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  카카오 CA협의체 슬림화, 리더십은 어디로 가야 하나

  김현아 기자 2026.01.27

  [이데일리 김현아 기자] 카카오(035720)가 그룹 컨트롤타워 역할을 해온 CA협의체를 슬림화했습니다. 기존 ‘4개 위원회·2개 총괄·1개 단’ 체제에서 ‘3개 실·4개 담당’ 구조로 축소하며 의사결정 속도와 실행력을 높이겠다는 구상이지요.그러나 이번 개편의 핵심은 단순한 효율화가 아닙니다. 카카오는 이 변화를 통해 다시 한 번 “누가 최종 책임자인가”라는 질문을 제도 차원에서 던지고 있습니다.CA협의체는 출범 당시 계열사 전략을 조율하는 소규모 조직이었지만, 시간이 흐르며 기능과 인력이 확대되며 본사 조직과 역할이 겹쳤습니다. 이 과정에서 ‘옥상옥’ 논란이 반복됐고, 권한과 책임의 경계가 흐려졌다는 비판이 이어졌지요.이번 개편은 이런 구조적 문제를 정리하려는 시도라고 볼 수 있습니다. 카카오는 CA협의체 의장을 정신아 카카오 대표로 명확히 하고, 총괄대표 체제를 정리했습니다. 투자·재무·인사 기능은 ‘실’ 단위 지원 조직으로 재편됐고, 황태선 총괄대표는 그룹인사전략실장으로 역할이 구체화됐지요. CA협의체가 계열사를 직접 지휘하는 조직이 아니라, 그룹 차원의 방향 설정과 조율을 맡는 기구임을 분명히 한 것입니다.CA협의체 의장은 단순한 중재자가 아닙니다. 그룹의 중장기 전략, 투자 방향, 인사 원칙이 논의되는 최상위 테이블을 주재하는 자리이죠. 전략과 자원 배분이 이 지점에서 결정된다면, 그 판단의 책임 역시 의장에게 귀속되는 것이 전문경영인 체제의 기본 논리라고 볼 수 있습니다.또한 ‘지원 조직’이라는 표현이 책임의 부재를 뜻하지는 않습니다. 실행은 계열사가 맡되, 전략 판단의 타당성과 그 결과에 대한 책임은 최종 의사결정자가 져야 하지요. 책임의 귀속이 불분명하면 인사와 권한을 둘러싼 해석은 반복적으로 엇갈릴 수밖에 없습니다.김범수 창업자가 경영 일선에서 물러난 이후 카카오는 전문경영인 체제를 선택했습니다. 일부 플랫폼 기업이 창업자 복귀로 리더십 문제를 해결한 것과 달리, 카카오는 제도로 이를 풀겠다는 길을 택한 셈입니다. 그렇다면 리더십 역시 그 선택에 걸맞게 더 명확해야 합니다.컨트롤타워가 다시 비대해지거나, 공식 직제와 무관한 영향력이 생길 경우 책임 체계는 다시 흐려질 것입니다. 의사결정은 느려지고, 실패의 책임은 사라질 것입니다.이 점에서 이번 CA협의체 슬림화는 결론이 아니라 시험대입니다. 2월 1일은 단순한 시행일이 아니라, 새 구조가 실제 의사결정과 책임 귀속에서 작동하는지를 검증받는 출발점이라고 볼 수 있습니다.조직을 줄였다면 결론은 분명합니다. 전략 판단의 중심과 책임의 종착지는 하나여야 합니다. 카카오의 리더십은 CA협의체 의장이자 카카오 대표인 정신아 대표에게 제도적으로나 실질적으로 모여야 합니다. 새 거버넌스의 성패는 바로 이 책임 구조가 실제 의사결정에서 작동하는지로 판가름 날 것입니다.

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  네이버의 국가대표 AI 탈락이 남긴 것

  김현아 기자 2026.01.16

  [이데일리 김현아 기자] 어제 ‘국가대표 AI’ 선발전 1차 평가에서 네이버(NAVER(035420))가 탈락하며 업계에 충격을 줬습니다.네이버클라우드가 제출한 ‘하이퍼클로바X SEED 8B Omni(옴니모달)’에서 중국 알리바바의 Qwen2.5-ViT ‘비전 인코더’ 가중치를 그대로 사용한 사실이 확인됐기 때문입니다.류제명 과학기술정보통신부 제2차관은 “독자 AI는 자체 데이터로 가중치를 학습·검증한 경험이 핵심”이라며 “가중치를 그대로 사용한 점이 네이버 기술보고서에도 언급돼 있지만, 독자 모델 요건을 충족하지 못한 것으로 판단했다”고 설명했습니다.기사와 무관함.(사진=게티이미지)결국 네이버가 기술적으로 “문제 없다”고 밝힌 대목이 정부의 ‘독자성’ 평가 기준과는 맞지 않았다는 뜻입니다. 다만 해당 내용을 기술보고서에 명시한 점은, 독자성 요건 충족 여부와는 별개로 투명성 측면에서 의미가 있습니다. 오픈소스 활용 과정에서 ‘표기’ 논란이 불거진 일부 사례와 대비되는 지점이기도 합니다.이번 탈락이 던진 메시지도 적지 않습니다. ①평가기준의 구체화 필요성 ②경쟁 과열에 따른 비방전 ③국가대표 AI(독자 AI 파운데이션 모델) 프로젝트가 지향해야 할 방향을 되돌아보게 했습니다.① 평가 기준, 더 구체화해야정부는 이번 평가에서 “오픈소스를 쓰더라도 가중치를 초기화해 처음부터 학습해야 한다”는 큰 원칙을 세웠지만, 이 기준만으로는 충분하지 않습니다. 기준이 더 선명했다면, 기업들이 제출 전략을 ‘출제 의도’에 맞추는 과정에서 생길 혼선도 줄일 수 있었을 것입니다.이번에 2차에 오른 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 컨소시엄 역시 오픈소스를 활용한 만큼, 라이선스·권리 관계를 명확히 정리하는 과제가 남아 있습니다. 국가 예산이 투입된 ‘국가대표 AI’라면, 유사시(안보·재난 등) 핵심 시스템에 적용되더라도 외부 제약 없이 국내에서 통제·운영할 수 있어야 한다는 문제의식이 따라붙기 때문입니다.평가 방식도 손질이 필요합니다. 이번 심사 대상 5개 컨소시엄 가운데 네이버만 텍스트 모델과 옴니모달 모델을 동시에 제출해, 일률적인 벤치마크로 비교하기 어려운 측면이 있었습니다. 네이버는 텍스트뿐 아니라 이미지·음성까지 다루는 방향으로 확장했지만, 나머지 팀은 텍스트 중심 모델이어서 같은 잣대로 평가하기가 애초에 까다로웠던 셈입니다.다만 이번 탈락의 직접 사유는 ‘독자성 요건 미충족’으로 정리됩니다. 그럼에도 옴니모달·텍스트 모델이 혼재하는 상황에서 어떤 벤치마크와 평가 프레임이 합리적인지, 정부가 더 구체적 설계를 제시할 필요가 있습니다. 네이버 입장에선 기술적으로 앞서가려다 평가 프레임을 정확히 맞추지 못한 ‘정무적 판단 미스’로 비칠 여지도 있습니다.[이데일리 김일환 기자]② ‘비방전’이 프로젝트 신뢰를 훼손‘국가대표 AI 선발전’은 2027년까지 약 2000억원의 국가 예산을 투입해 GPU와 학습데이터 등을 지원하는 AI 모델 개발 프로젝트입니다. GPU 부족으로 개발이 막히거나, “차라리 해외 모델을 쓰자”는 현업 압박에 시달려온 국내 AI 기업들에겐 가뭄의 단비 같은 사업이었습니다.이번에 탈락한 NC AI만 보더라도 ETRI, KAIST, 고려대, 서울대, 연세대 등 산학연 14곳과 수요기업 40곳을 포함해 총 54개 기관이 컨소시엄에 참여했습니다. 정부가 ‘국가대표 AI’를 뽑겠다고 하자 국내 주요 기업·연구소·대학이 한데 모여 AI 개발에 집중할 여건이 만들어진 셈입니다. 탈락 여부와 별개로 투자와 인재, 협업 네트워크라는 성과를 남겼다는 평가가 나오는 이유입니다.문제는 경쟁이 과열되면서 물밑 비방전도 커졌다는 점입니다. 단일 벤치마크로 성격과 규모가 다른 팀들을 일률 비교하는 한계가 있는데도, 이를 보완하기 위한 ‘복수 평가’ 논의마저 ‘특혜’ 프레임으로 몰아붙이는 움직임이 있었습니다.앞으로는 이런 비방전이 프로젝트의 신뢰를 갉아먹지 않도록 정부가 명확한 원칙을 세우고 엄중히 경고할 필요가 있습니다.③ 독자 AI 파운데이션 모델은 무엇을 지향해야 하는가네이버는 정부가 예고한 상반기 중 ‘패자부활전’에 재도전하지 않겠다고 밝혔고, “1단계 평가에 대한 과기정통부 판단을 존중한다”는 입장도 내놨습니다.담담한 결정이지만, 한편으론 아쉬움도 남습니다. 출제 의도와 평가 프레임을 정확히 맞추지 못해 탈락한 만큼, 다시 도전하면 성과를 낼 여지가 있었기 때문입니다. 반대로 재도전에 성공하더라도 일부에서 ‘네이버 특혜’ 프레임을 씌울 가능성이 큰 만큼, 이번 불참이 결과적으로 정부 부담을 덜어준 측면도 있어 보입니다.다만 네이버의 탈락이 기술력 부족을 의미한다고 단정하긴 어렵습니다. 네이버는 오픈AI(GPT-3, 2020년 6월), 화웨이(Pan-GU, 2021년 5월)에 이어 2021년 11월 세계에서 세 번째로 초거대 AI ‘하이퍼클로바 LLM’을 개발한 기업으로 꼽힙니다. 최근에는 글로벌 오픈 가중치 모델 성능 지표(AAII)에서 LG AI연구원(K-엑사원) 7위에 이어 11위(하이퍼클로바X SEED Think 32B)를 기록한 바 있습니다. 당시 1~15위 분포는 중국 8개, 미국 4개, 한국 2개, 프랑스 1개였습니다.여기에 최근 엔비디아 B200 4000장 기반 클러스터 구축도 완료한 만큼, 자체 개발에 일정 물량만 투입해도 경쟁력 있는 모델을 충분히 만들 수 있다는 평가가 나옵니다.그래서 질문이 남습니다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 무엇을 지향해야 할까요. 모델 자체의 성능 경쟁도 중요하지만, 결국 AI는 클라우드에서 서비스되고, 좋은 모델은 API 형태로 산업과 생태계에 확산될 때 경쟁력이 커집니다.그렇다면 이번 기회를 계기로, 모델·데이터·플랫폼·클라우드를 모두 보유한 네이버가 ‘직접 참여’가 아니라 공개 API, 안전·거버넌스 기준, 벤치마크 운영 등 ‘공개 자산’ 형태로 생태계에 기여하는 방식도 고민해볼 만합니다. ‘국가대표’라는 이름이 단일 승자만 남기는 구조가 아니라, 산업 전체의 역량을 끌어올리는 구조로 설계돼야 하기 때문입니다.정부가 상반기 중 탈락팀은 물론 초기 공모 참여 기업(모티프, KT, 카카오 등)까지 문호를 열어 1개 팀을 추가 선발하겠다고 한 만큼, 다음 단계에서는 평가 기준의 명확화와 함께 ‘생태계 확산’이라는 목표가 더 뚜렷해지길 기대합니다.

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  세계 첫 CDMA가 독자AI에 주는 교훈

  김현아 기자 2026.01.13

  [이데일리 김현아 기자]1996년, 한국은 CDMA를 세계 최초로 상용화했습니다. 이동통신은 ‘외국 기술을 들여와 쓰는 산업’에서 ‘우리가 직접 깔고 굴리는 인프라’로 바뀌었고, 통신사들은 망 운용 경험을 축적했습니다. 단말·장비·인력·운용이 함께 성장하면서 “기술로 판을 바꿀 수 있다”는 자신감도 커졌지요.그러나 ‘세계 최초’의 박수 뒤에는 그늘도 있었습니다. 기술은 한 번 선택되면 그 선택이 미래의 선택지를 규정합니다. CDMA는 상용화에는 성공했지만, 표준의 최종 지배자가 되지는 못했습니다. 핵심 특허와 라이선스 구조는 퀄컴이 쥐고 있었고, 단말이 많이 팔릴수록 로열티 부담이 커지는 구조적 긴장도 따라붙었습니다. 글로벌 진화의 주류 역시 GSM 계열(3GPP)이 WCDMA와 LTE로 이어지며 형성됐습니다. CDMA가 일부 시장에서 유지·확장된 시기가 있었지만, ‘우리가 먼저 했다’는 사실이 ‘우리가 룰을 만든다’로 이어지지는 않았습니다.세계 최초와 ‘기술 지배’는 다르다그렇다고 CDMA 세계 최초 상용화가 덧없는 것이었느냐, 그건 아닙니다. 국내 통신 서비스와 장비 시장에 활력을 주고 관련 생태계를 단기간에 키운 것은 분명한 성과입니다. 다만 표준을 잡지 못하면 결국 남이 정한 규칙 안에서 경쟁하게 된다는 사실은 CDMA가 남긴 뚜렷한 교훈입니다.지금 한국이 ‘독자 AI 파운데이션(기반) 모델’을 말할 때 CDMA의 기억을 다시 꺼내야 하는 이유도 여기에 있습니다. 최근 LG(003550) AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤(017670) 등 한국 기업들이 공개한 모델이 글로벌 오픈소스 커뮤니티에서 주목을 받았고, 오픈 웨이트 기반 벤치마크에서도 7위(LG AI연구원), 11위(네이버클라우드)라는 성과가 나왔습니다. 자본과 인재가 넉넉하지 않은 조건에서도 오픈소스를 활용해 짧은 시간에 가시적 결과를 만들어낸 점은 고무적입니다. “우리도 할 수 있다”는 자신감을 되찾는 장면이기도 합니다.[이데일리 이미나 기자]하지만 CDMA ‘세계 최초 상용화’의 명과 암을 함께 보면, ‘독자 AI 모델’ 논의도 성능 숫자만으로 끝나서는 안 된다고 생각합니다. 핵심은 AI로봇이 전쟁에 쓰이는 위기 상황에서 스스로 고치고 확장해 대응할 수 있는 통제 역량을 확보했느냐입니다. 오픈소스 활용은 이제 일반적입니다. 문제는 외부 로드맵과 정책 변화, 생태계 관행이 바뀔 때 우리 스스로 기술 경로를 바꿀 수 있느냐에 있습니다. 자체적으로 수정·검증·재배포를 반복하며 품질과 안전을 담보할 수 있어야 하고, 필요하면 방향 전환도 가능해야 합니다.또 하나는 상업적 ‘게임의 룰’입니다. 구글·오픈AI 같은 빅테크, 딥시크·알리바바 같은 신흥 강자가 만든 판에서 한국 모델이 무엇을 주도할 수 있는지까지 따져야 합니다. ‘만들 수 있다’와 ‘주도할 수 있다’는 다른 질문입니다. 성능 경쟁은 출발선이고, 주도권 경쟁은 규칙을 누가 정하느냐에서 갈린다는 점을 놓치기 어렵습니다.AI의 권력은 연동 규칙이 좌우한다그래서 AI 시대의 권력은 ‘연결 규칙’과 ‘연동 표준’에 있다는 주장도 힘을 얻습니다. 모델이 외부 도구와 데이터에 어떻게 연결되는지, 에이전트가 어떤 방식으로 협업하는지, 평가와 검증이 어떤 관행으로 굳어지는지 같은 ‘규칙의 층위’가 생태계의 중심을 결정한다는 의미입니다.최근 논의가 커지는 AI 연동 프로토콜 MCP(Model Context Protocol) 같은 영역은 상징적입니다. 겉으로는 인터페이스처럼 보이지만, 실제로는 누가 플랫폼의 문을 관리할지, 누가 생태계의 중심을 차지할지와 직결됩니다. 과거 이동통신에서 망과 표준이 권력이었듯, AI 시대에는 연결 규칙과 연동 표준이 권력이 될 가능성이 큽니다.CDMA의 진짜 유산은 ‘세계 최초’라는 타이틀이 아닙니다. 어떤 표준에 올라탈지, 어떤 표준을 함께 만들지, 그 선택이 우리의 미래 선택지를 넓히는 방향인지까지 답해야 한다는 교훈입니다. 한국이 AI에서 반복하지 말아야 할 실수는 빠른 성과에 취해 규칙과 표준의 자리를 비워두는 일입니다. 성능의 숫자는 출발선일 뿐, 장기 주도권은 통제 역량과 연결 규칙에서 갈릴 것입니다.