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Agent2Agent의 미래: 글로벌·국내 사례와 솔트룩스 활용 전략 5가지

일반 리포트 2025년 04월 25일
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  • 2025년 4월 25일 현재, Agent2Agent(에이전트 간 상호작용) 기술은 인공지능 생태계에서 점차 중요성이 커지고 있는 주제로 부각되고 있습니다. 이 기술은 AI 에이전트와 AI 어시스턴트 사이의 차별화된 역할을 통해 자율적인 데이터 교환과 협업을 가능하게 하며, 이는 다양한 산업에서의 복잡한 문제 해결에 기여하고 있습니다. 특히, MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-to-Agent Protocol) 같은 표준화된 프로토콜은 AI 에이전트 간의 소통을 원활하게 하고, 데이터 플라이휠을 활용하여 지속적인 성능 개선을 도모할 수 있는 기반을 제공합니다.

  • 글로벌적으로 엔비디아, 마이크로소프트, 세일즈포스와 같은 기업들은 각각 '네모 마이크로서비스', '코파일럿 웨이브2', 그리고 'Agentforce'와 같은 비전을 적용하여 AI 에이전트의 활용성을 높이고 있습니다. 이들은 사용자 맞춤형 솔루션과 효율적인 데이터 관리를 통해 기업의 생산성을 극대화하고 있으며, 특히 AI 에이전트의 안정성과 신뢰성을 보장하기 위해 고품질의 데이터 제공을 강조하고 있습니다.

  • 국내에서도 솔트룩스는 한국 AI 스타트업 생태계의 중심으로 자리 잡으며, AI 고객 센터와 챗봇 서비스를 통해 기업들의 효율적인 고객 관리와 비용 절감을 실현하고 있습니다. 뿐만 아니라, Dnotitia와 EcoSec Works 등의 스타트업은 혁신적인 기술 개발을 통해 global AI 시장에서의 경쟁력을 강화하고 있으며, 이는 한국 AI 생태계의 밝은 미래를 시사합니다.

  • 이와 같은 현황을 바탕으로, 솔트룩스는 데이터 플라이휠을 활용하여 AI 에이전트의 성능을 강화하고, 표준 프로토콜 채택 및 에이전틱 AI 플랫폼 구축으로 정확도와 효율성을 높일 수 있는 잠재력을 보유하고 있습니다. 이러한 혁신적 접근은 고객의 비즈니스 문제 해결을 지원하며, 앞으로도 지속 가능한 성장을 이끌어낼 것입니다.

Agent2Agent 개요 및 핵심 기술 동향

  • Agent2Agent 정의

  • Agent2Agent(A2A)는 인공지능 에이전트 간의 상호작용을 가능하게 하는 기술을 의미합니다. 이는 다양한 AI 에이전트들이 서로 연결되어 데이터를 주고받으며, 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 자율주행차나 고객 지원 AI 시스템처럼 여러 에이전트가 협력하여 더욱 정교한 서비스나 솔루션을 제공하는 체계를 구축하게 됩니다. 이러한 에이전트들은 특정 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고, 이를 기반으로 자율적으로 의사 결정을 내리며 행동합니다.

  • AI Agent vs AI Assistant 차이

  • AI 에이전트(Agent)와 AI 어시스턴트(Assistant)의 주요 차이점은 자율성의 정도와 기능에 있습니다. AI 에이전트는 자율적인 의사결정과 환경 변화 능력을 갖춘 능동적 시스템으로 정의됩니다. 예를 들어, AI 에이전트는 환경을 인식하고 목표 달성을 위해 독립적으로 행동할 수 있는 반면, AI 어시스턴트는 사용자의 요청에 반응하여 특정 작업을 수행하는 시스템입니다. AI 에이전트는 더욱 복잡한 환경에서 상세한 지시 없이 작업을 수행할 수 있는 반면, AI 어시스턴트는 주어진 명령에 상응하여 반응하는 성격이 강합니다.

  • MCP 및 A2A 프로토콜

  • MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-to-Agent Protocol)은 AI 에이전트가 서로 또는 다른 시스템과 소통할 수 있도록 하는 프로토콜입니다. MCP는 앤트로픽의 표준으로, AI 에이전트가 API를 활용하여 다양한 외부 서비스와 연동할 수 있게 합니다. 이러한 표준은 AI 에이전트 간의 상호작용을 원활하게 하여, 복잡한 작업을 수행할 때 필요한 데이터의 흐름을 최적화합니다. 반면, A2A는 에이전트가 서로의 목표와 지침을 공유하며 협력할 수 있도록 지원하는 프로토콜로, 이는 더욱 효율적인 작업 수행을 가능하게 합니다.

글로벌 Agent2Agent 사례 및 주요 플랫폼

  • 엔비디아 네모 마이크로서비스

  • 2025년 4월 25일, 엔비디아는 자사의 새로운 AI 플랫폼인 '네모 마이크로서비스(NVIDIA NeMo microservices)'를 정식 출시했습니다. 이 마이크로서비스는 에이전트 기반 AI의 개발을 가속화하여 기업의 생산성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 기업 IT 부서가 데이터 플라이휠을 활용해 다양한 AI 팀원을 신속하게 구축하고 최적화할 수 있도록 지원합니다. - 네모 마이크로서비스는 엔드 투 엔드 개발자 플랫폼을 제공하며, AI 에이전트를 디지털 팀원으로 온보딩할 수 있는 기능을 포함하고 있습니다. 이는 사용자 상호작용과 AI 추론 과정에서 생성된 데이터를 기반으로 지속적인 성능 개선을 가능하게 합니다. 이러한 데이터 플라이휠을 활용하여 기업은 '사용'을 '인사이트'로, '인사이트'를 '실행'으로 전환하는 과정이 이루어집니다. - 하지만, 에이전트가 신뢰성 있는 응답을 위해서는 고품질의 입력 데이터가 필요합니다. 실시간으로 제공되지 않으면 에이전트의 이해력이 심각하게 저하될 수 있습니다. 이를 위해 엔비디아는 세 가지 유형의 데이터 — 추론 데이터, 비즈니스 데이터, 그리고 사용자 피드백 데이터를 강조하며, 이를 효율적으로 활용할 수 있는 도구들을 제공합니다. - 많은 기업들은 이러한 네모 마이크로서비스를 통해 각자의 비즈니스 모델에 특화된 AI 에이전트를 구축하고, 이들이 협업하여 복잡한 업무를 해결하고 있습니다. 이는 넓은 범위의 응용 사례를 가능하게 하며, 엔비디아는 이를 1조 달러 규모의 기회로 보고 있습니다.

  • MS 코파일럿 웨이브2

  • 마이크로소프트(MS)는 '코파일럿 웨이브2'라는 새로운 AI 에이전트를 출시하였으며, 이는 업무 환경의 판도를 바꾸기 위한 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다. 이 AI 에이전트들은 단순한 반복 업무를 넘어서 깊이 있는 분석과 추론 작업을 지원하는 역할을 수행할 수 있도록 개발되었습니다. - 특히, 리서처 및 애널리스트라는 두 가지 AI 에이전트는 기업의 복잡한 의사결정 및 데이터 분석을 지원하는 데 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 사용자가 과거 회의록, 이메일, CRM 데이터를 기반으로 회의 전략을 수립하고자 할 때, 이 AI는 핵심 인사이트를 도출해낼 수 있습니다. - 마이크로소프트는 이 코파일럿 웨이브2를 통해 인간-에이전트 협업 체계를 강조하고 있으며, '인간 주도, 에이전트 실행'이라는 업무 모델을 제시하고 있습니다. 이러한 목표는 코파일럿 플랫폼 내 '에이전트 스토어'를 통해 구체화되고 있으며, 사용자 맞춤형 에이전트뿐만 아니라 다양한 협업 도구와의 연동을 지원합니다. - 이러한 AI 에이전트는 제조 기업에 새로운 기회를 제공하며, 특히 AI 도입 선도 기업들의 71%가 '회사가 번창하고 있다'고 응답한 결과는 MS의 발전적 전략을 지지합니다.

  • Salesforce 에이전틱 AI 전략

  • Salesforce는 '디지털 노동 시장'이라는 새로운 비즈니스 모델에 주목하며, 이를 기반으로 한 Agentforce 및 Data Cloud 플랫폼을 통해 에이전틱 AI 전략을 개발하고 있습니다. 2025년 회계년도 동안 Salesforce는 이들 플랫폼에서 약 9억 달러의 연간 반복 수익을 기록했습니다. - Agentforce는 기업들이 자율적인 AI 에이전트를 배포할 수 있게 해주는 플랫폼입니다. 또한, Data Cloud는 고객 데이터를 기반으로 AI 에이전트가 보다 효과적으로 작동되도록 하여, 사용자 맞춤형 마케팅과 고객 경험을 제공합니다. - Salesforce는 고객의 데이터 인프라와 선호하는 대규모 언어 모델 및 데이터 소스에 맞춰 AI 에이전트를 구성할 수 있도록 지원하며, 다양하고 정확한 데이터가 AI 에이전트의 효율성을 높이는 핵심 요소가 됩니다. 이를 통해 고객에게 제공하는 서비스의_quality_를 한층 강화하고 있습니다. - 약 270개의 데이터 커넥터를 통해 실시간으로 원본 데이터를 활용할 수 있는 환경을 조성하고 있으며, Salesforce의 데이터 처리 능력은 전년 대비 두 배 증가하여 50조 개의 레코드를 처리했습니다. 이러한 혁신은 고객 경험의 질을 높이는 데 기여하고 있습니다.

국내 사례 – 한국 AI 스타트업과 솔트룩스

  • 솔트룩스 AI 에이전트 현황

  • 솔트룩스는 1981년에 설립된 인공지능(AI) 및 빅데이터 전문 기업으로, 한국 AI 스타트업 생태계에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 최근에는 AI 에이전트 기술과 관련한 혁신적인 솔루션을 개발하고 있으며, 자사의 초거대 언어 모델인 'Luxia'를 기반으로 한 다양한 제품을 출시하고 있습니다. 특히, 솔트룩스는 자연어 처리(NLP) 및 기계학습 분야에서 뛰어난 성과를 거두고 있으며, 이를 통해 고객의 비즈니스 문제를 효과적으로 해결하고 있습니다.

  • 현재 솔트룩스는 AI 고객센터 및 챗봇 서비스를 운영하고 있으며, 이를 통해 기업들은 고객 문의에 대한 신속하고 정확한 응대를 할 수 있습니다. 이러한 서비스는 인적 자원의 부담을 줄이고 운영 비용을 절감하는 데 기여하고 있으며, 고객 만족도를 높이는 데도 효과적입니다. 더불어, 방대한 데이터를 실시간으로 분석하는 빅데이터 플랫폼도 운영 중으로, 공공 및 민간 부문에서 다양한 비즈니스 모델을 구축하는 데 활용되고 있습니다.

  • 한국 AI 스타트업 디테일 경쟁력

  • 한국의 AI 스타트업들은 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화를 위해 디테일에 집중하고 있습니다. 특히, 손부한 세일즈포스 코리아 대표는 한국 AI 스타트업이 '작지만 강한' 앱 서비스를 통해 버티컬 AI 시장에서의 가능성을 극대화해야 한다고 강조하였습니다. 이는 고객의 니즈를 가장 잘 이해하고 기민하게 반응할 수 있는 기업들이 결국 성공할 수 있다는 의미입니다.

  • 최근 CB Insights는 Dnotitia를 가장 혁신적인 AI 스타트업 100곳 중 하나로 선정하며 한국 AI 스타트업의 잠재력을 확인했습니다. Dnotitia는 벡터 데이터베이스와 관련된 혁신적인 접근 방식을 통해 AI와 반도체 통합 솔루션을 제공하고 있으며, 이를 통해 고성능AI 솔루션을 저비용으로 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이처럼 한국에서는 기술에 대한 깊이 있는 이해와 맞춤형 서비스 제공을 통해 경쟁력을 높이고자 하는 스타트업들이 속속 등장하고 있는 상황입니다.

  • Dnotitia 성공 요인

  • Dnotitia는 2025년 4월 24일 CB Insights의 100대 혁신 AI 스타트업 중 하나로 선정되었으며, 이는 기업의 비전과 기술력에서 비롯된 성과입니다. Dnotitia는 데이터의 장기 기억 AI를 개발하며, 벡터 데이터 처리 수단인 'Vector Data Processing Unit (VDPU)'를 세계 최초로 선보였습니다. 이 기술은 벡터 연산의 정확성과 속도를 대폭 향상시키며, 기존 시스템 대비 10배 이상의 성능을 자랑합니다.

  • Dnotitia의 소프트웨어 플랫폼 'Seahorse Cloud'는 사용자가 벡터 데이터베이스를 신속하게 구축하고 배포할 수 있도록 도와주며, 이 과정에서 복잡한 하드웨어나 소프트웨어 설치가 필요하지 없는 점이 큰 장점입니다. Dnotitia의 이러한 혁신적인 기술은 AI 시장의 미래를 reshaping하는 데 기여하고 있으며, 향후 AI 기반 인프라 경쟁력을 더욱 강화하는 데에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

솔트룩스 비즈니스 활용 요소 5가지

  • 데이터 플라이휠 활용

  • 데이터 플라이휠은 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 향상시키기 위해 비즈니스 데이터와 사용자 피드백을 순환적으로 활용하는 전략으로, 솔트룩스가 AI 에이전트를 최적화하고 성능을 개선하는 데 필수적인 요소입니다. 최근 엔비디아의 네모 마이크로서비스 출시와 같은 사례에서는 데이터 플라이휠을 통해 기업의 생산성을 획기적으로 향상시키는 방법을 제시하고 있습니다. 이는 AI 에이전트가 비즈니스 데이터, 사용자 피드백 및 추론 결과를 통합하여 지속적으로 학습하고 개선할 수 있도록 지원하며, 기업은 이를 통해 고객 맞춤형 솔루션을 신속하게 제공할 수 있습니다.

  • Agent 프로토콜 표준 채택

  • AI 에이전트 간의 원활한 상호작용과 모든 관련 서비스와의 통합을 위해서는 표준화된 프로토콜의 채택이 필요합니다. 최근 구글의 에이전트 투 에이전트(A2A) 프로토콜 및 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 이러한 표준화를 위한 중요한 이정표가 되고 있습니다. 이러한 프로토콜은 각 에이전트가 특정 역할을 수행하며 필요 시 상대방과 연결될 수 있는 분산형 협업 시스템을 구축하게 해줍니다. 이를 통해 솔트룩스는 다양한 AI 에이전트가 함께 협력하고 효율적으로 소통할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.

  • 에이전틱 AI 플랫폼 구축

  • 에이전틱 AI 플랫폼은 자율적으로 작동하며 다른 에이전트 및 시스템과 끊임없이 소통하는 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 이러한 플랫폼은 AI 에이전트가 사용자와의 상호작용 및 외부 데이터에 신속하게 대응할 수 있도록 하며, 기업들은 이를 통해 단순한 고객 대응을 넘어 고도화된 자동화 프로세스를 실현할 수 있습니다. 예를 들어, 엔비디아가 자사 네모 마이크로서비스를 통해 기업의 IT 부서가 데이터 플라이휠을 활용해 생산성을 향상시키고 있으며, 이러한 플랫폼을 통해 솔트룩스도 AI 에이전트를 활용한 혁신적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

  • 보안 위기 관리 및 리스크 모델링

  • AI 에이전트의 도입과 운영은 보안 리스크를 동반합니다. 따라서 솔트룩스는 에이전틱 AI 시스템에 대한 보안 위기 관리 및 리스크 모델링을 강화해야 합니다. 최근 '에이전틱 AI 리스크' 관련 연구에 따르면, 기업들은 AI 에이전트의 판단과 행동을 모니터링하고 통제할 수 있는 시스템을 갖추어야 한다고 합니다. 이는 자율적으로 결정을 내리는 AI 시스템이 갑자기 비정상적인 행동을 하거나 해커의 공격에 노출될 수 있는 가능성을 줄이기 위한 조치입니다. 솔트룩스는 이에 대한 체계를 강화하고, AI 에이전트 운영에서 발생할 수 있는 위협을 사전에 차단하는 시스템을 구축해야 합니다.

  • 글로벌 협업 및 파트너십 확장

  • AI 기술의 발전은 글로벌 비즈니스 환경에서의 협업과 파트너십을 더욱 중요하게 만들고 있습니다. 솔트룩스는 글로벌 파트너와의 협업을 통해 최신 기술 트렌드를 반영하고, 시장의 요구에 부응하는 혁신적인 솔루션을 개발해야 합니다. 엔비디아와 같은 선도 기업들은 다양한 산업과 협력하여 에이전틱 AI 솔루션을 통합하고 있으며, 이는 솔트룩스에서도 적용될 수 있는 모델이 될 것입니다. 이를 통해 기업은 지속 가능한 혁신 생태계를 구축하고, 새로운 시장 기회를 창출할 수 있습니다.

인공지능 스타트업 성공 사례 분석

  • Dnotitia – CB Insights AI 100 선정

  • Dnotitia는 2025년 4월 24일 CB Insights의 AI 100 리스트에 선정되었습니다. 이 리스트는 세계에서 가장 혁신적인 인공지능 스타트업 100개를 선정하며, Dnotitia는 AI 및 반도체 솔루션 분야에서 두각을 나타내는 신생 기업으로 주목받고 있습니다. Dnotitia의 CEO인 정무경은 이 업체가 데이터 중심의 혁신적인 접근 방식을 통해 인공지능을 발전시키고 있다고 설명하였습니다. 이 정체성을 통해 Dnotitia는 복잡한 프로세스를 위한 AI 에이전트와 보안, 로봇공학 등 다양한 분야에서 다채로운 애플리케이션을 개발하고 있습니다.

  • Dnotitia는 또한 자사의 첫 번째 MCP 기반 RAGOps SaaS 벡터 데이터베이스를 출시하면서 세계 시장에서의 채택을 가속화할 것이라 다짐하였습니다. Dnotitia의 벡터 데이터 처리 장치(VDPU)는 더욱 정확하고 빠른 벡터 연산을 제공하여, AI 인프라의 경쟁력을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다. 이를 통해 Dnotitia는 인공지능 기술의 선도주자로 자리매김하는 동시에, 시장에서의 입지를 확고히 하고 있습니다.

  • EcoSec Works – 사이버보안 AI 솔루션

  • EcoSec Works는 AI를 활용한 사이버보안 기술의 선구자로 자리잡고 있으며, 특히 EV 충전 인프라와 재생 에너지 분야에서의 혁신을 통해 주목받고 있습니다. 이 회사의 대표는 '스와밍' 개념을 기반으로 하는 에이전틱 AI가 사이버보안 도메인에서 중요한 역할을 할 것이라고 강조하였습니다. 에이전틱 AI는 실시간 위협 탐지 및 적응형 위협 지능을 제공함으로써 자율적인 사이버 방어 시스템을 구축하는 데 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

  • 특히, EcoSec Works는 에이전틱 AI를 통해 제로 신뢰 아키텍처를 구현하고 있으며, 이는 IT 인프라의 자가 치유 능력을 강화해 주목할 만한 성과를 거두고 있습니다. 이 같은 접근법은 기업들이 사이버 공격에 보다 빠르게 대응하고, 위협을 사전에 예방하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

  • 솔트룩스의 선도적 위치 분석

  • 솔트룩스는 1981년 설립 이래로 인공지능 및 빅데이터 기술을 활용하여 다양한 산업에서 고객 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다. 특히 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(Machine Learning) 분야에서의 전문성을 바탕으로 고객의 요구에 신속하게 대응하고 있습니다. 솔트룩스의 AI 고객센터와 챗봇 서비스는 고객 서비스의 품질을 개선하고, 운영 비용을 크게 줄이는 데 기여하고 있습니다.

  • 또한 솔트룩스는 다양한 비즈니스 모델을 통해 고객과의 신뢰를 구축하고 있으며, 이로써 고객의 성공을 돕고 있습니다. 이러한 혁신적인 접근은 솔트룩스가 AI 기술 분야에서 지속 가능한 발전을 이루는 기반이 되고 있으며, 앞으로도 기술 혁신을 통해 산업 내 경쟁력을 강화할 것으로 기대됩니다.

마무리

  • Agent2Agent 기술은 2025년 4월 현재 AI 에이전트 간의 상호작용을 극대화하는 차세대 솔루션으로, 이러한 기술의 발전은 다양한 분야에서의 활용 계기를 마련하고 있습니다. 엔비디아, 마이크로소프트, 세일즈포스와 같은 기업들이 선도하는 사례는 데이터 최적화, 사용자 맞춤형 에이전트 설계, 안정적인 생태계 구축이 이 기술의 성공 요소라는 것을 입증하고 있습니다. 이는 향후 기업들이 AI 에이전트를 통해 더욱 효율적이고 혁신적인 서비스를 고객에게 제공할 수 있음을 의미합니다.

  • 또한, 국내 스타트업들인 Dnotitia와 EcoSec Works는 각자의 전문성을 바탕으로 AI 및 반도체 솔루션, 그리고 사이버 보안 분야에서의 혁신을 이끌어내며, 한국 AI 산업 전반에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 이들은 지속적으로 시장의 요구에 부응하는 기술 개발을 통해 경쟁력을 높이고 있는 상황입니다.

  • 솔트룩스는 이러한 시장 환경에서 데이터 플라이휠 및 프로토콜 표준 채택, 에이전틱 AI 시스템 구축 등 다섯 가지 전략적 요소를 통해 업계 선도 기업으로 자리매김할 수 있습니다. 이러한 전략적 접근은 지속 가능한 혁신 생태계의 구축과 새로운 시장 기회 창출을 이끌어낼 것으로 기대됩니다. 향후 이러한 요소들이 잘 결합되어 에이전트 솔루션의 차별성을 극대화하고 지속적인 성장을 실현하는 데 기여할 것이라고 판단됩니다.

용어집

  • Agent2Agent (A2A): Agent2Agent는 인공지능 에이전트 간의 상호작용을 가능하게 하는 기술로, 여러 AI 에이전트가 서로 데이터를 주고받으며 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 돕는 시스템을 의미합니다. 이는 자율주행차나 고객 지원 AI 시스템과 같이 다양한 산업에서의 협업을 통한 정교한 서비스 제공을 가능하게 합니다.
  • MCP (Model Context Protocol): MCP는 AI 에이전트가 서로 또는 다른 시스템과 소통하기 위한 프로토콜로, 앤트로픽의 표준입니다. 이 프로토콜은 API를 통해 외부 서비스와의 연동을 가능하게 하여 AI 에이전트 간의 효율적인 상호작용과 데이터 흐름 최적화를 지원합니다.
  • 데이터 플라이휠: 데이터 플라이휠은 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 향상시키기 위해 비즈니스 데이터와 사용자 피드백을 순환적으로 활용하는 전략을 의미합니다. 이는 기업이 AI 에이전트를 통해 고객 맞춤형 솔루션을 신속하게 제공할 수 있도록 합니다.
  • 에이전틱 AI: 에이전틱 AI는 자율적으로 작동하며 다른 에이전트 및 시스템과 끊임없이 소통하는 AI 시스템을 의미합니다. 이러한 플랫폼은 고도화된 자동화 프로세스를 실현하게 해주며, 기업의 복잡한 문제 해결에 기여합니다.
  • A2A 프로토콜: A2A(Agent-to-Agent Protocol)는 AI 에이전트 간의 소통을 원활하게 하고, 각 에이전트가 서로의 목표와 지침을 공유하여 협력할 수 있도록 지원하는 프로토콜입니다. 이는 에이전트 간 효율적인 작업 수행을 가능하게 합니다.
  • Dnotitia: Dnotitia는 AI 및 반도체 솔루션을 개발하는 혁신적인 스타트업으로, 2025년 4월 24일 CB Insights의 AI 100 리스트에 선정되었습니다. 이 회사는 벡터 데이터 처리 수단인 VDPU를 세계 최초로 선보이며, AI 시장의 미래를 reshaping하는 데 기여하고 있습니다.
  • 솔트룩스: 솔트룩스는 1981년에 설립된 AI 및 빅데이터 전문 기업으로, AI 고객센터와 챗봇 서비스를 통해 기업의 효율적인 고객 관리와 비용 절감을 실현하고 있습니다. 현재 자연어 처리 및 기계 학습 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.
  • 네모 마이크로서비스: 엔비디아의 네모 마이크로서비스는 AI 에이전트의 개발을 가속화하는 플랫폼으로, 데이터 플라이휠을 통해 기업의 생산성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 AI 에이전트의 온보딩 및 지속적인 성능 개선을 가능하게 합니다.
  • 코파일럿 웨이브2: 마이크로소프트의 코파일럿 웨이브2는 복잡한 의사결정 및 데이터 분석을 지원하는 AI 에이전트로, 기업의 업무 환경에 혁신을 가져오기 위한 중요한 기술입니다. 이 AI는 사용자와 협업하여 분석 및 전략 수립에 도움을 줍니다.
  • 보안 리스크: AI 에이전트의 도입과 운영에서는 여러 보안 리스크가 존재합니다. 이는 AI 시스템의 판단과 행동을 모니터링하고 통제하는 시스템을 갖춤으로써 해커의 공격에 대응할 수 있는 능력을 높이는 것을 의미합니다.

출처 문서