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카카오, 역대 최대 실적…구글·오픈AI와 AI 협력 박차

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뉴스보이

2026.02.12. 11:35

카카오, 역대 최대 실적…구글·오픈AI와 AI 협력 박차
카카오, 역대 최대 실적 달성 및 AI 전략 가속화
1
카카오는 2025년 연간 매출 8조991억원, 영업이익 7320억원을 기록하며 창사 이래 역대 최대 실적을 달성함
2
정신아 대표는 2026년을 AI 수익화 원년으로 삼고 연간 연결 매출 10% 이상 성장과 영업이익률 10% 달성을 목표로 제시함
3
카카오는 온디바이스 AI 고도화 및 신규 폼팩터 협력을 위해 구글 안드로이드 개발팀과 전략적 파트너십을 발표함
4
구글과의 협력으로 '카나나 인 카카오톡' 등 온디바이스 AI 서비스를 강화하고, 구글 AI 글래스 등 차세대 폼팩터에 최적화된 인터페이스를 구축할 계획임
5
오픈AI와의 B2C 서비스 협력도 지속하여 '챗GPT 포 카카오' 이용자를 800만명으로 확대하고 카카오톡 내 AI 기능을 순차적으로 선보일 방침임
카카오의 AI 전략, 왜 지금 구글과 손잡았을까요?
down
카카오의 실적 개선 배경은?
down
글로벌 AI 파트너십의 목적은?
down
'투트랙' AI 전략의 의미는?
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'카나나 인 카카오톡'이란?
down
AI 인프라 효율화 방안은?
leftTalking
카카오의 실적 개선 배경은?
rightTalking
•
카카오는 2025년 역대 최대 실적을 달성하며 수익성 중심의 경영 기조가 성과를 보였습니다. 핵심 서비스인 카카오톡의 슈퍼 앱 진화 목표 아래 서비스 개편과 기능 고도화를 추진하여 이용자 체류 시간을 유의미하게 반등시켰습니다.
•
또한, 조직 슬림화를 통해 계열사 수를 132개에서 94개로 약 30% 줄이는 등 비용 효율화 노력이 주효했습니다. 이러한 본업 경쟁력 강화와 효율적인 비용 관리가 호실적을 견인했습니다.
leftTalking
글로벌 AI 파트너십의 목적은?
rightTalking
•
카카오는 AI 전환을 가속화하고 AI 시장 주도권을 확보하기 위해 글로벌 빅테크와의 협력을 확대하고 있습니다. 모든 AI 영역을 직접 수행하기보다 각 분야에서 가장 앞서 있는 파트너와 협업하여 AI 전 레이어를 효율적으로 커버하려는 전략입니다.
•
이를 통해 AI 개발 및 인프라 구축에 필요한 막대한 투자 비용을 최적화하고, 기술 경쟁력을 강화하여 글로벌 수준의 'AI 에이전트 기업'으로 도약하겠다는 포부를 가지고 있습니다.
leftTalking
'투트랙' AI 전략의 의미는?
rightTalking
•
카카오는 구글과는 디바이스 및 온디바이스 AI 경험 측면에서, 오픈AI와는 B2C AI 서비스 측면에서 협력하는 '투트랙' 전략을 펼치고 있습니다. 이는 서로 중복되지 않는 영역에서 파트너십을 구축하여 시너지를 극대화하려는 의도입니다.
•
구글의 안드로이드 및 AI 글래스 기술을 활용해 카카오톡 온디바이스 AI를 고도화하고, 오픈AI의 챗GPT 기반 기능을 카카오톡에 연동하여 사용자 경험을 확장하며 AI 수익화의 기반을 다지고 있습니다.
leftTalking
'카나나 인 카카오톡'이란?
rightTalking
•
'카나나 인 카카오톡'은 카카오가 자체 개발한 경량 AI 모델을 활용한 온디바이스 AI 비서 서비스입니다. 이용자의 카카오톡 대화 맥락을 이해하고 필요한 순간에 AI가 먼저 말을 걸어 일정 관리, 정보 안내, 장소 및 상품 추천 등을 제안하는 것이 특징입니다.
•
비공개 베타 테스트(CBT)에서 이용자의 70% 이상이 서비스를 지속 이용하고, 특히 AI가 먼저 말을 거는 '선톡' 인터랙션 비중이 60% 이상을 기록하는 등 긍정적인 반응을 얻었습니다. 올해 1분기 중 정식 출시될 예정입니다.
leftTalking
AI 인프라 효율화 방안은?
rightTalking
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카카오는 증가하는 AI 인프라 비용을 완화하기 위해 구글 클라우드와 텐서처리장치(TPU) 사용 관련 논의를 진행 중입니다. 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 구글의 AI 특화 반도체인 TPU까지 활용 범위를 넓혀 모델 및 서비스 특성에 맞게 인프라를 최적화 배치하려는 전략입니다.
•
이는 가장 자본 효율적인 방식으로 인프라를 강화하고, GPU 수급 문제에 대응하며 안정적이고 효율적인 AI 인프라를 구축하기 위한 중요한 방안으로 평가됩니다.

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