아사나, AI 브라우저 에이전트 비용 76배 절감

한국 독자에게 왜 중요할까?
AI 모델의 비용 절감과 성능 향상 소식은 국내 기업들의 인공지능 도입 문턱을 낮추고 비용 효율적인 활용 방안을 제시하므로 중요합니다.

글로벌 협업 도구 기업 아사나가 최신 인공지능 모델을 활용한 시험에서 운영 비용을 기존 대비 76배나 줄이고 속도는 5배 끌어올리는 성과를 거두었습니다. 인공지능 기술을 개발 환경인 코덱스에서 적용해 고객에게 더 뛰어난 성능의 모델을 제공하기 위한 과정에서 나온 결과입니다. 이번 성과는 인공지능을 실제 서비스에 결합하려는 기업들에게 매우 의미 있는 지표를 보여줍니다.

여기서 언급된 브라우저 에이전트는 사용자를 대신해 웹 브라우저 안에서 정보를 찾고 업무를 처리해 주는 자율형 소프트웨어를 뜻합니다. 사람이 화면을 보고 클릭하거나 글자를 입력하는 과정을 인공지능이 스스로 판단하여 수행하는 방식입니다. 이러한 에이전트 기술은 업무 자동화의 핵심으로 꼽히지만, 수많은 연산과 판단이 필요하기 때문에 막대한 구동 비용과 느린 반응 속도가 상용화의 큰 걸림돌로 지적받아 왔습니다.

많은 기업이 인공지능 도입을 망설이는 가장 큰 이유 역시 바로 이 운영 비용입니다. 고성능 모델을 사용해 똑똑한 비서를 만들고 싶어도, 고객 한 명이 요청을 보낼 때마다 발생하는 클라우드 연산 비용이 눈덩이처럼 불어나면 지속 가능한 사업 모델을 만들기 어렵습니다. 아사나가 진행한 이번 시험 결과는 이러한 기술적 한계를 극복할 수 있다는 가능성을 구체적인 수치로 입증했습니다.

이번 성과는 국내 기업들에게도 실질적인 시사점을 던져줍니다. 인공지능 도입을 검토 중인 국내 기업들은 비용 절감과 성능 향상 소식을 통해 진입 문턱을 낮추고 한층 비용 효율적인 활용 방안을 모색할 수 있습니다. 특히 예산이 넉넉하지 않은 중소기업이나 스타트업이라도 최적화된 최신 모델을 활용한다면 적은 부담으로도 강력한 자율형 업무 도구를 구축할 수 있는 길이 열리는 셈입니다.

개발 환경인 코덱스를 거쳐 모델을 최적화하고 에이전트의 작동 속도를 5배나 빠르게 만들었다는 점도 주목할 만합니다. 속도가 빨라지면 고객이 체감하는 응답 지연이 줄어들어 업무 효율이 비약적으로 향상됩니다. 단순히 비용만 깎아낸 것이 아니라 실질적인 체감 성능까지 동시에 확보했다는 점에서 서비스 경쟁력을 크게 높일 수 있는 발판이 마련되었습니다.

결국 인공지능 생태계의 경쟁은 단순한 지능의 우열을 가리는 단계를 넘어, 얼마나 적은 자원으로 빠르고 정확하게 업무를 처리하느냐는 효율성 싸움으로 옮겨가고 있습니다. 비용을 수십 배 낮추고 반응 속도를 끌어올리는 기술적 진전이 거듭될수록 일상 업무 전반에 걸친 인공지능 에이전트의 확산 속도 역시 한층 가속화될 것으로 보입니다.

원문: OpenAI — Asana cuts model costs 76x in browser tests with GPT-6.1 Sol