기업들은 에이전트 AI를 향해 달려가고 있지만 인프라 비용 청구 기한이 다가오고 있습니다
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인공 지능(AI)의 차세대 물결이 도래했으며 이는 대부분의 기업이 준비한 것보다 빠르게 움직이고 있습니다. S&P Global에 따르면, 10개 기업 중 거의 6개 기업이 현재 프롬프트에 응답하는 것이 아니라 스스로 행동하고 워크플로우를 조정하고 다른 모델을 호출하고 실시간으로 결정을 내리는 차세대 자율 시스템인 “에이전트 AI”를 적극적으로 추구하고 있습니다. 이러한 열정에는 대가가 따르게 마련이라는 새로운 데이터가 나타났습니다. 조직이 챗봇에서 완전한 기능을 갖춘 디지털 에이전트로 전환함에 따라 S&P Global은 기본 기술
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인공 지능(AI)의 차세대 물결이 도래했으며 이는 대부분의 기업이 준비한 것보다 빠르게 움직이고 있습니다. S&P Global에 따르면, 10개 기업 중 거의 6개 기업이 현재 프롬프트에 응답하는 것이 아니라 스스로 행동하고 워크플로우를 조정하고 다른 모델을 호출하고 실시간으로 결정을 내리는 차세대 자율 시스템인 “에이전트 AI”를 적극적으로 추구하고 있습니다. 이러한 열정에는 대가가 따르게 마련이라는 새로운 데이터가 나타났습니다. 조직이 챗봇에서 완전한 기능을 갖춘 디지털 에이전트로 전환함에 따라 S&P Global은 기본 기술 스택이 훨씬 더 큰 부담을 받게 될 것이라고 경고합니다. 여기에는 데이터 센터, 네트워크, 보안 프레임워크 및 거버넌스 정책이 포함됩니다. S&P Global Market Intelligence의 451 Research 부문 수석 분석가인 Eric Hanselman은 “에이전트 AI의 성능을 조기에 활용할 수 있는 기업은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.”라고 말했습니다. “하지만 성공은 올바른 데이터 기반과 숙련된 팀을 갖추는 데 달려 있습니다.” S&P: Agentic AI의 ‘상당한 경쟁 우위’ 데이터에 따르면 이미 돌진이 시작되고 있습니다.
상세 분석
S&P Global의 기업의 소리(Voice of the Enterprise) 설문 조사에 따르면 응답자의 58%가 AI 에이전트를 배포할 기회를 적극적으로 찾고 있으며 단 1%만이 이 개념을 무시하는 것으로 나타났습니다. Nvidia와 같은 주요 공급업체의 GPU 출하량 예측은 2023년 초부터 빠르게 증가했으며, 공급업체가 증가하는 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해 안간힘을 쓰면서 2025년과 2026년에는 5배 이상 증가했습니다. 보고서는 “AI의 급속한 성장으로 인해 많은 조직이 지출해야 할 금액과 투자해야 할 부분을 이해하는 능력을 능가하고 있습니다.”라고 지적합니다. 에이전트 시스템은 생성 AI의 초창기를 정의한 채팅 기반 도구에서 극적인 출발을 나타냅니다. 인간이 각 상호 작용을 조종하는 대신 에이전트는 다음을 수행합니다. 자체 컨텍스트 구축 및 업데이트 여러 모델에서 정보 가져오기 사용자 입력을 기다리지 않고 일련의 작업 실행 S&P Global에 따르면 이러한 독립성은 AI를 대화 파트너에서 자율적인 작업자 네트워크로 전환시킵니다. 이는 또한 기업이 용량, 데이터 및 위험에 대해 생각하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다.
정리
챗봇은 단일 모델과 제한된 입력 세트에 의존할 수 있는 반면 에이전트 시스템은 여러 모델을 동시에 조정합니다. 그렇게 하면 훨씬 더 많은 컴퓨팅 성능을 소비합니다. 보고서에서는 이를 “과도한” 워크로드 패턴으로 설명합니다. 여기에서 에이전트는 여러 프롬프트를 생성하고, 추가 에이전트를 생성하고, 대규모 데이터 세트를 몇 초 만에 통과시킵니다. 그 강도는 비용만 증가시키는 것이 아닙니다. 이는 인프라와 보안의 기존 약점을 더욱 악화시킵니다. S&P Global은 데이터 거버넌스, 모델 감독 또는 신원 관리에 공백이 있으면 “부주의한 조직이 넘어질 수 있는 틈이 될 수 있다”고 경고합니다.
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