네이버, AI 스타트업 '클론랩스'에 투자

네이버의 스타트업 투자 조직 D2SF(D2 Startup Factory)가 사용자의 다음 행동과 의도를 예측하는 AI 스타트업 '클론랩스(Clone Labs)'에 신규 투자를 단행했다. 2026년 1월 인큐베이팅을 시작한 지 약 3개월 만의 투자 결정으로, 클론랩스는 2025년 하반기 네이버 D2SF 캠퍼스 기술창업 공모전을 통해 발굴된 팀이다.

클론랩스는 컴퓨터 및 에이전트 사용 패턴을 실시간으로 기록하고 학습하여 사용자의 의도와 맥락을 예측하고 다음 행동을 수행하는 '유저 모델(User Model)'을 개발하고 있다. 네이버 D2SF는 AI 시대에 발생할 수 있는 새로운 문제들을 빠르게 포착하고 이를 해결하기 위해 끊임없이 실험하는 클론랩스 팀의 잠재력을 높이 평가해 투자를 결정했다고 밝혔다.

클론랩스가 개발 중인 유저 모델의 핵심은 사용자 개입 없이 AI가 의도와 맥락을 스스로 파악해 의사 결정을 내리는 데 있다. 기존 AI 활용 방식에서는 사용자가 매번 맥락을 직접 설명하고 개입해야 했다.

클론랩스의 AI는 사용자의 행동과 선호를 학습한 뒤 다른 AI 에이전트들과 직접 소통하는 새로운 형태의 상호작용 구조를 지향한다. 반복 작업에서 오는 사용자 피로를 줄이고 AI 활용의 실질적 효율을 끌어올리겠다는 구상이다.

유저 모델은 '레코딩(Recording)', '메모리(Memory)', '프리딕션(Prediction)'의 3단계 레이어로 구성되어 예측 정확도를 높인다. 신뢰도가 높은 작업은 자동으로 수행하고, 신뢰도가 낮은 작업은 사용자에게 확인을 요청해 자동화의 품질과 안정성을 동시에 확보하는 구조다. 이를 통해 AI가 잘못된 판단으로 사용자에게 피해를 줄 가능성을 최소화한다.

AI 산업 발전과 클론랩스의 역할

클론랩스의 기술적 기반은 탄탄한 학술 연구 이력에서 비롯된다. 서울대학교 학부생 출신들로 구성된 이 팀은 스탠퍼드대학교, 카네기멜론대학교 등과 협력해 AI 에이전트 연구 논문 7편을 발표했다.

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컴퓨터를 사람처럼 직접 조작하는 AI(CUA, Computer-Use Agent), 장기 메모리, 프라이버시 보존 메모리 아키텍처 등 유저 모델 구현에 필수적인 핵심 기술을 직접 연구하고 학술적으로 검증해온 경험이 팀의 강점이다. 네이버 D2SF는 이번 투자를 통해 사용자 예측 AI 분야에 명확한 방향성을 드러냈다.

AI 기술 전반이 빠르게 고도화되는 가운데, 개인화된 맥락 이해 능력은 차세대 AI 서비스의 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다. 단순 명령 수행을 넘어 사용자의 의도를 선제적으로 파악하는 유저 모델은, 그간 AI 에이전트가 풀지 못했던 '맥락 단절' 문제를 정면으로 겨냥한 시도다.

국내 AI 스타트업 투자 생태계에서도 이번 사례는 주목할 만한 지점을 남긴다. 공모전 발굴부터 인큐베이팅, 투자 유치까지 3개월이라는 압축된 일정은 네이버 D2SF가 기술 검증 속도를 높이고 있음을 보여준다. 다양한 IT 기업들이 AI 경쟁력 강화를 위해 스타트업 발굴에 속도를 내는 흐름 속에서, 네이버는 사용자 행동 예측이라는 특정 기술 영역에 선제적으로 베팅한 셈이다.

AI 윤리와 사용자 프라이버시의 미래

클론랩스의 기술이 상용화 단계에 진입하면 적용 가능한 분야는 폭넓다. 개인 비서형 AI를 통한 일정 자동화, 고객 서비스에서의 사전 요구 예측, 반복 업무 자동 처리 등 다양한 영역에서 실질적인 변화를 이끌 수 있다.

다만 사용자 행동 데이터를 지속적으로 수집·분석하는 구조인 만큼, 데이터 보안과 프라이버시 보호에 관한 투명한 기준 마련이 병행되어야 한다는 지적도 나온다. 클론랩스가 프라이버시 보존 메모리 아키텍처를 핵심 연구 분야로 삼고 있는 것은 이 문제를 인식하고 있다는 방증이기도 하다. 앞으로 클론랩스가 유저 모델의 완성도를 어느 수준까지 끌어올릴 수 있을지, 그리고 네이버의 기존 서비스와 어떤 형태로 연계될지가 향후 관전 포인트다.

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FAQ

Q. 클론랩스의 '유저 모델'은 기존 AI 비서와 어떤 점에서 다른가?

A. 기존 AI 비서는 사용자가 매번 상황을 직접 설명하고 명령을 입력해야 작동한다. 클론랩스의 유저 모델은 컴퓨터 및 에이전트 사용 패턴을 실시간으로 기록·학습해 별도 설명 없이도 사용자의 의도를 예측하고 다음 행동을 수행한다. '레코딩-메모리-프리딕션' 3단계 구조를 통해 예측 신뢰도가 높은 작업은 자동 실행하고, 불확실한 경우 사용자에게 확인을 요청하는 방식으로 안정성을 확보한다. 이 구조는 사용자의 반복 개입 부담을 줄이는 동시에 AI 오작동 위험을 낮추는 데 초점을 맞추고 있다.

Q. 네이버 D2SF는 클론랩스를 어떻게 발굴했으며, 투자까지 얼마나 걸렸나?

A. 클론랩스는 2025년 하반기 네이버 D2SF 캠퍼스 기술창업 공모전을 통해 처음 발굴되었다. 이후 2026년 1월부터 D2SF 인큐베이팅 프로그램에 참여했으며, 약 3개월 만에 정식 투자 유치에 성공했다. D2SF는 AI 에이전트 핵심 기술을 직접 연구·발표해온 팀의 학술적 역량과 실험 정신을 높이 평가한 것으로 알려져 있다.

Q. 사용자 행동 데이터를 지속 수집하는 방식인데, 프라이버시 우려는 없나?

A. 사용자 행동을 실시간으로 기록·분석하는 구조 특성상 데이터 보안과 프라이버시 보호는 핵심 과제다. 클론랩스는 이에 대응하기 위해 프라이버시 보존 메모리 아키텍처를 핵심 연구 분야 중 하나로 설정하고, 스탠퍼드대학교·카네기멜론대학교와의 협력 연구를 통해 관련 논문을 발표한 바 있다. 다만 실제 서비스 단계에서는 데이터 수집 범위와 저장 방식, 사용자 동의 절차에 관한 명확한 기준이 추가로 마련되어야 한다는 시각도 있다.