[イーデイリーYun Junghoon 記者]Kakao(035720)が、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）を人工知能（AI）モデルの学習における中核的なインフラパートナーとして選定した理由を明らかにしました。カカオは、グラフィックス処理装置（GPU）リソースを柔軟に確保し、大規模なモデル学習の安定性と効率性を高めることで、政府の「みんなのAI」事業および自社開発の大規模言語モデル（LLM）「カナナ（Kanana）」の開発を支援するという戦略です。
カカオのキム・セウンAIシナジー副社長が23日、ソウル江南のパルナスタワーで開催された「AWS AI Wave」イベントで発表を行っています（写真＝Yun Junghoon 記者）
カカオのAIシナジー担当副社長であるキム・セウン氏は、23日にソウル江南のパルナスタワーで開催された「AWS AI Wave」イベントで、カカオのAIインフラ戦略とAWSとの技術協力事例を公開しました。
カカオは、国民的プラットフォームである「カカオトーク」を接点として、AIエージェントサービスを全国民の日常生活へと拡大するという構想です。政府が推進する「みんなのAI」事業においても、誰もが日常生活でAIエージェントを利用できるエージェントプラットフォームの構築を推進しており、カカオのコンソーシアムにはLG AI研究院、ルニットなど、国内の主要パートナー企業が参加しています。
これと並行して、独自のAIモデルである「カナナ」の開発にも拍車をかけています。最高レベルの性能を目指すフロンティア級モデルから、中型モデル、小型言語モデル（SLM）、オンデバイス用の軽量モデルまで、多様な製品群を開発し、サービス環境に合わせて柔軟に選択できるようにする計画です。
カカオが「カナナ」を通じて構築しているAIモデルラインナップ（写真＝Yun Junghoon 記者）
問題は、モデル開発に不可欠な膨大なGPUリソースを、安定的かつ効率的に確保することです。大規模なモデルの学習には数千台の演算リソースが必要ですが、開発段階やモデルの規模によって、GPUの需要は刻々と変動します。 毎年新しいGPUが登場するにつれ、開発チームのハードウェア要件も刻一刻と変化します。自社資産のみで対応する場合、プロジェクト終了後にリソースが遊休状態になったり、必要なタイミングで適時に供給できなかったりするといった限界が生じます。
こうした課題を解決するため、カカオは「△学習はAWSクラウド、△推論（サービス）は自社インフラおよび政府支援のGPU」という明確な二元化インフラ戦略を採用しました。
カカオのキム・セウン副社長は、「GPUは社内の需要も多いですが、学習が終了した際に無駄になる側面が大きく、毎年登場する新型GPUを適時に供給しなければならないという課題があります」とし、「開発者が研究にのみ集中できるよう、学習プラットフォームの運用はAWSハイパーポットに委託し、カカオはモデル開発にのみ集中する戦略をとりました」と説明しました。
技術的な安定性と途切れることのない学習環境の構築も、AWSを選んだ主な理由です。 カカオは、AWSの分散AI学習インフラサービスである「Amazon SageMaker HyperPod」を積極的に活用しています。大規模な分散学習の最中に一部の演算ノードで障害が発生しても、HyperPodがこれを自動的に検知・交換し、保存されたチェックポイントから学習を直ちに再開することで、全体の学習時間を画期的に短縮してくれるからです。
カカオAIシナジー部門のキム・セウン副社長が23日、ソウル江南のパルナスタワーで開催された「AWS AI Wave」イベントで発表を行っています（写真＝Yun Junghoon 記者）（写真＝Yun Junghoon 記者）
キム副社長は、「社内で運用してみたところ、GPUが1枚でも故障するとノード全体が使用できなくなり、稼働時間の損失が深刻でした」とし、「当社がAWSハイパーポットを選択した最大の理由は、『止まらない学習』を通じて開発時間を短縮することが何よりも重要だったからです」と強調しました。
また、カカオはAWSコンソールツールを活用し、限られたリソースを社内開発チームごとに効率的かつ公平に配分する管理体制も構築しました。キム副社長は、「AWSコンソールを通じてリソースの利用率と効率を明確に把握することで、チーム間のリソース争いや対立を減らし、迅速なオンボーディングが可能になりました」と付け加えました。
このように構築された独自モデル「カナナ」は、AWSのAIマーケットプレイスである「ジャンプスタート」に登録され、グローバル企業や開発者の間でも急速に普及しています。今後、カカオはクラウドベースの推論領域への拡張も検討しつつ、CSPとのパートナーシップをさらに強化していく予定です。
キム・セウン副社長は、「AWSの実証済みの開発体制と次世代学習インフラの支援のおかげで、カナナモデルを迅速にオンボーディングし、商用化のノウハウを開発者に広めることができました」と述べ、「今後もモデルの学習だけでなく、推論領域に至るまで、様々なCSPとの協力を拡大し、国民全員がAIの恩恵を享受できる時代を切り開いていきます」と明らかにしました。
カカオのAIシナジー担当副社長であるキム・セウン氏は、23日にソウル江南のパルナスタワーで開催された「AWS AI Wave」イベントで、カカオのAIインフラ戦略とAWSとの技術協力事例を公開しました。
カカオは、国民的プラットフォームである「カカオトーク」を接点として、AIエージェントサービスを全国民の日常生活へと拡大するという構想です。政府が推進する「みんなのAI」事業においても、誰もが日常生活でAIエージェントを利用できるエージェントプラットフォームの構築を推進しており、カカオのコンソーシアムにはLG AI研究院、ルニットなど、国内の主要パートナー企業が参加しています。
これと並行して、独自のAIモデルである「カナナ」の開発にも拍車をかけています。最高レベルの性能を目指すフロンティア級モデルから、中型モデル、小型言語モデル（SLM）、オンデバイス用の軽量モデルまで、多様な製品群を開発し、サービス環境に合わせて柔軟に選択できるようにする計画です。
問題は、モデル開発に不可欠な膨大なGPUリソースを、安定的かつ効率的に確保することです。大規模なモデルの学習には数千台の演算リソースが必要ですが、開発段階やモデルの規模によって、GPUの需要は刻々と変動します。 毎年新しいGPUが登場するにつれ、開発チームのハードウェア要件も刻一刻と変化します。自社資産のみで対応する場合、プロジェクト終了後にリソースが遊休状態になったり、必要なタイミングで適時に供給できなかったりするといった限界が生じます。
こうした課題を解決するため、カカオは「△学習はAWSクラウド、△推論（サービス）は自社インフラおよび政府支援のGPU」という明確な二元化インフラ戦略を採用しました。
カカオのキム・セウン副社長は、「GPUは社内の需要も多いですが、学習が終了した際に無駄になる側面が大きく、毎年登場する新型GPUを適時に供給しなければならないという課題があります」とし、「開発者が研究にのみ集中できるよう、学習プラットフォームの運用はAWSハイパーポットに委託し、カカオはモデル開発にのみ集中する戦略をとりました」と説明しました。
技術的な安定性と途切れることのない学習環境の構築も、AWSを選んだ主な理由です。 カカオは、AWSの分散AI学習インフラサービスである「Amazon SageMaker HyperPod」を積極的に活用しています。大規模な分散学習の最中に一部の演算ノードで障害が発生しても、HyperPodがこれを自動的に検知・交換し、保存されたチェックポイントから学習を直ちに再開することで、全体の学習時間を画期的に短縮してくれるからです。
キム副社長は、「社内で運用してみたところ、GPUが1枚でも故障するとノード全体が使用できなくなり、稼働時間の損失が深刻でした」とし、「当社がAWSハイパーポットを選択した最大の理由は、『止まらない学習』を通じて開発時間を短縮することが何よりも重要だったからです」と強調しました。
また、カカオはAWSコンソールツールを活用し、限られたリソースを社内開発チームごとに効率的かつ公平に配分する管理体制も構築しました。キム副社長は、「AWSコンソールを通じてリソースの利用率と効率を明確に把握することで、チーム間のリソース争いや対立を減らし、迅速なオンボーディングが可能になりました」と付け加えました。
このように構築された独自モデル「カナナ」は、AWSのAIマーケットプレイスである「ジャンプスタート」に登録され、グローバル企業や開発者の間でも急速に普及しています。今後、カカオはクラウドベースの推論領域への拡張も検討しつつ、CSPとのパートナーシップをさらに強化していく予定です。
キム・セウン副社長は、「AWSの実証済みの開発体制と次世代学習インフラの支援のおかげで、カナナモデルを迅速にオンボーディングし、商用化のノウハウを開発者に広めることができました」と述べ、「今後もモデルの学習だけでなく、推論領域に至るまで、様々なCSPとの協力を拡大し、国民全員がAIの恩恵を享受できる時代を切り開いていきます」と明らかにしました。
