[현장] "검색 넘어 실행까지"…네이버, 'Agent N'은 우리의 일상을 어떻게 바꿀까

[포인트경제] "네이버는 AI 시대에 가장 혁신적이자 현실적인 파트너로서 기술이 사람과 사회에 더 가까이 닿을 수 있도록 모두를 위한 AI를 만들어 나가겠다"

네이버가 6일 코엑스에서 팀네이버 통합 컨퍼런스 ‘DAN25’를 개최하고, 향후 네이버의 성장을 이끌 AI 중심의 청사진을 공개했다. 최수연 네이버 대표는 키노트를 통해 기존의 'On-service AI'를 고도화한 통합 AI 에이전트 'Agent N'을 주요 서비스에 전면 도입하겠다고 선언했다.

또한, 반도체·자동차 등 국내 핵심 제조 산업의 AI 전환(AX)을 가속화하며 B2B 영역에서도 AI 기술력을 확장하겠다는 '투 트랙' 전략을 제시했다. 네이버는 이를 위해 2026년까지 1조원 이상의 GPU 투자와 함께 창작자 생태계에 2000억원을 지원하는 등 공격적인 투자 계획도 발표했다.

최 대표는 “지난 1년간 AI를 서비스 전반에 접목한 결과 의미 있는 성과를 확인했다”며, 네이버의 핵심 성장 동력으로 ‘Agent N’과 ‘On-service AI’ 전략을 제시했다.

내년 1분기에는 AI 쇼핑 서비스 ‘네이버플러스 스토어’에 쇼핑 에이전트가 첫 적용되고, 2분기에는 통합검색이 ‘AI탭’으로 진화한다. 사용자는 별도의 검색어 입력 없이 Agent N과의 대화를 통해 의도를 전달하고, 원하는 정보 탐색부터 구매·예약 등 실행까지 이어지는 완결형 경험을 누릴 수 있게 된다. 네이버는 서비스 전반의 데이터와 인프라를 통합해 사용자의 맥락을 이해하고 다음 행동을 예측·실행하는 고도화된 AI 에이전트 생태계를 구축하고 있다.

한편, 네이버는 ‘소버린 AI 2.0’을 기반으로 산업 전반의 AI 경쟁력 강화에도 나선다.

김유원 네이버클라우드 대표는 “제조·방산 등 실제 산업 현장에 특화된 ‘피지컬 AI’ 기술을 내재화하고 있다”며, 산업별 버티컬 AI 모델을 통해 한국의 제조 경쟁력에 AI 소프트웨어 역량을 더하겠다는 비전을 제시했다.

또한 ‘Agent N for Business’를 통해 쇼핑·광고·플레이스 등 기업 데이터를 하나로 통합하고, AI 기반 의사결정 지원으로 사업 효율성을 높인다. 네이버는 이러한 산업 AI 모델을 사우디, 태국, 일본 등으로 확산시켜 글로벌 시장에서 ‘소버린 AI 레퍼런스’를 구축하며, 국가 단위 AI 인프라의 대표 모델로 자리매김할 계획이다.

△ Q&A

Q. 해외 경쟁사 대비 네이버의 Agent N이 갖는 차별점과 강점은?

A. 해외 서비스는 직접 쇼핑 서비스를 하지 않아 크롤링 기반 정보 제공에 그칠 수 있지만, 네이버는 서비스 사용 흐름에서 적절한 순간에 도와주는 형태의 접근과 실행이 가능하다. 이는 고객에게 더 좋은 사용 경험을 제공하고, 시간이 지나면 훌륭한 에이전트의 표준이 될 수 있다고 생각한다. 또한 네이버나 국내 사업자가 강점을 보이는 이유는 '신뢰'가 가장 중요하기 때문이다. 에이전트가 추천한 상품 구매 후 문제가 생겼을 때, 네이버는 고객 보호를 위해 먼저 움직였던 경험이 있어 사용자들은 믿을 수 있는 서비스를 중요하게 생각할 것이고, 이 '신뢰 자산'이 큰 차이점이 될 것이다.

Q. Agent N의 글로벌 진출 계획은?

A. On-service AI 에이전트의 형태를 그대로 해외에 적용하기는 어렵다. 이는 서비스 기반이 없는 지역에서는 On-service 자체가 불가능하기 때문이다. 따라서 Agent N은 한국의 네이버 서비스 위에서 구현되는 형태와는 달리, 미국이나 일본 등 해외 시장에서는 네이버 웹툰과 같이 해당 국가에 이미 존재하는 네이버의 서비스 위에서 현지화된 에이전트의 모습으로 선보여지며 글로벌 시장을 공략해 나갈 것이다.

Q. 네이버의 차별점이 한국인 특화 데이터를 갖고 있다는 점인데, 양질의 데이터를 확보하기 위해 UGC 콘텐츠 외에 네이버가 특별히 기울인 노력이 있는지?

A. Agent N의 성공을 위해 한국어 특화 외에 '신뢰할 수 있는 데이터 확보'에 가장 중점을 두고 노력하고 있다. AI가 생산하는 콘텐츠가 폭증하는 상황에서, 네이버는 데이터 원천 단계부터 신뢰성을 확보하기 위해 노력 중이다. 예를 들어, 플레이스 리뷰는 영수증 인증이나 예약 기반의 실제 방문자 데이터만을 반영하고, 쇼핑 후기 역시 주문량 및 반품량 등 내부 데이터를 종합 분석해 신뢰도를 검증한다. 더 나아가, 플레이스에 POS 데이터 연동을 강화해 실시간 고객 행동 정보를 파악하며, 클립 서비스를 통해 단순 좋아요 수가 아닌 사용자의 취향과 맥락을 고려한 메타데이터를 활용한다. 네이버는 콘텐츠 서비스를 직접 하지 않는 글로벌 경쟁사들과 달리, 이러한 원천 데이터의 신뢰성과 메타데이터 활용 능력이 Agent N의 핵심적인 차별점이자 경쟁력이 될 것이다.

Q. 엔비디아로부터 공급받기로 한 H100 등 GPU 6만 장의 구체적인 도입 타임라인과, 도입된 GPU를 어디에 활용할 예정인지?

A. 정확한 타임라인은 미정이나, 연간 투자 규모를 훨씬 상회하는 물량인 만큼 데이터센터 확보 등 일정에 맞춰 과감하게 투자할 계획이다. 도입될 GPU 6만 장은 하이퍼클로바X 고도화뿐만 아니라 오늘 발표된 On-service AI 에이전트 구현, 그리고 피지컬 AI, 버티컬 AI, 포용적 AI 등 팀네이버의 전반적인 AI 기술 영역에 광범위하게 사용될 예정이며, GPU 6만 장으로도 충분하지 않을 수 있다.

Q. 주기적으로 제기되는 AI 산업 '거품론'에 대한 네이버 클라우드 대표의 생각과, 이러한 상황에서 성과를 내기 위한 네이버 클라우드의 전략 방향은?

A. 주기적으로 제기되는 AI 산업 '거품론'에 대해 네이버 클라우드는 '기술이 만들어낸 결과가 어떤 가치를 창출하느냐'가 중요하다고 보며 경각심을 높여왔다. 이에 네이버는 AI 산업의 건전화를 위해 경량화 모델 개발에 집중하는 전략을 채택했으며, 이는 투입 비용 대비 가치를 크게 만들어 거품론을 해소하기 위함이다. 실제로 네이버는 한국은행, 한수원 등 국내 주요 기관과 사우디, 태국 같은 국가별 협력을 통해 경량 모델을 적용함으로써 실제 기업 및 국가 단위에서 명확한 가치를 창출하는 성과를 내고 있으며, 이러한 방식으로 AI 산업을 선도해 나가겠다.

네이버는 이번 행사를 통해 AI 기술 역량을 플랫폼의 성장뿐 아니라 대한민국 산업 전체의 혁신 동력으로 활용하겠다는 강력한 의지를 보여줬다. Agent N으로 사용자 경험을 극대화하고, 산업 AI로 B2B 시장을 선도하는 네이버의 '풀스택 AI' 전략이 향후 국내외 시장에서 어떤 파급력을 가질지 주목된다.