• 고객 레퍼런스 가속: Vodafone, Voya, MSCI, Fonterra 등 대형 고객 도입 공식화(클라우드 마이그레이션 가속 사례로 발표)
• 오라클 FY25 Q4 실적 발표에서 “아마존·구글·애저에서 발생한 멀티클라우드 데이터베이스 매출이 분기 간(3Q→4Q) 115% 성장”이라고 직접 언급. FY26에도 세 자릿수 성장 지속 전망 
• 2025년 9월 실적에선 OCI 클라우드 인프라 매출 전망을 상향했고, 멀티클라우드 관련 매출이 분기 기준 1,529% 증가했다고 보도됨(로이터). 대형 멀티클라우드 계약 다수와 함께 추가 데이터센터 37곳 계획도 공개

• 최선: In-Region 배치로 해외 PaaS를 국내 리전에 실제 탑재.
• 차선: 사설 상호연결+경계면 통제(PrivateLink, 비식별/요약 데이터만 외부 허용, 키는 국내 HSM 상주).

• 이중 과금 제거: 상호연결 구간 egress 면제/로컬 SKU를 공동 가격표에 못 박는다.
• 단일 과금/정산: ‘국내 CSP 포털에서 해외 PaaS 구독’ → 한 장의 세금계산서.
• 약정/리베이트: Committed Use·예약형 할인 + 공동 크레딧으로 단독 대비 TCO 우위를 숫자로 증명.
• 간접비 절감 반영: CSAP 심의·감사 증적 자동화로 숨은 비용을 줄인 효과를 TCO에 포함.

• Co-Support 런북: 1차(국내 관제) ↔ 2차(해외 백엔드) 공동 지원 절차를 계약에 명시.
• SLA 분담과 단일 대시보드: 게이트웨이/상호연결/외부 PaaS의 SLA와 장애 책임 경계를 한 화면에

• Exploration = Action
  • 피드/탐색은 “구경”이 아니라 카카오의 본질인 '대화'와 연결이 되어야 한다. 대화 맥락을 단축시키는 실행 단서이거나, 새로운 대화의 시작점이 되어야 한다.
• Context-first, Content-second
  • 맥락(대화·통화·일정)이 먼저, 콘텐츠는 그 맥락을 즉시 실행으로 잇는 재료여야 한다.
•  Gradualism
  • 급진적 UI 전개 금지. 옵트인→기본 약하게→점진 강화 순으로 장기 도입하여 사용자의 반감을 완화시켜야 한다.

• 맥락 민감 카드(Contextual Action Cards)
  • 모임 대화 → “지도/거리/혼잡도/예약 버튼” 카드 한 장
  • 결제/정산 얘기 → “더치페이 계산→송금 요청” 카드
  • 통화 종료 → “요약→액션(캘린더·할 일·공유)” 카드
• 피드의 재해석(NOW/숏폼)
  • 정보성/생활형 콘텐츠에 즉시 실행 버튼(길찾기·예약·장보기·쿠폰)을 기본 부착.
  • 소비형 숏폼 비중은 줄이고, 행동 전환형 숏폼(예: “근처 주차 쉬운 식당 3”)을 늘린다.
• 앱 전환 최소화
  • 가능한 한 톡 내 결제/예약/정산으로 닫히게 하고, 외부 앱은 딥링크 1클릭.
    
    

이렇다보니 카카오의 AI 전략에 대한 방향성에 대해 많은 사람들이 의구심을 가지게 되었다. 이런 맥락에서 나온 것이 바로 카카오톡에 챗GPT를 직접 통합하는 전략이다. 아직 공식적으로 발표한 적은 없지만 정신아 카카오 대표는 지난 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 이렇게 말했다. “친구와의 채팅 중에 챗GPT 검색 결과를 공유하거나, 하루에도 수십 번 접속하는 카카오톡 핵심 화면에서 챗GPT와 마주하게 될 것이다.” 

예상컨데 카카오톡 채팅 탭에 챗GPT 아이콘을 넣고, 친구와의 대화 맥락 속에서 GPT를 불러내거나 샵(#) 검색과 연동해 활용할 수 있도록 제공할 것으로 보인다. 

• 사용자 경험: 앱을 떠나지 않고 GPT를 쓸 수 있는 편리함, 새로운 재미, 체류 시간 증가 → 단기적으로 긍정적 효과
• 카카오 입장: 서비스 위기(이용 시간 감소, 이미지 하락)와 기술 부재(카나나 실패, 카카오브레인 무력화)를 동시에 커버하는 카드

[ 카카오 계열사 수 변동 현황 ]

 - 자료: 공정거래위원회, 카카오

투자자들의 장기적인 심리 역시 부정적일 것이다. 기술 리더십을 상실한 상황에서 외부 기술에 의존하는 선택은 카카오의 성장성을 제한할 수 있다는 우려 때문이다. 이는 단순한 기능 연동이 아니라, “카카오가 기술 기업이 아니라는 자기 고백”으로 비칠 위험이 있다.

물론 카카오는 오는 9월 23일 ‘이프카카오’ 행사에서 “챗GPT는 카카오 AI의 전부가 아니다”라고 강조할 것이다. 3개월 전 공개한 AI 가드레일 모델 3종과 '카나나-1.5-v-3b'와 MoE 언어모델 '카나나-1.5-15.7b-a3b'등을 내세우며 오케스트레이션 구조 안에서 자체 AI 기술의 역할을 부각시키려 하겠지만, 이미 시장의 인식 속에서 카카오가 기술 기업으로 남아 있을 여지는 크지 않다.

7. 결론: 단기 성과와 장기 리스크

카카오가 챗GPT와의 결합을 통해 얻을 수 있는 단기적 성과는 분명하다. 카카오톡은 다시금 신선함을 회복하고, 체류 시간은 늘어나며, 사용자들은 카톡을 떠나지 않고도 최신 AI 경험을 접할 수 있게 된다. “필수지만 구식”이라는 이미지를 벗고 새로운 서비스 이미지를 덧입힐 수 있는 기회다.

그러나 장기적 관점에서 보면 위험 신호가 더 크게 보인다. 지난 몇 년간 카카오는 혁신적인 서비스보다는 계열사 확장과 매출 다변화에 치중했다는 인식이 강하다. 카카오브레인과 카나나 사례에서 드러났듯이 기술 경쟁력 확보에는 실패했고, 이번 GPT 통합 역시 “외산 의존”이라는 꼬리표를 피하기 어렵다. 이는 카카오의 아이덴티티를 “기술 기업”에서 “서비스 기업”으로 전환하는 자기 선언처럼 읽힐 수 있다.

정책적 리스크도 무시하기 어렵다. 정부가 강조하는 ‘소버린 AI(국가 기술 주권)’ 기조와 카카오의 선택은 정반대에 위치한다. 단순히 지원 축에서 소외되는 차원을 넘어, 장기적으로는 규제·정책 충돌로 이어질 가능성도 존재한다. 투자자 입장에서는 기술 리더십 상실로 인한 차별화 포인트 부재, 기업가치 성장성 약화가 우려된다. 사용자 입장에서도 카카오톡 대화가 OpenAI로 흘러가는 구조는 보안·프라이버시 불안, 그리고 국산 서비스 정체성에 대한 거부감을 자극할 수 있다.

즉, 카카오의 이번 결정은 단기적 생존 전략으로는 효과적일 수 있으나, 장기적으로는 기술력 상실, 정책적 불이익, 사용자 신뢰 위기라는 삼중의 리스크를 떠안을 가능성이 크다. 그렇다고 카카오의 선택이 잘못되었다는 것은 아니다. 이 선택이 향후 “생활 속 AI 대중화의 성공 사례”로 기록될지, 아니면 “혁신 없는 기업 이미지의 굳어짐”으로 남을지는 결국 카카오가 앞으로 얼마나 실질적인 서비스 혁신을 보여주느냐에 달려 있다.

• 대화형 UI는 광고와 맞지 않고,
• 개인화된 출력은 광고 타겟팅을 어렵게 만든다,
• 무엇보다 신뢰가 핵심인데 광고 개입은 신뢰를 깨뜨린다.

FM은 정말 기술력만으로 가능한가?

• 온디바이스 LLM을 구현해온 모티프테크놀로지스는 왜 선택되지 않았을까?
• 글로벌 의료 AI 기업으로서 입증된 레퍼런스를 가진 루닛은 왜 최종에 오르지 못했을까?

다양성은 충분히 고려됐는가?

무엇보다 아쉬운 부분은 기술 전략의 다양성 부족이다. 최종 선발 팀들은 대부분 텍스트 기반 LLM을 중심에 두고 있다. 이미지 생성이나 영상 기반 멀티모달 모델, 온디바이스 환경을 고려한 경량화 전략 등은 상대적으로 주목받지 못했다.

• 이것이 과연 소버린 AI의 취지와 맞는 접근일까?
• 국가 주권이라는 이름 아래, 기술 전략마저 단일한 방향으로 수렴되는 것은 아닐까?

AI는 모든 산업에 걸쳐 확산되는 기술이다. 다양한 데이터 타입과 문제 상황, 응용 환경이 존재하는 만큼, 기술 전략 역시 다양성과 균형을 갖춰야 한다.

생태계는 경쟁만으로 자라지 않는다

이번 사업은 ‘선발 → 경쟁 → 탈락’이라는 단계별 서바이벌 구조를 택했다. GPU, 데이터, 정책적 지원이 집중되기에, 떨어진 팀은 사실상 생태계 밖으로 밀려난다. 스타트업은 본질적인 실험보다 과제 수주에 몰입하고, 중소기업은 기술 개발보다 컨소시엄 구성이 더 중요해지고, 대기업은 장기 기술 전략보다 ‘정부 호환성’을 먼저 고민하게 된다.

과연 이것이 ‘소버린’이라는 이름에 걸맞은 접근일까?

정부가 주도권을 가지고 핵심 인프라를 구축하는 방식은 필요하다. 하지만 그것이 생태계를 줄 세우는 방식이 되어선 곤란하다. 이번 사업은 ‘소버린 AI’를 실현하는 여러 방식 중 하나였어야 한다.

본질을 잊지 말자

이번 사업이 진행되는 것을 보며 개인적으로는 매우 미묘한 감정을 느끼고 있다. 그 동안 "한국형", "K-"에 대해 매우 부정적인 목소리를 내던 업계의 빅마우스들이, 대부분 이번 사업에 긍정적인 목소리 내지 방관을 하고 있다는 사실때문이다. 사업에 직간접적으로 연결되는 분들도 유난히 많았고... 그러한 이유때문에 이런 목소리를 내는 것 자체에 대한 우려도 스스로 있는 편이다.

그럼에도 불구하고, 소버린 AI는 단순한 국산화나 모델 만들기가 되어선 안된다. 정책적으로는 FM 자체뿐 아니라, 윤리, 책임, 응용 생태계에 대한 분과 논의가 병행되어야 하고, 산업계에서도 ‘우리 모델 vs 너희 모델’ 식의 성능 경쟁보다는 그 모델이 어디에 어떻게 쓰이고, 어떤 문제를 해결했는지가 중심이 되어야 한다.

지금 중요한 건 누가 만들었는가가 아니라, 어떻게 활용할 것인가다. 이 시점을 놓친다면, ‘AI 주권’이라는 말도 결국 한때의 마케팅 문구로 휘발될지 모른다. 소버린 AI를 위한 다양한 접근법 중 하나여야 한다. 향후 정부가 이어갈 후속 사업들에서는 모델 개발만이 아니라, 데이터 확보, 검증 인프라, 응용 서비스, 거버넌스와 같은 다양한 요소들이 함께 고려되길 바란다.

무엇보다 바람직한 방향은, 몇몇 사업자에 대한 집중 지원이 아닌, AI 산업 전체가 함께 성장할 수 있는 기반을 마련하는 것이다. 소버린 AI의 이름이 진정한 기술 주권으로 연결되기 위해선, 지금보다 더 넓고 유연한 생태계적 시선이 필요하다. 그런 사업이 이번과 별도로 추가되기를 기다리고 있겠다.

• SaaS화 가능한 Agent : 반복성과 정형성이 높은 도메인 중심. 낮은 도입 비용, 빠른 확산, 낮은 운영 부담
• SI 기반 + Builder 연계형 Agent: 특수 목적·복잡성 높은 워크플로우 중심. PoC-중심의 탐색 단계에서 유효
   

Agent는 단기 성과를 위한 트렌드가 아니라, 조직 구조와 업무 흐름에 맞춰 어떤 구조로 설계되고, 어떤 방식으로 운영되는가에 따라 생존 여부가 결정될 기술이다.

결론 — 지금 AI Agent를 도입해야 할까?

 

AI Agent는 기술이나 규제의 문제가 아니라, 결국 ROI의 문제다. 구축과 운영에 필요한 기본 비용은 조직의 규모와 무관하게 일정 수준 이상으로 고정된다. 그렇다면 Agent가 만들어내는 가치는 연간 최소 1억 원 이상이어야 ROI가 성립된다. 반대로 말하자면, 1억 원 이상의 가치를 만들어내는 업무에 적용되어야 한다.

 

그렇기 때문에 Agent는 반복적이고 구조화된 대형 트랜잭션을 가진 조직에게 적합하다. 그렇지 않다면, 지금은 SaaS나 Agent Builder가 충분히 고도화될 때까지 기다리는 것이 더 합리적인 전략일 수 있다. Agent는 트렌드가 아니다. ROI를 중심에 두지 않는 Agent 전략은 실패할 가능성이 높다.