【드래곤 스포츠】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 뉴스 : 안구정화

로그인

글쓰기

[IT뉴스][위클리AI] 메타·MS·엔비디아, AI 에이전트 경쟁···전략 차별화 뚜렷

온카뱅크관리자

2026-10-20 18:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 
 <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
 <section dmcf-sid="y8iusWRfsT">
 [IT동아 박귀임 기자] 인공지능(AI)이 세상을 바꾸고 있습니다. AI는 이제 우리 일상에서 떼려야 뗄 수 없는 핵심적인 요소입니다. 한 주간 세계를 들썩이게 만든 글로벌 빅테크 기업부터 우리 일상에 직접 영향을 미칠 새로운 AI 소식까지 핵심만 짚어드립니다.
 <h3 contents-hash="52fdeca4b9c60c4932c385481ec098895110263e61ec951e01d42dc0702c980c" dmcf-pid="YPLzIGd8ES" dmcf-ptype="h3">메타, '뮤즈 원더' 공개 '개인 AI 에이전트 승부수'</h3>
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8d0cd7a525527717df10b31c8f9e19da246c6bf243453e48adbb17467ea75239" dmcf-pid="GQoqCHJ6El" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="메타가 뮤즈 원더와 뮤즈 원더 풀을 공개했습니다 / 출처=메타" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/itdonga/20261020182103208yrgk.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="umrXNs2ur7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/itdonga/20261020182103208yrgk.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 메타가 뮤즈 원더와 뮤즈 원더 풀을 공개했습니다 / 출처=메타
 </figcaption>
 </figure>
 글로벌 빅테크 기업 메타(Meta)가 10월 12일(이하 현지 시간) 개인·전문 업무를 대신 수행하는 AI 에이전트에 초점을 맞춘 신규 모델 '뮤즈 원더(Muse Wonder)'와 '뮤즈 원더 풀(Muse Wonder Full)'을 공개했습니다. 메타는 두 모델이 개인·전문 에이전트, 메모리, 코딩 분야 주요 벤치마크에서 최고 수준(state-of-the-art)의 성능을 보였다고 밝혔습니다. 또 '개인 초지능(personal superintelligence)을 향한 큰 도약'이라고 규정하기도 했습니다.
 메타에 따르면 뮤즈 원더는 이날부터 메타 모델 API와 코딩 도구 뮤즈 코드(Muse Code)에서 쓸 수 있습니다. 상위 모델인 뮤즈 원더 풀은 뮤즈 코드 구독자에게 제공됩니다. 메타 AI 서비스 뮤즈(Muse)에는 구독자 대상으로 먼저 적용된 뒤 확대될 예정이며, 아티팩트 생성 등 고도의 지능이 필요한 처리에도 쓰일 예정입니다.
 개발자·유료 구독자부터 제공하는 이번 순서는 메타가 이 모델을 구독·API 중심으로 수익화하려는 방향을 시사한다고 할 수 있습니다. 다만 모델 가중치 공개 여부와 가격, 그리고 국가별 제공 시점은 발표문에 나오지 않았습니다.
 메타가 내세운 핵심 개념은 '액티브 메모리(Active Memory)'와 '액티브 포커스(Active Focus)'입니다. 액티브 메모리는 대화를 넘나들며 이용자에 관한 중요한 맥락을 유지하고, 작업에 필요한 세부 정보를 능동적으로 불러오는 기능입니다. 액티브 포커스는 어려운 목표를 향해 대안을 시도하고 장애물을 돌파하며 새 정보에 적응하는 지속 작업 능력을 뜻합니다. 필요할 때 확인을 요청하고, 중요한 행동 전에 사용자 의견을 구하는 동작도 포함됩니다. 메타는 이를 각각 메모리벤치(MemoryBench), 포커스벤치(FocusBench)와 장기 소프트웨어 프로젝트 과제인 SWE-마라톤(SWE-Marathon) 등으로 측정했다고 설명했습니다.
 이는 수십억 명이 쓰는 서비스를 보유한 메타가 '개인 맥락'을 에이전트 경쟁의 무기로 삼으려는 구상으로 해석할 수 있습니다. 동시에 이용자 정보를 오래 기억하는 에이전트는 개인정보 보호 문제와 직결되는 만큼 향후 규제 당국의 관심이 커질 수도 있습니다.
 메타는 두 모델이 소규모 앱부터 복잡한 소프트웨어까지 지원하는 프런티어급 코딩 성능을 갖췄고, 법률(Harvey LAB)·금융(Vals Finance Agent V2) 등 전문 분야 과제에서도 성능을 평가했다고 밝혔습니다. 장기·반복 작업으로 학습시켜 요구사항 추적, 코드베이스 전반 수정, 테스트·수정 반복 과정에서 진척을 이어가도록 했다는 설명입니다.
 또 메타는 '벤치마크 과적합'이라는 업계의 비판도 의식한 것으로 보입니다. 별도 분석을 통해 사후학습에서 겨냥한 과제(분포 내)와 그렇지 않은 과제(분포 외)의 성능을 비교한 결과 뮤즈 원더 풀이 이전 모델 뮤즈 스파크 1.3(Muse Spark 1.3)의 추세로 예측되는 수준보다 낯선 과제에서 더 좋은 성능을 냈다는 것입니다. 메타는 그 원인을 두고 더 크고 강력한 베이스 모델 덕분이라고 설명했습니다.
 두 모델은 메타의 기가와트급 데이터센터 ‘프로메테우스(Prometheus)’에서 학습됐습니다. 메타는 14개월 전 AI 조직을 밑바닥부터 재편하는 작업에 착수했다며, 그 결과물이 이번 모델이라고 강조했습니다. 대규모 인프라 투자에 대한 시장의 의문에 성과로 답하려는 메시지로 풀이됩니다.
 메타는 에이전트가 메시지·일정·비공개 문서 등에 접근하는 만큼 안전성에도 방점을 뒀습니다. 악의적 지시에 대한 강건성(무단 코드 실행 공격 성공률)과 개인정보 처리 위반율에서 앞선다고 밝힌 것입니다. CBRN(화학·생물·방사능·핵) 및 사이버 오용에 대해서는 지금까지 가장 강력한 안전장치를 적용하면서 방어 목적의 사이버 역량 접근은 유지했다고도 설명했습니다. 추가 평가를 담은 전체 안전성 보고서는 곧 공개될 예정입니다.
 다만 이번에 공개된 성능·안전성 수치는 모두 메타가 자체 제시한 것이라는 점을 염두에 둬야 합니다. 개인 초지능 지수(Personal Superintelligence Index), 포커스벤치 등은 메타가 이번에 새롭게 소개한 지표라 평가 설계의 독립성은 확인되지 않았습니다. 외부 기관의 독립 검증과 개발자 현장 평가가 신뢰도를 가를 전망입니다.
 <h3 contents-hash="1f2af7448f1cd2e32afb4ec6e504bc45da7415103365bf5e8991dc3fb082b718" dmcf-pid="UlZc9MYCOk" dmcf-ptype="h3">마이크로소프트, 법률용 코파일럿 출시···범용 AI 넘어 전문 영역으로</h3>
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="433ffdfb626dce9234af9566f6fffed8f87c73da7fb758c0e30c4c59560e84e1" dmcf-pid="uS5k2RGhEc" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="마이크로소프트가 법률용 코파일럿을 출시했습니다 / 출처=마이크로소프트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/itdonga/20261020182104397mpqv.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="Qzw6HUcnIW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/itdonga/20261020182104397mpqv.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 마이크로소프트가 법률용 코파일럿을 출시했습니다 / 출처=마이크로소프트
 </figcaption>
 </figure>
 글로벌 IT 기업 마이크로소프트(Microsoft, MS)는 10월 15일 코파일럿(Copilot) 블로그를 통해 20개 이상의 목적 특화형 법률 스킬과 파트너사가 만든 플러그인의 정식 출시(GA)를 발표했습니다. 앞서 '리걸 에이전트(Legal Agent)'로 소개했던 기능을 코파일럿의 법률 플러그인으로 통합한 것으로, 법무 업무에 특화된 것이 핵심입니다. 
 이번 발표를 통해 마이크로소프트는 법률 업무의 답이 판례, 조직 내부 기준, 규제 사항마다 달라지는 만큼 범용 AI에는 한계가 있다고 짚었습니다. 법률 전문가가 답변의 근거를 이해하고 증거를 검토한 뒤 직접 판단해야 한다는 설명입니다. 이번 법률용 코파일럿이 '범용 모델 위에 프롬프트를 얹은 수준이 아니다'라고 강조한 이유입니다.
 특히 기존 업무 도구와의 결합이 눈여겨볼 만합니다. 계약서를 수정할 때는 코파일럿이 조항을 어떻게 바꿀지 판단하고, 자사 문서 작성 프로그램 워드(Word)가 이를 변경 내용 추적 기능으로 적용해 서식을 보존합니다. 새 계약서를 쓸 때는 자사 문서 협업·저장 서비스 셰어포인트(SharePoint)에 있는 승인된 선례를 참고해, 워드의 콘텐츠 컨트롤로 편집 가능한 구조화 자리표시자를 만듭니다.
 작업 범위에 따라 쓰는 환경도 나뉩니다. 워드에서는 문서 안에서 바로 검토와 수정을 지원합니다. 협업형 작업 공간 코워크(Cowork)에서는 계약 포트폴리오 전반의 의무·기한 추적, 계약 간 핵심 조건 비교, 사건 연대기 작성처럼 여러 단계에 걸친 업무를 맡길 수 있습니다. 문서 내 정의된 용어와 그 정의 사이를 오가는 새 워드 기능은 이달 말 프리뷰로 나옵니다.
 마이크로소프트는 조직의 지식과 맥락을 코파일럿에 연결하는 '워크 IQ(Work IQ)' 계층이 개별 문서뿐 아니라 사건과 기준 등 업무 배경까지 참조하게 한다는 점도 내세웠습니다. 이미 워드에서 일하는 법무 담당자가 업무 방식을 바꾸지 않고 AI를 쓰게 하겠다는 전략으로 풀이할 수 있습니다.
 파트너 플러그인에는 법률 리서치(Bloomberg Law, Trellis 등), 문서·사건 관리(iManage Work, NetDocuments, Box, Litera 등), 계약·전자서명(Docusign, Adobe Acrobat Sign 등), 전자증거개시(Everlaw, Relativity)와 함께 특화 법률 AI인 하비(Harvey), 레고라(Legora), 딥저지(DeepJudge)도 이름을 올렸습니다. 마이크로소프트 플러그인 레지스트리를 통해 이날부터 순차 제공이 시작됐으며, 추가 플러그인이 이어질 예정입니다.
 이는 경쟁 관계일 수 있는 법률 AI 업체까지 자사 플랫폼에 끌어들인 셈이어서, 법무팀이 쓰는 도구의 접점을 코파일럿으로 모으려는 구상으로 해석됩니다. 파트너에게는 접점 확대 효과가 있지만 플랫폼 의존도가 커질 수 있다는 양면성도 있습니다.
 마이크로소프트는 자체 집계 결과 지난 4월 프런티어(Frontier) 릴리스 이후 1800명 이상의 사용자가 10만 건에 가까운 수정을 생성했고 제안의 약 70%를 채택했다고 밝혔습니다. 내부 평가에서는 수정 문구의 유창성 90% 이상, 간결성 95% 이상, 관련성 85% 이상이 나왔다고 전했습니다.
 고객 사례도 제시했습니다. 글로벌 로펌 클라이드앤코(Clyde &amp; Co)는 도입률이 90%에 육박한다며 전 직원에게 프리미엄 코파일럿 라이선스를 제공하기로 했다고 밝혔습니다. 마이크로소프트 사내 법무 담당자는 한 시간 걸리던 최초 검토가 몇 분으로 줄어드는 경우가 많다고 말했습니다. 법률 업계의 AI 도입이 시범 단계를 넘어 전사 도입으로 옮겨가고 있음을 보여주려는 사례로 읽힙니다. 라이선스 확대는 구독 매출 확대로 이어질 수 있습니다.
 법률 업무의 민감성을 고려해 마이크로소프트는 통제권을 강조했습니다. 워드에서 코파일럿의 수정안은 사용자 승인 후에만 적용됩니다. 승인된 템플릿과 재사용 가능한 플레이북으로 기존 기준을 따르게 하고, 프롬프트와 응답은 엔터프라이즈 데이터 보호 아래 자사 업무용 소프트웨어 서비스 '마이크로소프트 365' 경계 안에서 처리됩니다. 사용자가 접근 가능한 콘텐츠만 다루고 민감도 레이블을 준수하며, 프롬프트·응답·문서를 기반 모델 학습에 쓰지 않는다고 강조했습니다.
 마이크로소프트의 법률용 코파일럿 출시는 AI 에이전트 경쟁이 범용 모델 성능에서 직군별 전문 도구로 깊어지고 있음을 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 다만 공개된 수치는 모두 마이크로소프트 내부 평가와 고객 발언입니다. 제안 채택률이 곧 수정 품질을 뜻하지는 않으며, 발표문에 평가 방식과 표본의 독립적 검증은 나와 있지 않습니다. 법률 AI 오류에 따른 책임 소재와 변호사 윤리 규정과의 관계도 발표문에는 담기지 않았습니다. 
 <h3 contents-hash="e15e5334d6597b774ac71e068b55d489abdb93aa5adb133f27b13dc3807c2b6e" dmcf-pid="8BP5AIfzEe" dmcf-ptype="h3">엔비디아, 오픈 모델 '네모트론 3.5' 확장으로 자체 인프라 운용 강조</h3>
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5545c7417dcc068b7bd8acb7a14673fd4749aaa1041a56ae3c1293156cc810f0" dmcf-pid="6bQ1cC4qER" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="엔비디아가 네모트론 제품군을 확장했습니다 / 출처=엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/itdonga/20261020182105589beyh.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="xPGNBPTssy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/itdonga/20261020182105589beyh.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 엔비디아가 네모트론 제품군을 확장했습니다 / 출처=엔비디아
 </figcaption>
 </figure>
 글로벌 AI 반도체 전문기업 엔비디아(NVIDIA)가 상시 가동 에이전트를 위한 오픈 모델 '네모트론 3.5 슈퍼 VL(Nemotron 3.5 Super VL)'과 로컬·엣지용 '네모트론 3.5 볼트(Nemotron 3.5 Bolt)'를 공개했습니다. 칩 제조사가 모델 제품군을 계층별로 완성해 자사 하드웨어 위에 에이전트를 올리려는 풀스택 구도가 한층 뚜렷해졌습니다.
 엔비디아는 10월 15일 공식 블로그를 통해 이 같은 모델군을 소개하고, 대형 기업 서버부터 엣지 기기와 로컬 하드웨어까지 에이전트 배포 전 구간을 하나의 오픈 모델 라인업으로 포괄하게 됐다고 밝혔습니다.
 네모트론 3.5 슈퍼 VL은 1200억 파라미터 오픈 모델입니다. 엔비디아는 지시 이행, 도구 사용, 다단계 비즈니스 워크플로, 시각 이해 등 멀티모달 에이전트 과제에서 자사 최대 추론 모델에 필적하는 정확도를 약 5분의 1 파라미터로 구현했다고 설명했습니다. 동급 오픈 에이전트 모델 가운데 가장 빠르며 차순위 모델보다 5배 빠르다는 주장입니다. 이는 며칠, 몇 주에 걸친 기업 워크플로의 대량 작업을 더 빨리 끝내도록 돕겠다는 취지입니다.
 시각 능력은 실무 문서에 맞췄습니다. 엔비디아는 광학 문자 인식(OCR), 표, 차트, 웹 페이지, PDF를 읽어 인사이트를 도출하는 것은 물론 텍스트와 시각 이해를 한 모델에 결합해 별도 시스템으로 작업을 넘길 필요가 없다고 밝혔습니다. 모델은 약 26조 토큰으로 사전학습·지속 사전학습한 뒤 약 380만 개 샘플과 수십 개 환경의 강화학습으로 사후학습했습니다.
 엣지용 볼트는 두 종류로 나뉩니다. '볼트 74B-A9B 24GB(Bolt 74B-A9B 24GB)'는 네이티브 2비트 양자화로 24GB 메모리에 들어가 다른 애플리케이션과 함께 구동되도록 설계됐습니다. 엔비디아에 따르면 RTX와 DGX 스파크(DGX Spark) 등에서 웹 조사, 글쓰기, 코드 디버깅 같은 작업을 클라우드로 보내지 않고 로컬에서 처리할 수 있습니다. '볼트 E4B 4GB(Bolt E4B 4GB)'는 음성 비서, 인터랙티브 캐릭터, 임베디드 인터페이스용 대화형 모델로 오는 10월 23일 출시 예정입니다.
 엔비디아는 슈퍼 VL은 허깅페이스·오픈라우터·모델스코프·엔비디아 NIM에서, 볼트 74B-A9B는 허깅페이스에서 제공한다고 밝혔습니다. 라마닷cpp(llama.cpp), 올라마(Ollama), LM스튜디오(LM Studio), 언슬로스(Unsloth), vLLM을 지원합니다. RTX 스파크 노트북이 출시되는 것에 맞춰 만든 모델이라는 점도 눈에 띕니다.
 엔비디아는 지난 8월 출시한 '라이트닝(Lightning, 고처리량)', 가장 어려운 추론을 맡는 '울트라(Ultra)'에 슈퍼 VL과 볼트를 더해 네모트론 제품군을 구성했습니다. 모델 크기별로 서버, 워크스테이션, 노트북, 엣지 장비(Jetson) 등 자사 하드웨어 라인과 짝을 맞춘 셈입니다. ‘GB당 지능', ‘5분의 1 크기' 같은 표현에서 보이듯 경쟁축이 절대 성능에서 메모리·비용 대비 효율로 옮겨가는 흐름도 보입니다.
 엔비디아는 폐쇄형 프런티어 모델과의 차별점으로 개방성을 강조했습니다. 가중치, 데이터셋, 학습 레시피를 공개하고 조직이 자체 데이터로 사후학습해 자체 인프라에 배포하며 결과물을 직접 관리할 수 있다는 것입니다. 보험 사기 징후 탐지, 금융 대출 심사처럼 민감한 데이터를 다루는 업종을 예로 들며 모델은 온프레미스에, 데이터는 비공개로 유지된다고 설명했습니다. 에이전트 도구 사용·금융·지시 이행·긴 문맥·공정성·비전-언어 이해 데이터셋은 허깅페이스에, 강화학습 환경은 자사 네모짐(NeMo Gym)에 각각 공개합니다. 기업용으로는 NIM 마이크로서비스를 통해 2주마다 보안 패치와 성능 개선을 제공하고, 자사 추론 소프트웨어 다이나모(Dynamo)에서는 최대 8배 많은 사용자를 85% 낮은 지연 시간으로 서비스할 수 있다고 밝혔습니다.
 엔비디아는 수십 개 조직이 슈퍼 VL을 자사 데이터로 사후학습 중이라고 밝혔습니다. 스케일AI(Scale AI)는 EY의 M&amp;A 실사 에이전트 등에, 애프터쿼리(AfterQuery)는 헤비아(Hebbia)의 신용계약 분석에, 머코(Mercor)는 코딩 에이전트에 맞춤화했습니다. 소프트웨어 기업으로는 아틀라시안(Atlassian, 에이전트 검색), 크라우드스트라이크(CrowdStrike, 보안 블루팀), 다쏘시스템(Dassault Systèmes, 설계·시뮬레이션), 퍼플렉시티(Perplexity, 검색), 세일즈포스(Salesforce, 정부 워크플로 자동화)가 통합 파트너로 이름을 올렸습니다. 범용 모델이 아니라 기업별 데이터로 조정한 특화 에이전트가 가치를 만든다는 메시지라고 볼 수 있습니다. 파트너가 늘수록 엔비디아 스택 위에 쌓이는 자산도 커지는 구조로 이어질 수 있습니다.
 결국 엔비디아는 오픈 모델과 하드웨어를 한 묶음으로 내놓으면서 통제권과 효율을 강조했다고 할 수 있습니다. 다만 공개된 수치는 모두 엔비디아 자체 발표로 비교 대상과 하드웨어, 측정 조건은 발표문에 명시되지 않았습니다. 상업 이용 등 라이선스 조건도 나와 있지 않습니다.
 IT동아 박귀임 기자(luckyim@itdonga.com)
 사용자 중심의 IT 저널 - IT동아 (it.donga.com)
 </section> 
 </div> 
 Copyright © IT동아. 무단전재 및 재배포 금지.

댓글 총 0개

이번주 포인트랭킹

매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.

14,000상품권
23,000상품권
32,000상품권

업체홍보/구인 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기