AI 기술이 급속도로 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)의 가치는 점점 희석되고 있다. 특히, 최근 중국 AI 기업 DeepSeek이 발표한 DeepSeek R1 모델은 AI 시장의 판도를 바꾸고 있다. 이 모델은 OpenAI의 최신 모델과 비교해 성능과 비용 면에서 경쟁력을 갖추고 있으며, AI 산업의 방향을 새로운 패러다임으로 전환하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 변화는 AI 기술이 단순한 언어 모델 중심에서 AI 에이전트(AI Agents) 중심으로 이동하는 과정에서 더욱 뚜렷해지고 있다. AI 에이전트는 단순한 정보 제공을 넘어서 사용자의 요청을 이해하고 직접 작업을 수행할 수 있는 차세대 기술이다.
 [코리안투데이] 중국 AI 기업 딥시크 로고. © 현승민 기자 |
DeepSeek이 발표한 R1 모델은 기존 대형 언어 모델과 차별화된 접근 방식을 취하고 있다. 특히, 혼합 정밀도(mixed precision) 프레임워크를 활용해 처리 속도를 높이면서도 정확도를 유지하는 방식이 주목받고 있다. 이 모델은 32비트 부동소수점(FP32)과 8비트 부동소수점(FP8)을 조합해 연산 효율성을 극대화하면서도 성능 저하를 방지한다. 이와 같은 기술적 차별점 덕분에 DeepSeek R1은 대형 언어 모델의 상업화를 가속화하는 요소로 작용하고 있다. 이러한 오픈소스 AI 모델의 등장은 기존 AI 시장을 주도하던 Nvidia 같은 반도체 기업에도 큰 영향을 미쳤다. Nvidia는 단 하루 만에 시가총액이 약 6000억 달러 감소하며, 미국 역사상 가장 큰 단일 기업 손실을 기록했다. 기업들이 고가의 GPU 기반 AI 학습에서 벗어나, 보다 저렴하고 효율적인 오픈소스 AI 모델을 채택하는 움직임이 본격화되고 있음을 시사하는 대목이다.
이와 같은 AI 기술의 변화 속에서 전문가들은 AI의 중심이 기존 대형 언어 모델(LLM)에서 AI 에이전트로 이동하고 있다고 분석한다. 기존의 ChatGPT와 같은 LLM 기반 AI는 사용자가 직접 질문을 입력해야 하는 반면, AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고 직접 작업을 수행할 수 있도록 설계된다. 예를 들어, 사용자가 병원 예약을 원할 경우 기존 AI는 인근 병원을 검색해 정보를 제공하는 수준에 머물렀다. 반면, AI 에이전트는 사용자의 일정을 확인한 후 자동으로 예약을 진행하고, 예약 확인 메시지까지 전달할 수 있다. 이러한 변화는 AI가 단순한 정보 제공 도구에서 능동적으로 문제를 해결하는 시스템으로 진화하고 있음을 의미한다.
이에 따라 Microsoft, OpenAI, Anthropic 등 AI 선도 기업들은 AI 에이전트 개발에 박차를 가하고 있다. OpenAI는 최근 Operator라는 AI 에이전트를 공개하며 사용자의 지시에 따라 웹을 탐색하고 특정 작업을 수행할 수 있는 기능을 선보였다. Microsoft 역시 지난해 11월 AI 에이전트를 발표하며, 해당 기술에 적극적으로 투자하고 있다. Amazon이 지원하는 Anthropic 또한 2025년까지 ‘가상 협력자(Virtual Collaborator)’라는 개념을 발전시켜 AI 에이전트가 기업의 업무에 깊숙이 관여하도록 할 계획을 밝혔다. Anthropic의 CEO 다리오 아모데이는 AI 에이전트가 사용자의 컴퓨터에서 직접 운영되며, “코드를 작성하고, 이메일을 확인하며, 동료와 Slack에서 대화하는 등 업무를 자동화하는 역할을 할 것”이라고 전망했다.
AI 기술이 발전하면서 단순한 모델 경쟁에서 벗어나 기업들은 AI를 실제 업무에 통합하는 방향으로 나아가고 있다. Mistral의 CEO 아서 멘쉬는 “AI 산업의 초점이 이제 단순한 모델에서 비즈니스 데이터를 활용한 시스템으로 이동하고 있다”고 분석했다. 이는 기업들이 AI 모델 자체보다는 AI를 활용한 실질적인 응용 시스템을 구축하는 것에 더욱 집중하고 있음을 보여준다. 기존의 LLM이 정보 제공 중심이었다면, 앞으로의 AI 기술은 업무를 직접 수행할 수 있는 지능형 AI 에이전트로 발전할 것이다.
DeepSeek R1의 출시는 AI 산업이 새로운 국면에 접어들었음을 알리는 신호탄이다. AI 에이전트는 단순한 질문에 답변하는 단계를 넘어서 인간과 협력하며 다양한 작업을 수행하는 방향으로 진화하고 있다. 이러한 흐름 속에서 기업들은 단순한 AI 모델 개발을 넘어 AI 에이전트를 활용한 실질적인 시스템 구축에 집중해야 할 필요성이 커지고 있다. AI 에이전트가 미래 산업 전반에 어떤 변화를 가져올지 주목할 시점이다.
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