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"답변 넘어 업무 직접 수행"…산업 현장 AI 에이전트 전환·인프라 구축 본격화
뉴스보이
2026.09.22. 15:16
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2026.09.22. 15:16
대규모 분산 컴퓨팅 확장과 보안 통제 플랫폼 마련
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글로벌 산업 현장에서 단순 질의응답을 넘어 공정 관리와 분석 등 실제 업무를 직접 수행하는 AI 에이전트 도입이 본격화됨.
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이에 발맞춰 알리바바는 자체 칩 전우 V900을 선보이고 2032년까지 글로벌 데이터센터를 20GW 이상 확장하기로 함.
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아카마이 역시 전 세계 4300개 이상의 엣지 거점을 바탕으로 저지연 에이전트 추론을 지원하는 분산 인프라 전략을 제시함.
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동시에 보안 사고를 방어하기 위해 인간 검증 체계를 결합한 에이드노스의 NOS 등 에이전트 거버넌스 플랫폼도 등장함.
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국내에서도 한국벤처투자가 델 GPU 서버 기반의 온프레미스 인프라를 구축하며 소스코드 분석 등에 에이전트 시험 적용에 나섬.
일하는 인공지능 에이전트의 등장과 새로운 인프라 과제
단순 챗봇과 인공지능 에이전트는 무엇이 다른가
제조업 공장으로 출근하는 디지털 노동력
엣지와 온프레미스로 나뉘는 맞춤형 연산 인프라
자율 실행 사고를 막는 인간 검증과 다층 보안
단순 챗봇과 인공지능 에이전트는 무엇이 다른가
•
인공지능 에이전트는 사용자의 질문에 단순히 답하는 수준을 넘어 스스로 세부 계획을 세우고 업무를 직접 완결합니다. 거대언어모델을 추론 엔진으로 삼고 기억 장치를 활용해 필요한 외부 도구와 프로그램을 직접 호출하는 자율 실행 방식을 사용합니다.
•
기존 생성형 인공지능이 단발성 문장이나 코드를 생성하는 데 그쳤다면 에이전트는 인식과 추론과 실행을 유기적으로 반복합니다. 여러 에이전트가 역할을 나누어 협업하며 복잡한 과업을 끝마치는 수준으로 발전하면서 산업 현장의 일하는 방식도 근본적으로 바뀌고 있습니다.
제조업 공장으로 출근하는 디지털 노동력
•
실제 생산 현장에서는 인공지능 에이전트가 디지털 직원으로 투입되어 전력 가격 예측과 공정 수율 관리 등 핵심 업무를 직접 수행하고 있습니다. 중국 체리자동차의 경우 자체 개발한 모델을 바탕으로 5000개 이상의 디지털 직원을 만들어 하루 1만 4000건이 넘는 실무를 처리하고 있습니다.
•
다른 제조 현장에서도 시계열 모델로 85% 이상의 정확도로 전력 비용을 예측하거나 반도체의 약 1500개 공정 데이터를 실시간 분석해 수율을 높이고 있습니다. 중국 정부 역시 '인공지능+제조' 특별 행동계획을 통해 2027년까지 1000개의 고성능 산업 에이전트를 보급하고 선도 기업을 육성한다는 방침입니다.
엣지와 온프레미스로 나뉘는 맞춤형 연산 인프라
•
기업들은 에이전트의 실시간 연산을 빠르게 뒷받침하기 위해 전용 반도체와 엣지 분산 클라우드를 도입하고 있습니다. 알리바바는 자체 인공지능 반도체인 전우 V900을 선보이고 2032년까지 글로벌 데이터센터 용량을 20기가와트(GW) 이상으로 확대할 계획입니다.
•
아카마이는 전 세계 4300개 이상의 엣지 거점을 바탕으로 대형 클라우드 대비 5% 수준의 데이터 전송 비용과 저지연 추론 환경을 제공합니다. 사용자와 가까운 위치에서 모델을 구동해 응답 속도를 높이고 인프라 운영 비용을 크게 절감하는 방식입니다.
•
반면 공공과 금융 분야에서는 엄격한 망분리 규제를 준수하기 위해 사내에 직접 인프라를 구축하는 온프레미스 방식을 선택하고 있습니다. 한국벤처투자는 사옥 내에 공랭식 그래픽처리장치(GPU) 서버를 설치하고 주요 정보 시스템의 레거시 소스 코드를 분석하는 에이전트를 시험 적용하고 있습니다.
자율 실행 사고를 막는 인간 검증과 다층 보안
•
인공지능 에이전트의 비인가 도구 호출이나 오작동 위험은 인간이 최종 단계를 검증하고 승인하는 체계로 통제합니다. 에이드노스가 출시한 관리 플랫폼 NOS는 인공지능이 코드를 생성하더라도 사람이 정해진 절차에 따라 확인하고 책임지는 '휴먼인더루프' 구조를 적용했습니다.
•
또한 에이전트가 사용하는 통신 경로와 브라우저를 통한 데이터 유출을 차단하기 위해 다층 보안 체계가 함께 구축되고 있습니다. 내부 침투가 발생했을 때 피해 확산을 즉각 차단하는 격리 기술과 비정상적인 접근 취약점을 실시간 식별하는 보안 솔루션이 도입되고 있습니다.
단순 챗봇과 인공지능 에이전트는 무엇이 다른가
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인공지능 에이전트는 사용자의 질문에 단순히 답하는 수준을 넘어 스스로 세부 계획을 세우고 업무를 직접 완결합니다. 거대언어모델을 추론 엔진으로 삼고 기억 장치를 활용해 필요한 외부 도구와 프로그램을 직접 호출하는 자율 실행 방식을 사용합니다.
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기존 생성형 인공지능이 단발성 문장이나 코드를 생성하는 데 그쳤다면 에이전트는 인식과 추론과 실행을 유기적으로 반복합니다. 여러 에이전트가 역할을 나누어 협업하며 복잡한 과업을 끝마치는 수준으로 발전하면서 산업 현장의 일하는 방식도 근본적으로 바뀌고 있습니다.
제조업 공장으로 출근하는 디지털 노동력
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실제 생산 현장에서는 인공지능 에이전트가 디지털 직원으로 투입되어 전력 가격 예측과 공정 수율 관리 등 핵심 업무를 직접 수행하고 있습니다. 중국 체리자동차의 경우 자체 개발한 모델을 바탕으로 5000개 이상의 디지털 직원을 만들어 하루 1만 4000건이 넘는 실무를 처리하고 있습니다.
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다른 제조 현장에서도 시계열 모델로 85% 이상의 정확도로 전력 비용을 예측하거나 반도체의 약 1500개 공정 데이터를 실시간 분석해 수율을 높이고 있습니다. 중국 정부 역시 '인공지능+제조' 특별 행동계획을 통해 2027년까지 1000개의 고성능 산업 에이전트를 보급하고 선도 기업을 육성한다는 방침입니다.
엣지와 온프레미스로 나뉘는 맞춤형 연산 인프라
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기업들은 에이전트의 실시간 연산을 빠르게 뒷받침하기 위해 전용 반도체와 엣지 분산 클라우드를 도입하고 있습니다. 알리바바는 자체 인공지능 반도체인 전우 V900을 선보이고 2032년까지 글로벌 데이터센터 용량을 20기가와트(GW) 이상으로 확대할 계획입니다.
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아카마이는 전 세계 4300개 이상의 엣지 거점을 바탕으로 대형 클라우드 대비 5% 수준의 데이터 전송 비용과 저지연 추론 환경을 제공합니다. 사용자와 가까운 위치에서 모델을 구동해 응답 속도를 높이고 인프라 운영 비용을 크게 절감하는 방식입니다.
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반면 공공과 금융 분야에서는 엄격한 망분리 규제를 준수하기 위해 사내에 직접 인프라를 구축하는 온프레미스 방식을 선택하고 있습니다. 한국벤처투자는 사옥 내에 공랭식 그래픽처리장치(GPU) 서버를 설치하고 주요 정보 시스템의 레거시 소스 코드를 분석하는 에이전트를 시험 적용하고 있습니다.
자율 실행 사고를 막는 인간 검증과 다층 보안
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인공지능 에이전트의 비인가 도구 호출이나 오작동 위험은 인간이 최종 단계를 검증하고 승인하는 체계로 통제합니다. 에이드노스가 출시한 관리 플랫폼 NOS는 인공지능이 코드를 생성하더라도 사람이 정해진 절차에 따라 확인하고 책임지는 '휴먼인더루프' 구조를 적용했습니다.
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또한 에이전트가 사용하는 통신 경로와 브라우저를 통한 데이터 유출을 차단하기 위해 다층 보안 체계가 함께 구축되고 있습니다. 내부 침투가 발생했을 때 피해 확산을 즉각 차단하는 격리 기술과 비정상적인 접근 취약점을 실시간 식별하는 보안 솔루션이 도입되고 있습니다.
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