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Writer, Microsoft와 Google에 맞서는 AI 에이전트 플랫폼 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 17:33
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Writer_-_Series_C_-_May_and_Waseem_0.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


샌프란시스코에 본사를 둔 엔터프라이즈 AI 스타트업 Writer는 11월 17일, 인공지능을 대화형 도구에서 복잡한 비즈니스 워크플로를 자율적으로 실행하는 시스템으로 전환하도록 설계된 포괄적인 자동화 플랫폼 Writer Agent를 공개했다.​

이번 출시에는 반복 작업을 재사용 가능한 템플릿으로 변환하는 Playbooks, 자동화된 워크플로를 예약하는 Routines, 그리고 Google Workspace, Microsoft 365, Snowflake, HubSpot을 포함한 애플리케이션에 연결되는 엔터프라이즈 Model Context Protocol 게이트웨이가 포함된다. Writer CEO May Habib에 따르면, 이 플랫폼은 "한 명의 영업 담당자가 챗봇에게 아웃리치 이메일 작성을 요청하는 것과 기업이 1,000명의 담당자 모두가 브랜드에 부합하고 규정을 준수하며 상황을 인식하는 메시지를 타겟 계정에 보내도록 보장하는 것 사이의 차이"를 나타낸다.​


혼잡한 엔터프라이즈 시장에서 경쟁하기

Writer 에이전트는 10월에 App Builder와 Workflows 기능을 출시한 Microsoft의 Copilot, 그리고 10월에 사용자당 월 30달러에 출시된 Google의 Gemini Enterprise에 정면으로 도전장을 내밀고 있다. Anthropic 또한 10월에 Claude 모델에 맞춤형 워크플로우 기능을 추가하는 Agent Skills를 선보였다. 이러한 움직임은 챗봇에서 엔터프라이즈 소프트웨어 스택 전반에 걸쳐 다단계 작업을 수행할 수 있는 자율 시스템으로 업계 전체가 전환하고 있음을 보여준다.​

Writer의 플랫폼은 자체 개발한 Palmyra X5 추론 모델을 기반으로 동작하며, 이 모델은 약 1,500페이지에 해당하는 최대 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하고, 입력을 22초 만에 처리한다. 이 회사는 합성 데이터 기법을 사용해, 약 7십만 달러라는 비용으로 모델을 개발했으며, 이는 OpenAI가 유사 시스템에 투자한 것으로 추정되는 1억 달러의 일부분에 불과하다. 프로덕트 매니지먼트 디렉터인 도리스 주(Doris Jwo)는 브랜드 프레젠테이션 생성, 캘린더 요약을 Slack과 동기화, 영업 통화 분석과 같이 전통적으로 수 시간의 수작업이 필요했던 워크플로우 데모를 선보였다.​


엔터프라이즈 제어로 플랫폼 차별화

Writer는 소비자용 AI 도구와 달리, 관리자가 웹 액세스를 제한하고, 커넥터 권한을 관리하며, 모든 에이전트 작업의 감사 추적을 유지할 수 있도록 하는 세분화된 IT 제어 기능을 강조합니다. 2024년 11월 2억 달러 규모의 시리즈 C 라운드에서 19억 달러의 기업 가치를 달성한 이 회사는 컴캐스트, 퀄컴, 우버, 액센츄어 등 다양한 고객사를 확보했습니다. New American Funding의 시니어 콘텐츠 마케팅 매니저인 Karen Rodriguez는 Writer Agent가 그녀의 팀이 캠페인 업데이트와 콘텐츠 변환을 “몇 분 만에” 자동화할 수 있게 해주며, 이를 “무엇을 해야 하는지 알려주는 AI에서 실제로 해주는 AI로의 전환”이라고 설명했습니다.​

Writer는 160%의 순유지율을 보고하고 있으며, 올해 계약액 5,000만 달러를 두 배인 1억 달러까지 늘릴 것으로 예상합니다. 2020년 창업 초기부터 시작된 Writer의 엔터프라이즈 우선 전략은 연구소 중심으로 출발한 OpenAI와 Anthropic와 대조적이며, 애널리스트들이 2030년까지 1,000억 달러 규모로 성장할 것으로 예상하는 엔터프라이즈 AI 자동화 시장에서 유리한 입지를 확보하고 있습니다.

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Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
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2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
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