"사업계획 못 쓰면 GPU도 없다"…벼랑 끝 국산 AI가 살아남는 법 [허진의 테크토닉]

김정훈 네이버클라우드 리더 네이버는 한때 파운데이션 모델을 세계에서 3번째로 구축한 사실을 내세워 미국·중국 인공지능(AI)에 대한 맹렬한 추격 의지를 드러냈었습니다. 하지만 막대한 자본을 동원한 경쟁이 수년간 이어지며 상황이 달라졌습니다. 현실적인 한계와 마주한 국내 기업들은 이제 무조건적인 최첨단 모델 경쟁보다는 개별 서비스와 모델의 실질적인 접점, 그리고 생존을 위한 효율성 확보에 대한 고민을 깊이 더해가고 있습니다. 오늘은 네이버클라우드에서 선행 AI 연구를 담당하는 파운데이션 리서치 부서의 김정훈 리더를 만나 급변하는 환경 속 네이버의 진솔한 연구 전략과 방향성에 대해 알아보시죠.미중이 기술 격차를 벌리는 요즘 상황, 네이버클라우드의 연구자로서 어떻게 보시나요“한국 연구진이나 실무진의 기술력 자체는 글로벌 무대에서도 뒤처지지 않는다고 생각합니다. 다만 딥시크 사태에서도 드러났듯, 미국 빅테크와의 근본적인 격차는 결국 ‘자본력’에서 비롯됩니다. 네이버의 경우 이익 대비 R&D 투자 비율을 20%대 안팎으로 꾸준히 유지하는데 이는 비율로만 보면 미국 빅테크보다 오히려 많은 수준입니다. 하지만 절대 금액이나 GPU 확보 규모에서 수십 배에서 최대 100배 이상 차이가 납니다. AI 모델 학습이라는 건 요술을 부리는 게 아니라 GPU 투입량에 정직하게 비례하는 분야인 만큼, 이러한 자본력의 한계가 모델 사이즈 등의 결과로 이어질 수밖에 없는 것이 현실입니다.”그렇다면 압도적인 자본 열세 속에서 네이버는 어떤 전략적 변화를 꾀하고 있습니까과거처럼 단순히 범용인공지능(AGI)를 좇으며 무작정 R&D성 모델을 만들던 분위기에서 완전히 벗어났습니다. 이제는 선행 연구 부서라 할지라도 “이 연구가 실제 사업 계획과 어떻게 맞물리는지”, “어떤 서비스에 적용되어 투자 대비 수익률(ROI)을 낼 수 있는지”를 철저하게 증명해야만 GPU 등 자원 지원을 받을 수 있는 구조로 업계 흐름이 완전히 바뀌었습니다. 연구원들 사이에서도 이제는 연구 성과뿐만 아니라 사업 계획을 수립하고 피칭하는 역량이 필수적인 생존 조건이 되었습니다.네이버가 최근 대규모 초거대 모델 개발을 중단하거나 속도를 조절한다는 시각도 있는데, 실제 내부의 모델 개발 기조는 어떻습니까 초거대 모델 개발을 멈춘 것은 아닙니다. 다만 모든 서비스와 산업에 무조건 큰 모델만이 정답은 아니라는 판단 아래, 각 산업과 서비스 환경에 가장 알맞은 특화 모델...