버티컬(Vertical AI)에서 AI 전환 대응
나무기술의 NAA & NEA — 산업별 AI 에이전트로 범용 AI의 한계를 넘는다
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작성: 나무기술 CAIO 고우주
2024년을 기점으로 기업의 AI 도입 패러다임이 급격히 전환되고 있다. ChatGPT로 대표되는 범용 AI가 업무 현장을 바꾸어 놓은 것은 사실이지만, 정작 현장에서는 한계가 뚜렷해지고 있다. 의학 임상 보고서를 작성할 때 일반 언어 모델이 의료 전문 용어를 오역하거나, 금융 리스크 분석 결과가 실제 내부 데이터와 유리된 채로 생성되거나, 제조 공정 데이터가 외부 서버로 전송되는 보안 리스크가 현실화되고 있다.
이에 대한 해답으로 부상하는 것이 바로 ‘버티컬 AI(Vertical AI)’다. 특정 산업 도메인에 최적화된 전문 AI로, 범용 AI의 한계를 정면으로 극복하는 접근 방식이다. 나무기술은 이 흐름에 선제적으로 대응하여 두 가지 핵심 AI 에이전트 솔루션—NAA:NAMU AI Agent)와 NEA:NAMU Enterprise Agent)를 제시한다. 이번 포스팅에서는 버티컬 AI의 본질과 나무기술의 전략적 대응을 심층적으로 다룬다.
1. DX에서 AX로 — 산업 AI의 패러다임 전환
디지털 전환(DX, Digital Transformation)이 기업의 인프라와 프로세스를 디지털화하는 것이었다면, AI 전환(AX, AI Transformation)은 그 디지털 자산 위에 인공지능이 올라타 실질적인 업무 의사결정을 자동화·지능화하는 단계다. 2025년을 기점으로 많은 선도 기업들이 DX 완성 단계를 넘어 AX를 핵심 경영 과제로 설정하고 있다.
그러나 AX의 주체가 무엇이어야 하는가에 대한 질문은 여전히 열려 있다. GPT, Gemini, Claude와 같은 범용 파운데이션 모델은 강력하지만, 산업 현장의 특수성을 담아내기엔 근본적인 구조적 한계가 존재한다. 바로 이 지점에서 버티컬 AI의 필요성이 대두된다.
“AX 산업 적용은 범용 AI에서 버티컬 AI로 전환 중이다. 특정 산업 분야나 업무에 맞추어 전문 지식과 정보를 학습하는 버티컬 AI는, 해당 산업의 고유한 요구사항과 과제를 효과적으로 해결한다.” — 나무기술 버티컬 AI 전략 자료
2. 버티컬 AI란 무엇인가
버티컬 AI는 특정 산업 또는 도메인에 특화된 인공지능 시스템이다. 해당 분야의 전문 지식과 데이터를 학습하여 맞춤형 기능을 제공하며, 도메인별 지식과 전문성을 활용하여 산업별 인사이트를 제공하고 프로세스를 최적화한다.
버티컬 AI의 기술 구조는 계층적으로 설계된다. 기업 문서·ERP·CRM·PLM 등 산업 데이터가 최하단 데이터 레이어를 구성하고, 그 위에 Vector DB·Embedding Engine·Retrieval Pipeline으로 구성된 RAG 레이어가 올라간다. AI 모델 레이어에서는 GPT·Claude·Gemini 등 범용 파운데이션 모델과 LLaMA·Mistral·Gemma 등 자체 산업 특화 LLM이 병렬로 운영된다. 그 위에 API Gateway·Router·Prompt Manager를 포함한 AI Orchestration 레이어가 위치하며, 최상단은 Web App·Mobile App·Internal Portal·Chatbot으로 구성된 사용자 인터페이스(UI/UX)다.
버티컬 AI vs 범용 AI 비교
다음 표는 버티컬 AI와 범용 AI의 핵심 차이를 정리한 것이다.
구분 |
버티컬 AI |
범용 AI |
학습 범위 |
특정 산업 중심 데이터셋 |
일반 언어·웹·뉴스 등 광범위 |
응답 특성 |
용어 정밀도 높음, 업무 프로세스 이해 탁월 |
유연하나 정확도 편차 존재 |
활용성 |
기업 데이터 파인튜닝으로 최적화된 AI 서비스 |
특정 산업 적용 시 전문성 부족·환각 우려 |
비용 |
경량 모델로 파운데이션 모델 대비 절감 가능 |
산업용으로 활용 시 과도한 비용 우려 |
보안 |
해외 데이터 유출 우려 없음 (온프레미스) |
국내 산업 데이터 외부 유출 우려 존재 |
예시 |
Med-PaLM(의료), BloombergGPT(금융), AcaciaTree·CypressTree(나무기술) |
Claude, ChatGPT, Gemini, HyperClovaX |
대표 사례 | 버티컬 AI: NatWest Cora+(금융 챗봇), NVIDIA BioNeMo(신약 개발), LexisNexis 렉시스 플러스 AI(법률) / 범용 AI: Claude, ChatGPT, Google Gemini, Salesforce Einstein Analytics
3. 나무기술의 두 가지 버티컬 AI 무기: NAA와 NEA
나무기술은 버티컬 AI 전략의 핵심 솔루션으로 NAA(NAMU AI Agent)와 NEA(NAMU Enterprise Agent) 두 가지 에이전트를 포지셔닝하고 있다. 두 솔루션은 각각 특화된 역할을 담당하면서도, 온프레미스 인프라 위에서 통합적으로 운영된다.
NAA (NAMU AI Agent) 플랫폼
NAA(NAMU AI Agent)는 기업의 복잡한 업무 프로세스를 자동화하고 지식 자산을 통합 활용하기 위한 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼이다. RAG(검색증강생성), 멀티 에이전트 시스템, 워크플로우 오케스트레이션을 통합하여 문서 작성, 데이터 분석, 의사결정 지원 등 조직 전반의 반복 업무를 자율적으로 수행한다.
“기업이 보유한 비정형 문서, 데이터베이스, 레거시 시스템을 AI가 직접 이해하고 활용할 수 있도록 고도화된 컨텍스트 관리 기술을 제공하며, 사용자는 코드 없이 업무별 맞춤형 에이전트를 구성할 수 있다.” — NAA 제품 기술 소개서 v0.1
NAA의 기술적 차별점은 세 가지다. 첫째, 온프레미스 및 클라우드 하이브리드 배포로 데이터 주권과 보안을 완전히 보장한다. 둘째, MCP(Model Context Protocol) 표준을 통해 기존 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 통합된다. 셋째, 자체 개발한 한국어 특화 SLM 3종(Base-Model, AcaciaTree-2B, CypressTree-7B)으로 업무 특화 최적화를 실현한다.
NAA 사례: 의학·연구 버티컬의 보고서 자동화 에이전트
NAA는 글로벌의학연구센터(GMRC) 도입 사례가 보여주듯, 바이오·헬스케어·코스메틱 산업의 인체효능평가 보고서 작성을 완전 자동화하는 AI 에이전트다. 핵심 기능은 다음 다섯 단계의 자동화 파이프라인으로 구현된다.
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추출(Extraction): 연구원이 엑셀 파일을 업로드하면, RAG 기반 엔진이 피부 수분량각질량·시너지 효과 등 다항목 측정 데이터를 항목별로 자동 분류하고 SPSS 수준의 통계 처리를 수행한다.
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변환(Transformation): 처리된 데이터를 기반으로 막대꺾은선 그래프를 자동 생성하고, 정확성(Accuracy)·유창성(Fluency)·문화적 적합성(Cultural Fit)을 동시에 갖춘 한글 및 영문 서술문으로 변환한다.
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보고서 생성(Generation): 커버 페이지부터 목차통계 분석·결론까지 최대 500페이지 분량의 전문 보고서를 템플릿 기반으로 자동 완성한다. 한글·영문 보고서가 동시에 생성된다.
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Canva 편집(Editing): 생성된 보고서를 Canva 워드 편집기와 연동하여 기관 브랜드 색상폰트·레이아웃 보정, 다국어 버전 동시 편집이 가능하다.
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검증(Validation): 자동 품질 검사 → 전문가 리뷰(피드백이 다음 보고서 학습에 반영) → 데이터 보안 감사의 3단계 검증 프로세스로 신뢰성을 확보한다.
NAA 도입 성과 | 보고서 작성 시간 85% 단축 (8~12시간 → 1시간 이내) · 번역 비용 80% 절감 (건당 50~100만 원 대체) · 연구 프로젝트 30% 확대
모든 데이터 처리는 NVIDIA H200 GPU 서버 기반 온프레미스 환경에서 이루어지며, vLLM 추론 엔진으로 처리 속도를 극대화한다. gpt-oss-20b 오픈소스 모델을 파인튜닝하여 의학 전문 용어의 오역 없이 고품질 영문 보고서를 생성하는 것이 핵심 경쟁력이다.
NEA (NAMU Edge AI) PaaS — 제조·Io의 AX 확장 플랫폼
NAA가 엔터프라이즈 서버 환경을 위한 플랫폼이라면, NamuEdge AI PaaS는 산업 현장의 엣지 환경을 위한 보완 솔루션이다. 제조 설비·IoT 센서·자율주행 차량 등 다양한 데이터 소스의 정보를 엣지 단에서 즉각 처리하며 클라우드와 유기적으로 연동한다.
4 계층 엣지 아키텍처
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Equipment Layer: 제조 라인로봇·센서 등 물리적 장비 계층. 산업용 프로토콜로 상위 엣지 노드에 데이터 전달
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Edge Node Layer: 고성능 SBC(vim4) 기반. 실시간 데이터 수집1차 전처리. Docker 컨테이너. 24시간 무중단·네트워크 단절 시 로컬 자율 판단
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Edge Fog Layer: NPU 탑재 중간 계층. 다수 노드 데이터 취합복잡 연산. 자율주행 특장차 등 이동형 모빌리티 환경 적용
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Edge Hub Layer: GPU Server 기반 중앙 서버. 대규모 AI 모델 학습재학습·오케스트레이션. NAMU AI Agent Platform + Cocktail Cloud 탑재
NAA(엔터프라이즈 서버) + Edge AI PaaS(엣지·제조 현장)의 조합이 나무기술 버티컬 AI 솔루션의 전체 그림이다. 클라우드·온프레미스·엣지를 아우르는 완전한 AI 인프라를 단일 벤더로 구성할 수 있다는 점이 핵심 경쟁력이다.
4. 산업군별 GTM 전략 — 어디서 어떻게 시장을 공략하는가
나무기술은 버티컬 AI 솔루션의 시장 침투 순서를 명확하게 설정하고 있다. Red Hat과의 공동 영업 체계(QBR 및 Pipeline 공유)를 기반으로 PoC 중심의 실증 영업을 전개하는 것이 핵심 전략이다.
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바이오헬스케어·코스메틱 (나무기술 사례: L&C바이오, GMRC): 개인정보보호 규제가 엄격하고 보고서 자동화 수요가 높아 NAA의 즉각적인 가치 입증이 가능하다.
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금융 및 공공: 내부 DB 연동 보고서 자동화 수요가 명확하며, 데이터 보안 규제가 강해 온프레미스 솔루션의 강점이 부각된다.
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제조 & Tech (나무기술 사례: SK Pack): GPU 비용 절감과 운영 복잡성 감소 수요가 NEA와 NAA 솔루션의 가치와 정확히 맞닿아 있다.
아래 표는 산업군별 Pain Points와 NAA/NEA 맞춤형 제안을 정리한 GTM 전략 매핑이다.
산업군 |
Pain Points |
NAA/NEA 맞춤형 제안 |
바이오/헬스케어 |
개인정보 보호 민감대량 연구 데이터 분석 필요 |
임상 전문 보고서 생성 에이전트 (최대 500p)Doc Chat & 보안 에이전트개인정보보호법 준수 데이터 분석 |
금융 및 공공 |
고도화된 보고서 작성 및 보안 |
생성형 보고서 및 DB Chat내부 DB 연동 실시간 지표 기반 보고서 자동 생성 |
제조 & Tech |
고가 GPU 사용 부담운영 복잡성 증가 |
GPU 리소스 최적화 솔루션Edge AI PaaS 기반 GPU 할당 최적화로 운영비 절감 |
5. 나무기술의 기술적 경쟁력 — 왜 버티컬 AI인가
나무기술이 버티컬 AI 전략을 선택한 이유는 단순한 시장 트렌드 추종이 아니다. 20년 이상 축적된 클라우드 및 인프라 기술력—국내 최초 컨테이너 기반 PaaS 솔루션 ‘칵테일 클라우드’, 하드웨어 자동화 솔루션 ABP(Auto-Build Platform)—이 버티컬 AI와 결합될 때 시너지가 극대화되기 때문이다.
첫째, 온프레미스 환경의 완벽한 장악
NAA와 NEA 모두 NVIDIA GPU 서버 기반 온프레미스 환경에서 운영된다. 의료·금융·제조 데이터는 외부 클라우드로 전송될 수 없는 고감도 자산이다. 나무기술의 온프레미스 구축 역량은 이 시장의 진입 장벽 그 자체다.
둘째, RAG + 파인튜닝의 이중 전략
단순히 범용 LLM에 프롬프트를 추가하는 방식을 넘어, 산업 특화 데이터로 모델을 파인튜닝하고 RAG 레이어로 실시간 데이터를 보강하는 이중 전략을 취한다. NAA의 경우 과거 보고서 데이터를 학습 자산으로 전환하여 시스템이 사용할수록 보고서 품질이 향상되는 선순환 구조를 만든다.
셋째, Red Hat과의 전략적 파트너십
나무기술은 Red Hat OpenShift 기반의 AI 인프라 운영 역량을 보유하고 있다. GPU 할당 최적화, vLLM 추론 엔진 도입, 컨테이너 기반 AI 서비스 배포가 통합된 형태로 제공된다. 이는 고객이 AI 모델 성능뿐 아니라 인프라 운영 복잡성까지 해결받을 수 있음을 의미한다.
넷째, 산업 도메인 지식의 내재화
범용 AI 회사들이 할 수 없는 것은 산업 현장의 문제를 함께 정의하는 역량이다. 나무기술은 PoC 중심 영업을 통해 고객의 비즈니스 니즈를 직접 분석·정의하고, 실제 환경에서 검증 가능한 솔루션 데모를 제공한다. 글로벌의학연구센터와의 협력이 보여주듯, 고객과 함께 도메인 지식을 AI 시스템 안으로 내재화하는 과정 자체가 나무기술의 핵심 역량이다.
