“에이전틱 AI, 자율 네트워크 실현 열쇠…인프라 재설계 필요”

작성일 07-02

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 인터뷰//김인성 시에나코리아 지사장 
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 김인성 시에나코리아 지사장
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 인공지능(AI)이 인간의 지시에 따라 작동하던 시대를 지나, 스스로 학습하고 행동하는 '에이전틱 AI'가 차세대 기술로 주목받고 있다. 김인성 시에나코리아 지사장은 본지와의 인터뷰에서 에이전틱 AI가 기존 생성형 AI와는 본질적으로 다르며, 네트워크 산업에 구조적 변화를 가져올 기술이라고 강조했다.
 -생성형 AI와 에이전틱 AI의 차이점은 무엇인가.
 ▲에이전틱 AI는 프롬프트 없이도 스스로 학습하고 작업을 수행할 수 있는 AI이다. 사람이 단계적으로 지시해야 하는 기존 챗봇과 달리, 목적지만 제시하면 복잡한 작업도 독립적으로 수행한다. 예를 들어, 출장 목적지를 입력하면 항공편 예약부터 일정 계획까지 자동으로 구성할 수 있다. 이러한 능동적인 기능은 비즈니스 프로세스 자동화에 큰 전환점을 제공한다.
 -이러한 기술이 성공적으로 구현되기 위해 필요한 조건은 무엇인가.
 ▲에이전틱 AI가 제대로 작동하려면 단순한 연결 이상의 고도화된 네트워크 인프라가 필요하다. AI 간 협업을 위해서는 높은 대역폭, AI 특화 데이터센터, 에너지 저장 장치, 냉각 기술 등이 함께 뒷받침돼야 한다. 기존의 인터넷 기반 인프라로는 한계가 있으며, AI 중심으로 재설계된 생태계가 요구된다.
 -네트워크 운영 측면에서는 어떤 변화가 예상되는가.
 ▲에이전틱 AI는 네트워크가 사람의 개입 없이 자율적으로 운영되도록 한다. AI가 실시간으로 트래픽을 분석하고 병목 현상을 감지해 자동으로 자원을 재배치하며, 사전에 문제를 예측하고 대응하는 것이 가능해진다. 이로써 네트워크의 안정성과 효율성이 크게 향상된다. 또한 AI는 중앙에 머무르지 않고 여러 지점에서 데이터를 주고받는 분산형 구조를 취하므로, 엣지와 클라우드 간 데이터 흐름을 안정적으로 보장하는 인프라가 필수적이다.
 -개인정보보호와 같은 보안 문제는 어떻게 해결할 수 있는가.
 ▲특히 의료 분야처럼 데이터 이동에 제한이 있는 영역에서는 중앙집중형 모델이 적합하다. 데이터는 로컬에 남기고, 학습된 AI 모델만 외부와 공유하는 방식이다. 이러한 구조는 개인정보를 보호하면서도 조기 질병 진단이나 유전체 분석과 같은 고도화된 분석을 가능하게 한다. 향후에는 이러한 주권 기반 AI 학습 센터가 국가별, 조직별로 확대될 것으로 예상된다.
 -한국의 에이전틱 AI 도입 수준은 어떤가.
 ▲한국은 에이전틱 AI 시장에 적극적으로 대응하고 있다. 시장조사업체 Grand View Research에 따르면, 2030년까지 한국의 엔터프라이즈 에이전틱 AI 시장 규모는 약 8억7560만달러에 이를 것으로 전망되며, 연평균 성장률은 56.5%에 달할 것으로 보인다. 정부는 대규모 언어모델(LLM) 개발을 위한 GPU 인프라 조성과 연구자 양성에 나서고 있으며, 민간 기업들도 활발히 기술 개발에 참여 중이다. LG CNS는 AI 전문기업과 MOU를 체결하고 협력 중이며, SK텔레콤은 에이전틱 AI 기반 개인 비서 '에스터'를 공개한 바 있다.
 -에이전틱 AI가 가져올 가장 큰 변화는 무엇이라고 보는가.
 ▲에이전틱 AI는 단순한 기술 진보를 넘어, 산업과 사회의 운영 방식 자체를 변화시킬 기술이다. 지금은 AI 중심으로 네트워크와 인프라를 재설계해야 할 시점이며, 에이전틱 AI는 이러한 전환의 중심에 설 것으로 기대된다.
 김정희 기자 jhakim@etnews.com
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