Large Language Models

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   S&P Global, AI 에이전트용 이중 데이터 검색 기능 출시

   무슨 일이 일어났는가: S&P Global이 자연어를 사용하여 AI 에이전트와 대규모 언어 모델(LLM)이 여러 S&P Global 데이터셋을 한 번에 쿼리할 수 있는 새로운 서비스인 Adaptive Retrieval을 발표했다. 이제 S&P Global AI Data Portal을 통해 기존의 Deterministic Retrieval 방식과 함께 이용할 수 있다. 왜 중요한가: 기업들이 인간 주도의 프로세스에서 자율 AI 워크플로우로 전환하면서, AI 시스템은 광범위한 엔지니어링 작업 없이 신뢰할 수 있고 적절하게 인용된 데이터가 필요하다. S&P Global의 이중 검색 방식은 데이터 소스를 수동으로 찾고, 검증하고, 구조화하는 복잡성을 제거하여 고객이 데이터 파이프라인 관리보다는 제품 개발에 집중할 수 있게 한다.

   주목할 점: S&P Global AI Data Portal은 이제 두 검색 방식을 함께 제공한다. Adaptive Retrieval은 연구 및 보고서 생성 같은 복잡한 다단계 작업에 적합하고, Deterministic Retrieval(2025년부터 이용 가능한 Kensho LLM-ready API 기반)은 기업 연구나 실적 발표 분석 같은 집중된 쿼리를 처리한다. 고객은 필요에 따라 한 가지 방식 또는 두 가지 모두를 사용할 수 있다.

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   S&P Global이 AI 에이전트를 위한 이중 데이터 검색 서비스 출시

   무엇이 일어났는가: S&P Global이 AI 에이전트와 대규모 언어 모델(LLM)이 자연어 쿼리를 사용하여 S&P Global 데이터에 접근할 수 있도록 하는 새로운 서비스 Adaptive Retrieval을 발표했다. 이는 2025년부터 이용 가능한 Kensho LLM 지원 API를 기반으로 구축된 기존 Deterministic Retrieval과 함께 S&P Global AI Data Portal이라는 단일 서비스로 통합되었으며, S&P Global은 두 검색 방식을 함께 제공하는 첫 번째 회사가 되었다. 왜 중요한가: 조직들이 인간 주도 프로세스에서 에이전트가 자율적으로 작동하는 AI 주도 워크플로우로 전환하면서, 적절하게 인용되고 검증 가능하며 감시 가능한 데이터가 필요해진다. S&P Global의 이중 방식 접근법은 과거에 고품질 데이터를 AI 시스템에 연결하는 데 필요했던 복잡한 엔지니어링 작업을 제거한다. 고객들은 이제 이미 구조화되고 AI 사용에 준비된 신뢰할 수 있는 데이터에 접근할 수 있어, 팀들이 데이터 준비 대신 제품 구축과 인사이트 도출에 집중할 수 있다.

   주목할 점: Adaptive Retrieval은 심층 연구 및 보고서 생성 같은 다단계의 복잡한 작업을 여러 데이터세트에서 동시에 처리하는 반면, Deterministic Retrieval은 특정 회사 조사나 실적 발표 분석 같은 집중된 쿼리에 적합하다. 고객들은 시스템 설정과 필요에 따라 한 가지 방식 또는 두 가지 방식을 모두 사용할 수 있다.

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   Google, AI 에이전트용 Gemini 3.6 Flash 및 고속 모델 출시

   무엇이 일어났는가: Google이 AI 에이전트 애플리케이션의 비용과 지연 시간을 줄이기 위해 설계된 세 가지 새로운 Gemini 모델(Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, 3.5 Flash Cyber in CodeMender)을 출시했다. Gemini 3.6 Flash는 3.5 Flash 대비 출력 토큰 사용량을 17% 줄였으며(Datacurve의 DeepSWE 같은 일부 벤치마크에서는 최대 65%), 입력 토큰 백만 개당 $1.50, 출력 토큰 백만 개당 $7.50의 가격을 책정했다. Gemini 3.5 Flash-Lite는 초당 350개의 출력 토큰으로 작동하며 입력 토큰 백만 개당 $0.3, 출력 토큰 백만 개당 $2.5의 비용이 든다. 왜 중요한가: 프로덕션 AI 에이전트를 운영하는 개발자와 기업들은 에이전트 워크플로(AI 도구가 자율적으로 의사결정을 내리고 조치를 취하는 시스템)를 확장하기 위해 더 빠르고 저렴한 추론(AI가 답을 생성하는 단계)이 필요하다. 새로운 모델들은 효율성 향상과 낮은 토큰당 비용을 모두 제공함으로써 이 문제를 해결한다. 전문 사이버보안 모델인 Gemini 3.5 Flash Cyber는 조직들이 코드 취약점을 더 빠르게 탐지하고 수정하도록 돕지만, 초기에는 정부 및 신뢰할 수 있는 파트너에게만 제공될 예정이다.

   주목할 점: Gemini 3.6 Flash와 3.5 Flash-Lite는 오늘부터 Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise, Gemini 앱, Google Search(3.5 Flash-Lite의 경우)를 통해 이용 가능하다. Google은 또한 파트너들과 함께 Gemini 3.5 Pro를 테스트하고 있으며 곧 광범위한 가용성을 계획 중이고, 회사는 Gemini 4의 사전 학습을 시작했다.

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   Michaels, Google Cloud의 Gemini를 기반으로 'Ask Mike' AI 쇼핑 어시스턴트 출시

   무엇이 일어났는가: Michaels가 Google Cloud의 Gemini Enterprise for Customer Experience를 기반으로 구축한 AI 쇼핑 어시스턴트 Ask Mike를 공개했으며, 현재 Michaels.com 및 iOS, Android 앱에서 운영 중이다. 5월 출시 이후 약 75,000건의 대화가 생성되었으며, 상호작용의 60% 이상이 상품 발견에 집중되어 있다. 왜 중요한가: Ask Mike는 온라인 쇼핑을 키워드 기반 검색에서 개인화된 대화로 전환한다. 고객들은 창의적인 비전을 설명하고 큐레이션된 상품 추천을 받는다. 창의성과 축제를 중심으로 하는 소매업체인 Michaels에게 이 어시스턴트는 고객을 영감에서 구매로 한 번의 안내된 대화로 이끌어 전자상거래의 핵심 마찰점을 해결한다.

   주목할 점: 이 도구는 파티 계획, DIY 프로젝트, 소재 소싱 등 광범위한 고객 의도를 처리하며, Michaels의 광범위한 상품군에 걸쳐 다양성을 입증한다. Google Cloud는 이 시스템이 개념에서 프로덕션까지 6주 만에 완성되었으며, 이는 소매 AI의 경쟁 모델로서 빠른 배포 가능성을 시사한다고 지적했다.

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   Anthropic과 NEC, AI 역량 개발을 위해 파트너십 체결

   무엇이 일어났는가: Claude를 개발한 AI 회사 Anthropic이 AI 개발 및 배포 협력을 위해 NEC와 파트너십을 체결했다. 왜 중요한가: 선도적인 AI 연구 회사와 일본의 주요 기술 기업 간의 협력은 엔터프라이즈 및 인프라 부문 전반에 걸친 AI 통합이라는 더 광범위한 산업 추세를 보여준다.

   주목할 점: 파트너십의 구체적인 범위, 일정, 기술 세부 사항은 향후 발표에서 확인될 예정이다.