사카나 AI, 8시간 연속 자율 조사하는 비즈니스 AI '말린' 베타 테스트 개시

보통 AI에게 조사를 맡기면 몇 초 만에 요약된 답변 몇 줄을 확인하는 데 익숙합니다. 하지만 이사회에 보고할 수준의 무거운 전략 보고서를 써야 할 때는 기존 챗봇이 별 도움이 되지 않습니다.

일본 AI 스타트업 사카나 AI(Sakana AI)가 자사 첫 상용 제품인 '사카나 말린(Sakana Marlin)'을 공개하고 비공개 베타 테스터 모집을 시작했습니다. 회사는 이 도구를 '가상 CSO(최고전략책임자)'라고 부릅니다.

사용법은 간단합니다. 조사하고자 하는 주제를 프롬프트로 던져두기만 하면 이후 사람의 개입은 일절 필요 없습니다. 말린이 스스로 거의 8시간 동안 자율적으로 웹과 문헌을 파고들며 사고한 뒤, 구조화된 발표용 슬라이드와 수십 쪽에 달하는 심층 보고서를 통째로 납품합니다.

8시간 동안 스스로 생각하는 전략 분석가

보통 전략 컨설팅 팀에서 몇 주 동안 매달려야 하는 분량의 작업을 말린은 몇 시간 만에 끝내는 것을 목표로 합니다.

공개된 보고서 샘플을 보면 수준을 가늠할 수 있습니다. 트럼프 2기 행정부 통상 정책이 일본 공급망에 미치는 영향을 다룬 보고서는 총 61쪽으로, 16가지 리스크 요인과 시나리오별 파급 효과를 분석했습니다. 일본 금융권의 생성형 AI 도입 전략을 다룬 보고서는 78쪽에 달합니다.

단순한 정보 요약이 아니라 요약 슬라이드부터 산업별 영향, 미래 시나리오, 참고 문헌까지 완결된 형태로 제공됩니다.

Marlin의 핵심은 '시간을 들여 깊게 생각하는' 추론 스케일링입니다. 사카나 AI는 모델의 추론 효율이 좋아질수록 오히려 더 많은 계산량을 쏟아부어 어려운 비즈니스 난제를 해결해야 한다고 설명합니다.

몬테카를로 트리 탐색과 과학 연구 워크플로

AI를 8시간 동안 혼자 일하게 두면 엉뚱한 길로 새기 쉽습니다. 말린은 사카나 AI가 축적해 온 두 가지 핵심 연구 기술로 이 문제를 풀었습니다.

첫째는 NeurIPS 2025 스포트라이트 논문으로 선정된 'AB-MCTS(적응형 분기 몬테카를로 트리 탐색)'입니다. 수천 번의 LLM 호출 속에서 유망한 가설을 집중적으로 파고들고, 막다른 길은 스스로 배제하며 최적의 경로를 찾아냅니다. 다양한 모델의 장점을 살려 협업시키는 구조도 갖췄습니다.

둘째는 국제 학술지 네이처(Nature)에 게재된 'AI 사이언티스트' 프레임워크의 노하우입니다. 가설 설정부터 증거 수집, 모순 해결, 최종 보고서 작성까지 이어지는 연구 사이클 전체를 비즈니스 조사 업무에 이식했습니다.

현재 금융기관, 기업 경영전략 부서, 컨설팅 펌, 싱크탱크 등을 대상으로 비공개 베타 참가자를 모집하고 있으며, 테스트 기간에는 무료로 제공됩니다.

왜 중요한가

대다수 AI 기업이 짧고 빠른 응답을 주는 챗봇에 매달릴 때, 사카나 AI는 단가가 높고 진입장벽이 확실한 엔터프라이즈 전략 컨설팅 영역을 정조준했습니다. 꽤 영리한 시장 진입 전략으로 평가됩니다.

전략 기획자나 애널리스트에게는 리서치 작업의 기초 공사를 대신해 주는 강력한 파트너가 될 수 있습니다. 며칠 밤을 새워 공시 자료와 리포트를 뒤지는 대신, AI가 가져온 수십 쪽의 뼈대를 검증하고 최종 결정을 내리는 일에만 집중할 수 있기 때문입니다.

다만 새로운 숙제도 남깁니다. AI가 8시간 동안 직조해 낸 70여 쪽의 치밀한 보고서를 검증하는 일 자체가 고도의 전문성을 요구하는 작업입니다. 출처 검증과 논리적 비약 여부를 명확히 확인할 수 있는 장치가 뒷받침되지 않는다면, 현업에서 맹신하기는 어려울 것으로 보입니다.