OpenAI의 CEO 샘 알트먼과 Databricks의 CEO 알리 고드시가 만나 기업용 AI와 '에이전트(Agent)'의 미래에 대해 깊이 있는 대화를 나눴어. 두 회사는 기업의 방대한 데이터와 강력한 AI 모델을 결합하여 2026~2027년에 일어날 거대한 혁신을 예고했고, 단순히 코드를 짜는 것을 넘어 기업의 복잡한 업무를 스스로 수행하는 에이전트의 발전 방향과 이를 위한 데이터 기초의 중요성을 강조했어.
1. OpenAI와 Databricks의 파트너십 배경
대담은 Databricks의 CTO인 한린 탕의 진행으로 시작되었어. 두 회사는 최근 OpenAI의 모델을 Databricks 플랫폼 내에서 기본적으로 사용할 수 있게 하는 파트너십을 맺었는데, 알리 고드시는 이것이 철저히 고객들의 압도적인 요구 때문이었다고 설명해.
기업 고객들은 OpenAI의 강력한 모델을 자신의 기업 데이터에 적용하고 싶어 하지만, 동시에 데이터 프라이버시, 감사(Auditing), GDPR 같은 규제 준수도 완벽하게 지키길 원하거든. 이 두 가지를 동시에 만족시키는 건 꽤 어려운 일인데, 이번 파트너십을 통해 그 문제를 해결한 거지.
흥미로운 점은 OpenAI 역시 Databricks의 고객이라는 사실이야. 샘 알트먼과 알리 고드시는 서로가 서로에게 매우 까다롭고 훌륭한 고객이 되어주고 있다고 해.
"저희에게 아주 벅찬 고객이신데, 아주 좋은 의미로 그렇습니다. 저희가 회사로서 훨씬 더 발전하게 만들어 주셨거든요." (알리 고드시)
2. 엔터프라이즈 AI의 혁명과 '맥락(Context)'의 중요성
샘 알트먼은 그동안 AI 모델들이 소비자들에게는 인기가 많았지만, 기업의 복잡한 업무를 처리하기에는 아직 부족했다고 솔직하게 인정했어. 하지만 이제 모델의 성능이 성숙기에 접어들면서 2026년, 2027년에는 기업 환경에서 거대한 변화가 일어날 거라고 예측했지.
특히 2025년에 코딩 분야에서 일어난 혁신을 예로 들며, 앞으로는 기업의 모든 기능에서 AI가 지적 노동의 상당 부분을 수행하게 될 거라고 해. 알리 고드시는 여기서 가장 중요한 핵심이 바로 '맥락(Context)'이라고 강조했어.
"인터넷에 공개된 데이터는 AI가 이미 다 학습했지만, 기업 내부의 독점적인 데이터는 모델이 알 수 없죠. 이 데이터를 에이전트에게 맥락으로 제공하는 것이야말로 진정한 해결책이 될 겁니다." (알리 고드시)
3. AI 연구의 미래: 더 긴 시간 동안 일하는 에이전트 ⏳
진행자는 앞으로의 AI 연구가 어디로 향할지 물었어. 샘 알트먼은 모델이 단순히 똑똑해지는 것을 넘어, '얼마나 긴 시간 동안 작업을 수행할 수 있는가'가 핵심 지표가 될 거라고 설명했어.
예전 GPT-3.5 시절에는 AI가 5초짜리 작업만 성공적으로 수행했다면, GPT-4는 5분, GPT-5 단계에서는 5시간짜리 작업을 수행할 수 있게 되었다는 거야.
"모델이 50%의 확률로 성공할 수 있는 작업의 수행 시간이 얼마나 긴가? 코딩을 예로 들면, GPT-3.5 출시 당시 5초짜리 작업에서 시작해, 이제는 5시간짜리 작업까지 가능해졌습니다. 이건 정말 놀라운 발전이죠." (샘 알트먼)
하지만 기업의 업무는 며칠, 몇 달이 걸리기도 하잖아? 그래서 앞으로는 AI가 기업의 모든 데이터와 프로세스에 깊숙이 통합되어, 더 긴 호흡의 업무를 처리할 수 있도록 만드는 것이 연구의 중요한 방향이 될 거야.
샘은 현재의 AI 모델 수준에 대해 이렇게 덧붙이기도 했어.
"오늘의 모델 성능이 제 남은 평생 동안 보게 될 모델 중 가장 멍청한 수준일 거라는 사실이 항상 놀랍습니다." (샘 알트먼)
4. 거버넌스와 오픈 소스 모델(GPT-OSS)의 미래
AI 에이전트가 기업 시스템 내에서 실제로 행동을 취하게 되면서, 책임감 있는 AI와 거버넌스가 무엇보다 중요해졌어. 알리 고드시는 모델이 경쟁사 제품을 추천하지 않게 하거나 브랜드 가치에 맞는 말을 하게 하는 등, 기업용 AI에는 철저한 가드레일과 감사 로그가 필수적이라고 설명했어. 이것이 갖춰지지 않으면 AI 도입 자체가 불가능할 테니까 말이야.
한편, 데이터 보안을 중시하는 기업들에게 인기가 많은 오픈 웨이트(Open weights) 모델에 대한 이야기도 나왔어. 샘 알트먼은 앞으로도 오픈 소스 모델을 계속 출시할 계획이 있다고 밝혔어.
"GPT-5 수준의 성능을 가진 모델을 개인 기기에서 실행할 수 있는 오픈 소스 형태로 언젠가 내놓고 싶습니다. 아직 방법은 모르지만, 시도해 볼 생각입니다." (샘 알트먼)
샘은 사람들이 프라이버시와 자유를 위해 로컬 환경(인터넷 연결 없이)에서 돌아가는 고성능 모델을 원하게 될 것이라며, 이에 대한 의지를 보였어. 💻
5. 5~10년 뒤의 미래와 현재의 유스케이스
샘과 알리는 AI가 가져올 장기적인 변화에 대해서도 이야기했어. 알리는 현재 우리가 '코딩'에 집중하고 있지만, 사실 엔지니어 업무 중 코딩은 20%밖에 안 된다고 지적했어. 나머지 80%인 회의, 문서 작성, 기획 등에서도 에이전트가 동료처럼 일하게 될 거라고 해.
샘 알트먼은 5~10년 뒤 경제 구조가 가장 크게 바뀔 것이라고 예측했어. 하지만 인간의 역할이 사라질 거라고 걱정하진 않았어.
"인간은 정말이지 '주인공 에너지(Main character energy)'가 넘치잖아요. 기계가 뭘 하든 별로 신경 안 쓸 겁니다. 이미 GPT-5가 대부분의 사람보다 똑똑할 텐데도, 다들 별로 개의치 않고 살잖아요." (샘 알트먼)
현재 기업에서 가장 흥미로운 활용 사례로는 '인간이라면 엄두도 못 냈을 작업'들이 꼽혔어. 예를 들어 아스트라제네카(AstraZeneca)가 40만 건의 문서를 AI로 검토한 것처럼 말이야. 샘은 이를 "그냥 안 하고 말았던(Wouldn't do)" 카테고리라고 부르며, AI 덕분에 시도조차 하지 않았던 일들을 이제는 할 수 있게 되었다고 강조했어.
6. 경영진을 위한 조언: 지금 당장 준비해야 할 것
마지막으로 엔터프라이즈 리더들이 지금 당장 해야 할 한 가지를 묻자, 두 CEO는 입을 모아 '데이터 기초 다지기'를 꼽았어. 📊
알리 고드시는 아주 지루하게 들리겠지만, 기업 곳곳에 흩어져 있는 '사일로(Silo) 데이터'를 한곳에 모으고 정리하는 것이 무엇보다 중요하다고 했어.
"지루하게 들리겠지만, 결국은 데이터 기초입니다. 기업 내 어딘가에 숨겨져 있는 그 데이터가 바로 AI에게 필요한 맥락이거든요. 그 맥락이 연결되어야만 AI가 '매출'이나 '해지율' 같은 개념을 우리 회사 방식대로 이해할 수 있습니다." (알리 고드시)
그리고 에이전트를 구축할 때 너무 복잡하게 설계하려 하지 말고, 똑똑해진 모델이 스스로 방법을 찾도록 맡기는 것이 낫다는 '쓴 교훈(Bitter lesson)'에 대해서도 동의하며 대담을 마쳤어.
마치며
이번 대담은 AI가 단순한 챗봇을 넘어 기업의 실질적인 업무를 수행하는 에이전트로 진화하고 있음을 보여줬어. 핵심은 '데이터 통합'과 '보안'이야. 기업들이 자신의 데이터를 얼마나 잘 정리하고 AI에게 맥락으로 제공하느냐가 앞으로의 경쟁력을 좌우할 것으로 보여. 2026년 이후 펼쳐질 에이전트의 시대를 대비하기 위해, 지금 바로 데이터 기초공사를 시작해야 할 때야! 🚀