이 행사는 리투아니아 상공회의소(The American Chamber of Commerce in Lithuania)가 주관했습니다. 행사 링크는 https://www.amcham.lt/events/foreign-investors-annual-summit-2026/입니다. AI는 주요 주제였으며, 커버리지 시간으로 따지자면 아마도 3번째 정도일 것입니다. 또한, EPAM Systems의 응용 AI EU 책임자인 Antonio di Marzo가 발표한 자리에서도 로컬 AI에 대한 보도가 있었습니다! 몇 가지 관찰된 점은 다음과 같습니다: 1) 두 번째 사진에서 언급된 '채용(hiring)' 에이전트는 부분적으로 클라우드 API와 독립적으로 운영되는 것을 의미했습니다. 2) 우수한 엔지니어링 역량을 갖춘 엔지니어의 필요성은 필수 요소로 인정되었습니다. 모범 사례들이 매우 잘 다루어졌으며, 가능한 모든 정밀도로 관리자 언어로 번역되었습니다. AI를 언급하는 발표는 더 많았지만, 로컬 AI에 대한 언급은 적었습니다. 실제 비즈니스 종사자, 투자자 및 관리자들은 전혀 LinkedIn의 거품 같은 분위기가 아닙니다. 그들은 로컬 AI의 사용 사례를 이해하고 있지만, 자신의 비즈니스 모델에 따라 요구 사항으로 보는 경우는 그리 흔하지 않습니다 (저는 의학 전문가들과는 달리 리투아니아 의료 AI 컨퍼런스 게시물에서 이 주제를 다루었습니다). 기업 대표들 사이에서 제가 진행한 다소 대표성이 떨어지는 설문조사에 따르면, 1개 은행이 로컬 AI를 채택했으며, 1개 법무법인은 이를 고려하고 있지만 '현재 도구'(제가 추측하기로는 Claude)에 만족한다고 답했습니다. 그들은 대형 로펌만이 로컬 AI 채택에서 우위를 점하며, 로컬 AI를 사용하려는 가장 큰 동기는... 규제상의 이유라고 말했습니다. 이는 사후적으로 보면 간단해 보일지라도 다소 직관에 반하는 부분이었습니다. 하지만 규제 요건은 종종 로컬 AI 채택의 원동력이 됩니다 (위에서 언급한 게시물도 참고하세요). 기업/SaaS는 사용 사례에 따라 로컬 AI 또는 인증/준수된 폐쇄형 AI 모델(이들은 주로 신뢰하며, 데이터 센터 내 실제 감사받은 배포 사례가 있음)을 사용합니다. 그들이 느끼는 더 큰 '고충점'은 제공업체가 모델 API를 '단종(sunset)'시키기로 결정하여 프롬프트와 에이전트를 망가뜨릴 때입니다. 로컬 AI라고 할 수는 없지만, 뜨거운 주제는 다음과 같습니다: SaaS는 사내 솔루션의 자체 코딩(vibe-coding)으로 인해 어느 정도 압박을 느끼고 있지만, 이를 결정적인 문제로 보지는 않습니다.
한 SaaS 리더는 에이전트(agents)가 소프트웨어 엔지니어(software engineers)를 대체할 것이라는 것은 오해이며, 오히려 더 유능한 엔지니어에 대한 수요가 있다고 분명히 밝혔습니다. 너무 간략하고 어쩌면 부정확하게 다룬 점을 용서해 주십시오.
추신. 제 의견으로는 의사결정 모델(decision models, 예: Jev)은 과대광고(hype)이지만, 무대에서 AI에 대해 이야기하는 사람들뿐만 아니라 연구원들조차 이를 믿기 때문에 제가 틀릴 수도 있습니다. 제출자: /u/EmilPi [링크] [댓글]