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title: "카카오 카나나, 상반기엔 오픈소스에서 카톡 에이전트로 방향 틀었다"
published: 2026-07-10T22:05:03.171Z
canonical: https://jeff.news/article/4938
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# 카카오 카나나, 상반기엔 오픈소스에서 카톡 에이전트로 방향 틀었다

카카오의 2026년 상반기 AI 전략은 자체 모델 카나나를 공개하고, API와 멀티모달 모델을 열고, 결국 카카오톡 안으로 밀어 넣는 흐름이었다. 핵심은 5,000만 카카오톡 이용자를 AI 에이전트 플랫폼으로 온보딩하겠다는 목표와, 한국어에 최적화된 모델 효율을 숫자로 증명하려는 시도다.

- 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

> [!IMPORTANT]
> 카카오가 노리는 건 독립 AI 앱의 성공보다 카카오톡의 AI화에 가까움. 5,000만 이용자 접점은 한국 시장에서 다른 AI 서비스가 쉽게 따라오기 힘든 배포 채널임.

## 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.

## 핵심 포인트

- 카카오는 1월 카나나 2 오픈소스 모델 4종을 공개하고, 2월 API와 멀티모달 모델 카나나-o 베타를 열었다.
- 카나나 토크나이저로 학습 비용 최대 40% 절감, 추론 속도 최대 60% 개선을 내세웠다.
- 카카오톡 안의 챗GPT 포 카카오는 누적 가입자 1,100만 명을 넘겼고, 카카오는 5,000만 이용자 온보딩을 목표로 잡았다.
- 독립 카나나 앱 MAU는 5월 6만 9,600명에서 7월 1만 7,000명으로 줄어, 별도 앱보다 카카오톡 내장 전략이 더 현실적으로 보인다.

## 인사이트

카카오의 AI 전략은 모델 성능 경쟁만이 아니라 유통 채널 싸움에 가깝다. 한국어 모델 효율을 높이는 동시에 카카오톡이라는 압도적인 접점을 잡고 가겠다는 계산이 뚜렷하다.