SBS Biz

[앵커]

오픈AI가 내놓은 새 AI모델이 또 한번 세상을 놀라게 했습니다.

인간에 한층 더 가까운 능력을 보여주면서 범용인공지능, AGI의 시대가 열렸다는 선언으로까지 이어졌는데요.

그 능력을 부여했지만 복잡한 표정을 지을 수밖에 없는 인간입니다.

새로운 인공지능은 무엇이 달라졌고 다음은 무엇인지, 임선우 캐스터와 짚어보겠습니다.

오픈AI의 아스트라, 기존 AI모델과 뭐가 다른가요?

[캐스터]

오픈AI가 아스트라를 출시하면서 범용인공지능, AGI시대의 시작을 선언했습니다.

강력해도 너무 강력한 성능 탓에 개발을 일시 중단해야 했던 해프닝까지도 있었는데요.

지금까지 봐왔던 인공지능 모델들이 '답하는 AI'였다면, 아스트라는 '직접 일하는 일꾼AI'입니다.

진정한 의미의 AI에이전트로 진화한 건데요.

우선 스스로 컴퓨터를 조작해 업무를 처리할 수 있습니다.

오픈AI가 공개한 시연영상에선 AI가 3D 로켓을 만들고 프레젠테이션 작성부터 법률문서까지 각기 다른 분야의 작업을 한번에 처리하는데, 사람이라면 5시간이 걸릴 정보검색을 3분도 채 안돼 끝낼 정도고요.

국내 테스트에선 AI 중에는 최초로 수능 전 영역에서 450점 만점을 기록하기도 했습니다.

또 오픈AI 모델 중 처음으로 사이버 보안 평가에서 위험 등급을 받기도 했는데, 사람의 개입 없이도 취약점을 찾아내 공격까지 할 수 있다는 뜻으로, 지금껏 본 적 없는 강력한 성능을 자랑합니다.

[앵커]

아스트라가 인간증명 테스트라는걸 통과했다고 하는데, 이건 뭘 의미하는 건가요?

[캐스터]

인터넷에서, "로봇이 아닙니다" 증명하는 퍼즐 한번쯤 해보셨을 겁니다.

이걸 캡차게임이라고 부르는데, 오픈AI가 내놓은 차세대 모델, 아스트라가 이 테스트를 전부 통과했습니다.

48단계로 구성된 테스트를 모두 풀어냈는데요. 시사하는 바가 큽니다.

단순한 게임처럼 보이지만, 심지어 사람 조차 종종 오답을 내는 경우가 있는데, 아스트라가 이미지 인식을 비롯한 시공간 추론능력부터, 지시문을 이해하는 맥락 파악력, 컴퓨터 이용 능력 등 여러 영역에서 인간과 비슷한 수준까지 올라왔다는 걸 확인할 수 있는 대목이고요.

덕분에 아티피셜 어낼리시스의 지능지표 평가서도 아스트라는 1위에 이름을 올리기도 했습니다.

[앵커]

그런데 아스트라의 능력을 체험하기도 전에 벌써 그 다음 단계의 AI가 갖고 있는 힘을 보여주는 일대 사건이 있었다고요?

[캐스터]

네, 오픈AI가 지난 8일, 아직 공개하지 않은 최신 AI 모델이 현대 수학계 최대 난제 가운데 하나인 '나비에-스토크스 방정식'의 해법을 찾았다고 밝혔습니다.

인간이 90년 넘게 풀지 못한 문제를 고작 88시간만에 풀었다는데, 국제 수학계 검증을 통과하면 지난 2000년 지정된 밀레니엄 문제 7개 중 두번째 해결 사례가 되고, 인공지능이 푼 첫번째 케이스가 됩니다.

'나비에-스토크스 방정식'은 공기와 물 같은 유체의 움직임을 설명하는 방정식이 특정 조건에서 작동하지 않는지 규명하는 문제인데요.

유체역학적으로 어느 순간 수학적으로 설명하기 어려운 상태가 나타날 수 있는지를 증명하지 못했는데, 이걸 증명해냈다는 겁니다.

이를 위해 1만개의 에이전트가 동시에 투입돼 270만개의 메시지를 주고받고, 1천300억개의 출력 토큰을 사용한 걸로 전해집니다.

책으로 따지면 100만권에 달하는 분량이고, 사용된 연산량을 아스트라 가격으로 환산하면 2천250만 달러, 우리돈 300조원이 넘어가는데, AI가 조력자를 넘어 스스로 해법을 탐색하는 단계로까지 진화하면서 인류가 오랜 시간 닿지 못한 곳에 도달할 수 있다는 기대감과 함께, 제2의 알파고 모먼트라는 평가도 나옵니다.

[앵커]

놀랍군요. 이제 시작이라는 생각이 드는데요.

이번에 공개된 아스트라에 대한 반응은 어떤가요?

[캐스터]

출시되자 마자 수요가 폭증하고 있는데요.

오픈AI는 전례 없는 수준이다, 폭발적이다 말하면서, 급증하는 이용량을 감당하기 위해 모든 수단을 동원하고 있지만 상황이 지속되면 한동안 신규 프로 구독 가입을 중단해야할 수 있다고까지 말했습니다.

업계는 이런 상황을 폭발적 수요가 화제성을 넘어 실제 컴퓨팅 인프라 수요로 연결되는 사례로 보고 있습니다.

[앵커]

아스트라가 공개된 이후 반도체주에 대한 기대감도 커졌죠?

[캐스터]

그렇습니다.

AI가 똑똑해지고 비용까지 낮아지면, 맡기는 업무량도 늘어나겠죠.

결국 사용량이 증가하면서 그래픽처리장치를 비롯한 관련 인프라 투자도 함께 커지게 되는데요.

주목할 부분은 AI 성능을 뒷받침하는 메모리의 역할도 커지고 있다는 점입니다.

이 부분은 아스트라의 벤치마크에서도 확인할 수 있는데요.

아스트라가 이전 작업 내용을 유지한 상태에서는 '99.9%'의 높은 점수를 낸 반면, 내용을 초기화한 환경에서는 '62.7%'에 그쳤습니다.

앞서 수행한 작업을 얼마나 잘 기억하고 다음 작업에 활용하느냐에 따라 성능이 크게 달라지는 셈인데요.

AI가 처리하는 업무가 복잡해질수록 대규모 데이터를 빠르게 저장하고 처리하는 능력이 중요해질 수밖에 없습니다.

결과적으로 AI 연산에 필요한 고대역폭메모리는 물론이고, D램과 낸드 수요도 함께 늘어날 가능성이 큽니다.

[앵커]

시장도 이런 기대감을 반영했죠?

[캐스터]

네, 아스트라가 등장하고 나서, 이번 주 필라델피아반도체 지수는 혼란한 시장상황 속에서도 5거래인 연속 상승세를 이어가면서 좋은 흐름을 보였습니다.

금리와 유가 같은 매크로 변수에 대한 부담이 있지만, AI 투자가 계속되는 만큼 관련 하드웨어주가 시장 중심에 남을 가능성이 크다는 판단이 지배적입니다.

다만 에이전트 AI의 진화가 장기적인 반도체 호황으로 직결되는 건 아니라는 점은 주목할 필요가 있습니다.

데이터센터 투자는 한 번의 건설로 끝나지 않고 서버와 GPU 등 내부 장비의 교체와 성능 개선을 위해 지속적인 재투자가 필요합니다.

반도체 업체에는 반복적인 교체 수요가 성장 기회지만, 이를 구매하는 AI 업체와 빅테크에는 계속해서 자금을 투입해야 하는 부담이 있죠.

결국 재투자가 지속되려면 AI를 도입한 기업들도 실제 비용 절감과 매출 확대 효과를 내야 합니다.

기업이 AI를 통해 성과를 내야 서비스 이용을 늘릴 유인이 생기고, AI 공급 업체 역시 늘어난 수익을 서버와 메모리에 다시 투자할 수 있는데, 초기 성과는 나타나고 있습니다.

모건스탠리 자료를 보면 AI 도입 효과를 구체적인 수치로 제시한 S&P500 기업 비중이 전년 14%에서 올 2분기 25%로 높아졌는데, 업계는 AI 활용 효과가 사무 자동화를 넘어 제조 공정과 물류, 에너지 운영 등으로 확산되게 되면, AI 활용 기업의 성과가 다시 AI 인프라 투자로 이어지는 선순환 구조가 강화될 수 있다 보고 있습니다.

[앵커]

임선우 캐스터, 수고했습니다.