국산 모델이 매일 수천만 건의 검색을 처리하고 있어

김성훈 업스테이지 대표가 8월 17일 이렇게 말했어. "이제 다음 검색에서 제공되는 AI 요약은 100% 솔라 대형언어모델(LLM)로 생성된다."

문장은 짧은데 담긴 게 많아. 국산 파운데이션 모델이 시범 서비스나 시연이 아니라, 매일 수천만 건이 오가는 상용 검색 서비스에서 전량을 처리하고 있다는 뜻이거든. 그동안 국내 AI 발표는 대부분 "출시했다", "벤치마크에서 앞섰다" 수준에 머물렀어. 이번은 다른 종류의 문장이야.

숫자를 보면 더 분명해져. 7월 15일 기준으로 솔라는 다음 전체 검색의 **약 20%**를 처리하고 있어. 검색어 다섯 개 중 하나에는 AI가 만든 요약이 붙는다는 뜻이야. 그리고 이 20%에 도달하는 데 걸린 시간이 약 7개월이야. 네이버가 'AI 브리핑'으로 같은 지점을 찍는 데 8~9개월이 걸렸으니, 다음이 조금 더 빨랐어.

이 조합이 어떻게 만들어졌나

업스테이지는 2020년에 설립된 한국 AI 스타트업이야. 김성훈 대표는 홍콩과기대 교수를 지냈고, 네이버 클로바 AI 헤드를 거쳐 창업했어. 회사의 대표 제품이 자체 개발 언어모델 '솔라'와 문서 처리 엔진이야. 솔라는 처음부터 "작지만 실무에서 쓸 만한 모델"이라는 포지션을 잡았어. 초거대 모델로 프론티어 랩과 정면 승부하는 대신, 한국어와 특정 작업에서 비용 대비 성능을 노리는 전략이지. 최근에는 솔라 프로 4로 호메로스의 『오디세이아』 전문을 무료 번역해 공개하기도 했어. 모델 성능을 벤치마크 대신 실제 결과물로 보여주는 방식이야.

다음은 한때 네이버와 국내 포털을 양분했던 서비스야. 지금은 검색 점유율이 크게 밀렸지만, 여전히 뉴스와 카페 같은 자산과 상당한 트래픽을 갖고 있어. AI타임스 보도에 따르면 업스테이지가 다음 운영사를 인수한 뒤, 솔라를 처음 본격 적용한 사례가 이번 AI 요약이야.

이 결합이 흥미로운 이유는 모델 회사가 서비스를 직접 갖게 됐다는 점이야. 보통 모델 회사는 API를 팔고, 서비스 회사가 그걸 붙여. 그러면 모델 회사는 실사용 데이터를 못 보고, 서비스 회사는 모델을 마음대로 못 고쳐. 업스테이지는 양쪽을 다 갖게 되면서 그 단절이 사라졌어. 어떤 검색어에서 요약이 실패하는지 바로 보고, 그걸 다음 학습에 반영할 수 있어.

타임라인을 정리하면 이래. 2025년 12월에 다음 AI 요약이 처음 나왔고, 2026년 7월 1일에 솔라 기반 베타가 공개됐어. 이슈·금융·엔터·건강·사전·일상 6개 영역에 우선 적용됐지. 그리고 8월에 100% 적용이 확인됐어.

숫자로 보면

항목 내용
적용 모델 솔라(솔라-31B)
다음 AI 요약 처리 비중 100%
전체 검색 대비 약 20% (7월 15일 기준)
20% 도달 기간 약 7개월
네이버 AI 브리핑 비교 8~9개월
최초 출시 2025년 12월
솔라 기반 전환 2026년 7월
AI 모드 출시 예정 2026년 연내

20%라는 숫자를 어떻게 읽어야 할까. 이건 "AI 요약이 붙을 만한 검색어"의 비율이기도 해. 단순 길찾기나 사이트 이동 목적의 검색에는 요약이 필요 없거든. 정보를 찾는 성격의 검색에 한정하면 커버리지는 훨씬 높다는 뜻이야.

같은 기간 업스테이지는 모델 자체도 크게 올렸어. 8월에 공개한 솔라 프로 4는 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스에서 42점을 받았어. 직전 버전인 솔라 프로 3의 14점에서 크게 뛴 수치야. 컨텍스트 윈도우는 52만4천 토큰이고, 한국어·영어·일본어와 도구 호출, 구조화 출력을 지원해.

가격도 공격적이야. 100만 토큰당 입력 0.30달러, 출력 1.20달러인데, 9월 10일까지 90% 할인가(0.03달러/0.12달러)를 적용하고 있어. 그리고 국산 모델로는 처음으로 오픈라우터에 정식 등재됐어. 김 대표에 따르면 등재 3일 만에 누적 소비 토큰이 1,000억 개를 넘었어.

이 가격이 어느 정도인지 감을 잡으려면 비교가 필요해. 프론티어 랩의 주력 모델들은 보통 100만 토큰당 입력 몇 달러 수준이야. 솔라 프로 4의 정가 0.30달러도 이미 한참 아래고, 할인가 0.03달러는 거의 무료에 가까운 수준이야. 성능이 프론티어 모델보다 낮은 대신 가격에서 한두 자릿수 차이를 만들겠다는 전략이 분명해. 검색 요약처럼 호출량이 압도적으로 많고 작업 난이도는 중간인 워크로드에서는 이 조합이 실제로 유리해.

업스테이지가 솔라 프로 4로 다른 걸 하나 더 했어. 오픈라우터 등재 자체야. 지금까지 국내 모델은 국내 클라우드나 자체 콘솔에서만 쓸 수 있는 경우가 많았어. 개발자가 모델을 비교할 때 후보에 아예 안 올라간다는 뜻이지. 오픈라우터에 올라가면 다른 모델과 같은 코드로 호출해 비교할 수 있어. 3일 만에 1,000억 토큰이라는 숫자도 그 진입 장벽이 사라지자마자 나온 결과야.

검색에 AI 요약을 붙인다는 게 실제로 어떤 작업인지

'AI 요약'이라는 말이 쉬워 보이지만, 검색에 붙이는 건 챗봇을 만드는 것과 완전히 다른 문제야. 세 가지 제약이 동시에 걸려.

첫째는 속도야. 검색 결과는 1초 안에 떠야 해. 사용자가 검색 버튼을 누르고 2초를 기다리면 이탈률이 눈에 띄게 올라가. 그런데 LLM은 문장을 한 토큰씩 만들어내는 구조라 본질적으로 느려. 그래서 작은 모델을 쓰거나, 요약 길이를 짧게 제한하거나, 미리 만들어 두는 캐싱 전략이 필요해. 솔라-31B라는 크기 선택도 이 제약에서 나온 거야. 수천억 파라미터 모델을 검색 전면에 붙이면 원가와 지연을 감당할 수 없어.

둘째는 비용이야. 검색은 건당 수익이 극도로 낮은 사업이야. 광고 클릭이 붙는 소수의 검색이 나머지 전부를 먹여 살리는 구조지. 여기에 LLM 호출 비용이 붙으면 단가 계산이 완전히 달라져. 전체 검색의 20%에 요약을 붙였다는 건, 나머지 80%에는 안 붙였다는 뜻이기도 해. 붙일 가치가 있는 검색을 골라내는 판단이 그 자체로 기술이야.

셋째는 정확도야. 챗봇이 틀리면 대화 상대가 지적할 수 있지만, 검색 요약이 틀리면 그대로 정보로 소비돼. 구글 AI 오버뷰가 초기에 겪은 논란이 정확히 이 지점이었어. 그래서 검색 요약은 자유롭게 생성하는 게 아니라, 검색된 문서에서 근거를 뽑아 그 범위 안에서만 쓰게 제약을 거는 방식으로 만들어. 다음 AI 요약도 "핵심 요약과 근거를 같이 제공한다"고 밝혔어.

이 세 제약을 놓고 보면 왜 국내 포털이 자국 모델을 쓰려 하는지도 이해가 돼. 속도와 비용을 잡으려면 모델을 직접 튜닝하고 인프라를 가까이 둬야 하는데, 해외 API를 쓰면 둘 다 통제 밖이야.

각자가 챙기는 것

업스테이지가 챙기는 건 실사용 증거야. 국내 AI 회사들이 가장 아쉬웠던 게 이거였어. 모델은 나오는데 대규모로 쓰이는 곳이 없으니, 성능을 벤치마크로만 증명해야 했어. 다음이라는 창구가 생기면서 "매일 수천만 건을 처리하는 모델"이라는 서사가 만들어졌어. 이건 해외 영업과 투자 유치에서 벤치마크 점수보다 훨씬 강한 카드야.

다음이 챙기는 건 차별화 지점이야. 검색 점유율 경쟁에서 다음은 오래 밀려 왔어. AI 요약처럼 새로 생기는 인터페이스는 기존 점유율과 무관하게 다시 시작하는 판이야. 여기서 네이버보다 빠르게 커버리지를 올린 건 의미가 있어.

국내 AI 생태계가 챙기는 건 선례야. "국산 모델은 실무에 못 쓴다"는 인식이 오래 있었어. 대국민 서비스에서 100% 국산 모델로 돌아간다는 사실 자체가 그 인식을 흔들어. 공공 부문 도입 논의에서도 인용될 사례야.

사용자가 챙기는 건 애매해. 요약의 품질이 좋아졌는지는 사용자가 판단할 문제고, 어떤 모델이 뒤에 있는지는 원래 관심사가 아니야. 다만 AI 요약이 붙으면 원문 사이트로 가는 클릭이 줄어드는 문제는 여기서도 똑같이 발생해. 이건 국산이든 아니든 같은 구조야.

정부와 공공 부문이 챙기는 건 정책 근거야. 소버린 AI, 즉 자국 모델과 자국 인프라로 AI를 돌리자는 논의가 몇 년째 이어져 왔는데 실증 사례가 부족했어. 업스테이지·다음·퓨리오사AI가 함께 국산 풀스택 소버린 AI를 상용화했다는 발표가 7월에 나왔고, 이번 100% 적용은 그 연장선이야. 모델과 서비스, 그리고 반도체까지 국내에서 조달한 구성이 실제로 돌아간다는 게 확인된 셈이야.

검색에 AI를 얹은 다른 사례들

구글 AI 오버뷰가 가장 큰 사례야. 검색 결과 상단에 AI 요약을 붙였는데, 초기에는 잘못된 정보로 큰 논란을 겪었어. 그럼에도 계속 확대했고, 지금은 AI 모드까지 붙여 복잡한 질문과 후속 질문을 처리해. 그리고 이 전략이 실제로 효과를 보고 있어. 지난 7월 국내에서 구글 앱 월간 이용자가 처음으로 네이버를 추월했는데, 제미나이 사용 증가가 주요 요인으로 꼽혔어.

네이버 AI 브리핑은 국내 선례야. 다음보다 먼저 시작했고, 20% 도달까지 8~9개월이 걸렸어. 네이버는 자체 모델 하이퍼클로바X를 쓰고 있어서, 이번 다음 사례와 함께 "국내 포털 두 곳이 각자 자국 모델로 AI 검색을 돌리는" 구도가 만들어졌어. 이건 세계적으로도 흔치 않은 구성이야. 대부분의 나라에서 검색은 구글이 하고, AI 요약도 구글 모델이 만들거든.

빙과 코파일럿은 반대 방향의 교훈이야. 마이크로소프트는 챗GPT를 검색에 붙이면 점유율이 크게 움직일 거라고 봤지만, 실제 변화는 기대에 못 미쳤어. 검색 습관은 생각보다 잘 안 바뀌고, AI 기능만으로 사람을 옮기기는 어렵다는 걸 보여줬어. 검색은 기본값의 싸움이라, 브라우저와 운영체제에 붙어 있는 쪽이 유리하다는 구조적 요인도 컸어.

이 사례들을 종합하면 AI 요약은 신규 사용자를 데려오는 무기라기보다, 기존 사용자를 붙잡아 두는 방어책에 가까워. 다음이 커버리지를 빨리 올린 건 잘한 일이지만, 그게 검색 점유율 반등으로 이어질지는 다른 문제야.

경쟁 구도

네이버는 가장 직접적인 경쟁자야. AI 브리핑을 계속 확대하고 있고, 자체 모델과 자체 데이터라는 조합에서는 여전히 국내 최강이야. 다만 구글에 MAU를 추월당한 상황이라 압박이 커졌어.

구글은 국내에서 실제로 점유율을 가져가고 있는 쪽이야. 제미나이의 7월 국내 MAU가 947만 명으로 챗GPT에 이어 2위를 기록했어. AI 오버뷰와 AI 모드가 검색에 계속 붙는 이상 이 흐름은 이어질 가능성이 커.

해외 대형 모델을 쓰는 국내 서비스들과의 비교도 쟁점이야. 성능만 보면 GPT나 클로드를 붙이는 게 유리할 수 있어. 업스테이지가 내세우는 논리는 비용과 지연, 그리고 데이터가 국내에 남는다는 점이야. 솔라 프로 4의 공격적인 가격 정책도 이 논리를 뒷받침하려는 거고.

국내 다른 파운데이션 모델 진영도 자극을 받을 거야. LG와 SK, 네이버, 그리고 여러 스타트업이 각자 모델을 내놨지만 대규모 실사용처를 확보한 곳은 드물었어. 이번 사례가 "서비스를 직접 갖거나 대형 서비스에 붙어야 한다"는 방향을 분명히 했어. 모델만 잘 만들어서는 쓰이지 않고, 쓰이지 않으면 개선할 데이터도 안 모인다는 순환이 있어. 업스테이지는 그 순환의 입구를 확보한 거야.

그래서 뭐가 달라지는데

개발자에게는 선택지가 하나 늘었어. 솔라 프로 4가 오픈라우터에 올라가 있어서 다른 모델과 같은 방식으로 호출해 비교할 수 있어. 한국어 작업이 많고 비용에 민감한 파이프라인이라면 벤치마크를 직접 돌려 볼 만해. 9월 10일까지 할인가가 적용되니 테스트 비용도 낮아. 컨텍스트가 52만 토큰이라 긴 문서 처리에도 후보로 올려 볼 만하고.

국내 기업 IT 담당자에게는 도입 논거가 생겼어. "국산 모델로 대규모 서비스가 돌아간 사례가 있느냐"는 질문에 이제 답할 수 있어. 특히 데이터 국외 반출이 부담인 영역에서는 실질적인 참고 사례야.

콘텐츠 제작자에게는 주의할 지점이야. 다음 검색의 20%에 AI 요약이 붙는다는 건, 그만큼 원문으로 넘어오는 클릭이 줄어들 수 있다는 뜻이야. 구글 AI 오버뷰 도입 후 언론사 트래픽이 줄었다는 보고가 이어져 왔고, 국내에서도 같은 흐름이 나타날 가능성이 높아. 요약에 인용되는 것 자체를 목표로 글을 구조화하는 방향(제목·소제목·명확한 사실 문장)을 검토해 볼 시점이야.

투자자에게는 지켜볼 지표가 명확해졌어. 20%라는 커버리지가 얼마나 더 올라가는지, 연내 나온다는 AI 모드가 실제로 체류 시간을 늘리는지, 그리고 솔라 프로 4의 오픈라우터 사용량이 초기 이벤트로 끝나는지 아니면 유지되는지야. 세 번째가 특히 중요해. 할인이 끝나는 9월 10일 이후에도 사용량이 유지되면 가격이 아니라 성능으로 선택받았다는 뜻이거든.

일반 사용자에게는 실질적 변화가 이미 와 있어. 다음에서 검색할 때 위에 뜨는 요약이 국산 모델이 만든 거라는 것 정도. 요약이 틀릴 수 있다는 점은 어느 모델이든 똑같으니, 중요한 정보는 원문을 확인하는 습관이 여전히 필요해.

🥄 남은 궁금증 세 가지

— 100%라는 게 정확히 무슨 뜻이야? 다음 검색에 붙는 AI 요약 기능이 전부 솔라로 생성된다는 뜻이야. 다음 검색 전체가 AI로 처리된다는 뜻은 아니야. AI 요약이 붙는 검색이 전체의 약 20%고, 그 20% 안에서 100%가 솔라라는 구조야.

— 국산 모델이라 성능이 떨어지진 않아? 솔라 프로 4가 아티피셜 애널리시스 지수에서 42점을 받았는데, 프론티어 모델들보다는 아래야. 다만 검색 요약은 초거대 모델의 추론 능력보다 정확한 발췌와 속도, 그리고 비용이 중요한 작업이야. 용도에 맞는 모델을 골랐다고 보는 게 맞아.

— 다음 점유율이 올라갈까? 단정하긴 일러. AI 요약 커버리지를 빨리 올린 건 맞지만, 검색 점유율은 습관과 브랜드가 크게 작용하는 영역이야. 빙이 챗GPT를 붙이고도 크게 못 움직인 전례가 있어. 연내 나온다는 AI 모드의 반응을 봐야 판단할 수 있어. 다만 국내 검색 시장 자체가 구글의 약진으로 흔들리는 국면이라, 판이 굳어 있던 예전보다는 변화 여지가 있어.

참고 자료

수치와 기준은 발표 시점 기준이라 바뀔 수 있어.