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[IT뉴스]애딥, 생성형 추천의 '다음 단계' 제시…GPR로 텐센트 넘어선 증강 AI 인프라 선점

온카뱅크관리자

2026-02-06 09:17:33

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="FvtlVcSrrP">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="246ee217189a2f29ba537f69499d7ff5447cbdf98349557f48df9b59c5035ed6" dmcf-pid="3TFSfkvmE6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="애딥의 GPR 구성도." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/06/etimesi/20260206091451765gwaq.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="tiiVm0fzsQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/06/etimesi/20260206091451765gwaq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            애딥의 GPR 구성도.
           </figcaption>
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          <p contents-hash="72d0f1b15af8a4700346f01c97023f33fefc314a81a9041f92bffd7c24fcc4cf" dmcf-pid="0y3v4ETsm8" dmcf-ptype="general">증강 AI 기술 기업 애딥은 생성형 추천 기술 한계를 넘어 콘텐츠 생성과 운영까지 아우르는 차세대 인공지능 인프라 전략을 공개했다고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="5b4f945c8e2bb556bd2229690072f1cc12c8ede207304e9da73f08b9d0701c21" dmcf-pid="pW0T8DyOO4" dmcf-ptype="general">애딥은 자사 핵심 기술인 'GPR(Generative Pre-trained Recommender)'을 통해 기존 추천 모델 중심 AI 패러다임을 '생성·제어·운영'이 결합한 증강 AI로 확장하겠다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="11ed6b86739de92a3075463bc64591a5e8f1bb051fc51cc146ba432cf02810a2" dmcf-pid="UYpy6wWIwf" dmcf-ptype="general">글로벌 AI 업계가 초개인화와 AI 에이전트 중심으로 빠르게 재편되는 가운데, 애딥은 추천 정확도나 광고 효율 최적화에 머무르지 않고 사용자의 상태를 이해하는 '마인드셋(Mindset) 기반 생성 AI'를 전면에 내세웠다. 이는 단순히 무엇을 노출할지 결정하는 수준을 넘어, 어떤 콘텐츠를 만들고 어떤 맥락으로 운영할지까지 AI가 함께 설계하는 접근이다.</p>
          <p contents-hash="a1230d22b4ae2772630ea239aca5a0674cb54f640dc09a6b804436cd9d44d2a6" dmcf-pid="uGUWPrYCOV" dmcf-ptype="general">애딥의 GPR는 사용자의 과거 행동 로그를 중심으로 한 기존 추천 방식과 달리, 사용자 의도·정서·상황 변화 등 상태 정보를 핵심 변수로 삼는다. 이를 바탕으로 콘텐츠 의미와 맥락을 해석하고, 브랜드 가이드와 정책 제약, 광고 상품 목표까지 함께 반영해 콘텐츠를 생성·편집·융합한다는 점이 특징이다.</p>
          <p contents-hash="e825c5f664f236b1c49e6a4f2b904f4b1cf56411dccb18e09f19d9fa50a5d5e6" dmcf-pid="7HuYQmGhr2" dmcf-ptype="general">최근 텐센트가 광고 추천 시스템을 단일 생성 모델로 통합하는 GPR 프레임워크를 발표하며 생성형 추천 패러다임을 제시한 바 있지만, 업계에서는 애딥의 GPR가 기술 범위와 적용 깊이 면에서 한 단계 앞선 구조를 갖췄다는 평가가 나온다. 텐센트가 광고 효율 최적화에 초점을 맞췄다면, 애딥은 콘텐츠·광고·브랜드를 생성 이전 단계부터 설계·제어하고 운영까지 연결하는 증강 AI 인프라를 지향한다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="24aade22e23cf092da7e05b1b80e0852b217227100592dd0f2f9660139972d3b" dmcf-pid="zxaPhzQ9m9" dmcf-ptype="general">애딥은 이미 2020년부터 GPR 관련 연구·개발을 시작해 2023년 비대화형(Non-conversational) 생성·추론 모델과 콘텐츠 자동 융합 기술을 대외에 공개했다. 이 과정에서 ACT(Automatic Content Convergence Technology)와 Deep Blend 기술을 통해 UGC, 광고, 상품 정보를 자동으로 결합하는 콘텐츠 생성 파이프라인을 구축해 왔다.</p>
          <p contents-hash="45a95416daef00556e48914e68416de4c36bfdc828e3520188d3f5d73e934fe4" dmcf-pid="qMNQlqx2wK" dmcf-ptype="general">애딥은 생성 이후 검수나 필터링 중심의 방식으로는 브랜드 안전성과 운영 효율을 동시에 확보하기 어렵다고 보고, 브랜드 가이드·광고 정책·금지 표현·상품 제약을 생성 이전 단계에서 구조화하는 사전 제어 방식을 채택했다. 이를 통해 결과물의 일관성을 확보하고 운영 비용을 줄일 수 있다는 점을 강점으로 내세운다.</p>
          <p contents-hash="de79bb4e3bc22e54d485d4058e517f4cee7e8d33dfa8868fb5c28824c6a077b3" dmcf-pid="BRjxSBMVrb" dmcf-ptype="general">결합 범위에서도 차별화된다. 애딥의 GPR는 콘텐츠(UGC), 광고상품, 커머스를 각각 최적화하는 것이 아니라 동일한 결정·생성 엔진에서 동시에 결합·최적화하는 구조를 갖췄다. 이는 단순 노출 최적화가 아니라, 크리에이티브 생성과 상품·광고 연계, 정책 준수를 하나의 문제로 다루는 접근이다.</p>
          <p contents-hash="ff70cd26c90ba81ce8abd83628b2bf96db1899708dde4b70182edba2bcfbf906" dmcf-pid="beAMvbRfOB" dmcf-ptype="general">윤재영 애딥 CVO는 “글로벌 기업들이 생성형 추천으로 이동하고 있다는 점은 분명한 흐름”이라며 “애딥은 추천을 잘하는 AI를 넘어 개인의 상태 변화를 지속적으로 이해하고, 그에 맞는 콘텐츠와 환경을 생성·운영하는 'Human Model' 기반 증강 AI 인프라로 격차를 벌려 나갈 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="85121b4426620b0345c00ec181fc9b33d72666aadb84a3c624041ed3bc9a1c49" dmcf-pid="KdcRTKe4Eq" dmcf-ptype="general">애딥은 향후 기술 화이트페이퍼를 통해 마인드셋 기반 생성 제어 구조와 브랜드·정책 사전 제어 체계, 광고상품과 콘텐츠 자동 결합 파이프라인을 구체화해 공개할 계획이다. 이를 통해 GPR을 '추천 모델'에 머무르지 않는 '운영 가능한 증강 AI 인프라'로 확장하며 글로벌 시장 공략에 나선다는 전략이다.</p>
          <p contents-hash="f59f04e4c1b20b0d4d2a2928eb0919577a8dc533d8cb34516e692e47bc23b0c9" dmcf-pid="9Jkey9d8Oz" dmcf-ptype="general">김현민 기자 minkim@etnews.com</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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