저자: T3chfeed채널진행자 · 한국인
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팔란티어 AIP 콘퍼런스(AIP 10) 발표 요약. N스케일 데이터센터 공급망 운영(Dealer360), 헐츠 차량 운영 컨트롤타워(Dataroma), 맥카티 건설 관제(Pulse), 엑센추어 보안 시스템(Security Forge·Apollo), 카클랜드 펀드 형성 엔진, 파츠타운 부품 식별(Parts IQ), 미 농무부 농민 시스템 현대화 등 사례 소개. 팔란티어 온톨로지와 AI 협업 워크플로우, 사용할수록 강화되는 구조를 강조. 팔란티어 매출 성장에 대한 긍정적 전망 포함.
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이번 행사에서 눈에 띈 흐름은 두 가지입니다. 하나는 기존 회사에 AI를 덧붙이는 수준을 넘어 AI 네이티브 기업을 처음부터 설계하는 개념이 본격화됐다는 점입니다. 다른 하나는 미국 정부가 식량과 농업을 국가 안보 자산으로 다루기 시작했다는 발표입니다.
N스케일은 AI 데이터 센터를 직접 설계, 건설, 소유, 운영하는 회사입니다. 캠퍼스, 건물, 전력, 냉각, 네트워크, GPU 배치까지 하나의 시스템으로 수직 통합해 운영합니다. 웨스트니아 8GW, 텍사스 1.2GW, 프로갈 400MW 등 일곱 개 사이트가 동시에 가동 중이라고 합니다.
이런 규모에서 관리가 어려운 이유는 두 가지입니다. 첫째, 부품 수가 수천만 개에 이르고 발주서도 수천 건입니다. 둘째, 엔비디아 세대가 약 1년마다 바뀌면서 전력과 냉각 요건이 달라지고, 그 여파가 공급망 전체로 번집니다.
내부 시스템은 '딜러 360'이라 불립니다. 고객 요청 하나로 자재 명세서가 수시로 바뀌는데, 예를 들어 네트워크 설계를 조금 바꾸면 케이블 4만 개를 추가 주문해야 하는 식입니다. 에이전트가 변경된 명세서를 분석해 자동 승인 가능한 항목과 엔지니어 검토가 필요한 항목으로 나눕니다. 한 사례에서는 에이전트가 전체 건설 일정을 확인해 남는 스위치를 다른 사이트로 옮길 수 있다는 답을 찾아왔고, 이런 판단은 기존보다 5~10배 빠르다고 합니다. 중요한 점은 이 결정이 온톨로지에 기록되어 이후 엔지니어들이 같은 판단을 더 빨리 내리게 된다는 것입니다. 의사 결정이 쌓일수록 시스템이 똑똑해지는 구조입니다.
허츠는 AIP 7에서도 소개된 고객입니다. 차량 회전을 돕는 앱이 현장 직원 15,000명 이상에게 배포되어 매달 400만 건이 넘는 운영 수정을 만들고 있습니다. 이번에는 전 세계 매장의 예약, 차량 이동, 정비 이벤트를 통합하는 '데이토나' 컨트롤 타워를 보여줬습니다.
예를 들어 안전벨트가 끊어진 차량 기록이 들어오면, 차량 에이전트가 작업 지시서를 열고 온톨로지로 보험 적용 여부와 예상 수리 시간을 확인합니다. 그 차량이 출고되면 안 되므로 고객 배정 에이전트가 두 시간 뒤 도착 예정 고객에게 대체 차량을 배정합니다. 문제 차량 처리 옵션은 내부 정비소 우선 이동, 현 위치 대기, 외주 정비소 이동 세 가지로 제시되고, 각 옵션의 인력, 비용, 소요 시간을 모델링해 매니저의 결정을 돕습니다. 발표에 따르면 가동률을 1%포인트만 회복해도 연간 수천만 달러의 매출 가치가 있다고 합니다.
160년 넘는 역사를 가진 미국 대형 건설사 맥카티는 자사의 건설 노하우를 온톨로지에 옮겼습니다. 각 분야 전문가가 참여해 업무 로직을 처음부터 끝까지 심어 놓았습니다.
이 온톨로지를 바탕으로 만든 현장 관제 시스템이 '펄스'이며, 현재 약 150개 현장에서 운영 중입니다. 데모에서는 설계 변경으로 몇 달 뒤 옥상에 올릴 공조기 사양이 맞지 않게 된 리스크를 펄스가 조달 기록을 뒤져 찾아냈습니다. 이 품목은 평소 대기 시간이 길다는 것도 함께 확인했습니다. 펄스는 영향을 받는 공정표를 보여주고, 구조물 상량 같은 일정이 영향을 받는다는 것을 짚습니다. 이후 2,000개가 넘는 맥카티 정책 문서를 기반으로 LLM이 시나리오 계획을 수정합니다. 발표자는 이 계획을 80~85점짜리라고 평가하며, 펄스가 감독관의 전문성을 끌어내기 위해 질문을 던지고 그 답변으로 계획이 정교해지는 과정을 강조했습니다. 현장 경험이 쌓인 사람의 판단과 AI가 함께 일하는 모습입니다.
액센추어는 기업의 IT 환경을 구축하고 운영하는 컨설팅 기업입니다. 최근 공격자들이 AI로 몇 시간 만에 취약점을 무기화하는 상황이 벌어지면서, 사람의 손으로 수천 개 환경을 지키는 것이 불가능해졌다고 합니다. 이에 팔란티어 온톨로지와 AIP를 결합해 '시큐리티 포지'를 만들었습니다. 취약점이 확정되면 아폴로가 그 정보를 받아 해당 버전이 설치된 모든 환경에 즉시 패치를 배포하고, 복구 후에는 세 버전을 다시 전체에 배포합니다. 액센추어에 따르면 이런 조치는 기존에 엔지니어링, 인프라, 지원팀이 며칠씩 매달려야 했던 일입니다. 취약점 발견은 조치할 수 있을 때만 가치가 있으므로 속도가 핵심이라는 메시지입니다.
세계적인 사모펀드 전문 로펌 커클랜드 앤드 엘리스는 시중 법률 AI의 두 가지 한계를 지적했습니다. 개별 작업은 잘하지만 복잡하게 얽힌 거래 실행을 연결하지 못하고, 일반 지식으로 학습되어 평균적인 결과만 낸다는 것입니다. 로펌의 경쟁력은 차별화된 전문성인데, 범용 모델은 그것을 줄 수 없다는 판단입니다.
그래서 만든 것이 펀드 형성 엔진입니다. 펀드 고객사 1,000여 곳을 위해 연간 수천억 달러를 조달하는 노하우를 온톨로지에 담았습니다. 데모에서는 가상의 펀드가 6개월 안에 투자자 300명에게 30억 달러를 모으는 과정을 보여줬습니다. 변호사가 지시 사항을 입력하면 엔진이 문서 라이브러리, 실시간 시장 데이터, 축적된 노하우를 가져와 초안을 작성합니다. 투자 지역을 신흥 시장으로 넓히는 변경도 필요한 수정 사항을 평가해 반영합니다. 투자자별 맞춤 계약(사이드레터)은 조건을 흡수해 초안 세 가지를 자동 작성합니다. 또한 업무는 한 번으로 끝나지 않고 10년 정도의 고객 생애 주기를 가지므로, 18개월 뒤 문의가 와도 관련 약정과 체크리스트, 담당자를 바로 띄워 주는 살아 있는 시스템으로 설계되었습니다. 발표를 보며 떠오른 생각은, 대형 로펌일수록 범용 AI로 대체되기보다 자신들의 판단 기준을 소프트웨어로 만드는 것이 더 중요하다는 것입니다.
상업용 주방 장비 부품을 공급하는 파츠타운은 주방이나 냉장 설비가 멈췄을 때 빠른 대응이 필요합니다. 가장 큰 과제는 부품 식별입니다. 고객이 가져오는 정보는 흐린 사진, 일부만 적힌 부품 번호, 불완전한 시리얼 번호인 경우가 많아, 지금까지는 40년 경력자의 전문성에 의존해 왔습니다.
이를 모든 직원이 할 수 있게 만든 도구가 '파츠 IQ'입니다. 장비 정보, 매뉴얼, 서비스 기록, 이미지, 수년치 고객 통화 기록을 합쳤습니다. 상담원이 통화 중 들리는 제조사 정보나 불완전한 부품 번호를 입력하면 온톨로지가 관련 모델로 범위를 좁히고, 에이전트가 더 좁힐 질문을 추천합니다. 몇 번 주고받으면 몇 초 안에 정확한 부품을 찾고 교체 견적까지 만듭니다. 이 통화 기록은 현장 노하우로 온톨로지에 쌓여 다음 응대를 더 똑똑하게 만듭니다.
마지막 발표는 미국 농무부였습니다. 발표자는 중동 분쟁으로 비료 공급망에 차질이 생기고 있으며, 자금력이 약한 나라들은 비상 상황에 놓였다고 말했습니다. 식량과 농업이 국가 안보 자산이라는 주장입니다.
농무부 시스템은 연간 약 10억 달러의 세금을 쓰는 수백 개의 시스템으로 이루어져 있고, 사이버 보안 측면에서는 악몽 같은 상태였습니다. 과거 10년짜리 현대화 프로젝트는 수억 달러를 초과 지출했지만, 의회 감사에서 15%가 현대화되었다고 보고된 반면 내부에서는 5%에 가깝다고 인정되었다고 합니다.
팔란티어는 온톨로지의 개념 계층부터 시작했습니다. 농민, 농장, 급여 지급 같은 개념을 속성, 문서, 의회 요구 사항과 함께 정의했고, 농민 한 명당 '진실의 원천'을 만들었습니다. 발표자는 서로 연결되지 않은 데이터베이스를 LLM에 그대로 넣으면 환각이 생기므로, 농업처럼 중대한 영역에서는 온톨로지가 AI를 제대로 쓰기 위한 열쇠라고 설명했습니다.
실제 도구 '기어'로는 신청서 하나가 전체 과정을 통과하는 모습을 보여줬습니다. 토지 분할, 경작 면적 보고, 인증을 한 곳에서 처리합니다. 역사상 처음으로 농민이 직접 경작 면적을 보고할 수 있게 되었고, 비행기 안에서 휴대폰으로 신청서를 낼 정도로 절차가 간소화되었습니다. 포털을 연 뒤 62분 만에 온라인 신청 기록이 갈아치워졌고, 첫 5일간 44억 달러가 자격을 갖춘 농민에게 전달되었습니다. 농민이 보고서를 사진으로 찍으면 비전 모델이 작물 종류, 상태, 필지를 추출하는 기능도 온톨로지의 가드레일과 평가 기준 안에서 작동합니다.
이번 발표 사례들에서 반복된 메시지는 분명합니다. AI 모델과 엔진은 교체 가능한 부품일 뿐이고, 핵심은 흩어진 데이터와 시스템을 하나로 묶는 온톨로지, 그 위에서 사람과 AI가 협업하는 워크플로우, 그리고 사용할수록 결정이 쌓여 시스템이 똑똑해지는 구조입니다. 이 구조가 표준으로 자리 잡을수록 팔란티어의 자리를 대체하기는 점점 어려워질 것으로 보입니다.
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