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네이버 AI탭, 실행형 검색으로 진화
뉴스보이
2026.07.05. 08:00
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2026.07.05. 08:00
네이버 AI탭, 핵심 기술 공개 및 서비스 고도화
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네이버가 대화형 AI 검색 서비스 'AI탭'의 핵심 기술을 공개하며 정식 출시했습니다.
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AI탭은 자체 경량 LLM, 하네스 엔지니어링, 멀티모달 기술을 통해 실행형 AI 경쟁력을 강화했습니다.
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정식 출시 후 AI탭 이용자가 베타 서비스 대비 3~4배 증가했으며, 쇼핑 및 플레이스 이용이 특히 늘어났습니다.
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새로운 AI 모델은 기존 하이퍼클로바X 대비 응답 속도를 2배 높이고 환각 현상을 최대 30%포인트 개선했습니다.
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네이버는 연내 멀티모달 검색 강화, 부동산 및 건강 AI 에이전트 출시 등 AI탭 고도화 로드맵을 제시했습니다.
네이버 AI탭, 왜 '실행형'에 집중할까요?
키워드 검색을 넘어선 AI 검색의 등장 배경
하이퍼클로바X 기반, '프로덕트 네이티브 LLM'이란?
'하네스 엔지니어링'으로 AI를 제어하는 목적
텍스트를 넘어 이미지까지, 멀티모달 기술의 중요성
키워드 검색을 넘어선 AI 검색의 등장 배경
•
과거 네이버 검색은 키워드 중심의 정보 탐색에 주력해왔습니다. 그러나 인공지능 기술의 발전과 사용자 요구 변화에 따라 단순 정보 제공을 넘어 실제 과업을 수행하는 '실행형 AI 검색'으로의 전환이 필요해졌습니다.
•
네이버는 지난 27년간 축적한 방대한 검색 인프라와 블로그, 카페, 쇼핑, 플레이스 등 다양한 서비스 자산을 AI 기술과 연결하여, 사용자가 검색부터 구매, 예약까지 한 번에 해결하는 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
하이퍼클로바X 기반, '프로덕트 네이티브 LLM'이란?
•
네이버의 기존 초거대 AI 모델인 하이퍼클로바X는 폭넓은 지식과 추론 능력을 갖춘 범용 LLM입니다. 하지만 AI탭에 적용된 모델은 하이퍼클로바X를 기반으로 네이버 서비스에 최적화된 경량 모델로 개발되었습니다.
•
이 '프로덕트 네이티브 LLM'은 모든 벤치마크 1등보다는 사용자가 네이버 서비스에서 검색하고 구매하며 예약하는 실제 과업을 가장 잘 수행하도록 설계되었습니다. 데이터, 아키텍처, 트레이닝 전반에 서비스 시나리오와 사용자 피드백을 반영했습니다.
'하네스 엔지니어링'으로 AI를 제어하는 목적
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대규모 AI 검색 서비스를 안정적이고 효율적으로 운영하기 위해서는 LLM 자체의 성능뿐만 아니라 이를 제어하고 관리하는 기술이 필수적입니다. '하네스 엔지니어링'은 AI 모델에 '일머리'를 알려주는 운영 체계입니다.
•
이 기술은 작업별로 특화된 소규모 언어모델(SLM)을 조합하는 분업형 구조를 적용하여, 운영 비용을 최대 3배 절감하고 응답 속도를 2배 이상 개선했습니다. 이는 서비스의 유연한 고도화와 안정적인 제공을 가능하게 합니다.
텍스트를 넘어 이미지까지, 멀티모달 기술의 중요성
•
현대 사용자들은 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상을 통해 정보를 탐색하고 과업을 수행하려는 요구가 증가하고 있습니다. 이에 따라 AI가 다양한 형태의 정보를 함께 이해하고 활용하는 멀티모달 기술의 중요성이 커지고 있습니다.
•
네이버는 지난 10년간 스마트렌즈를 통해 시각 검색 기술을 축적해왔으며, 3500만 규모의 멀티모달 데이터셋을 구축했습니다. 이를 통해 AI 에이전트가 텍스트와 이미지를 넘나들며 사용자의 의도를 이해하고 실제 행동까지 연결하는 방향으로 진화하고 있습니다.
키워드 검색을 넘어선 AI 검색의 등장 배경
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과거 네이버 검색은 키워드 중심의 정보 탐색에 주력해왔습니다. 그러나 인공지능 기술의 발전과 사용자 요구 변화에 따라 단순 정보 제공을 넘어 실제 과업을 수행하는 '실행형 AI 검색'으로의 전환이 필요해졌습니다.
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네이버는 지난 27년간 축적한 방대한 검색 인프라와 블로그, 카페, 쇼핑, 플레이스 등 다양한 서비스 자산을 AI 기술과 연결하여, 사용자가 검색부터 구매, 예약까지 한 번에 해결하는 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
하이퍼클로바X 기반, '프로덕트 네이티브 LLM'이란?
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네이버의 기존 초거대 AI 모델인 하이퍼클로바X는 폭넓은 지식과 추론 능력을 갖춘 범용 LLM입니다. 하지만 AI탭에 적용된 모델은 하이퍼클로바X를 기반으로 네이버 서비스에 최적화된 경량 모델로 개발되었습니다.
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이 '프로덕트 네이티브 LLM'은 모든 벤치마크 1등보다는 사용자가 네이버 서비스에서 검색하고 구매하며 예약하는 실제 과업을 가장 잘 수행하도록 설계되었습니다. 데이터, 아키텍처, 트레이닝 전반에 서비스 시나리오와 사용자 피드백을 반영했습니다.
'하네스 엔지니어링'으로 AI를 제어하는 목적
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대규모 AI 검색 서비스를 안정적이고 효율적으로 운영하기 위해서는 LLM 자체의 성능뿐만 아니라 이를 제어하고 관리하는 기술이 필수적입니다. '하네스 엔지니어링'은 AI 모델에 '일머리'를 알려주는 운영 체계입니다.
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이 기술은 작업별로 특화된 소규모 언어모델(SLM)을 조합하는 분업형 구조를 적용하여, 운영 비용을 최대 3배 절감하고 응답 속도를 2배 이상 개선했습니다. 이는 서비스의 유연한 고도화와 안정적인 제공을 가능하게 합니다.
텍스트를 넘어 이미지까지, 멀티모달 기술의 중요성
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현대 사용자들은 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상을 통해 정보를 탐색하고 과업을 수행하려는 요구가 증가하고 있습니다. 이에 따라 AI가 다양한 형태의 정보를 함께 이해하고 활용하는 멀티모달 기술의 중요성이 커지고 있습니다.
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네이버는 지난 10년간 스마트렌즈를 통해 시각 검색 기술을 축적해왔으며, 3500만 규모의 멀티모달 데이터셋을 구축했습니다. 이를 통해 AI 에이전트가 텍스트와 이미지를 넘나들며 사용자의 의도를 이해하고 실제 행동까지 연결하는 방향으로 진화하고 있습니다.
#네이버
#AI탭
#LLM
#멀티모달 기술
#하이퍼클로바X
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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