유라클, 생성형 AI 시장 1위 도전 선언: '아테나' 플랫폼 공개와 AI 전문 기업 전환

유라클, 생성형 AI 시장 1위 목표로 '아테나' 플랫폼 공개 및 AI 전문 기업 전환 선언

유라클이 과거 모바일 분야에서의 성공('모피어스')을 발판 삼아, 자체 개발한 생성형 AI 플랫폼 '아테나(Athena)'를 앞세워 생성형 AI 시장에서 1위 달성을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 'AI, 비즈니스를 완성하다'라는 부제로 개최된 '유라클 AI 서밋 2025'에서 AI 전문 기업으로의 전환을 공식적으로 선언했습니다.

핵심 기술:
- '아테나(Athena)' 플랫폼: 생성형 AI 서비스를 위한 전반적인 워크플로우 지원 플랫폼.
- '아테나 LLM Ops': 성공하는 AI 프로젝트의 5%만을 만드는 현실적인 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 기술 파편화, 구축 복잡성, 기대와 현실의 간극 등 'AI 하우스 현상'을 극복하는 데 초점을 맞춤.
- '아테나 코드 어시스턴트': 단순 코드 생성을 넘어, 기업의 코드 자산을 학습하여 업무에 직접 투입 가능한 실용 중심의 개발 플랫폼.

기술적 세부사항:
- '아테나 LLM Ops' 기능:
- 지식 저장소 구성
- 프롬프트 관리
- 드래그앤드롭 방식 워크플로우 빌더
- API 자동 배포
- 내부 인프라 '올림포스(Olympus)'를 통한 GPU 자원 모니터링, 보안 연동, 로그 관리, LLM 토큰 사용량 추적.
- '아테나 코드 어시스턴트' 기능:
- 자동 코드 생성
- 통합 테스트
- API 명세서 및 문서 자동화
- 국내 최초로 코드 간 의존성 그래프 추론을 위한 그래프 RAG 기술 적용
- VS Code 기반 통합 및 사내 인증/보안을 위한 MCP 저장소 운영.

개발 임팩트:
- AI 프로젝트 성공률 증대: '아테나 LLM Ops'를 통해 기술과 비즈니스를 효과적으로 연결하여 AI 투자 대비 성과를 높이고, 프로토타입 단계를 넘어 실서비스 전환 성공률을 개선합니다.
- 개발 생산성 향상: '아테나 코드 어시스턴트'는 개발자의 반복 작업을 줄이고, 기업의 코드 자산을 AI화하여 전략적인 개발을 지원합니다.
- 유연한 AI 아키텍처: 단일 LLM에 종속되지 않고, 다양한 외부 LLM(엑사원, 바로코 등)과 연계 가능한 멀티 LLM 아키텍처를 지향하여 확장성을 확보합니다.

커뮤니티 반응 (예상):
- AI 프로젝트의 현실적인 실패 사례와 이를 극복하기 위한 구체적인 솔루션 제시가 개발자들의 공감을 얻을 것으로 예상됩니다.
- 실서비스 전환 단계에서의 어려움을 해결하는 'LLM Ops' 및 '코드 어시스턴트'와 같은 실용적인 도구에 대한 높은 관심이 기대됩니다.

결론: 유라클은 '아테나' 플랫폼을 통해 기업이 겪는 AI 도입의 실질적인 어려움을 해소하고, 비즈니스 성과로 이어지는 '실전형 AI'를 제공함으로써 생성형 AI 시장의 선두 주자로 자리매김하겠다는 강력한 의지를 표명하고 있습니다. 특히, 단순 기술 제공을 넘어 기업의 AI 자산화를 지원하는 전략적 방향성을 제시하고 있습니다.