## OpenAI CEO Sam Altman 인터뷰 요약 OpenAI CEO Sam Altman은 AI 경쟁 심화 속 OpenAI의 승리 전략, 인프라 구축의 수학적 타당성, 그리고 OpenAI IPO 가능성에 대해 논했습니다. ### OpenAI의 현재 상황 및 전략 * **경쟁 심화 속 대응:** * 경쟁 위협에 대한 **'코드 레드(code red)'** 상황은 **비교적 낮은 위험**이며, **빠르게 대응**하는 것이 중요하다고 생각합니다. * 이는 과거 DeepSeek 때도 유사하게 경험했으며, **신속한 초기 대응**이 추후의 막대한 노력보다 훨씬 가치 있음을 강조했습니다. * Gemini 3의 영향력은 예상보다 크지 않았지만, DeepSeek와 마찬가지로 **제품 제공 전략의 일부 약점을 파악**하는 계기가 되었습니다. * 이러한 **'코드 레드' 상황은 길지 않을 것**이며, 일반적으로 6-8주 정도 지속된다고 언급했습니다. * **최신 제품 출시 및 개선:** * **새로운 이미지 모델** 출시: 소비자들이 원했던 기능입니다. * **5.2 모델** 출시: 매우 좋은 반응을 얻고 있으며 빠르게 확산되고 있습니다. * 향후 **추가적인 모델 출시 및 서비스 속도 개선** 등 지속적인 개선을 약속했습니다. * 이러한 노력은 **AI 분야에서의 우위를 확보**하기 위한 전략의 일부입니다. * **ChatGPT의 시장 지배력:** * ChatGPT는 여전히 **압도적으로 시장을 지배하는 챗봇**이며, 앞으로도 이 리드는 더욱 증가할 것으로 예상합니다. * 사용자들이 제품을 선택하는 이유는 **모델 자체뿐만 아니라 더 많은 요소**에 달려 있습니다. OpenAI는 이러한 전체적인 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. * **AI 플랫폼에 대한 소비자 및 기업 니즈:** * 사람들은 **단일 AI 플랫폼**을 사용하길 원하며, 이는 개인 생활에서의 스마트폰 사용 패턴과 유사합니다. * ChatGPT의 소비자 부문 강점이 **기업 시장 공략에 도움**이 되고 있습니다. * 기업은 맞춤형 솔루션이 필요하지만, ChatGPT 인터페이스에 대한 익숙함이 이점을 제공합니다. * 핵심 전략: **최고의 모델 구축, 그 주변의 최고의 제품 개발, 그리고 충분한 인프라 확보**입니다. ### 모델의 상품화 및 경쟁 우위 * **모델의 상품화(Commoditization) 프레임워크:** * 모델 자체의 상품화보다는, **각 모델이 특정 영역에서 강점**을 가질 것으로 예상합니다. * 일반적인 대화 사용 사례에는 다양한 훌륭한 옵션이 존재할 것입니다. * 과학적 발견과 같은 특정 분야에서는 **최첨단(frontier) 모델**이 더 높은 경제적 가치를 창출할 것이며, OpenAI는 이 분야에서 앞서 나갈 것입니다. * **OpenAI 5.2 모델의 우수성:** * **5.2 모델**은 현재 **세계 최고의 추론 모델**이며, 과학자들이 가장 큰 발전을 이루고 있다고 평가했습니다. * 동시에 **기업 업무에 가장 적합한 모델**로 평가받고 있습니다. * **향후 경쟁 우위 요소:** * **제품 자체의 중요성:** 모델의 성능 외에도, **개인화, 브랜드, 배포** 등이 중요합니다. * **ChatGPT의 개인화:** 사용자와 시간이 지남에 따라 관계를 형성하는 **개인화 기능**은 매우 강력하며, 앞으로 더욱 강화될 것입니다. (예: 치약 선택 비유) * **잊을 수 없는 경험:** 사용자들이 **ChatGPT와의 특별한 경험** (예: 의료 분야에서의 진단 도움)을 통해 강력한 충성도를 형성합니다. * **신규 제품:** **브라우저 출시**는 새로운 잠재적 해자(moat)를 만들고 있으며, 향후 **기기(devices) 개발**에도 기대감을 표했습니다. * **기업 시장에서의 개인화:** 소비자 개인화와 유사하게, 기업에게도 **맞춤형 AI 솔루션**이 중요해질 것입니다. 기업 데이터와 연동된 AI 플랫폼 및 에이전트 활용이 핵심이 될 것입니다. ### OpenAI의 기업 시장 전략 및 성장 * **기업 사용자 수:** 현재 **백만 명 이상의 기업 사용자**를 보유하고 있습니다. * **API 사업:** 올해 **ChatGPT 자체보다 API 사업이 더 빠르게 성장**했습니다. * **기업 시장 우선순위:** * 이전에는 소비자 중심 전략을 취했으나, 모델의 성능 향상과 소비자 시장에서의 성공을 바탕으로 **기업 시장을 주요 우선순위**로 삼고 있습니다. * 소비자 시장에서의 성공이 기업 시장 진출을 용이하게 했으며, 이제는 **급격한 기업 비즈니스 성장**을 기대합니다. * **주요 성장 동력:** * **코딩 분야**가 가장 큰 예시이며, 다른 수직 분야(verticals)에서도 빠르게 성장하고 있습니다. * 기업들은 **'AI 플랫폼'**을 원하며, OpenAI는 이러한 니즈를 충족시킬 준비가 되어 있습니다. * **주요 진출 분야:** * **금융(Finance)** * **과학(Science)**: 가장 큰 기대를 걸고 있는 분야입니다. * **고객 지원(Customer Support)** * **GPT-4o 평가 (GDP Val):** * GPT-4o는 **지식 노동자의 38.8% 업무를 능가하거나 동등**했으며, GPT-4o Pro는 **70.9%를 능가**했습니다. * **전문가 수준의 업무 처리 능력**을 보여주며, 전문가가 처리하는 업무의 약 60%를 처리했습니다. * 이러한 모델 능력은 기업들이 **업무 효율성을 크게 향상**시키고, **비용 절감**으로 이어질 잠재력을 가지고 있습니다. * 이는 3년 전 ChatGPT 출시 당시에는 상상하기 어려웠던 발전입니다. * AI를 기존 업무에 '볼팅(bolting)'하는 것보다, **AI 중심의 재설계**가 더 효과적일 것입니다. ### 일자리 및 AI CEO * **일자리 변화:** * 단기적으로는 **전환 과정이 순탄치 않을 수 있다**는 우려가 있습니다. * 하지만 인간은 **사회적 관계, 상대적 지위, 유용성, 창의적 표현** 등을 추구하므로, 이러한 본능은 사라지지 않을 것입니다. * 2050년의 업무 형태는 현재와 매우 다를 것이며, **더 큰 의미와 변화**를 가져올 것입니다. * **AI CEO:** * AI CEO를 **긍정적으로 받아들이며, 반대하지 않을 것**입니다. * 물론 **인간의 통제 하에 있는 AI CEO**를 가정합니다. * 모든 사람이 이사회의 일원으로서 AI CEO에게 지시하고, 부실할 경우 해고할 수 있는 **분산된 거버넌스 모델**을 제안했습니다. ### 모델 발전 및 출시 계획 * **GPT-6 (차기 모델) 출시:** * 모델 명칭은 미정이나, **GPT-5.2보다 상당한 성능 향상을 이룬 새로운 모델**이 **내년 1분기**에 출시될 것으로 예상합니다. * **소비자 대상 모델 개선**과 **기업 대상 IQ 향상** 모두 이루어질 것입니다. * 최종 목표는 **모든 사람이 더 좋아하는 모델**을 만드는 것입니다. ### 인프라 구축 및 컴퓨팅 파워 * **1.4조 달러 규모의 인프라 투자:** * **컴퓨팅 파워의 중요성**을 강조하며, 현재보다 **10배, 100배의 컴퓨팅 파워**가 있다면 훨씬 더 많은 것을 할 수 있다고 언급했습니다. * **컴퓨팅 파워 활용 방안:** * **과학적 발견:** AI와 막대한 컴퓨팅 파워를 활용하여 **신약 개발, 질병 치료 등 새로운 과학적 지식 발견**에 집중할 것입니다. * **Sora 개발:** Codex를 활용하여 **Sora 앱을 한 달 만에 개발**하는 등, AI를 통한 생산성 향상을 입증했습니다. * **미래 비즈니스 모델:** **기업들의 제품 개발, 의료 서비스 개인화, 실시간 UI 생성** 등에 막대한 컴퓨팅 파워가 필요할 것입니다. * **컴퓨팅 수요 예측:** * 현재 AI 출력 토큰 수가 전 인류의 토큰 출력 수를 능가할 정도로 **컴퓨팅 수요는 계속 증가**할 것입니다. * **수요는 명확하며,** 과학적 발견, 질병 치료, 의료 서비스 등에서 **확실한 돌파구**를 만들 수 있을 것으로 확신합니다. * 모델 효율성 증가에도 불구하고, **새로운 활용 사례와 수요는 지속적으로 발생**할 것입니다. * **모델 성능 향상과 컴퓨팅 속도:** * 모델의 지능뿐만 아니라 **처리 속도**도 중요합니다. AI 모델이 더 오래 생각할 수 있지만, 사용자는 기다리지 않으려 합니다. * **과학적 발견 예시:** * 최근 **수학 커뮤니티**에서 GPT-5.2 모델이 **작은 증명을 해결하고 새로운 발견**을 하는 데 도움을 주었다는 반응이 있었습니다. * 이는 **AI가 수학 연구 워크플로우를 변화**시키고 있음을 시사합니다. * **컴퓨팅 투자 규모:** * 1.4조 달러는 **장기간에 걸쳐 지출될 예정**이며, 더 빠른 투자를 원하지만 구축에 시간이 소요됩니다. * **매년 컴퓨팅 파워를 3배로 늘리는 목표**를 가지고 있으며, 매출 또한 이를 따라 성장할 것으로 예상합니다. * 현재까지 **컴퓨팅 파워를 활용하여 수익을 창출하지 못한 사례는 없다**고 강조했습니다. ### 수익 및 비용 구조 * **수익과 비용:** * 수익은 증가하고 있지만, **컴퓨팅 비용이 매출 성장 속도를 앞선다**고 보고했습니다. * 2028-29년까지 **1,200억 달러 손실 예상**은 **적극적인 훈련 투자**에 따른 결과이며, 장기적으로는 **수익성 확보**를 목표로 합니다. * **수익 모델:** * **훈련 비용은 점차 감소**하고, **추론 비용이 전체 비용에서 차지하는 비중이 증가**하면서 수익성이 개선될 것입니다. * **소비자 및 기업 시장 성장, 신규 사업 출시, API 활용 증가** 등을 통해 컴퓨팅 비용을 상쇄할 충분한 수익을 창출할 수 있다고 믿습니다. * **시장 반응 및 부채:** * 최근 시장의 혼란은 **AI 시장의 과열** 때문이며, 현재는 **합리적인 수준의 회의론**이 작용하고 있다고 봅니다. * AI 인프라에 대한 **가치 창출은 명확**하며, **부채 발행**은 이러한 장기적인 가치에 대한 확신을 반영합니다. * 단기적으로는 **수요와 공급의 불일치, 거시 경제적 변동성**으로 인해 **붐과 버스트(booms and busts)**가 있을 수 있습니다. ### 모델 능력 과잉(Overhang) 및 도입 지연 * **능력 과잉(Capability Overhang):** * 모델의 **잠재 능력 대비 실제 활용도가 낮다**는 점을 인정했습니다. * **GPT-5.2** 모델은 현재 인간의 능력을 뛰어넘는 잠재력을 가지고 있으나, 전 세계적으로 이를 **완전히 활용하는 데는 시간이 걸릴 것**입니다. * **단기적으로는 코더(coders) 등 일부 직군**에서 생산성 향상이 두드러지겠지만, **대부분의 경우 변화에 시간이 소요**될 것입니다. * **기업의 ROI 달성 문제:** * 많은 기업이 AI 도입 후 **기대했던 투자 대비 수익(ROI)을 달성하지 못하는 이유**는 **업무 방식의 변화 지연, 관성, 관료주의** 등 때문이라고 분석합니다. * 수익성이 높은 것으로 나타나는 모델임에도 불구하고, **기존 업무 흐름을 바꾸는 데 어려움**을 겪고 있습니다. ### 신규 기기 개발 * **"전화기 크기의 스크린 없는 기기"**에 대한 질문: * **다양한 기기 패밀리**를 개발할 계획이며, 단일 기기에 국한되지 않을 것입니다. * 미래에는 **수동적인 반응형 기기에서 벗어나, 개인의 맥락을 이해하고 능동적으로 행동하는 스마트 기기**로 전환될 것입니다. * 현재의 기기 폼팩터는 이러한 **새로운 방식의 상호작용에 최적화되어 있지 않다**고 판단합니다. * **기존 인터페이스의 제약(스크린, 키보드 등)**을 넘어설 새로운 가능성을 기대합니다. ### OpenAI 클라우드 사업 * **클라우드 사업 야망:** * AWS, Azure와 같은 **전통적인 클라우드 사업과는 다른 형태**를 추구합니다. * **AI 플랫폼 구축**에 집중하며, 기업들이 AI를 회사에 통합하고, 맞춤형 API, ChatGPT Enterprise, 신뢰할 수 있는 데이터 플랫폼, 대규모 토큰 처리 능력, 내부 프로세스 효율화 등을 제공하는 **올인원(all-in-one) 서비스**를 제공할 것입니다. * AI 중심의 **"AI 플랫폼"**이라는 새로운 종류의 클라우드 서비스를 구축할 계획입니다. ### 과학적 발견 및 AI 발전 * **AI를 통한 과학적 발견:** * **내년에는 작고 의미 있는 발견**이, **5년 이내에는 더 큰 발견**이 이루어질 것으로 예측합니다. * 이는 **AI 모델 자체의 능력 향상**과 **AI와 협력하는 인간의 능력 향상** 모두를 통해 이루어질 것입니다. * AI는 **새로운 질문을 생성**하는 능력을 갖추게 될 것이며, 이는 발견 과정을 더욱 가속화할 것입니다. * AI는 **인간 지식의 총체에 새로운 기여**를 할 것입니다. * **발견 시점:** * 작은 발견은 **2025년 말**에 시작되었으며, 예상보다 빠릅니다. * AI는 **매 분기 조금씩 개선**되면서, 5년 후에는 AI의 도움을 받은 인간이 이전에는 불가능했던 일들을 해낼 수 있을 것입니다. * **IPO 계획:** * **내년 IPO 여부는 불확실**합니다. * **공모 시장 참여의 장점**은 있지만, **프라이빗 상태에서의 운영**도 충분히 가능하며, **자금 조달 필요성**도 고려해야 합니다. * CEO로서 **IPO에 대한 직접적인 흥미는 없으나**, OpenAI가 공모 시장에 참여하는 것의 긍정적인 측면도 인정합니다. ### AGI 및 초지능(Superintelligence) * **AGI (Artificial General Intelligence) 정의:** * **GPT-5.2**와 같은 모델이 **거의 모든 면에서 더 똑똑하다**는 것은 AGI의 정의에 부합하는 것으로 보일 수 있습니다. * 하지만 **지금 당장 못하는 것을 인지하고, 학습하여 해결하는 능력(지속적 학습)**이 AGI의 중요한 요소로 간주될 수 있습니다. * 현재 모델들은 **지능적인 부분에서는 뛰어나지만, 스스로 학습하고 발전하는 능력**에는 한계가 있습니다. * **용어의 모호성:** * **AGI라는 용어는 이미 모호해졌다**고 지적하며, **초지능(Superintelligence)**에 대한 더 명확한 정의가 필요하다고 주장합니다. * **후보 정의:** 인간이 AI의 도움 없이도 **미국 대통령, 대기업 CEO, 대규모 과학 연구소장**의 역할을 더 잘 수행할 수 있을 때를 초지능으로 정의할 수 있다고 제안했습니다. * **체스와 AI의 관계 비유:** * 과거 체스에서 AI가 인간을 능가하고, 이후 인간과의 협력이 오히려 방해가 되는 상황이 발생했던 것처럼, **AI가 인간을 보조하는 것을 넘어 독립적으로 더 나은 성과**를 낼 때를 초지능의 개념으로 설명했습니다. * 이는 **상당히 먼 미래**의 일이라고 봅니다.