인포시스와 앤트로픽은 에이전트형 AI 시스템을 출시할 예정이다

앤트로픽과 클로드는 통신 및 금융 부문에서 복잡한 작업과 비즈니스를 관리할 수 있는dent AI 시스템을 개발하기 위한 협력을 발표했습니다. 

에이전트형 AI 시스템은dent으로 작동하도록 설계되었고 복잡한 작업을 처리할 수 있기 때문에 최근 기관에서 인기를 얻고 있습니다.

시스템을 출시할 예정이다.

인포시스는 앤트로픽과 주요 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했습니다. 이 파트너십을 통해 클로드의 모델은 인포시스 토파즈에 통합되어 전체 비즈니스 프로세스를dent으로 관리할 수 있는 에이전트형 AI 시스템을 개발할 예정입니다.

이번 발표 며칠 전, 앤트로픽은 시리즈 G 펀딩으로 300억 달러를 유치하며 기업 가치를 3,800억 달러로 평가받았다고 보도되었습니다. 회사는 이 자금을 인도 시장 확장에 사용할 계획이며, 이미 인도 벵갈루루에 새로운 사무소를 개설할 것이라고 발표했습니다.

인포시스와 의 새로운 인도의 방대한 개발자 커뮤니티와 기업용 AI에 대한 전 세계적인 수요를 겨냥하고 있기 때문에 확장 전략의 중요한 부분입니다.

이번 협력을 통해 통신 부문에 특화된 인류공학 연구센터가 설립됩니다. 이곳에서 양사는 통신 사업자를 위한 "지능형 자동화"를 관리하는 AI 에이전트를 개발할 예정입니다.

이 담당자들은 네트워크 운영을 처리하게 되는데, 이는 매우 복잡하고 엄격한 규제를 받는 경우가 많습니다.

금융 서비스 분야의 경우, 대형 은행들은 사기 행위를 끊임없이 감시하고 엄격한 정부 규정을 준수해야 합니다. 새로운 AI 솔루션은 기업들이 위험을 더 빠르게 감지하고 규정 준수 보고를 자동화할 수 있도록 지원할 것입니다.

또한, 상담원들은 고객의 전체 계좌 이력과 현재 시장 동향을 동시에 살펴봄으로써 맞춤형 금융 자문을 제공할 수 있습니다.

클로드 모델은 제조 및 엔지니어링 산업에서 시뮬레이션을 실행하고 제품을 설계하는 데 사용될 것입니다. 인공지능(AI)이 물리적 프로토타입 하나를 제작하기 전에 수천 번의 설계 반복 테스트를 수행할 수 있으므로 연구 개발(R&D)에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.

'클로드 코드'는 어떤 역할을 하나요?

Anthropic 이 개발자들이 소프트웨어를 작성하고 관리하는 데 도움을 주기 위해 출시한 Claude Code라는 도구와 관련이 있습니다 . Infosys는 이미 자사의 Exponential Engineering 그룹에 Claude Code를 도입하여 Infosys 개발자들이 이전보다 훨씬 빠르게 코드를 작성, 테스트 및 디버깅할 수 있도록 했습니다.

Infosys와 Anthropic은 Claude를 활용하여 비용이 많이 들고 업데이트가 어려운 기존 시스템을 사용하는 대기업들이 최신 클라우드 인프라로 마이그레이션할 수 있도록 지원할 계획입니다. 최근 보고서에 따르면 GitHub의 공개 커밋 중 약 4%가 Claude Code로 작성된 것으로 나타났습니다.

액센츄어, 타타컨설턴시서비스(TCS), 위프로와 같은 글로벌 IT 서비스 제공업체들도 AI 시장에서의 입지를 확보하기 위해 수십억 달러를 투자하고 있습니다.

2025년 말과 2026년 초에 기업들이 AI 전문가를 확보하기 위해 인수합병에 나서면서 업계에서는 인수합병이 33% 증가했습니다. 예를 들어, 캡제미니는 최근 에이전트형 AI 운영업체를 33억 달러에 인수했고, TCS는 AI 워크로드에 맞춰 데이터 센터를 현대화하기 위한 주요 계약을 체결했습니다.

앤스로픽(Anthropic)조차도 마이크로소프트-오픈AI 연합의 주요 대안으로 자리매김하고 있습니다. 오픈AI가 마이크로소프트의 애저 클라우드와 밀접하게 연관되어 있는 반면, 앤스로픽은 아마존 웹 서비스(베드락), 구글 클라우드(버텍스 AI), 그리고 마이크로소프트 애저에서 모두 사용 가능한 유일한 주요 AI 모델입니다.

클로드 오푸스는 2026년 2월 5일 컨텍스트 압축 기능을 도입한 4.6 버전을 출시했습니다. 이 기능을 통해 AI 에이전트는 프로젝트에 대한 "기억"을 잃지 않고 훨씬 더 긴 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 적응형 사고 기능을 통해 AI는 어려운 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애해야 할 시점을 스스로 판단할 수 있습니다.

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