JPMorganChase의 기술 트렌드 보고서에 따르면, AI가 온라인 쇼핑과 재고 관리부터 제품 설계 및 조달 방식에 이르기까지 비즈니스 환경 전체를 급격하게 변화시키고 있는 모습이 그려지고 있습니다.

쇼핑과 관련하여, 보고서 저자들은 자율적인 중개자 역할을 하는 에이전트 기반 브라우저(agentic browsers)에 의해 디지털 상점의 개념이 완전히 재작성되고 있으며, 이것이 글로벌 상거래의 작동 방식을 재편하고 있다고 밝혔습니다.

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소비자가 수십 개의 제품 링크를 클릭하거나, 양식을 작성하거나, 운송 요금을 수동으로 비교하는 대신, 지능형 디지털 에이전트가 이제 사용자의 의도를 해석하여 복잡하고 다단계적인 워크플로(workflows)를 실행합니다. 이러한 시스템은 "지속적 메모리(persistent memory)"와 브라우징, 결정 및 쇼핑객을 대신한 완전한 구매를 수행하기 위한 프로토콜을 포함한 "연속 배칭(continuous batching)"과 같은 "고급 추론 최적화 기술(advanced inference optimization techniques)"을 사용합니다.

유통업체와 소비자 브랜드들에게 기존의 디지털 마케팅 전략은 공식적으로 구식이 되었습니다. 이제 성공은 SEO(검색 엔진 최적화) 대신 GEO(생성 엔진 최적화, Generative Engine Optimization)에 달려 있습니다. 보고서는 브랜드들이 인간 쇼핑객을 설득하는 것에서 벗어나, 자율 에이전트가 구매 결정을 내릴 때 사용하는 알고리즘 데이터 신호에 영향을 미치는 방향으로 전환해야 한다고 언급했습니다.

이러한 변화의 이면에는 유통 공급망의 경제성에 직접적인 영향을 미치는 다년간의 인프라 개편이 있다고 보고서 저자들은 말했습니다. AI 생산 워크로드의 폭발적 증가는 데이터 과학 커뮤니티와 클라우드 제공업체들이 운영을 효율적으로 확장하기 위해 Linux 및 Kubernetes와 같은 오픈 소스 아키텍처를 공격적으로 채택하도록 밀어붙였습니다.

보고서에 따르면, 고급 추론 엔진 (inference engines)은 계산 메모리 (computational memory)를 재사용함으로써 하드웨어 리소스를 최적화하며, 이는 복잡한 AI 모델을 실행하는 비용을 크게 낮추는 동력이 됩니다. 소싱 (sourcing) 산업에 종사하는 기업들에게 이러한 인프라의 성숙은 큰 승리입니다. 이는 딥러닝 (deep-learning) 기반의 공급망 모델, 예측 재고 도구, 그리고 자동화된 공급업체 매칭 플랫폼이 갑자기 훨씬 더 저렴해지고, 더 탄력적이며, 배포하기에 매우 높은 확장성 (scalability)을 갖추게 되었음을 의미합니다.

한편, 이러한 소프트웨어 혁명에 발맞추기 위해 물리적 인프라는 전례 없는 투자 물결을 통해 빠르게 진화하고 있습니다. 고밀도 데이터 센터 (High-density data centers)는 에너지 시장을 재편하고 있으며, 기술 거물들이 소형 모듈형 원자로 (small modular nuclear reactors)와 같은 새로운 에너지원을 통해 전력을 확보하기 위해 치열한 경쟁을 벌이도록 만들고 있습니다. 이러한 에너지원들은 미국 전역에 걸쳐 계획되고 있으며, 많은 지역 사회가 이에 반대하고 있습니다. 원자로는 다른 국가들에도 계획되어 있습니다. 이번 주 초, Holtec과 EDF는 영국에 최대 4기의 원자로를 건설하겠다는 제안서를 제출했습니다.