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[IT뉴스]설 연휴 뒤 폭발한 ‘AI 에이전트 전쟁’…중국·미국, 자율형 LLM 주도권 격돌

온카뱅크관리자

2026-02-19 09:27:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">한국 ‘독파모’, 글로벌 학습 효율 경쟁 속 생존 시험대에 서다</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1jNVaCNdTI">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3790a7e7b547ebe670d38530320514493b5f2cdd585c07890f5c21218125c057" dmcf-pid="tAjfNhjJSO" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/19/552796-pzfp7fF/20260219091807596jivt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="56c8AScnvC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/19/552796-pzfp7fF/20260219091807596jivt.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="b313fcb3864ab202e664f086842be294a101761971be057ddba7d771a5f438a4" dmcf-pid="FbByqMB3vs" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이상일기자] 설 명절을 전후해 글로벌 인공지능(AI) 시장에서 차세대 대형언어모델(LLM) 경쟁이 본격화되고 있다. 중국과 미국 주요 기업들이 ‘자율형 에이전트’ 시대의 주도권을 놓고 정면 충돌하는 가운데, 단순 대화형 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 AI로의 전환이 빠르게 진행되고 있다.</p>
          <p contents-hash="b110fbccf53942f693394280d6d59b11bd24d7f321c411ff4676ebc8ee8a19bd" dmcf-pid="3KbWBRb0Tm" dmcf-ptype="general">2월 들어 글로벌 AI 시장은 대형 언어모델의 단순 경쟁을 넘어 ‘에이전트(Agent)’ 전환과 ‘중국 대 미국’의 대결 구도로 급변하고 있다. 특히 올해 초부터 AI 경쟁은 ‘누가 더 똑똑한가’보다 ‘누가 실제 업무를 완수할 수 있는가’에 초점이 맞춰졌다. 특히 딥시크(DeepSeek)의 성공 이후 중국 빅테크들이 잇따라 ‘에이전트형 모델’을 내놓으며 시장을 흔들고 있다.</p>
          <p contents-hash="2b400aea220f021e84830b07715a5e6dfe69d777006a4dee32f35df3729079b2" dmcf-pid="09KYbeKpvr" dmcf-ptype="general">중국 지푸AI(Zhipu AI)는 11일 ‘GLM-5’를, 바이트댄스(ByteDance)는 14일 ‘Doubao 2.0’을, 알리바바(Alibaba)는 16일 ‘Qwen 3.5’를 각각 공개했다. 모두 결제·예약·워크플로 자동화 등 실제 업무 수행 능력을 강조했다.</p>
          <p contents-hash="67fdac8356bdbbabc4571d8c35cc75d2aff08d29bce020d1d081a460a0f602d9" dmcf-pid="p29GKd9UCw" dmcf-ptype="general">이에 맞서 미국 AI 기업들은 코딩 및 생산성 중심의 대응에 나섰다. 앤트로픽(Anthropic)은 5일과 17일 ‘클로드(Claude) 4.6(Opus·Sonnet)’을 공개해 ‘컴퓨터 사용(Computer Use)’ 기능을 강화했다. 오픈AI(OpenAI)는 5일 ‘GPT-5.3-코덱스(Codex)’를 발표, 자연어 명령만으로 수시간 분량의 소프트웨어 개발을 수행하는 ‘에이전트 커맨드 센터’를 선보였다.</p>
          <p contents-hash="13b67b71a53ffdb9b9e23bcac9b33efeee32fca8762e2e73690b6f062ee494e1" dmcf-pid="UV2H9J2uTD" dmcf-ptype="general">올해 인공지능 시장은 전반적으로 ‘에이전트’ 중심의 전환, 코딩 생산성 경쟁, 그리고 초대형 컨텍스트 윈도의 대중화라는 세 가지 흐름 속에서 빠르게 변화하고 있다. AI는 더 이상 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라, 웹을 탐색하고 다양한 도구를 활용해 실제 업무를 완수하는 자율형 시스템으로 진화하고 있다.</p>
          <p contents-hash="0814f2c7cf91eb4e9211210ef7bcf0b4b5f1ceb847ac4e42fc3520aec09fedfc" dmcf-pid="ufVX2iV7yE" dmcf-ptype="general">동시에 오픈AI GPT-5.3-코덱스, 앤트로픽 클로드 4.6 등 주요 모델들이 코딩 자동화 기능을 강화하며 개발자 생산성을 핵심 경쟁력으로 내세우고 있다. 여기에 100만 토큰 규모의 초대형 컨텍스트 윈도 기술이 확산되면서 AI가 긴 문맥을 이해하고 복잡한 과업을 연속적으로 처리할 수 있게 됐다. 이러한 변화는 AI가 인간의 보조 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 주체로 자리 잡아가고 있음을 보여준다.</p>
          <p contents-hash="e6fc4530428967471f4c5dc37b5a9bcae8aeaeb712f1f2472eb3e40dc102600e" dmcf-pid="74fZVnfzvk" dmcf-ptype="general">국내 기업들의 대응도 주목된다. 네이버(Naver)는 ‘하이퍼클로바X(HyperCLOVA X)’를 옴니모달(Omni-modal) 모델로 확장했다. 검색·쇼핑·페이 등 기존 서비스 내에 AI를 직접 통합하는 ‘온서비스(On-Service) AI’를 강화했으며, 2월 공개된 ‘씽크(THINK)’ 모델로 이미지 분석과 논리 추론 기능을 추가했다.</p>
          <p contents-hash="a91732f9552597a45b5f7ddb05882d6141cdac699a37981541dd7648a36e8627" dmcf-pid="z845fL4qCc" dmcf-ptype="general">카카오(Kakao)는 ‘카나나(Kanana)’ 프로젝트로 대응 중이다. 1분기 중 카카오톡 내 관계형 AI ‘나나·카나’를 정식 출시하며 개인화된 대화 경험을 제공한다. 커머스 자동화 기능을 통해 항공권 예약과 식당 결제 등 실제 거래로 이어지는 ‘결제형 에이전트’를 선보이며, 2026년 매출 9조원 달성을 목표로 한다.</p>
          <p contents-hash="040f6148db401328b32d619289377f3951b4f1afb51a5d5581702fbd8d6fe126" dmcf-pid="qZXEHqXSyA" dmcf-ptype="general">한편 정부가 추진하고 있는 ‘독자 파운데이션 모델(독파모)’에 이들 글로벌 AI 기업들의 새로운 LLM 모델이 어떤 영향을 미칠지도 관심이다.</p>
          <p contents-hash="7c7448c27e85403600b1e43aa237d49a44156835ec323de142c82e7f1b5b3e74" dmcf-pid="B5ZDXBZvTj" dmcf-ptype="general">글로벌 LLM들이 100만 토큰 이상의 컨텍스트를 기본 사양으로 채택하고, 자연어 명령만으로 소프트웨어 전체를 빌드하는 수준에 도달함에 따라, 국내 독파모들은 언어적 특수성이라는 방어막을 넘어 글로벌 수준의 학습 효율성(Scaling Efficiency)을 확보해야만 하는 임계점에 도달했다는 평가가 나온다.</p>
         </section> 
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