‘한국서 최강’ 포털 네이버 ‘한국어 최강’ 추론AI 공개

작성일 07-01

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <div contents-hash="0e1279fdcf6e71fb765aa22924eaa66b5e2af19ef56ca176da3482d59a6d6817" dmcf-pid="15II7Q3IwF" dmcf-ptype="general">
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           <p> ‘하이퍼클로바X 씽크’ 개발 </p>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fb5dd648e386529bdb017c43a105faa2926e254f62ad404573873f463912174c" dmcf-pid="t1CCzx0COt" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="네이버가 독자 기술로 개발한 생성 인공 지능(AI) 모델 ‘하이퍼클로바X’의 홈페이지 소개 화면. [사진 네이버클라우드]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/01/joongang/20250701000200268uxdj.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="ZRUUirMUI0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/01/joongang/20250701000200268uxdj.jpg" width="658"></p>
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            네이버가 독자 기술로 개발한 생성 인공 지능(AI) 모델 ‘하이퍼클로바X’의 홈페이지 소개 화면. [사진 네이버클라우드]
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          <div contents-hash="654de81a4023556db1e27865679636902e8265af1465eaae3d7a89fb333b4653" dmcf-pid="FthhqMphw1" dmcf-ptype="general">
            네이버가 독자 기술로 개발한 추론형 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 미·중 빅테크와 속도 경쟁에선 뒤처졌지만, 한국어 능력 측면에서 경쟁 모델 대비 뛰어난 성능을 보였다. 
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          <p contents-hash="53846d8b2739939a208fbbb8911aab5c998a3be063953aaefce803e0e28fe653" dmcf-pid="3FllBRUls5" dmcf-ptype="general">네이버는 30일 추론 AI 모델인 ‘하이퍼클로바X 씽크’(HyperCLOVA X THINK) 개발을 완료하고 설계·성능 등 세부 정보를 소개한 기술 보고서를 발표했다. 지난 3월 LG AI연구원이 공개한 ‘엑사원 딥’에 이은 국내 두 번째 추론 AI다. 네이버는 추론 AI 모델의 파라미터(매개변수·AI 연산 능력을 수치화한 지표) 수를 공개하지 않았다. 업계에선 네이버가 기술 보고서에서 320억개(32B)의 파라미터를 가진 ‘엑사원 딥’, ‘QwQ-32B’(알리바바) 등과 성능을 비교한 만큼 이들과 유사한 수준의 파라미터를 가진 것으로 추정하고 있다. </p>
          <p contents-hash="772cc3925326229f22a1884ff1430359f4a285fd03368c4d388d610c8a394757" dmcf-pid="0a66rGc6sZ" dmcf-ptype="general">경쟁 모델 대비 매개변수는 적거나 유사하지만, 한국어 성능은 더 뛰어났다. 네이버가 ‘KoBALT-700’ 벤치마크로 한국어 능력을 측정한 결과 ‘하이퍼클로바X 씽크’는 48.9를 기록했다. 엑사원 딥(33), QwQ-32B(32.4)보다 높은 점수를 받았다. KoBALT-700은 서울대 언어학과가 거대언어모델(LLM)의 한국어 이해도를 진단하기 위해 설계한 벤치마크다. 이 밖에 한국어 성능 지표인 ‘해례’ 등 총 8개 한국어 성능 지표에서도 네이버의 추론 AI 모델은 비교 대상 4개 모델을 제치고 가장 좋은 성적을 냈다. </p>
          <p contents-hash="dbc8976e1a8d4d3e71a0ada6c8b2a6e884009f2ee5b0ad2d0e1fc5fc0b70ed90" dmcf-pid="pNPPmHkPDX" dmcf-ptype="general">네이버는 이번 모델이 언어 정보 외 시각 정보를 바탕으로도 추론할 수 있다고 설명했다. 예를 들어 한국 대학수학능력시험 생명과학 문제에서 그림으로 제시된 ‘생태계 천이 과정’과 ‘식물 군집의 총생산량 및 호흡량 그래프’를 인식·분석하고 선택지 중 정답을 골라냈다. 유강민 네이버클라우드 리더는 “이번 추론 모델은 멀티모달 추론을 겨냥해 만든 것이 아님에도 시각 추론 영역에서 의미 있는 결과가 도출됐다”며 “향후 더 강력한 멀티모달 추론 능력을 갖춘 모델로 고도화할 것”이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="e74036a2515edc93ea4c45f656b58d6564dccdbd6145c8ddcd54b99f06cf5002" dmcf-pid="UjQQsXEQEH" dmcf-ptype="general">추론 AI 모델은 AI 에이전트(비서) 시대를 열 수 있는 핵심 기술로 꼽힌다. 이용자 의도를 파악하고 능동적으로 작업을 수행하기 때문에 문제 해결 능력이 일반 AI보다 월등하게 뛰어나서다. 인간 이상 지능을 가진 범용인공지능(AGI)을 구현하는 데도 추론 능력은 중요 요소 중 하나다. 이 때문에 오픈AI와 구글, 딥시크 등 미·중 빅테크는 물론 국내에선 LG AI 연구소 등이 추론 AI를 개발하며 성능 경쟁을 벌이고 있다. </p>
          <p contents-hash="289e4e2e5363d33c903fb3d085a2f67c6dfc5f0005c92cc10cc6eef70c4a9a31" dmcf-pid="uAxxOZDxDG" dmcf-ptype="general">업계 안팎에선 네이버가 강조해 온 ‘소버린 AI’(한국 독자적 AI) 전략이 통하려면, 이용자를 끌어들일 수 있는 매력적인 AI 서비스를 만들어야 한다는 분석이 나온다. 모델 개발 속도 측면에서 모두 앞서 있는 빅테크들이 일제히 AI 에이전트 서비스를 출시하며 경쟁중이어서다. 국내 한 AI 스타트업 대표는 “네이버의 AI 모델은 출시 속도, 성능 면에서도 빅테크 모델보다 비교 우위를 보여주지 못하지만, 국내 AI 기술 확보 측면에서는 의미가 있다”고 말했다. </p>
          <p contents-hash="d399445ec8c5ea2765548e8e23e07e5b3fd49ba526198a101c9c1d2a359788fb" dmcf-pid="7cMMI5wMmY" dmcf-ptype="general">네이버는 다양한 보유 서비스에 해당 모델을 접목할 계획이다. 네이버 관계자는 “검색·이커머스·간편 결제 등에 결합되는 AI 서비스를 업그레이드하는 데 이 모델을 활용할 것”이라며 “자체 AI 모델을 확보하면서 AI 서비스를 경쟁력 있게 만들어 내는 게 전략”이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="39ea8051fab38de77b4e4a9e4a3d0478a88c066de2d691d5ec008014bfff6027" dmcf-pid="zkRRC1rRIW" dmcf-ptype="general">강광우 기자 kang.kwangwoo@joongang.co.kr</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 중앙일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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