이번 포스팅은 NAVER Cloud AI DevDay 2025에서 다뤄진 발표, "지금 주목할 LLM 기술 흐름과 생성형 AI 적용 인사이트" (네이버클라우드 강지나 수석)를 정리한 내용입니다.
https://clova.ai/tech-blog/ai-dev-day-지금-꼭-알아야-할-llm-실전-인사이트
서론
2025년 현재, 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 한 인공지능 기술은 단순한 텍스트 생성을 넘어 물리적 세계와의 융합, 자율적 추론 능력, 그리고 시스템 간 상호 운용성을 중심으로 급격히 진화하고 있습니다. 네이버클라우드의 강지나 수석이 제시한 최신 기술 동향을 바탕으로, 현재 LLM 산업을 주도하는 세 가지 핵심 트렌드와 실무진들이 알아야 할 생성형 AI 적용 전략을 심층 분석해보겠습니다.
LLM 기술의 물리적 세계 진출
하드웨어 중심의 패러다임 전환
LLM 기술이 이제 웹과 모바일 환경을 넘어 물리적 세계로 확장되고 있습니다. 이러한 변화의 가장 상징적인 사례는 OpenAI의 대규모 인수입니다.
OpenAI의 전략적 행보:
- 2025년 5월 조니 아이브(Jony Ive)가 설립한 스타트업 LoveFrom 인수 발표
- 인수 규모: 8조 9천억 원 (OpenAI 역사상 최대 규모)
- 목표: 2026년 AI 기기 가족(AI Device Family) 시장 출시
이는 단순한 인수를 넘어 LLM 기술이 하드웨어 설계부터 주도하려는 전략적 전환을 의미합니다. 더 이상 기존 기기에 AI를 탑재하는 것이 아니라, AI를 중심으로 새로운 하드웨어 생태계를 구축하려는 것입니다.
Google의 멀티모달 하드웨어 전략
Google은 이미 Gemini 모델을 다양한 하드웨어 플랫폼에 통합하여 앞서가고 있습니다:
- Pixel 시리즈: 모바일 기기에서의 AI 통합
- Smart Glass: 실시간 시각, 음성, 컨텍스트 이해를 통한 번역 및 지시 처리
- Gemini Robotics: Vision-Language-Action 모델과 로보틱스의 결합
이러한 발전은 LLM이 우리 일상 속에 더욱 자연스럽게 침투하는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.
Agentic AI: 자율적 추론의 시대
Agentic AI의 핵심 특징
Gartner가 2025년 주목할 10대 기술 중 첫 번째로 선정한 Agentic AI는 이제 선택이 아닌 필수 기술이 되었습니다. 'AI Imperative' 카테고리에 포함된 것은 이 기술이 모든 조직에서 고려해야 할 핵심 요소임을 시사합니다.
Agentic AI vs Non-Agentic AI 워크플로우 비교:
Non-Agentic AI는 주어진 주제로 에세이 작성 시 처음부터 끝까지 일련의 과정으로 작성합니다.
반면에 Agentic AI는:
1. 웹 서치 필요성 판단
2. 초안 작성
3. 지속적인 검토 및 수정
4. 다단계 개선을 통한 최종 결과물 도출
추론 능력, 여러 단계를 통해 개선을 하는 - Agentic AI
최적화를 위한 Search Techniques
Agentic AI의 핵심 능력인 추론을 위해 다양한 탐색 기법들이 연구되고 있습니다:
1. Best-of-N 방식
- N개의 최적 방안 도출
- 검증 단계를 통한 최적 방안 선택
2. Beam Search 방식
- 단계별 최적 후보 N개 유지
- 각 단계에서 가장 적합한 후보들을 지속적으로 추적
3. Look-ahead Search 방식
- 각 후보에 대한 시뮬레이션 수행
- 미래 결과 예측을 통한 최적 방안 선택
- 가장 정교한 예측 기반 의사결정
이러한 기법들은 NAVER Cloud의 HyperCLOVA X Think와 같은 Reasoning 모델에서도 적용되고 있으며, 곧 오픈소스로 공개될 예정입니다.
Agentic AI 실제 적용 분야
1. 보안(Security) 영역
- 애플리케이션 취약점 자동 진단
- 보완 코드 자동 생성
- 개발자가 취약점 분석에 소요하는 시간을 대폭 단축
2. 공급망 관리(SCM)
- 영업 데이터, 계절적 트렌드, 프로모션, 경제 지표 통합 분석
- 복합적 데이터 기반 수요 예측
- 적정 재고 수준 자동 조정
3. 고객 서비스
- 규칙 기반 한계를 넘어선 광범위한 질의 처리
- 백엔드 시스템 연계를 통한 A-Z 완전 자동화
- 주문 취소, 반품 처리 등 실질적 업무 수행
솔루션 레벨에서의 Agentic AI 활용
Salesforce
- 잠재 고객을 실제 고객으로 전환하는 활동 기획
- 자율적 영업 메일 발송 및 견적서 작성
- 영업 프로세스 전 과정 자동화
- 검색 광고 최적 입찰가 실시간 조정
- 디바이스, 사용자 활동 로그 등 복합 데이터 분석
- 동적 입찰 전략 수립
ServiceNow
- 기업용 소프트웨어와 Agentic AI 솔루션 통합
- 대화형 백엔드 시스템 연계
- 사용자 문의사항 완전 자동 처리
Agentic AI 설계 시 고려사항
Agentic AI를 성공적으로 구현하기 위해서는 다음 6가지 핵심 요소를 고려해야 합니다:
1. Scope (범위 설정)
- 범용적 모든 업무 처리는 비현실적
- 명확한 역할과 수행 범위 정의 필요
- 구체적 목표 설정이 성공의 첫 단추
2. Planning (계획 수립)
- 적절한 Search Technique 선택
- 사용할 모델 결정
- 의사결정 프로세스 설계
3. Memory (메모리 관리)
- 단기 메모리: 현재 수행 중인 작업 기억
- 장기 메모리: 학습된 데이터 활용
- 효율적인 메모리 구조 설계
4. Tool & Data Integration
- 외부 도구 및 데이터 소스 연계 방안
- 최적 도구 선택 메커니즘
- 적합한 데이터 호출 및 활용 전략
5. Accuracy (정확성)
- 각 단계별 결과물 신뢰성 검증
- 최종 결과물 품질 보장
- 지속적 검증 체계 구축
6. Performance Monitoring
- 기대 수준 달성 여부 지속적 평가
- 프로세스별 성능 모니터링
- 개선 방안 도출 및 적용
다양한 AI 워크플로우 설계 방식
Agentic AI 외에도 목적에 따라 다른 접근 방식을 고려할 수 있습니다:
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- 정해진 데이터 소스 활용
- 정의된 프롬프트 형식
- 정확한 답변이 주목적인 경우 적합
Multi-Agent 방식
- 특화된 에이전트 간 협업
- 각 에이전트의 전문성 활용
- 복잡한 업무의 분산 처리
상호 운용성(Interoperability): 연결의 시대
MCP (Model Context Protocol)의 등장
LLM이 단독으로 동작하는 시대는 끝났습니다. 대부분의 애플리케이션은 외부 데이터나 실시간 정보와의 연계가 필수적입니다. 이러한 요구를 해결하기 위해 MCP가 등장했습니다.
MCP의 특징:
- USB-C와 같은 표준화된 연결 프로토콜
- LLM과 외부 도구 간 손쉬운 결합
- 인터페이스 및 데이터 형식 통일
- 빠르고 편리한 연계 환경 제공
Agent-to-Agent Protocol
Google이 파트너사들과 함께 개발한 표준 프로토콜로, 특화된 에이전트 간 통신과 협업을 가능하게 합니다:
핵심 기능:
- 도메인별 특화 에이전트 간 협업
- 복잡한 업무의 분산 처리
- 각 에이전트의 전문성 극대화
- 정확하고 신뢰할 수 있는 결과물 생성
이는 인간의 팀워크와 유사한 방식으로, 각자의 전문 영역에서 최고의 성능을 발휘하면서도 전체적으로 조화로운 결과를 만들어내는 시스템입니다.
ROI 관점에서의 생성형 AI 적용 전략
가장 효과적인 적용 영역
Deloitte의 연구 결과에 따르면, 기업들이 기대 수준 이상의 ROI를 달성한 영역은 다음과 같습니다:
1. 사이버 보안 (최고 성과 영역)
- 로그 분석을 통한 이상 패턴 탐지
- 애플리케이션 취약점 자동 분석
- 새로운 보안 위협 패턴 대응
- 기존 규칙 기반 보안의 한계 극복
2. 운영 효율성
- 반복적 업무 자동화
- 의사결정 지원 시스템
- 프로세스 최적화
3. 고객 경험
- 개인화된 서비스 제공
- 실시간 응답 시스템
- 다국어 지원 자동화
성공적인 AI 에이전트 활용을 위한 핵심 요소
1. 명확한 목적 설정
- 에이전트를 통해 달성하고자 하는 구체적 목표 정의
- 효율성 향상이 필요한 영역 명확화
- 범위를 적절히 제한하여 현실적 목표 설정
2. 지속적인 평가와 개선
- LLM 시장의 빠른 변화에 대한 지속적 모니터링
- 새로운 기술과 프레임워크의 적용 가능성 평가
- 경쟁력과 효율성 제고를 위한 지속적 업데이트
결론
LLM 기술은 물리적 세계로의 확장, Agentic AI의 자율적 추론 능력, 그리고 시스템 간 상호 운용성을 중심으로 급속히 발전하고 있습니다. 특히 Agentic AI는 단순한 트렌드를 넘어 모든 조직이 고려해야 할 필수 기술로 자리잡았습니다.
성공적인 생성형 AI 도입을 위해서는 명확한 목적 설정과 적절한 범위 정의가 무엇보다 중요하며, 지속적인 평가와 개선을 통해 급변하는 기술 환경에 적응해야 합니다. 특히 보안 영역에서의 높은 ROI 성과는 AI 기술의 실질적 가치를 보여주는 대표적 사례라 할 수 있습니다.
앞으로의 AI 시대에서는 단일 모델의 성능보다는 다양한 시스템과 도구들이 유기적으로 연결되어 협력하는 생태계 구축이 더욱 중요해질 것입니다. 조직들은 이러한 변화에 능동적으로 대응하여 AI 기술의 진정한 잠재력을 실현해야 할 것입니다.
읽어주셔서 감사합니다 😸
