[현장] "AI 모델만으론 부족"…산업계, 에이전트 AI '활용 지원' 주문

(zdnet.co.kr)

ZDNet Korea2026년 9월 3일AI 산업

[현장] "AI 모델만으론 부족"…산업계, 에이전트 AI '활용 지원' 주문

정부의 AI 예산이 모델 개발에 집중된 가운데, 산업계는 에이전트 AI의 실질적 활용을 위해 실증 환경, 데이터 거버넌스, 플랫폼 인프라 등 생태계 전반에 대한 지원 확대를 촉구하고 있습니다.

이 글의 핵심 포인트

1정부의 2027년 예산안은 독자 AI 모델 개발에 4조 7,000억 원, '모두의 AI' 서비스에 2,500억 원을 편성함
2산업계는 에이전트 AI의 산업 활용을 위해 실증 환경, 데이터 거버넌스, 플랫폼, 추론 인프라 지원을 요구함
3NC AI 센터장은 에이전트의 안전성 검증을 위한 대안으로 '디지털 트윈' 기술 활용을 제시함
4기업 내부의 파편화된 데이터를 연결하기 위한 체계적인 데이터 거버넌스 구축이 필수 과제로 지목됨
5에이전트의 배포와 운영을 지원하는 플랫폼 및 런타임 기술 확보의 중요성이 강조됨

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 기술의 패러다임이 단순 생성(Generative)에서 실행(Agentic)으로 이동하고 있으며, 이는 모델 성능만큼이나 실행 환경과 데이터 연동이 핵심 경쟁력이 됨을 의미합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

정부의 대규모 AI 예산이 파운데이션 모델 확보에 편중되어 있어, 모델을 실제 서비스로 연결할 소프트웨어 및 플랫폼 지원이 부족하다는 우려가 커지고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

에이전트 AI 스타트업들에게는 단순 모델 활용을 넘어, 산업별 특화된 데이터 거버넌스 구축 및 디지털 트윈 기반의 검증 솔루션이라는 새로운 시장 기회가 열릴 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

글로벌 표준이 정립되기 전, 국내 기업들은 공공 서비스(KTX, 여권 등)와 연계된 에이전트 실증 사례를 확보하여 글로벌 시장에서의 레퍼런스를 선점해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

에이전트 AI로의 전환은 단순한 기술적 진보가 아니라, AI가 '말하는 비서'에서 '행동하는 노동력'으로 변모하는 거대한 전환점입니다. 스타트업 창업자들은 모델 자체를 개발하는 '모델 레이어' 경쟁보다는, 특정 산업의 워크플로우를 이해하고 이를 에이전트 플랫폼과 연결하는 '애플리케이션 및 인프라 레이어'에 주목해야 합니다.

특히 데이터 거버넌스와 보안 문제는 에이전트 도입의 가장 큰 진입장벽이 될 것입니다. 기업들은 에이전트에게 권한을 부여하는 것에 극도의 신중함을 보일 것이기 때문입니다. 따라서 '안전하고 통제 가능한 에이전트 운영 환경'을 제공하는 기술이 향후 시장의 승부처가 될 것입니다. 다만, 디지털 트윈이나 고도화된 거버넌스 구축은 막대한 비용과 컴퓨팅 자원을 요구하므로, 초기 스타트업은 모든 영역을 다루기보다 특정 버티컬 산업의 데이터 연결성 문제부터 해결하는 전략적 접근이 필요합니다.

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