생산 최적화 시대: Vercel이 그리는 모델-에이전트 분리의 미래
Published Jul 7, 2026
“현실적으로, 프로덕션에 최적화할 때 우리는 가격/성능을 보기 시작합니다.” Vercel의 CEO 길레르모 라우흐는 테크크런치와의 인터뷰에서 인상 깊은 한마디를 던졌습니다. 이 발언은 단순한 비용 효율성을 넘어, 지난 한 해 동안 폭발적으로 성장했던 AI 에이전트 개발의 흐름이 이제는 실질적인 가치와 지속 가능성을 추구하는 방향으로 전환되고 있음을 시사합니다. 한때 ‘하늘이 한계’였던 프로토타이핑의 시대를 지나, 지금 AI 업계는 ‘어떻게 하면 실제 환경에서 제대로 작동하게 할 것인가’라는 근본적인 질문 앞에 서 있습니다.
서버 관리 없이 개발자가 에이전트를 배포할 수 있는 클라우드 인프라로 명성을 쌓은 Vercel은 어느새 AI 소프트웨어 분야의 가장 핵심적인 기업 중 하나로 자리매김했습니다. 매일 600만 건의 배포가 이루어지며, 그중 절반은 코딩 에이전트에 의해 촉발됩니다. 또한, 매일 1조 개 이상의 토큰이 Vercel의 AI 게이트웨이를 통해 흐르고 있으니, 이들이 체감하는 AI 시장의 변화는 그 누구보다 생생하고 정확할 것입니다.
프로토타이핑의 환상에서 생산의 현실로: 에이전트의 두 가지 킬러 앱
지난해 AI 커뮤니티의 에너지는 “무한한 가능성, 에이전트를 마음껏 풀어놓자”는 식의 프로토타이핑과 실험에 집중되어 있었습니다. Vercel 내부에서도 수백 개의 에이전트가 유기적으로 개발되고 배포되면서 많은 것을 배웠다고 합니다. 하지만 이는 곧 프로덕션 환경에서 에이전트가 마주하는 냉혹한 현실과 도전에 직면하게 했습니다. 라우흐 CEO는 여기서 에이전트의 두 가지 킬러 앱을 발견했다고 설명합니다.
첫 번째는 역시 코딩 에이전트입니다. 전 세계 토큰 활용의 상당 부분을 차지하며 소프트웨어 생산을 가속화합니다. 문제는 이렇게 생성된 수많은 소프트웨어를 어디에 둘 것인가, 즉 효율적으로 배포하고 관리할 인프라의 필요성입니다.
두 번째는 회사 운영을 돕는 내부 에이전트입니다. 영업 담당자가 “지난 2주간 가장 많은 좌석을 추가한 상위 5개 계정을 알려달라”는 질문을 과거에는 즉시 해결할 수 없었고, 새로운 영업 대시보드 프로젝트가 완료되기를 기다려야만 했습니다. Vercel도 이러한 병목 현상을 수년간 겪으며 좌절감을 느꼈다고 합니다. 하지만 이제 에이전트는 이런 질문에 즉시 답하고, 데이터 접근을 통해 영업 생산성을 혁신할 수 있게 되었습니다.
그러나 내부 에이전트의 가장 큰 도전 과제는 바로 데이터 보안과 감사입니다. 에이전트가 데이터를 어떻게 안전하게 접근하고, 어떤 작업을 수행했는지 감사하며, 어떤 도구 호출과 접근 제어를 거쳤는지 추적하는 것은 필수적입니다. 라우흐 CEO는 에어버스(Airbus)의 사례를 들며 이 위험성을 강조합니다. 수십 년간 축적된 항공 우주 엔지니어링용 C++ 코드 자산이 부적절한 개발자 도구 하나로 클라우드로 유출되어 학습에 사용될 수 있다는 것은 기업에게 재앙과도 같습니다. 솔직히 말해서, 이런 리스크를 간과하는 기업은 없어야 합니다. 개인적으로 이런 부분이야말로 인프라 전문 기업이 AI 시대에 제공할 수 있는 가장 중요한 가치 중 하나라고 생각합니다.
Vercel은 이러한 문제 해결을 위해 두 가지 혁신적인 도구를 선보였습니다.
- Eve: 에이전트의 지침과 스킬을 자연어로 구성할 수 있는 프레임워크입니다.
- Vercel Sandbox: 에이전트를 일종의 ‘작은 우리’에 가둬 두는 도구입니다. 에이전트가 지능을 자유롭게 표현할 수 있도록 하면서도, 어떤 데이터에 접근할 수 있고 어떤 데이터가 샌드박스를 떠날 수 있는지에 대한 정책을 적용할 수 있게 합니다.
이는 에이전트가 기업 데이터에 무단으로 접근하거나 중요한 정보를 외부로 유출하는 것을 막아주는 핵심적인 장치입니다. 사실 이건 AI 에이전트 도입에 있어 기업들이 가장 우려하는 지점 중 하나였죠. Vercel의 Eve와 Sandbox는 이러한 우려를 해소하며, AI 에이전트의 실질적인 기업 도입을 가속화할 잠재력을 가지고 있습니다.
SaaS 왕국의 균열과 AI 모델 생태계의 재편
에이전트의 등장은 단순히 기술적인 변화를 넘어, 기존 SaaS 거인들의 비즈니스 모델에도 큰 영향을 미 미치고 있습니다. 라우흐 CEO는 “수많은 SaaS 거인들은 데이터를 가둬두는 방식으로 왕국을 건설했지만, 이는 에이전트와는 양립할 수 없다”고 지적합니다. 에이전트가 회사를 운영하는 데 필요한 다양한 데이터에 접근하려면, 기업들은 데이터를 API를 통해 개방해야만 합니다. 이는 장기적으로 SaaS 업계에 극적인 변화를 가져올 것이며, 데이터의 개방성을 강제하는 촉매제가 될 것입니다.
또한, 거대 AI 연구소(OpenAI, Anthropic 등)와 클라이언트 관계도 변화하고 있습니다. 지난해에는 많은 기업이 특정 연구소 한 곳(예: OpenAI 또는 Anthropic)을 파트너로 선택하고 모든 것을 그 기반 위에서 구축하려 했습니다. 그러나 지금은 상황이 다릅니다. 기업들은 이제 모델, 하네스, 데이터 플랫폼, 샌드박스, 게이트웨이 등 모든 구성 요소가 플러그 앤 플레이 방식임을 이해하고 있습니다. OpenAI, Anthropic, Gemini 등 다양한 모델을 사용하고, 심지어 DeepSeek이나 GLM-5.2와 같은 오픈 모델까지도 활용하며 가격/성능에 따라 최적화된 조합을 찾고 있습니다. 뉴스에서는 크게 부각되지 않지만, Gemini 모델의 성장이 두드러지는 것도 바로 이러한 생산 최적화 추세 때문이라고 라우흐 CEO는 덧붙입니다.
모델과 에이전트: 결합할 것인가, 분리할 것인가?
Vercel과 같은 인프라 플랫폼은 거대 AI 연구소들과 직접적인 경쟁 관계에 놓이기도 합니다. 최근 OpenAI가 플랫폼을 벗어나 웹에 직접 게시할 수 있는 새로운 도구들을 출시한 것이 대표적인 예입니다. 이는 연구소들이 인프라 영역으로 확장하려는 시도로 볼 수 있습니다.
하지만 라우흐 CEO는 이를 Vercel에게는 “좋은 기회”라고 말합니다. 사람들이 ChatGPT를 웹사이트 제작 도구로 인식하게 되면, 웹 호스팅에 대한 질문을 계속 던질 것이고, 모델은 결국 Vercel을 추천하게 될 것이기 때문입니다.
궁극적으로 라우흐 CEO는 “우리는 이 시점에서 모델과 에이전트가 결합될 것인지를 결정하고 있다”고 말합니다. 즉, 모든 지능을 한 곳에서 얻을 것인가, 아니면 여러 제공업체로부터 모듈이나 라이브러리, 빌딩 블록을 받아 그 위에 구축할 것인가의 문제입니다. 후자는 전통적인 소프트웨어 공학 방식과 더 유사하며, Vercel이 시장에 제시하고자 하는 방향입니다.
Vercel은 스스로를 “이 세대의 AWS”가 되기를 열망하며 개방형 프로토콜의 세상을 위해 싸우고 있다고 선언합니다. 이는 AI 모델과 에이전트가 특정 공급업체에 종속되지 않고, 개발자가 다양한 구성 요소를 자유롭게 조합하여 혁신을 이룰 수 있는 생태계를 지향한다는 의미입니다. 업계 흐름을 보면, 과거 특정 벤더에 종속된 풀스택 솔루션의 한계를 경험했던 개발자들이 훨씬 유연하고 확장 가능한 모듈형 접근 방식에 더 매력을 느낄 가능성이 높다고 생각합니다. Vercel의 이러한 비전은 AI 개발의 미래를 크게 좌우할 중요한 전환점이 될 것입니다.
출처
- 원문 제목: Vercel CEO Guillermo Rauch on the fight to split off models from agents
- 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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