안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다.“몇 년 후 혹은 더 빠른 시기에 (AI 모델의) ‘장기기억(long-term memory)’이 가능해질 것으로 생각합니다.” 샘 알트만 오픈AI CEO는 3일(현지시각) 일본 도쿄에서 진행된 손정의 소프트뱅크 그룹 회장과의 대담에서 “무한한(infinite) 장기기억을 가진 AI를 구축하기 위해 노력하고 있다”며 이같이 말했습니다. 한 사람의 인생 혹은 기업 전체를 AI가 이해할 수 있도록 만들겠다는 계획입니다.챗GPT가 현재의 메모리 한계(GPT-4 기준, 약 1만 단어)를 넘어서면 놀라운 일이 일어날 수 있습니다. 사용자의 과거 경험, 회사의 히스토리에 기반한 초개인형, 맞춤형 AI 비서, 연구자, 컨설턴트, 어드바이저를 활용할 수 있게 되기 때문입니다. AGI(범용인공지능)로 가는 길이죠. 이 비전을 이루려면 AI 반도체, 네트워크 장비, 스토리지(메모리 반도체), 서버 등 강력한 하드웨어로 구성된 데이터센터가 필요합니다. 소프트뱅크, 오라클 등과 함께 초대형 AI 인프라 벤처 ‘스타게이트’ 프로젝트를 추진 중인 그가 한국에서 삼성전자와 SK하이닉스를 만난 배경이 여기에 있습니다. 오픈AI는 AI 전용 모바일 기기 개발, 메신저 앱 카카오와의 협업 등 사용자 접점·데이터 확보를 위한 구상도 진행 중입니다.
“딥리서치(Deep Research)는 마치 초능력(superpower)과 같습니다.”샘 알트만 오픈AI CEO는 2일(현지시각) “딥리서치 기능으로 인터넷을 사용해 복잡한 조사, 추론, 보고서 제작을 수행할 수 있다”며 이같이 말했다. 다소 느리지만, 포괄적이며 깊이 있는 작업이 가능한 보조 연구원처럼 이 기능을 활용할 수 있다는 설명이다. 오픈AI는 이날 회사 블로그를 통해 “딥리서치를 소개한다. 딥리서치는 추론(reasoning)을 사용해 대량의 온라인 정보를 종합, 여러 단계의 연구 작업을 완료하는 ‘에이전트(agent, 대리인)’”라고 설명했다. 딥리서치는 현재 챗GPT 프로(월 200달러) 사용자에게만 우선 제공되며 한 달에 100개 질문으로 사용량이 제한된다. 향후 챗GPT 플러스, 챗GPT 팀, 챗GPT 엔터프라이즈 사용자에게도 순차적으로 제공될 예정이다.
“딥시크(DeepSeek)의 ‘R1-제로(Zero)’는 자연어로 사람처럼 추론(reasoning)하는 기술을 보여줬습니다. 강화학습(Reinforcement Learning, RL)만으로 만들어낸 결과입니다.” 아라빈드 스리니바스 퍼플렉시티 CEO는 29일(현지시각) 중국 스타트업 딥시크가 개발한 AI 모델 R1의 논문 일부를 공개하며 이같이 말했다. 딥시크가 달성한 성과가 놀랍다며 회사를 치켜세운 것이다. 그가 공유한 논문에는 AI 모델이 수학 공식을 풀어내는 과정에서 사람처럼 스스로 방법을 알아내고, 이를 ‘깨달음의 순간(aha moment)’라고 표현하는 시연 장면이 등장한다. 논문에 따르면 딥시크는 사람이 데이터를 생성, 모델 개선에 도움을 주는 STF(Supervised Fine-Tuning, 지도 미세 조정) 방식이 아니라 별도의 지침 없이 강화학습만으로 이 결과를 얻었다. 마치 알파고가 별도의 지침 없이 바둑 두는 방법을 찾아낸 것처럼 기계 스스로 수학 문제 해결법을 찾아낸 것이다. 실리콘밸리 벤처캐피털 a16z의 마크 앤드리슨은 R1에 대해 “지금까지 내가 본 가장 놀랍고 인상적인 혁신 중 하나였다”고 평가하기도 했다. 딥시크는 어떻게 실리콘밸리를 충격과 흥분에 빠뜨릴 수 있었을까? 딥시크 설립자의 목표, 비전은 무엇일까?
“딥시크(DeepSeek)의 추론 특화 모델 ‘R1’은 이미 같은 비용으로 오픈AI의 o3보다 나은 성능을 냅니다.”실리콘밸리 유명 벤처캐피털 멘로벤처스의 AI 분야 투자자 디디 다스(Deedy Das)는 27일(현지시각) “o1 모델 대비 25배 저렴하기만 게 아니다”라며 이같이 밝혔다. 자신의 X(옛 트위터) 계정에 오픈AI의 o3 성능 그래프 사진을 올리며 R1과 직접 비교한 것이다. 그가 공개한 그래프는 AI 모델의 코딩 실력을 평가하는 ‘코드포스(Codeforces)’ Elo 점수 차트. 저비용 환경에서 o3-미니(low) 대비 높은 성능을 발휘할 수 있다는 게 디디 다스의 설명이다. 1월 20일 R1 발표 직후 AI 업계는 R1이 저렴한 비용으로 오픈AI의 첫 번째 추론 특화 모델 ‘o1’과 대등한 성능을 기록했다는 점에 주목했다. 한데 그로부터 단 일주일 만에 R1이 o1의 후속 모델 o3를 능가한다는 분석이 나왔다. 오픈AI의 추론 특화 모델 o3는 지난 12월 20일에 공개된 것으로 아직 정식 출시도 되지 않은 모델이다.2023년 중국 항저우에 설립된 신생 스타트업이 실리콘밸리 프론티어(frontier, 최첨단) 기업 오픈AI를 능가했다는 소식은 업계를 깜짝 놀라게 하기 충분했다. 오픈AI 출신의 AI 전문가 아라빈드 스리니바스 퍼플렉시티 CEO가 “정말이냐?”는 댓글을 달며 놀라움을 표시했을 정도다. R1의 성능이 o3를 능가한다는 구체적 근거는 무엇일까. R1 벤치마크 점수의 의미, R1의 핵심 기술과 쟁점을 살펴봤다.
안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다. 매주 수요일 발행하는 ‘AI인사이트’를 통해 AI 리더들의 전략, 글로벌 테크업계 최신 흐름 및 중요 시그널을 놓치지 말고 확인하세요!“엔비디아 ‘젯슨 오린(Jetson Orin)’ 칩이 탑재돼 있습니다.”CES2025 기간 만난 중국 휴머노이드 로봇 개발사 ‘유니트리(Unitree Robotics)’ 직원은 “로봇의 실시간 제어가 어떻게 가능하느냐”는 질문에 이렇게 답했습니다. 자율주행차, 로봇 등에 탑재하는 엔비디아 반도체를 기반으로 ‘임바디드 AI(Embodied AI, 물리 장치에 내장돼 동작하는 AI)’를 구현한다는 설명이었습니다. 시연은 사람이 개입해 진행하지만, 개발은 로봇이 스스로 환경에 적응하고 대응할 수 있는 방향으로 진행되고 있다는 것입니다. 실제로 현장 곳곳에서 그런 트렌드를 확인할 수 있었습니다. 유니트리 외에도 중국 로봇 스타트업 ‘갤봇(Galbot)’이 개발한 휴머노이드가 전시돼 있었는데, 이 로봇은 인간의 조작 없이 카운터에서 고객의 주문을 받은 후 해당 상품을 뒤편 진열대에서 찾아 건네주는 행동이 가능했습니다. 이 회사 역시 엔비디아 칩을 사용하고 있었습니다.
안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다. 성탄절 휴일로 이번 주는 목요일에 발행합니다. ‘AI인사이트’를 통해 AI 리더들의 전략, 글로벌 테크업계 최신 흐름 및 중요 시그널을 놓치지 말고 확인하세요! “특별한 한 해의 환상적인 마무리였습니다.” 순다 피차이 구글 CEO는 23일(현지시각) 자신의 X 계정을 통해 “2025년에는 더 놀라운 것들이 올 것”이라며 이같이 말했습니다. 연말에 집중됐던 구글 딥마인드의 새로운 AI 모델 및 관련 제품 발표를 언급하며 소회를 밝힌 것입니다. 실제로 구글은 차세대 AI 모델 ‘제미나이 2.0 플래시’를 비롯해 동영상 생성 모델 ‘비오2(Veo2)’, 이미지 생성 모델 ‘이마젠3(Imagen 3)’, 월드 모델 ‘지니2(Genie 2)’까지 새로운 AI 모델을 쏟아냈습니다. 오픈AI 역시 마찬가지입니다. 20일까지 12일 연속 진행한 신제품 발표 이벤트에서 동영상 생성 모델 ‘소라(Sora)’를 출시했고, 새로운 추론 전문 모델 ‘o3’를 공개했습니다. 두 회사가 경쟁적으로 쏟아낸 업데이트에 업계는 말 그대로 폭풍 같은 연말을 맞이했죠.
“무엇보다 사람들이 새 모델로 무엇을 만들지 기대가 됩니다.”샘 알트만 오픈AI CEO는 20일(현지시각) “o3와 o3-미니(o3-mini)는 대단히 훌륭하다. 이 모델을 만들어 낸 모든 오픈AI 팀이 자랑스럽다”며 이같이 말했다. 이날 차세대 추론 AI 모델 o3, o3-미니를 공개하며 새로운 모델의 성능, 안정성이 매우 뛰어나다고 강조한 것이다. 그는 “(AI) 안전 연구자라면 o3와 o3 미니 모델 테스트에 지원해 달라”며 “새로운 모델을 곧 일반에 공개할 수 있어 매우 기쁘다”고 했다.
2024년은 인공지능(AI) 기술이 다양한 산업과 사회에 깊숙이 뿌리를 내리고, 혁신을 가속화한 해였다. 특히 AI 분야의 다섯 명의 리더 데미스 하사비스, 젠슨 황, 페이페이 리, 샘 알트만, 그리고 일론 머스크는 각자의 자리에서 AI 기술의 지경을 넓히고 새로운 가능성을 제시하며 큰 주목을 받았다.이들은 기술 혁신을 주도했을 뿐만 아니라, 윤리적 책임과 사회적 영향력에 대한 논의를 촉발시켰다. 2025년에도 여전히 AI 혁신의 핵심 동력이 될 것으로 기대된다. 2025년 이후 펼쳐질 변화의 나침반이 되어줄 5인의 AI 분야 리더들을 주요 발언과 함께 알아보자.
페이페이 리 스탠퍼드대 교수 겸 월드랩스 CEO는 “시각적 공간 지능(Visual spatial intelligence)은 언어만큼이나 근본적(fundamental)”이라며 이같이 말했다. 5억4200만 년 전 고생대 캄브리아기가 시작되며 다양한 생물이 폭발적으로 늘어난 것처럼 ‘공간 지능’ 기반의 폭발적 혁신, 기회가 창출될 것이란 주장이다. 리 CEO는 19일(현지시각) 공개된 실리콘밸리 VC a16z와의 대담에서 자신이 창업한 AI 스타트업 ‘월드랩스(World Labs)’와 월드랩스가 추구하는 공간 지능의 의미 및 잠재력에 관해 설파했다. 인간의 지능에는 여러 측면이 있는데, 그중 하나가 언어 지능이며 언어 지능만큼 근본적인 게 공간 지능이라는 주장이다. 공간 지능은 시각 정보를 인식, 처리하는 능력과 밀접하게 연결돼 있다. 공간 지능을 통해 인간은 주변 세계를 이해하고, 직관적으로 상호작용을 할 수 있다. 리 CEO는 “더 많은 가능성, 미지의 세계를 열어준다는 게 좋은 기술의 마법”이라며 “우리는 앞으로 나아갈 것이다. 가능성은 더욱 확대될 것으로 본다”고 했다. 창작, 디자인, 학습, AR/VR, 로봇 공학 등에 공간 지능이 활용될 수 있다는 설명이다. 월드랩스는 이를 위해 ‘대규모 월드 모델(LWM)’을 개발하고 있다고 밝혔다. 리 CEO의 대담한 비전에 a16z, NEA 등 실리콘밸리 톱 VC(벤처캐피털)들은 2억3000만달러(약 3000억원)를 초기 투자로 쏟아부었다. 2006년 이미지넷 프로젝트를 시작, 딥러닝 분야에서 큰 업적을 남긴 ‘AI 대모(Godmother)’와 월드랩스 공동창업자들이 공간 지능을 강조한 이유는 무엇일까?
오픈AI가 AI 모델의 추론 성능 개선을 위한 비공개 연구에 돌입했다. AI 모델에 대한 새로운 접근 방식을 연구하고 있다는 관측이다. 15일 로이터에 따르면 오픈AI는 코드명 ‘스트로베리(Strawberry, 딸기)’라는 내부 프로젝트를 진행 중이다. 인간처럼 추론할 수 있는 AI 모델을 위한 기술 개발이 이 프로젝트의 목표다. 로이터가 입수한 오픈AI 내부 문서에 따르면 스트로베리에는 사용자의 요청(queries)에 대한 답변 생성 뿐 아니라 심층 연구(deep research)까지 수행할 수 있다. 심층 연구란 AI가 인터넷을 자율적이고 안정적으로 탐색, 더 깊이 있는 결과를 찾아내는 능력이다. 고성능 AI 에이전트(Agent, 대리인)처럼 자율적으로 탐색하고 작업을 순차적으로 계획, 수행할 수 있다는 점이 특징이다.
2022년 11월 30일 챗GPT 출시 후 AI 반도체 분야 선두 주자인 엔비디아가 무서운 속도로 성장하고 있다. 챗GPT 출시 하루 전 515조원이었던 시가총액이 13개월이 흐른 2023년 말 3배가 넘는 1616조원으로 뛰었다. 여기에서 그치지 않고 올해에만 추가로 63.63% 더 상승, 2월 23일(현지시각) 종가 기준 1조9700억달러(약 2625조원) 가치를 지닌 회사가 됐다. 엔비디아의 시가총액은 마이크로소프트, 애플에 이은 미국 3위에 해당한다. 2만6000명의 직원으로 직원 수 7배의 구글(18만 명)을 당당히 뛰어넘었다. 정말 미친 것 같은 속도로 수직 상승했다. 상승 배경은 AI에 있다. 엔비디아의 AI 반도체 점유율은 80~90%로서 사실상 AI 반도체 시장에서는 독점 업체에 가깝기 때문이다. 4년 전 엔비디아는 스마트폰용 저전력 칩에 강점을 지닌 IP(설계자산) 회사 Arm을 53조원에 인수(M&A)한다는 계획을 발표하고, 1년 반 동안 추진하기도 했었다. 당시 중국의 반대로 인수가 좌절됐는데, 큰 기회인 Arm 인수에 실패하면 어려움이 있을 것이라는 여론이 지배적이었다. 하지만 그로부터 2년이 지난 지금, 누구도 이 사건을 실패로 기억하지 않는다. 오히려 ARM을 인수하지 않음으로써 핵심 사업에 더 집중, 지금과 같은 거대한 성과를 만들 수 있지 않았을까 하는 생각이 들 정도다. 현재 전 세계 AI의 엔진은 엔비디아라고 말해도 무리는 아닐 것이다. 어떤 이는 이런 성과가 게임용 GPU(그래픽처리장치)를 개발하던 회사에 우연히 찾아온 행운이라고 생각할 수도 있다. 그러나 이는 절반의 진실만 담은 시각이다. 실제로 2012년 침체기를 끝내고, AI 전성기를 시작한 알고리듬 ‘알렉스넷(AlexNet)’은 엔비디아가 자사의 게임용 GPU를 과학기술 연산에 사용할 수 있게 소프트웨어를 제공했기에 가능했다. AI의 새 전성기를 이끄는 오픈AI도 마찬가지다. 회사 초창기였던 2016년 젠슨 황 엔비디아 CEO는 AI 전용 슈퍼컴퓨터 ‘DGX-1’을 오픈AI에 기증, 손수 전달했다. 당시 오픈AI은 ‘AGI(범용인공지능)’라는 업계에서 인정받지 못하던 목표를 추구하는 회사였다. 오래전 작은 신생 스타트업의 가능성을 알아보고, 지속해서 지원한 것이 결실을 맺은 것이다. 대부분의 AI 연구자들은 이런 지원에 힘입어 엔비디아 플랫폼(GPU, CUDA·병렬 프로그래밍 모델)에서 첨단 연구를 수행한다. 엔비디아는 어느 누구보다 빠르게 새로운 AI 기술 흐름을 포착하고, 그에 맞는 반도체를 먼저 개발하고, 결과적으로 과학자들이 엔비디아에 더 의존하게 만드는 선순환 구조를 완성한 셈이다.