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(서울=연합뉴스) 김경희 기자 = 롯데이노베이트[286940]는 27일 투썸플레이스와 정보기술(IT) 시스템 통합관리 운영 사업 계약을 체결했다고 밝혔다.
롯데이노베이트는 2028년까지 전사적자원관리(ERP)와 포스, 앱 서비스 등 투썸플레이스의 인프라 관련 IT 운영 전반을 담당하게 된다.
회사 측은 시스템 운영을 넘어 인공지능(AI), 스마트 리테일 등 새로운 기술을 활용한 산업 컨설팅도 진행할 방침이라고 강조했다.
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구글이 개발한 에이전트 간 통신용 오픈 프로토콜 ‘에이전트2에이전트(Agent2Agent, A2A)’ 프로젝트가 리눅스 재단으로 이관됐다. 리눅스 재단은 23일 A2A가 다양한 시스템과 플랫폼 간에서 에이전트형 AI의 상호운용성과 신뢰 기반 통신을 지원하는 개방형 프로토콜이 될 것이라고 밝혔다.
A2A는 올해 4월 구글이 공개한 프로젝트로, 다중 에이전트 환경에서 자율적으로 상호작용해야 하는 에이전트들의 니즈를 해결하기 위해 설계됐다. 이 프로토콜은 에이전트들이 서로를 발견하고, 안전하게 정보를 주고받으며, 서로 협업할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발자들은 서로 다른 출처와 플랫폼에서 작동하는 에이전트들을 통합할 수 있게 되며, 모듈화와 벤더 종속성 완화, 혁신 가속화에 기여할 수 있다.
리눅스 재단은 A2A의 코드 저장소를 깃허브에서 공개하고, 프로젝트의 진행 상황을 확인할 수 있도록 했다. A2A 프로젝트에는 아마존웹서비스(AWS), 시스코, 구글, 마이크로소프트, 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등이 참여하고 있다. 구글도 같은 날 블로그를 통해 관련 소식을 전했다.
리눅스 재단은 A2A 프로젝트가 벤더 중립적인 구조를 유지하며, 포용적인 기여를 장려하고, 확장성과 보안, 실제 사용 가능성에 중점을 두고 발전할 것이라고 밝혔다. 리눅스 재단의 전무이사 짐 젬린은 “A2A가 리눅스 재단에 합류함으로써 중립성, 협업, 거버넌스가 장기적으로 보장되며, 이는 에이전트 간 협력을 기반으로 한 차세대 생산성 시대를 여는 열쇠가 될 것”이라고 말했다.
구글 클라우드의 비즈니스 애플리케이션 플랫폼 부문 부사장 라오 수라파네니는 “A2A 프로토콜은 업계가 다양한 플랫폼과 시스템에 걸쳐 상호운용 가능한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 중요한 오픈 표준을 제시한다”라며 “리눅스 재단 및 주요 기술 기업들과의 협업을 통해 신뢰할 수 있는 오픈 거버넌스 체계 아래에서 보다 혁신적이고 가치 있는 AI 역량을 실현할 수 있을 것”이라고 전했다
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마이크로소프트(Microsoft, 이하 MS)가 윈도우11(Windows 11)을 생성형 AI 중심 운영체제로 전환하기 위한 기술 기반을 구축하고 있다.
MS는 24일 인터넷 연결 없이도 윈도우에서 생성형 AI 에이전트를 실행할 수 있는 핵심 AI 기술을 발표했다. 윈도우 11에 내장되는 생성형 AI 모델인 ‘뮤’다.
MS는 블로그를 통해 소규모 언어모델 뮤가 윈도우 운영체제 내에서 자연어 쿼리에 응답하도록 설계됐다고 밝혔다. 윈도우 응용과학 부문 부사장이자 수석 엔지니어인 비벡 프라디프는 뮤가 코파일럿 PC에 탑재된 신경망처리장치(NPU)를 활용한다고 설명했다.
현재 인텔, AMD, 퀄컴 등 3곳이 윈도우11을 사전 탑재한 코파일럿 PC에 NPU를 공급하고 있다.
MS에 따르면 뮤는 이미 코파일럿+ PC 사용자에게 제공되는 윈도우11 프리뷰 버전에서 설정 메뉴 쿼리를 처리하는 에이전트를 구동하고 있다. 해당 기능은 6월 13일 배포된 프리뷰 버전(빌드 26200.5651)에 적용됐다.
프라디프는 “이 모델은 쿼리의 맥락을 더 잘 이해하고 해석하며, 로컬 환경에서 고성능으로 효율적으로 작동하도록 설계됐다”라고 말했다.
프라디프는 “이 모델은 쿼리의 맥락을 더 잘 이해하며, 로컬 환경에서도 고성능으로 효율적으로 작동하도록 설계됐다”고 밝혔다.
또한 MS는 윈도우11과 마이크로소프트365(M365)의 핵심 기능에 생성형 AI를 빠르게 통합하고 있다. 지난달에는 개발자가 소프트웨어 애플리케이션에 AI 기능을 쉽게 적용할 수 있도록 지원하는 새로운 개발자 스택 ‘윈도우 ML 2.0’을 공개했다. 이와 함께 M365의 각 기능과 애플리케이션에 특화된 전용 AI 모델도 개발 중이다.
3억 3,000만 개의 파라미터를 가진 뮤 모델은 AI 연산 사이클을 줄여 윈도우11 PC에서 로컬로 실행될 수 있도록 설계됐다. 하드웨어와 배터리 성능에 제한이 있는 노트북 환경에서는 일반적으로 AI 처리를 위해 클라우드 서비스를 필요로 한다.
프라디프는 “이를 위해 모델 아키텍처와 파라미터 구조를 하드웨어의 병렬 처리 성능과 메모리 한계에 맞게 조정했다”라고 설명했다.
MS에 따르면 뮤 모델은 쿼리를 더 잘 이해해 고품질의 응답을 생성할 수 있다. MS는 시스템 설정과 관련해 모호한 사용자 쿼리에도 응답할 수 있도록 설정 메뉴 전용 커스텀 뮤 모델을 별도로 튜닝했다. 예를 들어 주 모니터인지 보조 모니터인지 명시하지 않은 상태에서도 밝기를 조절해달라는 쿼리를 처리할 수 있다.
뮤는 인코더-디코더 구조를 기반으로 대규모 쿼리를 압축된 정보 표현으로 변환한 후, 해당 표현을 바탕으로 응답을 생성한다. 이는 모든 텍스트를 기반으로 응답을 생성하는 디코더 기반의 대규모 언어 모델(LLM)과는 다르다.
프라디프는 “입력 토큰과 출력 토큰을 분리함으로써 뮤의 단일 인코딩은 연산과 메모리 사용량을 대폭 줄였다”라고 말했다.
MS는 뮤의 인코더–디코더 구조가 디코더 전용 모델 ‘Phi-3.5’보다 훨씬 빠르다고 설명했다. 프라디프는 “비슷하게 튜닝된 ‘Phi-3.5-mini’와 비교했을 때, 뮤는 크기가 10분의 1에 불과하지만 성능은 거의 유사한 수준이었다”라고 분석했다.
이 같은 성능 향상은 디바이스 내에서 실시간 애플리케이션을 구현하는 데 있어 핵심적인 요소다. 프라디프는 “윈도우의 방대한 설정 항목을 관리하는 일 자체가 쉽지 않았으며, 특히 기능 간 중복을 해결하는 것이 과제였다”라고 설명했다
뮤 모델의 응답 속도는 500밀리초 이하였다. 프라디프는 “수백 개에 달하는 설정 항목을 빠르고 신뢰성 있게 처리할 수 있는 에이전트 구현 목표에 부합했다”라고 말했다.
한편 MS는 오픈AI의 챗GPT와 이미지·영상·텍스트를 생성할 수 있는 자사 최신 ‘Phi 4’ 모델 등 다양한 생성형 AI 기술을 보유하고 있다.
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