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다음 검색에 '솔라' 탑재…업스테이지, AI 검색 경쟁 본격 참전
[경제일보] 업스테이지가 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라'를 포털 '다음' 검색에 처음 적용하며 대국민 AI 서비스 확대에 나선다. 업스테이지의 AI 기술이 주간 이용자 1000만명 이상이 사용하는 대형 플랫폼에 본격 탑재되는 첫 사례로, 네이버와 구글 등이 주도하는 AI 검색 경쟁에도 본격적으로 뛰어들고 있다. 1일 업스테이지 컴퍼니는 다음 검색에 'AI 요약' 베타 서비스를 출시했다고 밝혔다. AI 요약은 이용자가 검색어를 입력하면 솔라가 웹 문서를 분석해 핵심 내용을 요약하고 관련 근거를 함께 제공하는 기능이다. 기존 다음 키워드 검색이 관련 웹페이지를 나열하는 방식이었다면 AI 요약은 검색 결과를 종합해 하나의 답변 형태로 제공한다는 점이 특징이다. 문장형 질문도 의도를 파악해 답변을 생성하며, 절차가 필요한 검색은 단계별 안내 형식으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 정리해 제공하도록 설계됐다. 업스테이지가 자체 AI 모델을 대규모 대국민 서비스에 적용한 것은 이번이 처음이다. 지난 5월 AXZ 인수 이후 AI 기술을 실제 서비스에 접목한 첫 사례이기도 하다. 업스테이지는 그동안 금융과 공공, 기업(B2B) 시장을 중심으로 AI 사업을 전개해왔지만, 이번 적용을 계기로 일반 이용자가 일상에서 직접 활용하는 소비자 서비스까지 영역을 넓히게 됐다. 특히 다음이 주간 이용자 1000만명 이상을 확보한 국내 대표 포털인 만큼 솔라의 서비스 경쟁력을 검증하는 무대가 될 것으로 분석된다. 업스테이지는 향후 다음 내 다양한 서비스에도 자체 AI를 확대 적용하며 대국민 AI 생태계를 구축한다는 구상이다. 이번 서비스 출시는 AI 검색 시장 경쟁이 한층 치열해지는 가운데 이뤄졌다는 점에서도 주목된다. 최근 검색 시장은 단순히 링크를 나열하는 방식에서 AI가 정보를 종합해 답변하는 형태로 빠르게 전환되고 있다. 네이버는 AI 브리핑을 확대 적용하고 있으며, 구글 역시 AI 기반 검색 기능을 강화하며 이용자 경험 고도화에 나서고 있다. 이에 업스테이지는 다음에 AI 검색 기능을 추가해 검색 경쟁력 회복과 이용자 체류 시간 확대를 동시에 노리는 것으로 풀이된다. AI 검색이 포털 서비스의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서 자체 AI 모델을 확보한 기업들의 경쟁도 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 현재 AI 요약은 이슈, 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 생활 밀착형 6개 분야에서 베타 서비스로 제공된다. 업스테이지 컴퍼니는 연내 적용 범위를 확대해 정식 서비스를 선보일 계획이다. 또한 연내에는 다음 통합 검색을 대화형 AI 중심으로 전환하는 'AI 모드'도 출시할 예정이다. AI 모드에서는 단순 요약을 넘어 이용자가 AI와 질의응답을 이어가며 원하는 정보를 심층적으로 탐색할 수 있도록 지원한다. 솔라는 현재 업스테이지가 주관사로 참여하는 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 고도화가 진행되고 있는 국내 AI 모델이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "다음 AI 요약은 AI 모델이 수많은 사람들의 일상과 만났을 때 어떤 변화를 만들 수 있는지 보여주는 시작점"이라며 "앞으로 다음 서비스 곳곳에 업스테이지의 AI를 더해, 누구나 일상에서 자연스럽게 AI의 효용을 누리는 '모두를 위한 AI' 시대를 함께 열어가겠다"고 말했다.
2026-07-01 08:16:20
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끝나지 않는 '베타'…IT 서비스의 새로운 기본값
[이코노믹데일리] 최근 IT 서비스에서 '베타(beta)'라는 꼬리표가 붙는 경우가 늘어나고 있다. 검색, 메신저, 협업 툴 등 주요 서비스에서 새 기능이 추가됐다는 알림을 눌러보면 정식 출시가 아닌 '베타 서비스'라는 설명이 붙어 있는 경우가 많다. 과거에는 정식 출시 전 제한적으로 운영되던 시험 단계였지만 이제는 서비스 운영의 한 방식처럼 자리 잡고 있는 것으로 분석된다. 31일 글로벌 시장조사 기업 리서치네스터에 따르면 글로벌 베타 테스트 소프트웨어 시장은 지난해 약 93억 달러(약 13조원) 규모로 평가되며 오는 2035년에는 338억 달러(약 48조원)까지 성장할 것으로 전망된다. 연평균 성장률은 13.8%에 달한다. IT 산업 전반에서 '완성 후 공개'보다 '공개 후 개선' 방식이 확산되면서 베타 테스트 자체가 하나의 산업 영역으로 성장하고 있는 것이다. 이 같은 흐름은 최근 IT 업계에서 자주 언급되는 '퍼머넌트 베타' 개념과도 맞닿아 있다. 퍼머넌트 베타는 서비스를 완전히 완성된 상태로 출시하기보다 지속적으로 기능을 추가하고 개선하는 과정 자체를 서비스 운영 방식으로 삼는 전략을 의미한다. 정식 버전과 시험 버전의 경계가 흐려지고 끊임없는 업데이트가 이어지는 것이 특징이다. 글로벌 IT 기업들도 해당 방식으로 서비스를 운영하는 사례가 늘고 있다. 검색, 지도, 클라우드 협업 툴, AI 서비스 등 다양한 영역에서 베타 기능이 장기간 유지되며 실제 서비스처럼 사용되는 사례가 늘고 있다. 새로운 인터페이스나 추천 알고리즘, 자동화 기능 등이 베타 상태로 먼저 공개된 뒤 이용자 반응을 바탕으로 개선되는 방식이다. 특히 인공지능(AI) 기술 확산은 이러한 흐름을 더욱 가속화하고 있다. AI 기능은 학습 데이터와 사용자 환경에 따라 성능이 달라질 수 있어 실제 사용 환경에서의 검증이 중요하기 때문으로 분석된다. 생성형 AI 기반 검색, 자동 요약, 추천 기능 등은 베타 형태로 먼저 공개한 뒤 데이터를 축적하며 성능을 개선하는 방식이 일반화되고 있다. 플랫폼 기업 입장에서는 베타 운영이 일종의 리스크 관리 전략으로 풀이된다. 정식 출시로 선언하는 순간 성능과 안정성, 오류에 대한 책임이 명확해진다. 반면 베타라는 단서를 달면 이용자의 기대치를 낮추고 문제 발생 시 실험 단계라는 설명이 가능하다. 빠른 출시와 빠른 수정이 반복되는 IT 환경에서 베타는 플랫폼이 선택한 안전장치로 작동한다. 또한 실제 이용자 데이터를 기반으로 서비스를 개선할 수 있다는 점도 중요한 요인으로 분석된다. 기업은 별도의 테스트 환경을 구축하지 않고도 수많은 이용자 환경에서 기능을 검증할 수 있고 이용자는 새로운 기능을 먼저 경험하는 참여자로 작동한다. 이 과정에서 이용자 피드백이 제품 개선 과정에 직접 반영되는 구조가 형성된다. 이용자 인식 변화도 이러한 흐름을 뒷받침하고 있다. 과거에는 베타 기능이 불안정하다는 인식이 강했지만, 최근에는 새로운 기능을 먼저 경험하는 과정 자체를 자연스럽게 받아들이고 있다. 일부 이용자들은 베타 기능을 적극적으로 활용하며 오류를 제보하거나 개선 의견을 자연스럽게 남기고 있다. 다만 모든 베타 기능이 정식 서비스로 이어지는 것은 아니다. 이용자 반응이 기대에 미치지 못하거나 기술적 완성도가 부족할 경우 베타 상태에서 조용히 종료되는 경우도 있다. 이 때문에 일부 이용자들은 플랫폼이 베타를 지나치게 오래 유지하거나 책임을 회피하는 방식으로 활용하고 있다는 목소리도 나오고 있다. 결국 끝나지 않는 베타는 IT 서비스의 속도 경쟁, 리스크 관리, 이용자 참여 구조가 결합된 결과로 평가된다. 정식과 실험의 경계가 흐려진 시대에서 베타는 더 이상 출발선이 아니라 플랫폼과 이용자가 함께 서비스를 만들어 가는 과정이자 새로운 기본값으로 자리 잡을 것으로 전망된다.
2026-01-31 08:00:00
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