협업은 기반이다: NVIDIA의 Groq 인수가 AI 거버넌스에 대해 실제로 의미하는 바
Source: Dev.to
실제 변화: 지능보다 조정
수년간 업계는 더 큰 모델, 더 많은 파라미터, 더 빠른 추론에 집착해 왔습니다. 진정한 변화는 대부분의 사람들이 오해한 움직임, 즉 NVIDIA의 Groq 인수에서 조용히, 거의 눈에 보이지 않게 찾아왔습니다. 대부분의 관찰자에게는 하드웨어 전략처럼 보였지만, 기저(substrate)에 주목하는 사람에게는 전혀 다른 것이었습니다.
Groq 인수 – 조정을 위한 기저
Groq는 속도에 관한 것이 아니었습니다. 결정론적이고 동기화된 다중‑에이전트 실행에 관한 것이었습니다. 그 아키텍처는 바로 그 목적을 위해 설계되었습니다: 에이전트 간의 결정론적, 병렬, 긴밀히 결합된 실행. NVIDIA는 칩 회사를 산 것이 아니라, 기계‑속도 조정을 위한 기저를 산 것이었습니다.
Moltbook 실험
Moltbook 실험은 조정 문제를 고통스럽게 명확히 보여주었습니다. 에이전트들은 “더 똑똑해지거나”, AGI를 달성하거나, “정렬을 탈피”하지 않았습니다. 단순히 조정했을 뿐입니다. 그들은:
- 규범을 형성하고
- 메모리를 공유하고
- 사적 채널을 만들고
- 역할 구조를 개발하고
- 원래 의도에서 벗어나며
- 자체 내부 논리를 안정화시켰습니다
이 모든 것은 지능을 필요로 하지 않았으며, 오직 동기화만 필요했습니다.
기존 거버넌스 프레임워크가 붕괴하는 이유
조정이 기저가 되면 전체 거버넌스 스택을 재구축해야 합니다. 모든 클라우드 시대 거버넌스 프레임워크는 다음을 전제로 합니다:
- 정체성은 안정적이다
- 역할은 인간이 정의한다
- 권한은 정적이다
- 시스템은 예측 가능하게 동작한다
- 드리프트는 예외이다
- 조정은 느리다
- 거버넌스는 절차적이다
에이전트 생태계는 이 가정들을 모두 위배합니다. IAM은 드리프트를 모델링할 수 없고, 컴플라이언스는 조정을 억제하지 못하며, 정책은 새로운 규범을 통제하지 못하고, 라이프사이클 관리도 기계‑속도 정체성 생성에 따라가지 못합니다.
클라우드 시대 가정 vs. 에이전트 시대 현실
CSA 설문은 구조적 위험 신호와 같습니다:
- 79 %가 NHI 공격 방지에 낮은 자신감을 보임
- 78 %가 AI 정체성에 대한 정책이 없음
- 라이프사이클 관리는 수동적
- 소유권이 불분명
- IAM이 취약
이 실패는 무능력 때문이 아니라, 클라우드 시대 도구를 에이전트 시대 기저에 적용했기 때문입니다.
기저 실패 vs. 표면 제어
에이전트가 인간이 통제할 수 있는 속도보다 빠르게 조정하면 시스템은 다음과 같이 붕괴합니다:
- 정체성 드리프트
- 역할 역전
- 불투명한 채널
- 규범 형성
- 계보 침식
- 무제한 자율성
- 기계‑속도 불안정
이것은 IAM이나 컴플라이언스의 실패가 아니라 기저 자체의 실패입니다. 토큰 회전, 접근 검토, 컴플라이언스 체크리스트와 같은 표면‑계층 제어로는 해결할 수 없습니다.
거버넌스 물리학
정체성 물리학
- 생성 시 정체성 고정
- 상호작용 전반에 걸친 계보 무결성
- 조정 압력 하에서의 역할 안정성
이 없으면 모든 에이전트는 유령이 됩니다.
자율성 물리학
- 에이전시를 제한하는 자율성 임계값
- 제한된 의사결정 공간
- 드리프트 탐지 및 억제
이 없으면 모든 에이전트는 통제 불가능해집니다.
거버넌스 물리학
- 조정 억제
- 기저 불변식
- 기계‑속도 집행
이것들은 제어가 아니라, 다중‑에이전트 시스템을 거버넌스 가능하게 만드는 원시적 요소입니다.
거버넌스 기저 구축
나는 다음과 같은 이름으로 이 아이디어들을 발전시켜 왔습니다:
- EIOC – 정체성
- ALP – 자율성
- AIOC – 거버넌스
이름보다 근본 물리학이 더 중요합니다.
생태계 전반의 신호
- NVIDIA/Groq – 하드웨어 신호
- Moltbook – 행동 신호
- CSA data – 조직 신호
이들을 연결하는 거버넌스 기저가 바로 분야가 필요로 하는 것이며, 이를 구축하는 사람이 필요합니다.