DeepSeek의 저가형 모델, OpenAI의 전략적 초점이 고차 지능으로 이동하고, GPT-4.5가 준비되었습니다!

중국의 AI 루키들이 DeepSeek 오픈 소스의 저비용 모델로 전 세계 AI 업계에 큰 파장을 일으키고 있는 OpenAI의 CEO인 샘 알트먼이 조용히 도쿄를 방문하고 있습니다. 이번 방문의 중심에는 의심할 여지없이 업계 리더가 새로운 경쟁 환경에 어떻게 대응하고 기술 리더십을 공고히 하고 있는지가 있습니다.

알트만과 OpenAI 최고제품책임자인 케빈 웨일은 도쿄대학교에서 학생 및 교수진과 심도 있는 Q&A 세션을 가진 후 소프트뱅크 창업자 손 마사요시와 5천억 달러 규모의 투자에 대해 논의했습니다. Q&A에서 두 사람은 업계의 경쟁 구도에 대한 OpenAI의 미래 방향과 전략적 사고를 예고하는 여러 가지 흥미로운 인사이트를 공개했습니다.

GPT 모델 제품군을 위한 반복적 로드맵: 효율성의 혁명과 기능의 도약

알트만은 인터뷰에서 GPT-4.5에 대한 OpenAI 내부의 진전이 있었으며 GPT-5.5로 가는 길에 대한 명확한 아이디어가 있음을 분명히 했습니다. 특히 그는 "GPT-5.5에 도달하기 위해 100배 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요한 것은 아니다"라고 강조했습니다.

이 주장은 공허한 주장이 아니라 추론 모델링과 강화 학습 기술에서 OpenAI의 획기적인 발전을 기반으로 합니다. "추론 모델링과 강화 학습 기술의 발전으로 계산 효율성이 크게 향상되어 100배 더 많은 컴퓨팅 파워를 필요로 하지 않고도 더 작은 모델로 GPT-6 수준의 성능을 달성할 수 있게 되었습니다."라고 Altman은 설명합니다. 즉, OpenAI는 산술 스태킹에만 의존하지 않고 '효율성 중심'의 모델 확장 경로를 모색하고 있습니다.

멀티모달 융합 및 지능형 신체 전략: 일반 인공 지능 생태계 구축

알트만은 멀티모달 융합과 인텔리전스를 전략의 중심에 두고 OpenAI의 미래 기술 청사진을 제시했습니다. 그는 차세대 모델인 'O 시리즈'의 강력한 성능을 미리 선보였습니다:

• 멀티모달 통합: "모든 모달리티를 함께 통합할 것이며, 코드를 작성하고 컴파일하는 동안 캔버스에서 사용자에게 말하는 것을 볼 수 있습니다. 인터넷을 검색할 수 있게 될 것입니다." 즉, 미래의 OpenAI 모델은 더 이상 텍스트에만 국한되지 않고 음성, 이미지, 코드 등 다양한 형태의 정보를 원활하게 처리하여 보다 자연스럽고 포괄적인 상호 작용 경험을 제공할 수 있게 될 것입니다.
• 시각 인식 기능: "특정 하드웨어를 점검해야 하는 경우, 사진을 찍어야 하는 경우, 일련의 모델이 기술 지원을 제공할 수 있는 등 시각 인식 기능을 지원할 수 있게 될 것입니다." 이는 AI의 적용 시나리오를 크게 확장하여 물리적 세계를 이해하고 보다 실용적인 솔루션을 제공할 수 있게 해줄 것입니다.
• 소형화된 고성능 추론 모델: "o3-mini는 향후 6~12개월 동안의 연구 방향을 예고합니다 ......" OpenAI는 STEM 영역과 그 밖의 분야에서 탁월한 성능을 발휘할 소형화된 고성능 추론 모델 개발에 지속적으로 투자할 것입니다.
• 지능형 신체 프로토타입: "올해 말까지 과학적 발견을 제외한 모든 어려운 작업을 해결할 수 있는 지능형 신체 모델을 개발할 것이며, 생각하는 데 몇 시간이 걸릴 수도 있고 여러 도구를 불러와야 할 수도 있지만 궁극적으로 작업을 완료할 수 있기를 바랍니다." 이는 OpenAI가 스스로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템을 만드는 것을 목표로 자율 지능 구축을 적극적으로 모색하고 있으며, 최근 출시된 딥 리서치 기능이 이러한 전략의 중요한 이정표가 될 것임을 시사합니다.

알트만과 웨일은 이번 방문의 목적이 사용자 피드백을 수집하기 위한 것이라고 강조했지만, GPT 제품 계획과 DeepSeek의 오픈 소스 전략에 대한 그들의 공개적인 폭로는 OpenAI의 전략적 초점이 순전히 모델 규모와 연산 능력을 추구하는 것에서 보다 범용적이고 효율적이며 지능적인 AI 생태계를 구축하기 위해 고용량 추론 모델, 다중 모드 융합 및 지능에 대한 집중을 심화시키는 것으로 전환되고 있음을 분명히 보여줍니다. OpenAI 전략은 보다 범용적이고 효율적이며 지능적인 AI 생태계를 구축하기 위해 모델 규모와 연산 능력만을 추구하던 것에서 대용량 추론 모델, 멀티모달 융합, 지능형 바디 기술에 깊이 관여하는 것으로 전환했습니다.

인터뷰의 핵심 포인트 분석: GPT의 미래 전망과 전략적 레이아웃 해석

도쿄대학교 대담의 주요 내용을 정리했으며, 다음은 대담의 핵심 내용을 심층적으로 정리한 것입니다:

GPT 모델 제품군에 대한 향후 출시 계획

Q: 만약 ChatGPT 산술 능력의 100배를 얻게 되면 어떤 새로운 속성이 등장할까요? 질적인 도약이 있을까요?

Altman: OpenAI는 향상된 연산 능력과 함께 제공되는 모델 기능을 적극적으로 탐색하고 있으며, 스타 게이트 프로젝트는 이를 위해 현재 클러스터보다 100배 향상된 성능을 제공하도록 설계되었습니다. GPT-1에서 GPT-4에 이르는 GPT 제품군의 진화를 되돌아보면, 각 세대의 모델에서 연산 능력이 약 100배 증가했으며, 이와 함께 인상적인 새로운 기능도 추가되었습니다.

하지만 알트만은 지난해 가장 큰 혁신은 추론 모델의 등장으로 계산 효율성이 크게 향상되었다는 점이라고 강조했습니다. 그는 강화 학습과 같은 기술을 사용하면 작은 모델도 이전에는 GPT-6 수준이 필요했던 특정 벤치마크에서 성능을 달성할 수 있다고 지적했습니다. 이는 OpenAI가 산술적 확장에만 의존하지 않고 알고리즘 혁신과 효율성 최적화를 통해 모델 성능을 끌어올리는 새로운 패러다임을 모색하고 있다는 것을 의미합니다.

알트만은 추론 모델링 기술의 획기적인 발전을 바탕으로 특히 자율적 과학 발견 분야에서 AI의 미래 발전을 기대하고 있습니다. 그는 AI가 가까운 미래에 특히 물리학 및 생물학과 같은 분야에서 새로운 과학 지식을 자율적으로 발견할 것으로 예상합니다. 그는 OpenAI의 추론 모델이 빠르게 발전한 것을 예로 들며, 초기에는 대회에 참가한 프로그래머가 100만 명에 불과했던 수준에서 o3 모델이 이미 세계 175위권에 진입하고 내부 테스트 모델에서 세계 50위권에 근접하는 등 놀라운 발전 속도를 보면 AI가 추론 능력에서 큰 잠재력을 가지고 있음을 알 수 있다고 설명했습니다. 알트만은 올해 말에는 OpenAI의 모델이 경쟁 프로그래밍 분야에서 세계 1위가 될 것이라고 대담하게 예측하기도 했습니다.

향후 연구 분야 및 기술적 과제

Q: 각 연구 분야에 대한 향후 연구 계획과 현재 달성 가능하다고 생각되는 부분과 특히 어려운 점을 공유해 주시겠습니까?

오스만: 금요일에 출시 o3-mini 향후 6~12개월 동안 OpenAI가 연구하게 될 모델은 OpenAI의 연구 방향의 핵심이 될 것입니다. 소형화, 높은 추론 능력, 초고속 모델이 OpenAI의 단기 연구 개발의 초점이 될 것이며, 점진적으로 모든 영역으로 확장될 것입니다.

멀티모달 통합은 또 다른 주요 전략 방향입니다. OpenAI는 텍스트, 음성, 이미지, 코드 및 기타 모달리티를 동일한 모델에 통합하여 보다 포괄적이고 자연스러운 상호 작용 환경을 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다. 모델 규모의 지속적인 확장도 계획 중이며 GPT-5, GPT-6 및 더 높은 수준의 모델도 여전히 기대할 만합니다.

에이전트 기술은 OpenAI가 집중하고 있는 핵심 분야입니다. 최근 출시된 딥 리서치 기능은 이러한 방향으로 나아가는 중요한 단계입니다. 이 기능은 복잡한 온라인 리서치 작업을 자율적으로 완료하여 정보 수집 및 분석의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 알트만은 OpenAI가 계속해서 더 많은 지능을 개발하여 궁극적으로 '프로그램된 지능', 즉 복잡한 프로그래밍 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 시스템이라는 비전을 실현할 것이라고 밝혔습니다.

알트만은 올해 말까지 "과학적 발견 이외의 가장 복잡한 문제"를 해결할 수 있는 범용 지능 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 모델은 오랜 시간 고민하고 다양한 도구를 호출해야 하지만 궁극적으로는 사용자가 제공하는 복잡한 작업을 스스로 수행할 수 있게 될 것입니다. 이 목표를 달성하기 위한 계산 및 알고리즘적 과제는 엄청나지만, 알트만은 자신감을 갖고 있습니다.

고등 교육에 미치는 ChatGPT의 영향

Q: 제너레이티브 AI는 향후 10년, 30년, 100년 후 교육을 어떻게 변화시킬까요?

오스만: 제너레이티브 AI는 교육 환경을 재편하여 누구나 현재 최고를 뛰어넘는 개인 맞춤형 교육을 받을 수 있게 할 것입니다. 학습자들에게 지식 격차를 해소하고 평생 학습을 촉진하는 맞춤형 학습 솔루션을 제공하기 위해 OpenAI 기술을 기반으로 한 교육 스타트업이 등장하고 있습니다. 학생 인구는 ChatGPT의 주요 사용자가 되었으며, 교육 분야는 의심할 여지없이 제너레이티브 AI의 가장 유망한 적용 시나리오 중 하나입니다.

장기적인 관점에서 알트만은 AI가 과학 발전과 발견을 극적으로 가속화하여 향후 10년 동안 과학 발전 속도가 10배 또는 100배까지 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 인간의 삶의 질을 크게 향상시키고 우주 탐사와 같은 첨단 분야의 발전을 촉진할 것입니다. 그러나 사회적 차원에서 인간의 핵심 욕구와 생활 방식은 근본적으로 변하지 않을 것이며 대인 관계, 가족 생활, 취미 생활은 여전히 인간 사회의 중요한 부분으로 남을 것입니다. 알트만은 "인간이 일자리를 잃을 것이라고 전혀 걱정하지 않는다"고 분명히 밝혔으며, AI가 인간 사회의 운영 방식을 전복하기보다는 업무 내용과 환경의 변화만을 가져올 것이라고 믿습니다.

AI 도구에 대한 공평한 액세스

질문: 어떻게 하면 전 세계가 이러한 AI 도구에 공평하게 접근할 수 있을까요?

Ottoman: OpenAI의 목표는 지능을 매우 저렴하게 만들어 궁극적으로 전 세계 모든 사람이 무료로 이용할 수 있는 거의 제로 비용의 보편화를 달성하는 것입니다. 이러한 비전을 실현하기 위해 OpenAI는 모델 사용 비용을 지속적으로 낮추고 있습니다. 현재 모델의 인텔리전스 수준은 2년 전 GPT-3의 수준을 훨씬 뛰어넘었지만 가격은 기존 GPT-3의 1%에 불과합니다. OpenAI는 AI 사용의 문턱을 낮추고 기술의 보편성을 촉진하기 위해 계속 노력할 것입니다.

AI 시대의 인재 요구 사항과 기술

Q: AI 시대에는 아시아에서 어떤 재능과 기술이 더 중요하게 평가될 것이라고 생각하시나요? 학생들에게 조언을 해준다면 어떤 재능과 기술이 가장 가치 있고 중요하다고 생각하시나요?

알트만: AI 시대에는 수학이나 프로그래밍 능력으로 AI와 경쟁하는 것은 무의미합니다. 계산기의 발명이 수리 능력의 중요성에 혁명을 일으켰던 것처럼, AI의 부상은 인재의 핵심 역량을 재정의할 것입니다. 미래의 핵심 기술은 "이전에는 누구도 할 수 없었던 일을 AI로 해내는 것"에 있습니다.

알트먼은 미래를 위한 핵심 역량으로 사용자 요구에 대한 통찰력, 혁신에 대한 비전, 변화에 대한 빠른 적응력, 탄력성 유지, 효율성 향상을 위한 AI 도구 활용 방법 숙달 등을 제시합니다. 케빈 웨일은 AI 도구를 적극적으로 수용하고 이를 업무 및 학습 프로세스에 통합하는 것이 중요하다고 덧붙입니다. 그는 학생들에게 "AI가 일을 더 빨리 처리하는 데 도움이 될 수 있을까?"에 대해 능동적으로 생각하라고 조언합니다. 어떤 작업을 AI에 아웃소싱할 수 있는가?"에 대해 적극적으로 생각해야 한다고 조언합니다.

알트만은 AI와 인간은 제로섬 게임이 아니라 '공진화'의 관계라고 강조합니다. 인간은 새로운 기술에 적극적으로 적응하고 AI를 활용하여 전례 없는 역량을 확보해야 합니다. 웨일은 AI를 교육에 활용하는 방법과 학생들이 AI로 작업하는 방법에 대해 자세히 설명하는 와튼대 교수 에단 말릭의 저서 '공동 지능'을 추천합니다.

딥시크의 오픈소스 전략이 미치는 영향과 OpenAI의 대응

Q: 앞서 모든 사람이 인텔리전스에 액세스할 수 있도록 하겠다고 언급하셨습니다. 최근 중국의 딥서치 AI가 출시되고 가중치와 아키텍처가 공개되면서 오픈소스에서 벗어나려는 OpenAI의 움직임에 대한 타당성에 의문이 제기되고 있습니다. 이 입장을 재고할 계획이 있나요? 그 이유는 무엇인가요?

Ottman: OpenAI는 오픈소스 전략을 재평가하고 있습니다. "예, 그럴 것입니다."라고 그는 말하지만 어떤 모델을 언제 오픈소스화할 것인지에 대한 명확한 일정은 아직 정해지지 않았습니다. 알트먼에 따르면 업계 트렌드가 더 개방적인 모델로 이동하고 있으며, 커뮤니티도 오픈소스에 수반되는 잠재적 위험과 과제를 더 많이 받아들이고 있다고 합니다. 그는 OpenAI가 오픈 소스 모델의 안전성과 견고성을 보장하는 데 진전을 이루었으며, 대부분의 오픈 소스 모델이 긍정적인 목적으로 사용될 것이라고 믿습니다. 딥시크의 오픈소스 움직임은 의심할 여지없이 OpenAI의 전략적 결정에 영향을 미쳤으며, 오픈소스에 대한 입장을 재검토하게 만들었습니다.

기타 주요 Q&A

• 뇌-컴퓨터 인터페이스와 이념: 알트만은 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술이 발전의 정점에 있으며, 향후 인간의 뇌와 AI를 직접 연결할 수 있을 것이라고 믿습니다. 그는 일부 '파괴적인' 뇌-컴퓨터 인터페이스 솔루션에 대해서는 의구심을 가지고 있지만, '가벼운' 솔루션에 대해서는 낙관적이며 향후 6개월 내에 더 흥미로운 스타트업이 등장할 것으로 보고 있습니다.
• AI와 우주 공학: 웨일에 따르면 우주에서의 AI 애플리케이션은 급속도로 성장하고 있습니다. 인공위성의 성능이 향상되고 모델의 크기가 작아지면서 우주에서도 AI 모델을 배포할 수 있게 되었습니다. 그의 회사 Planet은 이미 우주에서 AI 모델을 실행하고 데이터 처리 및 전송을 가속화하기 위해 GPU가 탑재된 위성을 발사했습니다.
• AI 미래 예측: Altman은 2035년까지 단일 데이터 센터의 지적 능력이 2025년 지구상의 모든 인간과 AI의 지적 능력을 합친 것보다 더 커질 것으로 예측합니다. 이는 AI가 그 어느 때보다 빠르게 성장할 것이라는 의미입니다.
• 부족한 데이터 세트를 위한 모델 훈련 전략: Weil은 모델이 더욱 지능화됨에 따라 모델을 미세 조정하는 데 필요한 샘플 크기가 줄어들고 있다고 지적합니다. 적은 수의 데이터 포인트에서 새로운 도메인 지식을 빠르게 학습하는 고도로 지능적인 모델의 능력은 부족한 데이터 세트에 대한 모델 학습 문제를 해결하는 새로운 방법을 제공합니다.

기업가 정신, 로봇 공학 및 기술 따라잡기

• 알트먼에 따르면 초기 팀원에게 가장 중요한 자질은 에너지와 결단력입니다. 그는 폴 그레이엄의 유명한 문구인 "끊임없이 수완을 발휘하라"를 인용하며 초기 팀은 학습과 문제 해결 능력이 뛰어나야 한다고 강조했습니다. 웨일은 창업가들이 기업가 정신의 과제를 해결하기 위해서는 유연하고 포기하지 않으며 기꺼이 배우려는 자세를 가져야 한다고 덧붙였습니다.
• 로봇의 언어와 문화: 알트만은 시각적, 청각적 입력을 추상적 사고의 틀에 통합하는 것이 로봇의 자율적인 언어와 문화를 발전시키는 데 핵심이라고 생각합니다. 그는 지능이 발전함에 따라 다중 지능 시스템이 등장하고 새로운 커뮤니케이션 및 정보 공유 방식을 개발할 것이라고 예측합니다. 공상 과학 영화에서 묘사된 것처럼 드라마틱하지는 않겠지만 자율적인 로봇 커뮤니케이션과 문화의 출현은 기대할 만한 일입니다.
• 기술 추격과 경쟁 우위: 알트만은 비즈니스의 기본 법칙은 AI 시대에도 여전히 적용되며, 기업가들은 지속적인 가치와 끈기, 차별성을 갖춘 제품이나 서비스를 구축해야 한다고 강조했습니다. 그는 장기적인 경쟁 우위를 구축하는 방법에 대해 심도 있게 살펴보기 위해 피터 틸의 저서 '0에서 1로'를 추천했습니다. Weil은 기업가들이 모델링 기능의 한계를 뛰어넘는 '최첨단' 제품을 만드는 것을 목표로 삼아야 한다고 제안했습니다. 스타트업이 OpenAI의 모델 업그레이드를 두려워한다면 방향성에 문제가 있을 수 있습니다. 반면에 모델 업그레이드를 통해 제품에 더 많은 가치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다면 올바른 방향으로 나아가고 있는 것입니다.

요약

OpenAI CEO인 샘 알트먼의 도쿄 방문은 GPT 시리즈 모델의 새로운 방향을 제시할 뿐만 아니라, 변화하는 글로벌 AI 환경 속에서 OpenAI의 전략적 사고를 보여줍니다. 산술 스태킹에서 효율성 향상으로, 텍스트 모델에서 다중 모드 융합으로, 단일 모델 인텔리전스에서 인텔리전스 생태계로, OpenAI는 기술 변화를 적극적으로 수용하고 새로운 경쟁 환경에서 선도적인 위치를 유지하기 위해 노력하고 있습니다. 딥서치와 같은 중국 AI 신생 기업의 부상은 의심할 여지 없이 OpenAI에 새로운 도전을 가져왔으며, 개방과 협력을 더욱 적극적으로 수용하여 AI 기술의 발전과 대중화를 공동으로 촉진하도록 촉구하고 있습니다.