MuleRun CTO Seo Junyoung: 모델 갭 빠른 수렴, 에이전트 모험 대신 "Speed + Data"에 초점을 맞춤

BlockBeats 뉴스는 4월 21일 「웹 4.0 해석: AI 에이전트가 체인 상 권한을 인수할 때」 라운드테이블 토론에서, MuleRun CTO 주준양이 「에이전트 요새」 주제를 중심으로 전했습니다. 그는 전통적인 의미의 AI 기술 요새가 빠르게 약화되고 있다고 언급했는데, 이는 모델 능력 차이의 신속한 수렴과 개발 효율의 지수적 향상에 기인합니다.

그는 현재 주류 대규모 모델 간의 성능 차이가 빠르게 줄어들고 있으며, 특히 지난 1년 동안 국내외 모델 능력의 차이가 상당히 수렴했다고 강조했습니다. 동시에 코딩 능력의 폭발적인 향상으로, 소프트웨어 개발 효율이 크게 향상되었다고 설명했습니다. 지난 몇 주 또는 몇 달 동안 필요했던 기능을 오늘날 몇 일 안에 구현할 수 있게 되었다는 것입니다. 이는 Agent 프레임워크나 구체적인 기능 모듈 모두 오픈 소스 솔루션을 통해 빠르게 재사용이나 복제될 수 있으므로 제품 수준의 「기능 요새」가 점점 취약해지고 있다는 것을 의미합니다.

이러한 배경 속에서, 주준양은 미래에 Agent의 핵심 경쟁력이 주로 두 가지 측면에서 나타날 것으로 보고 있습니다: 첫째는 지속적인 고주파 이터레이션 능력, 즉 팀이 지속적으로 선두의 제품 업데이트 속도를 유지할 수 있는지 여부; 둘째는 데이터 우위로, 독점적 데이터 자원 및 사용자 퇴적 데이터가 포함됩니다. 한 쪽에서는 특정 산업이나 지역 데이터와 같은 고유 데이터 획득 능력을 갖춘 플랫폼이 천연 장벽을 형성할 것으로 예상됩니다. 다른 한편으로는 사용자가 플랫폼에서 장기간 사용하면서 축적된 행동 및 기억 데이터가, 이동하기 어렵게 되는 핵심 자산으로 작용하여 사용자 점착성과 제품 경쟁력을 더욱 강화할 것으로 기대됩니다.

그는 모델 및 기술이 서서히 「기술 능력」에서 「데이터 자산 및 실행 효율」로의 종합적인 경쟁으로 변화하고 있는 추세 속에서, Agent의 요새가 점차적으로 변화하고 있다고 결론 내렸습니다.