마이크로소프트가 지난달 다이나믹 365 제품군에 AI 에이전트를 공개하면서 산업에 큰 변화를 가져오는 계기가 되었습니다. 세일즈포스의 Agentforce와 정면으로 경쟁하는 마이크로소프트의 자율 AI 에이전트는 빠르게 기업 AI 시장의 주요 플레이어로 자리 잡았습니다. 초기에는 비판을 받기도 했지만, 11월 18일 열린 마이크로소프트 이그나이트 행사 이후 분위기가 상당히 변화하였으며, 10만 개 이상의 조직이 마이크로소프트의 생태계 내에서 AI 에이전트를 만들거나 수정하고 있다는 사실이 강조되었습니다. (출처: Microsoft Ignite 행사 발표 자료, 2024.11.18)
이러한 AI 에이전트 기술의 혁신적인 진보는 벤처비트 팟캐스트에서 샘 위트빈이 심도 있게 분석했습니다. 그는 마이크로소프트의 AI 에이전트가 여러 산업에 미칠 수 있는 중요한 영향을 네 가지 주요 이유로 설명했으며, 이에는 직원, 스타트업, 그리고 오픈AI와 같은 대형 언어 모델(LLM) 회사에 미치는 영향도 포함됩니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
1. 성능과 가격 모델 혁신
위트빈은 먼저 마이크로소프트의 AI 에이전트 기능 개선에 대해 언급했습니다. 이전에 마이크로소프트의 코파일럿 제품군의 성능은 70% 이하였으나, 자율 에이전트 기능이 통합된 이후 성능이 크게 향상되어 기업에 신뢰할 수 있는 도구가 되었다고 평가했습니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 기존의 토큰 기반 청구 방식에서 출력 기반의 '메시지 당 요금 청구' 방식으로의 전환입니다. 기존에는 LLM 사용 시 처리된 토큰 수에 따라 요금이 책정되었지만, 마이크로소프트는 AI가 제공한 결과물에 따라 요금을 책정하는 방식을 도입했습니다. 기업 입장에서는 이러한 모델이 훨씬 경제적일 수 있으며, AI 에이전트가 광범위한 작업을 수행하더라도 최종 결과물에만 비용을 지불하게 되어 더 나은 비용 효율성을 제공합니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
이러한 가격 구조의 변화는 상당한 파급 효과를 불러올 수 있습니다. 위트빈은 마이크로소프트의 새로운 가격 모델의 비용 효율성이 LLM의 직접 사용을 덜 매력적으로 만들 수 있다고 지적했습니다. 오픈AI 모델을 직접 운영하는 대신 마이크로소프트의 비용 최적화된 에이전트를 사용하는 것이 대부분의 기업에 더 나은 투자 수익을 제공할 수 있습니다. 이로 인해 LLM 회사들은 단순히 독립적인 AI 모델을 생산하는 대신 기업용 AI 에이전트 개발에 집중하게 될 가능성이 있습니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
2. 스타트업과 노동력에 미치는 영향
위트빈이 강조한 또 다른 중요한 점은 AI 에이전트가 고용 및 특정 스타트업의 생존 가능성에 미치는 영향입니다. 그는 많은 자율 에이전트가 전체 스타트업 팀이 수행하는 작업과 동일한 수준의 일을 할 수 있다고 주장했습니다. 그 결과, 기업들은 스타트업과 협력하거나 추가 직원을 고용하는 대신 AI 에이전트를 채택하는 것이 더 유리하다고 판단하게 되면서 특정 산업의 고용 지형이 근본적으로 변화할 수 있습니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
위트빈은 이러한 AI 에이전트를 단순하고 반복적인 작업에 도입하는 추세가 이제 시작일 뿐이라고 제안했습니다. 현재의 에이전트는 모든 것을 처리할 수 있는 범용 어시스턴트가 아니지만, 기존의 행정 업무를 대신 처리할 수 있어 비용 절감에 큰 도움이 됩니다. 심층적인 연구를 수행하거나 자동으로 쇼핑을 하는 등 포괄적인 능력은 아직 부족하지만, 기업의 잡무를 효과적으로 처리하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
3. 빅테크의 역할과 AI 에이전트 발전
위트빈은 앞으로 AI 에이전트 분야의 경쟁 우위가 결국 빅테크 거인들 간의 싸움으로 좁혀질 것이라고 믿고 있습니다. 이는 기초 모델의 개선과 AI 에이전트 성능 사이에 밀접한 상관관계가 있기 때문입니다. 그는 오픈AI의 “o1” 추론 모델의 최근 출시가 마이크로소프트의 AI 에이전트 성능을 급격히 향상시킨 사례를 언급했습니다. 마찬가지로 “GPT-5”가 출시되면 마이크로소프트의 에이전트도 또 한 번 성능 도약을 할 것으로 예상됩니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
위트빈에 따르면, 기초 모델을 개발할 수 있는 기업들은 해당 모델을 실제 에이전트 애플리케이션에 통합할 때 항상 우위를 점할 것입니다. 따라서 구글이나 앤트로픽과 같이 자체 최첨단 모델을 개발할 수 있는 조직만이 마이크로소프트-오픈AI 연합과 경쟁할 가능성이 높습니다. 기초 모델이 발전함에 따라 AI 에이전트의 성능도 비약적으로 향상될 것으로 예상되며, 이로 인해 빅테크의 지배력은 더욱 강화될 것입니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
4. 기업 중심의 시장 침투 전략
완전한 범용 AI 에이전트를 만드는 매력에도 불구하고, 위트빈은 AI 에이전트의 성장은 당분간 기업 주도로, 비용 절감을 목표로 한 생산성 향상에 초점을 맞출 것이라고 주장합니다. 기초 모델이 발전하여 AI 에이전트가 폭넓은 기능을 수행할 수 있게 되기 전까지는 AI 개발자들이 주로 기업용으로 특화된 에이전트를 개발하는 데 집중할 것으로 보입니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
예를 들어, 마이크로소프트와 앤트로픽은 기업의 비용 절감과 작업 특정 솔루션 제공을 목표로 기업의 요구를 충족하는 에이전트 개발에 큰 진전을 이루고 있습니다. 위트빈은 오픈AI와 앤트로픽이 범용 에이전트를 개발했지만, 재정적으로 지속 가능하기 위해서는 기업 중심의 애플리케이션으로 전환해야 할 가능성이 높다고 강조했습니다. 특히 오픈AI는 기초 기술을 제공하는 역할에 머무르게 되고, 실질적인 기업용 구현을 통해 수익을 거두는 것은 마이크로소프트와 같은 회사가 될 가능성이 큽니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
산업 전반에 미치는 영향
AI 에이전트의 빠른 발전은 이미 AI 지형에 상당한 변화를 가져왔습니다. 생성형 AI가 챗GPT를 통해 도입된 지 불과 2년 만에, AI 에이전트는 이제 기업 생산성 솔루션의 선두에 서게 되었습니다. 이러한 에이전트가 최초의 실질적인 AI 기반 기업 서비스 성공 사례가 될 수 있을지 주목됩니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
관련 뉴스에서, 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 AI 성능 향상의 세 가지 핵심 요소인 사전 훈련, 사후 훈련, 추론을 강조하면서 이 모든 분야에서의 진전이 AI 능력 발전에 필수적이라고 밝혔습니다. (출처: Nvidia Jensen Huang의 AI 성능 향상 요소 관련 발표) 또한 구글은 최근 수학 및 추론 능력에서 뛰어난 성능을 보이는 “제미나이” 모델의 실험 버전을 공개하면서 AI 개발의 경쟁 구도가 여전히 역동적임을 보여주었습니다. (출처: Google Gemini 모델 실험 결과 발표)
더불어 이스라엘의 회사 라이트릭스는 고품질의 5초 분량 비디오를 단 4초 만에 생성할 수 있는 비디오 생성 모델을 출시하여 치열한 시장에서 오픈 소스를 전략으로 활용하는 모습을 보였습니다. (출처: Lightricks의 비디오 생성 모델 출시 관련 뉴스)
AI 에이전트의 등장은 비즈니스에서 AI의 내러티브를 빠르게 변화시키고 있습니다. 이제는 단순한 실험이 아닌 실제적이고 눈에 보이는 생산성 혜택에 관한 이야기입니다. 이러한 에이전트가 최초로 성공적인 AI 기반 기업 서비스가 될 수 있을지는 아직 지켜봐야 하지만, 그 발전 경로는 매우 유망해 보입니다. (출처: VentureBeat 팟캐스트: 샘 위트빈의 마이크로소프트 AI 에이전트 분석)
