AX 100배의 법칙 - 107 / 54 페이지 - AX(AI Transformation), Digital Transformation

CES2025 키노트. 엔비디아 Agentic AI 블루프린트: 모든 기업을 위한 자동화의 새 시대

CES 2025에서 엔비디아(Nvidia)의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 기업들이 AI 에이전트를 통해 업무를 자동화하고 혁신을 이룰 수 있도록 돕는 새로운 Agentic AI 블루프린트를 발표했습니다. 이번 발표는 엔비디아와 파트너들이 협력하여 개발한 AI 블루프린트를 통해 개발자들이 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

이 블루프린트는 엔비디아 NIM 마이크로서비스(Nvidia NIM microservices), 엔비디아 네모(Nvidia NeMo), 그리고 주요 파트너사의 Agentic AI 프레임워크를 포함하고 있습니다. 이를 통해 기업은 복잡한 데이터를 분석하고, 실시간 인사이트를 추출하며, 비디오, PDF 및 기타 이미지로부터 유용한 정보를 요약하는 AI 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있게 됩니다.

Agentic AI란 무엇인가?

Agentic AI는 단순한 챗봇 상호작용을 넘어, 복잡하고 다단계의 문제를 해결하는 데 필요한 정교한 추론 및 계획 기능을 갖춘 AI 애플리케이션을 의미합니다. 엔비디아의 CES 2025 키노트에서 설명된 바와 같이, 기업 AI 에이전트는 향후 AI 공장에서 토큰을 생성하고, 산업 전반에서 전례 없는 지능과 생산성을 창출하는 핵심 역할을 하게 될 것입니다.

Agentic AI는 단일 AI 모델이 아닌, 여러 AI 에이전트를 관리하고 조율하는 복잡한 시스템으로, 기업 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 데 중요한 요소입니다. 이를 통해 AI 에이전트들이 효율적으로 협력하고, 작업을 분산 및 최적화하여 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다.

주요 파트너 및 블루프린트

엔비디아는 CrewAI, Daily, LangChain, LlamaIndex, Weights & Biases와 협력하여 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Nvidia AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼과 통합된 새로운 파트너 블루프린트를 개발했습니다. 이 블루프린트는 개발자들이 다양한 AI 애플리케이션을 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 기본적인 구성 요소를 제공합니다.

CrewAI: Llama 3.3 70B NIM 마이크로서비스와 NeMo 리트리버(Retriever)를 사용해 코드 문서화 블루프린트를 개발했습니다. 이를 통해 코드 저장소를 체계적으로 관리하고, 쉽게 탐색할 수 있습니다.
Daily: Daily의 오픈 소스 프레임워크인 Pipecat을 기반으로 음성 에이전트 블루프린트를 개발했습니다. 이 블루프린트는 엔비디아 리바(Riva) 자동 음성 인식 및 텍스트-음성 변환 NIM 마이크로서비스를 사용해 실시간 대화형 AI를 구현합니다.
LangChain: 웹 검색을 통해 보고서를 생성하는 구조화된 보고서 생성 블루프린트를 추가했습니다. 사용자가 주제를 정의하고, AI가 웹에서 정보를 검색해 보고서를 생성합니다.
LlamaIndex: 블로그 작성 지원을 위한 문서 연구 어시스턴트 블루프린트를 제공합니다. AI가 연구, 아웃라인 작성, 콘텐츠 생성까지 자동으로 수행합니다.
Weights & Biases: AI 가상 비서 블루프린트를 개발했으며, 이를 통해 디버깅, 평가, 프로덕션 성능 추적 및 피드백 수집이 가능해 AI 애플리케이션의 통합 및 배포를 가속화합니다.

엔비디아 자체 블루프린트

엔비디아는 파트너 블루프린트 외에도 자체 AI 블루프린트를 선보였습니다.

PDF to Podcast 블루프린트: 여러 PDF 파일을 AI가 요약 및 분석해 오디오 팟캐스트로 변환하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 학생, 연구자 및 전문가들이 긴 문서를 빠르게 이해하고 학습할 수 있습니다.
비디오 검색 및 요약 에이전트: 비디오 콘텐츠에서 핵심 정보를 검색하고 요약하는 AI 에이전트를 개발할 수 있는 블루프린트입니다.
Omniverse 블루프린트: 개발자들이 물리적 AI를 위한 디지털 트윈을 구축하는 데 필요한 시뮬레이션 환경을 쉽게 설정할 수 있도록 돕는 네 가지 새로운 Omniverse 블루프린트를 추가했습니다.

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빠른 프로토타입 및 배포: Nvidia Launchables

엔비디아는 새로운 Agentic AI 블루프린트를 단 한 번의 클릭으로 실행하고 테스트할 수 있는 Nvidia Launchables를 도입했습니다. 이 런처블(Launchables)은 사전 구성된 개발 환경을 제공해 AI 애플리케이션의 프로토타입 제작 및 배포 과정을 단순화합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 설정 없이 빠르게 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

Accenture와의 협력: AI Refinery for Industry

Accenture는 엔비디아 AI 엔터프라이즈와 협력해 AI Refinery for Industry를 발표했습니다. 이 솔루션은 다양한 산업 분야에서 Agentic AI를 신속하게 도입할 수 있도록 돕습니다. AI Refinery for Industry는 자동차, 기술, 제조, 소비재 등 다양한 분야에서 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 데 필요한 구성 요소와 베스트 프랙티스를 제공합니다.

Accenture는 올해 말까지 100개 이상의 산업별 AI 에이전트 솔루션을 출시할 계획입니다. 이러한 AI 에이전트 솔루션은 기업들이 맞춤형 AI 네트워크를 구축하고, 산업의 필요에 맞는 특화된 AI 시스템을 개발할 수 있도록 지원합니다.

결론

엔비디아의 Agentic AI 블루프린트는 AI 개발자 및 기업에게 획기적인 기회를 제공합니다. 이 블루프린트를 통해 AI 애플리케이션 개발 및 배포의 속도가 빨라지고, 다양한 산업 분야에서 AI 기반 혁신이 더욱 가속화될 것입니다. AI 기술의 다음 단계는 기업들이 Agentic AI를 도입해 보다 복잡한 문제를 해결하고, 경쟁력을 확보하는 데 있습니다. 엔비디아의 혁신적인 접근 방식은 AI 에이전트가 기업의 핵심 동력이 되는 새로운 시대를 열어갈 것입니다.

CES 2025: 토요타 우븐 시티, 미래 도시의 청사진을 공개하다

2025년 CES에서 토요타는 아키오 토요다 회장의 주도로 “우븐 시티” 프로젝트의 최신 진행 상황을 발표하며 미래 모빌리티와 기술 혁신에 대한 비전을 세계와 공유했습니다. 라스베이거스에서 열린 CES 미디어 데이에서 이뤄진 발표는 지속 가능한 사회를 향한 토요타의 열망과 기술 발전을 엿볼 수 있는 기회였습니다.

우븐 시티는 일본 후지산 기슭에 건설 중인 “미래형 도시”로, 사람, 기술, 환경이 조화를 이루는 실험적 공간입니다. 토요타는 이 프로젝트를 통해 인공지능(AI), 자율주행, 로봇 기술, 지속 가능성 기술을 통합하여 미래 도시의 표본을 제시하고 있습니다.

우븐 시티 프로젝트의 현재 상태

1단계 건설 완료 및 초기 거주자 입주 준비

2021년에 착공한 우븐 시티는 2025년 가을부터 초기 거주자들이 입주를 시작합니다. 초기 입주자는 약 360명 규모로 시작해, 단계적으로 확장하여 최대 2,000명까지 수용할 계획입니다. 이들은 연구원, 엔지니어 및 그 가족들로 구성되며, 실제 생활에서 발생하는 데이터를 통해 도시의 기술을 실험하고 개선하는 역할을 맡습니다.

CES2025 토요타 키노트 영상, 공식 영상이 없어 촬영본으로 대신합니다

지속 가능성 중심 설계

우븐 시티는 도시 전역에서 저탄소 및 무탄소 배출을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 일본 최초로 커뮤니티 단위로 LEED 플래티넘 인증을 받은 도시로 기록되었습니다. 이는 건축, 에너지 사용, 수자원 관리 등에서 최고 수준의 지속 가능성을 달성했음을 의미합니다.

특히, 도시 내 모든 이동 수단은 수소 및 전기 기반으로 운행되며, 에너지 자립형 시스템이 도시를 구동하는 데 중요한 역할을 합니다. 이로써 지속 가능성과 기술 혁신을 동시에 실현합니다.

기술 혁신과 연구의 중심지

핵심 연구 분야 및 디지털 트윈

우븐 시티는 사람, 물품, 정보, 에너지의 이동성을 중심으로 다양한 연구가 진행됩니다. 디지털 트윈 기술은 이 프로젝트의 핵심 중 하나로, 실제 환경을 디지털 환경에 그대로 반영하여 도시 운영 및 관리의 효율성을 높입니다.

이 기술은 인간 행동과 물체 움직임을 분석하는 데 사용되며, Vision AI와 결합해 미래 도시의 통합 운영을 가능하게 합니다. 도시의 교통 흐름, 에너지 사용, 상업 활동이 디지털 트윈을 통해 실시간으로 모니터링되고 최적화됩니다.

차량 운영 체제 “Arene” 공개

토요타는 이번 CES에서 차량 소프트웨어 개발을 위한 새로운 플랫폼, Arene을 공개했습니다. Arene은 소프트웨어 중심의 자동차 개발을 가속화하며, 우븐 시티 내에서 자율주행 차량 및 전기차 기술을 테스트하고 실제 환경에 적용하는 데 사용됩니다.

자율주행과 로봇 기술의 발전

자율주행 기술 및 e-Palette

우븐 시티에서는 자율 물류 및 이동 수단인 e-Palette가 활발히 운영됩니다. 이는 사람과 물품을 운반하는 자율주행 차량으로, 도시 내 물류 및 대중교통의 핵심 역할을 합니다. CES에서는 특히 자율 드리프트 기술 시연이 관객들의 큰 주목을 받으며, 자율주행 기술의 발전 수준을 과시했습니다.

로봇 기술과 AI

로봇 기술 또한 우븐 시티의 중요한 부분입니다. 발표에서 토요타는 로봇이 일본식 셔츠 접기를 학습하는 시연을 통해 로봇의 가능성과 미래 생활에서의 역할을 강조했습니다. 이러한 기술은 가정, 공장, 병원 등 다양한 환경에서 활용될 예정이며, 인간의 생활을 더욱 편리하고 효율적으로 만들 것입니다.

글로벌 협업 및 스타트업 지원

스타트업 지원 프로그램

토요타는 전 세계 스타트업 및 개인 개발자들이 우븐 시티에서 혁신 아이디어를 실현할 수 있도록 장학금 프로그램을 2025년 여름부터 시작합니다. 이는 신생 기업들이 도시 내에서 기술을 테스트하고 실제로 구현할 기회를 제공하는 프로그램으로, 미래 기술 생태계 구축에 중요한 역할을 합니다.

산업 파트너십

토요타는 다이킨(Daikin), 닛신 푸드(Nissin Food) 등 다양한 기업들과 협력해 공조 시스템, 미래 식문화 및 건강 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 협업은 우븐 시티가 단순한 기술 실험 도시를 넘어 미래 생활 전반에 영향을 미치는 허브로 성장하도록 돕습니다.

우주 탐사와 미래 모빌리티

토요타는 지구를 넘어 우주로도 시선을 돌리고 있습니다. 일본 민간 우주 기업 인터스텔라 테크놀로지(Interstellar Technologies)에 약 44.3백만 달러(약 70억 엔)를 투자해 소형 위성 발사체 개발을 지원하고 있으며, 이를 통해 지구와 우주 간 통신 네트워크 확장 및 미래 모빌리티 가능성을 탐색하고 있습니다.

결론: 미래를 엮는 우븐 시티

우븐 시티는 단순한 도시 개발을 넘어, 미래 모빌리티와 지속 가능한 사회를 구현하는 토요타의 장기 비전입니다. 아키오 토요다 회장은 이를 “미래 모빌리티와 사회를 위한 새로운 직물을 엮어내는 과정”이라고 표현하며, 기술 혁신과 인간 중심의 지속 가능한 도시를 향한 토요타의 의지를 강조했습니다.

우븐 시티는 전 세계 기업, 연구자, 스타트업들이 협력하고 성장하는 장이 될 것입니다. 이번 CES 2025 발표는 단순한 비전 제시를 넘어, 미래의 도시가 어떻게 구축되고 작동할지를 구체적으로 보여주는 중요한 계기가 되었습니다.

일종의 도시 하나를 한 회사에서 만들면서 여러가지 실험을 하는 스마트 시티의 컨셉으로 이해하면 됩니다. 일본의 경우 토요타 우븐시티 이외에도 파나소닉의 후지사와 SST라는 곳도 있습니다. 개별 주택에서 하나의 표준으로 집을 만들고, 마을 공동체에 자율주행 등의 모빌리티를 포함한 자율주행을 하는 등의 마을을 만드는 것은 정말 힘든 이야기입니다. 올해부터 입주를 한다고 하니 어떤 의미 있는 결과가 나올지 궁금해 지네요.

그러나 한국도 이 시장에서 단연 강자가 될 수 있습니다. 일본의 경우 주택이 70%, 아파트가 30% 정도이고, 대규모 아파트와 같은 곳은 지진 등의 이유로 건설이 어렵습니다만 우리나라는 1만세대 규모의 헬리오시티를 포함해서 마음만 먹으면 대규모 단지(신도시 등)를 하나의 스마트 시티화를 할 수 있습니다. 개인적으로 파나소닉 후지사와 SST는 직접 견학도 해본터라 도요타의 이번 발표가 큰 관심을 가지만 우리나라도 얼른 쫓아갈 수 있을 것 같다는 생각이 드네요.

AI 에이전트 자동화의 미래: 에이전틱 자동화 5단계 이해하기

인공지능(AI)과 자동화로 인해 앞으로의 기업 업무 방식은 혁신적으로 변화할 것입니다. 특히, AI 에이전트는 반복적이고 지루한 작업을 대신해주고, 인간들이 더 정교하고 복잡한 업무 처리가 가능하도록 만들어 줄 것입니다. 이번 글에서는 얼마전 온라인에 공유되었던 AI 에이전트 자동화, 에이전틱 자동화의 다섯 단계를 참조하여 번역 및 설명하고, 각 단계가 기업의 지식 업무를 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

AI 에이전트 자동화 이해하기

먼저, “에이전트”라는 용어를 정의해보겠습니다. AI 에이전트란 특정 목적을 달성하기 위해 자율적으로 행동하고 결정을 내릴 수 있는 시스템입니다. 이러한 에이전트의 행위는 단순한 규칙 기반의 로직을 넘어서는 복잡하고 세밀한 계획, 추론, 그리고 의사 결정 과정을 포함합니다.

왜 AI 에이전트 자동화인가?

AI 에이전트 자동화 시스템은 많은 기업의 사무직군의 직원들이 수행하는 지식 기반 업무를 자동화하는 데 도움을 줍니다. 이런 시스템들은 인간의 개입 없이 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 지니며, 이는 더 높은 효율성을 제공합니다.

AI 에이전트 자동화의 다섯 단계

기술의 발전에 따라 에이전틱 자동화는 다음과 같은 단계로 나누어 볼 수 있습니다.

레벨 0: 고정 자동화

가장 기본적인 단계로, 전통적인 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 유사합니다. 고정된 규칙과 완전히 결정론적인 결과를 기반으로 하며, 인간의 개입이 거의 필요하지 않습니다. 다만, 고정된 규칙에서 벗어나면 오류가 발생하기도 합니다.

사례: 데이터 입력, 웹사이트 또는 비즈니스 애플리케이션의 데이터 수집.

레벨 1: AI-증강 자동화

이 단계에서는 기본적으로 에이전트에 행동이 추가된 자동화입니다. 제한된 의사결정 능력을 포함하며, 기존의 자동화에 비해 약간의 이점을 제공합니다. 맥락을 이해하여 판단을 하기 때문에 전통적인 RPA가 하지 못한 분류 작업 등을 수행할 수 있습니다.

사례: 고객 지원 이메일을 분류하고 해당 팀에 전달.

레벨 2: 에이전틱 어시스턴트

작업 특화 에이전트 어시스턴트로, 도구 호출을 사용할 수 있습니다. 사용자 의도를 해석하고 원하는 결과를 결정하며 적절한 동작을 수행할 수 있습니다. 생성형 AI가 등장하면서 이러한 단계의 접근이 손쉬워졌습니다.

사례: 텍스트 요약, 콘텐츠 생성 및 이메일 작성 지원.

레벨 3: 계획 및 피드백

이 단계는 제한된 자율성을 갖춘 고급 AI 에이전트로 분류됩니다. 주어진 의도에 기반하여 계획을 세우고, 성공 여부를 피드백하여 필요 시 계획을 수정할 수 있습니다.

사례: 백 페이지의 인보이스를 내부 시스템과 대조하여 조정.

레벨 4: 자기 개선

의미 있는 자기 개선이 가능한 단계입니다. 인간과의 협력이 필요 없이 자신의 지침과 학습 데이터를 수정할 수 있습니다. 이 단계는 현재 이론적이지만 미래에 실현 가능할 것으로 예상됩니다.

사례: 최소한의 인간 도움으로 새로운 공급업체를 추가하고 정확도를 높이는 인보이스 조정 에이전트.

레벨 5: 완전한 자율성

최고 수준인 레벨 5는 가상의 인공지능 일반형(AGI)으로 간주됩니다. 이러한 에이전트는 독창적인 사고와 혁신적인 문제 해결 능력을 갖추고 있습니다.

사례: 복잡한 작업을 끝에서 끝까지 처리하는 디지털 지식 노동자.

에이전틱 자동화의 미래 설계

AI 기술의 지속적인 발전에 따라 이 프레임워크는 에이전틱 자동화와 AI 에이전트의 기능을 이해하는 데 유용한 틀이 됩니다. 이 단계별 정의를 통해 AI 시스템에 대한 명확한 기대치를 설정하고 발전 계획을 세울 수 있습니다.

앞으로의 전망

현재 대부분의 에이전트는 첫 세 단계에서 운영되며, 이후 단계는 향후 업무 방식을 크게 개선할 수 있을 것입니다. 이러한 프레임워크는 AI 역량의 새로운 발견과 통찰에 맞춰 발전할 것입니다. 에이전틱 자동화는 미래의 업무 환경을 획기적으로 변화시킬 잠재력을 갖고 있습니다. 특히 수 많은 사무직군의 업무를 혁신할 것으로 기대됩니다. 이를 통해 기업에서의 새로운 인공지능의 시대를 열 것이며, 2025년에는 이러한 변화를 유의미한 사례를 통해 확인하실 수 있을 것으로 기대됩니다.

출처