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[IT뉴스]업스테이지의 다음 인수, AI 경쟁에 미칠 파장은

온카뱅크관리자

2026-02-02 13:47:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 데이터 파이프라인 약점 해소 기대…정제 난이도·수익성은 변수 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)업스테이지가 포털 다음 경영권 인수를 목표로 본격적인 실사 절차에 착수했다. 이번 인수는 한국어 데이터 확보 한계를 극복하고, 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서 주도권을 확보하기 위한 전략적 선택으로 해석된다. 
 다만 방대한 커뮤니티 데이터 정제 난이도와 AI 검색 수익성, 기업공개(IPO) 밸류업 논란 등은 주요 리스크로 거론된다.
 2일 관련 업계에 따르면 다음 운영사인 AXZ는 모회사 카카오와 업스테이지가 각각 이사회를 열고, 주식 교환 거래 등을 포함한 인수 추진을 위한 양해각서(MOU) 체결을 승인했다. 업계에서는 이번 거래가 성사될 경우 국내 AI 산업 지형에 적지 않은 변화를 가져올 것으로 보고 있다.
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 <img alt="업스테이지가 다음 인수에 나섰다(이미지=업스테이지, 다음)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134440270imhe.png" data-org-width="397" dmcf-mid="HaYjknrNkd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134440270imhe.png" width="658">
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 업스테이지가 다음 인수에 나섰다(이미지=업스테이지, 다음)
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 카페·블로그 사용자 데이터, 한국형 AI 핵심 자산으로 부상
 업계가 이번 인수에서 가장 주목하는 지점은 ‘이용자 생성 데이터(UGC) 파이프라인’의 내재화다. 단순히 정제된 뉴스나 문서 데이터를 넘어, 카페·블로그·티스토리 등 수십 년간 축적된 방대한 사용자 기반 데이터는 한국형 AI 모델 경쟁력의 핵심 자산으로 평가된다.
 현재 이 같은 규모의 실사용 데이터를 보유한 기업은 네이버, 카카오, SK텔레콤 등 소수에 불과하다. 반면 업스테이지는 그동안 고품질 한국어 데이터를 안정적으로 확보할 자체 파이프라인이 없다는 점이 구조적 약점으로 지적돼 왔다.
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 <img alt="수십년간 사용자 데이터가 축적된 다음 카페(이미지=다음)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134441529hrhw.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XwpIlDyOae" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134441529hrhw.jpg" width="658">
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 수십년간 사용자 데이터가 축적된 다음 카페(이미지=다음)
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 다음 인수는 이 같은 한계를 단숨에 해소할 수 있는 수단으로 꼽힌다. 실시간으로 생성되는 데이터를 직접 확보하고 활용함으로써, 외부 플랫폼 의존도를 낮추고 데이터 학습 자율성과 모델 고도화 속도를 동시에 끌어올릴 수 있기 때문이다. 
 업계에서는 이를 두고 업스테이지가 대형 플랫폼 기업과 대등하게 경쟁할 수 있는 독자적 AI 생태계를 구축하는 전환점이 될 수 있다고 평가한다.
 SK C&amp;C 관계자는 "다음에 축적된 데이터 중 가장 파괴력 있는 자산은 실제 이용자가 만들어낸 ‘살아 있는 언어 데이터’"라며 "한국 사회의 여론과 감정, 맥락이 그대로 담긴 기초 자료라는 점에서 대체 불가능한 가치가 있다"고 말했다.
 데이터 전처리 비용과 사회적 수용성은 넘어야 할 산
 다만 방대한 커뮤니티 데이터를 확보하는 것이 곧바로 기술적 우위로 이어지지는 않는다는 지적도 나온다. 개인정보와 민감 정보가 혼재된 비정제 데이터를 안전한 학습용 데이터로 전환하는 과정 자체가 고난도 작업이기 때문이다.
 AI를 위한 데이터 정제 과정은 단순 전처리를 넘어 개인정보 비식별화, 유해 정보 필터링, 저작권 검증 등을 포함한다. 업계에서는 데이터 양보다 이를 실제 학습 가능한 수준으로 가공하는 데 소요되는 시간과 비용이 더 큰 변수라고 보고 있다.
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 <img alt="업스테이지의 데이터 전처리 메커니즘 '데이터버스'(이미지=업스테이지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134442767uiwg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ZIc9f7PKcR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134442767uiwg.jpg" width="658">
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 업스테이지의 데이터 전처리 메커니즘 '데이터버스'(이미지=업스테이지)
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 특히 다음의 커뮤니티와 공론장 데이터는 일부 서비스가 이미 종료된 만큼, 데이터 보존 상태와 활용 가능성에 대한 불확실성도 존재한다. 데이터가 어떤 형태로 저장돼 있는지, AI 학습에 적합한 품질로 정제할 수 있는지 여부가 인수 이후 핵심 과제가 될 전망이다.
 이용자 신뢰 문제도 간과할 수 없다. 커뮤니티 게시물이 AI 학습 과정에 활용되고, 그 결과가 모델에 장기적으로 반영될 수 있다는 점에 대한 거부감이 커질 수 있기 때문이다. 업계에서는 약관 동의 여부와 별개로, 데이터 활용 범위와 목적에 대한 투명한 고지가 필수적이라는 지적이 나온다.
 아이티센인포유 이종복 대표는 "커뮤니티 데이터는 구조적으로 정제 품질이 낮을 수밖에 없고, 이를 보완하는 데 막대한 비용과 시간이 든다"며 "정제 작업을 거친다고 해도 결과 품질을 장담하기 어렵다"고 말했다. 이어 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 일정을 고려하면 10개월은 결코 여유 있는 시간이 아니다"라고 덧붙였다.
 포털 기반 AI 서비스 실험장 확보 효과
 업계는 데이터 확보 못지않게, 포털이라는 거대 서비스 플랫폼을 직접 운영하게 된다는 점에 주목하고 있다. 포털을 소유할 경우 AI 검색, 뉴스 요약, 커뮤니티 자동화 등 다양한 생성형 AI 기능을 외부 제약 없이 적용하고 검증할 수 있기 때문이다.
 이는 AI 모델 학습과 서비스 실증을 동시에 진행할 수 있는 환경을 확보한다는 의미다. 이용자 반응과 로그 데이터가 다시 모델 개선으로 이어지는 강화학습 루프를 자체적으로 구축할 수 있다는 점에서 전략적 가치가 크다는 평가다.
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 <img alt="다음 포털은 AI 검색, 추천 등 업스테이지의 AI를 활용한 서비스가 연계될 가능성이 높다(이미지=다음)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134444021opei.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5KKSysHljM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134444021opei.jpg" width="658">
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 다음 포털은 AI 검색, 추천 등 업스테이지의 AI를 활용한 서비스가 연계될 가능성이 높다(이미지=다음)
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 LG AI연구원 관계자는 "이번 인수의 본질은 기술 고도화 자체보다, 포털이라는 사용자 접점을 통해 AI 모델을 자유롭게 시험하고 개선할 수 있는 운용 자율성을 확보하는 데 있다"고 분석했다.
 이종복 대표 역시 "그동안 B2B 중심이었던 업스테이지에 B2C 접점 확보는 체질 개선의 계기가 될 수 있다"며 "다음은 실시간으로 서비스를 실험하고 대중의 반응을 즉각 반영할 수 있는 테스트베드 역할을 할 수 있다"고 말했다.
 김성훈 업스테이지 대표는 "업스테이지의 AI 기술력과 다음의 사용자 기반이 결합하면, 일상 속에서 AI를 가장 자연스럽게 활용할 수 있는 환경이 만들어질 것"이라며 시너지 효과를 강조했다.
 IPO 밸류업 겨냥한 재무적 판단, 수익 모델은 과제
 재무적 관점에서 이번 인수는 IPO를 염두에 둔 선택이라는 분석도 많다. 업스테이지는 기술력에 비해 매출 규모가 작다는 점이 한계로 지적돼 왔다. 업계에서는 연간 약 3천억원 매출을 기록하는 다음을 품을 경우, 단기간에 외형을 키워 기업가치를 조 단위로 끌어올릴 수 있다는 관측이 나온다.
 익명을 요구한 한 업계 전문가는 "서비스 시너지와 함께 IPO 밸류업 효과를 노린 측면이 크다"며 "AI 기업에서 플랫폼 기업으로 확장하는 스토리는 투자자 설득에 유리하다"고 말했다.
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 <img alt="김성훈 업스테이지 대표 (사진=업스테이지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134444242lkce.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1CsPM2J6cx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ZDNetKorea/20260202134444242lkce.jpg" width="658">
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 김성훈 업스테이지 대표 (사진=업스테이지)
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 그러나 생성형 AI 검색이 광고 수익을 잠식할 수 있다는 구조적 딜레마는 여전히 남는다. AI가 검색 결과를 요약·답변 형태로 제공할수록 이용자 클릭이 줄어들고, 이는 포털 광고 수익과 충돌할 가능성이 크기 때문이다.
 업계에서는 업스테이지가 기술 고도화와 기존 수익 모델 간 균형을 어떻게 맞출지가 이번 인수의 성패를 가를 핵심 변수로 보고 있다. 
 그는 "AI를 붙인다고 자동으로 수익이 나는 것은 아니다"라며 "다음을 통해 기술 혁신과 매출, 이용자 경험을 동시에 증명해야 한다"고 말했다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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