네이버, AI 검색 승부수…속도 2배 높이고 비용 3배 낮췄다

AI 요약

네이버는 하이퍼클로바X를 서비스 환경에 맞춰 최적화한 AI탭 특화모델을 공개하고 검색·쇼핑·플레이스 등 분야의 데이터를 사전 학습 단계부터 반영하며 혼합전문가(MoE) 구조, 명료성 강화학습, OPD 기법 등을 도입해 응답 속도 단축과 할루시네이션 30% 감소 등 정확도를 개선했습니다. 자체 벤치마크에서 서비스 역량 108점(글로벌 평균 100), 기본 역량 104점, 전문 역량은 경쟁사 평균 대비 85% 수준을 넘었고 역할별 소형언어모델(SLM) 분업 구조와 하네스 엔지니어링을 통해 장비 운영비를 최대 3배 절감하고 응답 속도를 초기 20∼30초에서 약 10초로 개선했습니다. 또한 3천500만 규모의 멀티모달 데이터셋을 구축해 멀티모달 임베딩과 스마트렌즈 기반 검색 고도화를 추진하며 AI탭 통합과 로보틱스·물리적 공간 연계 가능성도 탐색하고 있고 광고 집행이나 사용량 제한 계획은 없으며 사용자가 비공개 처리한 글은 답변에 활용되지 않는다고 밝혔습니다.