에이전트 중력의 시대: AI가 데이터 플랫폼을 지배하는 방식

핵심 요약

• 데이터 중력에서 에이전트 중력으로의 패러다임 전환: AI 에이전트의 확산으로 클라우드 플랫폼 경쟁의 중심이 데이터에서 에이전트 처리 능력으로 이동하고 있습니다.
• 컴퓨팅 파워의 중요성 증대: 에이전트는 강력한 기술이지만 막대한 연산 자원을 필요로 하며, 이는 주요 플랫폼 기업들에게 새로운 수익 기회가 됩니다.
• 플랫폼 간 데이터 이동의 가속화: 사용자들이 의도적이든 무의도적이든 AI 에이전트를 통해 다른 클라우드 플랫폼으로 데이터와 워크로드를 마이그레이션하고 있습니다.
• 마이크로소프트의 전략적 우위: Databricks 기능을 Power BI와 연동함으로써 고객들이 자신의 Fabric 대신 경쟁 솔루션으로 쉽게 이동할 수 있도록 유도하는 전략을 취하고 있습니다.
• 장기적 플랫폼 지배력 결정 요인: 에이전트 중력을 확보하고 유지하는 것이 앞으로 10년간 클라우드 데이터 플랫폼 산업의 최대 승패를 결정하게 될 것입니다.

데이터 시대에서 에이전트 시대로의 전환

2010년대가 데이터 중력의 시대였다면, 2020년대는 에이전트 중력의 시대 로 진입하고 있습니다. 이는 단순한 기술 트렌드의 변화가 아니라 클라우드 산업의 기본 경쟁 구도가 근본적으로 재편되고 있다는 의미입니다.

데이터 중력이란 개념은 데이터가 축적되는 곳으로 사람과 도구들이 자연스럽게 몰려드는 현상을 설명합니다. 방대한 양의 데이터가 한곳에 저장되면, 그 데이터를 분석하고 활용하려는 사용자들이 그 플랫폼을 떠나기 어려워지는 것입니다. 하지만 이제 AI 에이전트의 등장 으로 상황이 달라지고 있습니다.

에이전트는 자율적으로 작동하는 AI 시스템으로서, 데이터를 처리하고 의사결정을 내리며 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 에이전트들은 엄청난 양의 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이것이 새로운 형태의 플랫폼 종속성을 만들어내고 있습니다. 플랫폼 제공자 입장에서는 더 많은 에이전트와 데이터가 자신의 플랫폼을 통과할수록, 그 플랫폼의 가치와 수익성이 기하급수적으로 증가하게 되는 것입니다.

이제 기업들이 고려해야 할 문제는 단순히 "우리 데이터를 어디에 저장할 것인가?"에서 "우리 AI 에이전트를 어디에서 실행할 것인가?"로 변화했습니다. 이 질문의 답에 따라 데이터 이동, 분석 도구의 선택, 그리고 장기적인 기술 스택의 구성이 모두 결정되기 시작합니다.

에이전트 중력의 경제학: 플랫폼 기업들의 치열한 경쟁

에이전트 중력이 강력한 경제적 동인이 되는 이유는 간단합니다. AI 에이전트는 막대한 컴퓨팅 파워를 필요로 한다 는 점입니다. 이는 클라우드 플랫폼 기업들에게 매우 매력적인 수익 기회를 제공합니다.

더 많은 에이전트가 플랫폼 위에서 작동할수록, 그리고 더 많은 데이터가 그 플랫폼을 통과할수록, 플랫폼 제공자는 더 많은 컴퓨팅 리소스를 판매할 수 있습니다. 또한 에이전트 실행을 위한 API 호출, 스토리지, 대역폭 등 다양한 서비스에 대한 수요도 함께 증가합니다. 이는 클라우드 기업들에게 상당한 매출 증대로 이어집니다.

따라서 주요 클라우드 플랫폼들은 자신들의 플랫폼에 더 많은 에이전트를 끌어들이기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 마이크로소프트, 아마존, 구글, 그리고 전문 데이터 플랫폼 기업들은 모두 이 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 다양한 전략을 펼치고 있습니다.

이 경쟁의 특징은 과거의 데이터 중력 경쟁과 다릅니다. 데이터 중력 시대에는 누가 더 큰 데이터 저장소를 가지고 있는지가 중요했습니다. 하지만 에이전트 중력 시대에는 누가 더 효과적으로 에이전트를 구축, 배포, 그리고 최적화할 수 있는 인프라와 도구를 제공하는가 가 핵심입니다. 이는 데이터베이스 기술뿐 아니라 AI/ML 서비스, 오케스트레이션 도구, 보안 및 거버넌스 솔루션 등 광범위한 분야를 포함합니다.

마이크로소프트의 전략적 움직임: Databricks와의 통합

최근 마이크로소프트가 보여준 움직임은 에이전트 중력 경쟁의 현실을 명확하게 보여줍니다. 마이크로소프트는 자신의 플랫폼인 Microsoft Power BI에 Databricks의 기능을 통합했습니다.

표면상으로는 이것이 "고객 경험 개선"이라는 명목으로 진행되었지만, 실제 영향은 훨씬 더 전략적입니다. 이 통합을 통해 Power BI 사용자들이 자신의 데이터와 에이전트를 Microsoft Fabric 대신 Databricks로 이동하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다.

이는 매우 흥미로운 전술입니다. 표면적으로는 경쟁 제품(Databricks)과 통합함으로써 고객에게 선택의 자유를 제공하는 것처럼 보이지만, 실제로는 고객들을 경쟁 플랫폼으로 이동시키는 길을 닦아주는 것입니다. 왜 마이크로소프트가 이렇게 할까요?

그 이유는 마이크로소프트의 더 큰 전략에 있습니다. 마이크로소프트는 자신의 AI 서비스(특히 ChatGPT와의 통합)의 가치를 더욱 확대하려고 합니다. 사용자가 어디에서 데이터를 저장하든, 어느 데이터 플랫폼을 사용하든, 마이크로소프트의 AI 에이전트와 Copilot 서비스를 통해 그 데이터를 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 이렇게 되면 마이크로소프트는 데이터 저장소 자체의 통제보다는 ** AI 에이전트의 통제**를 통해 더 강력한 위치를 확보하게 됩니다.

또한 이러한 개방적 전략을 통해 마이크로소프트는 업계의 리더로서의 위치를 강화합니다. "우리는 고객의 선택을 존중한다"는 메시지를 보냄으로써, 고객들은 Fabric이 다른 솔루션들과 호환된다는 신뢰를 갖게 되고, 결과적으로 Fabric을 더 적극적으로 도입하게 될 수 있습니다.

에이전트를 통한 데이터 이동의 메커니즘

이제 구체적으로 어떻게 에이전트를 통해 데이터와 워크로드가 플랫폼 간에 이동하는지 이해해야 합니다.

사용자가 데이터에 접근하는 AI 에이전트를 구축한다고 가정해봅시다. 이 에이전트는 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다:

첫째, 의미 계층(Semantic Layer)에서 지식을 추출합니다. 의미 계층은 원본 데이터의 복잡한 구조를 단순화하여 비즈니스 용어로 설명하는 계층입니다. 에이전트는 이 의미 계층을 통해 데이터의 맥락과 의미를 이해하고, 더 지능적인 작업을 수행할 수 있습니다.

둘째, 데이터를 다른 클라우드 데이터 웨어하우스로 마이그레이션할 수 있습니다. 에이전트는 자동화된 파이프라인을 통해 데이터를 추출하여 다른 플랫폼으로 옮길 수 있습니다. 사용자가 명시적으로 지시하지 않아도, 에이전트의 최적화 로직에 따라 자동으로 데이터를 이동시킬 수 있습니다.

셋째, 데이터를 다른 BI 시스템으로 배포할 수 있습니다. Power BI 대신 Tableau를, Tableau 대신 Looker를 사용하는 것처럼, 에이전트는 처리된 데이터를 다양한 시각화 도구로 보낼 수 있습니다.

결과적으로 사용자는 의도적이든 무의도적이든 새로운 플랫폼으로 마이그레이션하게 됩니다. 처음에는 작은 규모의 데이터나 경험 목적으로 시작할 수 있지만, 시간이 지나면서 점점 더 많은 데이터와 워크로드가 새로운 플랫폼으로 옮겨갑니다. 이 과정에서 사용자는 자신이 진행하는 마이그레이션의 규모를 제대로 인식하지 못할 수 있습니다.

에이전트 중력의 부작용: 플랫폼 의존성과 락인 효과

흥미롭게도, 에이전트 중력은 데이터 중력과 비슷한 방식으로 플랫폼 종속성을 강화합니다. 하지만 그 메커니즘은 더욱 정교하고 숨겨져 있습니다.

데이터 중력의 경우, 메커니즘이 명확합니다. "우리 데이터가 여기 있으니, 우리는 이 플랫폼에 머물러야 한다"는 것입니다. 하지만 에이전트 중력의 경우, 상황이 더 복잡합니다.

에이전트가 플랫폼 위에서 충분히 오래 실행되면, 그 에이전트는 플랫폼의 특정한 아키텍처, API, 그리고 최적화 전략에 맞춰져 갑니다. 에이전트가 처리하는 데이터의 흐름, 캐싱 전략, 작업 스케줄링 등이 모두 특정 플랫폼에 최적화되어 있을 수 있습니다.

따라서 에이전트를 다른 플랫폼으로 이동시키려면, 단순히 데이터를 복사하는 것 이상의 작업이 필요합니다. 에이전트 코드를 리팩토링하고, 새로운 플랫폼에 최적화하고, 테스트를 다시 수행해야 합니다. 이러한 마이그레이션 비용이 충분히 높으면, 사용자는 비용이 높더라도 기존 플랫폼에 머물러 있기로 결정할 수 있습니다.

또한 에이전트 중력은 조직 전체의 의사결정 구조에 영향을 미칩니다. 한두 개의 중요한 에이전트가 특정 플랫폼에서 실행되고 있다면, 그 조직의 기술 선택은 자연스럽게 그 플랫폼 주변으로 회전하게 됩니다. 새로운 프로젝트, 새로운 데이터 파이프라인, 새로운 분석 도구 등이 모두 기존 에이전트와의 호환성을 고려하게 되는 것입니다.

향후 플랫폼 경쟁의 양상: 누가 에이전트 중력을 지배할 것인가

앞으로의 클라우드 산업 경쟁은 누가 가장 강력한 에이전트 중력을 구축하고 유지할 수 있는가 에 중심이 맞춰질 것입니다.

이를 위해 각 플랫폼 기업들은 다음과 같은 전략을 펼칠 것으로 예상됩니다:

첫째, AI 에이전트 개발 도구의 고도화입니다. 더 쉽게 에이전트를 구축할 수 있고, 더 강력한 기능을 제공하는 플랫폼이 경쟁에서 우위를 점하게 될 것입니다. 이는 오픈소스 프레임워크(LangChain, LlamaIndex 등)와의 통합, 사전 구축된 에이전트 템플릿, 그리고 개발자 친화적인 API 설계 등을 포함합니다.

둘째, 에이전트 실행의 최적화입니다. 에이전트가 가장 빠르고 효율적으로 실행될 수 있는 인프라를 제공하는 플랫폼이 승리할 것입니다. 이는 GPU, TPU 같은 특수 연산 하드웨어, 효율적인 스케줄링 알고리즘, 그리고 지능형 캐싱 메커니즘 등을 의미합니다.

셋째, 에이전트 간의 상호운용성입니다. 다양한 에이전트들이 서로 통신하고 협력할 수 있는 에코시스템을 구축하는 플랫폼이 더 많은 사용자를 확보하게 될 것입니다. 이는 표준화된 에이전트 통신 프로토콜, 에이전트 마켓플레이스, 그리고 통합 모니터링 및 관리 도구 등을 포함합니다.

넷째, 데이터 호환성과 유연성입니다. 역설적이게도, 에이전트 중력에서 이기려면 다양한 데이터 소스와 플랫폼과의 통합을 지원해야 합니다. 마이크로소프트의 Databricks 통합이 이 전략의 예입니다. 자신의 플랫폼이 오픈이고 유연하다는 인식을 심어줌으로써, 더 많은 기업이 자신의 기본 플랫폼으로 선택하게 만들 수 있습니다.

결론

2020년대는 에이전트 중력의 시대 입니다. 데이터 중력이 지난 10년의 핵심 경쟁 요소였다면, 이제 AI 에이전트가 어디에서 구축되고 실행되는가가 기업들의 기술 선택을 결정하는 가장 중요한 요소가 되었습니다.

마이크로소프트의 Databricks 통합 같은 사례들은 이 전환이 이미 현실에서 진행되고 있음을 보여줍니다. 기업들은 자신들의 에이전트 중력을 강화하기 위해 끊임없이 새로운 전략을 모색하고 있으며, 사용자들은 의도적이든 무의도적이든 더 강력한 에이전트 기능을 제공하는 플랫폼으로 자신들의 데이터와 워크로드를 이동시키고 있습니다.

앞으로 이 경쟁이 어떻게 펼쳐질지는 기술 업계의 흐름을 결정할 중요한 요소가 될 것입니다. 에이전트 중력을 지배하는 플랫폼이 2030년대의 기술 산업을 주도하게 될 것이 분명합니다.

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원문출처: Agent Gravity : Who's Running Your Agents

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