카카오 카나나, 상반기엔 오픈소스에서 카톡 에이전트로 방향 틀었다

• 카카오의 2026년 상반기 AI 키워드는 카나나(Kanana)였음
  • 그냥 모델 하나 발표하고 끝낸 게 아니라, 오픈소스 공개 → API 개방 → 카카오톡 내장 → 챗GPT 챗봇 출시까지 반년 동안 꽤 촘촘하게 움직였음
  • 최종 그림은 “5,000만 카카오톡 이용자가 쓰는 에이전틱 AI 플랫폼”으로 카카오톡을 바꾸겠다는 쪽에 가까움

상반기 흐름

• 1월에는 카나나 2 오픈소스 모델 4종을 공개함

  • 공개된 모델은 30B-A3B 계열의 thinking, instruct, mid, base 버전
  • 전문가 혼합(MoE) 구조를 써서 전체 규모는 30B급이지만 실제 활성 파라미터는 3B 수준으로 줄였다는 게 포인트임
  • 카카오 설명대로라면 32.5B급 모델과 비슷한 성능을 훨씬 적은 연산으로 내는 그림임

• 2월에는 외부 개발자 접점을 열기 시작함

  • 카나나 API를 처음 외부에 공개했고, 이어서 텍스트·음성·이미지를 함께 다루는 통합 멀티모달 모델 카나나-o API 클로즈드 베타를 3개월간 진행함
  • 단순 챗봇보다 “카카오톡 안에서 보고, 듣고, 대화하는 AI” 쪽으로 가려는 움직임으로 읽힘

• 3월부터는 학계 협력도 붙였음

  • 국내 대학 AI·컴퓨팅 교수 7명으로 구성된 카나나 스칼라를 만들었고, 5월에는 첫 콜로키움까지 열었음
  • 국내 AI 모델을 밀 때 항상 따라붙는 “기술 검증”과 “신뢰도”를 학계 네트워크로 보강하려는 카드임

• 4월부터는 카카오톡 안으로 들어가기 시작함

  • 카나나 인 카카오톡이 기존 샵 검색을 순차적으로 대체하기 시작함
  • 바로 다음 날 월드 IT쇼 2026에서 일상 속 에이전틱 AI를 시연한 것도, 카나나를 연구 프로젝트가 아니라 소비자 기능으로 보여주려는 움직임임

• 5월 실적발표에서는 더 큰 판을 깔았음

  • 정신아 대표가 150B, 즉 1,500억 파라미터 규모의 카나나 2.5 공개를 예고함
  • 동시에 카카오톡 전체 이용자 5,000만 명을 AI 에이전트로 온보딩하겠다는 목표를 꺼냄

• 6월에는 카카오톡 채팅방 안에서 바로 쓰는 챗GPT 챗봇 기능을 출시함

  • 별도 앱으로 이동하지 않고 채팅방에서 부르는 방식이라, 실제 사용 빈도를 끌어올리기엔 이쪽이 훨씬 현실적임

숫자로 보는 성과

• 카카오의 2026년 1분기 실적은 꽤 세게 나왔음

  • 매출 1조 9,421억 원, 영업이익 2,114억 원
  • 전년 동기 대비 매출은 11%, 영업이익은 66% 증가
  • 역대 1분기 기준 최대 실적이라고 함

• AI 기능도 이용자 숫자로는 이미 꽤 큰 규모에 올라왔음

  • 챗GPT 포 카카오 누적 가입자는 1,100만 명을 넘김
  • 월간활성이용자수(MAU)는 전 분기 대비 약 2배로 늘었다고 밝힘
  • 카카오 입장에서는 “카카오톡 안에 AI를 넣으면 사람들이 실제로 쓴다”는 근거를 잡은 셈임

기술적으로 흥미로운 부분

• 카카오가 가장 크게 강조한 건 성능보다 효율임

  • 자체 개발한 카나나 토크나이저를 적용해 학습 비용을 최대 40% 줄였다고 함
  • 추론 속도는 최대 60% 개선됐다고 밝힘
  • 영어 처리 성능은 유지하면서 한국어 압축 효율을 높였다는 설명이라, 한국어 서비스 사업자 입장에서는 꽤 중요한 포인트임

• 카나나 2 30B-A3B 모델은 “큰 모델처럼 보이지만 작게 돌리는” 전략임

  • 실제 연산에 쓰이는 활성 파라미터는 3B 수준
  • 그래도 32.5B급 모델 성능을 따라잡고, 카나나 1.5 8B와 동등하거나 그 이상 결과를 냈다고 함
  • 32.5B 모델은 18조 토큰을 학습한 Qwen2.5-32B를 능가했고, Llama 3.1-70B보다 한국어 벤치마크(KMMLU, HAE-RAE)에서 약 10점 앞섰다는 주장도 나옴

• 카나나-o는 한국어 음성 쪽에서 GPT-4o보다 낫다는 결과를 내세움

  • 한국어 음성 인식·합성, 감정 인식에서 우수한 결과를 보였다고 함
  • 영어 음성에서는 비슷한 수준이라고 설명함
  • 한국어 대화형 AI를 카카오톡에 넣겠다는 전략과 딱 맞물리는 지점임

• 허깅페이스 다운로드 수를 보면, 시장은 역시 가벼운 모델에 더 빨리 반응함

  • 2026년 7월 9일 기준 kanana-1.5-v-3b-instruct는 누적 다운로드 34만 9천 회
  • kanana-nano-2.1b-embedding은 20만 회
  • 반면 kanana-2-30b-a3b-instruct-2601은 1만 2,900회 수준
  • 실험과 제품 적용에서는 “가볍고 바로 써먹을 수 있는 모델”이 훨씬 잘 팔린다는 얘기임

그런데 독립 앱은 쉽지 않음

• 카카오톡 바깥의 카나나 앱은 분위기가 좋지만은 않음

  • MAU가 5월 6만 9,600명에서 6월 2만 4,900명, 7월 1만 7,000명으로 줄었다고 보도됨
  • 석 달 사이 약 75.6% 감소한 셈임
  • 이 숫자만 보면 “새 AI 앱을 깔게 만드는 것”은 여전히 빡센 문제임

• 그래서 카카오가 카카오톡 내장 전략으로 가는 건 꽤 자연스러움

  • 사용자는 이미 카카오톡 안에 있고, 대화 맥락도 거기에 있음
  • AI 에이전트가 먼저 말을 걸고, 채팅방 안에서 바로 실행되는 구조라면 별도 앱보다 훨씬 자주 노출됨
  • 결국 카나나의 승부처는 모델 리더보드보다 카카오톡 UX 안에서 얼마나 자연스럽게 녹느냐일 가능성이 큼

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기술 맥락

• 카카오가 MoE 구조를 고른 이유는 큰 모델의 성능을 유지하면서도 실제 서비스 비용을 줄여야 했기 때문이에요. 카카오톡 같은 대규모 서비스에 AI를 붙이면 요청량이 워낙 커서, 매번 거대한 모델 전체를 돌리는 방식은 비용 부담이 너무 커지거든요.

• 카나나 토크나이저 이야기가 중요한 것도 같은 맥락이에요. 한국어는 영어와 문장 구조가 달라서 토큰화 효율이 서비스 비용에 꽤 직접적으로 영향을 줘요. 학습 비용 40% 절감, 추론 속도 60% 개선이라는 숫자는 단순 최적화 자랑이 아니라 카카오톡 규모에서 AI를 굴릴 수 있느냐의 문제예요.

• 독립 앱보다 카카오톡 안으로 들어가는 선택은 기술 제품 관점에서도 합리적이에요. AI 에이전트는 사용자의 맥락을 알아야 쓸모가 생기는데, 카카오톡은 이미 대화와 관계망이 쌓여 있는 레이어거든요. 새 앱을 설치시키는 것보다 기존 채팅 흐름 안에 기능을 넣는 쪽이 훨씬 마찰이 작아요.

• 허깅페이스 다운로드 수에서 경량 모델이 더 많이 쓰인 것도 개발자 입장에서는 익숙한 결론이에요. 리더보드에서 큰 모델이 멋져 보여도, 실제 프로덕션이나 개인 실험에서는 비용, 메모리, 응답 속도가 먼저 걸리거든요.