민사소송절차네이버에서 이달 12일 별도 쇼핑 앱으로 출시하는 '네이버플러스'가 회사의 인공지능(AI) 전략인 '온 서비스 AI(On-Service AI)'의 시험대가 될 것으로 전망된다. 네이버는 자체 개발 대규모언어모델(LLM) '하이퍼클로바'의 파라미터 개수 등을 내세우는 규모의 경쟁에서 벗어나 광고·커머스·콘텐츠 등 각종 서비스에서 AI 활용도를 높이는 방향으로 전략을 선회했다. 각각의 서비스에서 이용자 유입·충성도를 높여 AI의 효율성을 끌어올리는 것이다. 이번 네이버플러스 앱에서도 온 서비스 AI 전략의 일환으로 'AI 쇼핑 가이드'를 제공한다. 네이버의 온 서비스 AI 전략은 AI 회의론을 타파하기 위해 나왔다. 지난해부터 구글, 마이크로소프트(MS) 등 주요 정보기술(IT) 기업은 LLM 개발에 들어간 비용에 비해 수익을 제대로 얻지 못한다는 지적을 받았다. 수조원을 써가며 방대한 데이터를 학습시키고 파라미터 수를 늘렸지만 수익은 지지부진하다는 것이다. 네이버 또한 2022년 자체 개발한 LLM '하이퍼클로바X'를 공개할 때까지 대규모 데이터 학습량을 강조하며 AI 규모 경쟁에 합류했다. 온 서비스 AI는 광고·커머스 등 각종 서비스 고도화에 AI를 활용해 수익성을 증명하는 전략이다. 서비스마다 필요한 AI모델 규모가 다르기 때문에 맹목적인 LLM 개발을 지향하지 않고 다양한 모델을 적재적소에 적용하면 활용도를 높일 수 있다는 판단에 따른 것이다. 텍스트 요약 서비스에 경량 언어모델이 적용되는 사례도 늘고 있다. 비교적 규모가 작은 모델을 사용해야 제작·운영 비용을 줄이면서 서비스를 고도화할 수 있기 때문이다. 네이버 온 서비스 AI의 핵심도 AI 비용을 통제하면서 각종 서비스를 발전시키는 것이다. 네이버플러스에 적용되는 온 서비스 AI 기능은 'AI 쇼핑 가이드'다. 이는 이용자의 나이·성별·관심사·구매패턴 등을 파악해 관심을 가질 가능성이 높은 상품을 추천하는 맞춤 서비스다. 맞춤 추천은 아마존·월마트 등 주요 커머스 기업이 이미 제공하고 있지만 네이버는 자사 콘텐츠 생태계, AI 브리핑과 시너지를 내 차별화한다. 일례로 AI 쇼핑 가이드는 캠핑의자를 검색한 이용자에게 관련 블로그나 카페 게시글, 이미지·동영상 탐색 결과를 제시해 더욱 적절한 상품을 찾게 한다. 이용자의 콘텐츠 이력을 분석해 방금 본 콘텐츠와 연관된 제품을 추천하기도 한다. AI 브리핑은 특정한 상황에서 무엇을 사야 할지 모르는 이용자를 공략한다. 일종의 생성형AI 검색 결과로 쇼핑에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 네이버는 이 같은 전략이 치열한 이커머스 시장 경쟁에 대비한 무기라고 설명했다. 네이버 측은 "타사 서비스는 일부 추천 영역에서 이용자가 관심을 가질 만한 상품을 추천하는 데 그치지지만, 네이버는 상품 검색 첫 화면부터 구매 여정에 걸쳐 AI 서비스를 고도화했다"고 밝혔다. 이어 "구매 상품뿐 아니라 프로모션과 각종 쇼핑 콘텐츠도 모두 개인화해 추천한다"고 부연했다. 또 네이버플러스 별도 앱 출시는 가격비교 중심의 쇼핑 서비스를 쿠팡·지마켓 등 기존 이커머스와 달리 AI 맞춤 발견·탐색형으로 확장하겠다는 시도다. 기존 가격비교 쇼핑에서 네이버는 포털 검색창에 상품을 입력하면 각 판매 페이지의 가격을 비교한 결과를 제시하고 이용자를 해당 판매 페이지로 연결하는 중개자 역할을 했다. 하지만 네이버플러스 별도 앱은 판매 상품을 둘러보고 구매할 수 있게 한다. 일각에서는 한정된 이용자 수가 네이버 앱과 네이버플러스 앱으로 나뉘는 게 아니냐는 지적도 나온다. 이에 네이버는 가격비교와 상품 발견·탐색 등으로 다양한 이용자의 수요를 충족하기 때문에 오히려 전체 이용자 수가 늘어나는 효과를 기대할 수 있다고 설명했다..