정리 노트추론 모델·AGI 논쟁
컨텍스트 유지 99.9% 대 초기화 62.7%
'답하는 AI'에서 '직접 일하는 AI'로 넘어갔다는 규정과 함께, 새 모델이 스스로 컴퓨터를 조작해 업무를 끝낸다는 점이 차별점으로 제시된다. 기술적으로 가장 쓸모 있는 수치는 같은 모델이라도 이전 작업 내용을 유지한 환경에서는 99.9%를 냈지만 초기화한 환경에서는 62.7%에 그쳤다는 대목으로, 세션을 매번 새로 띄우는 구조 자체가 성능을 깎는다는 근거가 된다. 이 격차는 대규모 데이터를 빠르게 저장·처리하는 능력의 중요성으로 연결되며 HBM뿐 아니라 DRAM과 낸드 수요까지 함께 늘 것이라는 전망으로 이어진다. AGI 판정을 두고는 '대부분의 작업을 인간 이상으로 해내는 초기 버전'이라는 평가와 '그렇게 규정하기엔 근거가 부족하다'는 반박이 맞선다. 컴퓨터를 스스로 조작하는 모델이 사이버보안 평가에서 처음으로 위험 등급을 받았다는 사실도 함께 짚인다.
기억할 것
- 앞선 작업 맥락을 들고 가느냐로 성능이 37%p 갈린다는 점이 작업 메모리 설계의 근거다
- 'AI가 싸지면 쓰는 양이 늘어 인프라 수요가 오히려 는다'는 논리로 공급과잉 전망이 반전됐다
- 컴퓨터 제어형 모델의 첫 보안 위험 등급은 망 분리·권한 최소화·행위 로깅을 요구할 근거
- 수능 만점이나 조작 벤치마크 수치는 자체 발표 기반이라 그대로 인용하기 어렵다
이 글은 제가 여러 자료를 읽고 제 말로 다시 정리한 노트예요. 출처 링크를 달지 않는 대신, 사실 확인이 된 사건은 기록에 따로 있어요.