Research Data & AI

AI 인프라와 매출 성장세 앤트로픽이 분기별 매출 증가 폭에서 오픈AI를 앞서기 시작했다는 점은 시장 판도의 변화를 시사한다. 이는 후발 주자였던 앤트로픽이 기업용 AI 시장에서 실질적인 점유율을 빠르게 확보하고 있음을 보여준다. 단순히 모델의 성능뿐만 아니라 인프라의 안정성과 기업 친화적인 서비스 구조가 매출성장으로 이어지고 있다. 에이전트 기술의 진화와 클로드 코드 에이전틱 AI의 핵심 승부처는 스스로 코드를 작성하고 실행하며 문제를 해결하는 능력에 있다. 클로드 코드의 등장은 기존의 단순 채팅형 AI를 넘어 개발 워크플로우를 자동화하는 에이전트 시대를 열었다. 특히 깃허브 등 개발 생태계와의 결합은 AI가 인간의 보조 도구를 넘어 독립적인 업무 수행 주체로 진화하고 있음을 증명한다. 기업 시장의 확산과 노동 시장의 변화 엑센추어가 3만 명의 직원을 대상으로 앤트로픽 기술 교육을 실시하는 것은 기업 현장의 AX(AI 전환)가 가속화되고 있음을 의미한다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 노동 시장의 직무 구조 자체를 재편하는 신호탄이다. 기업들은 이제 AI를 단순한 검색 도구가 아닌, 에이전트 중심의 워크플로우를 재설계하는 핵심 엔진으로 간주하고 있다. 시장 가치와 향후 전망 상장을 앞둔 오픈AI와 앤트로픽에 대한 기업 가치 평가 기준이 달라지고 있다. 과거에는 파라미터 수나 모델의 크기가 중요했다면, 이제는 실제 업무 현장에서 얼마나 정교하게 에이전트 역할을 수행하는지가 핵심 지표가 되었다. 워크플로우의 재설계 능력이 곧 기업의 경쟁력이 되는 시대가 도래했다.

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개요 PaperBanana는 학술 논문의 텍스트(방법론 설명)와 캡션을 입력받아, 출판 가능한 수준의 방법론 다이어그램과 통계 그래프를 자동으로 생성하는 에이전트 기반 AI 프레임워크다. Google Cloud AI Research와 중국 베이징대학교 연구진이 공동으로 개발했으며, 기존 AI Scientist 모델들이 텍스트나 코드 생성에는 강하지만 시각 자료 생성에는 취약하다는 문제를 정면으로 해결하고자 설계됐다. 연구 워크플로에서 그림 작업이 병목 현상으로 작용하는 현실을 타개하는 데 핵심 가치를 둔다. 문제 의식 논문용 이미지는 높은 정확성과 미적 완성도를 동시에 갖춰야 하기 때문에, 자동화가 가장 어려운 영역 중 하나였다. 기존 도구들은 각각 뚜렷한 한계를 안고 있었다. TikZ나 Python 기반의 코드형 시각화 도구는 복잡한 시각적 표현을 구현하는 데 한계가 있었고, 반대로 DALL-E나 Stable Diffusion 같은 일반 이미지 생성 모델은 환각(Hallucination) 현상으로 인해 세부 내용이 부정확하거나 텍스트 렌더링에 실패하는 경우가 잦았다. 학술 자료에 요구되는 엄밀한 수준을 맞추기엔 두 접근법 모두 역부족이었던 셈이다. 핵심 기술 - 5단계 에이전트 워크플로 PaperBanana가 기존 방식과 가장 크게 다른 점은, 단일 프롬프트 하나로 이미지를 뽑아내는 방식이 아니라 5개의 전문화된 AI 에이전트가 순차적으로 협업하는 구조를 채택했다는 데 있다. 첫 번째는 검색 에이전트이다. 데이터베이스에서 입력된 논문과 유사한 도메인 및 시각적 구조를 가진 고품질 참고 자료를 찾아오는 역할을 맡는다. 두 번째 기획 에이전트는 텍스트로 작성된 방법론 설명을 바탕으로, 검색된 참고 자료를 활용해 구체적인 이미지 설계 문서를 작성한다. 세 번째 스타일리스트 에이전트는 NeurIPS 스타일 등 학술적 표준에 맞춰 색상 팔레트, 레이아웃 같은 미적 요소를 다듬는다. 네 번째 시각화 에이전트가 설계된 내용을 바탕으로 실제 이미지를 생성...

  AI 시장의 화두는 생성(Generative)에서 행동(Agentic)으로 옮겨갔다. 이전 세대의 AI가 사용자의 명령에 따라 텍스트나 이미지를 생성하는 데 그쳤다면, 2026년의 AI 에이전트는 목적을 이해하고 이를 달성하기 위한 하위 과업을 스스로 설계한다. 실행 권한의 획득 : 사용자가 허용한 로컬 폴더나 클라우드 환경 내에서 파일을 읽고 쓰며, 코드를 실행하고 데이터를 수정하는 직접적인 행동력을 갖췄다. 워크플로우 자동화  : 여러 단계로 구성된 복잡한 업무를 사용자의 개입 없이 병렬로 처리한다. 예를 들어 "최근 3개월간의 매출 데이터를 분석해 보고서를 만들고 슬랙으로 공유해"라는 한 문장으로 모든 과정이 완료된다. UI 학습의 불필요  : 사용자가 개별 소프트웨어의 복잡한 메뉴와 사용법을 익힐 필요가 없다. AI가 백엔드에서 API나 도구를 직접 제어하기 때문에 자연어 인터페이스가 소프트웨어 UI를 대체하게 된다.

NotebookLM 활용 능력을 단순한 도구 사용 차원에서 지적 설계의 영역으로 끌어올리는 세 가지 핵심 프로토콜을 소개한다. 1. 반복적 소스 레이어링 (Iterative Source Layering)   정보 과부하를 방지하고 통찰이 자연스럽게 드러나도록 전략적으로 소스를 쌓아가는 방식이다. 한꺼번에 수십 개의 문서를 올리는 대신 시간을 두고 단계별로 지식의 층을 구축한다 1단계 : 핵심 소스 3~5개를 통해 기본 프레임워크 파악 2단계 : 지원 소스 10~15개를 추가하여 기존 체계 도전 및 보완 3단계 : 상반된 관점의 자료를 추가해 비판적 시각 확보 4단계 : 자신의 개인 메모를 업로드하여 전문가 견해와 비교 및 대조 * 키포인트 -  정보의 양보다 명확성에 집중하며, 복잡한 데이터를 체계적으로 소화할 수 있게 한다. 2. 네거티브 스페이스 분석 (Negative Space Analysis)   문서에 적힌 내용이 아니라 의도적으로 누락되거나 언급되지 않은 '공백'을 분석하는 기법이다.  대량의 문서를 업로드한 후 주요 주제 테이블을 생성한다. 극히 일부 소스에서만 다루는 주제나, 논리적으로 당연히 나와야 하는 데 없는 질문을 찾아낸다. "왜 이 주제가 과소평가되었는가?", "누가 이 정보의 누락으로 이득을 보는가?"와 같은 질문을 통해 가설을 세운다. * 키포인트 -  보이지 않는 진실을 추적하여 표면적인 요약을 넘어선 심층적 조사를 가능하게 한다.   3. 재귀적 심화 프로토콜 (Recursive Deepening Protocol)   단답형 답변에 만족하지 않고 질문의 깊이를 5단계까지 파고들어 가치를 극대화하는 드릴링 시스템이다. 1단계 (기초) : 광범위한 질문 후 흥미로운 포인트 3개 선정 2단계 (확장) : 선정된 포인트별로 구체적 사례와 세부 항목 도출 3단계 (연결) : 도출된 세부 항목들 간의 상관관계 분석 및 마인드맵 생성 4단계 (적용) : 실질적인 적용 ...

  1. 패러다임의 전환 : 인간–AI 협업 구조 AI의 도입은 연구의 본질을 근본적으로 재편하고 있다. 기존의 '인간 단독 분석' 체제는 점차 '인간-AI 협업 기반 지식 생산' 체제로 전환되고 있으며, 이는 연구자의 역할 자체를 새롭게 정의하게 된다. 이런 구도에서 AI는 대규모 데이터 처리, 패턴 탐색, 반복 연산을 전담하는 반면, 인간 연구자는 문제 정의, 가치 판단, 윤리적 책임에 집중한다. 결국 연구자의 역할은 '분석을 수행하는 자'에서 연구 전체를 설계하고 조율하는 책임자 로 격상된다고 할 수 있다. 연구 생산성이 증가하기도 하지만 연구자에게 요구되는 역량의 질적 변화가 생기기도 하다. 2. AI로 연구하기 (AI as a Tool) : 생산성의 확장 첫 번째 단계는 AI를 고성능 보조 도구 로 활용하여 연구의 물리적·시간적 한계를 돌파하는 것이다. 문헌 조사 및 공백 탐색에서 AI는 방대한 논문을 단시간에 스캔하여 핵심 논지를 추출하고, 선행 연구들 사이에 존재하는 논리적 결함이나 연구 공백을 가시화한다. 이는 전통적으로 수개월이 걸리던 문헌 검토 작업을 수일로 단축시킨다. 데이터 처리의 자동화 측면에서는 웹 크롤링과 비정형 데이터의 구조화가 가능해지며, 텍스트 데이터에서 키워드와 주제를 추출하는 속도가 비약적으로 향상된다. 코드 및 통계 분석 영역에서는 전문적인 프로그래밍 지식 없이도 자연어 명령으로 분석 코드를 생성하고 통계 시각화를 수행할 수 있으므로 연구의 확장성과 재현 가능성이 동시에 확보된다. 3. AI와 함께 연구하기 (AI as a Co-researcher) : 지적 협업 두 번째 단계는 AI를 단순 실행 도구가 아닌 ' 생각하는 파트너 '로 위치시켜 지적 상호작용을 구조화하는 것이다. 가설 생성 및 관점 확장의 측면에서 AI는 인간이 미처 고려하지 못한 변수들의 조합을 통해 새로운 가설을 제안함으로써, 연구자의 인지적 사각지대를 보완한다. 비판적 검...