이 반도체 회로설계의 패턴형성을 위한 미세회로 공정 기술, 리소그래피입니다. 여기에 가장 특화된 기업이 인텔이었습니다. 인텔은 세계 최고 수준의 반도체 설계와 리소그래피 기술로 시장을 장악했다고 해도 과언이 아닙니다. 2000년대 초 0.12㎛(마이크론, 10⁻⁶m )의 미세회로 공정으로 12인치 웨어퍼 시대를 열었습니다. 현재는 나노(10⁻⁹m)의 시대이지만 12인치 웨이퍼는 그대로 유지되고 있습니다. 웨이퍼의 세대교체를 위해서는 전공정 장비의 전면 교체가 필수입니다. 대규모 투자를 필요로 하는데 반도체 업계는 이를 감당할 상황이 아닙니다. 더 미세한 공정 기술을 도입해 칩의 생산량과 수율을 높이는 게 반도체 업체 기술력을 좌우했던 시기입니다. 웨이퍼 크기의 변화 없이 현재의 미세공정 기술만으로는 고속의 대용량을 요구하는 AI 반도체 시장에 대응하기 어렵다는 것이 전문가들의 진단입니다. 세계 최대 미세공정 장비 업체인 ASML의 실적 악화가 이를 대변합니다. 또 다른 하나는 표준화에 대한 논란입니다. 50년을 지탱해 온 인텔 아키텍처는 메모리 반도체의 스펙까지 결정했습니다. CPU와 메모리 반도체, 주변기기 간의 신호를 각 처리 장치로 전송하는 경로인 데이터 입출력(I/O) 버스(BUS) 규격을 인텔 주도로 결정했습니다. CPU의 스펙이 결정되면 메모리반도체가 그 뒤를 이어 표준화가 이뤄졌습니다. 현재 표준화 메모리반도체인 DDR SD램 역시 인텔 아키텍처 기반 하에 2000년대 초반부터 주력으로 부상했습니다. 이러한 표준화에 기반한 반도체 시장이 AI 시대 도래와 함께 급격한 변화를 맞게 됩니다. 수요 시장에서 변화가 가장 큰 요인입니다. PC·서버·모바일 등 반도체 3대 수요처는 여전하지만 상당한 변화가 시작됐습니다. 모바일에서 설계 전문업체인 영국 ARM의 'Strong ARM'의 강세와 애플의 등장은 반도체 시장의 1차 지각변동이었습니다. AI가 불러온 대변화…DC와 클라우드 시대 본격적인 반도체 대변혁은 AI(인공지능) 등장에 따른 데이터센터(DC)와 클라우드 시장입니다. 이 시장에 엔비디아와 HBM(고대역메모리)이 주력으로 급부상합니다. 대용량, 고속의 데이터 처리를 요구하는 AI는 표준화를 요구하지 않습니다. 오히려 자신만의 특화된 구조와 설계에 맞는 '맞춤형'을 요구합니다. AI를 주도하는 빅테크 업체들은 자신만의 특화된 데이터센터 구축을 원합니다. 경쟁사에 자신들의 표준 기술을 따르라고 요구하지 않습니다. 자사만의 고유한 DC를 구축하고 플랫폼은 오픈형을 추구합니다. 최근의 주력 메모리반도체인 HBM도 마찬가지입니다. HBM을 구성하는 메모리반도체는 DDR SD램과 같은 범용 제품이 아닙니다. 엔비디아가 요구하는 스펙을 충족하는 메모리반도체이지, 전 세계 모든 메모리반도체 업체들이 표준에 맞춰 생산하는 제품이 아닙니다. 엔비디아는 세계표준을 제시하지 않습니다. 엔비디아 제품을 사용하는 빅테크, AI 업체 역시 마찬가지입니다. 자신이 원하는 성능만 나오게 해달라 합니다. TSMC, SK하이닉스는 그 요구를 가장 잘 충족시키는 파트너로 부상하고 이들이 현재의 시장을 주도하고 있습니다. AI의 등장은 메모리반도체 용량 확대 방법에도 근본적인 변화를 불러왔습니다. 고속의 대용량 메모리는 반도체 업체의 영원한 과제입니다. 이를 미세회로 공정과 웨이퍼 자체의 적층 기술로 극복해 왔습니다. AI의 등장은 웨이퍼 단위의 기술만으로 엄청난 양의 데이터 처리에 대응하는 데 한계에 도달함을 알렸습니다. 대안으로 등장하는 것이 반도체 후공정 기술인 패키징입니다. 패키징은 단순화하면 웨이퍼에서 생산된 반도체 소자의 집합체인 모듈의 연결 기술입니다. 패키징은 전공정에 비해 기술적으로 크게 어렵지 않다는 평가를 받아 왔으나 HBM은 이런 통념을 깨고 있습니다. HBM은 자동차와 비교하면 두 개의 엔진을 다는 것입니다. 자동차의 성능 향상에는 엔진의 출력 향상과 배기량 확대가 중요 요소입니다. 메모리업체들은 그동안 한 개의 반도체 모듈로, 즉 한 개의 엔진으로 이를 극복해왔는데 HBM은 두 개 이상의 엔진을 달게 되는 것입니다. 패키징이 반도체 시장에서 핵심으로 떠오르고 있는 이유입니다. 이강욱 SK하이닉스 패키징 개발 담당 부사장은 지난 24일 반도체대전(SEDEX 2024)에서 "HBM 비즈니스의 전환점은 패키징이고 반도체 후공정 패키징이 혁신의 최전선"이라며 "여러 가지 새로운 쌓는(stack) 기술을 개발하고 있다"고 밝힌 바 있습니다. 그는 또 "기존에는 반도체가 디자인, 팹 소자, 패키징 등 기술의 덧셈이었다면 지금은 곱셈으로 바뀌었다"며 "패키징 기술이 없으면 비즈니스 기회를 얻을 수 없다"고 말했습니다. 그렇다면 SK하이닉스는 어떻게 맞춤형과 패키징 시대를 대비하고 HBM 시장을 주도하게 됐을까요? [격변의 반도체시장]① 절대 호황도 절대 불황도 없다


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