“산업 현장 문제 모두를 하나의 AI로 풀 수는 없어” 작성일 02-05 58 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">수칫 제인 다쏘시스템 부사장<br>특화 AI에이전트 필요성 강조</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5oCpnT0HCn"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="53fcd7ebb9e20d05348a59c29970337b8975684a85c574c09b66701c2b2efad8" dmcf-pid="1ghULypXli" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="수칫 제인 다쏘시스템 전략·비즈니스개발 부사장이 ‘3D 익스피리언스 월드 2026’ 행사장에서 한국기자단과 인터뷰를 진행하고 있다. 팽동현 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/05/dt/20260205074418023anuf.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ZaS7gYu5lL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/05/dt/20260205074418023anuf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 수칫 제인 다쏘시스템 전략·비즈니스개발 부사장이 ‘3D 익스피리언스 월드 2026’ 행사장에서 한국기자단과 인터뷰를 진행하고 있다. 팽동현 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="44e08786c1a743a47e9b9f7e4b0a6d42d5f28ee9f5a871a82f0e4a6d33d34467" dmcf-pid="taluoWUZyJ" dmcf-ptype="general"><br> “우리가 산업현장에 특화시킨 인공지능(AI) 에이전트를 여럿 선보인 이유는 간단합니다. 모든 비즈니스 문제, 모든 기술 문제를 하나의 방식으로 다룰 수는 없기 때문입니다.”</p> <p contents-hash="18408f0e98d8dc1ac37cf3277ab97fe939de125d1aa0dd75d460e727988fc50f" dmcf-pid="FjvzaG71hd" dmcf-ptype="general">다쏘시스템이 4일(현지시간)까지 미국 휴스턴에서 진행하는 연례 컨퍼런스 ‘3D익스피리언스 월드 2026’에서 이 회사 수칫 제인 전략·비즈니스개발 부사장은 한국기자들과 만나 자사 산업 특화 AI에이전트들에 대해 이같이 밝혔다. 회사는 생성형AI ‘아우라’를 지난해 내놓은 데 이어 올해 행사에선 공학AI ‘레오’, 과학AI ‘마리’를 새로운 ‘버추얼 동반자’로 추가했다.</p> <p contents-hash="0056599ed59f5b7a1038a5b27399215ef6bc55f68aef79f6c6c56aa2ac47b7a1" dmcf-pid="3ATqNHzthe" dmcf-ptype="general">제인 부사장은 “비즈니스 질문, 엔지니어링 시뮬레이션 문제, 과학적인 심층 탐구는 각각 필요로 하는 컴퓨팅파워가 다르고 작업 콘텍스트도 다르다”며 “그래서 우리는 연산량과 비용을 과업에 맞게 배분할 수 있도록 이들 3개 에이전트를 만들었다”고 소개했다.</p> <p contents-hash="6a342742c2e648f7ae05175e1f438da348a8f52b65302c3db7017aee9093e64a" dmcf-pid="0cyBjXqFhR" dmcf-ptype="general">그는 “각 에이전트는 그 안에 스킬과 역량을 갖는다”며 “예를 들어 기계공학을 다룰 수 있는 레오에게 설계와 시뮬레이션 중 어떤 일을 맡길지 정할 수 있고, 이는 서로 다른 역량”이라고 설명했다. 이어 “이런 각 역량에 접근 포인트가 있고 작업단위 또는 크레딧 형태로 연결된다. 이게 배포 아키텍처의 기본구조”라며 “사용자가 해당 역량을 고용(활성화)해 접근권한을 갖고 있으면 에이전트들이 과업에 맞춰 협업·조율할 수 있다”고 부연했다.</p> <p contents-hash="51a9677abf611bffe934cc4f3ccaaea10649a2295cbbede21613ae8a4c5d7380" dmcf-pid="pkWbAZB3TM" dmcf-ptype="general">산업용 AI로서 강점으로 제인 부사장은 물리(physics)에 근간을 두는 점을 꼽았다. “앞으로 산업영역에선 텍스트 위주의 대형언어모델(LLM)을 넘어 엔지니어링에 특화한 모델과 콘텍스트 인식이 점점 더 중요해질 것”이라며 “이를 위해선 AI에이전트가 과업 수행에 적절한 AI모델을 선택하고, 검색증강생성(RAG)으로 사내 지식과 노하우를 연결하며, 필요 시 모델콘텍스트프로토콜(MCP)로 외부 도구도 호출하는 과정에서 보안성이 확보돼야 한다”고 짚었다.</p> <p contents-hash="63be808556255a1e0e249aa4d01510cd6bb7b62ecfdcfd72927e0bd3d999a403" dmcf-pid="UEYKc5b0Sx" dmcf-ptype="general">다만, 올해 중반에 출시할 레오와 마리의 요금 체계 등은 아직 확정되지 않았다. 제인 부사장은 “비즈니스 모델을 아직 최종 정리 중”이라면서도 “아우라 같은 기본요소는 클라우드 구독 서비스에 포함되고 다른 것들은 추가로 선택하는 형태가 될 수 있다”고 거론했다. 그 이유에 대해 “연산량·사용량·크레딧이 컴퓨팅 기반이라 결국 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 같은 자원을 써서 비용이 들게 된다. 그래서 확장은 수요 기반으로 가게 된다”고 언급했다.</p> <p contents-hash="5f743749ac8833a58a91d007f96380e7db20f91cd30aada621b7844f4251c7c6" dmcf-pid="uDG9k1KpCQ" dmcf-ptype="general">한편, 제인 부사장은 한국 스타트업들의 잠재력에도 관심을 보였다. “매년 라스베이거스에서 열리는 CES 행사의 스타트업 전시에 가보면 한국은 가장 존재감이 큰 나라 중 하나다. 제조를 포함해 이미 많은 영역에서 앞서있다”며 “우리 스타트업 프로그램에 한국기업들이 많이 들어와있고, 한국이 AI를 적극 활용하고 있다는 느낌도 받았다. 우리의 역할은 이를 위한 도구들을 제공하는 것”이라 말했다.</p> <p contents-hash="137b4c1acf6da9da9137efc1dc1f1ed912c7365b89c0803b67fa56a9820692c1" dmcf-pid="7wH2Et9UyP" dmcf-ptype="general">팽동현 기자 dhp@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 코인거래소 대주주 지분 제한 현실화…두나무·빗썸 '비상' 02-05 다음 [올림픽] 컬링 믹스더블 '김선영-정영석', 스웨덴 남매에 완패...경기 초반에는 정전 헤프닝 02-05 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.