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[실시간뉴스]‘2% 포털’ 다음 품은 업스테이지…AI 공론장 전략 통할까 [넥스트 포털②]

온카뱅크관리자

2026-05-11 06:17:58

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 카카오·업스테이지, 다음 지분 교환 MOU 체결 실검 부활·댓글 재개·피드 개편…‘광장형 AI 포털’ 승부수 업스테이지 ‘솔라’와 결합…데이터·이용자 접점 확보 이용자 재유입·개인정보·저작권 문제는 과제 
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 <img alt="업스테이지 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/11/kukinews/20260511060312956yqav.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="77PJCenQaU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/11/kukinews/20260511060312956yqav.jpg" width="658">
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 업스테이지 제공.
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 1999년 다음 카페가 문을 열었을 때, 한국인들은 처음으로 인터넷에서 ‘모이는 법’을 배웠다. 취미·육아·지역 정보를 나누는 소규모 커뮤니티들이 다음 카페를 발판 삼아 폭발적으로 늘었고, 2008년 광우병 사태 때는 ‘아고라’ 게시판이 촛불집회 여론의 진원지가 됐다. 하지만 지금의 다음은 검색 점유율 2%대에 머무는 포털로 쪼그라들었다.
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 그런데 이 ‘2% 포털’ 다음이 ‘커뮤니티’를 앞세워 반격을 준비하고 있다. 
 10일 정보기술(IT) 업계에 따르면, AI 스타트업 업스테이지는 카카오와 다음 운영사 에이엑스지(AXZ) 인수를 위한 본계약을 체결했다. 카카오가 보유한 AXZ 지분을 업스테이지에 넘기고, 업스테이지는 신주를 카카오에 이전하는 주식 교환 방식이다. 거래 마무리까지는 공정거래위원회 기업결합 심사 등 후속 절차가 남아 있다.
 2014년 카카오가 다음커뮤니케이션을 흡수합병한 지 약 12년 만의 완전 분리다. 합병 당시 ‘모바일 강자와 포털 2위의 역전 드라마’로 기대됐지만, 결과적으로 다음의 핵심 인력과 서비스는 카카오 메신저·커머스·콘텐츠 강화에 흡수됐다는 평가가 많다. 아고라는 2019년 문을 닫았고, 여성 커뮤니티 미즈넷도 같은 시기 사라졌다. 2023년에는 댓글 여론 조작 논란에 ‘타임톡’을 도입해 공론장 기능을 스스로 줄였다.
 업스테이지가 보는 다음의 진짜 가치
 2020년 설립된 업스테이지는 자체 대규모언어모델(LLM) ‘솔라(SOLAR)’를 개발한 국내 대표 AI 기업이다. 아마존·AMD 등이 참여한 투자 유치에서 620억 원을 조달했고, 정부의 ‘국가대표 AI’ 프로젝트 5개 기업 가운데 스타트업으로는 유일하게 이름을 올렸다. 올해 하반기 기업공개(IPO)를 목표로 주관사도 선정했으며, 증권가에서 예상하는 상장 시 기업가치는 3조5000억~5조원 수준이다.
 업스테이지가 다음을 선택한 핵심 이유는 ‘살아있는 한국어 데이터’다. 다음은 검색 점유율로만 보면 약해졌지만, 다음의 뉴스·카페·티스토리·댓글에는 20년 넘게 쌓인 방대한 이용자 생성 데이터가 담겨 있다. 특히, 카페와 블로그에 녹아든 구어체와 실생활 표현은 솔라 모델이 한국인의 언어 습관과 사회 흐름을 학습할 수 있는 원재료다. 이 규모의 실사용 한국어 데이터를 보유한 기업은 현재 네이버·카카오·SK텔레콤 등 극소수에 불과하다.
 김성훈 업스테이지 대표도 다음과의 결합 효과를 강조했다. 김 대표는 “업스테이지의 AI 기술과 30여년 역사의 국민 포털이 결합하는 이번 인수가 새로운 AI 포털 시대를 여는 AI산업의 상징적 전환점이 될 것”이라고 밝혔다.
 이는 글로벌 AI 경쟁 흐름과도 맞닿아 있다. 일론 머스크의 xAI는 엑스(X·구 트위터)의 실시간 데이터를 챗봇 ‘그록’ 고도화에 활용하고, 구글은 미국 커뮤니티 ‘레딧’과 데이터 접근 계약을 맺었다. AI 모델 경쟁력이 단순 알고리즘뿐 아니라 실제 이용자들이 남긴 데이터에서 나온다는 판단 때문이다. 업스테이지가 다음을 원하는 이유도 낡은 포털 간판보다 독자적인 한국어 데이터에 더 가깝다.
 실검·댓글·커뮤니티…‘광장 되찾기’ 삼박자
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="467b4777fa0e3fe8e6ca315f33ac56279767901b9c7a1b0c2b4aef5a731e195b" data-align="center" data-asset-id="kuk20260508000295" data-editor-asset="image" data-file-name="22.png" data-file-size="160 KB" data-mime-type="image/png" data-node-id="node-e3b21777-c7f4-47cd-bc4a-7ed4a0c65a74" data-width="520" dmcf-pid="xNTZ4H1ygT" dmcf-ptype="figure">
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 다음이 4월28일 개편한 모바일 앱 하단 커뮤니티 탭을 ‘다음 커뮤니티’ 예시 이미지. AXZ 공지사항 캡쳐.
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 인수와 맞물려 다음은 서비스 변화에도 속도를 내고 있다.
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 지난 3월 2020년 여론 조작 우려로 없앴던 실시간 검색어를 ‘실시간 트렌드’라는 이름으로 6년 만에 되살렸다. 홈페이지 검색창 우측 상단에 인기 검색어 1~10위를 10분 단위로 갱신해 보여준다. 단순 검색량 집계에서 벗어나 검색 로그와 뉴스 문서를 함께 분석해 급상승 추이와 신규 언급량을 동시에 반영한다. AXZ 관계자는 “빠르게 변하는 이슈를 더 빠르고 정확하게 전달하기 위해 이 서비스를 오픈했다”고 밝혔다. 
 과거 실시간 검색어가 여론 조작 논란에 휘말렸던 만큼 운영 방식은 달라졌다. 선거일 60일 전부터 후보자 관련 키워드를 제외하고, 기사·웹문서 등 복수 데이터를 함께 분석하는 방식으로 과거 단순 검색량 나열과 차별화했다. 즉시성은 살리되, 과거 실검 논란은 줄이겠다는 취지다.
 뉴스 댓글도 다시 열었다. 다음은 2023년 도입했던 채팅형 댓글 서비스 ‘타임톡’을 종료하고 기존 목록형 댓글 구조로 돌아갔다. 일정 시간이 지나면 댓글이 사라지는 방식 대신, 이용자가 댓글을 읽고 답글을 달며 토론을 이어갈 수 있도록 했다. 댓글 품질 관리를 위해 AI가 토론 가치가 높은 댓글을 선별하는 ‘AI픽’ 기능도 도입했다.
 이어 지난달 28일에는 모바일 앱 하단 커뮤니티 탭을 ‘다음 커뮤니티’로 개편했다. 인기 게시글을 단순 나열하던 방식에서 개인화된 SNS 피드형으로 바꿨다. 핵심은 AI 기반 토픽 분석이다. AI가 커뮤니티 게시글과 답글을 실시간으로 분석해 화제 주제를 순위별로 뽑아내고, 뉴스에 댓글을 달면 커뮤니티 피드에도 함께 등록돼 뉴스와 커뮤니티를 오가는 대화가 가능하다. 오래된 단색 로고를 4색으로 복원해 브랜드 정체성 회복에도 나섰다.
 다음의 승부처는 ‘검색창’이 아니라 ‘광장’
 다음이 커뮤니티를 다시 꺼낸 이유는 분명하다. 네이버처럼 검색·쇼핑·지도·결제를 촘촘히 묶은 생태계를 단기간에 구축하기는 어렵다. 구글과 챗GPT가 지식 검색을 가져가고, 유튜브와 인스타그램이 영상·리뷰 탐색을 흡수한 상황에서 다음이 차별화할 수 있는 마지막 영역은 ‘실시간 이슈’와 ‘이용자 반응’이다.
 이번 변화는 과거의 공론장을 그대로 되살리고자 하는 것은 아니다. AI 시대에 맞는 ‘반응 데이터’의 생산이다. 이용자가 어떤 이슈에 반응하고, 어떤 글에 답글을 달고, 어떤 토픽을 따라가는지를 AI가 실시간으로 읽을 수 있다면, 검색 결과와 뉴스 브리핑, 개인화 피드의 품질도 달라질 수 있다.
 업계 관계자는 “다음이 네이버식 검색·커머스 생태계를 단기간에 따라가기는 어렵다”며 “오히려 실시간 이슈와 커뮤니티 반응을 AI로 묶어 차별화된 포털 경험을 만드는 쪽이 현실적인 선택일 수 있다”고 말했다.
 넘어야 할 산…데이터·이용자·수익 모두 과제
 다만 반격이 실효를 거두려면 풀어야 할 숙제가 적지 않다. 가장 큰 변수는 이용자 규모다. 커뮤니티를 개편해도 이용자가 돌아오지 않으면 AI가 분석할 반응 데이터도 충분히 쌓이기 어렵다. 10·20대는 이미 챗GPT·인스타그램·유튜브·틱톡에 익숙하다. 실시간 트렌드나 댓글 재개가 화제를 모으는 것과 실제 이용자 재유입으로 이어지는 것은 다른 문제다.
 데이터 품질도 과제다. 카페·티스토리에 쌓인 데이터는 AI 학습의 자산이 될 수 있지만, 오래된 글이나 스팸성 콘텐츠가 섞여 있으면 오히려 모델 품질을 떨어뜨리는 ‘데이터 오염’으로 이어질 수 있다. 개인정보 비식별화·유해 정보 필터링·저작권 검증이라는 고난도 정제 작업도 선행돼야 한다. 이용자 게시글을 AI 학습에 활용하는 것에 대한 거부감이 불거질 가능성도 변수다.
 수익 모델도 불투명하다. 생성형 AI 검색은 이용자에게 답을 바로 제공하는 만큼 링크 클릭과 광고 노출을 줄이는 구조다. AI 서비스 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 비용도 스타트업인 업스테이지에 적잖은 부담이다. 기술력을 실제 돈 버는 구조로 전환하는 것이 이번 실험의 핵심 과제다.
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 이혜민 기자 hyem@kukinews.com
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