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[혁신기업] 카카오, 자체 개발 언어모델 연이어 공개하며 기술 경쟁력 강화'

기자정보, 기사등록일
선재관 기자
2025-07-29 06:05:00

이미지·텍스트 동시 이해하는 멀티모달 모델, 경량화로 실용성 극대화

비용 효율 앞세운 MoE 모델, 국내 AI 생태계 자립·발전 이끌까

정신아 카카오 대표이사 사진카카오
정신아 카카오 대표이사. [사진=카카오]

[이코노믹데일리] 카카오가 지난 24일 자체 개발한 고성능 인공지능(AI) 모델을 연이어 공개하며 국내 AI 기술 패권 경쟁에 박차를 가하고 있다. 지난 5월 언어 모델 4종을 선보인 지 불과 두 달 만에 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 경량 멀티모달 모델과 국내 최초의 '전문가 혼합(MoE)' 모델을 오픈소스로 공개하며 독자적인 기술 개발 역량을 입증했다. 이번 행보는 단순한 기술력 입증을 넘어 국내 AI 생태계의 자립과 성장을 견인하려는 카카오의 전략적 의지를 명확히 보여준다.

카카오의 AI 전략은 명확한 논리적 흐름을 보인다. 1단계는 기반 기술 확보다. 지난해부터 '카나나(Kanana)' 라인업을 꾸준히 공개하며 자체 AI 모델의 성능을 입증해 왔다. 2단계는 기술 고도화 및 효율화이다. 이번에 공개한 멀티모달 모델과 MoE 모델이 바로 그 결과물이다. 단순히 크고 강력한 모델을 넘어 특정 목적에 최적화되고 비용 효율적인 모델을 개발하여 실용성을 극대화했다. 마지막 3단계는 생태계 주도권 확보이다. 상업적 활용까지 가능한 아파치 2.0 라이선스를 적용 공개함으로써 국내 스타트업과 개발자들이 카카오의 기술을 발판 삼아 새로운 서비스를 만들 수 있는 토양을 제공하고 있다.
◆ 경량화와 고성능, 두 마리 토끼 잡은 멀티모달 모델...국내 최초 MoE 모델 공개
카나나-v 국내외 모델과 비교 도표 그래픽카카오
카나나-v, 국내외 모델과 비교 도표 .[그래픽=카카오]

이번에 공개된 '카나나-1.5-v-3b'는 텍스트는 물론 이미지 정보까지 처리하는 멀티모달 언어 모델이다. 카카오가 개발 초기부터 모든 단계를 자체 기술로 구축한 '카나나 1.5'를 기반으로 확장다.

특히 주목할 점은 경량 모델임에도 불구하고 글로벌 빅테크의 최신 모델과 견줄 만한 성능을 확보했다는 것이다. 이미지에 포함된 한국어와 영어 문서를 이해하는 능력은 글로벌 멀티모달 모델인 GPT-4o에 필적하는 수준을 보였다. 국내 공개된 비슷한 크기의 모델과 비교한 각종 성능 평가(벤치마크)에서도 최고 점수를 기록하며 기술적 우위를 증명했다.

이러한 성능 향상의 비결은 '지식 증류(Knowledge Distillation)' 기술에 있다. 이는 고성능의 대형 모델(스승 모델)이 가진 정교한 지식과 예측 패턴을 상대적으로 작은 모델(제자 모델)에 전수하는 학습 방식이다. 이를 통해 '카나나-1.5-v-3b'는 가벼운 몸집에도 불구하고 대형 모델에 버금가는 정확도와 언어 이해 능력을 갖추게 됐다. 덕분에 이미지 검색이나 콘텐츠 분류처럼 실시간 반응과 효율성이 중요한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있다. 가령, 청계천 사진을 보여주며 "이곳이 어디인지 설명해 주세요"라고 질문하면 "이 사진은 서울 청계천을 배경으로 하고 있습니다"와 같이 국내 지역에 대한 높은 이해도를 바탕으로 정확한 답변을 제공한다.

카카오는 이날 국내 최초로 MoE(Mixture of Experts, 전문가 혼합) 구조의 언어 모델 '카나나-1.5-15.7b-a3b'도 오픈소스로 함께 공개했다. MoE는 AI 모델 개발의 최신 트렌드로 비용 효율성과 성능을 동시에 확보하는 혁신적인 아키텍처로 평가받고 있다.

기존의 일반적인 '밀집(Dense)' 모델이 문제 해결을 위해 모든 파라미터(매개변수)를 동원하는 것과 달리, MoE 모델은 입력된 데이터의 특성에 맞춰 일부 전문가(Expert) 모델만 선별적으로 활성화하는 구조다. '카나나-1.5-15.7b-a3b'는 전체 15.7B(157억)개의 파라미터 중 실제 연산에는 약 3B(30억)개만 사용한다. 이는 8기통 엔진을 가졌지만 평소 주행에는 2~3개의 실린더만 사용해 연비를 극대화하는 자동차에 비유할 수 있다.

카카오는 기존에 개발한 3B 규모의 모델을 재활용해 전문가 레이어로 변환하는 '업사이클링(Upcycling)' 방식을 적용해 개발 시간과 비용을 획기적으로 줄였다. 그 결과 3B 파라미터만으로 8B급 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 구현하는 데 성공했다. 이러한 고효율 구조는 제한된 자원으로 고성능 AI 인프라를 구축하려는 기업이나 연구자들에게 실용적인 대안이 될 전망이다.
◆ 기술 자립 너머 생태계 리더십으로…카카오의 미래 전망

카카오의 이번 동시 오픈소스 공개는 기술적 성과 그 이상의 의미를 담고 있다. 정부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 참여 기업으로서 국가 AI 경쟁력 강화에 기여하겠다는 의지를 분명히 한 것이다.

김병학 카카오 카나나 성과리더는 "이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것으로 단순한 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물"이라고 말했다. 그의 말처럼 카카오는 이제 AI가 인간처럼 사고하고 행동하는 데 필수적인 추론 모델 개발에 집중하며 하반기 중 관련 성과를 공개할 계획이다.

이번 카카오의 행보는 자체 개발한 고효율·고성능 모델을 아낌없이 공개하며 기술적 리더십을 확보하는 동시에 국내 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있는 생태계를 조성하고 있다. 이는 글로벌 빅테크에 대한 기술 종속을 벗어나 대한민국이 AI 기술 강국으로 도약하는 데 중요한 밑거름이 될 것이다.


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