코히어, 보안 기업용 AI 플랫폼 'North' 출시
인공지능 에이전트 도구는 일상 업무 흐름에서 반복적인 작업을 줄일 잠재력을 지녔으나, 많은 조직이 도입에 여전히 신중한 태도를 보이고 있습니다. 주요 우려사항은 데이터 보안입니다. 독점적 비밀을 보유한 대기업, 규제가 엄격한 분야의 기업, 정부 기관들은 상당한 우려를 표명합니다. 이들은 자체 데이터나 고객 데이터가 노출되거나 적절한 보호 장치 없이 공개 AI 모델 훈련에 활용될 수 있다고 걱정합니다.
캐나다 AI 기업 코히어(Cohere)는 신규 AI 에이전트 플랫폼 '노스(North)'로 이러한 우려를 해소하고 있습니다. 이 플랫폼은 사설 배포를 위해 설계되어 기업과 정부가 민감한 데이터를 자체 방화벽 뒤에 안전하게 보관할 수 있도록 합니다.
코허어의 공동 창립자 닉 프로스트는 노스 시연에서 "대규모 언어 모델의 효과는 접근 가능한 데이터의 질에 달려 있다"고 설명했습니다. "유용성을 극대화하려면 관련 정보에 접근할 수 있어야 하며, 이는 종종 고객의 자체 IT 환경 내 직접 배포를 필요로 한다."
Azure나 AWS 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼에서 운영하기보다, 코허어는 노스를 조직의 사설 인프라에 직접 설치할 수 있습니다. 이 접근 방식은 코허어가 고객 데이터를 절대 접하거나 볼 수 없도록 보장합니다. 프로스트에 따르면, 노스는 온프레미스 서버, 하이브리드 클라우드, 가상 사설 클라우드, 심지어 격리된 에어갭 시스템에서도 실행될 수 있습니다.
그는 "고객사 사내 어딘가의 작은 공간에 있는 GPU에도 배포할 수 있다"고 언급하며, North는 단 두 개의 GPU로도 효율적으로 작동하도록 설계되었다고 덧붙였다.
코허어는 노스가 세분화된 접근 제어, 에이전트 자율성 관리 정책, 지속적인 보안 테스트, 제3자 감사 등 강력한 보안 조치를 포함한다고 밝혔습니다. 이 플랫폼은 GDPR, SOC-2, ISO 27001과 같은 국제 표준도 준수합니다.
사설 배포 이상의 확장성

이미지 출처: Cohere 현재까지 9억 7천만 달러를 조달했으며 최근 기업 가치가 55억 달러로 평가된 코허어는 RBC, 델, LG, 앙상블 헬스 파트너스, 그리고 테크크런치가 이전에 보도한 팔란티어를 포함한 고객사와 함께 노스에 대한 파일럿 프로그램을 이미 진행한 바 있다.
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이러한 기능들은 코히어의 기존 기술, 즉 커맨드 생성형 AI 모델과 컴퍼스 다중 모드 검색 플랫폼을 기반으로 구축되었습니다. 프로스트는 노스가 복잡한 기업용 추론 작업을 위해 미세 조정된 커맨드 모델의 특수 버전을 활용한다고 언급했습니다.
프로스트는 "단순한 질문 답변을 넘어 실제 업무 수행이 가능합니다. North는 표, 문서, 슬라이드 프레젠테이션 등 다양한 자산을 생성하고 심층 시장 조사를 수행할 수 있습니다"라고 덧붙였습니다.
코히어가 최근 밴쿠버 기반 플랫폼 오토그리드(Ottogrid)를 인수한 점이 주목할 만하다. 오토그리드는 기업용 자동화된 고급 시장 조사 도구를 전문으로 한다.
다른 에이전트 플랫폼과 마찬가지로 North는 Gmail, Slack, Salesforce, Outlook, Linear 같은 일반적인 업무용 애플리케이션과 연결할 수 있습니다. 또한 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol) 서버와 통합되어 전문적이거나 맞춤형 내부 소프트웨어와도 연결됩니다.
프로스트는 "사용자가 모델과의 상호작용을 통해 신뢰를 쌓아가면서, 생산성 보조 도구로 활용하던 단계에서 완전한 작업 자동화를 위한 도구로 활용하는 단계로 자연스럽게 진화한다"고 관찰했다.
정정: 본 기사의 이전 버전에서 프로스트의 직함을 잘못 표기했습니다. 오류를 사과드립니다.
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그는 "고객사 사내 어딘가의 작은 공간에 있는 GPU에도 배포할 수 있다"고 언급하며, North는 단 두 개의 GPU로도 효율적으로 작동하도록 설계되었다고 덧붙였다.
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프로스트는 "사용자가 모델과의 상호작용을 통해 신뢰를 쌓아가면서, 생산성 보조 도구로 활용하던 단계에서 완전한 작업 자동화를 위한 도구로 활용하는 단계로 자연스럽게 진화한다"고 관찰했다.
정정: 본 기사의 이전 버전에서 프로스트의 직함을 잘못 표기했습니다. 오류를 사과드립니다.
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