추론 시간 연산

“그록3(Grok 3 Beta Think)는 SOTA(State Of The Art, 최첨단) 모델의 영역에 있는 것 같습니다. 오픈AI의 가장 강력한 모델(o1-pro)과 비슷하고 딥시크(DeepSeek) R1 및 구글 제미나이 2.0 플래시 씽킹(Gemini 2.0 Flash Thinking)보다 약간 나은 느낌입니다.” 오픈AI 창업 멤버 출신인 AI 전문가 안드레 카파시는 “엑스AI(xAI) 팀이 최첨단 영역에 도달하는 데 걸린 시간은 전례가 없을 정도로 놀랍다”며 이같이 평가했다. xAI가 19일(현지시각) 공개한 AI 모델 그록3의 우수한 성능, 특히 짧은 기간에 성과를 냈다는 점이 놀랍다는 반응이었다. AI 모델 평가 업체 아티피셜 애널리시스가 21일 발표한 분석 결과도 비슷하다. 2024년 GPT-3.5 터보와 비슷한 성능의 ‘그록1’을 처음 선보였던 xAI는 단 1년 만에 최첨단 성능의 그록3를 출시, 오픈AI와 대등한 수준에 올라섰다.  일론 머스크 테슬라 CEO가 이끄는 AI 스타트업 xAI는 어떻게 이런 성과를 낼 수 있었을까. 그록3 출시에서 배울 수 있는 세 가지 교훈을 정리했다. 

에단 몰릭 펜실베이니아대 와튼스쿨(경영학) 교수는 3일(현지시각) 자신의 뉴스레터를 통해 “오픈AI의 ‘딥 리서치(Deep Research)’는 고액 연봉의 전문가, 전문 컨설팅이 필요했던 작업을 수행할 수 있다”며 이같이 주장했다. 오픈AI가 2일 공개한 AI 에이전트(agent, 대리인) 기능 ‘딥 리서치’를 사용해 본 후 명확한 발전을 확인했다는 것이다. 그는 “사람의 개입 없이 특정 작업을 수행하는 자율 에이전트와 강력한 추론 전문 AI 모델(reasoner)이 딥 리서치로 수렴했다”며 “인간 전문가의 깊이로 연구를 수행하면서도 기계의 (빠른) 속도를 갖췄다”고 평가했다. 내부 평가도 긍정적이다. 피터 웰린더 오픈AI 제품 및 파트너십 담당 부사장은 전문 과학자의 딥 리서치 사용 사례를 X(옛 트위터)에 공유하며 “AI로 인한 과학 발전 가속화를 매우 낙관적으로 생각한다”며 “향후 5~10년 안에 대부분의 분야에서 생산성이 100배 향상될 것”이라고 했다.

2016년 3월 13일 오후 3시 40분, 서울 포시즌스 호텔.왼손으로 목뒤를 긁으며 한참을 고민하던 이세돌 구단이 이윽고 오른손을 움직여 돌을 놨다. 대국이 중반에 접어들 무렵 중앙부 흑돌 사이에 쑥 끼워 넣은 백돌. 훗날 ‘신의 한 수’로 불린 78수였다.바둑 AI ‘알파고’의 개발사인 딥마인드 측 해설진은 이 수를 보고 탄성을 터뜨리며 “흥미로운 수”라고 평가했다. AI조차 예상하지 못한 78수 이후 알파고는 흔들리기 시작했다. 79수를 두면서도 실착(失着)이라는 걸 알아차리지 못했고, 87수를 둔 후에야 승률이 크게 떨어진 것을 인지했다. 알파고는 결국 180수 만에 패배를 인정하며 기권 메시지 “AlphaGo Resigns”를 띄웠다. 이날 이세돌 구단과 알파고의 4국은 바둑 AI를 상대로 인간이 거둔 유일한 승리로 기록됐다. 그러나 여기까지였다. 이틀 후인 15일 진행된 5국에서 알파고는 이 구단을 압도하며 승리했고, 이후로 다시는 기적이 일어나지 않았다.