실리콘밸리 조사 후, 골드만삭스의 요약: 에이전트가 실행 시대에 들어섰고, AI 경쟁이 워크플로우로 전환되며, 세계 모델이 부상하고 있다

저자：리자，월스트리트 저널

AI는 "답변할 수 있는" 단계에서 "실행할 수 있는" 새로운 단계로 나아가고 있습니다.

추풍 거래소에 따르면, 골드만삭스의 최신 보고서에 따르면, AI 상업화는 "좌석 구독"에서 소비량, 거래량 및 결과에 따른 요금으로 전환되고 있으며; 동시에, 에이전트는 보조 도구에서 작업 흐름 실행자로 이동하고 있으며, 산업 가치는 모델 자체에서 독점 데이터, 비즈니스 맥락 및 분야 전문 능력으로 이동하고 있습니다.

이는 AI 산업 경쟁이 "누구의 모델이 더 강한가"에서 "누가 실제로 작업 흐름을 이해하는가"로 전환되고 있음을 의미합니다. 모델의 능력은 여전히 중요하지만, 기업 생산 환경에 진입하고 비즈니스 맥락을 이해하며 안정적으로 작업을 완료할 수 있는지가 더 중요한 경쟁 장벽이 될 것입니다.

이 판단은 골드만삭스가 최근 실리콘밸리 AI 산업 체인을 현장 조사한 결과에서 나온 것입니다. 8월 18일부터 19일까지, 골드만삭스는 AI 스타트업, 주요 벤처 캐피탈 기관 및 스탠포드 대학교, 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스 및 샌프란시스코 캠퍼스의 연구자들을 연속적으로 방문했습니다. 골드만삭스는, 에이전트가 빠르게 실현됨에 따라, 최전선 모델, 오픈 소스 모델, 세계 모델, 기업 소프트웨어 및 독점 데이터 간의 가치 분배가 변화할 것이라고 보고했습니다.

에이전트 실현: 기업이 진정으로 부족한 것은 능력이 아니라 "제어 가능성"

과거 AI가 "사람이 작업을 완료하도록 돕는 것"이었다면, 에이전트는 "스스로 작업을 완료하는 것"을 시도하고 있습니다. 하지만 기업의 대규모 배포 과정에서, 가장 큰 장애물은 더 이상 모델의 능력이 아니라 책임을 어떻게 분배할 것인지와 전체 실행 과정이 제어될 수 있는지입니다.

보고서는 스탠포드 연구자의 말을 인용하여 현재 대부분의 기업이 여전히 인공 감독 모드에 있다고 지적합니다. 특히 법률, 리스크 관리, 보험 및 감사와 같은 분야에서는 모델에 오류가 발생했을 때, 누가 책임을 지고, 과정을 어떻게 추적하며, 제때 수정할 수 있는지가 모델 자체의 능력만큼이나 중요할 수 있습니다.

따라서 자동화를 가장 먼저 실현할 수 있는 작업 흐름은 일반적으로 세 가지 특징을 갖추고 있습니다: 결정 경계가 명확하고, 결과를 검증할 수 있으며, 오류를 롤백할 수 있습니다. 송장 처리는 전형적인 사례입니다. AI는 필드를 추출하고 검사를 수행하며, 낮은 신뢰도 사례는 인공 검토에 맡기고, 이후 가역적인 ERP 프로세스를 통해 회계 처리를 완료합니다.

이는 신뢰할 수 있는 콘텐츠, 검증된 분야 모델 및 성숙한 규제 관계를 가진 정보 서비스 제공업체가 기업 생산 환경에 가장 먼저 진입할 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다.

모델 경쟁: 최전선 모델과 오픈 소스 모델의 분업으로 나아가다

"오픈 소스냐 폐쇄 소스냐"에 대한 논쟁에서, 골드만삭스의 이번 조사에서 발신된 신호는 이분법적 선택이 아니라 다양한 모델이 서로 다른 수준의 작업 흐름에 대응할 수 있다는 것입니다.

최전선 모델 진영은 기업 기준 테스트가 종종 모델의 능력을 과소평가한다고 주장합니다. 실제 생산 환경에서 모델의 정확도가 떨어짐에 따라 발생하는 비즈니스 손실은 절감된 추론 비용보다 훨씬 클 수 있습니다. 따라서 여러 AI 원주율 회사들이 다중 모델 전략을 채택한다고 주장하지만, 핵심 생산 환경에서는 여전히 최전선 모델에 크게 의존하고 있습니다.

또 다른 관점은 대다수 기업의 작업 흐름이 최전선 수준의 지능을 필요로 하지 않는다고 주장합니다. 오픈 소스 모델의 성능이 지속적으로 향상됨에 따라, 고객들은 점점 더 제한된 성능 손실로 더 낮은 추론 비용을 교환할 의향이 커지고 있습니다. 한 벤처 캐피탈 기관은 향후 12~18개월 내에 약 90%의 추론 토큰이 오픈 소스 모델로 흐를 것이라고 예상합니다.

이는 향후 AI 모델 시장이 보다 명확한 분업을 형성할 가능성이 있음을 의미합니다: 최전선 모델은 고부가가치, 고신뢰성의 복잡한 작업을 담당하고, 오픈 소스 모델은 더 큰 규모의 표준화된 작업과 대다수의 토큰 소비를 담당합니다.

세계 모델: AI 연산 능력이 두 번째 성장 곡선을迎할 가능성

지난 18개월 동안, 연구자들은 점점 더 LLM에서 "세계 모델"로 관심을 돌리고 있습니다.

주로 인터넷 데이터를 기반으로 훈련된 LLM과 달리, 세계 모델은 환경, 인과 관계, 물리 법칙 및 현실 세계의 동적 상호 작용을 이해해야 하며, 그 데이터는 물리 시스템, 특정 산업 및 실제 운영 장면에서 더 많이 발생합니다. 이는 독점 데이터의 중요성이 더욱 상승할 수 있음을 의미합니다.

골드만삭스는 물리학, 산업, 과학 및 로봇 분야의 문제 공간이 순수 텍스트 생성보다 훨씬 크며, 이러한 작업 흐름은 종종 더 높은 연산 능력 투입을 필요로 한다고 생각합니다. AI가 디지털 세계에서 물리적 세계로 더 나아가면서, 모델 훈련, 시뮬레이션 및 추론의 연산 능력 수요도 새로운 성장 곡선을 나타낼 수 있습니다.

골드만삭스는 향후 5년 동안 연산 능력 수요가 약 24배 증가할 것으로 예상하며, 공급과 수요의 긴장이 더 오랜 시간 지속될 것으로 보이며, 마이크로소프트, 오라클 및 CoreWeave와 같은 클라우드 컴퓨팅 및 연산 인프라 회사가 직접적인 혜택을 받을 것입니다.