"Internally we've gone all the way to about a maybe like a 4.5 so if you want to get to a 5.5 you would need that 100x more."

"Our very first reasoning model was like a top 1 millionth competitive programmer in the world. People thought that was very impressive—it’s like, wow, an AI is the millionth best person that does this, that’s pretty good. We then had a model that got to like a top 10,000. 03, which we talked about publicly in December, is the 175th best competitive programmer in the world. I think our internal benchmark is now around 50, and maybe we'll hit number one by the end of this year."

AI 관련 수치적 예측

1. 과학적 발견 속도 증가
   • 현재보다 10배에서 100배 빠른 속도로 과학적 발견이 이루어질 것으로 예상됨.
   • 이는 경제 성장과 삶의 질 향상에 기여할 것.
2. AI의 경제성 및 접근성
   • GPT-3 대비 최신 AI 모델은 1% 수준의 가격으로 제공됨.
   • AI 서비스 비용을 거의 무료(‘intelligence too cheap to meter’) 수준으로 낮추는 것이 목표.
3. 2035년 AI 지능 수준 예측
   • 2035년에는 하나의 대형 데이터센터가 현재 지구 전체의 지적 능력보다 뛰어날 것으로 예상됨.
   • 즉, AI 발전 속도가 계속 유지되면 10년 후에는 인간의 총 지적 능력을 초월하는 단일 AI 시스템이 존재할 가능성.
4. AI 모델 훈련 비용 및 규모
   • OpenAI는 100배 더 강력한 AI 모델 개발 프로젝트 ‘Stargate’를 진행 중.
   • GPT-5.5 또는 GPT-6 수준의 AI는 현재보다 100배 이상의 컴퓨팅 파워를 필요로 함.
5. AI 연구 및 제품 개발 방향
   • 향후 6~12개월 동안 소형·고성능 AI 모델 개발에 집중할 계획.
   • 새로운 AI 에이전트(Deep Research) 도입으로 복잡한 연구 및 탐색 작업을 자동화할 것.
6. AI의 전력 소비 및 환경 문제
   • 최신 모델(03 Mini)의 에너지 소비량은 기존 대비 1000배 감소.
   • 하지만 AI 사용량 증가로 인해 총 에너지 소비량이 증가할 가능성 존재.
   • 궁극적으로 핵융합 에너지가 상용화될 경우 AI의 환경적 부담이 줄어들 것으로 전망됨.

핵심 정리

• AI 발전으로 과학적 발견 속도 10~100배 증가 예상.
• 2035년, 단일 AI 데이터센터가 현재 지구 전체 지적 능력을 초월할 것.
• AI 프로그래밍 능력, 2025년 내 세계 최고 수준 도달 가능.
• GPT-3 대비 최신 모델의 가격 1% 수준으로 절감.
• AI의 전력 소비 1000배 절감, 하지만 사용량 증가로 총량 조절 필요.