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네이버, 통합 AI 에이전트 '에이전트N' 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.06 14:20
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


네이버가 6일 서울 코엑스에서 개최된 '단25(DAN25)' 콘퍼런스를 통해 통합 AI 에이전트 '에이전트N'을 공개하며 소비자 서비스부터 제조업까지 아우르는 AI 전환 전략을 발표했다. 검색과 쇼핑을 넘어 AI 기업으로의 전면 도약을 선언한 이번 발표는 국내 AI 산업 지형에 큰 변화를 예고하고 있다.​

최수연 네이버 대표는 기조연설에서 "지난 1년간 독자적 기술력으로 검색, 쇼핑, 로컬, 금융 등 주요 서비스에 AI를 접목한 결과, 사용자 만족도가 증가하고 매출 성장을 견인하는 등 긍정적인 시그널을 얻었다"며 "그동안의 경험과 기술력을 바탕으로 주요 서비스에 순차적으로 고도화된 에이전트를 본격 도입한다"고 밝혔다.​


내년 상반기 AI 에이전트 본격 출시

네이버는 내년 1분기 AI 쇼핑 서비스 '네이버플러스 스토어'에 쇼핑 에이전트를 먼저 출시하고, 2분기에는 통합검색에 AI 에이전트를 적용한 'AI탭'을 선보일 계획이라고 발표했다.​

'에이전트N'의 핵심은 사용자가 검색어를 고민할 필요 없이 자연스러운 대화만으로 원하는 콘텐츠, 상품, 서비스에 연결되고 실제 구매나 예약까지 완료할 수 있다는 점이다. 김범준 네이버 최고운영책임자(COO)는 "다양한 유형의 메타데이터를 확보할 수 있는 네이버만의 장점을 살려 실제 구매자와 예약자만 남길 수 있는 리뷰, 판매자와 직접 연결된 재고 데이터 등 신뢰도 높은 데이터 인프라를 구축했다"고 설명했다.​

이와 함께 네이버는 비즈니스 통합 에이전트 '에이전트N 포 비즈니스'도 내년부터 순차 공개할 예정이다. 이종민 광고 사업 부문장은 "분산되어 있던 사업자 솔루션과 데이터를 하나의 비즈니스 허브로 통합해 사업자가 AI를 기반으로 비즈니스 환경을 분석하고 현황을 손쉽게 진단, 개선하는데 도움을 줄 것"이라고 말했다.​


1조원 GPU 투자로 제조업 AI 전환 주도

네이버는 AI 인프라 구축을 위해 2026년까지 GPU에만 1조원 이상을 투자할 계획을 밝혔다. 이는 올해 3분기 영업이익 5706억원을 훨씬 웃도는 규모로, 네이버의 AI 사업에 대한 강한 의지를 보여준다.​

특히 네이버클라우드는 '소버린 AI 2.0' 전략을 통해 반도체, 자동차, 조선 등 한국 핵심 제조 산업의 AI 전환을 이끌겠다고 발표했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "네이버는 자국의 언어, 데이터, 산업 구조를 가장 깊이 이해하는 기업으로서 산업별 버티컬 AI 모델을 구축해가고 있다"며 "조선, 에너지, 바이오 등 주요 산업 기업들과 협력해 제조 전 과정의 AI 활용을 고도화하고, 이 기술을 사우디아라비아, 태국, 일본 등 글로벌 시장으로 확산하겠다"고 말했다.​

최수연 대표는 "반도체, 자동차, 조선 등 한국 제조 핵심 산업의 탄탄한 경쟁력 위에 네이버가 갖춘 독보적인 AI 소프트웨어 역량을 더해 대한민국 산업 전반의 AI 전환과 혁신을 가속화할 것"이라며 "풀스택 AI 기술 역량을 바탕으로 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 데 기여하겠다"고 강조했다.​

이번 발표는 네이버가 3분기 사상 최대 실적(매출 3조1381억원, 영업이익 5706억원)을 기록한 가운데 나온 것으로, 탄탄한 재무 기반을 바탕으로 한 공격적 AI 투자 전략으로 평가된다.

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구글이 빠른 속도와 낮은 비용을 갖춘 경량 인공지능(AI) 모델 '제미나이3 플래시'를 17일(현지시간) 공개했다. 이번 출시로 구글은 최상위 모델인 '딥싱크', 균형 모델인 '프로'와 함께 제미나이3 제품군의 삼각 편대를 완성했다.상위 모델 능가하는 성능, 4분의 1 가격제미나이3 플래시는 일부 벤치마크에서 상위 모델인 제미나이3 프로를 능가하는 성과를 보였다. 일반 지식을 측정하는 'MMLU-Pro'에서 81.2%, 코딩 능력을 재는 'SWE-벤치 베리파이드'에서 78%를 기록해 프로 모델의 각각 81%와 76.2%를 웃돌았다.​과학 지식 평가인 'GPQA 다이아몬드'와 인류의 마지막 시험으로 불리는 'HLE' 벤치마크에서도 각각 90.4%와 33.7%를 기록해 프로 모델(91.9%, 37.5%)과 큰 차이가 없는 수준을 보였다.​속도와 지능의 균형제미나이3 플래시는 제미나이 2.5 프로보다 3배 빠른 속도를 자랑하며, 일상적 작업에서 평균 30% 적은 토큰을 사용한다. API 요금은 토큰당 0.5∼3달러로 프로 모델(2∼12달러)의 4분의 1 수준이다.​조시 우드워드 구글랩스·제미나이 담당 부사장은 "오랫동안 AI는 비싸고 느린 대형 모델과 성능이 떨어지는 고속 모델 사이 선택을 강요했다"며 "제미나이3 플래시는 이와 같은 타협을 끝내고 지능과 속도를 모두 제공한다"고 밝혔다.​제미나이3 플래시는 무료 이용자를 포함해 전 세계에서 사용할 수 있으며, 구글은 제미나이 앱과 AI 모드에서 이를 기본 모델로 적용했다.경량 모델은 방대한 데이터로 학습한 상위 모델을 기반으로 '증류'라는 작업을 거쳐 만들어진다. 속도가 빠르면서도 상위 모델에 버금가는 성능을 내는 것이 특징이다.
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2025.12.20 등록
• OpenAI, ChatGPT의 '따뜻함'과 '열정' 수준을 사용자가 조절할 수 있는 기능 출시• 이모지, 헤더, 목록 사용 빈도도 개인화 설정 가능• 채팅 내에서 직접 이메일 텍스트 수정 및 포맷팅 기능 추가OpenAI가 ChatGPT의 친절함 수준을 사용자가 직접 조절할 수 있는 새로운 기능을 선보였다. 금요일부터 순차 배포되는 이번 업데이트를 통해 사용자는 ChatGPT의 '따뜻함'과 '열정'이라는 성격 특성을 '더 많이' 또는 '더 적게' 원하는 대로 설정하거나 기본값을 유지할 수 있게 됐다.이 외에도 ChatGPT가 이모지, 헤더, 목록을 얼마나 자주 사용할지 조정하는 옵션도 제공된다. 이러한 설정은 ChatGPT 앱 좌측 상단 메뉴를 탭한 후 프로필을 선택하고 '개인화' 항목에서 '특성 추가'를 선택하면 확인할 수 있다. 여기서 사용자는 AI 챗봇의 '성격'도 선택할 수 있는데, 독특함, 전문적임, 친근함, 냉소적임 등 다양한 옵션이 마련되어 있다.또 다른 업데이트는 ChatGPT로 이메일을 작성하는 방식을 개선한다. 이제 채팅 내에서 직접 텍스트를 수정하고 포맷을 변경할 수 있다. 특정 텍스트 부분을 하이라이트하여 ChatGPT에게 해당 부분만 수정하도록 요청할 수도 있어, 별도의 프롬프트에서 해당 섹션을 일일이 지정할 필요가 없어졌다.
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2025.12.20 등록
OpenAI는 2025년 12월 17일 뉴스 조직을 위한 아카데미를 출범했으며, 이는 기자와 출판사가 AI 도구를 업무 흐름에 통합할 수 있도록 주문형 교육, 기술 플레이북 및 오픈 소스 프로젝트를 제공하는 무료 글로벌 학습 플랫폼입니다.이 이니셔티브는 뉴욕에서 열린 AI 및 저널리즘 정상회의에서 공개되었으며, Brown Institute for Media Innovation 및 Hearst와 공동 주최했고, American Journalism Project 및 The Lenfest Institute for Journalism과의 파트너십을 기반으로 합니다.이 아카데미는 OpenAI가 The New York Times Company [NYT +0.35%]로부터 저작권 소송을 받고 있는 동시에 News Corp [NWSA -0.95%] 및 Axel Springer를 포함한 주요 출판사들과 라이선스 계약을 추진하고 있는 가운데 출범했습니다
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2025.12.20 등록
개발자 생산량이 76% 급증했습니다. 2025년 AI 코딩 도구가 개발자당 코드 라인 수를 4,450에서 7,839로 늘렸으며, 중간값 풀 리퀘스트 크기가 3월부터 11월까지 33% 증가했다고 2,000개 기업의 월 10억 라인 코드를 처리하는 Greptile 연구가 밝혔습니다.AI 코딩 어시스턴트 채택률이 **소프트웨어 개발 전문가의 90%**에 도달했으며, CodeRabbit의 470개 오픈 소스 풀 리퀘스트 분석 결과 AI 생성 코드가 사람이 작성한 코드보다 1.7배 더 많은 결함을 발생시키고, 논리 오류는 75% 증가했으며 성능 비효율성은 거의 8배 더 자주 나타나는 것으로 나타났습니다.OpenAI 대비 Anthropic SDK 다운로드 비율이 2024년 1월 47:1에서 2025년 11월 4.2:1로 급락하면서 경쟁 구도가 빠르게 변화하고 있으며, 전문가들은 AI의 예측 가능한 품질 약점을 완화하기 위해 더 엄격한 코드 리뷰 프로세스와 자동화된 테스트를 권장하고 있습니다.
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2025.12.20 등록
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