울프람, LLM 한계 보완할 '파운데이션 툴' 공식 출시...정밀 계산·지식 결합 본격화

40년 기술력 집약한 울프람 언어, MCP 서비스·에이전트 API 등 3가지 방식으로 제공

스티브 울프람, LLM의 정밀 계산 한계 보완하는 파운데이션 툴 공개

[한국정보기술신문] 울프람리서치 창립자 스티브 울프람(Stephen Wolfram)이 2026년 2월 23일, 대규모 언어 모델의 구조적 한계를 보완하기 위한 '파운데이션 툴'을 공식 출시했다. 이번 발표는 울프람이 40년간 구축해온 울프람 언어를 LLM 기반 시스템에 표준적이고 범용적인 방식으로 통합하는 것을 핵심으로 한다.

울프람은 이번 발표에서 LLM이 보여주는 광범위하고 인간적인 능력에도 불구하고, 정밀한 계산과 깊이 있는 추론 영역에서는 근본적인 한계가 있다고 짚었다. 그는 "LLM 파운데이션 모델은 강력하지만, 우리의 파운데이션 툴과 결합하면 훨씬 더 강력해진다"고 강조하며, 울프람 언어가 정밀 계산과 방대한 지식을 AI에 제공하는 최적의 매개체가 될 수 있다고 밝혔다.

LLM과 정밀 계산의 만남, CAG 기술로 구현

이번 파운데이션 툴의 핵심 기술은 '계산 증강 생성(CAG)'이다. 기존의 검색 증강 생성(RAG)이 기존 문서에서 내용을 불러와 LLM에 주입하는 방식이라면, CAG는 실시간으로 계산을 수행해 그 결과를 LLM의 출력 흐름에 직접 주입하는 방식이다. 울프람은 이를 두고 "기존 RAG의 무한한 확장판"이라고 설명했다. 필요한 시점에 무한한 양의 콘텐츠를 연산을 통해 동적으로 생성할 수 있다는 점에서, 정적 문서에 의존하는 기존 방식과 근본적으로 다르다.

CAG 기술의 내부 구현은 복잡하지만, 외부 통합 방식은 간결하게 설계됐다고 울프람 측은 설명했다. 기존 LLM 관련 시스템과 워크플로에 쉽게 연동할 수 있도록 배포 방식을 표준화했으며, 이를 통해 어떤 LLM 시스템이든 정밀한 깊은 계산과 지식이라는 '슈퍼파워'를 활용할 수 있게 된다는 것이 울프람의 설명이다.

세 가지 접근 방식으로 공개

이번 출시와 함께 울프람은 세 가지 주요 제품을 동시에 공개했다.

첫 번째는 MCP 서비스(MCP Service)다. MCP 호환 LLM 기반 시스템이라면 즉시 파운데이션 툴을 호출할 수 있도록 지원한다. 현재 대부분의 소비자용 LLM 시스템이 MCP를 지원하는 만큼, 별도의 복잡한 설정 없이 쉽게 연동할 수 있다. 웹 API 방식의 메인 서비스 외에도 로컬 울프람 엔진을 활용하는 버전도 제공된다.

두 번째는 에이전트 원 API(Agent One API)다. LLM 파운데이션 모델과 울프람의 파운데이션 툴을 하나로 결합한 '원스톱 유니버설 에이전트' 방식으로, 기존 LLM API를 그대로 대체하는 드롭인 형태로 제공된다. 기존 LLM 기반 서비스를 운영하는 기업들이 별다른 구조 변경 없이 도입할 수 있다는 점이 특징이다.

세 번째는 CAG 컴포넌트 API(CAG Component APIs)다. 울프람 기술에 세분화된 직접 접근을 지원하며, 어떤 규모의 LLM 시스템에도 최적화된 커스텀 통합이 가능하도록 설계됐다. 호스팅 형태와 온프레미스 형태 모두 지원한다.

3년의 기다림 끝에 무르익은 생태계

울프람은 2023년 1월, ChatGPT 등장 직후 울프람 알파를 ChatGPT에 연동하는 방안을 제안한 바 있다. 그로부터 두 달 후에는 ChatGPT용 울프람 플러그인을 출시하기도 했다. 그러나 당시에는 LLM 생태계 자체가 툴 연동을 제대로 소화할 만큼 성숙하지 않았다고 울프람은 회고했다.

그로부터 3년이 지난 지금, LLM의 핵심 역량이 더욱 명확해졌고, 실질적 가치 성장의 상당 부분이 LLM이 외부 시스템과 어떻게 연결되느냐에 달려 있다는 사실도 분명해졌다. 울프람은 이번 파운데이션 툴 출시를 두고 "중요한 수렴의 순간"이라고 평가하며, 40년간 쌓아온 광범위하고 범용적인 기술이 LLM 파운데이션 모델의 폭넓은 역량과 딱 맞아 떨어지는 시점이 왔다고 강조했다.

울프람은 향후 LLM의 사전 학습과 핵심 엔지니어링 단계에서 파운데이션 툴과의 정렬을 심화하는 방향으로 나아갈 것이라는 비전도 함께 제시했다. 이번 CAG 기반 제품군은 그 장기적 로드맵의 첫 단계로, 오늘날 바로 적용 가능한 솔루션을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다.

한국정보기술신문 인공지능분과 권지현 기자 news@kitpa.org