MIT와 마이크로소프트(Microsoft) 공동 연구팀이 AI 에이전트의 속도와 에너지 효율을 대폭 개선하는 새로운 시스템 ‘Murakkab’을 개발했다. 우르두어로 ‘사물의 결합’을 뜻하는 이 시스템은 AI 애플리케이션을 구동하는 멀티스텝 워크플로우의 설계와 배포를 자동으로 최적화하는 것이 특징이다. 연구 결과는 2026년 USENIX 운영 체제 설계 및 구현 심포지엄(OSDI)에서 발표될 예정이다.
Murakkab의 핵심 원리는 개발자가 고수준 언어로 의도를 설명하면 시스템이 자동으로 최적의 모델과 도구를 선택하고, 순차 실행과 병렬 처리 구성을 스스로 결정하는 것이다. 클라우드 배포 단계에서는 비용, 속도, 정확도 등 사용자가 설정한 제약 조건에 따라 하드웨어 할당과 일정을 동적으로 조정한다. 새로운 모델이나 가속기가 출시되더라도 개발자의 별도 개입 없이 자동으로 반영된다는 점도 강점으로 꼽힌다.
성능 개선 수치는 주목할 만하다. 기존 방법과 비교할 때 계산량은 약 35% 수준으로 줄었고, 에너지 소비는 약 27% 수준으로 감소했다. 비용 역시 기존 대비 25% 미만으로 떨어졌다. 특히 정확도를 약 2% 포기하는 조건에서 에너지 소비를 10배 이상 줄이는 결과도 확인됐다. MIT 전기공학·컴퓨터과학(EECS) 대학원생 고하르 초드리(Gohar Chaudhry)가 주저자를 맡았고, MIT EECS 부교수이자 컴퓨터 과학·인공지능 연구소(CSAIL) 소속 아담 벨레이(Adam Belay), 마이크로소프트 애저(Azure) 기술 펠로우 리카르도 비안키니(Ricardo Bianchini)가 공동 연구에 참여했다. 생성형 AI 수요 급증으로 데이터센터의 전력 소비가 사회적 문제로 떠오른 가운데, 소프트웨어 수준에서 효율성을 끌어올리려는 이 같은 시도가 업계의 주목을 받고 있다.
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