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[IT뉴스]구글·MS·엔비디아 동맹…AI 에이전트 표준 전쟁 시작됐다

온카뱅크관리자

2026-06-20 14:27:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 오픈AI·앤스로픽 빠진 개방형 연합 출범 AI 에이전트 연결·탐색 표준화 추진 개방형 AI 백엔드 표준 ‘ARD’ 깃허브에 오픈소스로 공개 
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 [이데일리 김현아 기자] 구글, 마이크로소프트(MS), 세일즈포스, 스노우플레이크, 서비스나우, 시스코, 엔비디아 등 글로벌 주요 기업용 소프트웨어 및 빅테크 기업들이 새로운 생성형 AI 오픈 표준인 ‘에이전틱 리소스 디스커버리(Agentic Resource Discovery, 이하 ARD)’표준 규격을 공동 추진하며 AI 시장 주도권 경쟁에 나섰다.
 이는 최근 AI 에이전트 시장에서 플랫폼 독점을 노리는 오픈AI와 앤스로픽 등의 ‘슈퍼에이전트’ 전략에 맞서, 기존 글로벌 소프웨어 회사들이 개방형 연합 전선을 구축한 것으로 해석되어 업계의 이목이 집중되고 있다.
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 MS·구글 등 11개사가 만든 AI 에이전트 지원 백엔드 표준 ‘ARD'
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 업무용 AI 간 ‘자동 탐색·연결’ 지원하는 백엔드 표준
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 ARD 오픈소스 사양은 지난 18일(현지시간) 개발자 플랫폼 깃허브(GitHub)와 데이터브릭스 등을 통해 공식 발표되었다.
 ARD는 기업이 사내외에서 사용하는 다양한 업무용 애플리케이션과 AI 기능들을 하나의 인터페이스 내에서 자동으로 탐색, 검증 및 활용할 수 있도록 지원하는 백엔드 표준 프로토콜이다.
 기존 환경에서는 새로운 AI 기능이나 에이전트가 개발되더라도 각 서비스에 일일이 수동으로 연동해야 하는 번거로움이 있었다. 
 그러나 ARD 표준 환경에서는 직원이 MS의 ‘깃허브 코파일럿’, 구글의 ‘제미나이 Enterprise’, 세일즈포스의 ‘CRM’ 등 특정 인터페이스에 자연어로 업무를 요청하면, 해당 앱이 ARD 규격에 맞춰 작성된 기업 내 다른 AI 기능이나 에이전트(MCP 서버, API 등)를 자동으로 찾아내 결합하고 작업을 수행한다.
 이를 위해 기업들은 자사 도메인에 표준화된 카탈로그 파일(‘ai-catalog.json’)을 게시하고, ARD 레지스트리가 이를 크롤링해 인덱싱하는 연합형 네트워크 구조를 취하게 된다.
 앤스로픽 ‘MCP’ 넘어선 확장판… 빅테크의 ‘게이트웨이’ 전략
 ARD는 지난해 앤스로픽이 공개하고 이후 MS, 오픈AI, 구글 등이 일제히 채택했던 개방형 표준 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)’의 상위 확장판으로 평가받는다.
 MCP가 AI 에이전트가 다른 앱의 데이터에 접근하고 실행하는 ‘방식’을 규정했다면, ARD는 그 이전 단계에서 수많은 AI 에이전트와 자동화 도구 중 어떤 것이 해당 작업에 적합한지 식별하고 암호학적으로 안전성을 검증하는 레이어를 담당한다.
 주요 외신과 전문가들은 이번 ARD 연합에 오픈AI와 앤스로픽이 포함되지 않은 점에 주목하고 있다. 오픈AI와 앤스로픽은 각각 ‘챗GPT’와 ‘클로드’를 기업 업무의 유일한 중심 허브 플랫폼으로 만들고 모든 도구를 자사 생태계 안으로 종속시키려는 이른바 ‘슈퍼에이전트’ 전략을 고수하고 있기 때문이다.
 반면 MS를 비롯한 ARD 연합군은 기업 고객이 특정 AI 모델이나 단일 플랫폼에 종속되지 않고, 기존에 사용하던 도메인과 B2B 인프라 내에서 여러 AI 서비스를 유기적으로 연결하길 원한다. 
 특히 MS는 이번 표준을 통해 자사 애플리케이션을 다양한 기업용 AI 리소스를 연결하는 거대한 ‘관문(Gateway)’으로 자리매김 시키겠다는 복안이다.
 스스로 탐색하는 연산 낭비 줄여“… 기업 IT 비용 절감 기대
 빅테크 기업들은 ARD 도입이 엔터프라이즈 환경에서 시급한 과제로 떠오른 ‘AI 운영 비용 절감’에도 크게 기여할 것으로 기대하고 있다.
 현재 깃허브 코파일럿이나 다양한 거대언어모델(LLM) 기반 서비스들은 사용자의 복잡한 요청을 처리할 때 어떤 애플리케이션이나 에이전트를 활용해야 하는지 인공지능이 무작위로 탐색하는 과정에서 막대한 추론(Inference) 연산 자원을 소모하고 있다.
 그러나 구조화된 카탈로그 기반의 ARD 환경이 정착되면, 필요한 AI 기능의 위치와 인터페이스 사양을 효율적으로 매핑할 수 있어 시스템의 불필요한 연산 낭비와 추론 비용을 획기적으로 줄일 수 있다는 설명이다.
 김현아 (chaos@edaily.co.kr) 
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