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[IT뉴스]“문장 안 쓰고 판단만 내린다”… 의사결정 AI ‘제브’ 돌풍에 빅테크들 경쟁 가세

온카뱅크관리자

2026-10-19 16:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 오픈AI 출신이 만든 제브, 美 실리콘밸리서 돌풍 MS·오픈AI·AWS·스노우플레이크 줄줄이 경쟁 제품 출시 비싼 LLM은 어려운 일에만… AI 에이전트 비용 구조 바뀐다 
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 인공지능(AI)이 문장을 쓰지 않고 판단만 내리도록 하는 ‘의사결정 모델(decision model)’에 빅테크가 잇따라 뛰어들고 있다. 미국 스타트업 타입세이프 AI가 지난달 의사결정 AI 모델 제브(Jev)를 내놓으며 열풍을 일으키자, 한 달여 만에 마이크로소프트(MS), 아마존웹서비스(AWS), 스노우플레이크가 자체 의사결정 모델을 내놨다. 오픈AI는 별도 모델 출시 대신 기존 AI 모델을 판단 용도로 쓸 수 있는 응용 프로그램 인터페이스(API)를 선보였다. 의사결정 모델은 AI 에이전트가 작업 중 내리는 수많은 판단을 싸고 빠르게 처리할 수 있다는 점에서 주목받는다.
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 <img alt="타입세이프 AI가 공개한 제브(왼쪽)와 일반 LLM(오른쪽)의 비교 시연 화면. 고객 문의 한 건에 대한 27개 질문에 답하는 데 제브는 0.114초, 0.000081달러가 들었고, 오픈AI GPT5.6 테라 모델은 8.566초, 0.01388달러가 들었다. /타입세이프 AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/19/chosunbiz/20261019161043020foif.jpg" data-org-width="1892" dmcf-mid="xyQ5FLtWct" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/19/chosunbiz/20261019161043020foif.jpg" width="658">
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 타입세이프 AI가 공개한 제브(왼쪽)와 일반 LLM(오른쪽)의 비교 시연 화면. 고객 문의 한 건에 대한 27개 질문에 답하는 데 제브는 0.114초, 0.000081달러가 들었고, 오픈AI GPT5.6 테라 모델은 8.566초, 0.01388달러가 들었다. /타입세이프 AI
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 ◇ 역대 최고 속도로 퍼진 제브… 빅테크 가세
 19일 미국 클라우드 플랫폼 기업 버셀에 따르면, 제브는 버셀 AI 게이트웨이에서 역대 가장 빠르게 확산한 AI 모델로 기록됐다. 버셀을 통해 AI 모델을 쓰는 유료 기업 고객 중 35.3%가 출시 2주 만에 제브를 도입했다. 출시 2주 기준으로 종전 최고 보급률은 구글 제미나이 3 플래시(22.2%)였다. 또 AI 모델 중개 플랫폼 오픈라우터에 따르면, 제브는 최근 한 달간 전 세계에서 12조4000억 토큰을 처리해 전체 AI 모델 가운데 14위를 차지했다. 메타 뮤즈 스파크 1.3(16위), 구글 제미나이 3.8 플래시(17위), 중국 문샷AI의 키미 K3(18위)보다 많은 양을 처리했다. IT매체 테크크런치는 “새로운 유형의 AI 모델에 개발자들이 열광하고 있다”며 “오픈AI, AWS를 비롯한 여러 기업이 경쟁 제품을 출시하고 있다”고 분석했다.
 타입세이프 AI는 오픈AI 연구원 출신 디오고 알메이다가 설립한 기업이다. 지난달 15일 제브를 공개하며 등장했다. 제브는 챗GPT처럼 글을 쓰지는 못한다. 대신 질문과 선택지를 받으면 어느 쪽이 맞는지 판단해, 그 답이 맞을 확률을 숫자로 내놓는다. 예를 들어 이용자가 ‘이 고객은 화가 났나’고 물으면, 챗GPT는 “맞습니다, 이 고객은 매우 화가 난 것 같네요”라고 공감하며 답장 초안이 필요한지 되묻는다. 제브는 ‘화가 났을 확률이 90%’라는 숫자 하나만 내놓는다.
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 타입세이프 AI가 공개한 제브(왼쪽)와 일반 LLM(오른쪽)의 비교 시연 화면. 고객 문의 한 건에 대한 27개 질문에 답하는 데 제브는 0.114초, 0.000081달러가 들었고, 오픈AI GPT5.6 테라 모델은 8.566초, 0.01388달러가 들었다. /타입세이프 AI
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 빅테크도 잇따라 의사 결정 모델을 선보이고 있다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 지난 9일(이하 현지시각) MS의 의사 결정 모델 ‘마이크로소프트-디시전-1’을 공개했다. MS 게임 부문 엑스박스(Xbox) 연구진은 디시전-1을 활용해 이용자 의견 1만여 건을 주제별로 분류했는데, 오픈AI GPT-6 솔과 비슷한 품질을 내면서도 속도는 14배 이상 빠르고 비용은 200분의 1 수준이었다고 밝혔다. MS는 “의사 결정 모델은 AI 분야에서 중요한 새로운 범주로 빠르게 부상하고 있다”고 했다.
 AWS는 지난 1일 의사 결정 모델 ‘스트랜즈 디사이더 2B’를 공개했다. AWS는 타입세이프 AI가 제브를 내놓은 뒤 의사결정 모델이 큰 관심을 받고 있다며, 이 모델이 AI 에이전트 개발에 꼭 맞는 특성을 갖췄다고 소개했다. 답을 빠르게 내놓고, 주어진 선택지 안에서 반드시 하나를 고르며, 그 답을 얼마나 믿을 수 있는지 점수로 함께 알려준다는 이유에서다. 스노우플레이크도 지난 7일 일부 고객을 대상으로 ‘스노우플레이크 디시전’을 선보였다. 고객 문의를 입력하면 결제·기술·영업 중 어느 부서가 대응해야 할지, 고객이 얼마나 불만스러워하는지 등을 판정해 준다. 오픈AI도 지난 6일 GPT-6 루나 기반의 ‘디시전스 API’를 내놨다. GPT-6 루나를 의사결정 용도로 쓸 수 있게 한 것이다. 오픈AI는 제브가 영감을 줬다며, 한 달 전만 해도 로드맵에 없던 제품이라고 밝혔다.
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 <img alt="오픈AI가 공개한 디시전스 API 시연 영상. 고객 문의 1만건을 결제·기술·영업 부서로 분류하는 작업에서, 디시전스 API(오른쪽)가 기존 방식(왼쪽)보다 약 10배 빠르게 처리를 마친다. /오픈AI X" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/19/chosunbiz/20261019161046144yryu.gif" data-org-width="800" dmcf-mid="WrMuqkztN5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/19/chosunbiz/20261019161046144yryu.gif" width="800">
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 오픈AI가 공개한 디시전스 API 시연 영상. 고객 문의 1만건을 결제·기술·영업 부서로 분류하는 작업에서, 디시전스 API(오른쪽)가 기존 방식(왼쪽)보다 약 10배 빠르게 처리를 마친다. /오픈AI X
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 ◇ 판단은 의사 결정 모델, 글쓰기는 LLM… 에이전트 ‘분업’ 시대
 빅테크가 일제히 결정 모델 출시에 나선 배경에는 AI 에이전트 확산이 있다. 에이전트는 업무를 처리하면서 어떤 도구를 쓸지, 어떤 모델로 넘길지, 정책 위반인지 등을 수시로 판단한다. 이를 위해 매번 대규모언어모델(LLM)을 호출하면 비용과 시간이 많이 든다. LLM은 단어 하나면 되는 판단에도 앞뒤 문장을 생성하고 그만큼 요금을 받기 때문이다. 의사결정 모델은 숫자로 답하므로 대부분 출력 요금을 받지 않고, 입력 100만 토큰당 가격이 제브·MS 디시전-1 기준으로 0.042달러에 그친다. 일반 LLM은 입력 100만 토큰당 가격이 오픈AI 주력 모델인 GPT-6.1 솔 기준 2달러로 의사 결정 모델의 약 48배이고, 여기에 출력 100만 토큰당 10달러가 따로 붙는다. 시간도 덜 든다. 오픈AI는 고객 문의 1만건을 결제·기술·영업 부서로 분류하는 작업에서 디시전스 API가 문의 1건당 0.15초에 처리해, 기존 방식(1.6초)보다 약 10배 빨랐다고 했다.
 업계는 단순·반복적인 선택은 의사결정 모델이, 복잡한 추론과 글쓰기는 LLM이 나눠 맡는 ‘하이브리드 에이전트’가 확산할 것으로 내다보고 있다. AWS는 스트랜즈 디사이더를 공개하며 이런 구조를 제시했다. 예컨대 환불 요청이 들어오면 의사 결정 모델이 먼저 어느 부서로 넘길지, 고객이 얼마나 화가 났는지, 환불 규정에 해당하는지를 판단한다. 뒤이어 LLM이 고객에게 보낼 답장을 쓰는 식이다. 비싼 LLM은 꼭 필요한 일에만 쓰고, 나머지 판단은 싸고 빠른 결정 모델에 맡기는 것이다. 마크 브루커 AWS 부사장은 테크크런치와 인터뷰에서 “고객들과 대화하면서 에이전트 작업에 매번 완전한 LLM의 성능과 비용이 필요하지는 않다는 점을 확인했다”고 말했다.
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