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[IT뉴스]젠스파크 “LLM 버전·성능 비교 그만… 업무용 AI는 결과물로 말한다”

온카뱅크관리자

2026-06-24 15:47:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">카이 주 CTO, ‘젠스파크 AI 워크스페이스’ 에이전트 엔진 소개 <br>70개 모델·150개 도구·20개 데이터셋 조합해 최적 결과 제시</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="7amDcklwdh">
          <p contents-hash="d686cf0ff1fd838e0d746b15a056a9c216f685ced80804cb81d5c6b9c57377ad" dmcf-pid="zNswkESrMC" dmcf-ptype="general">"사무직이 대형언어모델(LLM)의 버전과 성능 차이를 일일이 알 필요는 없다. 중요한 것은 어떤 AI 모델을 쓰느냐가 아니라, 업무에 필요한 결과물을 제대로 만드는 것이다."</p>
          <p contents-hash="8bae2a0e1fe73c96a2346d40c8fafa987d8bd552decb8c9c65003b52703eface" dmcf-pid="qjOrEDvmJI" dmcf-ptype="general">케이 주(Kay Zhu) 젠스파크(Genspark) 최고기술책임자(CTO)는 23일(현지시각) 미국 팔로알토 본사에서 열린 미디어 투어 기자간담회에서 '젠스파크 AI 워크스페이스(Genspark AI Workspace)'의 기술 방향에 대해 설명하며 이 같이 말했다.</p>
          <div contents-hash="74ffa409312a885bb41d8f32d6e4fb26a24742fcf87bb894165100b0c357e7ec" dmcf-pid="BAImDwTsdO" dmcf-ptype="general">
           그는 "사용자는 단순히 특정 프런티어 AI 모델을 구독하는 데서 벗어나 업무에 맞는 모델과 도구를 조합해 결과물을 만드는 젠스파크 같은 서비스를 이용해야 한다"며 "그래야 더욱 효율적이고 완성도 높은 결과물을 만들 수 있다"고 말했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="63a72c4b25137bbad73ad61ec2324f971b5d065a004171fbb2b3b0723cc293d8" data-idxno="446035" data-type="photo" dmcf-pid="bowkjACEMs" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="케이 주(Kay Zhu) 젠스파크 CTO / 팔로알토(미국)=정종길 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/24/552810-SDi8XcZ/20260624154255706gelz.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="u2SCsOGhRl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/24/552810-SDi8XcZ/20260624154255706gelz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            케이 주(Kay Zhu) 젠스파크 CTO / 팔로알토(미국)=정종길 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="4d7d2e966725d43795f292e6d3e9c487dfb7207a1131c18ffeb67ae4f29e26b2" dmcf-pid="KgrEAchDnm" dmcf-ptype="general">케이 주 CTO는 "최근 주요 AI 모델의 성능이 빠르게 향상되면서 일반 이용자가 채팅 화면에서 사용하는 정도로는 모델 간 차이를 체감하기 어려워졌다"고 짚었다. 다만 모델마다 강점은 다르다. 코딩에 강한 모델, 글쓰기에 강한 모델, 이미지와 영상 이해에 강한 모델이 따로 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="94bc6b68e99372f48a4028299e76ee1a3a18a6c65b6ebb3912e7c5b19b5e94f2" dmcf-pid="9amDcklwJr" dmcf-ptype="general">문제는 주요 AI 기업들이 차세대 모델을 내놓는 주기가 갈수록 짧아지고 있다는 점이다. 케이 주 CTO는 "프런티어 모델 기업들이 짧은 주기로 새 모델을 내놓고 있어, 어떤 업무에 어떤 모델이 적합한지를 일반 사무직이 직접 시험하고 판단하기가 점점 더 어려워지고 있다"고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="ecc98f8558d4b498b14e293020f4c7437ba9b706cc9b841e1d3209c917c249f2" dmcf-pid="2NswkESrew" dmcf-ptype="general">'젠스파크 에이전트 엔진'은 이런 문제에 대한 일종의 해법이다. 사용자가 원하는 작업을 프롬프트에 입력하면 엔진이 작업의 성격을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 도구를 선택해 결과물을 생성한다. 이 과정에서 젠스파크는 70개 이상의 모델, 150개 이상의 도구, 20개 이상의 데이터셋을 조합해 최적의 결과물을 내놓는다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="82a7c83aeec2aca16afe30d92cb0fb6909f6b349aa1b604212f2337ea5907fe5" dmcf-pid="VjOrEDvmiD" dmcf-ptype="general">케이 주 CTO는 "젠스파크 에이전트 엔진은 작업에 맞는 모델을 고르고, 새로 나온 모델의 성능을 평가하며, 여러 도구를 함께 오케스트레이션한다"며 "젠스파크는 한 번의 프롬프트로 업무가 끝나도록 하는 것을 비전으로 삼고 있다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="607457ac029bcb3d223c6150bedf0ac1ff080e23d91d7d2dfe34c4439faddc01" dmcf-pid="fAImDwTsLE" dmcf-ptype="general">이어 그는 코덱스, 클로드 코드 등과 같은 개발 업무에 특화된 코딩 에이전트와 젠스파크 AI 워크스페이스의 차이에 대해서도 설명했다. 코딩 에이전트와 달리 젠스파크 AI 워크스페이스는 발표용 슬라이드, 스프레드시트, 문서, 영상, 리서치 등 이용자가 원하는 결과물을 기준으로 업무별 작업공간을 제공한다.</p>
          <p contents-hash="4f1383c3208554ccbf7ae0e64c772bcb7c233c9c13ad75aa27e3d64ab7b1637c" dmcf-pid="4cCswryOdk" dmcf-ptype="general">각 업무를 자세히 살펴보면 슬라이드 생성 기능에서는 자료 조사, 이미지 수집, 구성 설계, 페이지 편집 도구가 함께 작동하며 결과물을 만든다. 시트 작업에서는 데이터 수집, 계산, 수식 작성, 차트 생성 기능이 연결된다. 문서 작업에서는 초안 작성, 번역, 편집, 형식 정리 등이 연계되며 업무를 수행한다.</p>
          <p contents-hash="98424e55ca12bcdb7942586ac2e0189b77eb39272c49f0c5c6f1269285c4f974" dmcf-pid="8khOrmWIic" dmcf-ptype="general">케이 주 CTO는 이런 구조가 사용자들의 AI 활용 격차를 줄이는 방식이라고 설명했다. 그는 "LLM의 성능은 빠르게 높아졌지만, 많은 이용자가 여전히 AI를 '더 빠른 검색'이나 '간단한 답변 도구'로 쓴다"며 "날씨를 묻거나 경기 결과를 확인하는 수준에 머물면 프런티어 모델의 실제 능력을 충분히 쓰기 어렵다"고 지적했다. 그런 점에서 젠스파크는 사무직의 AI 활용을 현실적으로 극대화해주는 AI 도구라는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="74a3dc7549dfcf61fa2ce3f339a85aba8aeac882ba7c6c06cc5174e725b999e4" dmcf-pid="6ElImsYCRA" dmcf-ptype="general">케이 주 CTO는 "일반 사무직은 LLM의 빠른 발전 흐름을 직접 따라갈 필요가 없다"며 "작업에 맞는 모델과 도구를 조합해 업무를 처리하는 것은 젠스파크가 맡는다. 사용자는 슬라이드·문서·스프레드시트처럼 익숙한 형식의 결과물에 집중하면 된다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="550e7890ca84245cacc92e498108828e574aa38072f8bded478d71c1e1623c9c" dmcf-pid="PDSCsOGhRj" dmcf-ptype="general">팔로알토(미국)=정종길 기자<br>jk2@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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