Kakao正加快将AI能力整合进KakaoTalk，而其核心思路之一是控制推理成本。按照公司的设想，约一半用户请求无需进入服务器，可直接在智能手机端完成处理，从而使服务器推理成本最高降低90%。

Kakao AI负责人候任 Jeong Sin-a 21日在与公司分拆相关的记者会上表示，Kakao AI的竞争力在于“端侧优先”的AI架构。所谓端侧AI，是指相关处理主要在设备本地完成，无需将数据发送至外部服务器。她介绍称，约一半用户请求将由自研轻量模型“Kanana Nano”直接在终端实时处理，只有复杂请求才会交由云端AI模型和专业Agent完成。

与此同时，Kakao也在开发负责判定请求分发路径的技术。公司正在打造的“AI Conductor”属于编排技术，可根据请求的复杂度和难度，将其分发至最合适的模型。Jeong Sin-a表示，将“端侧优先”处理机制与智能路由结合后，在维持性能的同时，服务器推理成本最高可降低90%，从而形成“用户规模增长但推理成本不再线性上升”的结构。

在此基础上，云端模型也在持续轻量化。Jeong Sin-a称，公司正通过知识蒸馏和轻量化技术，将大模型能力迁移至小模型，目标是实现“参数规模约为全球主流大模型的十分之一，但具备同等水平的语境理解能力”。她还表示，端侧模型性能已超过部分全球模型，同时借助自研分词器和轻量化技术，进一步降低了内存占用和电池消耗，目前相关技术已应用于“Kanana”和KakaoTalk。不过，当天Kakao并未披露支持上述性能说法的基准测试分数或对比模型。

Kakao同时表示，将继续推进自研模型研发。公司认为，海外大模型大多面向企业级交易场景，而Kakao更需要贴合自身服务生态、能够理解用户语境并兼顾成本效率的模型。对于与外部AI厂商的合作路径，Kakao称不会优先推进股权合作等“大交易”，而是将重点放在扩大Agent生态上，把现有Kakao生态合作伙伴吸纳为MCP和A2A生态合作伙伴。

AI日活目标瞄准2000万

按照Kakao AI描绘的终局形态，KakaoTalk将成为多种AI与Agent往来的入口。Jeong Sin-a表示，未来用户只需通过自然语言表达需求，相关Agent便会自动连接所需服务并执行任务，直至返回结果；KakaoTalk内部将内置通用助手，并按需接入各领域专业Agent。

Jeong Sin-a认为，KakaoTalk的优势在于，能够在理解用户语境后，直接在应用内完成服务连接和任务执行的全流程。Kakao AI还表示，在此次分拆后，子公司管理职能将交由Kakao X，资源则将集中投向AI、广告和电商业务。

上述成本结构，也是Kakao AI提出2030年财务目标的重要前提。根据公司披露，到2030年，Kakao目标以年均约20%的营收增速，实现营收超过6万亿韩元、EBITDA超过2万亿韩元，营业利润率超过30%，ROE超过25%。

从收入结构看，未来营收将主要来自Agent广告、Agent电商和订阅三条业务线。Kakao计划推出新型广告产品，由AI识别用户意图、推荐商品并衔接购买流程；同时进入搜索广告市场，争取到2030年取得逾5%的市场份额。在电商方面，公司将基于A2A接入外部垂直服务，并将交易佣金打造为新的收入来源。Kakao还计划，到2028年使AI相关营收占总营收比重达到两位数，并在2030年突破1万亿韩元。

对于2030年AI日活（DAU）达到2000万的测算依据，Jeong Sin-a也作出说明。她表示，目前群聊场景中每天主动发起对话的用户约为3000万；再考虑“Kanana in-talk”60%至70%的月活转日活比，即使按较为保守的水平估算，AI日活也有望超过2000万。她还提到，使用AI的用户，其使用时长比未使用AI的用户高出50%以上。

Kakao方面还预计，到2030年，KakaoTalk的使用时长将较当前提升50%以上。公司判断，随着用户与Agent交互体验的不断积累，平台使用时间有望进一步拉长，从而为广告和电商变现释放更大空间。

投资资金方面，Kakao表示将主要依靠自身现金流覆盖。Jeong Sin-a称，公司现有可转换债规模较小，未来将以EBITDA和投资回报率为主要依据安排投入，并预计Kakao AI创造的EBITDA将显著高于规划中的资本开支（CAPEX）。