기업용 AI 상담 시장의 경쟁축이 개별 모델 성능에서 대규모 운영 인프라 효율화로 옮겨가고 있다. 의도분석·검색·응대·요약·지식관리·품질관리 등 역할별로 AI 에이전트를 분담시키는 멀티 에이전트 구조가 확산되면서, 에이전트 수가 늘어날수록 모델 호출량과 연산량이 급증해 GPU 비용 상승과 응답 속도 저하가 새로운 병목으로 떠오른 탓이다.
이 문제를 정면으로 겨냥한 협업이 나왔다. AI 모델 경량화·최적화 기업 노타와 20년 이상 컨택센터 운영 경력을 보유한 BPO 기업 메타엠은 2026년 8월 13일 차세대 AI 상담체계 구축을 위한 공동 개발 계약을 체결했다. 두 회사는 AI 네이티브 멀티 에이전트 상담체계를 함께 개발하기로 하고, 노타의 모델 경량화·최적화 및 에이전트 설계 기술과 메타엠의 컨택센터 운영 노하우를 결합한다.
기술 결합, 개별 최적화에서 운영 인프라로
이번 프로젝트에서 노타는 공통 AI 엔진과 오케스트레이션 기술, RAG 기반 시스템 개발을 맡는다. 거대언어모델과 추론 엔진에 경량화·최적화 기술을 적용해 여러 에이전트가 동시에 작동해도 연산 부담을 줄이는 구조를 구현하는 방식이다. 메타엠은 200여 개 고객사를 보유한 컨택센터 운영 경험을 바탕으로 도메인 지식을 제공하고, AI 컨택센터(AICC)의 구축·배포·운영을 담당한다.
채명수 노타 대표는 “AI 에이전트 시대에는 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 이를 실제 서비스에서 얼마나 빠르고 안정적이며 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력”이라며 “이번 프로젝트는 노타의 기술이 개별 모델 최적화에서 여러 AI 에이전트를 운영하는 인프라 영역으로 확장되는 중요한 이정표”라고 말했다.
상용화 시장, 비용·속도·품질이 관건
임은택 메타엠 대표는 “실제 대규모 상담 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 운영하기 위해 노타의 AI 모델 최적화 기술을 선택했다”고 밝혔다. 이어 “추론 비용과 메모리 사용량을 줄이면서 운영 효율성과 고객 경험을 함께 높이는 차세대 상담 서비스를 선보이겠다”고 덧붙였다.
이번 계약은 노타와 메타엠의 첫 상용 프로젝트로, 기능을 얼마나 다양하게 갖추느냐가 아니라 대규모 운영 환경에서 비용·속도·품질을 동시에 유지할 수 있는지가 경쟁력의 척도가 되고 있음을 보여준다. 두 회사는 이번 협업을 시작으로 제조·금융·공공 등 다른 산업 분야로도 최적화 기술을 확대해 나갈 계획이다.