인공지능

AI 골러시의 이면: 당신이 몰랐던 5가지 놀라운 사실

망고노트 2025. 12. 2. 16:14

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AI 골러시의 이면: 당신이 몰랐던 5가지 놀라운 사실

매일같이 쏟아지는 인공지능(AI) 관련 뉴스는 마치 하나의 거대한 서사시처럼 느껴집니다. 수십억 달러 규모의 투자, 더욱 강력해진 차세대 모델의 등장 소식은 AI 산업의 미래가 한 방향으로만 뻗어 나가는 직선적인 진보의 길처럼 보이게 합니다. 하지만 한 걸음 더 들어가 그 이면을 자세히 들여다보면, 훨씬 더 복잡하고 놀라운 현실이 드러납니다.

이 글에서는 최근의 심층 분석과 전문가들의 논평을 바탕으로, 현재 AI 산업의 현주소를 보여주는 가장 직관에 반하면서도 중요한 5가지 사실을 파헤쳐 봅니다.

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1. 73%의 AI 스타트업은 ‘GPT-4 래퍼’에 불과했다

수많은 AI 스타트업의 화려한 마케팅과 실제 기술 사이에는 상당한 괴리가 존재합니다. 최근 외부 투자를 유치한 200개의 AI 스타트업을 역공학(reverse-engineering)한 한 연구에 따르면, 무려 73% 의 기업이 자신들이 주장하는 기술과 실제 구현 방식 사이에 의미 있는 차이를 보였습니다.

대다수는 소위 ‘GPT-4 래퍼(Wrapper)’였습니다. 이는 OpenAI나 Anthropic 같은 외부 모델의 API를 호출하는 기능 위에 사용자 인터페이스(UI)를 씌운 서비스에 불과했습니다. 심지어 한 회사의 ‘혁신적 자연어 이해 엔진’은 실제로는 시스템 프롬프트에 “OpenAI 기반임을 말하지 말라”고 지시한 뒤 model: gpt-4로 chat.completions.create 함수를 호출하는 것이 전부였습니다.

더 놀라운 점은, 이들이 평범한 기술 요소를 어떻게 현란한 마케팅 용어로 포장하는지입니다.

실제 기술 (Actual Technology)	마케팅 용어 (Marketing Language)
try/catch 예외 처리	"Intelligent Fallback Architecture"
Redis 캐시 추가	"Optimization engine"
OpenAI/Pinecone/GPT-4 조합	"Proprietary Neural Retrieval Architecture"

이러한 주장은 놀라울 정도로 쉽게 검증할 수 있습니다. 브라우저에서 개발자 도구(F12 키)를 열고 ‘네트워크’ 탭을 확인하면 됩니다. 서비스의 AI 기능을 사용하는 동안 api.openai.com이나 api.anthropic.com과 같은 주소로 API 요청이 나가는지 살펴보는 것만으로도 그 실체를 파악할 수 있습니다.

이러한 구조는 엄청난 수익률로 이어집니다. 일부 서비스는 API 호출 비용에 75배에서 1,000배 에 달하는 가격을 붙여 판매하고 있었으며, 특정 RAG(검색 증강 생성) 스택의 경우 80~94% 에 이르는 경이로운 매출 총이익률을 기록했습니다.

핵심 문제는 이들이 외부 API를 사용한다는 사실 자체가 아닙니다. 문제는 투자자와 고객을 오도하는 ‘부정직함’입니다. 한 스타트업 창업자는 이 딜레마를 다음과 같이 토로했습니다.

"우리가 거짓말한다는 걸 알고 있었다, 투자자들이 그걸 기대했고, 다들 그러고 있다, 이제 어떻게 멈춰야 하느냐"

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2. ‘확장의 시대’는 끝났다: AI 거물이 선언한 새로운 ‘연구의 시대’

AI 연구의 전설이자 OpenAI의 공동 창업자인 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 최근 AI 산업이 중대한 변곡점을 맞이했다고 선언했습니다. 그의 주장은 명확합니다. 2012년부터 2020년까지 이어진 ‘연구의 시대’를 지나, 데이터, 파라미터, 컴퓨팅 자원을 늘리기만 하면 더 나은 결과를 얻을 수 있었던 ‘확장의 시대(Age of Scaling, 2020년~2025년)’가 끝나가고 있다는 것입니다. 이제 우리는 진보를 위해 근본적으로 새로운 아이디어가 필요한 ‘연구의 시대’로 회귀하고 있습니다.

그는 현재 모델의 한계를 설명하기 위해 다음과 같은 비유를 들었습니다. 현재의 AI 모델은 특정 코딩 경진대회 우승을 목표로 10,000시간을 연습한 학생과 같습니다. 이 학생은 해당 대회에서는 최고가 될 수 있지만, 그 지식을 다른 분야에 응용하는 일반화 능력은 부족합니다. 반면, 단 100시간만 연습하고도 뛰어난 성과를 내는 타고난 재능의 학생은 더 넓은 잠재력을 가집니다.

수츠케버는 현재 모델의 일반화 능력에 대해 다음과 같이 날카롭게 평가했습니다.

"These models somehow just generalize dramatically worse than people. It's a very fundamental thing.” (이 모델들은 어찌 됐든 인간에 비해 일반화 능력이 현저히 떨어집니다. 이는 매우 근본적인 문제입니다.)

이러한 변화가 시사하는 바는 큽니다. 이제 AI의 발전은 더 이상 막대한 투자만으로 보장되는 예측 가능한 결과가 아니며, 다시 한번 진정한 의미의 연구 돌파구에 의존하게 될 것입니다.

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3. 더 비싼 AI가 오히려 더 저렴할 수 있다?

최첨단 AI 모델을 사용하는 것이 오히려 비용 효율적일 수 있다는 사실은 직관에 반하는 놀라운 통찰입니다. 이 현상은 Anthropic의 Claude Opus 4.5 출시 사례에서 명확히 드러났습니다. Opus 4.5의 가격이 이전보다 3분의 1 수준으로 인하된 것도 큰 뉴스였지만, 더 중요한 발견은 운영 효율성에 있었습니다.

내부 테스트 결과, 더 지능적인 Opus 4.5는 작업을 수행할 때 실수를 덜 저질렀고, 결과적으로 올바른 결과물을 얻기 위해 더 적은 토큰을 사용했습니다.

실제 비용 비교 데이터는 충격적입니다. 평균적인 작업 하나를 처리하는 데 드는 비용은 더 비싼 모델인 Opus 4.5가 1.30달러였던 반면, 상대적으로 저렴한 Sonnet 4.5는 1.83달러가 소요되었습니다.

이는 AI 비용을 평가하는 새로운 관점을 제시합니다. 단순히 토큰당 비용(cost-per-token)이 중요한 것이 아니라, 정확한 결과를 얻기까지 드는 총비용 이 핵심이라는 것입니다. 이는 AI 도입을 고려하는 기업이 비용 효율성을 평가할 때, 단순히 토큰당 단가가 아닌 ‘과업 성공당 총비용(Total Cost per Successful Task)’이라는 새로운 지표를 중심으로 전략을 수립해야 함을 시사합니다.

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4. ChatGPT의 다음 단계: ‘개인 맞춤형 세일즈맨’의 등장

주요 AI 플랫폼들이 광고 기반 비즈니스 모델로의 전환을 준비하고 있습니다. 최근 ChatGPT의 안드로이드 앱 베타 버전에서 “ads feature”, “search ad”와 같은 코드 문자열이 발견되면서 OpenAI가 광고 도입을 준비하고 있다는 사실이 드러났습니다.

주간 8억 명 이상 의 사용자를 보유한 ChatGPT의 이러한 움직임은 구독료 수익만으로는 막대한 운영 비용을 감당하기 어려울 수 있음을 시사합니다.

이러한 변화의 본질을 꿰뚫는 한 사용자 의견은 이 상황을 냉정하게 요약합니다. AI에 수십억 달러를 투자하는 궁극적인 목표는 모든 사람 앞에 개인화된 판매원을 세우는 것이라는 분석입니다.

"결국 AI에 수십억 달러를 투자하는 이유는, 모든 사람 앞에 개인 맞춤형 세일즈맨을 세우기 위함임."

이러한 전환은 광고 없는 순수한 경험을 찾아 ChatGPT를 선택했던 사용자들을 소외시킬 수 있습니다. 또한, 이는 AI 비즈니스 모델이 단순한 ‘유틸리티’에서 광고를 기반으로 하는 ‘미디어 플랫폼’으로 변화할 수 있다는 중요한 신호입니다.

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5. AGI의 진짜 목표는 ‘만물박사’가 아닌 ‘슈퍼 학습자’였다

일리야 수츠케버가 선언한 ‘연구의 시대’는 단순히 AI 개발 방법론의 변화만을 의미하는 것이 아닙니다. 이는 AGI의 근본적인 목표 자체에 대한 재정의로 이어집니다. 흔히 인공 일반 지능(AGI)을 이미 모든 것을 학습해 알고 있는 ‘만물박사’와 같은 존재로 생각하지만, 수츠케버는 전혀 다른 비전을 제시합니다.

그가 말하는 AGI의 진정한 목표는 ‘만물박사’가 아닌 “슈퍼 학습자(super learner)” 를 만드는 것입니다. 그는 이를 “가려는 의지가 매우 강한 초지능적인 15세”를 만드는 것에 비유했습니다. 즉, 처음부터 모든 것을 아는 AI가 아니라, 인간이 할 수 있는 모든 작업을 훨씬 더 효율적으로 배울 수 있는 근본적인 학습 능력을 갖춘 AI를 만드는 것이 핵심이라는 의미입니다.

이러한 재정의는 AI의 배포와 안전성 문제에 지대한 영향을 미칩니다. AI는 완성된 정적 제품이 아니라, 현실 세계와의 상호작용을 통해 끊임없이 배우고 진화하는 동적인 에이전트가 됩니다.

결론적으로, 이는 점진적이고 신중한 배포와 ‘지속적인 학습(continual learning)’이라는 개념이 안전하고 유익한 AGI를 개발하는 데 있어 절대적인 초석이 되어야 함을 의미합니다.

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결론

지금까지 살펴본 5가지 사실은 AI 산업이 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 복잡한 현실에 직면해 있음을 보여줍니다. 수많은 스타트업은 기술적 진실성 문제에 부딪히고 있고, 산업 전체는 근본적인 연구의 병목 현상과 어려운 경제적 현실을 마주하고 있습니다.

단순 확장의 시대가 저물어가는 지금, 핵심 질문은 더 이상 ‘얼마나 더 큰’ AI를 만들 수 있느냐가 아닙니다. 이제 우리는 ‘얼마나 더 똑똑하고’, 그리고 어쩌면 그보다 더 중요하게, ‘얼마나 더 정직한’ AI를 만들 수 있는지 물어야 합니다. 누구나 F12 키 한 번으로 스타트업의 기술 주장을 확인할 수 있는 세상에서, 투명성이야말로 새로운 AI 경제의 가장 가치 있는 통화가 되지 않을까요?

AI 산업 동향 및 주요 인사이트 브리핑

요약 (Executive Summary)

본 브리핑 문서는 최신 AI 산업의 핵심 동향과 주요 플레이어들의 전략, 그리고 기술 패러다임의 근본적 변화를 종합적으로 분석한다. 현재 AI 생태계는 마케팅 주장과 실제 기술 구현 간의 괴리가 심각한 문제로 부상했다. 200개 AI 스타트업 분석 결과, 73%가 OpenAI나 Claude API를 단순 래핑(wrapping)한 서비스임에도 ‘고유 AI 기술’로 포장해 높은 마진을 취하는 것으로 드러났다. 이는 투자자, 고객, 개발자 모두에게 기술 투명성의 중요성을 시사한다.

프론티어 모델 시장에서는 Anthropic, OpenAI, Google 간의 경쟁이 격화되고 있다. Anthropic은 코딩 성능을 극대화한 ‘Claude Opus 4.5’를 파격적인 가격 인하와 함께 출시하며 B2B 시장을 공략하고 있다. OpenAI는 ChatGPT에 ‘쇼핑 리서치’ 기능을 추가하고 광고 도입을 준비하는 등 수익 모델 다각화에 나서고 있으나, 동시에 HSBC 보고서에 따르면 2030년까지 최소 2,070억 달러의 추가 자금이 필요한 막대한 비용 구조의 딜레마에 직면해 있다.

중국 AI 기업들의 약진 또한 주목할 만한 변화다. DeepSeek은 오픈소스로 국제수학올림피아드(IMO) 금메달 수준의 모델을 공개했으며, Alibaba는 60억 파라미터의 고효율 이미지 생성 모델 ‘Z-Image’와 자체 LLM을 탑재한 ‘Quark AI 글래스’를 출시하며 기술력과 시장성을 동시에 입증하고 있다. 심지어 Microsoft가 공개한 에이전트 모델 Fara-7B가 Alibaba의 Qwen 모델을 기반으로 한 사실은 중국의 기초 모델 역량이 글로벌 시장에 미치는 영향을 보여준다.

이러한 기술 경쟁의 이면에서는 AI 개발의 근본적인 패러다임 전환이 논의되고 있다. Safe Superintelligence Inc.(SSI)의 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 데이터와 컴퓨팅 자원을 쏟아붓는 ‘확장의 시대’가 끝나고, 인간과 같은 일반화 및 학습 효율을 추구하는 ‘연구의 시대’가 도래했다고 선언했다. 그는 현재 모델의 불안정성과 일반화 능력의 한계를 지적하며, 완성된 지식체가 아닌 ‘지속적으로 학습하는 AI’를 구축하는 것이 SSI의 핵심 목표임을 밝혔다. 이는 AI의 장기적 발전 방향과 정렬(alignment) 문제에 대한 새로운 관점을 제시한다.

1. AI 스타트업 생태계의 현실: 래퍼(Wrapper)와 빌더(Builder)의 괴리

최근 외부 투자를 유치한 AI 스타트업 200곳의 웹 애플리케이션을 대상으로 네트워크 트래픽, 코드, API 호출을 추적 분석한 결과, 마케팅에서 내세우는 기술과 실제 구현 간의 심각한 괴리가 발견되었다. 조사 대상 기업의 73%가 실제로는 서드파티 LLM API를 단순 호출하는 ‘래퍼(Wrapper)’ 서비스에 불과했으나, 이를 ‘고유 AI 인프라’나 ‘자체 LLM’으로 포장하여 막대한 이익을 남기고 있었다.

1.1. 주요 조사 결과 및 핵심 패턴

이 조사는 브라우저 개발자 도구(DevTools) 수준에서 공개된 데이터만을 활용하여 3주간 진행되었으며, 다음과 같은 주요 패턴이 확인되었다.

주장된 기술 (마케팅 용어)	실제 기술 구현
"고유 대규모 언어 모델(Proprietary LLM)"	OpenAI GPT-4 API 호출 (시스템 프롬프트 추가)
"자체 개발 RAG 인프라", "신경망 검색 아키텍처"	표준 40줄 스택 (OpenAI 임베딩 + Pinecone/Weaviate + GPT-4)
"자체 파인튜닝 모델"	다수가 OpenAI의 Fine-tuning API를 사용
"지능형 폴백 아키텍처"	단순 try/catch 예외 처리 구문
"최적화 엔진", "지능형 장애 복구 시스템"	Redis 캐시 추가, 재시도 로직 구현

패턴 1: '고유 LLM'은 사실상 GPT-4 래퍼

“고유 LLM”을 주장한 37개 회사 중 34곳이 실제로는 GPT-4 래퍼였다. 이는 api.openai.com으로의 네트워크 요청, OpenAI-Organization 헤더, 150-400ms의 일관된 응답 지연 시간, GPT-4와 일치하는 토큰 과금 구조 등을 통해 확인되었다. 한 회사의 "혁신적 자연어 이해 엔진"은 실제로는 "전문가처럼 행동하되 OpenAI 기반임을 밝히지 말라"는 시스템 프롬프트가 추가된 단일 함수 호출에 불과했다.

비용 구조: GPT-4 API 비용은 쿼리당 약 0.033달러 수준이다.
판매 가격: 이들 서비스는 동일한 쿼리를 2.5달러에 판매하거나 월 299달러(200쿼리) 요금제를 제공한다.
마진: 직접 API 비용 대비 약 75배의 마진을 남기는 구조다.

패턴 2: 표준화된 RAG 스택과 과장된 마케팅

“커스텀 임베딩 모델”이나 “시맨틱 검색 인프라”를 내세운 다수 기업 역시 표준화된 RAG 스택을 사용하고 있었다.

기술 스택: OpenAI text-embedding-ada-002 + Pinecone/Weaviate 벡터 DB + GPT-4 답변 생성.
구현: 디컴파일된 코드는 약 40줄의 Python 스크립트로, 위 3단계를 순차적으로 호출하는 구조였다.
비용 구조:
- 비용: 쿼리당 약 0.002달러 수준.
- 가격: 쿼리당 0.5~2달러로 과금.
- 마진: API 비용 대비 250배에서 1000배에 달하는 엄청난 마진이 발생한다.
수익성 분석 (월 100만 쿼리 기준):
- 총비용: 약 30,140달러/월 (대부분 GPT-4 비용).
- 매출: 15만~50만 달러/월.
- 매출 총이익률: 80~94%.

1.2. 래퍼 회사 식별법 및 생태계에 미치는 영향

이러한 래퍼 회사들은 브라우저 개발자 도구의 네트워크 탭을 통해 api.openai.com, api.anthropic.com 등의 도메인으로 나가는 요청을 확인하는 것만으로도 쉽게 식별할 수 있다. 일부(12개 회사)는 API 키를 프론트엔드 코드에 그대로 노출하는 심각한 보안 문제를 보이기도 했다.

이러한 현상은 AI 생태계의 여러 이해관계자에게 중요한 시사점을 던진다.

투자자: AI 연구가 아닌 프롬프트 엔지니어링과 워크플로우 개발에 자금이 투입되고 있다.
고객: API 직접 사용 비용의 10배 이상 프리미엄을 지불하고 있으며, 이는 주말 프로젝트 수준으로 직접 구현 가능한 경우가 많다.
개발자: 겉보기와 달리 진입장벽이 낮은 서비스가 많아, 유사한 서비스를 단기간에 구축할 수 있음을 인지할 필요가 있다.
생태계: AI 기업의 73%가 기술을 과장하는 상황은 버블에 가까우며, 정직한 기술 공개와 투명성이 요구된다.

모든 래퍼가 부정적인 것은 아니다. 기술 스택을 투명하게 공개하고(“Built on GPT-4” 등) 도메인 특화 워크플로우나 우수한 UX로 차별화하는 투명한 래퍼와, 실제로 자체 모델을 학습하는 실제 빌더, 그리고 멀티모델 투표 시스템이나 에이전트 프레임워크처럼 혁신적 구조를 구축한 혁신가 그룹(전체의 27%)은 긍정적으로 평가된다. 핵심은 기술 사용 여부가 아닌 정직성과 가치 제공 방식에 있다.

2. 프론티어 모델 경쟁 심화: 성능, 가격, 새로운 기능

주요 AI 연구소 간의 경쟁이 성능, 가격, 그리고 새로운 기능을 중심으로 격화되고 있다. Anthropic은 코딩 능력에 특화된 모델을 파격적인 가격에 출시하며 시장을 공략하고 있고, OpenAI는 서비스 기능 강화와 새로운 수익 모델 탐색에 나서고 있다.

2.1. Anthropic의 공세: Claude Opus 4.5

2025년 11월 24일, Anthropic은 플래그십 모델인 Claude Opus 4.5를 출시하며 기술 경쟁에 불을 지폈다. 이 모델은 특히 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 최고 수준의 성능을 목표로 한다.

핵심 성능:
- 코딩 능력: 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 'SWE-bench Verified' 내부 테스트에서 80.9%의 점수를 기록, OpenAI의 'GPT-5.1-Codex-Max'(77.9%)와 Google의 'Gemini 3 Pro'(76.2%)를 모두 능가했다.
- 추론 능력: 내부 엔지니어 채용 평가에서 인간 지원자 최고 점수를 초과했으며, 복잡한 버그 해결 및 모호한 문제 처리 능력이 향상되었다.
가격 정책:
- 대폭 인하: 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 25달러로 책정되어 기존 Opus 4.1 대비 약 3분의 1 수준으로 가격을 낮췄다. 이를 통해 프로덕션 워크로드에 투입 가능한 모델로 포지셔닝했다.
새로운 기능:
- 'Effort' 매개변수: 개발자가 속도, 비용, 성능 간의 균형을 직접 조절할 수 있다. 최고 effort 설정 시 Sonnet 4.5 대비 성능은 4.3% 향상되면서 토큰 사용량은 48% 절감된다.
- 자기 개선 에이전트: 문제 해결 과정에서 스스로 도구 사용 방식과 전략을 최적화하여, 4번의 반복만으로 기존 모델이 10번 반복해도 도달하지 못한 성능을 기록했다.
- 안전성 강화: '가장 강력하게 정렬된 모델'로, 프롬프트 인젝션 공격에 대한 내성이 업계 최고 수준임을 강조했다.

2.2. OpenAI의 생태계 확장 및 수익화 전략

OpenAI는 기존 제품의 편의성을 개선하고 새로운 수익원을 모색하며 시장 지배력 강화에 나서고 있다.

ChatGPT 기능 업데이트

쇼핑 리서치 (Shopping Research): 연말 쇼핑 시즌을 겨냥해 출시된 실험적 기능. 사용자의 요청에 따라 웹사이트와 리뷰를 탐색하여 제품별 장단점을 정리한 '구매 가이드'를 제공한다. GPT-5 mini 모델로 구동되며, 광고성 콘텐츠보다 Reddit 등 실제 사용자 리뷰를 우선적으로 신뢰하도록 설계되었다.
음성 모드 통합: 기존에 별도 화면으로 작동하던 '챗GPT 음성' 기능을 채팅창에 기본으로 통합했다. 이를 통해 사용자는 음성 대화를 하면서 동시에 텍스트 응답, 이미지, 지도 등을 확인할 수 있어 멀티모달 상호작용의 편의성이 향상되었다.

수익화 모델 전환: 광고 도입 준비

ChatGPT Android 앱 베타 버전(1.2025.329)에서 광고 기능과 관련된 코드가 유출되었다.

유출된 코드: ads feature, bazaar content, search ad, search ads carousel 등의 문자열이 발견되었다.
초기 형태: 초기에는 검색 경험 내에서 검색형 광고를 도입할 것으로 예상된다.
잠재력: 주간 8억 명 이상의 사용자, 하루 25억 개의 프롬프트 처리 규모를 바탕으로, 사용자 데이터에 기반한 고도로 개인화된 광고를 통해 Google과 Meta가 장악한 웹 광고 시장에 큰 변화를 가져올 수 있다.
시장 반응: 광고 도입은 수익성 확보를 위한 불가피한 흐름이라는 시각과 함께, 광고주의 영향력으로 인한 답변의 중립성 훼손, 광고 없는 경험을 선호했던 사용자들의 이탈 가능성 등 우려도 제기되고 있다.

2.3. 시장 반응 및 논의

새로운 모델 출시에 대한 커뮤니티의 반응은 복합적이다. Hacker News 등에서는 모델 성능이 출시 직후 일시적으로 좋았다가 저하되는 ‘너프(nerf)’ 현상에 대한 불만이 제기되며, "충성도는 너프 주기 단위로 측정된다"는 냉소적인 반응이 나타났다. 또한, Anthropic이 소프트웨어 엔지니어링에 집중하는 전략은 긍정적으로 평가받는 반면, Gemini 모델에 대해서는 과도한 마케팅에 비해 실제 성능이 기대에 미치지 못한다는 의견도 존재한다.

3. 중국 AI 기업의 부상과 오픈소스 생태계

중국 AI 기업들이 프론티어급 모델 개발, 하드웨어 출시, 오픈소스 생태계 기여 등 다방면에서 글로벌 시장에서의 영향력을 빠르게 확대하고 있다. 특히 DeepSeek, Alibaba 등은 기술적 성과와 시장 진출을 동시에 성공시키며 주목받고 있다.

3.1. DeepSeek의 약진: 수학 올림피아드 정복

DeepSeek은 2025년 11월 27일, 국제수학올림피아드(IMO)에서 금메달 수준의 성과를 낸 수학 전문 모델 **'DeepSeekMath-V2'**를 오픈소스로 공개했다. 이는 OpenAI와 Google에 이어 세 번째 성과이자, 오픈소스로는 최초의 사례다.

핵심 기술: 추론의 한계를 넘기 위해 '자체 검증(Self-verification)' 시스템을 도입했다. 증명 생성기(proof generator)가 답을 내놓으면, 검증기(verifier)가 이를 평가하고 보상하는 강화학습(RL) 구조를 통해 성능을 극대화했다. 이는 OpenAI의 '범용 검증기'나 Google의 '병렬적 사고'와 유사한 접근 방식이다.
성능: Google DeepMind가 개발한 'IMO-ProofBench' 기본 테스트에서 99.0%의 정확도를 기록하여 Gemini 2.5 DeepThink(89%)를 능가했다.
의의: Hugging Face CEO는 "세계 최고 수학자의 두뇌를 무료로 소유하는 것과 같다"고 평가하며, AI와 지식의 민주화에 큰 기여를 했다고 밝혔다.

3.2. Alibaba의 혁신: Z-Image와 AI 글래스

Alibaba는 고효율 이미지 생성 모델과 소비자용 AI 하드웨어를 연이어 공개하며 기술력과 상업적 비전을 동시에 드러냈다.

Z-Image: 효율적인 이미지 생성 모델

Alibaba의 Tongyi MAI 팀이 개발한 Z-Image는 60억 파라미터 규모의 이미지 생성 기초 모델로, 거대 모델에 의존하지 않고도 최상급 성능을 달성할 수 있음을 증명했다.

모델 라인업:
- Z-Image-Turbo: 8단계 추론(8 NFEs)만으로 초고속(1초 미만) 이미지 생성이 가능한 증류 모델. 사진 같은 사실적 품질과 뛰어난 중/영문 텍스트 렌더링 능력을 갖췄다.
- Z-Image-Edit: 이미지 편집에 특화된 모델로, 자연어 지시에 따라 정교한 수정이 가능하다.
기술적 특징:
- 아키텍처: 텍스트, 이미지 토큰을 하나의 스트림으로 처리하는 'Scalable Single-Stream DiT (S3-DiT)' 구조로 파라미터 효율성을 극대화했다.
- 최적화: 'Decoupled-DMD'라는 증류 알고리즘을 통해 적은 스텝으로도 고품질 이미지를 생성한다.
- 접근성: 16GB VRAM을 갖춘 소비자용 GPU에서도 원활히 실행 가능하다.

Quark AI 글래스: 소비자 AI 시장 진출

Alibaba는 2025년 11월 27일, 자체 AI 챗봇 '콴(Qwen)'을 탑재한 스마트 글래스 **'쿼크(Quark)'**를 중국 시장에 공식 출시했다.

제품 구성 및 가격:
- S1 (플래그십 모델): 3,799위안 (약 78만 원)
- G1 (라이프스타일 모델): 1,899위안 (약 39만 원)
주요 기능:
- AI 비서: 음성 명령을 통해 실시간 번역, 회의록 작성, 정보 검색 등을 수행한다.
- 쇼핑 연동: 내장 카메라로 제품을 촬영하면 자사 쇼핑 앱 '타오바오'에서 가격 정보를 표시한다.
- 하드웨어: 골전도 마이크, 교체형 듀얼 배터리 시스템(최대 24시간)을 탑재했다.
시장 전략: 중국 내수 시장에서 샤오미, Xreal 등과 경쟁 후, 2026년 해외 시장 진출을 계획하고 있다. 이는 Meta의 '레이밴 디스플레이'와 직접적인 경쟁 구도를 형성할 전망이다.

3.3. 글로벌 협력과 기술 의존도 변화

Microsoft가 공개한 컴퓨터 사용 에이전트 모델 Fara-7B가 Alibaba의 Qwen2.5-VL-7B 모델을 파인튜닝한 것이라는 사실은 주목할 만하다. 이는 서구의 빅테크 기업들이 기초 모델 개발에서 중국 기업의 기술에 의존하는 사례로, 글로벌 AI 기술 지형의 변화를 시사한다. 이는 중국 기업들이 단순히 응용 프로그램을 넘어 기초 모델(foundation model) 분야에서도 선도적인 역할을 하고 있음을 보여준다.

4. AI 개발 패러다임의 전환: '확장'에서 '연구'의 시대로

Safe Superintelligence Inc. (SSI)의 공동 창립자 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 Dwarkesh Patel 팟캐스트 인터뷰를 통해 현재 AI 개발 패러다임에 대한 깊이 있는 진단과 미래 비전을 제시했다. 그는 데이터, 파라미터, 컴퓨팅 자원을 무한정 투입하는 '확장의 시대'가 한계에 봉착했으며, 이제는 AI의 근본적인 학습 원리를 탐구하는 '연구의 시대'로 회귀해야 한다고 주장했다.

4.1. 현재 AI 모델의 근본적 한계

수츠케버는 현재 프론티어 모델들이 보이는 **'들쭉날쭉함(jaggedness)'**을 핵심 문제로 지적했다. 이는 벤치마크(evals)에서는 높은 점수를 기록하지만, 실제 현실 세계의 문제 해결에서는 어이없는 실수를 반복하는 현상을 의미한다.

원인 분석:
- 강화학습(RL)의 편향: 모델들이 특정 평가 지표에 과도하게 최적화되도록 훈련되어, 마치 '경쟁 프로그래밍 문제만 10,000시간 푼 학생'처럼 특정 영역에서는 뛰어나지만 다른 영역으로의 일반화 능력이 현저히 떨어진다.
- 일반화 능력 부족: 인간과 비교했을 때, 현재 AI 모델들은 극적으로 낮은 일반화 성능을 보인다. 이는 AI 발전의 가장 근본적인 장애물이다.

4.2. '확장의 시대'의 종말과 '연구의 시대'의 도래

수츠케버는 AI 발전 단계를 다음과 같이 구분하며 패러다임의 전환을 선언했다.

연구의 시대 (2012-2020): AlexNet, Transformer 등 근본적인 아이디어들이 소규모 컴퓨팅 자원으로 탄생했던 시기.
확장의 시대 (2020-2025): GPT-3의 성공 이후, 사전학습(pre-training) 레시피를 단순히 확장하는 것이 지배적인 전략이 된 시기. 이 시기에는 아이디어보다 실행력이 중요했다.
새로운 연구의 시대 (현재 이후): 사전학습 데이터가 고갈되고 단순 확장의 효용이 감소함에 따라, 이제는 다시 거대한 컴퓨팅 자원을 바탕으로 새로운 학습 원리를 탐구해야 하는 시기.

그는 "지금 우리는 아이디어보다 회사가 더 많은 세상에 살고 있다"고 지적하며, 진정한 돌파구를 위해서는 아름다움, 단순함, 그리고 뇌로부터의 올바른 영감에 기반한 '연구 취향(research taste)'이 중요하다고 강조했다.

4.3. SSI의 비전: '슈퍼 학습자'와 지속적 학습

SSI는 이러한 패러다임 전환의 중심에서 새로운 기술적 접근법을 추구한다.

목표 모델: SSI의 목표는 모든 지식이 사전학습된 '완성된 지식체(AGI)'가 아니라, 인간처럼 **지속적으로 학습하고 성장하는 '슈퍼 학습자(super learner)'**를 만드는 것이다.
핵심 기술: 인간이 적은 데이터로도 빠르고 견고하게 학습하는 능력, 즉 **신뢰할 수 있는 일반화(reliable generalization)**를 구현하는 것이 핵심 연구 과제다. 그는 인간의 감정이 의사결정에 기여하는 방식을 '가치 함수(value function)'에 비유하며, AI에도 이러한 내재적이고 견고한 피드백 시스템이 필요함을 시사했다.
출시 전략: '슈퍼인텔리전스 직행(straight shot)' 전략을 추구하되, 완성된 제품을 한 번에 출시하는 것이 아니라 점진적으로 배포하고 실제 세상과의 상호작용을 통해 학습시키는 방식을 고려하고 있다.
미래 전망: 그는 5년에서 20년 내에 인간 수준의 학습 능력을 갖춘 AI가 등장할 것으로 예측했다.

4.4. 정렬(Alignment)에 대한 관점

수츠케버는 AI의 가장 큰 문제가 그 '힘(power)'에 있다고 정의하며, 안전성 확보를 위한 독창적인 관점을 제시했다.

정렬 목표: 단순히 인간의 명령을 따르는 것을 넘어, AI가 '감각 있는 생명(sentient life)' 자체를 배려하도록 정렬하는 것이 더 실현 가능하고 견고한 접근법이라고 주장했다. AI 자신도 감각 있는 존재가 될 것이기 때문에, 공감 회로를 통해 자연스럽게 이러한 가치를 내재화할 수 있다는 것이다.
장기적 균형: 장기적으로는 인간이 '뉴럴링크++'와 같은 기술을 통해 AI와 직접 결합해야만 진정한 이해와 통제가 가능하며, 이것이 안정적인 평형 상태에 도달하는 길이라고 제안했다.

5. AI 인프라, 하드웨어, 그리고 비즈니스 모델의 현실

AI 기술의 급격한 발전 이면에는 막대한 자본과 고성능 하드웨어를 요구하는 치열한 인프라 전쟁이 벌어지고 있다. OpenAI의 재무 구조는 AI 비즈니스의 막대한 비용 문제를 드러내며, 동시에 Google, Meta 등 빅테크 기업들은 하드웨어 공급망 장악과 새로운 AI 디바이스 시장 선점을 위해 움직이고 있다.

5.1. OpenAI의 재무 구조: 막대한 비용과 자금 조달의 딜레마

HSBC가 발표한 OpenAI 재무 모델 분석 보고서는 AI 선두주자가 직면한 재정적 현실을 보여준다.

초대형 클라우드 계약: OpenAI는 Microsoft와 2,500억 달러, Amazon과 380억 달러 규모의 클라우드 컴퓨팅 임대 계약을 체결했다. 이는 총 계약 전력 36GW, 최대 계약 가치 1.8조 달러에 달하는 규모다.
폭발적인 비용 증가: 이 계약으로 인해 연간 데이터센터 임대료는 최대 6,200억 달러까지 치솟을 수 있는 궤도에 올랐다.
장기 적자 구조: 폭발적인 매출 성장(2030년 2,136억 달러 예상)에도 불구하고, 막대한 비용 때문에 2030년에도 -177억 달러의 영업손실을 기록할 것으로 예측된다. 이는 "현금은 데이터센터로, 모델은 계속 적자" 상태가 지속됨을 의미한다.
추가 자금 조달 필요성: 현재 보유 자산과 미래 현금 흐름을 모두 고려해도, 2030년까지 클라우드 누적 비용을 감당하기 위해 최소 2,070억 달러의 추가 자금 조달이 필요할 것으로 추정된다.

이 분석은 OpenAI가 AGI(인공 일반 지능) 달성이라는 장기 목표를 위해 단기적인 재무 건전성을 희생하는 고위험-고수익 전략을 취하고 있음을 보여준다.

5.2. 하드웨어 경쟁 구도: 칩 공급망과 새로운 디바이스

AI 성능을 좌우하는 하드웨어 시장에서도 지각 변동이 일어나고 있다.

Google의 TPU 공세: Google은 자체 개발한 AI 칩 'TPU'를 외부 기업에 대규모로 공급하며 Nvidia의 아성에 도전하고 있다.
- Meta와의 협상: Meta와 수십억 달러 규모의 TPU 데이터센터 도입 및 클라우드 임대 방안을 논의 중이다.
- CUDA 대항마: TPU를 다른 데이터센터에 쉽게 도입할 수 있는 'TPU@Premises' 소프트웨어를 개발해 Nvidia의 CUDA 생태계를 대체하려는 전략을 펼치고 있다.
- 주요 고객 확보: 이미 Anthropic에 최대 100만 장의 TPU를 공급하기로 했으며, OpenAI도 구글과 컴퓨팅 계약을 맺었다.
새로운 AI 디바이스의 등장: 스마트폰을 대체할 새로운 형태의 AI 네이티브 기기 개발 경쟁이 시작되었다.
- 알트먼 & 조니 아이브의 AI 기기: OpenAI의 샘 알트먼과 전설적인 Apple 디자이너 조니 아이브가 협력하여 2년 내 출시를 목표로 새로운 AI 기기를 개발 중이다. 시제품은 이미 완성되었으며, 화면이 없는 주머니 크기의 형태로 사용자의 삶을 상황적으로 인식하는 기기가 될 것으로 알려졌다.
- Alibaba Quark AI 글래스: Alibaba는 자체 LLM 'Qwen'을 탑재한 AI 스마트 글래스를 출시하며, 실시간 번역, 쇼핑 연동 등 일상생활과 밀착된 기능을 제공한다.

5.3. 미국 정부의 역할: 제네시스 미션 (Genesis Mission)

미국 정부는 AI 기술을 국가적 차원의 전략 자산으로 인식하고, 대규모 프로젝트를 통해 기술 패권 경쟁에 나서고 있다.

행정명령 발표: 2025년 11월 24일, 도널드 트럼프 대통령은 AI를 활용한 과학적 발견을 가속화하기 위한 국가적 프로젝트 **'제네시스 미션'**을 출범하는 행정명령에 서명했다.
목표: 맨해튼 프로젝트에 비견되는 이 미션은 연방 정부가 수십 년간 축적한 세계 최대 규모의 과학 데이터셋을 활용하여 **과학 기초 모델(scientific foundation models)**과 AI 에이전트를 개발하는 것을 목표로 한다.
실행 주체 및 인프라:
- 주관 부처: 에너지부(DOE)가 미션 이행을 책임진다.
- 통합 플랫폼: DOE 국립 연구소의 슈퍼컴퓨터, 클라우드 컴퓨팅 자원, 데이터셋, AI 모델링 프레임워크 등을 통합한 **'미국 과학 및 보안 플랫폼(American Science and Security Platform)'**을 구축 및 운영한다.
중점 분야: 반도체, 첨단 제조, 생명공학, 핵에너지, 양자 정보 과학 등 국가적으로 중요한 20개 이상의 과학 기술 난제를 해결하는 데 집중한다. 이는 AI 기술 개발과 활용에서 정부의 주도적인 역할을 강화하려는 의지를 보여준다.

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