[네이버클라우드는 지금]새 동력 '하이퍼클로바X'로 성장둔화 우려 돌파④삼성전자와 손잡고 클라우드·반도체 '풀스택', 일본 찍고 글로벌 진출
원충희 기자공개 2023-04-27 13:03:12
[편집자주]
네이버클라우드는 디지털 전환(DT), 인공지능(AI) 상용화 바람을 타면서 승승장구 중이다. 챗GPT 열풍으로 초거대 AI가 부상함에 따라 클라우드 사업성이 더욱 부각되고 있다. 하지만 아직 갈 길이 멀다는 평도 나온다. 격변하는 클라우드 시장에서 네이버의 생존·확장방식은 무엇일까. 네이버클라우드의 현황과 미래 방향을 진단해 봤다.
이 기사는 2023년 04월 24일 14:30 thebell 에 표출된 기사입니다.
네이버클라우드의 올해 최대 관전 포인트는 7월쯤 출시될 초거대 인공지능(AI) '하이퍼클로바X'다. 챗GPT로 대변되는 초거대 AI 등장으로 작년 말까지 성장 둔화를 걱정했던 분위기가 올 들어 성장의 상한선이 없을 것이란 장밋빛 전망으로 바뀌었다.우선 해외 계열사 '라인'을 기반으로 일본시장에 안착한 뒤 글로벌 시장으로 가는 모멘텀을 마련하는 게 목표다. 삼성전자와 손잡고 AI 모델, 반도체, 클라우드를 망라한 '풀스택(Full-Stack)' 경쟁력을 갖추기 위해 전진 중이다.
◇초거대 AI로 분위기 반전…올해도 고속성장세 이어간다
네이버클라우드의 올해 경영초점은 초거대 AI에 맞춰져 있다. 오는 7월 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바의 업그레이드 버전인 하이버클로바X 출시를 준비 중이다. 이를 기반으로 챗GPT에 대항할 '서치GPT'를 선보인다. 네이버 내 AI사업 조직을 네이버클라우드에 결집시킨 것도 이 때문이다.
사실 작년까지만 해도 네이버클라우드는 올해 경영을 보수적으로 바라봤다. 그간 이뤄낸 고속성장이 올해는 어려울 수 있다는 내부 전망이 나왔다. 반전의 계기는 미국 오픈AI가 선보인 챗GPT였다. 생성형 초거대 AI 기반의 챗봇으로 출시 두 달 만에 전 세계 가입자 1억명을 돌파하며 열풍을 일으켰다.
초거대 AI 수요가 폭발하면서 클라우드 시장은 새로운 성장 동력을 얻었다. 매출 상한을 짐작하기 어려울 정도라는 게 네이버 안팎의 전망이다. 서버, 소프트웨어 등을 인터넷으로 제공하는 클라우드 서비스는 초거대 AI의 그릇 역할을 한다.
클로바 CIC, 웍스모바일, 파파고 등 AI와 B2B 조직이 네이버클라우드 중심으로 합쳐지는 것은 네이버의 AI 기술이 사업화 단계로 넘어가고 있다는 의미다. 한국어와 한국문화에 특화된 하이퍼클로바X는 챗GPT 대비 한국어를 6500배 더 많이 학습했다. 업체나 업권별 전문분야에 특화시킨 맞춤형 AI도 가능해 올해 최고 히트작이 될 것으로 내다보고 있다.
네이버클라우드는 하이퍼클로바X를 기반으로 글로벌 시장 진출 모멘텀을 마련할 계획이다. 초점을 맞춘 곳은 일본시장이다. 모바일 메신저 서비스 '라인(LINE)'을 성공시킨 전례가 있는데다 이를 기반으로 다양한 B2B사업을 영위하고 있다. 업무용 협업 솔루션 라인웍스(한국명 네이버웍스)는 물론 하이퍼클로바도 네이버와 라인이 공용하는 형태다.
◇AI 특화 반도체 솔루션 개발 중, '각 세종'에 응용 예정
초거대 AI 경쟁은 이제 단순히 모델 개발을 넘어 풀스택 기술 경쟁으로 확장되고 있다. AI 서비스에 특화된 반도체와 클라우드 등 인프라 구축 전쟁이다. 하드웨어와 소프트웨어, 운영환경까지 갖출 필요성이 커지고 있다. 네이버가 삼성전자와 손잡고 올 하반기 초거대 AI 서비스에 최적화된 반도체 솔루션을 선보이기로 한 것도 같은 이유다.
초거대 AI는 방대한 양의 데이터를 초고속으로 연산하기 때문에 고가의 반도체 유닛(GPU)이 필요하고 사용자가 많아질수록 전력소모량도 기하급수적으로 늘어난다. 이는 결국 원가가 그만큼 치솟는다는 의미다. 초거대 AI 사업화의 주요 걸림돌이다. 이를 해소하기 위해 애초 데이터를 담는 서버 단위부터 고효율 저전력 AI 특화 반도체가 들어가야 한다.
네이버와 삼성전자는 공동 연구를 통해 미국 엔비디아의 GPU 대비 크기는 10분의 1로 경량화 된 반면 전력효율은 4배 이상인 반도체 솔루션 개발이 목표다. 이를 올 3분기쯤 오픈할 예정인 제2 데이터센터 '각 세종'에 응용할 경우 기존 GPU 대비 4배나 큰 규모로 더 효율적이고 안정적인 운영이 가능할 전망이다.
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