어뎁트 AI, 에이전트 AI 혁신으로 구글 검색 비즈니스에 도전
인공지능(AI) 기술이 끊임없이 진화하며 우리의 삶과 산업 전반에 혁명적인 변화를 가져오고 있는 요즘, 실리콘밸리에서는 조용하지만 강력한 지각 변동이 일어나고 있습니다. 거대 기술 기업들의 아성이 흔들리는 가운데, 특히 '어뎁트 AI(Adept AI)'라는 스타트업이 구글에게 던지는 위협은 단순한 경쟁을 넘어선, 인공지능 패러다임의 근본적인 전환을 예고하고 있다는 사실을 반드시 명심해야 합니다. 여러분은 혹시 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 검색 시장에 미치는 영향에 대해 들어보셨을 것입니다. 하지만 어뎁트 AI가 제시하는 미래는 단순히 정보를 '찾아주는' 것을 넘어, 컴퓨터에서 사람이 하는 모든 '행동'을 인공지능이 직접 수행하게 만드는, 그야말로 상상을 초월하는 비전을 담고 있습니다. 이러한 '행동 지향적 인공지능(Agentic AI)'의 등장은 구글의 핵심 사업 모델인 검색과 광고 수익에 직접적인 도전장을 내밀고 있으며, 이는 인공지능 시대의 새로운 주도권을 둘러싼 치열한 싸움의 서막을 알리는 것이라고 할 수 있습니다.
인공지능, 거인의 어깨를 흔들다: 에이전트 AI의 부상
최근 몇 년간 인공지능 분야는 전례 없는 속도로 발전해 왔으며, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 정보 처리 방식에 대한 우리의 인식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. GPT-3나 PaLM과 같은 모델들은 텍스트 생성, 번역, 요약 등 언어 관련 작업에서 인간과 유사한, 때로는 인간을 능가하는 성능을 보여주었습니다. 하지만 이 모델들은 근본적인 한계를 가지고 있었습니다. 그것은 바로 '실행' 능력의 부재입니다. 아무리 훌륭한 글을 쓰고, 복잡한 질문에 답할 수 있다고 해도, 이 모델들은 컴퓨터 내에서 실제로 어떤 '행동'을 취할 수는 없었습니다. 예를 들어, 챗GPT에게 "내일 뉴욕행 비행기 표를 예매해 줘"라고 말하면, 그 요청에 대한 답변은 줄 수 있지만, 실제로 항공권 예매 사이트에 접속하여 필요한 정보를 입력하고 결제까지 완료하는 일련의 과정을 직접 수행하지는 못한다는 것입니다.
바로 이 지점에서 '에이전트 AI'라는 새로운 패러다임이 등장하며 인공지능의 다음 단계를 제시하고 있습니다. 에이전트 AI는 단순한 정보 생성을 넘어, 디지털 환경 내에서 복잡한 작업을 이해하고 직접 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 쉽게 말하자면, 컴퓨터 앞에서 사람이 하는 모든 일을 인공지능이 대신할 수 있도록 훈련된 모델이라고 이해하시면 됩니다. 이는 마치 비서가 주인의 지시를 받아 스스로 판단하고 필요한 도구를 사용하여 업무를 처리하는 것과 같습니다. 이와 같이 에이전트 AI는 특정 목적을 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구(소프트웨어, 웹사이트, API 등)를 활용하며, 실행 결과를 평가하고, 심지어 실패했을 때는 그 원인을 파악하여 다시 시도하는 '자율적인 행동 능력'을 핵심으로 삼습니다. 그렇다면 이러한 에이전트 AI의 부상은 왜 그토록 중요한 것일까요? 중요한 것은, 이것이 단순히 효율성을 높이는 수준을 넘어, 인간의 생산성을 근본적으로 혁신하고 디지털 세상과의 상호작용 방식을 완전히 재정의할 잠재력을 가지고 있다는 사실입니다.
어뎁트 AI, 트랜스포머의 심장과 행동의 날개를 달다
어뎁트 AI가 인공지능 업계에 던지는 파문은 결코 우연이 아닙니다. 이 스타트업은 단순히 혁신적인 기술을 개발하는 것을 넘어, 인공지능 연구의 최전선에서 활약했던 핵심 인재들을 한데 모았다는 점에서 그 위협적인 존재감을 드러냅니다.
창립 배경과 핵심 인재의 힘
어뎁트 AI의 창립자들은 구글, 딥마인드, 그리고 오픈AI와 같은 인공지능 분야의 거물 기업들에서 핵심적인 역할을 수행했던 인물들입니다. 특히 공동 창립자 중 아시시 바스와니(Ashish Vaswani)와 니키 파마르(Niki Parmar)는 2017년 인공지능 역사에 한 획을 그은 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처를 발명한 장본인들입니다. 이 트랜스포머는 오늘날 우리가 아는 GPT-3, PaLM 등 모든 대규모 언어 모델의 기반이 되는 기술이라고 할 수 있습니다. 이뿐만이 아닙니다. CEO인 데이비드 루안(David Luan)은 오픈AI에서 GPT-2와 GPT-3 개발에 참여했으며, 이후 구글의 대규모 언어 모델 개발 노력을 이끌고 구글 브레인(Google Brain)을 공동으로 이끌었던 인물입니다.
이러한 배경은 구글에게 왜 어뎁트 AI가 그토록 위협적인지 극명하게 보여주는 증거라고 할 수 있습니다. 인공지능 시대의 핵심 자산은 바로 '최고의 인재'입니다. 구글이 오랜 시간과 막대한 자본을 투자하여 양성하고 확보했던 최상위 인공지능 연구자들이 독립하여 새로운 기업을 세우고, 심지어 구글의 핵심 사업 모델에 도전하는 기술을 개발하고 있다는 것은 구글 입장에서는 결코 간과할 수 없는 '인재 유출'이자 '기술 경쟁 심화'의 직접적인 결과입니다. 이것은 마치 최고의 축구팀에서 핵심 공격수와 수비수가 동시에 이적하여 라이벌 팀을 만들고 우승을 노리는 것과 같은 상황이라고 비유할 수 있습니다.
액션 트랜스포머(ACT-1)의 혁신
어뎁트 AI가 선보인 핵심 기술은 바로 '액션 트랜스포머(Action Transformer)'라고 불리는 'ACT-1' 모델입니다. 이 모델은 기존의 대규모 언어 모델과는 근본적으로 다른 방식으로 작동합니다. 기존 LLM이 주로 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성하는 데 특화되어 있었다면, ACT-1은 '디지털 세상에서의 행동'을 학습하도록 설계되었습니다. 쉽게 말해, 단순히 '무엇을 말할지'를 배우는 것이 아니라 '무엇을 할지'를 배우는 것입니다.
ACT-1은 컴퓨터 화면에 보이는 시각적 정보, 즉 픽셀 데이터를 해석하여 디지털 환경 내에서 복잡한 작업을 수행합니다. 예를 들어, 사용자가 "이메일 첨부 파일 중 특정 유형의 파일을 모두 다운로드하여 스프레드시트에 정리해 줘"라고 자연어로 명령하면, ACT-1은 해당 이메일 클라이언트를 열고, 첨부 파일을 식별하며, 다운로드하고, 스프레드시트 프로그램을 실행하여 데이터를 입력하고 정리하는 일련의 과정을 스스로 수행할 수 있다는 것입니다. 이 모델은 클릭, 타이핑, 스크롤링 등 웹 브라우저나 다른 소프트웨어에서 사람이 할 수 있는 모든 종류의 상호작용을 모방하고 실행하도록 훈련되었습니다.
어뎁트 AI는 ACT-1이 '세상에 존재하는 모든 소프트웨어 도구, API, 웹 앱을 사용할 수 있도록 훈련된 행동을 위한 기반 모델'이 되는 것을 목표로 삼고 있습니다. 이것은 단순한 자동화 매크로와는 차원이 다릅니다. ACT-1은 고수준의 요청을 이해하고, 여러 소프트웨어 도구와 웹사이트를 넘나들며 다양한 복잡도의 다단계 작업을 수행할 수 있으며, 심지어 사용자가 직접 방법을 모르는 작업까지도 처리할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 결론적으로, 어뎁트 AI는 기존의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 자연어 명령으로 대체하여, 컴퓨터와의 상호작용 방식을 혁신하려 합니다. 이것이 실현된다면, 컴퓨터 활용 능력이 부족한 사람도 복잡한 소프트웨어 기능을 마치 친구에게 말하듯 쉽게 활용할 수 있게 될 것입니다.
구글의 핵심 사업 모델을 흔드는 어뎁트 AI의 본질적 위협
어뎁트 AI가 구글에게 위협이 되는 진짜 이유는 단순히 또 하나의 유망한 AI 스타트업이 등장했기 때문이 아닙니다. 그들의 비전과 기술은 구글의 핵심 비즈니스 모델과 사용자 경험에 대한 근본적인 도전을 제시하고 있다는 사실을 반드시 인지해야 합니다.
정보 검색에서 행동 실행으로의 패러다임 전환
구글의 압도적인 시장 지배력은 지난 20여 년간 '정보 검색'이라는 핵심 기능에 기반해 왔습니다. 수많은 사람들이 궁금한 것을 검색창에 입력하고, 구글은 가장 관련성이 높은 웹사이트 링크를 제공하여 정보에 접근할 수 있도록 도왔습니다. 그리고 이러한 검색 결과 페이지에 노출되는 광고는 구글의 막대한 수익원 중 하나였습니다. 즉, 구글은 사용자가 '정보'를 필요로 할 때 가장 먼저 찾는 '정보 제공자'로서의 역할을 충실히 수행해 온 것입니다.
하지만 어뎁트 AI의 '행동 지향적 인공지능'은 이러한 패러다임을 '정보 탐색'에서 '행동 실행'으로 완전히 전환하려 하고 있습니다. 사용자들은 더 이상 "뉴욕행 비행기 표 예매 방법"을 검색하여 여러 웹사이트를 방문하고 직접 정보를 입력할 필요가 없습니다. 대신, 어뎁트 AI의 액션 트랜스포머에게 "내일 뉴욕행 비행기 가장 저렴한 표를 예매하고, 내 캘린더에 추가해 줘"라고 말하면, AI가 직접 항공권 예약 웹사이트에 접속하고, 최저가 항공편을 찾아 결제 절차를 진행하며, 구글 캘린더에 일정을 추가하는 모든 과정을 자동으로 처리할 수 있게 되는 것입니다. 이것은 단순한 검색 결과 제공을 넘어, 사용자의 의도를 직접 현실화시키는 차원으로 나아가는 것입니다.
이러한 변화는 구글의 검색 엔진 의존도를 급격히 낮출 잠재력을 가지고 있습니다. 만약 사용자가 원하는 작업을 직접 수행해 주는 AI 에이전트가 보편화된다면, 정보를 '찾는' 행위 자체가 줄어들 수밖에 없습니다. 사람들은 더 이상 '어떻게 할까?'를 검색하지 않고, '이것 좀 해줘'라고 직접 명령하게 될 것입니다. 이는 구글의 검색 광고 수익에도 직접적인 타격을 줄 수밖에 없는 구조입니다. 왜냐하면 검색 쿼리가 줄어들면, 그만큼 광고 노출 기회와 클릭이 줄어들기 때문입니다. 이처럼 어뎁트 AI는 구글이 수십 년간 쌓아온 정보 중심의 검색 제국에, 행동 중심의 새로운 인공지능 제국으로 맞서는 형국입니다.
다음 표는 구글의 기존 검색 모델과 어뎁트 AI의 행동 지향적 AI 모델이 어떻게 다른 접근 방식을 취하는지 명확하게 보여줍니다.
| 특징 | 구글의 기존 검색 모델 | 어뎁트 AI의 행동 지향적 AI 모델 |
|---|---|---|
| 핵심 가치 | 정보 제공, 지식 접근성 향상 | 행동 실행, 작업 자동화, 생산성 증대 |
| 사용자 상호작용 | 질문 입력 → 관련 웹 링크 및 정보 제공 | 자연어 명령 입력 → 디지털 환경 내 직접 작업 수행 |
| 주요 목적 | '무엇을 알까?'에 초점 (정보 탐색) | '무엇을 할까?'에 초점 (작업 완료) |
| 비즈니스 모델 | 검색 결과 기반 광고, 정보 콘텐츠 제공 | 작업 수행 서비스, 자동화 솔루션 제공 |
| 기술적 기반 | 대규모 웹 크롤링, 텍스트 기반 LLM, 정보 색인화 | 액션 트랜스포머(ACT-1), 시각 데이터 및 소프트웨어 상호작용 학습 |
| 궁극적 비전 | 전 세계 정보의 체계화 및 보편적 접근 | 인간-컴퓨터 협업을 통한 지능형 자동화 및 생산성 극대화 |
사용자 경험의 근본적 변화와 시장 지배력의 재편
어뎁트 AI의 비전은 단순한 기술적 혁신을 넘어 사용자 경험(UX)의 근본적인 변화를 목표로 합니다. 현재 우리가 컴퓨터나 스마트폰을 사용하는 방식은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)에 크게 의존하고 있습니다. 마우스를 클릭하고, 키보드를 입력하며, 아이콘을 누르는 등의 물리적인 상호작용이 주를 이루지요. 하지만 어뎁트 AI는 이러한 GUI가 '구시대적'인 방식이 될 것이라고 단언합니다. 그들은 앞으로는 대부분의 컴퓨터 상호작용이 자연어를 통해 이루어질 것이며, 우리는 컴퓨터에게 원하는 것을 직접 말하면 컴퓨터가 그것을 실행할 것이라고 주장합니다.
이것이 실현된다면, 오늘날의 사용자 인터페이스는 마치 스마트폰 시대에 유선 전화가 구시대적으로 보이는 것과 같은 방식으로 여겨질 수 있습니다. 복잡한 소프트웨어 사용법을 배우기 위해 설명서를 읽거나 튜토리얼을 찾아볼 필요 없이, 말 그대로 '말로 명령'하면 되는 세상이 올 수 있다는 것입니다. 이는 엄청난 파급력을 가질 수밖에 없습니다. 초보 사용자도 전문가 수준의 작업을 쉽게 수행할 수 있게 되며, 소프트웨어 사용의 진입 장벽이 극적으로 낮아질 것입니다. 이처럼 사용자 경험이 근본적으로 재편된다면, 기존의 검색 중심의 구글 생태계는 그 영향력을 잃고 새로운 행동 중심의 AI 에이전트 생태계에 자리를 내줄 수밖에 없을 것입니다. 구글이 이러한 변화에 빠르게 적응하지 못한다면, 시장 지배력의 재편은 불가피한 현실이 될 수 있습니다.
엔터프라이즈 시장에서의 잠재적 파급력
어뎁트 AI가 구글에게 위협이 되는 또 다른 중요한 이유는 그들이 '엔터프라이즈' 시장에 대한 명확한 초점을 가지고 있다는 점입니다. 어뎁트 AI는 자사의 에이전트 기술이 기업 환경에서 매우 높은 신뢰성을 갖추도록 우선순위를 두고 개발하고 있습니다. 예를 들어, 복잡한 규제 보고서 생성, 데이터 분석 및 시각화, 고객 지원 시스템 연동 등 반복적이지만 중요한 비즈니스 워크플로우를 자동화하는 데 ACT-1과 같은 에이전트가 활용될 수 있습니다.
기업들은 인공지능 솔루션을 도입할 때 무엇보다 '신뢰성'과 '정확성'을 중요하게 여깁니다. 어뎁트 AI는 이러한 기업의 요구사항을 충족시키기 위해, 단순히 데모 시연에 그치는 것이 아니라 실제 비즈니스 환경에서 '99% 이상의 안정성'을 보장하는 에이전트 제품을 만드는 데 집중하고 있습니다. 만약 어뎁트 AI가 기업 업무 환경에 깊이 파고들어 다양한 소프트웨어와 연동되어 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있다면, 이는 구글의 클라우드 서비스나 생산성 스위트(Google Workspace 등)에도 간접적인 위협이 될 수 있습니다. 기업들이 구글의 서비스를 통해 정보를 관리하고 소통하는 것을 넘어, 어뎁트 AI 기반의 에이전트가 직접 업무를 처리하게 된다면, 기존의 구글 생태계 의존도가 점차 약화될 수밖에 없기 때문입니다.
도전 과제와 미래 전망
물론 어뎁트 AI의 이러한 야심 찬 비전이 실현되기까지는 넘어야 할 산이 많습니다. 에이전트 AI의 개발은 기술적으로 매우 복잡하며, 특히 실제 환경에서 완벽한 신뢰성을 확보하는 것은 엄청난 난이도를 가집니다. 인공지능이 사람처럼 유연하게 다양한 상황에 대처하고, 오류가 발생했을 때 스스로 문제를 해결하는 능력은 아직 갈 길이 멀다고 할 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트의 작은 UI 변경에도 에이전트가 오작동할 수 있으며, 예상치 못한 변수에 대한 대처 능력은 지속적인 연구와 개선이 필요합니다.
하지만 이러한 도전 과제에도 불구하고, 어뎁트 AI가 제시하는 '행동 지향적 인공지능'의 잠재력은 엄청나다고 할 수 있습니다. 그들은 인공지능이 단순히 정보를 제공하는 보조적인 역할을 넘어, 인간의 의도를 이해하고 디지털 환경에서 주체적으로 행동하며 생산성을 극대화하는 '동료'가 될 수 있음을 보여주고 있습니다. 이것은 인공지능의 다음 큰 물결이 될 것이 분명하며, 구글과 같은 기존의 거대 기술 기업들은 이러한 변화의 흐름을 빠르게 읽고 적응하지 못한다면, 예상치 못한 강력한 도전에 직면하게 될 것입니다. 어뎁트 AI는 단순한 경쟁자가 아닌, 인공지능 시대의 근본적인 변화를 이끄는 선두 주자로서 그 존재감을 확고히 하고 있다는 사실을 반드시 기억하시기 바랍니다.
참고문헌
Adept AI's ACT-1: Revolutionizing Human-Computer Interactions - Apix-Drive. (2024년 2월 4일).
Why Google failed to make GPT-3 -- with David Luan of Adept - YouTube. (2024년 3월 26일).
AI's threat to Google is more about advertising income than being the number one search engine - Business Reporter.
ACT-1: How Adept Is Building the Future of AI with Action Transformers. (2022년 9월 21일).
Review of the ACT-1 AI Agent from Adept AI: What it is and How it can be Used - Save My Leads. (2024년 1월 9일).
Ex-Googlers to build 'general intelligence' at Adept AI - The Register. (2022년 4월 27일).
Adept AI Revolutionary ACT-1 Technology: A Giant Step Towards General Intelligence.
How Adept AI Is Building General Intelligence to Enhance Human Performance. (2022년 10월 28일).
Adept — Making AGI, But Not The Killer Robot Kind | by Catriona Campbell | Medium. (2022년 5월 9일).