구글과 앤소프릭이 데스크탑/브라우저 AI 자동화를 흔들다: 스타트업들이 게임에서 밀려나고 있는가?

구글과 앤소프릭이 데스크탑/브라우저 AI 자동화를 흔들다: 스타트업들이 게임에서 밀려나고 있는가?

작성자
CTOL Editors - Ken
14 분 독서

구글 "프로젝트 자비스": 소비자를 위한 크롬 자동화

프로젝트 개요

구글의 최신 AI 프로젝트인 "프로젝트 자비스"는 소비자가 웹 브라우저와 상호작용하는 방식을 재정의하는 것을 목표로 합니다. 크롬에 특별히 맞춤 제작된 프로젝트 자비스는 브라우저를 자율적으로 제어하여 사용자의 개입 없이 일반적인 온라인 작업을 수행할 수 있게 설계되었습니다. 구글의 새로운 제미니 언어 모델과 함께 12월에 공개될 예정인 프로젝트 자비스는 일상 소비자에게 정교한 자동화를 제공하려는 구글의 의지를 상징합니다.

작동 방식

프로젝트 자비스의 기술은 비주얼 인식을 활용합니다. 크롬 브라우저 창의 스크린샷을 분석하여 AI가 버튼 클릭, 양식 작성, 텍스트 입력과 같은 작업을 자율적으로 수행합니다. 이 자동화는 다음과 같은 다양한 웹 활동을 목표로 합니다:

  • 온라인 검색
  • 구매하기
  • 항공권 예약
  • 기타 일상적인 웹 기반 작업 처리

그러나 AI 시스템에는 몇 가지 한계가 있습니다. 예를 들어 각 작업은 자비스가 다음 동작을 평가하기 위해 "생각하는" 시간이 필요하기 때문에 몇 초가 걸릴 수 있습니다. 또한 비밀번호 및 신용 카드 정보와 같은 민감한 데이터 처리에 대한 우려가 있어, 신중하게 관리되지 않으면 위험이 될 수 있습니다.

전략적 맥락

흥미롭게도, 프로젝트 자비스는 AI 전략의 보다 광범위한 변화의 일환으로 여겨집니다. 언어 모델이 기능의 정점에 가까워짐에 따라 구글과 같은 대기업은 AI의 실제 유용성을 보여줄 수 있는 혁신적인 방법을 찾아야 합니다. 자비스는 크롬을 일상적인 편리함을 위한 AI 보조 플랫폼으로 변모시킬 수 있는 또 하나의 방법을 제공합니다. "자비스"라는 이름은 구글의 전략적 논의에서 이전에 언급되었지만, 전 UX 전략가 스콧 젠슨은 이를 사용자가 구글 생태계 내에 머물게 하려는 방어적 전략으로 비판한 바 있습니다.

안트로픽의 자동화: 크롬 너머의 더 넓은 범위

더 넓은 시스템 접근 및 기능

구글의 프로젝트 자비스가 웹 자동화에 국한되어 있는 반면, 안트로픽은 자동화 솔루션에서 보다 광범위한 접근 방식을 취하고 있습니다. 안트로픽의 자동화는 웹 브라우저에 국한하지 않고 다양한 애플리케이션을 제어하도록 설계되었습니다. 여기에는 생산성 도구, 시스템 수준 소프트웨어 및 더욱 발전된 환경이 포함됩니다.

안트로픽은 코딩에서 문서 관리에 이르기까지 더 다양한 사용 사례를 지원하여 개발자, 사무직 근무자 및 기업 고객과 같이 다재다능한 교차 플랫폼 지원이 필요한 사용자들을 타겟으로 합니다. 소비자를 위해 웹 검색 및 구매를 도와주는 프로젝트 자비스와는 달리, 안트로픽은 다음과 같은 기술적 및 전문적인 작업에 중점을 둡니다:

  • 통합 개발 환경(IDE) 내에서 직접 코드를 작성하고 실행하기
  • 스프레드시트 관리 및 프로젝트 관리 도구와 상호 작용하기
  • 데이터 처리 또는 문서 관리와 같은 복잡한 업무 흐름 처리하기

방법론 및 보안

안트로픽의 시스템은 명령어 자동화, API 통합 및 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 자동화를 포함한 다양한 방법을 결합하여 다양한 소프트웨어 환경과 깊이 있게 상호작용할 수 있도록 하였습니다. 시스템 접근 수준이 높아지기 때문에 민감한 사용자 데이터 노출을 우려해 개인정보와 보안을 매우 중요하게 생각합니다. 따라서 비밀번호 및 재정 정보와 같은 정보를 안전하게 처리하는 것이 최우선 사항이 됩니다.

현재의 한계

안트로픽의 시스템은 강점에도 불구하고 여러 애플리케이션에서 복잡한 명령을 처리할 때 지연 문제가 발생합니다. 작업 범위가 넓어질수록 응답성이 더 많은 변동성을 보이므로, 일부 워크플로우는 요구되는 상호작용 수준에 따라 느려질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 안트로픽은 이러한 기능을 활용하여 대화형 인터페이스를 넘어 AI의 실제 유용성을 보여줄 계획입니다.

스타트업, 대기업의 진입으로 어려움 겪다

구글과 안트로픽의 데스크탑 및 브라우저 자동화 분야 진입은 AI 기반의 능동적 자동화 도구를 개척한 신생 스타트업에 큰 압박을 주고 있습니다. 아래에서는 2024년 데스크탑 및 능동적 자동화에 집중한 가장 주목할 만한 스타트업 몇 곳을 살펴보겠습니다.

1. 어덥트 AI
어덥트 AI는 3억 5천만 달러의 자금을 확보하고 자율적으로 다양한 소프트웨어 애플리케이션을 제어하는 플래그십 AI 에이전트 ACT-1을 시연하며 AI 분야에서 큰 반향을 일으켰습니다. 하지만 많은 기대에도 불구하고 어덥트는 아직 공개적인 기능성 제품을 출시하지 않았습니다. 기술 개선에 집중하고 있지만, 이러한 노력은 소비자나 기업을 위한 구체적인 제품으로 연결되지 못했습니다.

2. 슈퍼AGI
슈퍼AGI는 다양한 소프트웨어 상호작용을 실행할 수 있는 자율 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크를 제공합니다. 슈퍼AGI의 오픈소스 성격은 기업이 이러한 에이전트를 특정 요구에 맞게 조정할 수 있게 하지만, 더 큰 플랫폼의 경쟁과 확장성 문제는 상당한 도전 과제가 됩니다.

3. 린디.ai
"AI 직원" 플랫폼으로 자리 잡은 린디.ai는 이메일이나 일정 이벤트에 의해 촉발되는 데스크탑 작업을 자율적으로 관리할 것을 목표로 합니다. 린디의 에이전트인 "린디"는 복잡한 워크플로우를 처리하기 위해 함께 작업할 수 있지만, 구글과 안트로픽의 제공 수준을 충족시키기 위해 이러한 에이전트를 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

변화: 스타트업이 대기업 주도 시장에서 적은 공간 찾다

AI 기반 자동화 시장은 구글과 안트로픽의 진입으로 극적으로 변화했습니다. 스타트업이 경쟁하려 할 때 직면하는 핵심 과제는 다음과 같습니다:

1. 시장 지배 및 자금 격차

구글과 안트로픽은 막대한 자원과 자금을 갖추고 있어 스타트업이 따라가기 어려운 복잡하고 인프라 중심의 자동화 기능을 대규모로 개발하고 배포할 수 있습니다. 빠른 개발 주기와 인프라 지원에 집중하는 것이 스타트업이 확장성, 보안 및 속도의 측면에서 경쟁하기 매우 어렵게 만듭니다.

2. 기술 및 보안 우위

대기업들은 이미 엄격한 보안 및 개인정보 보호 프로토콜을 준수하여 민감한 데이터를 AI 자동화를 통해 처리하는 데 큰 이점을 가지고 있습니다. 그들의 솔루션은 필수 규제와 강력한 보안이 필요한 기업 고객에게 본질적으로 더 매력적입니다. 작은 스타트업은 이러한 높은 기준을 충족하는 데 어려움을 겪습니다.

3. 제품 개발 속도

스타트업은 전통적으로 민첩성을 경쟁 우위로 주장해왔지만, 이런 장점은 크게 감소했습니다. 대기업들은 전략적 파트너십과 인수 등을 통해 AI 출시 주기를 가속화하여 신속하게 새로운 기능을 제공하고 있습니다. 스타트업이 프로토타입을 넘어서는 데 어려움을 겪는 동안 구글과 안트로픽 같은 기업은 성숙하고 사용자 준비가 된 솔루션을 제공하고 있습니다.

4. 신뢰와 차별화의 도전

스타트업에겐 사용자 신뢰를 얻는 것이 큰 장애물입니다, 특히 주요 기업들이 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공하는 상황에서 더욱 그렇습니다. 투자자와 소비자들은 특정한 제품 없이 투기적인 가치를 가지려는 소규모 회사에 대해 점점 더 회의적입니다. 많은 스타트업은 구글과 안트로픽의 더 넓고 뛰어난 제공으로 이미 다루어지는 독특한 가치 제안을 뚜렷이 하지 못했습니다.

AI 기반 자동화의 미래: 거인 대 스타트업

구글과 안트로픽의 AI 브라우저 및 데스크탑 자동화 분야 진입은 새로운 장을 열며, 대규모 기술 기업들이 점점 더 시장을 지배하여 소규모 스타트업에게는 거의 공간이 남지 않게 됩니다. 이러한 스타트업들이 매우 특화된 틈새 요구를 해결하기 위해 전환하거나 독특하고 방어 가능한 파트너십을 구축하지 않는 한, 이 혼잡한 시장에서 생존할 수 있는 길은 좁아 보입니다. 소비자 작업을 목표로 하는 구글의 프로젝트 자비스와 기업 친화적인 안트로픽의 포괄적 자동화 솔루션은 모두 대화형 능력에서 통합 시스템 수준 기능으로의 AI의 급속한 발전을 보여줍니다. 미래는 분명히 자동화 게임에서 대기업에게 유리하게 전개되고 있으며, 사용자들이 디지털 도구와 상호작용하는 방식을 수년간 재정의할 가능성이 높습니다.

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