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구글부터 엔비디아까지, 빅테크 기업들의 AI 전략 최신본📖

BESPICK
by Sangmi Park

👍베스픽의 원픽

지난 한 달간, 세계 곳곳에서 새로운 IT 소식들이 쏟아져 나왔습니다. 내로라하는 빅테크 기업들의 개발자 행사가 연이어 열렸기 때문인데요. 최신 IT 기술은 물론, 앞으로의 추세까지 가늠할 수 있다는 점에 많은 사람들이 주목하곤 하죠. 아마 구독자분들께서도 관심 있게 지켜보셨을 것 같습니다.

요즘은 이 개발자 행사가 AI 컨퍼런스라고 해도 과언이 아닙니다. 서로 전략이나 제품은 다르지만 그 중심에는 모두 AI가 있기 때문인데요. 그래서인지 AI가 빠지면 실망스럽다는 반응이 이어지기도 합니다. 실제로 지난주 WWDC 25를 진행한 애플은 공개한 AI 기능이 별로 없어 AI 질주에서 뒤처진 것 아니냐는 지적을 받았다고 하죠. 

오늘 베스픽에서는 주요 빅테크 개발자 행사에서 발표된 AI 관련 내용들을 살펴볼 예정인데요. 기업마다 AI 전략과 주요 타깃층이 어떻게 다른지, 그 속에서 발견한 공통적인 AI 트렌드는 무엇인지도 함께 짚어보도록 하겠습니다. 

🌐 구글: “AI를 최대한 많은 사람에게”

Google I/O 2025에서는 신규 제품들이 대거 공개되었는데요. 가장 이목을 끈 것은 바로 동영상 생성 모델인 ‘Veo 3’였습니다. 다른 모델들과 달리 소리가 포함된 동영상을 만들어 낸다는 점이 특징인데요. 예를 들어, 두 인물이 대화하는 장면이라면 입 모양에 맞는 말소리는 물론 배경 소음, 움직이는 효과음 등이 자연스럽게 구현됩니다.

이미지 생성 모델 ‘Imagen 4’, AI 영화 제작 툴 ‘Flow’, 음악 생성 모델 ‘Lyria 2’ 등도 함께 소개되었습니다. 그리고 AI가 생성한 콘텐츠 빠르게 식별하는 인증 포털 ‘SynthID Detector’를 발표하기도 했는데요. 이렇게 창작 도구부터 검증 시스템까지 다양한 AI 도구를 통해 구글이 크리에이터 생태계를 점차 확대해 나가고 있다는 분석입니다.

Source: Google Youtube

또 많은 주목을 받은 새로운 소식은 Gemini 2.5가 탑재된 검색 솔루션 ‘AI 모드’의 공식 출시입니다. 이제 구글에서도 Perplexity와 같은 대화 기반의 AI 검색 엔진을 제공하게 된 것인데요. 여기에 실시간 라이브 기능, 에이전트 기능, 데이터 시각화 기능 등을 추가해 더 향상된 AI 검색 엔진을 선보일 예정이라고 하네요.

Gmail, Google Meet 등의 업무 도구는 물론 개발자 도구에도 여러 가지 AI 기능이 추가되었는데요. AI가 사용자의 말투를 반영해 자동으로 답장을 작성하고, 코딩 에이전트가 더 나은 코드를 작성하는 데 도움을 줍니다. 심지어 안경에서도 AI를 이용할 수 있게 되었는데요. 구글이 삼성과 젠틀몬스터와 협업해 만든 Android XR 기반 스마트 안경을 공개해 큰 호응을 받았습니다.

“AI는 실로 엄청난 기회를 제공합니다. 이 기술의 이점을 최대한 많은 사람에게 전달하는 것은 개발자와 기술 빌더의 몫입니다.
(…) 기술은 모두에게 영감을 주고 앞으로 나아가게 하는 원동력이 된다는 사실을 상기할 수 있었습니다. 앞으로 어떤 놀라운 기술을 함께 만들어 낼지 기대됩니다.”
– 순다 피차이 구글 CEO –

순다 피차이(Sundar Pichai) 구글 CEO는 기조연설을 마무리하며 위와 같이 말했는데요. 아마도 구글은 AI가 일상에 스며들어 많은 사람들의 삶을 변화시키기를 꿈꾸는 듯합니다. 여러 생성형 AI 도구부터 검색, 업무 도구, 안경까지 AI 활용 채널을 넓혀가는 것도 이러한 맥락에서 이해할 수 있죠. 구글의 바람대로 모든 사람이 AI를 일상 속 깊숙이 사용하는 날이 머지않은 것 같네요.

🤖 MS: “이제는 AI 에이전트의 시대”

Microsoft Build 2025의 핵심 키워드는 ‘AI 에이전트’였습니다. 먼저 AI 기반 개발자 도구인 GitHub Copilot에 ‘코딩 에이전트’가 추가되었다고 밝혔는데요. 개발자는 다른 개발자와 협업하는 것처럼 에이전트에게 이슈 할당, 코딩, PR 등과 같은 다양한 작업을 요청할 수 있습니다.

기업용 AI 플랫폼인 ‘Azure AI Foundry’에도 여러 기능이 업데이트되었는데요. 이제 ‘Agent Service’를 통해 원하는 에이전트를 직접 손쉽게 설계하고 운영할 수 있게 되었습니다. 또한 에이전트 검색, 에이전트의 신원 관리 기능 등도 함께 소개되었는데요. MS가 단순히 AI 기능을 제공하는 것이 아니라 에이전트 플랫폼으로 본격 진화하고 있다는 해석입니다.

Source: Microsoft Youtube

더 나아가 MS는 ‘Open Agentic Web’이라는 새로운 개념을 선보이기도 했는데요. MS의 캘빈 스콧(Kevin Scott) CTO는 관련해서 아래와 같이 설명했습니다. 우리가 평소 인터넷을 통해 정보를 검색하고 물건을 구입하는 것처럼, 앞으로는 에이전트들이 웹상에서 웹 서비스에 접근해 정보를 얻고 다른 에이전트와 소통하며 일을 처리할 수 있게 된다는 것이죠.

“에이전트가 당신을 대신하여 액션을 취하는 데 있어 가장 중요한 것은 그들이 더 넓은 세상과 소통할 수 있어야 한다는 것입니다. 개방형 에이전틱 웹(Open Agentic Web)은 당신의 에이전트와 다른 수 억 개의 에이전트들을 개방적이고 안정적이고 상호 운용적인 방식으로 연결하는 데 도움이 될 것입니다.”
– 캘빈 스콧 마이크로소프트 CTO –

한편 기업의 입장에서는 이제 에이전트를 위한 인터페이스까지 고려해야 하는 상황이 되었는데요. 에이전트 활용이 늘어나는 가운데 여전히 우리 기업의 홈페이지가 AI 에이전트의 접근이 어려운 옛날 웹페이지라면 비즈니스적으로 타격이 크겠죠. 그래서 MS는 기존 웹사이트에 AI 에이전트가 쉽게 접근할 수 있도록 지원하는 ‘NLWeb(자연어 웹) 프로젝트’를 소개하기도 했습니다.

이번 Build 2025에서는 MS가 그리는 미래상을 엿볼 수 있었습니다. 바로 AI 에이전트가 비즈니스의 다양한 작업을 대신 수행하며 생산성을 높이는 모습인데요. 이를 실현하기 위해 MS는 개발자와 기업을 위한 새로운 에이전트 기반 도구들을 개발하고 제공하고 있습니다. 몇 년 전 생성형 AI의 등장이 비즈니스 환경을 크게 바꿔놓았듯, 이제는 AI 에이전트가 또 한 번의 변화를 가져올 차례인 것 같네요.

🏭 엔비디아: “우리는 AI 인프라 기업”

최근 대만에서 열린 NVIDIA GTC 2025에서 가장 강조된 것은 ‘AI 인프라’입니다. 사실 엔비디아는 몇 년 전부터 자신들은 반도체 회사가 아닌 ‘AI 인프라 회사’라고 말해왔는데요. 이번 기조연설에서도 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 CEO는 다음과 같이 설명했습니다. 과거 신기술로 등장했던 전기나 인터넷이 지금은 사회 핵심 인프라로 자리 잡은 것처럼, 이제 AI가 모든 곳에 필요한 필수 인프라가 될 것이라며 말이죠.

“이제 엔비디아는 AI 인프라 회사라는 것을 깨달았습니다. 전 세계적으로 필수적인 인프라 회사입니다. 모든 지역, 모든 산업, 모든 기업이 AI 인프라를 구축할 것입니다. (…) 이 인프라에는 인터넷과 마찬가지로, 전기와 마찬가지로 공장이 필요합니다. 이 공장들이 본질적으로 오늘날 우리가 만들고 있는 것입니다.”
– 젠슨 황 엔비디아 CEO –

AI 인프라를 만들어내는 곳을 ‘AI Factory’라고 새롭게 정의하기도 했는데요. 대규모 AI 모델 학습이나 추론 등을 위한 컴퓨팅 자원이 집약된 AI 중심의 차세대 데이터센터를 가리킵니다. 단순히 데이터를 저장하고 처리하던 기존의 데이터센터와는 달리 가치 있는 AI 결과물이 생산된다는 점에서 공장이라고 표현한 것이죠. 더불어 기존보다 30배 빠른 성능을 지닌 GPU 모델 ‘GB200’도 함께 공개했습니다.

Source: NIVIDIA Youtube

AI 에이전트 역시 중요한 주제로 다루어졌습니다. 많은 기업들이 에이전트를 적극 활용하는 상황에서 에이전트의 정확도와 속도를 확보하는 것이 필요한데요. 엔비디아는 ‘RTX Pro Server’, ‘DGX Spark’ 등 AI 에이전트 개발을 위한 여러 제품을 소개했습니다. 기존 인프라 환경에도 통합이 가능하고 엔터프라이즈뿐 아니라 개인 연구자도 활용할 수 있는데요. 이로 인해 기업과 연구진들의 AI 개발 진입장벽을 낮추는 데 기여하고 있다는 분석입니다.

엔비디아는 ‘AI 인프라를 만드는 일은 지금까지 없었던 완전히 새로운 산업을 창조하는 것’이라며, 그 가치가 수 조 달러에 달할 것으로 내다보았는데요. 이번 GTC는 엔비디아가 AI 인프라 기업으로서 이 시장을 선도해 나가고 있음을 분명히 보여주는 자리였습니다. 앞으로 엔비디아가 그리는 AI 인프라 산업은 어떻게 현실화되고, 어떤 방향으로 흘러갈까요? 그 속에서 우리는 어떤 변화를 맞이할까요? 함께 지켜봐 주시길 바랍니다.

또 다른 이들의 전략은? 레드햇, 델, 스노우플레이크 컨퍼런스

이 밖에 다른 IT 기업들도 컨퍼런스를 개최해 자신들의 AI 역량과 제품을 선보였는데요. 먼저 레드햇은 Red Hat Summit 2025에서 다양한 환경에서 AI를 빠르게 실행하고 관리할 수 있는 오픈소스 기반 솔루션을 소개했습니다. 또한 여러 기업들과 협력해 AI 오픈소스 생태계를 만들어갈 예정이라고 밝혔는데요. 이는 AI 기술의 고른 발전은 물론 더 많은 기업들이 AI 기술을 도입할 수 있게 하는 밑바탕이 될 것이라는 전망입니다.

델은 Dell Technologies World 2025를 통해 AI 인프라의 중요성을 강조하며, 기업들의 AI 도입을 위한 모듈형 인프라를 제공하겠다고 발표했습니다. 데이터센터가 없어도 AI를 시작할 수 있도록 GPU, 스토리지, 네트워킹 등을 세트로 제공하는 것이 특징인데요. 인프라에 큰 투자를 하기 어려운 중견, 중소기업도 AI 활용을 돕는다는 점에서 긍정적인 반응을 얻고 있습니다.

마지막으로 스노우플레이크는 이번 Snowflake Summit 2025에서 데이터 인사이트를 위한 AI 에이전트 솔루션을 공개했습니다. 직접 코드를 작성하지 않아도 AI 에이전트와의 대화를 통해 원하는 답을 얻을 수 있고, 데이터의 구조화 여부와 상관없이 통합적으로 활용할 수 있다는 장점이 있는데요. 데이터를 바로 실행 가능한 정보로 변환시켜 데이터의 비즈니스적 가치가 극대화될 것이라는 분석입니다.

빅테크 개발자 행사를 통해 본 AI 트렌드 3가지

지금까지 빅테크 기업들의 컨퍼런스 발표 내용을 살펴보았는데요. 세부 전략과 내용은 달랐지만 몇 가지 공통적인 흐름을 발견할 수 있었습니다.

🤖 AI 에이전트: MS의 말처럼 정말 ‘AI 에이전트 시대’가 온 듯합니다. 기업용, 개인용은 물론 인프라 단계에서도 에이전트의 활용이 늘어나고 고도화되고 있는 모습인데요. 기존 시스템에 AI를 도입하는 것이 아닌 AI 에이전트 기반의 시스템이 재구성된다는 것이 주목할 만한 지점입니다. 이제 AI라고 하면 당연히 생성형 AI를 생각하는 것처럼, 앞으로 에이전트 역시 그러한 개념으로 자리 잡지 않을까 싶네요.

🌏 AI 생태계: AI 활용이 보편화되면서 AI 생태계가 빠르게 확장되고 있습니다. 산업별로 특화된 AI 도구는 물론 다양한 직무나 업무 흐름에 맞는 솔루션도 계속 등장하고 있고요. 동시에 AI의 신뢰성과 안정성을 확보하기 위한 검증 기술이나 시스템도 점점 구체화되고 있습니다. 기업 간 협력과 오픈소스 프로젝트 또한 활발해지는 추세인데요. 이러한 AI 생태계의 성장은 AI를 제공하는 기업과 AI를 활용하는 사용자 모두에게 새로운 기회로 작용할 것으로 보입니다.

⚙️ AI 인프라: 인프라 역시 AI를 중심으로 재구성되고 있는데요. 데이터센터와 같은 기존의 컴퓨팅 인프라가 이제는 AI 워크로드를 처리하기 위한 지능형 인프라로 진화하고 있는 추세입니다. 단순히 하드웨어 성능을 높이는 것이 아니라 처음부터 AI에 최적화된 방향으로 설계한다는 점에서 차이가 있는데요. 이처럼 AI 인프라의 중요성이 커지면서 앞으로 기업의 AI 경쟁력은 최적의 AI 인프라 확보에서 시작된다고 볼 수도 있겠습니다.

특히 요즘 AI 인프라에 대한 관심이 빠르게 커지고 있는데요. 다음 베스픽에서는 AI 인프라가 기존의 데이터 센터와는 어떻게 다른지, 실제로 어떤 모습인지 등을 구체적으로 살펴보도록 하겠습니다.

그럼 다음 주에 만나요!

⛅ 안쓰면 클나우

베스핀글로벌과 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 함께하는 ‘제3회 생성형 AI 공공 로드쇼’가 7월 2일부터 3일간 원주, 대전, 광주에서 진행됩니다.

이번 로드쇼에서는 AWS, 업스테이지, 와탭랩스 등 다양한 기업 연사가 참여해 공공기관, 지자체, 교육, 금융, 의료 등 여러 분야에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지 실제 사례와 전략을 공유합니다. 또한 베스핀글로벌은 HelpNow Agentic AI Platform을 기반으로 울산교육청, 국민연금, 서울관광재단 등과 함께한 AI 프로젝트 경험도 소개할 예정이니 기대해 주세요!

생성형 AI 도입, 어디서부터 시작해야 할지 고민이라면, 이번 로드쇼에서 현장 전문가들의 이야기를 통해 실질적인 도움을 구해 보는 건 어떨까요?
참가 신청은 사전 등록으로 진행되며, 자세한 내용은 베스핀글로벌 공식 웹사이트를 통해 확인할 수 있습니다.

👉 제 3회 ‘생성형 AI 공공 로드쇼’ 자세히 알아보기
👉 제 3회 ‘생성형 AI 공공 로드쇼’ 신청하러 가기

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AI를 연결한다고? 업계가 주목하는 ‘MCP’ 알아보기🔍

BESPICK
by Sangmi Park

안녕하세요, 구독자 여러분. 한 주 쉬고 돌아온 6월의 첫 베스픽입니다. 오늘은 AI 모델의 USB로 불리는 ‘MCP(Model Context Protocol)’에 대해 알아보려 합니다. 

어느새 우리 일상 깊숙이 자리 잡은 생성형 AI는 이제 간단한 대화뿐 아니라 보고서 제작부터 이미지 생성까지 수많은 작업을 수행합니다. MCP는 이러한 생성형 AI를 보다 실행력 있는 에이전트로 만들 수 있는 핵심 표준으로 떠오르고 있는데요. 오늘 베스픽에서는 MCP에 대해 자세히 짚어보겠습니다.

새롭게 떠오른 MCP, 그 정체가 궁금해!

MCP는 클로드(Claude) 운영사인 미국의 앤스로픽(Anthropic)이 공개한 개념입니다. Model Context Protocol, ‘모델의 문맥을 정의하는 규약’이라는 뜻이죠. 여기서 말하는 ‘문맥’이란 AI가 작업을 수행할 때 필요한 외부 정보와 환경을 포괄하는 개념이고요. 즉 모델의 문맥을 정의한다는 것은 AI가 문서, 데이터베이스, 업무 도구 등 다양한 시스템과 효과적으로 상호작용할 수 있도록 연결 방식과 접근 구조를 표준화한다는 의미입니다.

 

생성형 AI는 사용자 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 데는 유용하지만 실시간 데이터에 접근하거나 외부 시스템과 연동되는 기능은 제한적입니다. 예를 들어 사용자가 “최근 회의록을 요약해줘”라고 하면 AI는 회의록이 저장된 위치나 접근 방법을 알 수 없어 작동하지 못합니다. 해당 요청을 자동으로 처리하려면 개발자가 회의록이 있는 시스템 API와 연동 작업을 해야 하는 것이죠.

MCP는 이 과정을 단순화합니다. 생성형 AI를 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브 등 다양한 시스템과 표준화된 방식으로 연결해 필요한 정보를 불러오고, 이를 바탕으로 작업을 수행할 수 있게 도와주는 거죠. 이처럼 MCP는 생성형 AI가 실질적인 AI 에이전트로 기능하기 위한 핵심 기술이라고 할 수 있습니다.

함께 주목받는 A2A, 너는 또 누구?

MCP와 동시에 자주 언급되는 키워드가 있습니다. 바로 구글이 공개한 ‘A2A(Agent-to-Agent)’인데요. 에이전트 간 작업을 요청하거나 상태 정보를 공유하는 등 협업을 가능하게 하는 통신 프로토콜입니다. 독립적인 각각의 에이전트가 자연스럽게 역할을 나누고 함께 일하는 구조가 A2A로 가능해집니다.

AI 에이전트 관점에서 여행 계획을 세우는 상황을 가정해보겠습니다. 메인인 여행 에이전트가 사용자와 대화하며 목적지, 일정, 예산 정보 등을 수집합니다. 이후 사용자의 일정에 맞는 항공이나 호텔의 실시간 정보를 확인해야 하는데, A2A를 활용하면 사용자의 개입 없이도 여행 에이전트가 항공 에이전트나 호텔 에이전트와 상호작용하며 스스로 작업을 수행합니다.

이때 MCP의 역할은 에이전트가 외부 도구인 예약 시스템 등에 접근해 조건에 맞는 항공편을 실제로 조회할 수 있는 환경을 지원하는 것입니다. A2A는 에이전트 간 협업을, MCP는 실제 도구 활용을 담당하며 여행 계획을 효율적으로 완성하게 됩니다.

경쟁사도 예외 없다… MCP에 쏠리는 시선

앤스로픽이 MCP를 공개한 당시에는 업계의 관심을 그다지 끌지 못했습니다. 하지만 올 초부터 분위기가 반전되었는데요. AI 기반의 프로그래밍 도구 ‘커서(Cursor)’가 MCP를 채택하면서부터입니다. 커서는 사용자가 개발 과정에서 다양한 외부 도구와 데이터를 연결할 수 있도록 지원했어요. MCP가 단지 이론적인 개념이 아닌 실제 환경에서 실질적인 성과를 낼 수 있다는 것을 보여준 사례라고 할 수 있습니다.

이후 글로벌 주요 AI 기업들도 줄줄이 MCP 도입 계획을 발표합니다. 앤스로픽의 경쟁사로 꼽히는 오픈AI는 지난 3월 MCP를 자사의 에이전트 SDK(Agents SDK)에 통합시키고 향후 챗GPT 데스크톱 앱과 응답 API(Responses API)에도 적용할 계획이라고 밝혔고요. 그다음 달인 4월 구글 딥마인드도 차세대 제미나이(Gemini) 모델과 관련 인프라에 MCP를 지원하겠다고 발표했습니다. 5월에는 마이크로소프트가 코파일럿 스튜디오, 깃허브, 윈도우 등 자사의 주요 제품군 전반에 MCP를 지원하겠다며 MCP 확산에 동참했죠.

베스핀글로벌 역시 발 빠르게 업계의 흐름에 대응하고 있습니다. 자사의 AI 기반 클라우드 운영 자동화 솔루션인 ‘HelpNow AutoMSP(헬프나우 오토MSP)’에 MCP를 적용해 외부 시스템과의 연결을 표준화했습니다. 이를 통해 클라우드 운영이 보다 유연해지고, 새로운 시스템이나 요구사항이 추가될 때도 코드 수정없이 바로 수행할 수 있는 구조가 마련됐습니다.

HelpNow AutoMSP란?

베스핀글로벌이 직접 개발해 클라우드 운영 관리에 활용 중인 AI 기반 클라우드 운영 자동화 솔루션입니다. 클라우드 인프라의 실시간 모니터링, 장애 대응, 보안 설정 등 사내 엔지니어들의 반복적이고 복잡한 업무를 자동화합니다. HelpNow AutoMSP 적용 두 달 만에 전체 업무의 약 40%가 자동화됐고, 생산성은 70% 이상 개선됐습니다. 이러한 성과를 바탕으로 오는 7월 정식 출시할 예정입니다.

HelpNow AutoMSP가 더 궁금하신 분은 더보기 링크를 확인해주세요!

MCP가 이끌 AI 에이전트 시장

AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 마켓츠앤드마켓츠(Markets and Markets)에 따르면 글로벌 AI 에이전트 시장은 2025년 78억 4,000만 달러에서 2030년 526억 2,000만 달러(우리 돈 약 71조 2,000억 원) 규모로 확대될 전망입니다.

MCP의 개념이 나온 지 얼마 되지 않았기 때문에 MCP가 AI 에이전트 시장 확대에 미치는 영향을 정량적으로 분석한 통계는 아직 확인되지 않습니다. 그러나 세계적인 AI 기업들이 이미 자사의 서비스에 MCP를 속속 도입하며, 실제 적용 사례를 통해 MCP가 에이전트 구현의 핵심이라는 것을 보여주고 있습니다.

MCP는 이제 단순한 기술 개념을 넘어, AI 에이전트 구현의 실질적 기준으로 자리잡아가고 있습니다. 앞으로 이 표준이 어떤 방식으로 시장을 재편할지 주목됩니다.

오늘의 베스픽은 여기서 마치겠습니다. 다음주에도 구독자 분들이 궁금해하실 흥미로운 주제로 돌아올게요.

☁️ 안쓰면 클나우

베스핀글로벌이 고용노동부 주관 ‘K-디지털 트레이닝’ 사업의 일환으로, ‘AI MSP 베스핀글로벌의 멀티클라우드 엔지니어 부트캠프’ 2차 교육생을 모집합니다.

이번 교육 과정은 약 6개월간 1,000시간의 실습 중심 커리큘럼으로 운영되며, 다양한 클라우드 플랫폼을 기반으로 △클라우드 자동화된 인프라 관리 △쿠버네티스(Kubernetes) 기반 컨테이너스 운영 △데브옵스(DevOps) 엔지니어링 △클라우드 아키텍처 설계 및 보안/운영 등 최신 기술을 폭넓게 다룹니다.

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특히 비전공자도 수강할 수 있도록 IT  기초 교육을 포함했으며, 현업 강사의 밀착 멘토링과 실제 사례를 반영한 팀 프로젝트 수행을 통해 실무 역량을 강화할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한 수료생에게 베스핀글로벌 인턴십 지원 기회와 현직자 모의 면접 및 취업 멘토링 등에 참여할 수 있는 기회가 마련됩니다!

클라우드 전문가로서 첫걸음을 고민 중이라면, 실무와 밀접한 다양한 프로그램으로 구성된 ‘K-디지털 트레이닝’ 과정으로 시작해보세요.

👉’AI MSP 베스핀글로벌의 멀티클라우드 엔지니어 부트캠프’ 신청하러 가기

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🧠생각하는 AI에서, 🤖움직이는 AI로! 피지컬 AI의 시대

BESPICK
by Sangmi Park

AI가 직접 현실을 배우고 움직이는 시대, 준비되셨나요? 엔비디아의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 AI가 ‘인식-생성-에이전트-피지컬 AI’의 단계로 진화한다고 설명했는데요. 이제 AI는 실제 세계와 상호작용하는 새로운 단계로 진입하고 있습니다. 이번 베스픽에서는 피지컬 AI가 불러올 변화와 시장 전망을 분석해보겠습니다.

🤖 피지컬 AI vs 기존 로봇, 무엇이 다를까?

기존의 로봇들은 대부분 사전에 프로그래밍된 명령을 수행합니다. 예를 들어 공장의 로봇팔은 정해진 위치에서 부품을 조립하는 역할을 하죠. 하지만 피지컬 AI는 다릅니다. 기존의 로봇이 정해진 규칙에 따라 움직이는 자동화 시스템을 바탕으로 한다면 피지컬 AI는 환경을 학습하고 스스로 판단하는 AI라는 점에서 큰 차이가 나는데요.

✔️ 기존 로봇 : 정해진 규칙에 따라 움직이는 자동화 시스템
✔️ 피지컬 A I: 환경을 학습하고, 실시간으로 최적의 판단을 내리는 AI

즉, 기존 로봇이 미리 정해진 프로그래밍을 따르는 반면, 피지컬 AI는 작업 환경을 고려해 스스로 최적의 조립 방법을 찾아낼 수 있습니다. 피지컬 AI는 기존의 자동화 시스템을 뛰어넘어 더 유연하고, 변화에 적응할 수 있는 AI 기술인 것이죠.

또 기술 융합의 관점에서도 다른데요. 로봇이 하드웨어 중심의 로봇공학적 관점에서 설계되며 AI는 부차적인 역할에 불과하다면, 피지컬 AI는 AI가 주도하는 하드웨어 시스템을 의미합니다. 로봇의 움직임을 실시간으로 조정하고 경험을 학습하며 점점 더 똑똑해지는 구조로 소프트웨어, 즉 AI의 중요성이 하드웨어보다 훨씬 큰 것이 바로 로봇과의 핵심적인 차이라고 할 수 있습니다.

생성형 AI와의 차이도 빼놓을 수 없는데요. 생성형 AI와 피지컬 AI는 다른 개념이지만, 앞으로 두 기술이 결합되면서 더욱 지능적으로 활용될 가능성이 큽니다. 생성형 AI가 물류 시스템의 최적 경로를 분석하면, 피지컬 AI가 이를 바탕으로 실제 로봇을 조정해 물류를 자동화하는 방식이 가능해지는 것이죠. 디지털과 현실이 융합되는 AI 시대가 더욱 본격화될 것이라는 전망이 나오는 이유이기도 합니다.

🌎 글로벌 빅테크, 피지컬 AI에 베팅하다

빅테크들 역시 피지컬 AI 시장을 선점하기 위해 적극적으로 투자하고 있습니다. 젠슨 황은 2025 CES서 AI 개발 플랫폼 ‘코스모스(Cosmos)’를 공개했습니다. 코스모스는 휴머노이드 로봇이 실시간으로 환경을 이해하고 자율적으로 행동할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, AI 로봇 개발의 진입장벽을 크게 낮출 것으로 기대됩니다.

구글은 AI 연구 조직인 딥마인드(DeepMind)를 통해 로봇 기술 투자를 이어가고 있습니다. 테크크런치에 따르면, 딥마인드는 실제 세계 시뮬레이션이 가능한 AI 모델 연구를 위한 새로운 팀을 구성 중인 것으로 알려졌습니다. 또한 구글은 스탠퍼드 대학과 협력해 가정용 AI 로봇 ‘알로하(Aloha)’를 개발했는데요. 현재 알로하는 일반적인 AI 로봇 수준이지만, 구글이 딥마인드와 함께 강화학습 기반의 로봇 학습 연구를 진행하고 있어 향후 고도화된 피지컬 AI로 발전할 가능성이 높습니다.

관련 스타트업들 역시 대규모 투자를 유치하며 업계의 주목을 받고 있습니다. 특히 구글 출신 로봇 전문가들이 설립한 ‘피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)’는 아마존 창업자 제프 베이조스와 오픈AI 등으로부터 4억 달러(약 5500억 원)의 투자를 유치했으며, 기업 가치는 24억 달러(약 3조 3000억 원)까지 치솟았습니다.

🚀 피지컬 AI가 불러올 변화들

피지컬 AI는 헬스케어, 제조, 물류, 국방 등 다양한 산업에서 빠르게 도입되며 단순한 자동화 로봇이 아니라, 인간과 협업하는 지능형 시스템으로 발전하는 모습입니다. 특히 물류와 제조 분야에서 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다. AI 기반 스마트 물류센터에서는 로봇 제어, 예측 분석, 재고 관리, 이동 경로 최적화, 상품 분류, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 

또한 피지컬 AI와 디지털 트윈 기술을 결합하면 제조 공정 전반을 자율적으로 수행하는 로봇 AI 모델을 개발할 수 있어 생산성과 효율성이 더욱 향상될 전망입니다. 실제 테슬라는 인간형 로봇 ‘옵티머스’를 통해 공장 자동화를 추진하고 있으며, 내년 말까지 테슬라 공장에 투입할 것으로 예상하고 있습니다.

의료 분야에서는 의사들의 보조 역할을 수행하며, 수술을 직접 지원하는 단계로 발전할 것으로 예상됩니다. 캘리포니아 대학교 연구진은 의사의 개입 없이 수술 부위를 봉합할 수 있는 자율 로봇을 개발했는데요. 이 로봇은 두 팔을 이용해 모조 피부 위의 작은 상처를 연속으로 6바늘을 봉합하는 데 성공한 것으로 알려졌습니다. 존스홉킨스 대학과 스탠퍼드 대학의 연구자들도 숙련된 외과의사의 수술 영상을 모방 학습해 로봇이 인간 의사처럼 능숙하게 수술을 수행하는 훈련 시스템을 개발하기도 했습니다. 

🚀 피지컬 AI 시대, 우리는 어떻게 준비해야 할까?

전문가들은 한국이 반도체, 5G, 스마트팩토리 등의 강점을 바탕으로 피지컬 AI 시장에서 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 내다보고 있습니다. 산업통상자원부도 휴머노이드를 국가첨단전략기술로 지정, 2027년까지 자율 제조 프로젝트 200개를 추진할 계획이라고 하네요.

현대차는 2022년 보스턴 다이내믹스 인수 이후 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 선보였고, 삼성전자는 레인보우로보틱스에 지분을 투자해 AI 로봇 기술을 강화하고 있습니다. LG전자 역시 MS와 AI 에이전트 로봇(Q9)을 개발하는 한편, 베어로보틱스에 800억 원을 투자하는 등 피지컬 AI 분야에 속도를 내고 있습니다. 한국 기업들이 갖고 있는 강점을 살리면서 AI 소프트웨어와 데이터 활용 역량을 얼마나 빠르게 확보하느냐가 관건이 될 것입니다.

생성형 AI가 일하는 방식을 바꿨다면, 피지컬 AI는 산업 전반의 패러다임을 바꿀 것으로 보입니다. 이제 기업들에게 남은 과제는 ‘AI를 도입할 것인가’가 아닌 ‘어떻게 효과적으로 도입하고 활용할 것인가’에 있습니다. 오늘의 베스픽은 여기서 마무리 짓겠습니다.

☁️ 안쓰면 클나우

클라우드 운영 관리도 이젠 AI로 해결하세요🔥

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AI와 방위 산업이 만났다, 나라 지키는 첨단 기술!

BESPICK
by Sangmi Park

👍베스픽의 원픽

안녕하세요, 구독자 여러분! 혹한기 훈련의 계절이 돌아왔습니다. 찬 바람이 불면, 최전방에서 나라를 지키는 군인들의 노고가 그 어느 때보다 감사하게 느껴지는데요. 이번에는 방위 산업에 부는 AI 열풍을 짚어보고자 합니다.

언제나 방위 산업은 기술의 최전방에 있었는데요. 빠르게 진화하는 AI 트렌드가 방위 산업 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 현재 글로벌 방위 산업은 기술 플랫폼 기업과 전통 방산 기업 간의 협업이 대세를 이루며 AI를 활용한 새로운 전투나 감시 체계 구축, 데이터 중심의 군사 전략 채택 등 다양한 혁신이 일어나고 있는데요. 특히 최근에는 미국 AI 방산 기업 팔란티어(Palantir)의 시가총액이 1년 새 5배 가까이 오르며 전통 방산 기업의 시가 총액을 아득히 뛰어넘었습니다.

글로벌 방산 산업은 지금, AI 열풍🌬️

방산 AI 시장은 2024년 4.96억 달러(우리 돈 약 7,293억 원)에서 2029년 약 18.56억 달러(2조 7,287억 원!)로 성장하며 연평균 성장률(CAGR) 30.22%를 기록할 전망이라고 합니다. 군사 작전의 자동화에는 AI 기반 데이터 분석이 필수적으로 요구되기 때문에 현대전으로 갈수록 방산 AI 시장은 급격하게 성장할 수밖에 없는데요.

지난해 팔란티어의 주가가 무려 300% 이상 성장한 배경에는 미국 정부가 있습니다. 팔란티어는 미 국방부와 중앙정보국(CIA) 등을 주 고객사로 두고, 수익의 약 60%를 정부 기관에서 얻고 있는데요. 월스트리트가 팔란티어의 성장 전망에 대해 낙관적인 입장을 유지할 정도로 팔란티어의 영향력은 방위 산업에서 더욱 커져가고 있습니다.

트럼프 정부에서도 팔란티어의 영향력이 유지될 것으로 기대되는데요. 팔란티어의 공동 창업자 피터 틸(Peter Thiel)이 일론 머스크(Elon Musk)와 함께 페이팔(PayPal)을 공동 창업한 인연이 있기 때문입니다. 피터 틸은 머스크와 친밀한 사이이자 강성 공화당 지지자인데요. 팔란티어 주가는 트럼프 당선 후 폭등하여 지난 24일 82.38달러로 창사 이래 최고치를 기록했습니다.

미국은 2023년 기준 전 세계 방산 AI 시장의 38%를 차지하며 최대 투자국으로 자리 잡고 있습니다. 2024년에는 AI 및 데이터 분석 프로젝트에 약 20억 달러를 투자하며, 군사 전략의 디지털 전환을 가속화했습니다. 중국 또한 AI 기반 자율 무기 시스템 개발에 매년 약 15억 달러를 투자하고 있으며, 유럽연합(EU)도 AI 연구 및 개발에 10억 유로를 할당하는 등 전 세계 방산 산업의 AI 열풍은 뜨거워지고 있습니다.

전통 방산 시장에 뛰어든 AI 스타트업

그러면 전통 방산 기업은 어떻게 변화에 대응하고 있는지 볼까요? 대표적인 전투기 제조사 록히드 마틴(Lockheed Martin)은 F-35 전투기에 AI 기반 분석 시스템을 적용해 파일럿의 상황 인식이나 의사결정 능력을 강화하고 있습니다. 이로써 정확도가 기존보다 40% 향상됐고, 작전 수행 시간은 30% 단축됐습니다. 2023년 기준으로 AI 연구 및 개발에 약 10억 달러를 투자한 것을 보면, 록히드 마틴도 새로운 시대에 잘 적응하고 있다고 볼 수 있겠죠? 또 미국의 항공 우주 방위 기업 레이시온 테크놀로지스(Raytheon Technologies)는 미사일 방어 시스템 패트리어트 미사일에 AI를 도입했는데요. 위협 식별 및 요격 경로 계산을 자동화해 성공률을 92%까지 끌어올렸고 AI 통합 후 요격 시간은 기존보다 20% 줄었습니다.

팔란티어와 아마존 웹 서비스(AWS)는 미 국방부와 협력해 팔란티어 AI 플랫폼(AIP, Artificial Intelligence Platform)을 개발했습니다. 방대한 군사 데이터를 분석하고 효과적이고 전략적인 결정을 내리는데 AIP가 활용되고 있는데요. 데이터 처리 시간이 30% 이상 단축되는 효과를 자랑하며 전략 수립의 정확성을 높이는 데 큰 도움을 주고 있다고 합니다. 유럽 사례도 들 수 있는데요. 영국 국방부(MoD, Ministry of Defence)는 BAE 시스템즈(BAE Systems)와 협력해 자율 무인 항공기와 방어 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 더 자세히 설명하면, BAE 시스템즈는 AI를 활용해 비행 경로 최적화를 이뤘고, 연료 소비를 15% 절감했으며, 정밀도를 향상시켰다고 합니다. 정말 효율적인 변화죠.

미국 무인 방위산업체 안두릴(Anduril)은 적의 무인 항공기를 탐지 및 추적하는 방어 체계와 AI로 지형 및 지물을 실시간 분석하며 비행하는 드론을 개발하고 있습니다. 1대당 수억 원 수준의 드론과 무인 함정은 1,000억 원이 넘는 전투기, 수조 원에 이르는 군함을 상대할 수 있다고 하는데요. 우-러 전쟁에서 드론으로 양상이 바뀌면서 널리 알려졌죠. 안두릴은 미 해병대와 10억 달러 규모의 계약을 체결하기도 했습니다. 팔란티어의 AI 플랫폼은 안두릴의 소프트웨어와 통합이 가능하고, 안두릴의 드론 방어 시스템에는 오픈AI의 AI 모델이 탑재됐습니다.

전장을 바꾼 새로운 무기들

앞서 이야기했듯이 오늘날 군사 작전에서 핵심 기술로 꼽히는 것 중 하나는 AI 기반 드론인데요. 미 국방부는 프로젝트 메이븐(Project Maven)을 통해 AI를 드론에 통합해 적의 움직임을 실시간으로 분석하고 식별하는 기술을 구현했는데요. 군사 정보 분석 속도를 60% 이상 높이고, 정확성을 크게 개선했습니다. 2021년 이후로 여러 군사 갈등에서 활용되고 있다고 합니다. 자율 비행 기능을 갖춘 대표적인 사례로는 BAE 시스템즈의 ‘타라니스(Taranis)’ 무인 항공기를 꼽을 수 있습니다. 인간의 개입 없이 적진에서 정찰하는, 영화 <터미네이터>의 미래 세계를 보는 듯한 기술이죠.

AI 기술은 미사일 방어 체계를 혁신적으로 발전시켰고, 전투 상황에서 인간의 개입을 최소화했다는데 의미가 있습니다. 미국의 MUM-T(Manned-Unmanned Teaming)는 인간과 자율 무기가 협력해 임무를 수행하는 방식인데요. 보잉(Boeing)의 ‘로열 윙맨(Loyal Wingman)’ 드론은 유인 전투기와 협력해 공중전과 정찰 임무를 지원하고, 조종사의 안전과 작전 효율성을 극대화합니다.

우리나라와 같이 국경 지대에서의 긴장감이 높은 경우에는 무엇보다 감시 장비가 중요합니다. AI는 감시 및 정찰 분야에서도 중요한 역할을 하는데요. 팔란티어의 파운드리 플랫폼은 군사 작전에서 데이터를 실시간으로 분석해 적의 움직임을 예측하고, 전술적 결정을 지원합니다. 정보 분석 시간을 단축하고 작전 효율성을 극대화하는 데 기여하죠. 중국의 스카이호크 드론(Sky Hawk Drone)은 AI 기반 얼굴 인식 및 행위 분석 기술을 통해 적군의 은닉된 위치를 탐지하고 실시간으로 보고합니다. 주인을 알아보고 돌아오는 매처럼 말이죠.

잘 만든 AI 기술이 국방력을 높인다

드론, 자율 무기, 감시 및 정찰, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 AI의 활용이 전통적 방위 산업의 판도를 재편하고 있습니다. 방산 AI가 글로벌 안보 환경을 바꾸고 있는 셈이죠. 전통 방산 기업과 AI 스타트업은 경쟁 관계에서 협력으로 나아가며, 방산 시장을 더욱 역동적으로 만들고 있습니다. 평화는 스스로를 지킬 수 있는 강력한 국방력을 기반으로 합니다. 방산 AI는 기술이 곧 방어라는 새로운 패러다임을 이끌어 냈습니다. AI를 만난 방산 기술이 나라를 지키고, 세계 평화 유지에 기여하기를 기대해 봅니다.

⛅ 안쓰면 클나우

행정기관에서 서류를 발급하거나 행정 신고를 해야 할 때, 종종 있으시죠? 평소 자주 하는 경험이 아닌 만큼 익숙하지 않은 서류를 어디에서 처리해야 할지, 또 이 민원은 어느 부서 담당인지 몰라 난감했던 경험 대부분 있으실 텐데요.

성동구청에서는 △청소 △일반 △복지 △일자리 △시설 안내 △행사·홍보 △지역·경제 △보건 △주차 △세무 등 최우선 행정 업무 10가지에 대해 ‘성동형 스마트 AI 민원 안내 챗봇’을 통해 24시간 365일 신속히 대응하고 있습니다. 생성형 AI를 활용한 대화형 AI 서비스로 구민의 편의성과 만족도를 높이고 있는 것이죠.

LLM 기반 AI 에이전트 플랫폼 헬프나우 AI(HelpNow AI)는 대화형 AI 에이전트 개발에 필요한 모든 요소를 통합 제공해 맞춤형 AI 에이전트를 빠르고 쉽게 도입할 수 있도록 지원합니다. 과기정통부에서 주관하는 디지털 서비스 전문계약제도에 등록되어 있어, 공공 부문에서도 간단하고 빠르게 대화형 AI를 활용할 수 있습니다. 헬프나우 AI에 관심 있으시다면 아래를 통해 문의해 주세요!

🤙[문의하기] 헬프나우 AI, 우리 회사에도 도입해 볼까?

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당신의 업무에 가장 적합한 AI 에이전트를 골라주세요!

BESPICK
by Sangmi Park

안녕하세요, 구독자 여러분. 2주 휴식 후 청사🐍의 해에 돌아온 베스픽입니다. 새해 복 많이 받으세요📢 오늘은 새해 첫 베스픽인 만큼, 너나 할 것 없이 올해 가장 대세라고 말하는 그것, ‘AI 에이전트(AI Agent)’에 대해 이야기해보려고 합니다.

AI 에이전트란 데이터를 기반으로 환경을 인식하고 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하여 작업을 수행하는 자율적인 AI 시스템을 가리키는 말인데요. OTT나 비디오 플랫폼이 다음에 볼 콘텐츠를 추천하고, 스마트폰 비서가 알람을 맞추며, 자율주행차가 목적지를 찾아가는 이 모든 과정에 AI 에이전트가 숨어 있습니다! 오늘은 다양한 형태와 역할을 가진 AI 에이전트에 대해 알아보겠습니다.

AI 에이전트의 가장 기본적인 형태는 반응형 에이전트(Reactive Agent)입니다. 현재 상황에 즉각 반응하는 방식으로 작동하는데요. 체스 게임에서 상대의 수를 예측하는 등 단순한 조건에 따라 응답하는 챗봇이 대표적 사례입니다. 그 후 점차 기술이 발전하며 목적 지향 에이전트(Goal-based Agents)와 유틸리티 기반 에이전트(Utility-based Agent)가 등장했죠.

목적 지향 에이전트는 가장 빠른 길을 찾는 GPS 지도 앱처럼 명확한 목표를 설정하고 이를 달성하기 위해 계획을 세우고 실행합니다. 자동차가 스스로 목적지로 이동하는 자율주행 기술에도 이 원리가 적용되죠.

유틸리티 기반 에이전트는 효율성을 극대화하는 방향으로 행동을 선택하는데요. 온라인 쇼핑몰이 고객 맞춤형 제품을 추천하거나 플랫폼이 소비자의 취향에 맞는 콘텐츠를 보여주는 시스템이 이에 해당합니다. 음원 스트리밍 플랫폼 Spotify는 사용자의 청취 패턴을 분석하는 유틸리티 기반 에이전트를 통해 이용자에게 맞춤형 플레이리스트를 제공하죠.

학습 에이전트(Learning Agent)는 데이터를 통해 스스로 학습하며 경험을 통해 지속적으로 성능을 개선하는 에이전트를 의미합니다. 잘 알려진 사례로는 이세돌과 세기의 바둑 대결을 겨뤘던 알파고(AlphaGo)가 있습니다. 현재는 게임을 넘어, 의료 진단이나 금융 분석 등 다양한 산업에서 쓰이고 있죠.

또한 사람과의 소통에 특화된 상호작용형 에이전트(Interactive Agent)는 사용자와 대화를 나누고 요청을 처리하는 데 중점을 둡니다. 애플의 Siri나 아마존의 Alexa 같은 가상 비서나 사용자의 음성을 분석해 스마트 가전제품을 제어하는 Google Assistant가 상호작용형 에이전트의 대표적인 사례인데요. 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 사용자와의 대화 속에서 맥락을 이해하고 문제를 해결합니다.

이처럼 AI 에이전트는 이미 우리의 일상과 친숙한 존재인데요. 이외에도 정말 다양한 AI 에이전트가 있습니다. AI 에이전트를 구분하는 기준을 정리하면 아래와 같습니다.

  1. 작동 방식 – 어떻게 작동하느냐
  2. 목적 – 무엇을 하느냐
  3. 기술 구현 방식 – 설계와 기술적 구조가 어떻게 되어 있느냐

1. 작동 방식

‘작동 방식’을 기준으로 한 AI 에이전트는 크게 규칙 기반(Rule-Based)과 데이터 기반(Data-Based), 지식 기반(Knowledge-Based) 등이 있습니다. 규칙 기반 AI 에이전트는 말 그대로 정해진 규칙에 따라 작동합니다. “이런 상황에서는 이렇게 반응한다”는 고정된 구조로 설계되었죠. 특정 키워드를 감지해 준비된 답변을 제공하는 초기 챗봇이나 버튼에 따라 설정대로 응답하는 자동 전화 응답 시스템이 이런 고정된 행동 규칙에 따라 움직이는 대표적인 예입니다.

반면에 데이터 기반 AI 에이전트는 훨씬 유연합니다. 데이터를 학습하고 분석해 스스로 결정을 내리며, 상황에 따라 행동을 바꿀 수 있죠. 머신 러닝이나 딥 러닝을 기반으로 한 경우가 많습니다. 넷플릭스, PayPal, 구글 딥마인드, 월마트, 테슬라 등 웬만한 AI 에이전트는 전부 데이터 기반 AI 에이전트라고 해도 과언이 아닙니다.

지식 기반 AI 에이전트는 데이터 기반과 달리 기존 데이터를 학습하는 것이 아니라, 각 도메인의 지식을 체계적으로 정리한 데이터베이스와 논리적 추론을 활용해 작동합니다. 규칙 기반보다 복잡한 문제를 해결할 수 있으며, 명확하게 정의된 지식을 통한 결과를 제공합니다. 학술 연구 플랫폼인 시맨틱 스칼라의 AI 에이전트(Semantic Scholar AI Agent)는 의학학술정보분류체계인 메쉬(MeSH) 키워드를 통해, 보다 쉽게 논문을 이해하고 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

2. 목적

AI 에이전트는 ‘목적’에 따라 분류할 수도 있습니다. 정보 처리형 AI 에이전트(Information Processing AI Agent)는 데이터를 검색하고 정리하며, 필요한 정보를 사용자에게 제공하는 데 초점을 맞춥니다. 우리가 매일 사용하는 포탈의 검색 엔진이나 뉴스 추천 시스템이 바로 이런 유형이죠.

의사결정형 AI 에이전트(Decision-Making AI Agent)는 자율주행차나 투자 분석 AI처럼 여러 선택지 중에서 최적의 결정을 내려야 하는 경우에 사용됩니다. 예측 및 분석형 AI 에이전트(Predictive and Analytical AI Agent)는 과거 데이터를 기반으로 미래를 예측하거나 트렌드를 분석합니다. NASA는 기후 변화 데이터를 분석해 미래의 지구 온난화와 그 영향을 예측하는 AI 에이전트를 활용하고 있다고 하죠.

3. 기술 구현 방식

마지막으로 ‘기술 구현 방식’에서도 AI 에이전트는 다양하게 나뉩니다. 멀티모델 AI 에이전트(Multi-Model AI Agent)는 여러 AI 모델을 조합해 복잡한 작업을 수행하는 시스템입니다. 멀티모델 에이전트를 사용하면 음성 인식 모델이 사용자의 요청을 텍스트로 변환, 자연어 처리 모델이 이를 분석하고, 시각화 모델이 분석 결과를 그래프로 표현할 수 있게 되는 거죠. 복잡한 작업에 매우 유용합니다.

반대로 하나의 AI 모델에 기반하는 단일 모델 기반 AI 에이전트(Single-Model AI Agent)도 있고요. 이름이 비슷한 멀티모달 AI 에이전트(Multi-Modal AI Agent)는 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 종류의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. GPT-4처럼 텍스트와 이미지를 함께 이해할 수 있는 AI가 대표적입니다.

멀티모‘델’ AI 에이전트는 여러 모델이 협력해 복잡한 작업을 처리하는 ‘기술적 구성’에 중점을 두고, 멀티모‘달’ AI 에이전트는 처리하는 ‘데이터의 유형’을 중시한다고 생각하시면 이해가 빠를 것 같네요. 베스핀글로벌은 세계 최초 교사 주도형 생성형 AI인 울산교육청의 ‘우리 아이(AI) 서비스’에는 멀티모델 AI 에이전트를, 세계 최초 원전 특화형 생성형 AI 서비스를 구축하는 한국수력원자력의 경우에는 단일 모델 기반 AI 에이전트를 토대로 수행하고 있습니다. 모두 베스핀글로벌의 LLM 기반 AI 에이전트 플랫폼 ‘헬프나우 AI(HelpNow AI)’를 활용했답니다.

오늘은 다양한 AI 에이전트의 분류에 대해 말씀드렸는데요. AI 에이전트 도입의 실패 확률을 낮추기 위해선 어떤 역할과 기능이 필요한지 여러 각도에서 분석해야 합니다. 앞서 소개드린 분류 방법을 참고해서 내가 속한 영역과 산업군에 가장 적합한 AI 에이전트가 무엇인지 꼼꼼히 살펴보시는 것은 어떨까요?

오늘의 베스픽은 이렇게 마무리하도록 하겠습니다. 모두 평안하고 건강한 한 해 보내시기를 소망합니다. 다음에 뵐게요.

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AI 시대 대응 전략 가이드가 필요하신가요? 2025년 AI 인사이트를 단 한편의 영상으로 해결할 수 있습니다! 생성형 AI의 활용 사례들과 AI 도입 준비 사항 그리고 AI 시대에 성공하려면 어떤 직업을 가져야 하는지까지 흥미롭게 전달드립니다.

제가 만든 GPT는 당신이 만든 GPT와 전혀 다릅니다>의 저자이자, 라이즈모먼트 AI를 운영하시는 유호석 대표님과 함께 AI 여정의 필수 노하우를 알아보시면 어떨까요?

👉 유호석 작가의 AI 시대 대응 전략 대담 영상 바로 보기

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2025년엔 어떤 기술이 대세? 가트너와 IDC 예측 한눈에 보기🔍

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by Sangmi Park

안녕하세요, 구독자 여러분. 벌써 2024년을 마무리할 시점에 다다랐는데요😂 다가오는 2025년에는 또 어떤 변화가 기다리고 있을까요? 최근 로이터의 보도에 따르면 내년 AI Agenda 중 가장 주요한 이슈로 다뤄지고 있는 것이 바로 ‘자율 에이전트’와 ‘수익성’입니다. 가트너와 IDC 역시, 이를 놓치지 않았는데요. 중요하게 생각하는 요소는 비슷하나, 접근 방식은 조금 다릅니다. 오늘의 베스픽은 올해의 IT 하이라이트 소식들을 정리하고, 가트너와 IDC가 예측한 2025년의 테크 트렌드를 비교 분석해볼까 합니다.

빅테크로 보는 2024년 AI 이슈 총정리📝

OpenAI는 향상된 버전의 GPT 시리즈를 일년 내내 연이어 선보이며 서비스 다각화에 나섰는데요. GPT-4o, GPT-4o Mini, o1, ChatGPT Pro, Sora, Canvas까지 다양하게 출시하며 멀티모달 기능부터 복잡한 추론 모델, 전문가 상품, 동영상 생성 특화 모델, 협업 인터페이스 기능에 이르기까지 생성형 AI 상용화를 위한 행보를 펼쳤습니다. 그 결과 챗GPT 주간 활성 사용자 수는 전년 대비 두 배 이상 증가하며 2억 명을 돌파했고요. 포춘 500대 기업의 92%가 OpenAI를 활용하는 것으로 나타났고, API 사용량도 두 배 이상 증가하며 기업의 필수 툴로 자리매김했습니다. 

그리고 OpenAI와 마이크로소프트의 긴밀한 협력의 결과물 코파일럿(Copilot)도 빼놓을 수 없죠. 지난 5월엔 AI 작업에 특화된 하드웨어인 Copilot+PC가 출시되었고, 11월엔 Copilot 대규모 업그레이드 예정 사항들이 발표되었습니다. 반복 문서 작업을 자동화 할 수 있는 기능, 콘텐츠 분석 기능, 문서 기반 PPT 생성 기능 등 사무 업무 효율성을 크게 높여주는 기능들로 이루어졌습니다.

2024년 구글의 가장 큰 뉴스는 역시 멀티모달 LLM 제미나이(Gemini)의 출시입니다. Gemini가 출시되며 구글의 AI 생태계는 Gemini를 중심으로 더욱 강력해졌는데요. 기존에 출시된 Duet AI, Vertex AI, Bard, PaLM 등 구글의 다양한 AI 모델들이 단계적으로 제미나이에 통합되고 있습니다. 구글 워크스페이스에도 Gemini가 탑재되며 Gmail, Docs, Sheets, Slide 등에서 쉽게 생성형AI를 사용할 수 있게 되었습니다. 업무 생산성과 사용자 경험이 혁신적으로 높아진 것이죠.

AWS도 조금 늦은감이 있지만, 2024 리인벤트에서 아마존 생성형 AI 파운데이션 모델 노바(Nova) 출시를 공표하며 본격적으로 빅테크의 생성형 AI 모델 대전에 나섰습니다. 경쟁사보다 더 빠른 처리 속도와 낮은 가격을 내세우며 호기롭게 시장에 도전장을 던진 것인데요. AWS의 클라우드 환경에서 AI와 ML을 개발하려는 기업들에게 반가운 소식이 되었습니다. Statista의 조사 결과에 따르면 2024년 3분기 기준 AWS는 31%의 점유율로 여전히 글로벌 클라우드 시장 1위를  차지하고 있는데요. AWS의 생태계 확장이 향후 시장에 어떻게 작용할지 궁금해 집니다.

이 외에도 IBM은 기업용 AI 파운데이션 모델 ‘그래니트 3.0(Granite 3.0)’을 출시하며 생성형 AI 경쟁력을 높였고, 오라클은 AI 도입 확대에 따른 오라클 클라우드(OCI) 수요 증가로 주가가 전년 대비 약 69% 상승하며 시장의 기대를 모았습니다.  

가트너의 2025 예측: 기술 진화와 협업의 미래🌟

그럼 지금부터 2025년 예측 정리를 시작해보겠습니다. 가트너는 “2025 Top 10 Strategic Technology Trends”이라는 타이틀로 ▲AI imperatives and risk(AI 필수 요소와 위험 관리) ▲New frontiers of computing(컴퓨팅의 새로운 지평) ▲Human-machine synergy(인간과 기계의 시너지), 이렇게 3가지 카테고리로 나누어 10가지 트렌드를 분석했습니다.

① AI 필수 요소와 위험 관리 측면에서 가장 주목해야 할 3가지는 에이전틱 AI(Agentic AI), AI 거버넌스 플랫폼(AI Governance Platform), 가짜 정보 보안(Disinformation Security)입니다. 에이전틱 AI는 인간의 지시 없이 상황을 이해하고 실행할 수 있는 AI 시스템을 의미하고요. AI 거버넌스 플랫폼은 AI의 윤리적, 법적, 기술적 책임을 관리하는 플랫폼이라고 할 수 있습니다. 그리고 가짜 정보 보안은 조작된 콘텐츠를 탐지하고 방어하기 위한 보안 기술인데요. 즉 AI가 단순한 보조의 역할을 넘어서 자율적이면서 실질적인 의사 결정이 가능한 방향으로 진화하며, 이를 뒷받침하는 AI 거버넌스와 보안이 필수 요소로 부각될 것이라고 전망했다고 볼 수 있죠.

② 컴퓨팅의 새로운 지평에는 차세대 컴퓨팅 파워의 진화에 대한 내용이 담겼는데요. 포스트 양자 암호화(Post-quantum cryptography, PQC), 에너지 효율적 컴퓨팅(Energy-efficient computing), 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid computing), 주변 비가시성 인텔리전스(Ambient invisible intelligence)가 속합니다. 다소 어렵고 복잡해보이는 기술적 개념들이지만 그 핵심은 바로 보안 강화와 지속가능성 그리고 사용자 경험의 혁신입니다. 양자 컴퓨터의 등장으로 기존 암호화 방식 대신 새로운 보안 기술인 ‘PQC’가 필수가 되었고, 에너지 소비를 줄이면서 성능을 최적화하려는 움직임(에너지 효율적 컴퓨팅, 하이브리드 컴퓨팅)이 나타나고 있는 것이죠. 이에 더해 기존의 컴퓨팅 방식에서 벗어나 AI가 사람이 인지하지 못할 정도로 다양한 작업을 처리하게 되면서 사용자 경험의 질이 크게 향상될 것입니다.

③ 인간과 기계의 시너지에 대해 가트너는 공간 컴퓨팅(Spatial computing), 다기능 로봇(Polyfunctional robots), 신경학적 향상(Neurological enhancement)에 대해 이야기하고 있는데요. 물리적 공간과 디지털 공간을 결합해 몰입형 경험을 제공하는, AR/VR로 대표되는 공간 컴퓨팅과 다양한 작업을 수행하는 로봇,  뇌와 신경계를 직접 자극 혹은 기능을 보완하여 인지 능력과 신체 능력을 증대시키는 기술 등을 언급하며 기계와의 협업이 인간의 경험과 작업 방식을 변화시킬 것이라고 예측했습니다.

IDC 2025 예측: AI가 업무 현장을 바꾼다💻

그렇다면 IDC는 어떨까요? IDC가 선정한 전 세계 IT 산업 상위 10대 예측은 다음과 같습니다.

  •  AI Economics AI 경제학 
  •  AI Pivot Barriers AI 피봇 장벽 
  •  Cyber-Resiliency 사이버 회복성
  •  Cloud Modernization 클라우드 현대화
  •  Data as Product 상품으로서의 데이터
  •  App Metamorphosis 앱 변형
  •  Interference Delivery 간섭 전달
  •  Decarbonizing AI Infrastructure AI 인프라의 탈탄소화
  •  Unified Platforms for Composite AI 복합적인 AI를 위한 통합 플랫폼
  •  New Work Roles 새로운 업무 역할

보시면 단연 ‘AI 경제학’이라는 단어가 먼저 눈에 띄는데요. AI 기술이 단순한 도입을 넘어 수익 창출로 이어지는 단계로 전환 중임을 지적한 것이라고 할 수 있습니다. IDC는 내년에 예상되는 AI 지출 중 67%가 기업들이 핵심 비즈니스 운영에 AI를 내재화하는 데 쓰일 것으로 진단, 모든 산업 조직들이 회복력 있는 AI 기반 기업을 전환하기 위한 전략이 필요하다고 강조하기도 했는데요.

AI 기술의 수익화와 함께 이를 가로막는 고비용, 개발자 부족, 인프라 문제 같은 AI 피봇 장벽을 주요 과제로 꼽았으며, 보안 위협으로 인한 사이버 회복성 역시 여전히 중요한 화두임을 언급했습니다. 이 외에도 IDC는 클라우드와 데이터 혁신을 통해 ROI를 극대화하고 운영 효율성을 높이는 클라우드 현대화, 데이터 사일로를 허물고 보다 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터 활용 프로세스(상품으로서의 데이터)를 주요 예측으로 꼽았습니다.

또한 AI 에이전트가 인간의 개입 없이도 상황을 평가하고 조치를 취하는 앱 변형(App Metamorphosis), 추론 워크로드가 급증하면서 이에 대한 전략 개선(다중 추론)이 필요하기 때문에 간섭 전달(Interference Delivery) 등이 주목받고 있습니다. 특히 IDC는 AI 에이전트와 자동화로 대표되는 기술 혁신이 새로운 업무 역할과 직무의 변화를 가져올 것임을 주요 예상 중 하나로 꼽았는데요. 기술이 비즈니스 환경과 인프라에 구체적으로 어떤 변화를 가져오는지 중점적으로 다뤘다고 할 수 있습니다.

IDC가 추가로 발표한 내용에 따르면 2025년 AI 지원 기술(AI-supporting technologies)에 대한 전 세계 지출 규모가 3,370억 달러(우리 돈 약 484조 원)에 달하고, 3년 뒤인 2028년에는 2배가 훌쩍 넘는 7,490억 달러(우리 돈 약 1,075조 원)를 넘어설 것이라고 하는데요. AI 지원 시장의 성장세가 매우 놀랍죠.

⛅ 안쓰면 클나우

🌐 세계 최초 원전 특화 AI 프로젝트 시작! 🌟

베스핀글로벌이 한국수력원자력(한수원)의 생성형 AI 구축사업을 수주, AI 에이전트 플랫폼 ‘헬프나우 AI’를 활용한 원자력 산업에 최적화된 AI 서비스 구축에 본격 돌입했습니다🎉 베스핀글로벌은 ▲건설 통합 관리 ▲발전 운영 최적화 ▲정비 작업 절차 안내 ▲원전 안전 모니터링 ▲수력·신재생 업무 안내 ▲대외기관 대응 업무 ▲AI 어시스턴트 업무 통합 지원 등 7가지 업무를 담당하게 되었는데요. 글로벌 원전 산업의 생성형AI 비즈니스를 향한 의미있는 첫 발걸음을 응원해 주세요👣

헬프나우 AI는 각 분야의 특성에 맞게 최적화된 챗봇·콜봇, 보이스봇, AI 어시스턴트를 개발·운영할 수 있는 LLM 기반 AI 에이전트 플랫폼인데요. 멀티 LLM 연동, RAG 기반 답변 멀티 에이전트 생성·관리 기능 등을 제공해 맞춤형 AI 에이전트를 간편하게 구축 관리할 수 있도록 지원합니다. 게다가 공공부문의 빠른 도입을 위한 💡디지털서비스 전문계약제도의 ‘클라우드-융합 서비스’에도 등록되어 있으니 많은 관심 부탁 드립니다! 

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2024년 12월 ver. AI 용어 사전: ✏️입문편부터 🎓심화편까지 총정리!

BESPICK
by Sangmi Park

안녕하세요, 베스픽 구독자 여러분. 생성형 AI의 혁신이 빠르게 확산되며, 매일같이 익숙하지 않은 단어들이 등장하고 있습니다. 새롭게 만들어지거나 이미 존재하던 개념이었지만 최근 주목받기 시작한 용어들이 아주 많은데요. AI 기술이 일상과 업무를 혁신하고 있는 만큼 이를 둘러싼 용어도 점점 더 다양해지고 있는 것이겠죠.

오늘의 베스픽은 꼭 알아야 하는 기본 개념과 함께, 한번쯤 들어보았지만 그 의미는 잘 모르겠는 ‘입문편’과 보다 전문적인 기술 용어 및 최신 트렌드를 포함한 ‘심화편’으로 이루어진 ‘생성형 AI 용어 사전 by 베스픽’을 준비했습니다. 구독자 분들의 AI 이해에 보탬이 되길 바라며, 오늘의 베스픽은 즐겨찾기 후 필요할 때마다 열어 보시는 것을 추천합니다😉

🔎Must-Know: ‘AI 용어 사전’ 입문편

  • AGI(Artificial General Intelligence) 일반 인공 지능 or 범용 AI : 인간의 개입이 거의 없이 광범위한 복잡한 작업을 완료할 수 있는 가상의 AI 시스템을 의미. 오픈 AI는 AGI를 “대부분의 경제적으로 가치 있는 작업에서 인간보다 성능이 뛰어난 고도로 자율적인 시스템”이라고 정의.
  • AI Agent AI 에이전트 : 특정 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 프로그램. 고객 문의를 처리하는 AI 챗봇이나 자동화된 음성 비서 등이 대표적.
  • AI Bias AI 편향 : AI 모델이 고정관념에 따른 데이터 편향으로 인해 특정 유형이나 그룹에 대해 편견을 갖는 결과를 생성하는 일이나 이로 인한 부정적 영향을 가리킴. 채용 AI가 특정 성별이나 인종을 선호하는 결과를 초래하는 등의 사례가 대표적.
  • AI Diet AI 다이어트 : AI 모델의 훈련에 사용되는 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 접근 방식으로 모델의 경량화와 전력 소모 절감을 목표로 함 → 비슷한 개념으로, 불필요하거나 중복된 데이터를 제거해 효율성을 높이는 데이터 관리 전략을 Data Diet라고 지칭함.
  • AI Sovereignty AI 주권 : 특정 국가나 조직이 자국 내 데이터를 보호하며 AI 기술을 독립적으로 운영하고자 하는 접근 방식.
  • Computer Vision 컴퓨터 비전 : 기계가 시각적 세계(이미지, 비디오, 기타 시각적 입력)를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI 분야.
  • Foundation Model 파운데이션 모델 : 대규모 데이터와 학습을 기반으로 다양한 작업에 활용 가능한 범용 AI 모델로 AI 연구와 응용에서 중요한 개념.
  • GPT(Generative Pre-training Transformer) : 생성형 AI 기술을 기반으로 한 언어 모델로 자연어 처리 작업을 자동화하고, 질문에 대한 답변을 생성하거나 글쓰기를 돕는 데 사용 → Pre-Trained: AI 모델이 특정 작업에 대해 미리 학습된 상태를 의미.

👉 여기서 잠깐! GPT가 왜 중요한가요?

이제 익숙한 개념이 되어버린 ‘GPT’는 생성형 AI 기술의 핵심으로 ChatGPT, Gemini 등 우리가 일상에서 사용하는 대화형 AI 서비스의 기반이라고 할 수 있습니다. 텍스트 생성부터 프로그래밍 코드 작성, 복잡한 문제 해결까지 활용 범위가 매우 넓어, AI 기술 발전의 중심에 있다고 평가됩니다.

  • Guardrail 가드레일 : AI 모델에 적용된 정책 및 제한으로 데이터가 책임감 있게 처리되고 모델이 불쾌한 콘텐츠를 생성하지 않도록 보장하는 것을 의미.
  • NLP(Natural Language Processing) 자연어 처리 : 인간의 언어를 이해, 해석, 생성하는 기술을 의미. 음성 비서(Alexa, Siri), 번역기(Google Translate), 이메일 스팸 필터링 등 다양한 응용 분야에서 사용.
  • Multi-Modal AI 멀티모달 AI : 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI. 생성형 AI의 확장 가능성을 보여주는 핵심 기술로 평가됨. → 예시) 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 OpenAI의 ‘DALL·E’, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 Google의 ‘Gemini’ 등
  • Orchestration 오케스트레이션 : 여러 AI 모델과 시스템이 조화를 이루어 협력하도록 조정하는 기술이나 접근 방식.
  • Parameter 매개변수 :  AI 모델이 학습하는 과정에서 조정되는 변수를 의미하며, 성능과 결과를 결정짓는 핵심 요소.
  • Red Teaming 레드 팀 : AI 모델의 결함과 취약점을 찾는 것을 목표로 하는 구조화된 테스트 시스템.
  • Temperature : AI 모델의 창의성이나 정확도를 조절하는 것을 의미. 
  • Token 토큰 : AI 언어 모델이 처리하는 단위(단어, 글자, 심볼). AI 모델이 문맥을 이해하고 처리하는 데 필수적인 과정. → 예시) AI is Amazing! 이라는 문장은 AI / is / Amazing /!의 4개의 토큰으로 구성.

💪Next Level: ‘AI 용어 사전’ 심화편

  • AI Legacy AI 레거시 : 기존 시스템과 AI 기술의 통합 과정에서 발생하는 호환성 문제, 기술적 부채, 또는 AI 도입으로 인해 기존 인프라가 비효율적으로 작동하는 현상을 의미.
  • AI TRiSM(Artificial Intelligence Trust, Risk, and Security Management) AI 트리즘 혹은 AI 신뢰 리스크 보안 관리 : AI 모델의 신뢰성, 위험 관리, 보안을 강화하기 위한 접근 방식.
  • Bio-Inspired AI 생체 모방 AI : 실제 자연계의 생물체나 현상에서 영감을 받아 설계된 AI 기술. → 예시) 인간의 신경망 구조를 모방한 딥러닝 기술이나 개미 군집의 행동을 기반으로 설계된 알고리즘 등.
  • Blue-Collar AI 블루칼라 AI : 제조업과 같은 노동집약적 산업에서 활용되는 AI를 의미. → 예시) AI 기반의 자동화 제조 로봇, 물류 센터의 상품 분류 시스템 등
  • Edge AI Farm 엣지 AI 팜 : 엣지 디바이스에서 AI 모델을 학습시키고 실행하는 분산 시스템을 의미. → 예시) 스마트 팩토리에서 각 기계가 독립적으로 데이터를 처리하며 네트워크 연결이나 중앙 서버에 의존하지 않고 운영되는 시스템을 구축했을 때, 이를 Edge AI Farm이라 할 수 있음.
  • Embodied AI 임바디드 AI 혹은 체화된 AI : AI와 물리적 세계와 상호작용하는 것을 의미. AI와 로봇과의 결합이 대표적이며 가상현실, 자율주행차 등에 적용되는 기술.
  • Federated Learning 연합 학습 : 데이터를 로컬 장치에서 처리, 중앙 서버에 업로드되지 않아도 AI 모델을 학습시킬 수 있는 기술. → 개인정보 보호와 데이터 분산 환경에서의 AI 학습을 동시에 가능하게 하여 의료, 금융 등의 산업에서 활발히 적용됨.
  • GPU Poor GPU 푸어 : AI 기술의 급격한 수요 증가로 인해 GPU가 부족한 상태를 가리킴.
  • PromptOps 프롬프트옵스 : AI 시스템에 정확한 프롬프트를 관리하고 최적화하는 기술. 생성형 AI의 효율성을 극대화하는 데 쓰임.

👉 여기서 잠깐! PromptOps가 왜 중요한가요?

생성형 AI 도입이 확대됨에 따라 PromptOps는 기업의 AI 운영 효율성을 높이는 핵심 전략으로 자리잡고 있는데요. 생성형 AI의 성능은 프롬프트 설계에 따라 크게 좌우되기 때문이죠. PromptOps는 이러한 프롬프트를 체계적으로 관리하고 최적화하는 기술로, 효율적이고 일관된 AI 결과를 보장합니다. 

  • Prompt Chaining 프롬프트 체이닝 : 여러 개의 프롬프트를 연결해 복잡한 작업을 수행하도록 AI 모델을 설계하는 기법. → 첫 번째 프롬프트로 문서를 요약하고, 두 번째 프롬프트로 요약 기반의 질문을 생성하는 등 연속적인 작업을 수행하기 위한 설계 방식.
  • Reinforcement Learning 강화 학습 : AI가 시뮬레이션 환경에서 상호작용하며 보상과 처벌을 통해 학습하는 방식. 자율주행 차량이나 게임 개발 시 주로 사용됨.
  • Sentient AI 센티언트 AI : 자율적으로 사고하고 감정을 느낄 수 있는 AI를 의미. 현재는 이론적 개념으로만 논의되고 있으며 영화 ‘Her’에 등장하는 AI가 이와 가까운 사례.
  • Shadow AI 섀도우 AI : 기업 내에서 공식적으로 승인받지 않은 상태로 사용되는 AI 시스템이나 애플리케이션을 의미.
  • Slop 슬롭: AI가 생성한 결과물 중 부실하거나 품질이 낮은 결과물을 의미. → 예시) AI로 작성된 스팸 게시물이나 부정확한 답변, 질이 낮은 디지털 아트 등.
  • X-risk : AI가 통제 불가능하게 급속히 발전하거나 잘못된 의사결정을 내릴 경우에 인간에게 발생할 수 있는 실존적 위험을 가리키는 말.
  • Zero-shot Learning 제로샷 러닝: 학습된 데이터와 유사성이 없는 새로운 작업이나 범주를 처리할 수 있는 능력. 명확하게 사전 훈련된 작업이 아니어도 유사성을 기반으로 처리할 때 사용됨. → 예시) 학습한 적 없는 언어를 다른 언어의 구조와 규칙을 기반으로 번역하거나 알지 못하는 동물을 텍스트 설명을 기준으로 분류.

오늘 베스픽에서 소개된 AI 용어들 중 가장 인상깊거나, 더 알고 싶은 개념은 무엇인가요? 피드백으로 의견을 남겨주시면, 향후 더 발전된 콘텐츠로 찾아뵙겠습니다. 오늘의 베스픽은 여기까지입니다. 다음에 만나요🖐️

⛅ 안쓰면 클나우

🚀새로워진 OpsNow 홈페이지, 클라우드 운영의 A-Z을 쉽고 간편하게!

AI 기반 클라우드 관리 플랫폼 OpsNow의 홈페이지가 코발트블루의 새로운 Look & Feel로 리뉴얼되었습니다!!! 이번 개편을 통해 OpsNow의 상품과 서비스를 보다 직관적이고, 쉽게 찾아볼 수 있게 되었는데요.
🖱️마우스 클릭이나 스크롤 등에 즉각적으로 반응하는 마이크로 인터랙션을 사용해 사용자 경험을 개선했고요. 📝블로그와 리소스 페이지 개편으로 다양한 핀옵스 관련 정보를 한눈에 살펴볼 수 있게 되었습니다. 한국어판과 영문판에 이어 일본어 버전도 곧 공개될 예정이랍니다.

💵운영 효율성부터 비용 최적화, 그리고 보안까지 클라우드 운영에 대한 모든 것을 OpsNow에서 지원합니다. 지금 바로 OpsNow의 새로운 홈페이지에서 2025년 클라우드 비용 절감 방법을 알아보세요! 💻   

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빅 테크 3사의 ‘AI 서비스’ 심층 비교! 나의 선택은?

BESPICK
by Sangmi Park

지난 베스픽에서 오픈AI의 o1에 대해서 이야기했는데요. o1의 등장으로 오픈AI가 본격적으로 기업을 타깃으로 한 B2B 비즈니스에 돌입했다고 보여집니다. 그래서 이번엔 오픈AI 외에 기업의 AI 도입을 도와주는 다른 솔루션들에 대해서 알아보고자 합니다.

‘AI 플랫폼 소프트웨어’란 기업들이 자체적으로 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있도록 돕는 다양한 도구와 서비스를 제공하는 도구를 말합니다. 2023년 기준 $27.9 billion(약 38조 원)인 AI 플랫폼 소프트웨어 시장은 매년 40.6%씩 가파르게 성장해 2028년에는 무려 $153 billion(약 209조 원) 규모에 달할 것이라고 전망되고 있습니다. AI 전반을 아우르기 때문에 플랫폼의 종류는 △머신러닝 플랫폼 △딥러닝 프레임워크 △자연어처리(NLP) 솔루션 △컴퓨터 비전 솔루션 △MLOps 플랫폼 △AI 데이터 플랫폼 △AI 시뮬레이션 플랫폼까지 매우 다양합니다.

대부분의 AI 플랫폼이 클라우드 기반으로 제공되고 있다는 것은 잘 아실 텐데요. 클라우드 전문 기업 베스핀글로벌이 빠르게 AI MSP 서비스를 출시할 수 있었던 것도 이러한 배경 때문입니다. 이젠 AI 매니지드 전문 기업으로 변모한 베스핀글로벌이 정리한 ‘AWS, 구글, 마이크로소프트의 AI 서비스 비교 표’는 글의 마지막 부분에서 보실 수 있습니다.

Google Cloud : Vertex AI

Vertex AI는 Google Cloud의 대표적인 통합 AI 플랫폼으로, 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 AI 모델을 보다 빠르게 개발, 배포, 확장할 수 있게 지원해 줍니다. Vertex AI를 사용하면 머신러닝 모델 학습, 평가, 배포 등을 한곳에서 수행할 수 있죠. 40개 이상의 독점 파운데이션 모델을 포함해 120개 이상의 모델을 활용할 수 있고, API로 사용도 가능합니다.

사전 학습된 AI 모델을 기반으로 머신러닝 지식이 부족한 사용자도 손쉽게 활용할 수 있습니다. 또 다른 강력한 장점은 구글 클라우드 기능과의 긴밀한 연결성입니다. BigQuery(빅쿼리), Google Kubernetes Engine(GKE) 등 구글 클라우드의 대표적인 기능과 연동하여 머신러닝 워크플로우를 구성할 수 있어 편리합니다.

Vertex AI의 여러 기능 중 AutoML 기능을 살펴보겠습니다. AutoML은 머신러닝 지식이 부족한 사용자도 쉽게 고품질의 AI 모델을 개발할 수 있도록 도와주는 기능인데요. 데이터를 업로드하고 몇 가지 설정만 하면 자동으로 최적의 모델을 학습시키고 성능을 평가하여 추천해 줍니다. 또한 구글의 멀티 모달 생성형 AI인 Gemini를 활용해 텍스트, 이미지, 영상, 코드 등 다양한 타입의 정보를 결합하고 생성할 수도 있습니다. 때문에, AutoML을 사용하면 데이터 전문가뿐 아니라 코드를 모르는 일반 사용자도 AI 모델을 쉽고 빠르게 활용할 수 있습니다. 

MS Azure : Azure AI

마이크로소프트는 자사의 다양한 AI 기능을 통합한 서비스로 Azure AI를 선보였는데요. 역시 기업이 AI를 보다 쉽게 빠르게 도입하는 것을 지원하는 것을 목적으로 합니다. Azure AI 서비스의 주요 항목으로는 △Azure OpenAI Service △Azure AI Search △Azure AI Content Safety △Azure AI Document Intelligence △Azure AI Voice △Azure AI Language △Azure AI Translator △Azure AI Vision 등이 있는데요.

그 중 Azure OpenAI Service는 OpenAI와 Meta 등 다양한 모델을 사용해 생성형AI 환경을 개발하는 것인데요. GPT 시리즈를 기반으로 고급 자연어처리(NLP) 작업을 지원합니다. Q&A 시스템, 대화형 AI 챗봇, 코드 생성 및 분석, AI 기반 콘텐츠 생성 등 다양한 작업이 가능한데요. 이를 활용해 고객 서비스 자동화나 데이터 분석, 마케팅 콘텐츠 제작, 코딩 및 소프트웨어 개발 등의 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

Azure AI의 가장 큰 장점은 Microsoft Azure 클라우드 인프라와 Open AI, Copilot 등 마이크로소프트 생태계의 AI 요소들과 상호 보완 및 확장이 가능하다는 것을 꼽을 수 있겠네요.  

AWS : Amazon Bedrock

AWS의 AI 서비스라면 오랜기간 개발자들의 사랑을 받아온 머신러닝 플랫폼 Amazon SageMaker가 있지요. 아마존 세이지메이커는 머신러닝 모델을 손쉽게 구축 및 학습, 배포, 관리할 수 있는 통합 개발 환경을 제공합니다.

하지만 최근 주목받는 AWS의 AI 서비스는 따로 있죠. 바로 생성형 AI 서비스 Amazon Bedrock입니다. 아마존 베드락은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI 및 Amazon과 같은 여러 고성능 AI 파운데이션 모델을 활용해 생성형AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 지원하는 서비스입니다. 이 플랫폼을 사용하면 단일 API를 통해 복잡한 AI 모델을 쉽게 불러오고 애플리케이션에 적용할 수 있어 편리합니다.

또한 서버리스 구조로 제공되기 때문에 인프라 관리나 확장성 문제에서도 자유로울 수 있습니다. 아마존 베드락의 가장 큰 장점은 역시 여러 파트너사의 다양한 생성형 AI 모델을 제공한다는 것일 텐데요. 선택의 폭이 넓다 보니 개발 목표에 가장 적합한 모델을 선택해 최적의 성능을 발휘할 수 있으니까요.

AWS, Google, MS Azure의 AI 서비스들의 장단점과 우리 기업에는 어떤 서비스가 적합할지 많이 고민되시지요? 그리고, 어떤 LLM이 우리 서비스에 가장 효과적일지도 궁금하실 테고요. 자, 그럼 앞서 소개한 3사의 AI 서비스를 표 한 장으로 정리해 볼까요?

어떠셨나요? 빅 테크 3사의 AI 서비스는 비슷하면서도 차이가 있습니다. 베스핀글로벌의 AI MSP 서비스는 여러 AI 서비스들과 멀티 LLM을 활용해 기업의 AI 도입 및 운영을 지원하고 있습니다. AI 도입에 대한 궁금증, 베스핀글로벌에 문의해 보시면 어떨까요? 

⛅ 안쓰면 클나우

국민연금이 베스핀글로벌의 LLM 기반 AI 플랫폼 ‘헬프나우 AI’를 도입해 상담 업무를 스마트하게 혁신하고 있습니다! 이제 상담사들은 AI가 즉시 답변을 제공해주니, 복잡한 문의에만 집중할 수 있게 되었죠.

반복적이고 시간이 걸리는 일들은 AI가 처리하니, 업무 효율이 쑥쑥 올라가고 있어요. 특히, 매년 바뀌는 법규나 제도도 AI가 실시간으로 반영해 최신 정보를 놓치지 않고 제공합니다. 덕분에 국민연금의 서비스는 더 정확하고 신뢰도 높은 서비스로 거듭나고 있답니다!

👉 국민연금의 AI 도입 사례에 대해 더 알고 싶으시다면 더보기를 클릭해 주세요!

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사우디아라비아 vs. 아랍에미리트, 두 나라 사이 불꽃이 튀는 이유 ‘전격 공개’!

BESPICK
by Sangmi Park

안녕하세요, 베스픽 구독자 여러분. 오늘은 멀지만 몇 년 새 우리에게 친숙한 이름이 되어버린 ‘중동’, 그중에서도 지역을 대표하는 두 나라 ‘사우디아라비아’와 ‘아랍에미리트(UAE)’의 긴장 관계에 대해 뒷얘기를 풀어보고자 합니다.

사실 두 나라 사이의 긴장 관계는 하루 이틀 사이에 생겨난 것은 아닙니다. 우리나라만 봐도 국경을 맞대고 있는 나라의 사이가 아주 좋기란 쉽지 않죠. 사우디아라비아와 아랍에미리트도 ‘중동의 형제’라 불리며, 깊은 교류와 문화적 공통점을 바탕으로 긴밀한 동맹을 유지하고 있지만(!) 그 속내는 다르다는데요. 그게 클라우드 혹은 디지털 기술과 무슨 상관이냐고요? 끝까지 다 읽으시면 알게 됩니다!

‘아부다비’·‘두바이’ 알지만… 들어는 봤니, ‘리야드’?👂

혹시 사우디아라비아의 수도가 어디인지 알고 계셨나요? 아랍에미리트의 아부다비와 두바이가 세계적으로 유명한 것에 비해, 사우디아라비아는 알아도 그 수도 리야드는 모르는 사람들이 많습니다. 세계에서 두 번째로 많은 석유 생산량을 앞세워 경제와 국력의 덩치를 키운 사우디아라비아가 중동 지역의 맹주인 건 확실합니다. 아랍 국가 중 유일한 G20 국가이기도 하고요. 하지만 중동 지역에 출장을 간다면, 또는 관광을 하러 간다면 그 도착지는 리야드가 아닌 아랍에미리트의 두 도시, 아부다비와 두바이 중 하나일 확률이 매우 높습니다.

Abu Dhabi, Source: traveler.marriott.com/

아랍에미리트의 수도 아부다비는 현재 도시 내에 5개의 경제 자유 구역을 갖추고 있습니다. 아부다비 투자 진흥청(Abu Dhabi Investment Authority)은 세계 최대 펀드 중 하나고요. 잘 알려진 것처럼 두바이엔 세계에서 가장 고급스러운 호텔과 세계에서 가장 높은 건물이 있죠.  아부다비는 2022년 글로벌 도시 성장 전망(GCO) Top 10 중 9위에 뽑혔고요. 두바이는 같은 지수에서는 11위였습니다. 전 세계 150개 도시를 대상으로 분석한 이 보고서에서 아부다비와 두바이는 중동 지역의 도시 중 가장 높은 순위를 차지했으며, 리야드는 30위권 내에 없었습니다. 아랍에미리트가 가장 글로벌한 중동 국가임을 입증하는 것이죠.

2020년 기준 사우디아라비아의  국내총생산(GDP)은 약 7000억 달러로, 아랍에미리트의 2배나 되고 인구로 비교해도 사우디아라비아가 아랍에미리트의 3배가 넘습니다. 하지만 1인당 구매력 평가 지수(PPP) 기준으로 아랍에미리트는 세계에서 가장 부유한 국가 8위, 중동에서는 카타르에 이은 2위입니다. 그에 비해 사우디아라비아는 아랍에미리트는 물론, 쿠웨이트에도 밀려 중동 지역 내 4위를 기록하고 있죠.

아무리 사우디아라비아가 경제 규모나 영토가 더 크고 인구도 많다지만 글로벌에서 평가하는 국가와 도시의 브랜드, 또 실질적 삶의 질에 있어서는 아랍에미리트에 밀리고 있는 형국인데요. 아랍에미리트나 사우디아라비아나 자국의 석유 매장량이 언젠가는 고갈될지도 모른다는 불안감에 휩싸여 있는 것은 마찬가지입니다. 그 때문에 아랍에미리트나 사우디아라비아나 석유 이후의 경제, 즉 ‘포스트 오일(Post-Oil) 시대’를 준비할 수밖에 없는 것이죠.

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포스트 오일 시대를 대비하라, 자금·인력·파트너 쟁탈전💥

사우디아라비아와 아랍에미리트 두 나라 모두가 석유 다음의 자원으로 주목한 것이 바로 ‘디지털 경제’입니다. 디지털 경제란 모든 경제 활동을 디지털화시켜 그 발전 속도를 크게 증대시키는 것을 의미하는데요. 세계은행에 따르면 디지털 경제가 중동 및 북아프리카(MENA) 지역에서 많은 일자리를 창출할 수 있을 뿐 아니라, 각국의 국내총생산(GDP)을 총합 1조 6000억 달러까지 증가시킬 수 있다고 하는데요. MENA 지역의 디지털 경제 시장 규모는 현재 400억 달러가 안되지만 2030년까지 박차를 가하면 4000억 달러에 이를 수도 있다는(!) 분석이 나오기도 했습니다.

디지털 경제를 위해서는 무엇이 필요할까요? 자금과 함께 고급 인력, 그리고 전문성을 갖춘 파트너겠죠. 바로 이를 확보하기 위한 경쟁이 사우디아라비아와 아랍에미리트 사이에 벌어지기 시작했습니다. 기회와 자원은 한정적이고, 석유 고갈에 대한 두려움은 큰 만큼 그 경쟁이 더욱 치열한데요.

아랍에미리트는 오랫동안 외국계 자본을 유치하기 위한 전략을 적극적으로 추진해왔습니다. 팬데믹이 시작되면서 전 세계적으로 외국인 직접 투자(FDI)가 42% 감소했지만 아랍에미리트는 달랐습니다. 2020년에도 전년대비 20억 달러가 늘어 199억 달러를 기록했고 2021년에는 사상 최고치인 207억 달러를 달성했죠. 

배경에는 아랍에미리트 정부 차원의 노력이 있었습니다. 이미 예전부터 중동 지역에서 가장 개방적인 정책을 펴왔던 아랍에미리트는 2019년 자국에서 사업 혹은 투자를 하길 원하거나 AI·빅데이터·SW 등 전문 기술을 보유한 외국인에게 골든 비자를 주어 10년간 장기 체류를 가능하게 했고요. 2020년에는 허가된 장소에서의 음주와 결혼하지 않은 커플의 동거를 허락했습니다. 글로벌 스탠다드에 맞춰 토요일과 일요일을 휴일로 바꾸기도 했죠.

그런데 이 흐름에 사우디아라비아도 동참하면서 두 나라 사이 경쟁이 본격화됩니다. 아랍에미리트가 중동 지역의 비즈니스 허브이니, 글로벌 기업의 중동 본사들은 당연히 두바이나 아부다비에 위치해 있었는데요. 2021년 2월 사우디아라비아가 2024년까지 다국적 기업의 본사를 리야드로 옮기지 않으면 비즈니스를 금지하겠다며 엄포를 놓은 거죠. 글로벌 기업의 중동 지역 주요 비즈니스 파트너 자리를 놓고 아랍에미리트에 도전한 것입니다. 이 조치에 힘입어 리야드는 2021년 말 기준으로 44개나 되는 글로벌 기업의 지역 본사를 유치했습니다. 그해 1월에 20개뿐이었던 걸 감안하면 1년도 안되어서 2배 넘게 증가했죠.

아랍에미리트는 이에 맞불을 놓듯 최근 외국인의 기업 지분 100% 소유를 허용했습니다. 말하자면 사우디아라비아는 강경한 태도로 아랍에미리트에 도전하고 있고, 아랍에미리트는 당근을 주는 유화책을 어필하며 각자의 목표를 위해 열심히 뛰고 있는 셈입니다.

‘비전 2030’ vs ‘Projects of the 50’, 승자는 어부지리?🎣

사우디아라비아의 경제 다각화를 주도적으로 이끄는 사람이 바로 최근 한국을 방문했던 빈 살만 왕세자, ‘미스터 에브리씽’입니다. 국내에서도 화제가 됐던 네옴시티로 대표되는 ‘비전 2030’을 내세워 사우디아라비아의 디지털 전환을 강력하게 추진하고 있는데요. 사우디아라비아는 G20 국가들 중  ‘Top Digital Riser’로 선정될 만큼 디지털 전환을 위한 포괄적인 정부 지원을 발표했죠.

또한 사우디아라비아는 최근 의료, 제조 그리고 클라우드를 포함한 산업 분야에 투자할 경우 인센티브를 제공하는 특별 경제 구역을 만들겠다고 밝혔습니다. 사우디아라비아는 이런 특별 경제구역을 4~5개는 만들 계획이라고 하는데요. 자연스럽게 이미 여러 경제 구역을 갖추고 있는 아랍에미리트와의 경쟁은 피할 수 없겠죠.

아랍에미리트도 마찬가지입니다. 건국 50주년과 함께 ‘미래 50년을 위한 국가 전략(Projects of the 50)’이라는 이름으로 향후 50년간의 야심찬 성장 계획을 발표했는데요. 기술과 혁신을 성장의 핵심 동인으로 삼아 향후 10년 동안 국가의 경제 규모를 2배로 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다. 이에 따라 핀테크, 블록체인, AI, 클라우드, 모빌리티 등 미래 핵심 기술 기업들의 설립과 운영을 지원하고 있죠. 잠재력이 높은 기술 기업들에 문을 열어 석유 자원이 아닌 미래 자원을 개발하기 위함입니다.

글로벌 빅테크들은 이를 틈타 중동에 활발하게 진출하고 있는데요. 특히 디지털 경제의 가장 기본적인 토대가 되는 주요 인프라, 클라우드를 공급하는 CSP 기업들의 기세가 무섭습니다. 실제로 해당 지역의 클라우드 컴퓨팅 시장은 2026년까지 314억 달러로 급증할 것으로 여겨지고 있는데요.  2020년 오라클은 사우디아라비아 제다(Jeddah)에 클라우드 리전을 설립하더니, 같은 해 두바이와 아부다비에 차례로 리전을 여는 공격적 행보를 보였습니다. 구글도 아람코와 합작 투자의 일환으로 담맘(Dammam)에 리전을 개설했고요. 아랍에미리트에도 이미 마이크로소프트를 선두로 알리바바, IBM 등 내로라하는 클라우드 기업들이 대거 진출해 있습니다. 양국 외에 바레인과 카타르에도 클라우드 리전이 설립되어 중동 지역의 클라우드 전환 기회를 호시탐탐 노리고 있습니다.

이렇게 치열한 경쟁 속에서 과연 승자는 누가 될까요? 사우디아라비아? 아랍에미리트? 그 틈새에서 두 나라로부터 가장 적극적이고 최적화된 지원을 얻어낼 기업이 바로 승자일 확률이 가장 높지 않을까 싶은데요.

중동 지역에서 디지털 경제 개발을 저해하는 가장 큰 요인으로 꼽히는 것이 바로 기술 격차입니다. 클라우드를 비롯한 전문 기술에 대한 현지 수요와 공급 사이에 어마어마한 격차가 자리 잡고 있기 때문에 기술을 서로 교류하고 전문성을 보유한 파트너가 절실한 것이죠. 바로 이 가려운 부분을 딱 긁어주면서, 신뢰를 바탕으로 비즈니스를 추진할 수 있는 기업이라면 이 치열한 싸움에서 피 흘리지 않고 승자가 될 수 있지 않을까요?

베스핀글로벌은 2019년 중동과 북아프리카 지역에 첫 진출한 이후, 해당 지역의 디지털 전환을 돕고 있습니다. 올해 아부다비 최초 클라우드 운영센터와 교육 아카데미를 설립하여 클라우드 인재를 한데 모아 교육하고 양성하고 채용함으로써 해당 지역의 클라우드 생태계를 조성했는데요. 향후 중동에서 펼쳐질 포스트 오일의 시대, 디지털 전환은 어디까지 펼쳐질까요? 그리고 베스핀글로벌은 어떠한 역할을 맡게 될까요? 베스핀글로벌이 앞장서고 있는 중동의 미래에 대해 주목해 주시기 바랍니다.

오늘은 이것으로 마무리하겠습니다. 다음주에 만나요🙂
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2023 IT 키워드는 핀옵스(FinOps)?

2023 IT 트렌트를 보다보면 ‘핀옵스(FinOps)’라는 말을 자주 접하실 듯 합니다. 멀티 클라우드와 하이브리드 클라우드 사용이 증가하면서 클라우드 비용과 자원에 대한 전문적인 관리가 필요해진 것인데요. 핀옵스의 핵심은 다음 3가지입니다.

  • 클라우드 비용 관리 전담 조직(인력)
  • 가시화 도구 사용
  • 클라우드 거버넌스

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