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세일즈포스 '슬랙봇' 국내 첫 공개…'에이전틱 엔터프라이즈'로 AX 판도 바꾼다 [경제일보] 글로벌 1위 고객관계관리(CRM) 기업 세일즈포스가 맞춤형 AI 비서 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 국내에 전격 공개하며 한국 기업들의 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 시동을 걸었다. 8일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 기자간담회에서 박세진 세일즈포스 코리아 대표는 “이제 기업은 단순 AI 도입을 넘어 사람과 AI 에이전트가 공존하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’로 전환해야 한다”며 슬랙봇이 그 핵심 도구가 될 것이라고 선언했다. 챗GPT 이후 수많은 AI 솔루션이 쏟아졌지만 기업 현장의 업무 효율은 기대만큼 높아지지 않았다. 마케팅, 영업, 고객 서비스 등 각 부서가 서로 다른 AI 툴을 사용하며 데이터가 파편화되고 직원들은 여러 앱을 오가며 ‘콘텍스트 스위칭(업무 전환)’ 비용을 지불해야 했다. 슬랙봇은 이러한 문제의 근본적인 해답을 제시한다. 업무용 협업 툴 ‘슬랙’ 내에서 가동되는 슬랙봇은 채널에 축적된 모든 대화와 의사결정 히스토리를 학습해 사용자의 업무 맥락을 완벽하게 이해한다. 별도의 데이터 이전 없이도 세일즈포스 CRM 정보와 연동되며 나아가 제3자 에이전트(클로드, 제미나이 등)까지 슬랙 화면 하나에서 불러와 제어하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 수행한다. 김고중 슬랙코리아 사업총괄은 슬랙봇이 실무 현장의 생산성을 어떻게 혁신하는지를 구체적으로 설명했다. 김 총괄은 “기업 실무에서는 여러 AI 기능이 파편화되어 있어 직원들이 수많은 애플리케이션을 번갈아 사용하는 과정에서 생산성이 저하되는 ‘컨텍스트 스위칭’ 비용이 발생한다”고 지적했다. 이어 “슬랙봇을 잘 활용하는 직원은 매주 최대 20시간을 절약한다”며 그 효과를 자신했다. 이날 간담회에 참석한 당근과 우아한형제들(배달의민족)의 현업 엔지니어들은 슬랙이 단순한 메신저를 넘어 ‘조직의 살아있는 기억’이자 ‘민첩한 실행의 기반’이 되었음을 증언했다. 이예찬 당근 소프트웨어 엔지니어는 “2015년 창업자들의 대화 기록까지 슬랙에서 확인할 수 있다”며 “모든 의사결정 히스토리가 자산화되어 있어 새로운 담당자도 맥락을 빠르게 파악할 수 있다”고 밝혔다. 이청규 우아한형제들 담당 역시 “내부를 넘어 수천 개의 파트너사까지 슬랙으로 연결되어 사람과 데이터를 잇는 거대한 플랫폼 역할을 하고 있다”고 평가했다. 특히 이들이 주목한 것은 슬랙봇과 같은 AI 에이전트가 가져올 미래다. 당근은 사내 AI 에이전트 ‘카비’를 통해 과거의 의사결정 배경을 찾아내고 배달의민족은 비개발 부서에서도 ‘워크플로우 빌더’를 활용해 반복 업무를 자동화하고 있다. 양사 모두 “AI 혁신은 결국 살아있는 ‘콘텍스트(맥락)’ 싸움”이라며 “모든 데이터가 만나는 광장인 슬랙이야말로 AI 에이전트가 작동하기 위한 최적의 운영체제”라고 입을 모았다. 세일즈포스는 슬랙봇을 통해 ‘에이전틱 엔터프라이즈’라는 비전을 실현하겠다는 구상이다. 이미 2024년 출시한 에이전트 생성 도구 ‘에이전트포스’는 지난해 4분기 기준 약 7억7100만 건의 업무를 처리하며 그 가능성을 입증했다. 연간 반복 매출(ARR) 역시 약 1조2000억원으로 전년 대비 169% 성장했다. 세일즈포스는 AI 에이전트의 가치를 측정하는 새로운 지표로 ‘AWU(Agent Work Unit)’를 제시했다. 단순 검색이나 요약이 아닌 영업 이메일 작성이나 CRM 레코드 업데이트처럼 실질적인 업무 액션만을 카운트하여 AI의 실효성을 평가하겠다는 것이다. 이는 토큰 소모량만으로는 AI의 가치를 판단할 수 없다는 시장의 요구를 반영한 새로운 표준이다. 한편 세일즈포스가 던지는 메시지는 명확하다. 성공적인 AI 전환(AX)은 신뢰할 수 있는 데이터 통합 위에서만 가능하다는 것이다. 세일즈포스가 지난해 글로벌 데이터 관리 기업 ‘인포매티카’를 인수한 것 역시 이러한 ‘데이터 파운데이션’ 전략의 일환이다. 박세진 대표는 “CFO가 생각하는 재고와 담당자가 생각하는 재고의 의미는 다르다”며 “이런 맥락을 이해하는 마스터데이터 관리가 에이전트의 실질적인 가치를 좌우한다”고 강조했다.2026-04-08 16:05:45
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![[현장] 개발 복잡성 커지는 산업 현장…매스웍스, 차세대 엔지니어링 전략 제시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/07/20260407132127154804.jpg)
개발 복잡성 커지는 산업 현장…매스웍스, 차세대 엔지니어링 전략 제시 [경제일보] "개발의 복잡도가 기하급수적으로 늘고 타임투마켓(시장 출시 시간)의 압박, 글로벌 기업들 간의 경쟁이 치열해지고 정치적 불확실성이 늘어나면서 기업들은 그 어느 때보다 빠른 시간 안에 복잡한 제품을 높은 완성도로 시장에 출시해야 하는 압박을 받고 있다" 7일 서울시 강남구 코엑스에서 매스웍스가 진행한 '매트랩 엑스포 2026 코리아 기자간담회'에서 박주일 매스웍스코리아 사장은 현재 IT 기업들이 놓인 상황을 이렇게 진단했다. 매스웍스는 지난 1984년 미국에서 설립된 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 전문 개발 기업으로 자동차, 항공우주, 통신, 전자, 산업 자동화 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 현재 전 세계 180개국 이상에서 10만여 개 기업·대학·정부기관과 500만여 명의 엔지니어·과학자들이 매스웍스의 제품을 사용하는 것으로 집계된다. 특히 자동차, 반도체, 항공우주 등 복잡한 시스템 설계가 요구되는 산업에서 모델 기반 설계와 시뮬레이션 기반 개발 환경을 제공하며 엔지니어링 소프트웨어 시장에서 영향력을 확대하고 있다. 이번 기자간담회에서 매스웍스는 자사의 엔지니어링 플랫폼을 기반으로 AI 엔지니어링의 실제 산업 적용 사례를 소개하고 생성형 AI와 모델 기반 설계가 제품 개발 과정 전반을 어떻게 변화시키고 있는지를 설명했다. 특히 복잡해지는 제품 구조와 개발 환경 변화 속에서 기업들이 직면하고 있는 개발 효율성 문제를 해결하기 위한 방안으로 AI 기반 엔지니어링 접근법을 강조했다. 매스웍스에 따르면 최근 기업들은 디지털 트윈 구현을 목표로 다양한 시도를 진행하고 있지만 실제 현장에서는 기술적 간극과 개발 복잡성 증가로 인해 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 또한 타임투마켓 단축 압박과 글로벌 경쟁 심화, 디지털 전환 비용 증가 등이 맞물리며 개발 비용이 전반적으로 상승하는 것으로 분석된다. 특히 소프트웨어 중심 제품 구조로 변화하면서 하드웨어·소프트웨어·AI 모델이 동시에 개발되는 복합적인 엔지니어링 환경이 확대되고 있다. 자동차, 로봇, 통신 장비 등 다양한 산업에서 기능이 고도화되면서 개발 단계에서 고려해야 할 요소가 증가하고 있고, 이에 설계·검증·테스트 과정의 복잡성도 함께 높아지고 있다. 매스웍스는 이러한 환경 변화 속에서 생성형 AI와 모델 기반 설계의 중요성이 빠르게 커지고 있다고 설명했다. 생성형 AI를 활용해 코드 생성, 모델 설계, 테스트 자동화 등을 수행하고, 모델 기반 설계를 통해 설계 단계부터 시뮬레이션과 검증을 동시에 진행하는 방식이 확산되고 있다는 것이다. 특히 이러한 기능을 통합적으로 지원하는 엔지니어링 워크플로우에 대한 수요도 증가하고 있는 것으로 나타났다. AI가 엔지니어링 설계 전 영역에 걸쳐 실질적인 변화를 만들어내고 있다는 점도 강조됐다. 기존에는 반복적인 수작업 중심으로 진행되던 모델 설계와 검증 작업이 AI를 통해 자동화되면서 개발 생산성이 크게 향상되고 있다는 것이다. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사는 "엔지니어 입장에서는 예전에는 16일이 걸리던 일이었는데 이제 5분이 걸린다는 것이 생산성이 얼마나 증가된 것인지 아실 것"이라며 "가장 유능한 엔지니어는 생성형 AI를 활용하는 방법을 이해하면서 더 높은 수준의 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 사람들일 것"이라고 강조했다. 매스웍스는 이날 기자 간담회 이후 AI 기반 엔지니어링 기술을 직접 확인할 수 있는 데모 투어도 진행했다. 데모 투어에서는 생성형 AI와 모델 기반 설계를 결합한 다양한 기술이 소개됐으며 실제 산업 환경에서 활용 가능한 사례 중심으로 설명이 이뤄졌다. 이번 데모 투어에서는 매트랩 MCP, 임베디드 시스템을 위한 초소형 AI 모델 개발 및 배포, 시뮬링크 코파일럿, 폴리스페이스, ROM(리듀스드 오더 모델), 시스템 컴포저와 시뮬링크 폴트 애널라이저 통합 사이버보안 대응 등 6가지 기술이 소개됐다. 매트랩 MCP는 생성형 AI를 활용해 코드 작성과 모델 설계를 자동화하는 기능으로 소개됐다. 엔지니어가 자연어로 요구사항을 입력하면 자동으로 모델과 코드를 생성하고 설계 과정에서 필요한 수정 작업도 AI가 지원해 개발 초기 단계에서 설계 시간을 단축하고 반복 작업을 줄일 수 있는 것이다. 임베디드 시스템을 위한 초소형 AI 모델 개발 및 배포 기술도 공개됐다. 해당 기술은 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 임베디드 환경에서도 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 최적화하는 것이 특징이다. 자동차, 산업용 장비, IoT 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 기능을 적용할 수 있도록 지원한다. 시뮬링크 코파일럿은 모델 설계 과정에서 AI가 자동으로 설계 구조를 제안하고 오류를 검증하는 기능이며, 코드 오류와 잠재적인 결함을 사전에 분석하는 코드 검증 기술인 폴리스페이스도 시연했다. 복잡한 시뮬레이션 모델을 간소화해 빠르게 분석할 수 있도록 지원하는 ROM 기술, 시스템 컴포저와 시뮬링크 폴트 애널라이저를 통합한 사이버보안 대응 기술도 공개됐다. 매스웍스는 이번 데모를 통해 생성형 AI와 모델 기반 설계를 결합한 엔지니어링 환경이 실제 산업 현장에서 빠르게 확산되고 있다고 설명했다. 특히 자동차, 항공우주, 산업 자동화 등 고도화된 시스템 설계가 필요한 산업에서 AI 기반 엔지니어링 도입이 증가하고 있는 것으로 나타났다. 이에 매스웍스는 앞으로도 생성형 AI와 모델 기반 설계를 중심으로 엔지니어링 워크플로우 혁신을 지속 확대해 나갈 전망이다. 특히 AI 기반 자동화 기술을 통해 개발 생산성을 높이고 복잡한 제품 설계 환경에 대응할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 박주일 사장은 "매스웍스가 발전했듯이 한국 제조업 경쟁력도 지난 수십 년 동안 크게 발전해 왔다"며 "매스웍스의 기술을 통해 한국 제조업 경쟁력의 향상에 이바지하는 것이 매스웍스코리아의 사명"이라고 말했다.2026-04-07 13:28:01
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LG CNS, 'RX 이노베이션 랩' 출범…기업 자동화 사업 확대 [경제일보] LG CNS가 기업의 로봇 도입 전략 수립부터 실행까지 지원하는 전담 조직을 신설하며 로봇 전환(RX) 사업 확대에 나섰다. 인공지능(AI)과 디지털 전환(DX)에 이어 물리적 자동화 영역까지 사업을 확장하며 기업용 로봇 시장 선점에 나서는 전략으로 풀이된다. 1일 LG CNS는 고객 맞춤형 로봇 도입 컨설팅을 수행하는 'RX 이노베이션 랩'을 출범했다고 밝혔다. 해당 조직은 기업의 업무 환경과 도입 목적에 맞는 로봇 활용 방안을 도출하고 워크플로우 재설계와 개념검증(PoC)까지 수행하는 로봇 전환 전담 조직으로 알려졌다. IT 서비스 기업들이 AI 이후 새로운 성장동력으로 로봇 사업을 확대하는 흐름이 이어지고 있다. 통신·IT 서비스 기업들이 데이터센터와 AI 사업 경쟁을 벌이는 가운데 로봇 기반 자동화는 기업 고객 대상 신규 수익원으로 주목받고 있기 때문이다. 이에 최근 기업들의 자동화 전략이 소프트웨어 중심에서 물리적 자동화로 확장되면서 로봇 도입 수요가 빠르게 증가하고 있다. 물류·제조·유통 등 산업 현장에서 인력 부족과 비용 증가 문제가 지속되면서 로봇 기반 자동화가 새로운 대안으로 부상하고 있다. 국제로봇연맹(IFR)의 지난해 9월 보고서에 따르면 지난 2024년 전 세계 산업용 로봇 설치 대수는 약 54만2000대로 10년 전 대비 두 배 이상 증가했으며 운영 중인 로봇도 466만대를 넘어섰다. 또한 글로벌 물류 로봇 시장 역시 연평균 15% 이상 성장할 것으로 전망되면서 기업들의 로봇 기반 자동화 투자가 확대되는 추세인 것으로 나타났다. 이에 LG CNS는 RX 이노베이션 랩을 통해 3단계 로봇 전환 프로그램을 제공할 계획이다. 첫 번째 '인사이트' 단계에서 산업 특성과 업무 환경을 분석해 로봇 도입 영역을 발굴한다. 이후 '디자인' 단계에서 자율이동로봇(AMR), 휴머노이드 등 최적의 로봇 솔루션을 선정하고 사람과 로봇 간 역할 분담을 설계한다. 마지막으로 '프루프' 단계에서 실제 현장 데이터를 기반으로 개념검증(PoC)을 수행해 생산성과 운영 효율을 검증한다. 특히 LG CNS는 단순 공정 자동화가 아닌 업무 전반의 워크플로우 재설계 방식으로 로봇 전환을 추진한다는 점을 강조했다. 물류 기업의 경우 상품 입고부터 보관, 분류, 피킹, 포장, 출고까지 전 과정을 분석해 로봇 적용 효과가 높은 구간을 도출하고 이동 경로와 처리 시간 등을 데이터화해 최적의 작업 구조를 설계하는 방식이다. LG CNS는 최근 몇 년간 물류·유통·제조 현장에서 다수의 로봇 개념검증 프로젝트를 수행하며 관련 역량을 축적해 온 것으로 알려졌다. 수백 건의 물류센터 자동화 사업 경험을 바탕으로 창고 자동화 로봇, AI 피킹로봇, 자율이동로봇(AMR), 무인운송로봇(AGV) 등 다양한 로봇 운영 사례를 확보했고 이를 통해 물건 적재·분류, 선박 조립 상태 검사 등 산업 현장에서 로봇 활용 가능성을 검증해왔다. 이번 조직 신설 발표는 LG CNS가 DX·AX·RX를 아우르는 기업 혁신 체계 구축을 완료한 것으로 풀이된다. LG CNS는 디지털 전환을 지원하는 '이노베이션 스튜디오'와 생성형 AI 기반 업무 혁신을 위한 'Gen AI 스튜디오'를 운영하며 약 140건의 고객 혁신 프로그램을 진행해왔다. 여기에 로봇 전환 조직까지 추가되면서 기업의 디지털·AI·로봇 혁신을 통합 지원하는 구조를 갖추게 된 것으로 분석된다. LG CNS는 로봇 전환 핵심 기술 확보에도 속도를 내고 있다. 미국 로봇 브레인 개발 기업인 '스킬드 AI', 휴머노이드 양팔 제어 특화 기업 '컨피그'와 협력을 확대했다. 또한 미국 휴머노이드 로봇 기업 '덱스메이트'에 전략적 투자를 진행하며 하드웨어 설계 역량까지 확보한 것으로 평가된다. 이를 통해 LG CNS는 로봇 파운데이션 모델(RFM), 로봇 통합 운영 플랫폼, 하드웨어 설계를 결합한 풀스택 RX 서비스를 제공한다는 계획으로 분석된다. AI 기반 자동화가 소프트웨어 영역 중심이었다면 RX는 실제 산업 현장의 물리적 자동화까지 확장하는 개념이다. 현신균 LG CNS 사장은 "로봇 전환의 핵심은 단순한 자동화를 넘어 전체 업무 프로세스 관점에서 생산성을 재설계하고 혁신하는 데 있다"며 "LG CNS는 피지컬 AI 역량을 바탕으로 산업 현장에 최적화된 RX 모델을 구축해 고객의 생산성 향상과 성장 가속화에 기여할 것"이라고 말했다.2026-04-01 10:00:00
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네이버 D2SF가 찍은 '반달AI·시냅스AI'… AI 생태계 새 표준 제시한다 [이코노믹데일리] 네이버의 기업주도형 벤처캐피털(CVC)인 D2SF(대표 양상환)가 인공지능(AI) 생태계의 질서 재편을 이끌 유망 스타트업 두 곳에 신규 투자를 단행했다. AI 학습 데이터의 정당한 대가 지불과 멀티 모델 시대의 운영 효율화라는 글로벌 AI 산업의 핵심 과제를 해결할 팀들을 선제적으로 확보하며 네이버 AI 생태계의 외연을 확장하겠다는 포석이다. 네이버 D2SF는 AI 콘텐츠 라이선싱 플랫폼 개발사 ‘반달 AI(Vandal AI)’와 멀티 AI 워크플로우 자동화 솔루션 기업 ‘시냅스AI(Cnaps.AI)’에 투자했다고 5일 밝혔다. 이번 투자는 AI 기술이 단순 구현을 넘어 수익 모델 정립과 운영 최적화 단계로 진입함에 따라 이를 뒷받침할 인프라 성격의 스타트업을 발굴하기 위해 진행됐다. 반달 AI(대표 조나단 멍크)는 AI 전용 프리미엄 콘텐츠 라이선싱 플랫폼 ‘캐시미어(Cashmere)’를 운영한다. 최근 글로벌 시장에서 뉴욕타임스 등 주요 언론사와 출판사가 오픈AI 등 빅테크를 상대로 저작권 소송을 제기하는 등 ‘데이터 주권’ 문제가 화두로 떠오른 가운데 반달 AI는 이에 대한 기술적 해법을 제시했다. 캐시미어는 AI 환경에 최적화된 콘텐츠 포맷 ‘옴니펍(OmniPub)’을 통해 출판사의 지식재산권(IP)을 보호하는 동시에 AI 기업에는 고품질의 합법적인 데이터를 제공한다. 토큰 단위로 접근 권한을 설정하고 사용량을 추적해 수익을 정산하는 시스템은 AI 시대의 새로운 콘텐츠 유통 표준으로 평가받는다. 이미 하버드 비즈니스 퍼블리싱 등 글로벌 출판사 및 퍼플렉시티 등 AI 유니콘들과 협력하며 사업성을 입증하고 있다. 시냅스AI(대표 유인환)는 기업들이 쏟아지는 수많은 AI 모델 중 목적에 맞는 최적의 조합을 찾을 수 있도록 돕는 ‘시냅스 스튜디오(Cnaps Studio)’를 개발했다. 엔비디아와 구글 리서치 출신의 베테랑들이 설립한 이 팀은 텍스트, 이미지를 넘어 음성, 비디오 등 멀티 모달리티 환경에서 가장 효율적인 AI 워크플로우를 자동으로 구축해 준다. 기업 입장에서는 매주 쏟아지는 최신 모델들을 일일이 테스트할 필요 없이 시냅스AI의 인텔리전스 매핑을 통해 성능과 비용 사이의 최적점을 찾을 수 있다. 이는 AI 도입 비용 부담이 커진 이커머스나 콘텐츠 산업군에서 큰 호응을 얻고 있으며 글로벌 시장 진출 가능성도 높게 점쳐진다. ◆ 네이버 D2SF의 전략: ‘AI-Native’ 인프라 선점과 생태계 확장 업계에서는 네이버 D2SF의 이번 투자를 두고 단순한 자본 투입을 넘어 네이버의 초대규모 AI ‘하이퍼클로바X’와 시너지를 낼 수 있는 ‘위성 생태계’ 구축 전략으로 분석한다. 양상환 네이버 D2SF 센터장은 “캐시미어는 콘텐츠를 AI 전용 데이터로 전환하고 시냅스AI는 AI와 AI를 최적으로 연결하고 있다”며 “달라진 AI 환경에서 새로운 표준을 제시하는 창업가들을 지속 발굴할 것”이라고 강조했다. 실제로 네이버는 최근 사우디아라비아 등 글로벌 시장에서 ‘소버린(Sovereign) AI’ 수출을 추진하며 현지 데이터와 인프라의 결합을 강조하고 있다. 반달 AI의 라이선싱 기술과 시냅스AI의 최적화 솔루션은 네이버가 글로벌 시장에 패키지 형태로 제안할 수 있는 강력한 무기가 될 수 있다. 전문가들은 2026년 AI 시장이 ‘거품론’을 뚫고 실질적인 부가가치를 창출하기 위해서는 데이터 저작권 해결과 운영 비용 효율화가 필수적이라고 지적한다. 네이버가 이번 투자를 통해 이 두 가지 핵심 병목 구간을 해결할 기술력을 확보함에 따라 향후 글로벌 AI 플랫폼 경쟁에서 한발 앞서 나갈 수 있는 발판을 마련했다는 평가다.2026-02-05 16:02:18
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구글 '제미나이 3.0' 쇼크, MS 시총 제쳤다…샘 올트먼도 "우리가 쫓아가는 입장" 인정 [이코노믹데일리] "이제 우리가 쫓아가는 입장이다." 생성형 AI 혁명을 주도해 온 오픈AI의 샘 올트먼 CEO가 구글의 신작 '제미나이 3.0'을 접한 뒤 내뱉은 탄식이다. 2025년 11월, 글로벌 AI 전쟁의 판도가 다시 한번 요동치고 있다. 구글이 내놓은 제미나이 3.0이 단순한 언어 모델을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 '에이전트(Agent)'의 완성형을 보여주며 경쟁사들을 압도했기 때문이다. 시장은 즉각 반응했다. 구글의 모회사 알파벳의 시가총액은 단숨에 마이크로소프트(MS)를 제치고 뉴욕 증시 3위 자리를 탈환했다. ◆ "이해"를 넘어 "수행"으로…LLM에서 LAM으로의 진화 제미나이 3.0의 핵심은 '실행력'이다. 기존의 거대언어모델(LLM)이 사용자의 질문에 그럴듯한 텍스트를 생성해 주는 수준이었다면 제미나이 3.0은 거대행동모델(LAM, Large Action Model)로 진화했다. 예를 들어 "도쿄 출장 일정을 짜줘"라고 명령하면 기존 AI는 일정표 텍스트를 나열하는 데 그쳤다. 하지만 제미나이 3.0은 사용자의 캘린더를 분석해 빈 시간을 찾고 사내 규정에 맞는 항공권과 호텔을 검색해 예약 초안을 작성한 뒤 결재 시스템 연동까지 스스로 수행한다. 이는 AI가 단순한 비서에서 워크플로우 전체를 책임지는 '디지털 직원'으로 격상되었음을 의미한다. 세일즈포스의 창업자 마크 베니오프는 "3년 동안 매일 챗GPT를 써왔지만 제미나이 3.0을 2시간 써보고 다시는 돌아가지 않기로 했다"며 "추론, 속도, 멀티모달 모든 면에서 놀라운 발전"이라고 극찬했다. 심지어 경쟁자인 일론 머스크 테슬라 CEO조차 "축하한다"며 이례적으로 구글의 성과를 인정했다. ◆ 엔비디아 의존도 끊어낸 구글의 '수직 계열화' 승부수 이번 제미나이 3.0의 도약이 무서운 진짜 이유는 '비용 구조의 혁신'에 있다. 현재 오픈AI를 비롯한 대부분의 AI 기업들은 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)에 절대적으로 의존하고 있다. 막대한 GPU 구매 비용과 전력 소모는 AI 수익화의 가장 큰 걸림돌이었다. 반면 구글은 자체 개발한 AI 추론 칩인 TPU(텐서처리장치)를 기반으로 제미나이 시스템을 완벽하게 최적화했다. 하드웨어(TPU)와 소프트웨어(제미나이), 플랫폼(클라우드/안드로이드)을 수직 계열화하는 데 성공한 유일한 빅테크다. 이는 경쟁사 대비 압도적인 비용 효율성과 속도(Latency) 경쟁력을 확보했음을 시사한다. 알파벳의 주가가 6% 넘게 급등하며 시총 3조 6200억 달러를 돌파한 배경에는 이러한 구조적 경쟁 우위에 대한 시장의 확신이 깔려 있다. 반면 엔비디아 GPU 생태계에 묶여 있는 MS와 오픈AI에 대한 투자 심리는 상대적으로 위축되는 모습이다. 구글은 제미나이 3.0을 안드로이드 생태계에 깊숙이 심었다. 클라우드와 온디바이스(기기 내 구동)를 오가는 하이브리드 처리를 통해 인터넷이 없는 환경에서도 개인화된 AI 기능을 제공한다. 갤럭시나 픽셀 폰 사용자는 자신의 기기 내 데이터를 보안 걱정 없이 AI에게 맡길 수 있다. 이는 '데이터 주권'이 중요해지는 웹 3.0 시대에 구글만이 가질 수 있는 강력한 무기다. ◆ '환각'과 '독점', 화려한 잔치 뒤의 그림자 제미나이 3.0이 보여준 기술적 진보는 분명 놀랍다. 하지만 '에이전트'로서의 AI가 가진 위험성 또한 간과해서는 안 된다. AI가 사용자를 대신해 예약을 하고 결제를 진행하는 과정에서 발생하는 '환각(Hallucination)' 현상은 단순한 오답과는 차원이 다른 피해를 줄 수 있다. 구글은 99.9%의 정확도를 자랑하지만 치명적인 0.1%의 실수가 발생했을 때의 책임 소재는 여전히 불분명하다. 과거 제미나이 초기 버전이 역사적 사실을 왜곡해 생성했던 사례를 상기해 볼 필요가 있다. '행동하는 AI'의 통제권에 대한 사회적 합의가 기술의 속도를 따라가지 못하고 있다. 또한 구글의 독점력 강화도 경계해야 할 대목이다. 검색, OS, 브라우저, 클라우드에 이어 AI 에이전트까지 장악하게 된 구글 생태계는 사용자에게 편리함을 주지만 동시에 다른 선택지를 앗아가는 강력한 '가두리 양식장(Walled Garden)'이 될 수 있다. 그럼에도 불구하고 제미나이 3.0은 AI 산업의 방향타를 '대화'에서 '행동'으로 완전히 돌려놓았다. "이제 AI 모델 경쟁은 끝났다"는 업계의 평가처럼 앞으로는 누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐가 아니라 누가 더 유능하게 일을 처리하는 에이전트를 비즈니스에 통합하느냐가 승패를 가를 것이다.2025-11-25 08:01:33
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챗GPT, 이제 맥(Mac) 화면 보고 직접 일한다…오픈AI의 'AI 에이전트' 야심 [이코노믹데일리] 오픈AI가 맥OS 환경을 위한 자연어 인터페이스 ‘스카이(Sky)’ 개발사를 전격 인수하며 애플 생태계 공략을 가속화한다. 이번 인수는 챗GPT를 단순한 챗봇을 넘어 사용자의 컴퓨터 작업을 직접 수행하는 ‘AI 에이전트’로 진화시키려는 오픈AI의 핵심 전략을 보여주는 행보다. 24일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 ‘스카이’를 개발한 스타트업 소프트웨어 애플리케이션즈를 인수하고 해당 기술을 챗GPT에 통합한다고 발표했다. 스카이는 사용자의 맥OS 화면을 인식해 자연어 명령만으로 앱 내 작업을 직접 처리할 수 있는 혁신적인 AI 기반 인터페이스다. 이번 인수가 특히 주목받는 이유는 스카이 개발자들의 이력 때문이다. 공동창업자인 아리 아인스타인과 콘래드 크레이머는 과거 iOS용 자동화 앱 ‘워크플로우’를 개발해 애플에 매각한 인물들이다. 이 기술은 현재 아이폰의 기본 기능인 ‘단축어’로 발전해 널리 쓰이고 있다. 애플 생태계를 깊이 이해하는 전문가들의 기술력을 오픈AI가 확보하게 된 셈이다. 오픈AI는 이번 인수를 통해 챗GPT를 단순 정보 검색 도구가 아닌 실질적인 ‘업무 수행자’로 만들겠다는 비전을 구체화하고 있다. 닉 터리 챗GPT 총괄은 "우리는 챗GPT가 단지 프롬프트에 응답하는 데서 그치지 않고 실제로 사용자의 작업을 수행하는 미래를 만들고 있다"며 "맥OS와의 통합 기술력을 갖춘 스카이는 우리의 비전을 더욱 앞당길 것"이라고 말했다. 이번 인수는 자체 AI 시스템인 ‘애플 인텔리전스’를 확장하고 있는 애플의 전략에도 상당한 변수가 될 전망이다. 애플의 AI가 아직 운영체제 내 기능 강화에 머물러 있는 반면 오픈AI는 스카이 기술을 통해 맥OS 환경 전체를 아우르는 강력한 AI 에이전트를 먼저 선보일 수 있는 발판을 마련했다. 이는 향후 AI 주도권을 둘러싼 양사 간의 미묘한 경쟁 구도를 예고하는 대목이다. 스카이 개발팀 전원은 이번 인수를 통해 오픈AI에 합류하며, 구체적인 거래 조건은 공개되지 않았다.2025-10-24 13:55:06
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