AI는 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전틱 AI로 진화한다는 뉴스가 자주 나오는데, 정말 현실이 되는 건지 헷갈리더라고요. 지난달에 스탠퍼드에서 AI 인덱스 2026을 발표했는데 읽어보니까 AI가 단순한 도구가 아니라 글로벌 경제 구조와 과학 연구 방식, 노동시장, 국가 정책까지 관통하는 지배적 인프라로 전환되고 있다고 하네요. 솔직히 이 정도면 진짜 버블이 아닌 거 같았어요.
올해는 frontier 모델과 efficient 모델이 공존하며, 엣지 AI가 현실로 나타날 것으로 예상되고 있어요. 예전처럼 거대한 모델 하나로 다 해결하는 게 아니라, 각자의 용도에 맞는 모델들이 나타난다는 거죠. 근데 여기서 재밌는 게, 경쟁이 AI 모델 자체가 아니라 시스템 레벨에서 일어나고, 모델을 조합하고 연결하는 오케스트레이션이 중요해진다는 거예요.
개인적으로는 이게 실무에서 어떻게 적용되는지가 궁금해요. 기업들이 AI 에이전트를 활용해 문서 처리, 고객 지원, 운영 자동화를 하려고 움직이고 있는데, 저희 회사도 비슷한 시도들을 하고 있거든요. 근데 정말 광범위한 채택까지는 5년이 걸릴 거라는 예측도 있어서... 아직 갈 길이 멀다고 봐요. 그래도 2026년에는 피지컬 AI의 시대가 본격적으로 열린다고 하는데 로
스탠퍼드 AI 인덱스 리포트 정말 좋은 정보네요. 저도 요즘 프로젝트에서 frontier 모델과 efficient 모델 조합으로 비용 절감하는 걸 체험 중이거든요. 오케스트레이션 부분이 생각보다 까다롭더라고요. 기업들이 얼마나 빨리 적응할지가 관건일 것 같아요.
코드리뷰어
스탠퍼드 인덱스 읽어보니까 진짜 체감이 다르더라고요. 에이전트 AI는 이미 실무에서 쓰는 곳들이 있는데, 문제는 오케스트레이션을 제대로 구축하는 게 생각보다 복잡하다는 거예요. 여러 모델을 조합하다 보면 비용이 장난 아니게 나가거든요. 내년엔 그 부분이 어떻게 정리될지 봐야 할 것 같아요.
딥러닝장인
오케스트레이션 진짜 핵심이네요
현실주의자
스탠퍼드 AI 인덱스 보니까 정말 그더라고요. 근데 실제로 회사에서 에이전트 도입하려니 오케스트레이션이 진짜 복잡하더라고요. 모델 조합보다 데이터 파이프라인 구축이 더 골치 아픈 상황이에요 ㅋㅋ
오늘도살자
스탠퍼드 인덱스 내용 맞네요. 저도 읽어보니 확실히 버블이 아니라는 생각이 들더라고요. 다만 오케스트레이션 부분이 관건인 것 같아요. 모델만 좋아서는 안 되고 실무에 맞게 연결하는 게 진짜 가치네요. 대기업들은 이미 움직이는데 중소기업은 여전히 도구 선택 단계인 게 현실인 것 같습니다.
오늘도살자
실제로 회사에서 AI 에이전트 도입 검토 중인데, 단일 모델보다는 여러 모델을 조합하는 게 훨씬 복잡하더라고요. 오케스트레이션 레이어 구축이 생각보다 까다로워요. 효율성 모델도 중요하지만 결국 인프라 구축 비용이 얼마나 드는지가 관건인 것 같습니다.