[AI는 지금] 챗봇 가고 ‘에이전트’ 왔다…중국, 제2의 딥시크 충격 시동

AI 기술의 주도권이 단순 응답형 챗봇에서 보다 폭넓은 역할을 수행할 수 있는 ‘에이전트’로 확장되면서, 글로벌 AI 패권 경쟁 구도가 새로운 국면에 진입했다. 최근 중국 주요 테크 기업들은 생성형 AI 서비스 범주를 챗봇에서 벗어나 실제 동작 및 의사결정, 변수 처리까지 가능한 지능형 AI 에이전트 개발에 박차를 가하고 있다는 신호를 명확하게 보였다. 2023년의 ‘딥시크 쇼크’가 미·중 기술패권 구도에 새로운 파장을 낳은 것에 이어, 이번에는 한층 고도화된 에이전트로의 전환이 또 한 번의 충격파를 예고한다.

AI 에이전트의 기본 원리를 살펴보면, 전통적인 GPT 기반 챗봇이 단문의 질문에 답하거나 대화문을 생성하는 수준에 머무른 반면, 에이전트는 ‘도구’ 활용과 멀티태스킹, 복합적 의사결정, 실시간 데이터 분석 등에서 인간의 조력자 이상의 역할을 수행한다. 예를 들어, 사용자의 업무 지시를 받은 에이전트는 웹 검색, 표 및 문서 자동작성, 정보 집계, 심지어는 타 응용프로그램과의 API 통신까지 자율적으로 처리할 수 있다. 이는 기존 챗봇이 단순 창구였다면, 에이전트는 ‘비서+엔지니어+정보원’ 전체를 아우르는 유의미한 사용자 경험을 제공한다.

중국 알리바바, 바이두, 텐센트 등 주요 빅테크 기업들이 최근 대규모 투자와 오픈 플랫폼 전략을 통해 AI 에이전트 기술 개발에 진입하고 있다. 알리바바는 자체 개발한 대형언어모델(LLM) ‘Tongyi Qianwen’을 기반으로 기업용 AI 에이전트 솔루션을 공개했고, 바이두는 인공지능 기반 완전 자율형 검색 에이전트 베타테스트에 들어갔다. 텐센트 역시 AI 에이전트와 특정 업무 자동화의 융합 실험을 진행 중이다. 실제 현장에선 고객 응대, HR 프로세스, 법률 문서 자동화, 전자상거래관리 등 다양한 도메인 특화 에이전트가 시범적으로 도입되고 있다. 이와 같은 현상은 단순히 기업 혁신을 넘어, 국가 경제·산업경쟁력에 직접적으로 영향을 주게 된다.

특히, 중국이 AI 에이전트 영역에서 빠르게 선점 효과를 노리는 이유는 두 가지다. 첫째, 자국 데이터 규제와 대규모 사용자 피드백을 적극 활용해 모델 고도화 속도를 유럽·미국보다 앞세우는 전략이다. 둘째, 정부 차원의 추진 동력과 산업지원책이 시너지를 내면서 스타트업과 빅테크가 동시에 성장할 수 있도록 시장구조가 설계됐다. 딥러닝 프레임워크와 엣지단 AI 인프라가 이미 보급돼있고, 알고리즘·사용자 행태 데이터의 대량 축적이 수월한 동아시아 특유의 ‘데이터 드리븐’ 환경이 중국발 에이전트 생태계의 가속화에 결정적 역할을 하고 있다.

이 같은 AI 에이전트 발전의 미래 파급력은 미국·유럽 등 기존 AI강국에도 막대한 도전으로 작용한다. 예전 딥마인드 ‘알파고’ 이후 AI 기초연구 주도권이 한차례 흔들렸듯, AI 에이전트는 산업 현장과 일상생활, 심지어 사회·정치 시스템까지 변혁할 기반기술로 꼽힌다. 예를 들어, 미국의 오픈AI, 구글 딥마인드 등은 자동화된 연구 어시스턴트, 금융 거래, 사이버 보안 분야에서 AI 에이전트 기술을 실전 배치 중이나, 중국은 이 분야에서 더욱 적극적인 실증과 전방위 적용 확산을 시도하며 신흥 주도권 경쟁을 벌이고 있다. 실제로 베이징 테크진흥원은 2026년까지 AI 에이전트 활용 산업군을 두 자릿수 이상 끌어올릴 로드맵을 세웠다.

다만, 빠른 성장 속도만큼 윤리·통제 문제와 데이터 편향, 투명성 저하 등 위험도 상존한다. 특히 AI 에이전트가 복수의 업무를 자동처리할수록 인간의 감시·통제 장치가 뒷받침돼야 하며, 사회적 신뢰, 데이터 프라이버시, 제도적 안전장치 미비는 새로운 리스크로 부상하고 있다. 미국과 유럽이 에이전트 기술 활용을 제한하는 규제 방안을 앞다퉈 논의하는 이유도 여기에 있다. 중국은 강력한 국가 관리와 감시체계로 오히려 실증적 경험을 축적할 장점이 있으나, 장기적으로는 글로벌 기준 협력 없이는 기술 발전이 오히려 발목 잡힐 가능성도 배제할 수 없다.

우리나라의 경우, 대기업 중심의 LLM 개발과 정부 R&D 지원을 접목해 AI 에이전트 분야에서 ‘1등-통합형’ 플랫폼 구축에 나서고 있으나, 여전히 응용 확장성과 글로벌 연동력 부족, 데이터 관리 체계 미흡 등이 한계로 지적된다. 미래 AI 산업경쟁력 강화를 위해서는 엔지니어와 정책, 윤리·인문학적 전문가가 교차 조력하는 R&D 생태계가 반드시 필요하다. AI 에이전트 기술의 잠재력과 그림자, 그리고 글로벌 경쟁 판세 속에서 우리 사회가 취해야 할 균형점은 어디인지, 보다 진지한 사회적 논의가 요구된다.

— 이도현 ([email protected])