핵심 내용 요약
오피스 에이전트(AI 오피스 지능체)는 알리바바, 텐센트,字節 등 거대 기업들의 새로운 경쟁 분야가 되었지만, 지스푸(智谱), 월지암면(月之暗面), 미니맥스(MiniMax)와 같은 소규모 기업들은 이에 동참하지 못하고 있습니다. 이는 그들이 동참하고 싶지 않아서가 아니라, 기업의 특성과 대규모 서비스 운영의 어려움 때문입니다. 거대 기업들의 강점은 모델의 우수성에 있는 것이 아니라(소규모 기업의 모델이 기술 테스트에서 오히려 더 앞서 있음), 기업 조직의 상황(권한, 승인 절차, 프로세스 데이터)과 런타임(Runtime, AI의 실행 시스템)을 잘 이해하고 활용할 수 있는 능력에 있습니다. 딥시크(DeepSeek)는 오픈소스 전략을 채택하여 공용 기반을 통해 이 분야에 진출하고 있습니다. 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 거대 기업들의 진출은 새로운 시장을 장악하기 위함이자 기존 B2B 서비스(딩딩, 페이슈 등)의 기반을 지키기 위한 것입니다. 소규모 기업들은 개인용 데스크톱 도구를 개발하거나 오픈소스 표준에 베팅하는 등 각자의 전략을 가지고 있지만, 거대 기업들의 경쟁에 직접 참여하지는 않고 있습니다.
1. 거대 기업들은 오피스 에이전트를 활용할 수 있는데, 소규모 기업들은 왜 따라잡지 못할까? 핵심은 ‘조직’과 ‘운영 능력’에 있다
오피스 에이전트는 기업의 구매를 통해 수익을 창출하며, 단가가 높고 안정적입니다. 소규모 기업들도 이에 관심이 있지만, 따라잡지 못하는 데에는 두 가지 이유가 있습니다:
- 조직 상황의 부족: 기업의 업무는 개인이 소프트웨어를 사용하는 것이 아니라 조직 내의 관계에 맞게 이루어져야 합니다. 재무 데이터는 어디에 있으며, 보고 절차는 어떻게 진행되나요? 이러한 권한과 승인 데이터는 딩딩, 페이슈, 기업위챗의 서버에만 저장되어 있어 소규모 기업들은 이를 활용할 수 없으며, 모델을 훈련시킬 수도 없습니다. 거대 기업의 에이전트는 기업 내의 권한 체계를 활용할 수 있지만, 소규모 기업의 도구(예: 킴이 워크(Kimi Work))는 개인 보조 도구에 불과하며 조직 차원의 업무를 처리할 수 없습니다.
- 대규모 운영의 어려움: 기업의 구매 프로세스가 매우 복잡합니다. 비즈니스 요구사항의 제시, IT 제품 선택, POC(Proof of Concept) 검증(2주에서 1개월), 입찰, 법률 검토, 정보 보안 테스트, 최종적으로 CEO의 서명까지 전체 과정이 6개월이 걸릴 수 있습니다. 계약 후에는 전담 팀(2-5명)이 유지보수를 해야 하며, 조직 구조의 변화나 맞춤형 요구사항에 대응해야 합니다. 소규모 기업들은 불안정한 현금 흐름으로 이러한 장기적인 비즈니스를 감당할 수 없습니다.
2. 오피스 에이전트는 단순한 ‘채팅 로봇’이 아니라 ‘실체를 가진 AI 직원’입니다
많은 사람들이 오피스 에이전트를 단순한 채팅 기능을 하는 AI로 생각하지만, 실제로는 ‘뇌+실체’의 조합입니다:
- 모델은 ‘뇌’의 역할을 합니다: 명령을 이해하고(예: “지난주 회의록을 정리하여 상사에게 보내세요”) 하지만 뇌만으로는 충분하지 않습니다. 파일에 접근할 수 없고 이메일을 보낼 수 없으므로, 단순한 텍스트 기반의 시스템에 불과합니다.
- 런타임은 ‘실체’의 역할을 합니다: 모델의 생각을 실행으로 옮깁니다. 예를 들어, 모델이 “이 파일을 읽어주세요”라고 하면 런타임이 파일을 열고 내용을 추출하며, “주간 보고서를 보내세요”라고 하면 이메일 시스템을 통해 보냅니다. 이러한 ‘생각 → 실행 → 피드백 → 다시 생각’의 과정이 런타임의 핵심입니다.
거대 기업의 런타임은 기업 조직의 확장(예: 천문 오피스는 딩딩의 기능을 활용하고, 두바오 작업은 클라우드 컴퓨터를 사용함)이며, 사용자의 회사를 대상으로 합니다. 반면, 소규모 기업의 런타임은 개인의 확장(예: 킴이 워크는 로컬 실행 엔진을 사용함)이며, 사용자 자신을 대상으로 합니다.
3. 시장이 폭발적으로 성장하면 거대 기업들은 새로운 시장을 장악하고 기존 서비스를 지키기 위해 자금을 투자합니다
오피스 에이전트 시장의 성장은 빠르며, 거대 기업들은 새로운 시장을 장악하고 기존 서비스의 기반을 지키기 위해 자금을 투자합니다:
- 6월 국내에서 17개의 데스크톱 AI 오피스 에이전트의 사용자 수가 6,000만 명을 돌파했으며(3월에는 2,000만 명), 텐센트 워크바디(WorkBuddy)가 2,097만 명으로 1위를 차지했습니다.
- 2026년 기업용 AI 지능체 시장은 449억 위안에 이를 것으로 예상되며(2025년에는 212억 위안), 2029년에는 3,320억 위안을 넘을 것으로 예상됩니다.
- 가트너(Gartner)는 2026년 전 세계 40%의 기업이 AI 에이전트를 내장할 것으로 예측합니다.
거대 기업들이 이렇게 서두르는 이유는 사용자들이 에이전트에게 직접 대화하는 것에 익숙해지면, 딩딩, 페이슈와 같은 기존 소프트웨어를 사용하지 않게 되어 10년간 쌓아온 조직 자산이 가치를 잃을 수 있기 때문입니다. 따라서 그들은 새로운 시장을 개척하면서도 기존 서비스를 지키려고 합니다. 두바오 작업은 30일간의 구독을 제공하고, 천문 오피스는 공개 테스트를 무료로 제공하며, 워크바디는 Hy3를 사용하여 토큰을 제공하는 등 사용자의 습관을 바꾸기 위해 노력하고 있습니다.
4. 딥시크의 독특한 전략: 제품을 만들지 않고 ‘오픈소스 표준’에 베팅합니다
소규모 기업 중에서도 딥시크는 독특합니다. 완전한 오피스 에이전트를 만들지 않고, 에이전트를 만드는 도구(딥시크 하네스(DeepSeek Harness)를 오픈소스로 공개했습니다:
- 이 도구는 모든 기능(파일, 작업 순환, 인터페이스)을 플러그인으로 제공하여 사용자가 추가 기능(예: 이미지 이해 기능)을 추가할 수 있습니다. GitHub에 공개된 지 1시간 만에 2만 개의 스타를 받았으며, 9일 만에 18만 개를 넘었습니다. 이는 역사상 가장 빠르게 성장한 오픈소스 프로젝트입니다.
- 딥시크의 목표는 기업으로부터 수익을 얻는 것이 아니라 ‘오피스 에이전트의 공용 기반’이 되는 것입니다. 마치 안드로이드 시스템처럼 말입니다. 이를 통해 다른 소프트웨어가 딥시크의 기능을 쉽게 활용할 수 있게 됩니다.
5. 결론
오피스 에이전트는 기업 업무의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하며, 거대 기업과 소규모 기업 모두 이를 활용하기 위해 노력하고 있습니다. 거대 기업은 새로운 기술과 시장을 개척하면서도 기존 서비스의 기반을 지키기 위해 자금을 투자하고 있으며, 소규모 기업은 자신의 기술과 전략을 통해 시장에서의 위치를 확립하고 있습니다. 오픈소스의 확산은 이러한 변화에 큰 영향을 미칠 것이며, 사용자들은 더 나은 서비스를 경험하게 될 것입니다.