뤼튼은 네이버가 될 수 있을까?
연세대 경영혁신학회 34기 염민주
뤼튼, 모두를 위한 AI 포털
뤼튼은 OpenAI 및 구글 API를 기반으로 하는 생성형 AI이다. 자체 LLM(거대언어모델)*은 없지만 여러 생성형 AI 서비스를 기반으로 뤼튼의 기술을 적용해 Chat-GPT보다 한국어 처리에 특화된 모습을 보여준다. 즉 기존의 LLM을 파인튜닝(Fine-Tuning)한** 한국형 Chat-GPT를 제공하는 셈이다. 뤼튼은 현재 GPT-3.5, GPT-4 Turbo, GPT-4, GPT-3.5-16K, PaLM2의 다섯 개 생성형 AI를 모아주는 AI 통합 플랫폼으로 자리 잡고 있다.
뤼튼의 최종 목표는 '초개인화 AI'이다. 이에 따라 홈 화면에서는 AI가 사용자의 개인 비서처럼 직접 사용자에게 말을 건다. 뤼튼의 AI는 사용자의 전용 DJ가 되어주기도 하고, 점심 메뉴를 추천해 주며, 오늘의 운세나 명언도 띄워준다. 이렇게 AI 통합 플랫폼, 그리고 초개인화 AI를 표방하는 뤼튼은 플러그인 기능과 AI 툴을 통해 최신 데이터가 부족하다는 생성형 AI의 단점을 보완하고 ‘AI 포털’을 향해 나아가고 있다.
*LLM(거대언어모델): 문장 내 단어 사이의 관계를 파악하는 기술. 사람이 일상적으로 쓰는 자연어처리에 특화한 모델로써 단어 간 상관관계를 읽어 정확한 문장을 뽑아냄.
**파인튜닝: LLM을 쓰임세에 맞게 미세조정하는 과정
뤼튼 홈 화면
플러그인 생태계
뤼튼은 OpenAI의 Chat-GPT와 마찬가지로 채팅 형식의 생성형 AI를 운영 중이다. Chat-GPT와 다른 점은, 뤼튼은 Chat-GPT 외에도 기타 생성형 AI를 목적에 따라 선택해 질문할 수 있을 뿐만 아니라, 외부 앱으로도 접속이 가능한 ‘플러그인 기능’을 제공한다는 점이다. 예를 들어 “국내 당일치기 여행지를 추천해 줘”라는 질문을 입력하면 뤼튼 챗 플랫폼의 답변과 함께 <마이리얼트립> 사이트의 링크가 뜬다. 즉 여러 기업과 MOU를 체결해 확장앱으로 제공하고 있고, 자체 플러그인 기술로 궁극적으로는 ‘올인원 AI 플랫폼’을 추구하고 있다.
<마이리얼트립> 확장앱 플러그인 작동 방식현재 뤼튼과 MOU를 체결해 확장앱으로 찾아볼 수 있는 앱은 하나은행, 11번가, DBpia, 로앤굿, 택배, Gmail 등 일상부터 전문 분야까지 다양하다. 뤼튼은 다양한 확장앱으로 최신 데이터 업데이트 속도가 느리다는 생성형 AI의 단점을 보완하고 한국 사용자들에게 더욱 친숙하게 다가갈 방침이다.
뤼튼에 뤼튼은 어떤 서비스인지 물어봤다 / 확장앱 리스트
AI툴, 프롬프트 허브?
뤼튼의 AI툴은 사용자가 코딩 없이 다양한 주제에 특화된 생성형 AI툴을 만들 수 있는 기능이다. 학생을 위한 면접 예상 질문을 위해 지원 회사 이름과 직무, 자기소개서를 넣으면 예상 질문을 뽑아주는 툴부터 목표와 포함 키워드를 입력하면 자동으로 OKR을 생성해 주는 툴까지, 일상, 교육, 블로그, 마케팅, 업무, 논문 등 분야를 가리지 않고 편리한 툴을 제공한다.
프롬프트(Prompt)란 AI에게 전달하는 단어 혹은 문장이며 AI는 입력된 프롬프트에 따라 반응한다. Chat-GPT처럼 사용자가 처음부터 끝까지 프롬프트를 자율 작성해야 하는 경우 어떤 값을 입력해야 AI에게 최상의 답변을 끌어낼 수 있는지 고민이 될 것이다. 뤼튼은 그럴 필요 없이 전문적인 영역에서도 사용자가 툴이 요구하는 특정 정보만 입력하면 자동으로 AI를 사용해 답변을 내어준다.
요구된 단어 몇 가지를 입력하는 AI 툴 외에도 ‘프롬프트 허브’라는 페이지가 존재하지만, 마찬가지로 사용자가 처음부터 프롬프트를 만들어 내야 할 일은 없으며, 툴마다 프롬프트의 형식이 존재해 사용자는 ‘프롬프트 바로 사용’을 눌러 그대로 AI에게 질문하면 된다.
AI툴(왼)과 프롬프트 허브(오)
뤼튼, 그래서 얼마라고?
최근 뤼튼테크놀로지스는 뤼튼의 MAU(월간활성이용자) 100만 명을 돌파했으며 OpenAI의 최신 언어모델인 ‘GPT-4 Turbo’가 정식 출시되면 무료로 서비스해 성장세를 가속할 방침이라고 밝혔다. 일반 사용자에게는 비용을 받고 있지 않고, 앞으로도 받을 생각이 없다고 한다.
즉 현재로서 B2C로서의 수익 창출은 추구하고 있지 않다. 그렇다면 뤼튼의 비즈니스 모델은 어떻게 그릴 수 있을까.
뤼튼은 사업 초기 사용자에게 과금하지 않음으로써 B2B, 즉 플로그인 생태계만을 통한 수익 모델을 가져가는 것으로 보인다. 뤼튼의 확장앱으로 들어온 앱은 MAU가 점점 증가하는 뤼튼의 서비스를 이용하는 여러 사용자의 유입을 기대할 수 있으며, 뤼튼은 확장앱을 통해 다른 프롬프트식의 생성형 AI와 차별화된 고객 경험을 제공할 수 있다. 한국에 특화된 앱과 계약을 체결해 진정한 '한국형 Chat-GPT'로 자리 잡을 계획으로 보인다.
뤼튼이 “모두를 위한 AI 포털”을 지향하는 만큼 사용자를 유입시키기 위해 이러한 전략을 펼친다고 생각해 볼 수 있다. 우리가 흔히 생각하는 포털인 네이버 역시 단순 검색으로는 소비자에게 과금하지 않는다. 네이버가 B2C로 수익을 창출하는 방식은 검색의 유로화가 아니라 부가 서비스의 유로화다. 그리고 이러한 부가 서비스는 ‘플랫폼’이라고 할 수 있다. 그렇다면 뤼튼은 왜 과금하기 쉬운 현재의 ‘플랫폼’ 상태에서 B2C 수익을 가져가지 않고 ‘포털’로서의 비전을 내세우는 걸까?
포털에서 플랫폼, 플랫폼에서 포털
뤼튼이 목표로 하는 ‘포털’의 성격을 생각해 보자. 네이버의 가장 중요한 기능은 ‘검색’이다. 하지만 우리는 네이버의 검색 기능만을 사용하지는 않는다. B2C든 B2B든 네이버는 검색 기능 외에도 네이버 쇼핑, 부동산, 지도, 웹툰 등 다양한 서비스를 통해 수익을 창출한다. 즉 네이버는 포털에서 시작해 플랫폼으로 도약하고자 하는 것이다. 하지만 뤼튼은 이와 반대되는 행보를 보인다. 뤼튼은 플랫폼에서 시작해 포털이 되고자 한다.
그렇다면 뤼튼은 왜 포털에서 플랫폼으로 성장하지 않고 플랫폼에서 포털이 되고자 하는 걸까? 그 이유는 ‘사용자 데이터’에 있다. 포털, 그리고 생성형 AI 기업의 가장 중요한 자산은 데이터다. 데이터가 없으면 모델을 학습할 수 없고, 서비스 이용자의 특성에 대한 파악도 불가능하다. 즉 포털에게는 이용자 수가 곧 경쟁력이며, 생성형 AI 기업도 마찬가지로 사용자 데이터로 만들어 낼 수 있는 기술적 가치가 크다. 뤼튼이 여러 개의 모델을 연동해 AI 플랫폼 형태를 띠고 있는 이유도 소프트웨어 자체보다 대량의 데이터가 중요하다고 생각하기 때문이다. 다만 뤼튼은 스타트업인 반면 네이버는 이미 한국의 대표적 포털로서 자리 잡았기 때문에 사용자 데이터 확보에 큰 어려움이 없다. 그렇기에 사용자와 그에 따른 데이터를 모을 수 있는 포털로서 위치를 먼저 잡은 후, 다른 분야의 사업으로 확장해 플랫폼이 되는 사업 확장 과정을 거친 것이다.
따라서 뤼튼은 이용자 확보를 위해 다른 생성형 AI 기업이 제공하는 가치와는 차별화된 사용자 경험을 제공해야 하는데, 진입장벽이 높은 포털로 시작하기에는 무리가 있으며 단순한 채팅 기능은 Chat-GPT와 같은 인지도 높은 LLM과 경쟁해야 하니 포지션을 ‘포털을 지향하는 플랫폼’으로 설정한 것이다. 이에 더해 ‘초개인화 AI’를 표방하며 뤼튼이 사용자의 개인 맞춤형 비서가 된다는 ‘개인화’의 가치도 셀링 포인트로 잡고 있다. 이렇게 하면 Chat-GPT 형식의 일반 프롬프트를 경험하던 소비자들은 뤼튼의 개인 맞춤형 서비스와 산업 전문성을 특별한 고객 경험으로 인식하게 된다. Chat-GPT만을 사용하기보다 AI 채팅 기능을 통해 외부 앱과도 연결하고 싶고, 다른 사용자와도 소통하고 싶은 소비자를 타깃 할 수 있다.
슈퍼앱으로 성장할 뤼튼
“넥스트 포털”을 지향하는 측면에서 뤼튼의 핵심 가치는 연동성과 데이터다. 뤼튼의 [플러그인 -> 플랫폼]은 다른 생성형 AI 기업에게 없는 연동성을 제공한다. 뤼튼에서 시작해 마이리얼트립에서 비행기표를 예매할 수도 있고, 11번가에서 옷을 살 수도 있다. 네이버의 댓글과 블로그 기능처럼 다른 사용자는 어떻게 뤼튼을 사용하고 있는지 살펴볼 수도 있으며, 내가 만든 AI툴이나 AI봇을 공유할 수도 있다. 사용자와 사용자, 사용자와 뤼튼, 사용자와 외부 기업이 플러그인 기능을 통해 연결되며 소비자에게 ‘연동성’의 가치를 제공하는 것이다.
이렇게 사용자 데이터를 확보한 뤼튼은 곧 슈퍼앱으로 성장할 수 있다. 슈퍼앱이란 앱, 플랫폼, 생태계가 하나의 애플리케이션에 결합한 형태이다. 카카오톡, 배달의민족, 당근이 그 예시다. 포털에 플랫폼 요소가 추가된 네이버 페이나 네이버 쇼핑도 그에 해당한다. 즉, 하나의 앱에서 한 가지 분야에 한정된 일만 수행할 수 있는 것이 아니라 동일한 곳에서 쇼핑도 하고, 웹툰도 보고, 검색도 하고, 배달도 시키는 생태계를 말한다. 비즈니스적 측면에서 플랫폼의 '개방성'이라는 가치는 여러 분야의 소비자들을 제한 없이 유인할 수 있는 매력적인 모델이다.
뤼튼은 슈퍼앱 형태의 포털을 지향하는 행보를 보여주고 있다. ‘데일리 키워드 리포트’ 서비스에서는 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 이와 관련된 뉴스를 띄워준다. 뤼튼의 모바일 버전 애플리케이션은 네이버의 시작 화면과 굉장히 유사하며, 스크롤을 내리면 추천 기사도 볼 수 있다. 물론 이 모든 것이 AI 기반으로 이루어지는 것이 뤼튼의 독특한 포지셔닝이자 경쟁력이다.
뤼튼은 네이버가 될 수 있을까?
슈퍼앱은 부가가치 창출에 유리한, 기업에게 매력적인 비즈니스 모델이다. 그렇다면 과연 뤼튼만이 슈퍼앱을 지향하고 있는가? 이미 강력한 슈퍼앱 중 하나인 네이버는 2022년 9월부터 ‘오로라 프로젝트’를 통해 AI로 검색 환경을 개선해 왔다. 향후 네이버가 ‘서치GPT’를 통해 국내 최대 한글 데이터베이스를 보유하고 있는 ‘하이퍼클로바’를 검색 서비스에 적용한다면 뤼튼이 표방하는 강력한 AI 포털로 거듭나는 것이다. 네이버의 ‘서치GPT’는 베타 서비스 결과에 따라 순차적으로 검색 서비스에 적용할 계획이며, 마이크로소프트(MS)의 검색 엔진 ‘빙(Bing)’ 또한 챗 GPT를 적용했다.
뤼튼의 AI에게 대화하는 형식의 포털을 만들겠다는 비전, 이로써 넥스트 포털이 되겠다는 비전은 뤼튼 혼자만의 독특한 성공 전략은 아니다. 전문가들은 이미 검색 포털이 챗봇과 같은 대화 형태로 변화할 것으로 예상한다. 뤼튼은 자체적인 LLM이 있는 것이 아니라 기존의 생성형 AI를 파인튜닝 하는 방식으로 운영된다. 즉, 기존의 생성형 AI는 독점적인 기술이 아니기 때문에 뤼튼이 아닌 다른 기업도 얼마든지 적용을 검토할 수 있으며 이미 Chat-GPT는 이와 연동된 서비스가 무수히 많다. 만일 이러한 LLM이 빠르게 대중화되고 뤼튼의 파인튜닝 기술이 독점적 지위를 잃는다면, 그리고 사용자 데이터가 방대한 네이버가 “차세대 AI 포털”을 표방하고 나선다면 뤼튼의 독특한 포지셔닝 지위를 잃게 된다.
뤼튼이 현재 제공하고 있는 플러그인 기능 또한 이미 Chat-GPT에서 실행 중이다. Chat-GPT 또한 플러그인 기능으로 음식 배달이 가능하다. 이렇게 OpenAI의 Chat-GPT를 선두로 하는 생성형 AI는 그 자체로 진화한다기보다 플러그인 기능으로서 다양한 서비스와 통합되면서 진화할 가능성이 높다. 이는 생성형 AI의 대중화를 가속할 것이며 사용자는 거대 기업의 슈퍼앱이 아니더라도 곧 어디에서나 챗봇의 도움이나 AI의 도움을 받으며 검색하고, 논문을 읽고, 은행 업무를 보고, 소비할 것이다.
이러한 생성형 AI의 대중화와 플러그인 기능, 그리고 대형 포털사이트의 데이터 자산과 이를 바탕으로 한 자체 AI기술은 뤼튼의 비전을 다소 평범하게 만든다. 뤼튼의 확장앱 기능 또한 지금 확장앱으로 플러그인 되어있는 기업 다수가 생성형 AI 기술을 접목하게 된다면 가치를 잃기 쉽다. 즉 지금의 B2B 수익 모델로, MOU를 늘리는 방식으로는 생존이 어려울 것이다. 그렇다면 어제의 혁신이 오늘의 일상인 가변적인 AI 기업 생태계에서 뤼튼이 지킬 수 있는 가치는 무엇인가?
'모두를 위한' AI 포털, '나를 위한' AI 비서
그럼에도 불구하고 뤼튼이 제시하는 독특한 비전이 한 가지 남아있다. 뤼튼이 사용자에게 제공할 수 있는 특별한 경험은 ‘나를 위한 AI 비서’다. 뤼튼은 ‘초개인화 AI’를 목표로 하며, 광범위한 대화를 목표로 하는 것보다는 산업 전문성을 내세운다. 교육, 비즈니스, 마케팅과 관련한 고도화된 툴을 제공하고, 이는 실제로 Chat-GPT에서 사용자가 동일하게 도출이 가능한 가치라고 하더라도 뤼튼의 AI툴과 프롬프트 허브가 색다른 편리함을 제공한다.
뤼튼 앱에 접속하면 AI가 나에게 아침 인사를 건네며 날씨를 알려준다. 맞춤 뉴스를 제공하고 AI 단어장을 만들어 주는 등 모두에게 동일한 포털 사이트 화면이 아니라 ‘나를 위한’ 개인화된 공간을 마주할 수 있다. 뤼튼이 표방해야 하는 건 ‘모두를 위한’ AI 포털을 넘어 ‘나를 위한’ AI 비서로, 기존의 포털사이트에서는 경험할 수 없던 검색 경험을 제공하는 것이다.
사용자는 맞춤형 검색 기능과 더불어, AI툴을 통해 원하는 목적에 정확하게 맞는 서비스를 이용할 수 있다. '개인화'된 서비스를 제공하는 것에 그치지 않고, '편리성'까지 경험할 수 있다. 예를 들어, 네이버를 사용한다면 ‘00 기업 예상 면접 질문’을 검색하고 AI가 검색어의 유사어와 동의어까지 포함하는 기능, ‘동일출처 검색결과 묶음 기술***’을 통해 검색어에 더 잘 맞는 결과를 도출해 준다. 반면 뤼튼에서는 사용자 목적에 더욱 적합한 툴을 제공한다. 지원 회사 이름, 직무 및 직군, 자기소개서를 입력하면 자기소개서와 이력을 토대로 실제로 면접 예상 질문을 뽑아준다.
이렇게 뤼튼은 ‘개인화’에 초점을 맞춘 인터페이스, ‘편리한’ 맞춤형 AI툴을 제공함으로써 특별한 가치를 제공할 수 있다. 네이버가 ‘검색을 더 잘하기 위해’ AI를 사용한다면, 뤼튼은 ‘포털에서 검색할 필요 없게’ AI를 사용한다. 즉 ‘검색의 결과를 사용자가 크롤링을 통해 정리해야 하는 것이 아닌, AI가 직접 정리해 도출하는 기능을 고도화한 것이다. 뤼튼의 프롬프트 형식을 넘어선 AI툴은 생성형 AI를 유저에게 가장 친숙한 방향으로 제시하는, ‘모두를 위한 AI’에 걸맞은 유의미한 자산이다.
이와 더불어 당연히 지금보다 많은 기업과 MOU를 체결해 최신 데이터를 확보하고 기타 포털이 제공하는 정보에 뒤떨어지지 않게끔 따라잡아야 한다. AI툴이나 프롬프트 허브도 지금의 100만 MAU를 기반으로 한 데이터를 통해 분야를 늘리고 사용자의 더욱 다양한 니즈에 소구 할 수 있는 툴을 지속해서 개발해야 한다. 이렇게 먼저 ‘AI 플랫폼’으로 충분한 성장을 이뤄낸다면, 뤼튼은 ‘넥스트 포털’로 성장할 수 있는 발판을 마련할 수 있다. ‘넥스트 포털’로 성장하며 슈퍼앱으로서의 도약도 함께 이루어 낼 수 있는 가능성이 존재한다.
***일반백과와 어린이백과 등 서로 다른 출처에서 사용자의 연령에 맞는 결과를 뽑아주는 기술
마치며
세계 생성형 AI 시장 규모는 지난해 101억 달러(약 13조 원)에서 2030년 1,093억 달러(142조 원)로, 연간 34.6%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상된다. 이렇게 성장하는 생성형 AI 시장의 트렌드 속에서 뤼튼은 기존의 포털도 가지고 있지 못한, 기존의 슈퍼앱도 제공해 주지 못했던 사용자 경험에 대한 끊임없는 고민을 해야 할 것이다. 사용자가 ‘AI가 접목된 네이버’보다 ‘AI 포털 뤼튼’을 더 선호하게 될 이유를 뤼튼의 핵심 가치인 ‘개인화’와 “편리성”으로 확실하게 전달해야 한다. 뤼튼이 곧 새로운 ‘초개인화 AI’의 시대의 중개인이 될 것을 기대한다.
연세대 언더우드학부 경제학과 염민주
minjooyoum@yonsei.ac.kr
참고자료
이진호, “[그게 뭔가요] 생성AI의 우물…‘LLM’,” Byline Network, 2023.08.22
전동희, “생성 AI의 끝은 ‘초개인화 모델’…인간과 AI의 중개자 될 것,” AI타임즈, 2023.02.11
홍국기, “뤼튼 “월간 활성 이용자 100만 돌파…GPT-4 무료 서비스”,” 연합뉴스, 2023.11.08
배한님, “네이버가 만드는 ‘서치 GPT’, 챗GPT와 차이점 뭘까,” 머니투데이, 2023.02.06
임대준, “음식 배달도 AI 챗봇으로…우버 등 美 배달앱에 챗봇 통합,” AI타임즈, 2023.08.02
Grand View Research 보고서 (홍은주, “ChatGPT를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)의 미래 – 1편,” SAMSUNG SDS, 2023.08.18)
뤼튼 홈페이지 (https://wrtn.io/)
