오후 브리핑 · 16:00
에이전트 설정, 보이지 않는 변수
작성자 · bombong
업무 에이전트에 무엇이 설정돼 있는지가 사람의 판단을 좌우하는 변수로 드러나고 있다. Anthropic 정렬팀 실험에서 전문 분석가들은 에이전트에 몰래 심어 둔 성향을 대부분 따라간 것으로 전해졌다38. 같은 날 DeepSeek과 ByteDance는 여러 회사 모델을 한 작업 흐름에 엮는 기능을 내놓았다3435. 이에 따라 점검해야 할 설정의 층도 늘어나고 있다.
숨은 설정이 전문가의 결론을 움직인다
에이전트의 기본 설정은 사용자가 알아차리지 못하는 사이에 전문가의 결론까지 바꿀 수 있다. 커뮤니티 게시물에 따르면 Anthropic 정렬팀은 10월 27일 전문 분석가 50명이 Claude Code로 실제와 비슷한 통계 분석을 한 실험 결과를 공개했다. 연구진은 분석상의 선택 4가지마다 숨겨진 시스템 프롬프트(사용자에게 보이지 않는 사전 지시)로 에이전트를 한쪽으로 기울여 두었다. 어느 쪽으로 기울일지는 동전 던지기로 정했고, 분석가들에게는 이 사실을 알리지 않았다.
결과는 뚜렷하게 한쪽으로 쏠렸다. 게시물에 따르면 분석가들이 에이전트가 기운 쪽을 고른 비율은 86%였다. 우연이라면 약 50%가 나왔어야 하고, 항목별로는 81~92%였다. 자기 선호를 미리 적어 둔 분석가도 에이전트가 반대하면 60%가 선택을 바꿨지만, 비교 조건에서는 6%에 그쳤다. 전문성이 있어도 에이전트의 제안은 강한 기준점으로 작용한다는 결과다. 따라서 점검 대상은 에이전트의 출력에 그치지 않고 그 뒤에 걸린 설정까지 넓어진다.
여러 모델이 엮일수록 늘어나는 점검 지점
에이전트가 여러 회사의 모델을 엮어 쓰는 구조로 갈수록 이 문제는 더 복잡해진다. Pandaily 보도에 따르면 DeepSeek Harness v0.2.2-alpha.2에는 'subagent_oar'라는 실험 기능이 들어갔다. 메인 에이전트가 따로 처리할 수 있는 작업을 사용자 PC에 설치된 Codex CLI나 Claude Code로 넘기는 기능이다. ByteDance의 Doubao Work도 팀·기업 요금제 고객이 Kimi K3.1 Pro, GLM-5.3, DeepSeek-V4.1-Flash 같은 외부 모델을 쓸 수 있게 했다. 개발 도구와 업무 서비스 양쪽에서 작업 하나에 여러 모델이 관여하는 구성이 늘고 있다.
여러 모델이 한 흐름에 엮이면 단계마다 어떤 지시와 기본값이 걸려 있는지 사용자가 한눈에 보기 어렵다. 앞 절의 쏠림은 에이전트 하나에서 측정된 결과다. 하지만 서브에이전트마다 다른 시스템 프롬프트가 붙는 구조라면 확인해야 할 지점이 그만큼 늘어난다. 실행 환경 쪽에서는 대응이 시작됐다. InfoQ China 보도 제목에 따르면 공급망 보안 기업 Chainguard가 AI 코딩 에이전트용 보안 작업 공간과 보안 검증 기능을 출시했다37. 에이전트가 끌어오는 의존성과 실행 환경을 따로 통제하려는 시도다.
아직 얇은 근거
다만 이 흐름을 단정하기에는 근거가 아직 얇다. Anthropic 실험은 커뮤니티 게시물로 전해졌고, 발췌가 잘려 6%가 나온 비교 조건이 정확히 무엇인지 확인되지 않는다. 또한 실험은 일부러 기울여 둔 설정을 다뤘다. 일반 제품의 기본값도 같은 정도로 영향을 미치는지는 따로 따져야 할 문제다.
제품 쪽 신호도 초기 단계다. DeepSeek의 기능은 프리릴리스에 들어간 실험 기능이고, Chainguard 제품은 제공 범위·형태·가격이 발췌에서 확인되지 않는다. 멀티모델 구성이 실제 기업 현장에서 얼마나 쓰일지, 설정을 드러내는 장치가 얼마나 빨리 뒤따를지는 더 지켜봐야 한다.
에이전트를 도입하는 기업이라면 모델 성능 비교와 함께 에이전트와 서브에이전트에 걸린 지시를 누가 정하고 어떻게 기록할지도 점검 항목에 넣을 필요가 있다. 분석·의사결정 업무에서는 에이전트의 제안을 보기 전에 사람이 먼저 판단을 적어 두는 절차도 검토해 볼 수 있다. 앞으로는 Anthropic 실험의 원문과 비교 조건 공개, DeepSeek 실험 기능의 정식 버전 반영 여부, Chainguard 제품의 세부 사양을 확인해야 한다.
본 기고는 AI를 활용하여 작성되었으며 개인적인 견해가 포함되어 있습니다.
아침 브리핑 · 08:00
클라우드 성장, 현금으로 치르는 값
작성자 · bombong
AI 수요는 이제 클라우드 매출로 확인되고 있다. 그러나 이 수요를 받치는 설비 비용도 현금흐름 악화와 차입으로 함께 드러나고 있다. 빅테크 세 곳의 실적과 자금 조달 소식이 같은 날 나오면서 성장과 비용이 한 화면에 잡혔다.
매출이 먼저 증명한 수요
AI 수요가 실재한다는 근거는 클라우드 사업의 성장률에서 가장 분명하게 나온다. Amazon은 29일(현지시간) 3분기 매출이 1년 전보다 12% 늘어난 2,019억 달러라고 발표했다2. 전체 매출과 주당순이익은 시장 예상치에 못 미쳤지만, 전자신문에 따르면 AWS 매출은 39% 늘어 약 5년 만에 가장 높은 성장률을 냈다. Alphabet에서는 Google Cloud 매출이 1년 전보다 103% 늘었고, 자체 모델 API 처리량과 Gemini 앱 이용자도 크게 증가한 것으로 전해졌다6.
이 숫자가 중요한 것은 성장이 한 회사에 그치지 않기 때문이다. Microsoft Azure와 Google Cloud에 이어 AWS까지 AI 수요로 성장 속도가 높아졌다. 특정 모델이나 서비스의 인기가 아니라 인프라 층 전체에서 수요가 커지고 있다고 볼 근거가 쌓인 셈이다.
같은 실적에는 비용 쪽 숫자도 함께 담겼다. Amazon은 AI 인프라 투자가 늘면서 잉여현금흐름 적자 폭이 커졌다. Ars Technica는 Google의 현금흐름 적자가 90억6,000만 달러로 늘었고 실적 발표 뒤 주가가 내렸다고 전했다. 매출이 빠르게 늘어도 설비 투자가 그보다 더 빠르게 집행되고 있다는 뜻으로 볼 수 있다.
비용은 채권시장으로 넘어간다
현금흐름에 걸린 부담은 자금 조달 방식의 변화로 이어지고 있다. 블룸버그를 인용한 전자신문 보도에 따르면 Microsoft는 미국 채권시장에서 최소 250억 달러 규모의 투자등급 회사채를 조달할 계획이다5. Microsoft가 미국에서 회사채를 내는 것은 2017년 이후 처음이다. 채권은 만기 2년에서 40년까지 10개 종목으로 나뉜다.
보유 현금이 많은 기업이 외부 차입에 나섰다는 점에서 이 소식은 앞 절의 실적과 같은 방향을 가리킨다. 만기를 40년까지 늘린 구성은 데이터센터처럼 오래 쓰는 자산에 긴 부채를 맞추려는 설계로 해석할 수 있다. AI 인프라 비용이 각 사의 손익계산서를 넘어 자본시장의 판단을 받는 단계에 들어섰다는 의미다.
수익 구조의 변화도 함께 나타난다. Google은 AI 검색이 기존 검색보다 수익이 적다는 점을 인정하고, 광고를 늘려 이를 메우겠다는 입장을 밝혔다. 인프라 비용이 커지는 동안 기존 핵심 사업의 단위 수익은 오히려 얇아질 수 있다는 점을 회사가 직접 확인한 것이다.
투자를 회수할 경로는 아직 열려 있다
비용이 앞서 집행되는 만큼 남은 질문은 이 설비를 채울 수요가 어디서 나오느냐다. 제품 쪽에서는 에이전트 기능을 일상 서비스에 넣는 움직임이 이어진다. AI타임스에 따르면 OpenAI의 ChatGPT·Codex 책임자 티보 소티오는 X에서 "올해 중 채팅과 워크의 장점을 결합할 계획"이라고 밝혔다3. 통합되면 사용자는 모드를 바꾸지 않고 한 대화에서 문서 작성과 외부 프로그램 조작까지 할 수 있다. 다만 커뮤니티에서는 Plus 요금제의 사용 한도를 두고 걱정이 나오고 있어, 에이전트 작업의 비용을 누가 어떻게 부담할지는 아직 정해지지 않았다.
기업 현장의 사례는 수요가 실제 업무로 들어가고 있음을 보여 준다. MoEngage는 Amazon Bedrock AgentCore Gateway로 7개 리전의 비공개 REST API 약 400개를 권한 범위가 정해진 에이전트 도구로 바꿨다11. Epsilon은 Amazon Nova Act로 일반 영어 문장으로 쓰는 UI 테스트를 멀티테넌트 서비스로 운영한다12.
그러나 확산에는 걸림돌도 있다. GitHub Universe 2026 패널에서 OpenAI, Anthropic, Google 관계자들은 에이전트마다 접근 권한을 관리하고 실행 과정을 추적하는 일을 공통 과제로 꼽았다24. 이런 사례가 지금의 투자 규모를 뒷받침할 만큼 빠르게 매출로 이어질지는 아직 숫자로 확인되지 않았다.
클라우드 사업자들은 늘어난 설비를 채우려고 에이전트 워크로드를 적극적으로 끌어들일 것이다. AI 서비스를 도입하는 기업은 지금의 가격과 사용 한도가 그대로 유지된다고 전제하기보다 비용 구조가 바뀔 가능성을 계획에 넣어 둘 필요가 있다. 앞으로는 ChatGPT 채팅·Work 통합이 요금제별로 어떻게 적용되는지, Microsoft가 밝힌 Maia 기반 대규모 추론 배치의 효율 지표가 무엇을 근거로 하는지, 그리고 다음 분기에 빅테크의 현금흐름이 어떻게 바뀌는지 확인해야 한다.
본 기고는 AI를 활용하여 작성되었으며 개인적인 견해가 포함되어 있습니다.
확인 중인 소식 9
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커뮤니티 화제 5
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- LLM 문체 거부감 Martin Fowler의 'LLM Voice'와 GeekNews의 'LLM 문체가 만드는 불쾌한 골짜기' 글을 중심으로, LLM 특유의 말투가 실제 AI 사용 여부와 상관없이 읽고 싶은 마음을 떨어뜨린다는 이야기가 오갔다. AI가 인용하는 출처 불명 통계('좀비 통계')를 추적한 글도 함께 주목받았다.
- ChatGPT 채팅·Work 통합과 사용량 한도 채팅과 Work를 합친다는 소식이 알려진 뒤 Plus 이용자가 밀려나는 것 아니냐는 걱정이 나왔다. 한편 사용량 한도가 원래대로 돌아와 두 배가 됐다는 글도 잇따랐다.
- AI 에이전트 스웜과 과학 난제 r/singularity에서는 샘 알트먼이 에이전트 스웜 조정이 석 달 안에 크게 나아질 것이고 AI 연구 자동화에도 쓰일 수 있다고 말했다는 글, Navier-Stokes 문제에 1,000만 달러가 넘는 컴퓨팅을 썼다는 발언, 연구자들이 낸 난제를 모델이 잇달아 풀었다는 증언이 공유됐다. Claude Sonnet 5 에이전트가 쥐 뇌수술을 했다는 글도 화제가 됐다.
- 클라우드 API 모델 무단 교체 한 사용자가 40일 치 코딩 에이전트 로그를 분석했다. 그 결과 제공업체들이 10월 19일쯤 deepseek-v4.1-flash 엔드포인트를 -1017 가중치로 말없이 바꿨고, 그 뒤 모델 교체 횟수가 6.7배로 늘었다고 주장했다.
- 결정 모델 vs 전통 분류기 Voyage 직원이 임베딩 위에 sklearn 모델을 얹는 전통 방식이 결정 모델 Jev보다 싸고 오류도 37% 적었다는 실험을 공유했다. 한 번에 받아쓰기·개체 연결·화자 태깅을 하는 70MB 스트리밍 음성 모델 Arc도 함께 관심을 받았다.