2025, AI 에이전트의 원년
– 기업용 LLM 시장의 격변과 전략적 진화
글로벌연합대학 버지니아대학교
인공지능융합연구소장 이현우 교수
- 기업형 AI 에이전트의 시대 개막
2025년, 인공지능 산업은 새로운 전환점에 다다르고 있다. 단순한 언어 모델을 넘어선 ‘에이전트’라는 개념의 부상은 단지 기술의 발전을 넘어, 기업 운영의 본질까지 재편하는 중이다. 멘로벤처스는 최근 보고서를 통해 “AI는 이제 텍스트 생성 도구를 넘어, 도구 사용(tool use), 문제 해결(problem solving), 다단계 추론(multi-step reasoning)이 가능한 에이전트로 진화하고 있다”고 밝히며, 올해를 “AI 에이전트의 원년”으로 선언했다.
이 선언은 단순한 기술적 예측이 아니다. AI 에이전트는 기존 LLM이 제공하던 응답 중심의 서비스를 넘어, 실제 업무에서 의사결정, 정보 수집, 실행 자동화까지 수행할 수 있는 새로운 주체로 자리 잡고 있다. 이는 기업 내부의 운영 효율성은 물론, 고객 경험(Customer Experience), 의사결정 자동화(Business Intelligence), RPA(Robotic Process Automation) 영역에까지 영향을 미치며, 기업 전반의 패러다임을 재구성하고 있다.
- 빠르게 진화하는 LLM 성능 주기와 그 의미
한편, 기업의 AI 도입 전략도 점차 성능 중심으로 재편되고 있다. 멘로벤처스의 분석에 따르면, 기업의 66%는 기존 공급자의 최신 모델로의 업그레이드를 완료한 상태다. 이는 모델 성능 향상이 단순한 ‘옵션’이 아니라, 생존과 경쟁력의 핵심 조건이 되었음을 뜻한다. 모델 성능은 곧 자동화 수준과 정확도를 결정하며, 이는 곧 비용 효율성과 의사결정의 정밀도로 연결된다.
예를 들어, GPT-4에서 GPT-4o, 또는 Anthropic의 Claude 3.5로의 업그레이드는 단지 속도나 응답 품질만이 아니라, ‘에이전트화’를 위한 인터페이스와 멀티모달 능력, 툴체인 연동성까지 포함하고 있다. 기업은 점점 이러한 기능적 진화에 기반해 AI 인프라를 최적화하며, 내부 기술팀도 이 변화에 발맞춰 운영 체계를 유연하게 재구성하고 있다.
이러한 업그레이드 주기의 가속화는 AI 도입을 ‘한 번의 투자’가 아니라 ‘지속적 진화 과정’으로 전환시키고 있다. 특히 SaaS형 LLM API를 도입하는 기업들은 신규 모델이 출시될 때마다 ‘성능 vs 비용 vs 보안’이라는 삼각 구도 속에서 전략적 판단을 요구받게 된다.
- 오픈 소스 LLM의 기업 외면, 왜 감소하고 있는가?
AI 혁신의 또 다른 축이었던 오픈 소스 모델은 최근 들어 기업 환경에서 점차 외면받고 있다. 올해 초 19%였던 오픈 소스 모델 채택 비율은 최근 13%로 감소했다. 이는 단순한 인기 하락이 아니라, 복합적인 문제 인식의 결과다.
먼저, 성능 측면에서 ‘라마(LLaMA)’ 등 메타의 모델은 여전히 폐쇄형 모델 대비 정확도와 일관성에서 부족하다는 평가가 이어지고 있다. 대화형 성능, 다국어 처리력, 컨텍스트 유지 능력 등 핵심 지표에서 오픈 소스 모델이 밀리고 있는 것이다.
또한, 오픈 소스 모델은 배포와 운영 측면에서도 많은 장벽을 가지고 있다. 전용 서버 환경, 프라이버시 강화 조치, 경량화 모델 구축 등 복잡한 기술 역량이 요구되며, 대기업이 아닌 이상 이를 유지하기란 현실적으로 어려운 상황이다. 특히, 데이터 보안 및 개인정보보호 강화 흐름 속에서 중국계 모델은 정보 유출 우려로 도입을 기피하는 사례가 늘고 있다.
즉, 오픈 소스 모델은 민주성과 개방성이라는 장점을 지니고 있지만, 실제 운영에서의 안정성, 지원 체계, 책임성, 업그레이드 용이성 등의 측면에서 한계를 드러내고 있다. 이는 기업의 신속성과 신뢰성을 중시하는 운영 구조와 상충하며, 오픈 소스에 대한 기업 신뢰도를 저하시키는 원인이 된다.
- 멀티에이전트 시대의 도래와 기업 전략
AI가 ‘에이전트’로 진화하고 있다는 점은, 이제 단일 모델보다는 여러 AI의 협업 구조, 즉 멀티에이전트 시스템(Multi-Agent Systems)이 기업 전략의 중심이 될 수 있음을 시사한다. 멘로벤처스는 이 점에 주목하며, 향후 GPT나 Claude, Gemini와 같은 모델들이 각자의 전문성과 기능을 분담하며 협업하는 구도로 전환될 가능성을 제시하고 있다.
이는 기업에 있어 다음과 같은 두 가지 전략적 접근을 요구한다. 첫째, API 중심의 모듈화 구조이다. 다양한 AI 모델과 기능을 유연하게 연결하는 구조를 갖춰야 하며, 이를 통해 최신 모델의 성능을 도입하되 기존 시스템과의 통합성을 유지해야 한다. 둘째, 신뢰할 수 있는 AI 거버넌스 체계의 수립이다. 에이전트가 자율적으로 의사결정을 내리는 시대에는, 기업 내 AI 활동을 감시하고 조율할 수 있는 기술적·윤리적 프레임워크가 필수다.
결국 AI 에이전트의 도입은 단순한 기술 채택이 아니라, 조직 구조의 재설계, 운영 철학의 변화, 그리고 리더십의 새로운 방향성을 요구하는 ‘전략적 진화’의 문제로 귀결된다.
- 결론: AI 에이전트가 이끄는 새로운 경영 생태계
2025년은 단순한 기술 혁신의 해가 아니라, 경영 전략과 산업 구조 자체가 AI 중심으로 재편되는 ‘진화의 시작점’이 될 것이다. 멘로벤처스가 언급했듯, 이제 AI는 질문에 답하는 도우미가 아니라, 실행하고 판단하며 협업하는 새로운 ‘디지털 동료’로 변모하고 있다.
이 변화는 기술을 단순한 도구가 아닌 전략의 핵심 자산으로 바라보는 기업에게 커다란 기회를 제공할 것이다. 하지만 동시에, 변화의 속도와 복잡성 앞에서 방심하는 기업에게는 위기이기도 하다. 따라서 지금 필요한 것은 단순한 도입이 아니라, 성능 기반의 업그레이드 전략, 에이전트 기반의 업무 재구성, 그리고 윤리와 신뢰에 기반한 AI 거버넌스다.
기업용 LLM 시장은 이제 본격적인 경쟁의 단계에 들어섰다. ‘누가 더 좋은 모델을 가졌는가’의 싸움이 아니라, ‘누가 AI를 더 전략적으로, 책임 있게 활용하는가’의 싸움이 시작된 것이다.
편집위원 이현우 교수
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