“차라리 중국산을 쓰겠다”는 말이 나올 정도로 카카오 AI ‘카나’는 왜 LG에 밀렸을까요? 카나의 현실과 도전 과제를 통해 그 이유를 분석해봅니다. 카카오톡과의 부조화, 명확하지 않은 사용 이유, 기술적 성능의 한계가 그 원인입니다. 그럼 아래 포스팅을 참고해보시길 바랍니다.
카카오 AI ‘카나’의 현실과 도전 과제
카카오는 AI 모델 ‘카나’를 대대적으로 홍보했지만, 막상 공개된 이후에는 기대만큼의 성과를 얻지 못하고 있어요. 특히 장원영씨를 내세운 마케팅에도 불구하고 시장에서 “왜 사용해야 하는지” 명확히 설명되지 않았다는 의견이 많아요. 카카오톡 플랫폼과의 부조화도 자주 거론되는데, 사용자들이 이미 익숙해진 대화형 플랫폼 내에서 AI 기능이 어떻게 접목되는지 만족스럽게 드러나지 않는다는 거죠.
이런 상황은 과거부터 이어진 카카오의 ‘패스트 팔로어’ 전략과도 관련 있어 보여요. 앞서 성공한 기술들을 빠르게 도입해도, 자사 플랫폼에 자연스럽게 녹여내지 못하면 사용자들의 주목을 지속적으로 끌기 어렵다는 뜻이에요. 게다가 구글의 TPU(텐서프로세싱유닛)를 적극 활용하려는 움직임이 있었음에도, 기술적 성능이 업계 표준만큼 평가받지 못한다는 점이 뼈아픈 대목이에요.
다만 일각에서는, 카카오가 막대한 데이터와 플랫폼을 보유하고 있는 만큼 아직 가능성은 충분하다는 시각도 존재해요. 이용자 간의 소셜 관계 데이터나 결제 시스템 등이 풍부하기 때문에, 이를 잘 활용해 구체적인 용례를 제시한다면 반전을 노려볼 수 있다는 의견도 들려요.
카나가 시장에서 실패한 세 가지 이유
카나가 시장에서 실패했다고 평가받는 이유는 크게 세 가지로 나눌 수 있어요. 첫 번째로 거론되는 건 VC 특유의 자본 투자가 급격히 이루어질 때 나타나는 ‘한방 투자’ 식 접근이에요. 이 접근이 카카오톡 플랫폼과 유기적으로 연결되지 못해, 정작 이용자 입장에서는 실익이 없는 AI 기술에만 자금이 들어간 모양새가 되어버렸다는 거죠.
두 번째는 카나를 사용할 뚜렷한 이유가 보이지 않는다는 점이에요. 일부에서는 AI 붐이 일어났을 때 곧바로 뛰어든 전략이 유행을 쫓기만 했다는 지적을 해요. 막상 실생활에서 차별화된 가치를 내지 못하면, 단지 “우리도 AI 해요” 수준의 마케팅에 머무르게 되니까요.
세 번째로, 카카오톡이라는 강력한 플랫폼을 제대로 활용하지 못했다는 점이 커요. 카카오톡에는 이미 수천만 명의 사용자가 있지만, 이를 효율적으로 간파한 AI 서비스를 만들지 못하면 아무리 높은 인지도도 무용지물이 되기 쉽죠. 어떤 사람은 카나가 탑재된 채팅봇을 사용해 봤는데, 정작 톡 친구들과의 대화에 자연스럽게 연결되지 않아 별 이점이 느껴지지 않았다는 후기를 남기기도 했어요.
LG AI와 카나의 기술적 성능 비교
LG는 다양한 사업 분야와 연결된 AI를 동시에 육성하고 있어요. 가전, 디바이스, B2B 솔루션 등이 결합되다 보니, 상대적으로 ‘온디바이스 AI’ 성능과 경량화·최적화가 잘 진행된다는 평이 많아요. 예컨대 LG의 AI는 장시간 연산이 필요한 가전제품 내부에서도 매끄럽게 동작할 수 있도록 설계되는 거죠.
반면 카카오는 구글 TPU를 적극 활용하면서 클라우드 기반 연산 성능을 높이려 했지만, 시장 사용자들이 체감하는 결과물은 LG만큼 높지 않다는 지적이 나와요.
아래 표는 양사의 중점 분야와 특징을 비교한 예시예요:
| 항목 | LG AI | 카카오 카나 |
|---|---|---|
| 주요 활용 분야 | 가전·디바이스 온디바이스 서비스 | 메신저·플랫폼 클라우드 중심 |
| 최적화 방향 | 경량화·실시간 처리 | 고성능 TPU 활용 |
| 한국어 처리 능력 | 상 (지속 개선) | 중 (아직 보완 필요) |
카카오가 가진 데이터량은 결코 적지 않아요. 하지만 온디바이스 성능보다는 클라우드 연동에 치중된 만큼, 다양한 기기 환경에 대응하려면 좀 더 폭넓은 최적화 노력이 필요하다는 의견이 많답니다.
AI 모델 성능의 글로벌 기준과 한국어 능력
최근에 공개되는 글로벌 AI 모델들을 평가하는 주요 지표 중 하나가 헬라스액(Hellas-EQ) 같은 벤치마크인데, 카나는 여기서 중하위권 성적을 기록한 것으로 알려졌어요. 특히 한국어 처리 능력이 부족하다는 지적이 반복되면서, 국내 사용자들이 기대했던 “카카오톡 기반 AI“라는 이미지에 부합하지 못했다는 평가가 따라붙었죠.
이 문제는 해외에서도 마찬가지로, 여러 소형 AI 모델들과 비교했을 때 카나의 한국어 자연어 처리 부분이 아직 미숙하다는 이야기가 있어요. 아래와 같은 세부 항목에서 특히 점수가 낮았다는 언급도 있어요.
- 맥락 파악: 대화 주제가 급격히 바뀔 때 적절히 대응 못함
- 어휘 학습 범위: 일상적인 표현과 신조어 처리 부족
- 문맥 추론 능력: 긴 문단에서 주요 문맥을 골라내지 못함
글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 한국어 기술부터 제대로 다듬어야 한다는 공감대가 형성되고 있어요. 결국 “자사 플랫폼 강점을 최대한 살린 고도화가 필요하다”라는 목소리가 커지는 이유이기도 해요.
카나가 나아가야 할 방향과 개선 전략
카카오가 가진 최대의 강점 중 하나는 방대한 카카오톡 데이터예요. 이 데이터를 활용해 소셜 특화 AI 모델을 개발한다면, 단순히 지식 기반 답변의 정확도를 높이는 수준을 넘어, 사람들의 관계나 취향을 이해하는 AI가 될 가능성이 있다고 해요.
특히 선물 추천 AI로의 확장이 흥미롭게 거론되는데, 카카오톡 선물하기 기능과 결합하면 실제 사용자들이 체감할 만한 가치를 창출할 수 있을 거라는 기대가 나와요. 생일, 기념일 등에 맞춰 AI가 사용자 취향을 분석해 상품 목록을 추천해 주는 식이죠. 이 부분은 데이터 자산과 플랫폼 파워를 동시에 활용하기에 적합하다고 봐요.
또한 글로벌 시장을 노린다면, TPU 기반 연산에만 의존하지 말고 멀티플랫폼 호환성과 다양한 언어 모델을 동시 지원하는 방향으로 나아가는 게 좋다는 의견이 많아요. 경량화된 온디바이스 솔루션을 병행 개발해, 여러 환경에서도 쉽게 쓸 수 있도록 접근 폭을 넓히는 전략도 필요해 보입니다.
결국 카카오는 자신들의 독특한 소셜 DNA를 AI에 녹여내면서, 부족했던 한국어 처리 능력까지 한층 업그레이드해야 해요. 그렇게 된다면 ‘카카오는 정말 우리 생활 속에서 자주 활용되는 AI를 만들고 있구나’라는 인식을 사용자에게 심어줄 수 있을 거라고 기대해 볼 만해요.
마무리하며
카카오 AI ‘카나’는 카카오톡과의 부조화, 명확하지 않은 사용 이유, 성능 부족으로 인해 시장에서 어려움을 겪고 있습니다. LG AI와 비교해 기술적 성능에서도 차이가 나며, 글로벌 기준에서도 중하위권에 머물고 있습니다. 그러나 카카오는 데이터 기반 소셜 특화 AI 모델 개발을 통해 새로운 가능성을 열 수 있습니다. 앞으로의 개선 방향에 주목하며, 긍정적인 변화를 기대해 봅니다.