"똑똑한 애가 쉬지도 않고 일하더라"…이번에 온 '신입' 무섭네[클릭 e산업]
GPT-6가 불붙인 컴퓨팅 전쟁
“AI가 혼자 몇 시간씩 일한다”
단순 문답 넘어 업무 자체 수행
장기 추론용 컴퓨팅 중요성 증대
오픈AI의 신규 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라(Astra)' 출시를 계기로 AI가 스스로 업무를 수행하는 시간이 대폭 늘어나고, AI 산업의 경쟁 구도도 크게 바뀔 것이란 증권가 전망이 나왔다.
요즘 회사에 새로 등장한 '신입'이 빠르게 업무 영역을 넓히고 있다. 사람의 개입 없이 스스로 일하는 인공지능(AI)이 새로운 노동력으로 자리 잡을 것이란 전망이 나온다. 사진은 신입사원을 표현한 인물 이미지컷. 게티이미지
7일 이영진 삼성증권 연구원은 "GPT-6 아스트라의 가장 중요한 변화는 인간 개입 없이 자율적으로 작업을 끝까지 지속 수행할 수 있는 시간 지평(Time Horizon)의 확장"이라며 "AI 시장의 경쟁 기준도 단순 모델 보유 여부를 넘어 실제 업무를 얼마나 처리할 수 있는지로 확장될 것"이라고 밝혔다.
자율 수행 시간 확장…실행 환경 설계가 성능 좌우
오픈AI의 신규 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라(Astra)' 출시를 계기로 AI가 사람의 개입 없이 스스로 업무를 수행하는 시간이 크게 늘어날 것이란 전망이 나온다. 게티이미지
원본보기 아이콘아스트라는 장시간 컴퓨터와 도구를 사용하고, 복잡한 다단계 작업을 수행하며, 여러 에이전트를 동시에 활용하는 능력을 끌어올렸다. 단일 문제의 정답률을 넘어, 몇 시간 동안 스스로 작업을 완료할 수 있는 자율 수행 능력이 실질적인 생산성 차이를 만들어내는 요소다.
이 연구원은 "아스트라는 오픈AI 안전성 평가 프레임워크에서 처음으로 사이버 보안 '크리티컬(Critical)' 수준에 도달했다"며 "단순히 취약점에 대한 지식이 많아진 것을 넘어 실제 시스템을 탐색하고 새로운 취약점을 찾아내며 문제를 해결할 수 있는 능력 향상을 기반으로 한다"고 짚었다.
이어 ARC-AGI-3 평가 결과를 바탕으로 실행 환경의 중요성도 강조했다. 이 연구원은 "동일한 모델이라도 상태 관리와 컨텍스트(문맥) 유지 방식에 따라 성능 차이가 약 37%포인트 발생했다"며 "향후 AI 경쟁에서는 AI 모델 자체 성능뿐 아니라 장시간 안정적으로 일할 수 있도록 메모리, 도구, 실행 환경 등을 어떻게 설계하는지도 중요해질 것"이라고 말했다.
AI가 AI 연구 가속화…컴퓨팅 인프라 수요 지속 증가
AI가 차세대 AI를 개발하는 연구 업무에 본격 투입되면서 연구 가속화 현상도 뚜렷해지고 있다. 오픈AI 연구 조직에서는 인간 연구원 1일 노동 시간당 약 3.1일에 해당하는 에이전트 작업이 실행되고 있으며, 연구원 한 명이 여러 에이전트를 병렬로 가동해 코딩, 디버깅, 실험 실행과 결과 분석을 맡기고 있다.
이 연구원은 "연구 처리량과 생산성 향상이 다시 AI 성능 향상으로 이어지는 플라이휠 구조가 만들어지고 있다"며 "인간의 시간이 병목 현상에서 점차 빠져나올수록 연구 속도를 결정하는 제약으로서 컴퓨팅의 중요성이 높을 것"이라고 전망했다.
모델 효율 개선으로 개별 작업에 필요한 토큰과 비용이 감소하더라도 AI에 맡길 수 있는 업무 범위가 넓어지고 병렬 에이전트 가동이 늘어나면서 전체 추론 및 컴퓨팅 수요는 오히려 폭발적으로 증가할 수 있다는 분석이다.
'작업당 비용'으로 가치 평가 이동
소프트웨어 산업 역시 구조적 변화에 직면했다. 에이전트가 여러 소프트웨어를 넘나들며 업무 프로세스 전체를 수행하게 되면서, 기업들은 단순 기능 제공을 넘어 자사 제품을 에이전트의 핵심 실행 환경으로 진화시켜야 하는 과제를 안게 됐다.
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이 연구원은 "이미 AI의 가치 측정 기준은 토큰당 가격 중심 비교에서 작업당 비용으로 이동하고 있다"며 "향후에는 토큰당 가격보다 업무 성공률과 완료 비용, 절감 가능한 노동시간 등이 AI 경제성을 판단하는 중요한 지표가 될 것"이라고 덧붙였다.
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