AI 환경을 휩쓸고 있는 전략적 기동의 이면에는 인공지능과 지능형 에이전트의 기반이 되는 표준화, 프로토콜, 생태계를 중심으로 한 치열한 경쟁이 자리 잡고 있습니다.
거대 기술 기업들은 이 조용하지만 강렬한 전투에 깊숙이 관여하고 있습니다. 각 전략적 움직임과 기술 공개는 AI 산업의 판도를 재편할 잠재력을 지니고 있으며, 이는 AI의 미래와 막대한 경제적 이익의 분배를 둘러싼 심오한 투쟁을 반영합니다.
거대 기업 간의 충돌
일반적으로 모델 매개변수 및 성능 지표에 대한 끊임없는 경쟁에 관심이 쏠리지만, 더 중요한 경쟁은 막후에서 펼쳐지고 있습니다.
2024년 11월, Anthropic은 지능형 에이전트를 위한 개방형 표준인 Model Context Protocol (MCP)를 도입하여 대담한 행보를 보였습니다.
이 이니셔티브는 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 상호 작용을 위한 공통 언어를 구축하는 것을 목표로 중요한 파장을 일으켰습니다. 이는 복잡한 AI 상호 작용 세계 내에서 보편적인 시스템을 만드는 것을 목표로 했습니다.
Anthropic의 움직임은 빠르게 업계 전반에 반향을 일으켰습니다. OpenAI는 곧 Agent SDK에서 MCP 지원을 발표하여 MCP의 가치를 인정하고 경쟁력을 유지하겠다는 의지를 표명했습니다.
기술 분야의 지배적인 세력인 Google 또한 싸움에 합류했습니다. Google DeepMind CEO Demis Hassabis는 MCP가 Google의 Gemini 모델 및 소프트웨어 개발 키트에 통합될 것이라고 확인하며 ‘AI 에이전트 시대를 위한 개방형 표준으로 빠르게 자리 잡고 있다’고 칭찬했습니다.
이러한 업계 리더들의 지지는 MCP의 영향력을 빠르게 증폭시켜 AI 영역의 중심축으로 자리매김했습니다.
그러나 경쟁은 더욱 치열해졌습니다. Google Cloud Next 2025 컨퍼런스에서 Google은 지능형 에이전트 상호 작용을 위한 최초의 오픈 소스 표준인 Agent2Agent Protocol (A2A)을 공개했습니다. A2A는 기존 프레임워크와 벤더 간의 장벽을 제거하여 서로 다른 생태계 간의 지능형 에이전트 간의 안전하고 효율적인 협업을 가능하게 합니다. Google의 움직임은 AI 분야에서 기술력과 혁신적인 역량, 그리고 AI 생태계를 구축하려는 야망을 보여주었습니다.
이러한 기술 거물들의 움직임은 AI 및 지능형 에이전트 경쟁을 연결 표준, 인터페이스 프로토콜, 생태계에 집중시켜 전면에 부각시켰습니다. 여전히 진화하고 있는 글로벌 AI 환경에서 ‘프로토콜은 힘과 같다’는 원칙이 점점 더 분명해지고 있습니다.
AI 시대의 기본 프로토콜 표준 정의를 통제하는 사람은 글로벌 AI 산업의 권력 구조를 재편하고 경제적 이익을 재분배할 기회를 얻게 됩니다.
이는 기술 경쟁을 넘어 미래 시장 구조와 기업 성장을 정의할 전략적 게임으로 확대됩니다.
AI 애플리케이션 ‘연결 포트’
AI 기술의 급속한 발전으로 인해 자연어 처리, 텍스트 생성, 문제 해결 분야에서 놀라운 역량을 보여주는 GPT 및 Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 등장했습니다.
이러한 모델의 잠재력은 실제 문제를 해결하면서 외부 데이터 및 도구와 상호 작용할 수 있는 능력에 있습니다.
그러나 AI 모델과 외부 세계의 상호 작용은 파편화 및 표준화 부족으로 인해 방해를 받아왔습니다.
통합 표준 및 프로토콜이 없기 때문에 개발자는 다양한 데이터 소스 및 도구와 AI 모델을 통합할 때 각 AI 모델 및 플랫폼에 대한 특정 연결 코드를 작성해야 합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 MCP가 만들어졌습니다. Anthropic은 MCP를 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 비교하여 다재다능함과 단순성을 강조합니다.
USB-C 포트와 마찬가지로 MCP는 다양한 AI 모델과 외부 시스템이 동일한 프로토콜을 사용할 수 있도록 하는 보편적인 표준을 구축하여 AI 애플리케이션 개발 및 통합을 단순화하고 간소화하는 것을 목표로 합니다.
소프트웨어 개발 프로젝트를 생각해 보십시오. MCP 이전에는 개발자가 AI 도구를 사용하여 프로젝트 코드 리포지토리를 분석하기 위해 각 코드 리포지토리와 AI 모델에 대한 복잡한 연결 코드를 작성해야 했습니다.
MCP 기반 AI 도구를 사용하면 개발자는 프로젝트 코드 리포지토리로 직접 들어가 코드 구조를 자동으로 분석하고, 기록 커밋 기록을 이해하고, 프로젝트 요구 사항에 따라 정확한 코드 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이는 개발 효율성과 코드 품질을 향상시킵니다.
MCP는 MCP 서버와 MCP 클라이언트의 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. MCP 서버는 로컬 파일 시스템, 데이터베이스 또는 원격 서비스 API에서든 데이터를 노출할 수 있도록 하는 데이터 ‘게이트키퍼’ 역할을 합니다.
MCP 클라이언트는 이러한 서버에 연결하여 데이터 액세스 및 활용을 위한 AI 애플리케이션을 구축하는 ‘탐색기’ 역할을 합니다. MCP 서버는 데이터를 노출하고 MCP 클라이언트는 데이터를 검색하고 처리하여 AI와 외부 세계 간의 다리를 만듭니다.
AI 모델이 외부 데이터 및 도구에 액세스할 때 보안은 필수적입니다. MCP는 데이터 액세스 인터페이스를 표준화하여 민감한 데이터와의 직접적인 접촉을 최소화하고 데이터 유출 위험을 줄입니다. 내장된 보안 메커니즘은 포괄적인 데이터 보호를 제공합니다. 데이터 소스는 엄격한 보안제어 하에 AI와 데이터를 선택적으로 공유할 수 있으며 AI는 결과를 데이터 소스로 안전하게 다시 전달할 수 있습니다.
예를 들어 MCP 서버는 대규모 모델 기술 제공업체에 API 키와 같은 민감한 정보를 노출하지 않고도 리소스를 제어할 수 있습니다. 대규모 모델이 공격을 받으면 공격자는 이 중요한 정보를 얻을 수 없어 위험을 격리하고 데이터 보안을 보장합니다.
MCP의 장점은 실제 애플리케이션과 다양한 분야에서의 가치에서 분명히 드러납니다.
의료 분야에서 지능형 에이전트는 MCP를 통해 환자 전자 의료 기록 및 의료 데이터베이스에 연결하여 의사의 전문 지식을 기반으로 예비 진단 제안을 제공할 수 있습니다.
금융 분야에서 지능형 에이전트는 MCP를 통해 협업하여 금융 데이터를 분석하고, 시장 변화를 모니터링하고, 주식 거래를 자동화하여 투자 결정을 보다 지능적이고 효율적으로 내릴 수 있습니다.
중국에서는 Tencent 및 Alibaba와 같은 기술 회사도 MCP 관련 비즈니스를 적극적으로 배포하여 대응했습니다. Alibaba Cloud의 Bailian 플랫폼은 지능형 에이전트의 개발 프로세스를 단순화하고 개발 주기를 몇 분으로 단축하는 전체 수명 주기 MCP 서비스를 제공합니다. Tencent Cloud는 개발자가 비즈니스 지향적인 지능형 에이전트를 신속하게 구축할 수 있도록 지원하는 MCP 플러그인 호스팅 서비스를 지원하는 ‘AI 개발 키트’를 출시했습니다.
지능형 에이전트 협업: ‘자유 무역 협정’
MCP 프로토콜이 진화함에 따라 지능형 에이전트는 단순한 챗봇에서 실제 문제를 해결할 수 있는 액션 어시스턴트로 전환되고 있습니다. 기술 거물들은 자체 표준 및 생태계 ‘장벽 정원’을 적극적으로 구축하고 있습니다. AI 모델을 외부 도구 및 데이터에 연결하는 데 중점을 두는 MCP와 달리 A2A 프로토콜은 지능형 에이전트 간의 더 높은 수준의 협업을 목표로 합니다.
A2A 프로토콜의 목표는 서로 다른 소스와 벤더의 지능형 에이전트가 서로를 이해하고 협력할 수 있도록 하여 다중 에이전트 협업에 더 큰 자율성과 유연성을 부여하는 것입니다. 이 개념은 국가 간 관세 장벽을 줄이는 것을 목표로 하는 세계 무역 기구 (WTO)에 비유할 수 있습니다.
지능형 에이전트 세계에서 서로 다른 벤더와 프레임워크는 독립적인 ‘국가’와 같으며 A2A 프로토콜은 ‘자유 무역 협정’과 같습니다. 일단 채택되면 이러한 지능형 에이전트는 공통 ‘언어’를 사용하여 원활하게 통신하고 협업하여 단일 지능형 에이전트가 처리할 수 없는 복잡한 워크플로를 완료할 수 있는 ‘자유 무역 지대’에 가입할 수 있습니다.
작업 관리는 A2A 프로토콜의 핵심 구성 요소입니다. 클라이언트와 원격 지능형 에이전트 간의 통신은 작업 완료를 중심으로 이루어집니다. 프로토콜은 지능형 에이전트가 간단한 작업에 대해 빠르게 완료할 수 있는 ‘작업’ 객체를 정의합니다. 복잡하고 장기적인 작업의 경우 지능형 에이전트는 실시간으로 작업 완료 상태를 동기화하기 위해 통신하여 원활한 진행을 보장합니다.
A2A는 지능형 에이전트 간의 협업도 지원합니다. 여러 지능형 에이전트는 컨텍스트 정보, 회신 또는 사용자 지침을 포함하는 메시지를 서로 보내 복잡한 문제를 함께 해결하고 어려운 작업을 완료할 수 있습니다.
현재 A2A 프로토콜은 Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce 및 SAP를 포함한 50개 이상의 주요 기술 회사에서 지원됩니다. 이러한 회사 중 다수는 Google 생태계와 연결되어 있습니다.
예를 들어 Cohere는 이전에 Google Brain에서 근무한 3명의 연구원이 2019년에 설립한 독립적인 AI 스타트업입니다. Cohere는 모델 훈련에 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하는 Google Cloud와 수년간 긴밀한 기술 협력을 유지해 왔습니다. 팀 협업 도구의 잘 알려진 제공업체인 Atlassian은 Jira 및 Confluence 도구를 널리 사용하고 있으며 Google과 협력하여 일부 애플리케이션을 Google 제품에서 사용할 수 있도록 했습니다.
Google은 A2A가 Anthropic의 제안된 MCP 모델 컨텍스트 프로토콜을 보완한다고 주장하지만 더 많은 회사가 참여함에 따라 A2A의 상업적 가치는 계속 증가하여 지능형 에이전트 생태계 개발에서 주도적인 역할을 하고 산업 변화와 발전을 주도할 것으로 예상됩니다.
개방형 협업 또는 생태계 분할?
MCP와 A2A 간의 경쟁은 AI 산업의 가치 사슬에 대한 기술 거물 간의 서로 다른 관점을 강조합니다. Anthropic은 MCP를 통해 ‘서비스로서의 데이터 액세스’ 비즈니스 모델을 구축하여 엔터프라이즈급 고객에게 API 호출을 기반으로 요금을 부과하여 내부 데이터 자산을 AI 기능과 깊이 통합합니다. Google은 A2A 프로토콜을 통해 클라우드 서비스 구독을 추진하여 지능형 에이전트 협업 네트워크 구축을 Google Cloud 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 기타 인프라와 연결하여 ‘프로토콜-플랫폼-서비스’의 폐쇄 루프 생태계를 형성합니다.
데이터 전략 수준에서 둘 다 명확한 독점 의도를 보여줍니다. MCP는 엔터프라이즈 데이터 코어를 깊이 침투하여 수직 산업에서 깊이 있는 상호 작용 데이터를 축적하여 맞춤형 모델 훈련을 위한 풍부한 소스를 제공합니다. A2A는 플랫폼 간 협업에서 방대한 양의 프로세스 데이터를 캡처하여 Google의 핵심 광고 추천 및 비즈니스 분석 모델에 다시 피드백합니다.
둘 다 오픈 소스라고 주장하지만 기술 계층화 전략에는 숨겨진 메커니즘이 포함되어 있습니다. MCP는 엔터프라이즈급 기능에 대한 유료 인터페이스를 유지하고 A2A는 파트너가 Google Cloud 생태계에 대한 액세스를 우선시하도록 안내합니다. 본질적으로 둘 다 ‘오픈 소스 인프라 + 상업적 부가가치’ 모델을 통해 기술 해자를 구축하고 있습니다.
산업 전환의 기로에 서 있는 MCP와 A2A의 진화 경로는 AI 세계의 기본 아키텍처를 재편하고 있습니다. 한편으로 표준화된 프로토콜의 등장은 기술 민주화 프로세스를 가속화하여 중소 개발자가 통합 인터페이스를 통해 글로벌 생태계에 액세스하고 엔터프라이즈급 애플리케이션의 배포 주기를 몇 달에서 몇 시간으로 단축할 수 있도록 합니다. 다른 한편으로 거대 기업이 주도하는 프로토콜 시스템이 분리주의 체제를 형성하면 데이터 아일랜드 효과가 증가하고 기술 호환성 비용이 높아지며 심지어 ‘생태 캠프’에서 제로섬 게임이 발생할 수도 있습니다.
더 깊은 영향은 물리적 세계의 지능적 침투에 있습니다. 산업용 로봇, 자율 주행 터미널 및 의료 지능형 장치가 폭발적으로 증가함에 따라 MCP와 A2A는 가상 지능과 물리적 세계를 연결하는 ‘신경 시냅스’가 되고 있습니다.
지능형 제조 시나리오에서 로봇 팔은 표준화된 인터페이스를 통해 작동 상태 데이터를 실시간으로 동기화하고 AI 모델은 생산 매개변수를 동적으로 최적화하고 ‘인식-결정-실행’의 폐쇄 루프 지능을 구축합니다. 의료 분야에서 수술 로봇과 진단 모델의 실시간 협업을 통해 정밀 의학이 개념에서 임상 진료로 이동할 수 있습니다. 이러한 변화의 핵심은 ‘디지털 인프라’로서 프로토콜 표준의 전략적 가치가 기술 자체를 능가하여 수조 달러 규모의 지능형 경제를 여는 열쇠가 되고 있다는 것입니다.
그러나 과제는 여전히 심각합니다. 산업 제어의 프로토콜 실시간 성능에 대한 밀리초 수준의 요구 사항과 의료 데이터의 개인 정보 보호에 대한 엄격한 표준은 프로토콜 시스템의 지속적인 진화를 강요하고 있습니다.
기술 경쟁과 상업적 이익이 깊이 얽혀 있을 때 개방성과 폐쇄성의 균형을 맞추는 기술이 중요해집니다. 아마도 산업 간 표준 공동 거버넌스 메커니즘을 구축해야만 ‘철도 게이지 전쟁’의 실수를 반복하지 않고 ‘만물 인터넷’의 기술적 이상을 진정으로 실현할 수 있을 것입니다.
이 조용한 힘 게임에서 MCP와 A2A 간의 경쟁은 끝나지 않았습니다. 그들은 기술 혁신의 산물이자 상업적 전략의 운반체이며 AI 산업의 ‘단일 지능’에서 ‘생태 시너지’로의 전환에서 중요한 장을 공동으로 작성하고 있습니다.
궁극적으로 산업의 방향은 기술적 이점뿐만 아니라 개방성, 공유 및 생태적 상생에 대한 가치 선택에 의해 결정되며 이는 AI 시대의 가장 핵심적인 ‘프로토콜 표준’입니다.