[뉴스] 카카오, 언어모델 카나나-2 업데이트…오픈소스 추가 공개

최근 AI 기술의 발전 속도가 가속화되는 가운데, 국내 기업인 카카오가 혁신적인 언어모델 ‘카나나-2’를 공개하며 업계에 큰 반향을 일으켰습니다. 특히 이 모델은 기존 고가의 인프라 없이도 높은 성능을 유지할 수 있도록 설계되어, 중소기업과 연구자들에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 그럼, 오늘날 주목받는 카카오의 ‘언어모델 카나나-2 업데이트…오픈소스 추가 공개’의 비밀은 무엇일까요?

누구나 활용 가능한 초고성능 AI, 카카오의 카나나-2

카카오는 이번에 공개한 카나나-2가 기존의 대형 AI 모델과는 차별화된 점을 강조합니다. 특히, 최신 초고가 인프라가 아닌 엔비디아 A100 수준의 그래픽처리장치에서도 원활하게 구동될 수 있도록 최적화된 것이 핵심입니다. 이로 인해 중소기업이나 학계 연구자들도 비용 부담 없이 높은 성능의 AI를 실험하고 활용할 수 있게 되었습니다.

이 모델은 ‘MoE(전문가 혼합) 아키텍처’를 기반으로 설계됐으며, 전체 320억 개의 파라미터 가운데 상황에 따라 30억 개만 활성화하는 방식으로 연산 효율을 극대화했습니다. 즉, 거대 모델이 제공하는 지능을 유지하면서도, 실시간 추론 시 연산 속도와 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 구조입니다.

혁신적인 학습 전략으로 지능의 한계 넘기

카카오의 카나나-2는 기존 모델들을 뛰어넘는 학습 방법도 도입했습니다. ‘미드 트레이닝’이라는 단계와 ‘리플레이’ 기법을 통해, AI가 최신 정보를 빠르게 학습하면서도 기존 지식을 잃지 않도록 하였죠. 이를 통해 한국어 질의응답 및 수학 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 글로벌 경쟁 모델인 Qwen-30B 등과 비교해도 압도적인 결과를 보여주고 있습니다.

이러한 기술적 진보는 AI가 단순 대화형을 넘어, 실무 수행이 가능한 에이전트 역할까지 수행할 수 있도록 하는 기반을 마련했다고 볼 수 있습니다.

오픈소스와 미래 전략

카카오는 이번 업데이트를 통해 ▲기본(Base) 모델 ▲지시 이행(Instruct) 모델 ▲추론 특화(Thinking) 모델 ▲미드 트레이닝(Mid-training) 모델 등 4종의 모델을 오픈소스로 공개했습니다. 이는 AI 연구와 개발 생태계에 큰 기여를 하며, 누구나 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 지원합니다.

또한, 현재 수천억 파라미터 규모의 ‘카나나-2-155b’ 모델 개발도 진행 중으로, 글로벌 최상위 수준의 성능을 목표로 하고 있습니다. 이번 혁신이 AI 산업 전반에 어떤 영향을 미칠지 기대를 모으는 이유입니다.

결론: 누구나 실용적으로 사용할 수 있는 AI의 시대

카카오의 ‘언어모델 카나나-2 업데이트…오픈소스 추가 공개’는, 고가의 인프라 없이도 강력한 인공지능 기술이 실현될 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 앞으로 더 많은 중소기업과 연구자들이 이 성능을 활용하여 다양한 AI 응용 분야에서 혁신을 이뤄낼 것으로 기대됩니다.

당신도 대규모 인프라 없이 고품질 AI를 도입하고 싶다면, 이번 카카오의 카나나-2 이야기를 주목해보세요. AI의 미래가 더 가까워지고 있습니다.

효율성 혁신부터 글로벌 경쟁력까지, 카나나-2의 진화 과정

최근 국내 AI 업계에 큰 반향을 일으킨 소식, 바로 카카오의 언어모델 카나나-2 업데이트와 오픈소스 공개입니다. 카카오는 이번에 개발한 차세대 언어모델 ‘카나나-2’의 4개 모델을 오픈소스로 추가 공개하면서 AI 생태계에 새로운 돌파구를 제시하고 있는데요. 그럼, 이 모델이 어떤 혁신을 이루었고 왜 글로벌 경쟁에서 우위를 점하는지 함께 살펴보겠습니다.

1. 파라미터의 효율적 활용, 전문가 혼합(MoE) 아키텍처

카나나-2는 32억 개의 파라미터(Parameters)를 갖고 있지만, 실제 추론 시에는 그 중 3억 개만 활성화하는 ‘전문가 혼합’ 구조를 도입하여 성능과 효율성을 동시에 향상시켰습니다. 이를 통해 고가의 인프라 없이도 뛰어난 지능을 구현할 수 있어, 중소기업이나 연구자들도 비용 부담 없이 고성능 AI를 활용 가능케 했죠. 이처럼 최신 모델들이 수천억 개의 파라미터를 사용하는 것과 달리, 카카오의 전략은 최적의 연산 효율성을 확보하는 데 집중한 것이 특징입니다.

2. 데이터 학습의 발전, 미드 트레이닝과 리플레이 기법

학습 과정에서도 눈에 띄는 혁신이 이루어졌습니다. 기존의 사전 학습과 사후 학습 사이에 ‘미드 트레이닝’ 단계가 도입되었으며, 모델이 기존 지식을 잊지 않도록 ‘리플레이’ 기법이 도입되어 새로 배운 정보와 기존 지식을 균형 있게 유지할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전 덕분에 카나나-2는 한국어 구사 능력뿐 아니라 일반상식과 수학 능력에서도 뛰어난 성과를 내고 있습니다.

3. 오픈소스와 다양한 모델 공개로 생태계 활성화

카카오는 이번 업데이트를 통해 기본(Base), 지시 이행(Instruct), 추론 특화(Thinking), 미드 트레이닝(Mid-training) 모델 등 총 4종의 모델을 허깅페이스에 공개했습니다. 특히, 미드 트레이닝 탐색용 모델은 연구 목적으로 활용도가 높아, 국내외 AI 연구 개발 생태계의 성장을 촉진하는 역할을 기대할 수 있습니다.

4. 글로벌 경쟁력 확보를 위한 거대 스케일 모델 개발

현재 카카오는 155억 개 파라미터 규모의 ‘카나나-2-155b-a17b’ 모델 개발을 위한 학습을 진행 중입니다. 이 모델은 중국 지푸 AI의 ‘GLM-4.5-Air-Base’ 모델보다 적은 데이터로도 뛰어난 성능을 보여주며, 한국어 질의응답과 수학 분야에서도 우수한 성과를 기록하는 등 경쟁력을 갖추고 있습니다. 앞으로 카카오는 더 복잡한 에이전트 시나리오 대응이 가능한 고도화된 모델로 글로벌 시장에서도 인정받는 AI 개발을 지속할 예정입니다.

결론

카카오의 언어모델 카나나-2는 오픈소스 공개와 함께 효율성, 확장성, 그리고 실용성을 모두 잡은 혁신적인 모델로 자리매김하고 있습니다. 전문가 혼합 아키텍처와 첨단 학습 기법, 그리고 글로벌 시장에도 당당히 도전하는 미래 전략까지, 카나나-2는 국내 AI 생태계뿐 아니라 글로벌 경쟁력 강화에 큰 의의를 갖고 있습니다. 앞으로 어떤 성과를 만들어갈지 기대가 모아지는 이유입니다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202601200686g