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[IT뉴스]"AI의 그럴싸한 헛소리 줄여라"… 답변 정확도 사활 건 빅테크

온카뱅크관리자

2026-05-05 17:17:46

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 불붙은 AI추론 경쟁 AI, 인간 저작물 거의 다 학습 이젠 단순 속도만 빠른 답보다 논리 탄탄한 답변이 성능 좌우 막대한 연산 비용 버거운 기업 추론 성능 향상으로 해법 모색 오픈AI, 1년새 투자 5배 늘려 
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 "실무와 에이전트 구동을 위한 새로운 차원의 지능."
 지난달 28일 오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 GPT-5.5를 공개하며 생성형 AI 시장 주도권 경쟁이 다시 불붙고 있다. 오픈AI는 GPT-5.5가 에이전트형 연산에 더 적합하도록 자율성과 직관성을 높였다고 설명했다. 그레그 브로크먼 오픈AI 사장은 "(새로운 모델은) 불분명한 문제를 보고 다음에 무엇을 해야 할지 스스로 파악해낸다"고 강조했다. 
 앞서 오픈AI는 강력한 이미지 생성 모델인 챗GPT 이미지 2.0도 선보였는데 코드명 '덕테이프(Duct Tape)'인 챗GPT 이미지 2.0이 시각적 추론 가능성을 보여줬다면, GPT-5.5는 아키텍처 단계에서 '추론 전용 레이어'를 통합해 텍스트와 영상 전 분야에서 논리적 완결성을 확보했다. 즉 AI가 질문에 답하기 전 생각을 깊게 한다는 것으로, 환각이 획기적으로 줄어들게 되는 것이다.
 ◆ '무결성'으로 지능의 척도 바뀌어
 구글 나노 바나나 2, 앤스로픽 클로드 4.7, 알리바바 큐웬 3 등 최근 빅테크업계에선 다양한 추론 모델이 경쟁적으로 쏟아지고 있다. AI가 얼마나 많은 지식을 알고 있는지 또는 얼마나 사람처럼 매끄럽게 문장을 구사하는지가 한때 경쟁력의 척도였다면, 이제는 얼마나 논리적인지가 중요해졌기 때문이다.
 이제 AI 모델의 우수성은 단순히 답변 속도가 아니라 복잡한 다단계 과업을 수행하기 위해 스스로 어떤 논리적 경로를 설정하는가다. GPT-5.5 모델을 필두로 다양한 프런티어 모델이 사용자 질문에 답변을 내놓기 전 '생각하는 시간'을 갖기 시작한 것이다. 시각적 데이터 간 인과관계를 추론해 다음 상황을 예측하는 구글 나노 바나나 2, 답변을 작성하는 중간중간 잠깐 멈춰 스스로 논리를 점검하는 방식을 통해 중간 과정마다 논리적 모순을 스스로 검토하는 앤스로픽 클로드 4.7, 복잡한 학습·코딩에서 최적의 해법을 추론해내는 알리바바 큐웬 3 등이 대표적이다.
 ◆ 빅테크, 데이터·비용 압박 시달려
 추론 모델이 부상하는 이유 중 하나는 AI 학습에 활용할 고품질 데이터가 부족하다는 것이다.
 일각에선 온라인에 존재하는 고품질의 인간 저작물이 이미 대부분 AI 학습에 소진됐다는 우려를 제기하고 있다. 투입 비용 대비 성능 향상이 미미한 수확 체감의 법칙에 직면한 것이다. AI 활용이 빠르게 확산되면서 이제는 AI가 만든 저작물 수가 인간이 그동안 만들어온 저작물 수를 압도하는 '데드크로스' 현상까지 나타날 것이란 전망이 나온다. AI가 스스로 만든 저작물로 다시 학습을 하게 되는 현상이 벌어지는 것이다. 결국 인간 언어가 가진 미묘한 뉘앙스와 창의적인 예외성이 모두 사라지면서 AI 지능이 평이한 수준으로 수렴하는 모델 붕괴 현상을 야기할 수 있다. 
 영국 옥스퍼드대와 케임브리지대 연구팀은 '네이처'에 "AI가 생성한 데이터만으로 반복 학습을 진행할 경우 모델은 몇 세대 만에 현실을 전혀 다르게 인식하기 시작하며 지표가 망가진다"는 연구 결과를 발표한 바 있다.
 이렇듯 새로운 데이터가 지속적으로 공급되기 어려운 상황에서 빅테크들은 자연스레 추론으로 눈을 돌리고 있다. 학습 단계에서 지능을 더 높이기 어렵다면 사용자 질문을 받고 답을 내놓는 추론 단계에 연산을 집중해 더 똑똑한 모델을 만드는 것이다. AI 훈련 단계에서 모든 정답을 외우게 만드는 대신 AI에 생각할 시간과 연산 자원을 더 많이 부여해 논리적 '무결성'을 찾아내게 만드는 '테스트 타임 스케일링'이다. 단순히 빠른 대답보다는 정제되고 정밀한 답변이 더 가치 있다는 판단이다.
 미국 스탠퍼드대 사람중심AI연구소(HAI)가 최근 발표한 'AI 인덱스 2026'에 따르면 오픈AI와 앤스로픽 등의 추론 비용이 크게 늘어났다. 오픈AI의 2024년 총지출액은 58억달러로 학습(40억달러)에 추론(18억달러)의 2배가 넘는 비용을 지출했다. 지난해 총지출액은 163억달러로 추정되는데 학습(83억달러)과 추론(80억달러)의 비중이 동일해졌다. 1년 새 추론 비용이 크게 증가한 까닭이다.
 매출 증가폭보다 연산 비용이 가파르게 상승하면서 비용 압박이 현실화하고 있다. 2024년 세쿼이아캐피털은 보고서를 통해 "엔비디아에 지불한 인프라스트럭처 투자 비용을 회수하기 위해 전 세계 AI 산업이 연간 6000억달러 이상 매출을 올려야 한다"고 지적하기도 했다. 매출이 늘어나도 연산 비용에 발목을 잡힌 빅테크들로선 적은 연산으로 깊이 있는 답을 내놓는 추론 최적화가 단순한 기술 진보가 아닌 생존 전략인 셈이다.
 ◆ AI, 도구에서 '자율적 동료'로
 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 GPT-5.5를 발표하며 "우리는 더 이상 챗봇을 만들지 않는다"고 선언했다. 단지 말하는 AI가 아니라 '일하는 AI'를 만들겠다는 것이다. AI는 단순히 답변을 내놓는 데 그치지 않고 사용자 의도를 파악해 계획을 세우고 오류를 수정하는 등 에이전트로 진화할 것이며, 이것이 모든 비즈니스의 표준이 될 것이란 선언이다. 
 전 세계 빅테크들이 벌이는 추론 경쟁의 최종 목표는 인간 개입을 최소화하는 자율 에이전트 개발이다. 
 지금까지 AI가 사용자의 프롬프트에 의존해 답을 내놓거나 문장을 생성하는 수동적 도구였다면, 추론 지능을 갖춘 차세대 AI는 스스로 목표를 설정하고 물리 세계와 상호작용하는 능동적 주체가 된다. 인간은 이제 단순한 명령자가 아닌 AI 에이전트가 도출한 결과물을 최종 조율하는 지휘자 역할을 하게 되는 것이다. 
 [이영욱 기자]
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