인터뷰/예측
샘 알트만 "내년 1분기에는 5.2나 새로운 모델들로부터 상당한 성능 향상이 있을 것으로 기대"
Sam Altman 인터뷰
Q1. 경쟁이 격화되고 있습니다. OpenAI는 지금 이 국면을 어떻게 보고 있나요?
A.우리는 경쟁 위협이 나타날 때마다 비교적 자주 ‘코드 레드’를 선언합니다. 저는 이런 방식이 낮은 확률의 위기에도 빠르게 움직이게 만드는 좋은 습관이라고 생각합니다.
DeepSeek 때도 그랬고, Gemini 3가 나왔을 때도 마찬가지였습니다. 이런 코드 레드는 보통 6~8주 정도 지속됩니다.
Gemini 3는 우리가 걱정했던 것만큼의 충격을 주지는 않았지만, 우리 제품 전략의 약점을 분명히 드러냈고 우리는 그 부분을 아주 빠르게 보완하고 있습니다.
저는 우리가 이 코드 레드 상태에 오래 머물지는 않을 거라고 생각합니다.
Q2. ChatGPT는 여전히 선두라고 보시나요?
A.네. ChatGPT는 여전히 압도적으로 가장 지배적인 챗봇입니다.
지금도 주간 활성 사용자가 8억 명 이상이고, 저는 이 격차가 줄어들기보다는 오히려 더 커질 거라고 생각합니다.
모델 자체는 점점 어디서나 좋아질 수 있지만, 사람들이 제품을 선택하는 이유는 모델 성능 그 자체 이상입니다.
우리는 모델, 제품, 인프라 전체를 하나의 통합된 경험으로 만드는 데 집중해왔고, 그 전략은 계속 유효합니다.
Q3. 결국 사람들은 하나의 AI 플랫폼만 쓰게 될까요?
A.우리는 이미 그런 현상을 보고 있습니다.
사람들은 개인 생활에서 쓰는 도구와 업무에서 쓰는 도구를 분리하고 싶어 하지 않습니다.
ChatGPT의 소비자 영역에서의 강력함이 엔터프라이즈 영역으로 자연스럽게 이어지고 있습니다.
기업은 다른 요구사항을 가지지만, “이미 내가 익숙한 AI”를 쓰고 싶어 합니다.
Q4. 모델이 비슷해지면 결국 모델은 상품화되는 것 아닌가요?
A.저는 ‘상품화’라는 표현이 정확하다고 보지 않습니다.
일상적인 채팅에서는 여러 훌륭한 모델이 존재할 수 있습니다.
하지만 과학 연구처럼 최전선 영역에서는 여전히 가장 앞선 모델이 필요합니다.
가장 큰 경제적 가치는 항상 최전선 모델에서 나오고, 우리는 거기에 남아 있을 계획입니다.
Q5. 구글의 유통력은 얼마나 큰 위협인가요?
A.구글은 매우 강력한 위협입니다.
솔직히 말하면, 만약 구글이 2023년에 우리를 정말 진지하게 상대했다면 우리는 굉장히 어려운 상황에 처했을 겁니다.
하지만 기존 검색이나 생산성 도구에 AI를 “붙이는 방식”은 최종 형태가 아니라고 봅니다.
AI 중심으로 완전히 새롭게 설계된 제품이 필요합니다.
Q6. ChatGPT 인터페이스는 왜 이렇게 오랫동안 비슷한가요?
A.저도 이 점은 예상하지 못했습니다.
처음에는 이 채팅 인터페이스가 이렇게까지 강력할 줄 몰랐습니다.
이 인터페이스는 원래 연구 미리보기였고, 제품으로 설계된 것도 아니었습니다.
그런데 그 일반성과 친숙함이 생각보다 훨씬 큰 힘을 가졌습니다.
앞으로는 AI가 작업에 맞는 인터페이스를 직접 생성해야 한다고 생각합니다.
Q7. 개인화와 메모리는 어디까지 발전할 수 있나요?
A.지금의 메모리는 매우 초기 단계입니다.
AI는 언젠가 사용자의 삶 전체를 기억할 수 있을 겁니다.
말뿐 아니라 작은 선호, 반복되는 습관까지 포함해서요.
어떤 인간 비서도 그렇게 할 수는 없지만, AI는 가능합니다.
이건 제가 가장 기대하는 영역 중 하나입니다.
Q8. AI와의 정서적 관계는 위험하지 않나요?
A.생각보다 많은 사람들이 AI와 깊은 관계를 원합니다.
이건 우리가 과소평가했던 부분입니다.
어떤 형태는 건강할 수 있고, 어떤 형태는 분명히 문제가 될 수 있습니다.
그래서 우리는 선택권은 주되, AI가 독점적 연인 관계를 형성하도록 하지는 않을 겁니다.
Q9. OpenAI는 이제 엔터프라이즈 중심 회사가 되는 건가요?
A.우리는 항상 소비자 우선 전략이었습니다.
소비자에서 이기면 엔터프라이즈로 가는 길이 훨씬 쉬워집니다.
올해는 엔터프라이즈와 API 성장이 소비자 성장보다 빨랐습니다.
기업들은 이제 단일 도구가 아니라 “AI 플랫폼”을 원합니다.
Q10. GPT-5.2가 지식 노동의 70% 이상을 처리한다는 건 무슨 의미인가요?
A.이건 단일 업무가 아니라 기업이 수행하는 수십 가지 지식 노동 전반을 의미합니다.
AI에게 한 시간짜리 일을 맡겼을 때 70% 이상에서 인간 전문가보다 나은 결과를 낸다는 뜻입니다.
3년 전에는 아무도 이런 수준을 상상하지 못했습니다.
Q11. 일자리는 사라질까요?
A.저는 극단적인 일자리 종말론자는 아닙니다.
단기적으로는 충격이 있을 수 있습니다.
하지만 인간은 의미와 창조를 추구하도록 진화해 왔습니다.
2050년에 우리가 하는 일은 지금과 완전히 다를 수 있지만, 무의미해지지는 않을 겁니다.
Q12. 왜 이렇게 많은 컴퓨트가 필요한가요?
A.제가 가장 기대하는 건 과학적 발견입니다.
질병 치료, 신소재, 새로운 지식 창출에는 막대한 컴퓨트가 필요합니다.
이미 수학·과학 분야에서 작은 발견이 시작됐고, 이건 시작에 불과합니다.
Q13. 수익보다 비용이 더 빠르게 늘어나는데 괜찮나요?
A.지금은 훈련 비용이 크지만, 시간이 지나면 추론이 수익의 중심이 됩니다.
우리는 한 번도 컴퓨트를 제대로 다 쓰지 못한 적이 없습니다.
컴퓨트가 늘면 곧바로 매출로 이어졌습니다.
Q14. IPO는 2026년인가요?
A.개인적으로 공기업 CEO가 되고 싶은 마음은 없습니다.
하지만 OpenAI가 상장하는 건 의미가 있을 수 있습니다.
필요한 자본 규모를 고려하면 언젠가는 가야 할 길입니다.
Q15. GPT-5.2는 AGI 아닌가요?
A.AGI라는 용어는 너무 정의가 불분명해졌습니다.
현재 모델은 대부분의 지식 작업을 인간보다 잘하지만, 스스로 학습 목표를 설정하고 장기적으로 개선하는 능력은 아직 없습니다.
그래서 저는 AGI 논쟁을 넘어서 초지능 개념을 더 명확히 정의하는 게 중요하다고 봅니다.
Q16. 초지능의 기준은 무엇인가요?
A.AI가 인간의 도움 없이 대통령, CEO, 대형 연구소장을 인간보다 더 잘 수행할 수 있을 때라고 생각합니다.
체스에서 인간+AI가 AI 단독보다 나았던 시기가 있었지만, 결국 인간은 방해 요소가 되었습니다.
비슷한 일이 다른 영역에서도 일어날 겁니다.
전체 내용
[00:00] (인트로 및 하이라이트)
샘 알트먼: 아까 말씀하신 그 1조 4천억 달러(1.4 trillion)는 아주 오랜 기간에 걸쳐 쓰일 겁니다. 저는 우리가 더 빨리 할 수 있으면 좋겠습니다.
알렉스 칸트로위츠: 모든 사람을 위해 그 숫자들이 어떻게 작동하는지 한번 확실하게 짚고 넘어가는 게 좋을 것 같습니다.
샘 알트먼: 기하급수적인 성장(Exponential growth)은 보통 사람들이 이해하기 매우 어렵습니다.
[00:12] (오프닝)
알렉스 칸트로위츠: OpenAI의 CEO 샘 알트먼이 우리와 함께합니다. AI 경쟁이 치열해지는 가운데 OpenAI가 승리하기 위한 계획, 인프라 수학(계산)이 어떻게 맞아떨어지는지, 그리고 OpenAI의 IPO(기업 공개)가 언제쯤 가능할지에 대해 이야기 나눠보겠습니다. 오늘 스튜디오에 샘이 나와 계십니다.
[00:26] (본 인터뷰 시작)
알렉스: 샘, 쇼에 오신 것을 환영합니다.
샘: 초대해 주셔서 감사합니다.
알렉스: OpenAI가 10년이 되었군요.
샘: 저한테도 놀라운 일입니다.
알렉스: ChatGPT는 3년이 되었고요. 하지만 경쟁이 심화되고 있습니다. 이곳 OpenAI 본사는 Gemini 3가 나온 후 '코드 레드(비상 상황)'였고, 지금도 '코드 레드' 상황이라고 들었습니다. 어디를 보든 OpenAI의 이점을 조금씩 가져가려는 회사들이 보입니다. 제가 기억하기로 처음으로 이 회사가 확실한 선두가 아닌 것처럼 보이는 순간입니다. OpenAI가 이 순간을 어떻게 극복하고 승리할 계획인지 궁금합니다.
샘: 먼저 '코드 레드'에 대해 말씀드리자면, 우리는 그것을 비교적 위험도가 낮고 꽤 자주 있는 일로 봅니다. 잠재적인 경쟁 위협이 나타났을 때 편집증적으로(paranoid) 빠르게 행동하는 것은 좋다고 생각합니다. 올해 초 DeepSeek 때도 그랬고요.
알렉스: 그때도 코드 레드였나요?
샘: 네. 팬데믹에 관한 격언 중에 이런 말이 있죠. 팬데믹이 시작될 때 초기에 취하는 작은 조치가 나중에 취하는 조치보다 훨씬 더 가치 있다는 말입니다. 대부분의 사람들은 초기에 충분히 대응하지 않고 나중에 패닉에 빠지죠. 코로나 팬데믹 때 확실히 보셨을 겁니다. 저는 경쟁 위협에 대응하는 우리의 방식도 그런 철학이라고 생각합니다. 약간 편집증적인 것이 좋다고 봅니다.
Gemini 3는 아직까지는 우리가 우려했던 만큼의 영향을 미치지 않았습니다. 하지만 DeepSeek 때와 마찬가지로 우리의 제품 제공과 전략에 있어 몇 가지 약점을 파악하게 해주었고, 우리는 그것들을 매우 빠르게 해결하고 있습니다. 이 코드 레드 상황이 그렇게 오래갈 것 같지는 않습니다. 역사적으로 우리에게 이런 일들은 6~8주 정도 지속되는 일들이었으니까요.
하지만 우리가 대응하고 있어서 다행입니다. 바로 오늘 우리는 소비자들이 정말 원했던 새로운 이미지 모델을 출시했습니다. 지난주에는 5.2 버전을 출시했고 반응이 매우 좋으며 빠르게 성장하고 있습니다. 앞으로 출시할 몇 가지 다른 것들도 있고, 서비스 속도를 높이는 것과 같은 지속적인 개선도 있을 겁니다. 제 생각에 우리는 앞으로 오랫동안 일 년에 한두 번 정도 이런 식의 출시를 하게 될 것 같습니다. 그것이 우리 분야에서 확실히 승리하기 위한 방법의 일부죠.
다른 많은 회사들도 잘해나갈 것이고 그들에 대해 기쁘게 생각합니다. 하지만 ChatGPT는 여전히 시장에서 압도적으로 지배적인 챗봇이며, 저는 그 격차가 시간이 지날수록 줄어들기보다 늘어날 것으로 예상합니다.
모델들은 어디서나 좋아지겠지만, 소비자가 제품을 사용하는 이유는 모델 자체보다는 다른 요소들과 훨씬 더 관련이 많습니다. 우리는 꽤 오래전부터 이를 예상해 왔고, 사람들이 가장 사용하고 싶어 하는 제품이 되기 위해 필요한 전체적이고 응집력 있는 세트를 구축하려고 노력하고 있습니다. 경쟁은 좋습니다. 우리를 더 낫게 만드니까요. 하지만 우리는 채팅 분야에서도, 엔터프라이즈(기업) 분야에서도 잘해낼 것이고, 향후 몇 년 안에 다른 새로운 카테고리에서도 잘해낼 것으로 기대합니다.
사람들은 하나의 AI 플랫폼을 사용하고 싶어 한다고 봅니다. 사람들이 개인 생활에서 쓰는 폰을 직장에서도 똑같이 쓰고 싶어 하는 것처럼요. AI에서도 같은 현상을 보고 있습니다. 소비자 시장에서 ChatGPT의 강세는 우리가 엔터프라이즈 시장에서 승리하는 데 큰 도움이 되고 있습니다. 물론 기업은 다른 제공 사항이 필요하지만, 사람들은 "아, 나 OpenAI라는 회사 알고, 이 ChatGPT 인터페이스 쓰는 법 알아"라고 생각하니까요.
그래서 전략은 최고의 모델을 만들고, 그 주변에 최고의 제품을 구축하고, 이를 대규모로 서비스할 수 있는 충분한 인프라를 갖추는 것입니다.
[04:02] (모델 범용화와 배포)
알렉스: 확실히 기존 기업의 이점(incumbent advantage)이 있군요. ChatGPT는 올해 초 주간 활성 사용자(WAU)가 4억 명 정도였는데 지금은 8억 명이고, 보도에 따르면 9억 명에 육박한다고 하더군요. 하지만 반대편에는 구글 같은 곳의 배포(distribution) 이점이 있습니다. 그래서 샘의 관점이 궁금합니다. 모델들이 범용화(commoditize)될 것이라고 보시나요? 만약 그렇다면 무엇이 가장 중요한가요? 배포인가요, 애플리케이션을 얼마나 잘 만드는가인가요, 아니면 제가 생각하지 못한 다른 무엇인가요?
샘: 저는 범용화가 모델을 생각하는 데 딱 맞는 프레임워크라고 생각하지 않습니다. 서로 다른 모델들이 서로 다른 분야에서 뛰어난 영역들이 있을 겁니다. 일반적인 채팅 사용 사례의 경우 훌륭한 옵션이 많을 수 있습니다. 하지만 과학적 발견 같은 경우라면 과학에 최적화된 가장 최첨단의 모델을 원하겠죠.
따라서 모델들은 각기 다른 강점을 가질 것이고, 가장 큰 경제적 가치는 프런티어(최첨단) 모델들에 의해 창출될 것이며 우리는 그 부분에서 앞서 나갈 계획입니다. 우리는 5.2가 세계 최고의 추론(reasoning) 모델이자 과학자들이 가장 큰 진전을 이루고 있는 모델이라는 점을 매우 자랑스럽게 생각합니다. 또한 기업들이 비즈니스 수행에 필요한 모든 작업에서 최고라고 평가하고 있다는 점도 자랑스럽습니다.
우리가 어떤 분야에서는 앞서고 어떤 분야에서는 뒤처지는 시기가 있겠지만, 전반적으로 가장 지능적인 모델은 무료 모델들이 사람들이 필요로 하는 많은 것을 할 수 있는 세상에서도 여전히 상당한 가치를 지닐 것으로 예상합니다.
말씀하신 대로 제품, 배포, 브랜드는 정말 중요할 것입니다. 예를 들어 ChatGPT에서 '개인화(personalization)'는 사용자를 붙잡아두는(sticky) 매우 강력한 요소입니다. 사람들은 모델이 시간이 지남에 따라 자신을 알아간다는 사실을 좋아하며, 우리는 그 부분을 훨씬 더 밀어붙일 것입니다.
사람들은 이 모델들과 겪은 경험들을 모델과 연관 짓게 됩니다. 누군가 저에게 "치약은 인생에서 한 번 고르면 평생 산다"는 말을 해준 기억이 나네요. 사람들은 ChatGPT와 한 번의 마법 같은 경험을 하면... 헬스케어가 유명한 예시죠. 혈액 검사 결과나 증상을 ChatGPT에 입력해서 뭔지 알아내고, 의사에게 가서 이전에 알아내지 못했던 병을 치료받는 경우요. 그런 사용자들은 아주 충성도가 높습니다(very sticky). 개인화는 말할 것도 없고요.
제품적인 측면도 모두 중요할 겁니다. 최근에 브라우저를 출시했는데, 이것이 우리에게 꽤 좋은 잠재적인 해자(moat)가 될 것이라고 봅니다. 디바이스(기기)는 더 먼 미래의 일이지만 저는 매우 기대하고 있습니다. 그래서 이런 모든 조각들이 있을 겁니다.
그리고 엔터프라이즈(기업) 측면에서 무엇이 해자나 경쟁 우위를 만드느냐 하면, 조금 다를 것으로 예상합니다. 소비자에게 개인화가 중요한 것처럼, 기업에게도 '기업에 대한 개인화'라는 유사한 개념이 중요할 겁니다. 기업이 우리 같은 회사와 관계를 맺고, 데이터를 연결하면, 서로 다른 회사의 여러 에이전트들이 실행되면서 정보가 올바르게 처리되도록 보장하는 것입니다. 이것 또한 꽤 강력한 락인(lock-in) 효과가 있을 것으로 예상합니다.
우리는 이미 백만 명 이상의... 사람들은 우리를 주로 소비자 회사로 생각하지만요.
알렉스: 확실히 엔터프라이즈로 가시겠죠.
샘: 이미 백만 명 이상의 유료 기업 사용자가 있습니다. 하지만 API 채택이 정말 급속도로 이루어지고 있습니다. 올해 API 사업이 ChatGPT보다 더 빠르게 성장했습니다.
알렉스: 정말요?
샘: 네. 그래서 엔터프라이즈 쪽도 올해부터 정말 본격적으로 일어나고 있습니다.
[07:56] (구글의 위협과 AI 통합 방식)
알렉스: 범용화가 적절한 단어가 아니라면, 일상적인 사용자들에게는 모델의 수준이 비슷해진다고(parity) 할 수 있을까요? 답변 처음에 일상적인 용도에서는 비슷하게 느껴질 수 있지만 최첨단 영역에서는 정말 다를 것이라고 하셨으니까요. 구글을 예로 들어보죠. 만약 ChatGPT와 제미나이(Gemini)가 일상적인 용도에서 비슷한 느낌을 주는 모델 위에 구축된다면, 구글이 제미나이를 밀어낼 수 있는 수많은 표면(검색, 안드로이드 등)을 가지고 있는 반면, ChatGPT는 모든 신규 사용자를 위해 싸워야 한다는 사실이 얼마나 큰 위협입니까?
샘: 구글은 여전히 거대한 위협이고, 엄청나게 강력한 회사라고 생각합니다. 만약 구글이 2023년쯤에 우리를 정말 진지하게 받아들이기로 결정했다면, 우리는 정말 나쁜 상황에 처했을 겁니다. 그들이 우리를 완전히 박살 낼 수도 있었을 거라고 생각합니다. 하지만 당시 그들의 AI 노력은 썩 올바른 방향으로 가고 있지 않았고, 제품 측면에서도... 그들도 한때 '코드 레드'가 있었지만 그렇게 심각하게 받아들이지 않았죠. 지금은 다들 코드 레드를 하고 있네요.
그리고 구글은 아마 테크 업계 전체에서 가장 훌륭한 비즈니스 모델(검색 광고)을 가지고 있을 겁니다. 그들은 그것을 포기하기가 매우 느릴 겁니다. 하지만 웹 검색에 AI를 억지로 끼워 넣는 것(bolting)은 전체를 재상상하는 것만큼 잘 작동하지 않을 거라고 봅니다.
이건 더 넓은 트렌드라고 생각하는데, 기존의 방식에 AI를 덧붙이는 것은 AI 우선(AI-first) 세상에서 전체를 재설계하는 것만큼 잘 작동하지 않을 겁니다. 이것이 우리가 처음에 소비자용 기기를 하고 싶었던 이유 중 하나지만, 다른 여러 수준에서도 적용됩니다.
메시지 앱에 AI를 넣어서 메시지를 요약해주고 답장을 작성해주는 건 확실히 조금 더 낫긴 합니다. 하지만 그게 최종 상태(end state)는 아니라고 봅니다. 정말 똑똑한 AI가 당신의 에이전트로서 다른 사람의 에이전트와 대화하고, 언제 당신을 방해할지 말지, 어떤 결정을 스스로 처리하고 언제 당신에게 물어볼지 알아서 판단하는 것과는 다릅니다. 검색이나 생산성 도구들도 마찬가지고요.
항상 생각보다 오래 걸리긴 하지만, 주요 카테고리에서 AI를 덧붙이는 게 아니라 AI를 중심으로 완전히 새롭게 구축된 신제품들이 나올 것이라고 예상합니다. 그리고 이것이 구글이 가진 거대한 배포 이점에도 불구하고 그들의 약점이라고 생각합니다.
[10:25] (새로운 인터페이스와 백엔드)
알렉스: 이 문제에 대해 정말 많은 사람들과 이야기해 봤습니다. ChatGPT가 처음 나왔을 때 Box의 CEO인 아론 레비(Aaron Levie)가 이런 제안을 했었죠. 엑셀(Excel) 안에 AI를 넣는 게 아니라, 엑셀을 사용하는 방식 자체를 재상상하고 싶을 거라고요. 제 머릿속에서는 숫자를 업로드하고 그 숫자들과 대화하는 방식이었죠. 그런데 사람들이 이걸 개발하면서 알게 된 건, 거기엔 어떤 종류의 백엔드(back-end)가 있어야 한다는 겁니다. 그렇다면 백엔드를 구축하고 그 위에서 AI와 상호작용하는 것이라면, 왜 그냥 기존 소프트웨어 위에 AI를 덧붙이는 방식은 안 되는 건가요?
샘: 덧붙일 수는 있습니다. 좀 더 낫긴 하겠죠. 하지만 제가 하고 싶은 건, 아침에 일어나서 "오늘 완료하고 싶은 일들이 이거고, 내가 걱정하는 건 이거고, 생각하는 건 이거다. 이런 일들이 일어났으면 좋겠다"라고 말하는 겁니다. 저는 하루 종일 사람들에게 메시지를 보내고 싶지 않습니다. AI가 나 대신 요약해주거나 답장 초안을 보여주는 것도 원치 않아요. 그냥 당신이 할 수 있는 모든 걸 처리해 줬으면 좋겠습니다. 나를 알고, 이 사람들을 알고, 내가 뭘 하고 싶은지 아니까요. 그리고 두어 시간마다 업데이트가 필요하면 묶어서(batch) 알려주면 됩니다. 이건 지금 앱들이 작동하는 방식과는 아주 다른 흐름(flow)입니다.
알렉스: 네. 그래서 여쭤보고 싶었던 게, 향후 1~2년 내에 ChatGPT가 어떻게 보일지입니다. 방금 말씀하신 그런 방향으로 가는 건가요?
샘: 솔직히 말해서, 저는 지금쯤이면 ChatGPT가 출시 때와는 더 많이 달라져 있을 거라고 예상했습니다.
알렉스: 어떻게 예상하셨나요?
샘: 글쎄요, 채팅 인터페이스가 이렇게까지 갈 거라고는 생각지 못했습니다. 지금은 더 좋아지긴 했지만, 연구 미리 보기(research preview)로 내놓았을 때와 크게 다르지 않습니다. 제품으로 의도한 것도 아니었죠. 우리는 텍스트 인터페이스가 좋다는 건 알았습니다. 모두가 문자에 익숙하니까요. 하지만 저는 현재 우리가 가진 제품만큼 크고 중요하게 사용될 제품이라면 인터페이스가 지금보다 훨씬 더 많이 발전했어야 한다고 생각했을 겁니다. 물론 지금도 그렇게 해야 한다고 생각합니다. 하지만 현재 인터페이스의 범용성(generality)에는 제가 과소평가했던 어떤 힘이 있는 것 같습니다.
[13:00] (개인화와 UX의 변화)
샘: 제가 생각하기에 당연히 일어나야 할 일은, AI가 다양한 작업에 대해 서로 다른 종류의 인터페이스를 생성할 수 있어야 한다는 것입니다. 숫자에 대해 대화하고 있다면, 그것을 다른 방식으로 보여줄 수 있어야 하고 상호작용 방식도 달라야 합니다. '캔버스(Canvas)' 같은 기능으로 조금씩 하고 있긴 합니다. 훨씬 더 상호작용적(interactive)이어야 합니다. 지금은 왔다 갔다 하는 대화 형식이지만, 객체에 대해 이야기하면 지속적으로 업데이트되고 더 많은 정보가 들어오는 식이 되어야겠죠.
그리고 시간이 지날수록 더 선제적(proactive)이어야 합니다. 그날 당신이 무엇을 하고 싶은지 이해하고 백그라운드에서 계속 일하면서 업데이트를 보내주는 거죠. 코덱스(Codex)를 사용하는 사람들이 겪는 방식에서 이런 변화의 일부를 볼 수 있습니다. 코덱스가 정말 좋아졌거든요. 이것이 제가 미래에 대해 기대하는 부분 중 하나입니다.
알렉스: 신경과학자와 인터뷰한 적이 있는데, 뇌에는 생각을 저장할 장소가 없지만 컴퓨터에는 있다고 하더군요. 봇들이 우리의 생각을 저장하게 되면 사생활 침해 문제도 있겠지만, 흥미로운 점은 우리가 봇들과 관계를 맺게 된다는 겁니다. 사람들이 이 봇들을 동반자로 느끼고 챙겨준다고 느끼는 것이 이 시점의 가장 과소평가된 부분 중 하나라고 생각합니다.
샘의 관점이 궁금합니다. 사람들이 봇과 갖는 친밀감, 혹은 동반자적 관계의 수준에 대해, 조절할 수 있는 다이얼(dial) 같은 게 있을까요? "사람들이 이 봇들과 정말 가까워지게 하자"라거나, 반대로 "조금 더 거리를 두게 하자"라고 조절할 수 있을까요? 만약 그런 다이얼이 있다면 어떻게 올바르게 조절해야 할까요?
샘: 제가 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 사람들이 AI와 깊은 유대감, 동반자적 관계(무슨 단어가 맞는지 모르겠지만)를 원하고 있습니다. 현재 모델 수준에서도 그런 깊은 연결을 원하는 사람들이 생각보다 많습니다.
[14:41] (AI와의 관계와 사회적 영향)
샘: 여기에는 여러 이유가 있겠지만, 올해 초만 해도 그런 걸 원한다고 말하는 게 이상하게 여겨졌습니다. 어쩌면 여전히 많은 사람들은 원하지 않을 수도 있고요. 하지만 드러난 선호도(revealed preference)를 보면, 사람들은 AI 챗봇이 자신을 알아주고, 따뜻하게 대해주고, 지지해 주는 것을 좋아합니다. 심지어 그런 건 신경 안 쓴다고 말하는 사람들조차 어떤 경우에는 그런 선호도를 보입니다.
저는 이것의 어떤 버전은 매우 건전할 수 있다고 생각합니다. 성인 사용자들은 이 스펙트럼의 어디에 위치할지 선택할 수 있는 많은 권한을 가져야 한다고 봅니다. 물론 우리에게는 건강하지 않아 보이는 버전들도 분명히 있습니다. 다른 서비스들은 그런 걸 제공하겠지만 우리는 제공하지 않으려고 하는 것들이 있죠. 예를 들어 우리 AI가 사용자와 독점적인 로맨틱 관계를 맺도록 설득하게 하지는 않을 겁니다. 하지만 다른 서비스에서는 그런 일이 분명히 일어날 겁니다.
알렉스: 서비스가 더 끈끈할수록(sticky) 돈을 더 많이 버니까요. 깊게 생각해보면 좀 무서운 가능성들이죠.
샘: 전적으로 동의합니다. 저 개인적으로도 이것이 정말 잘못될 수 있는 방식들이 보입니다.
[15:41] (엔터프라이즈와 수익)
알렉스: 엔터프라이즈 이야기를 해보죠. 지난주 뉴욕에서 뉴스 회사 편집장 및 CEO들과 점심을 드시면서 내년에는 엔터프라이즈가 OpenAI의 최우선 순위가 될 것이라고 하셨죠. 왜 그것이 우선순위인지, 앤스로픽(Anthropic)과 비교해서 어떻게 생각하시는지, 그리고 이것이 소비자 중심에서 피벗(전환)하는 것인지 개요를 말씀해 주시죠.
샘: 우리의 전략은 항상 '소비자 우선(Consumer First)'이었습니다. 몇 가지 이유가 있었죠. 첫째, 모델들이 대부분의 기업 용도로 쓰기에 충분히 견고하거나 능숙하지 않았습니다. 이제는 그 수준에 도달하고 있습니다. 둘째, 소비자 시장에서 승리할 수 있는 확실한 기회가 있었고, 그런 기회는 드물고 얻기 힘듭니다. 소비자 시장에서 이기면 엔터프라이즈 시장에서 이기기가 훨씬 쉬워진다고 생각합니다. 우리는 지금 그걸 목격하고 있고요.
하지만 앞서 말씀드렸듯이, 올해는 엔터프라이즈 성장이 소비자 성장을 앞지른 해였습니다. 모델의 현재 수준과 내년에 도달할 수준을 고려할 때, 지금이 정말 중요하고 큰 규모의 엔터프라이즈 비즈니스를 빠르게 구축할 수 있는 시기라고 생각합니다. 기업들도 준비가 된 것 같고 기술도 준비된 것 같습니다.
코딩이 지금까지 가장 큰 예시지만, 이제 다른 버티컬(산업 분야)들도 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 기업들은 이제 "그냥 우리 회사를 위한 AI 플랫폼을 원한다"고 말하기 시작했습니다.
알렉스: 어떤 분야요?
샘: 금융, 그리고 개인적으로 지금 일어나는 일 중 가장 흥분되는 건 과학입니다. 고객 지원도 잘 되고 있고요.
[17:28] (GDPval과 지식 노동)
샘: 우리는 GDPval이라는 게 있는데요.
알렉스: 그거 물어보려고 했어요! Box CEO 아론에게 샘을 만나면 뭘 물어볼까 했더니 GDPval에 대해 물어보라고 하더군요. 지식 노동 업무에서 AI 성과를 측정하는 지표죠. GPT-5.2 프로 버전 데이터를 보니 지식 노동자의 업무 중 70.9%, 혹은 74.1%를 전문가 수준으로 수행하거나 비기거나 이겼다고 하더군요. 이 모델들이 지식 노동을 그만큼 할 수 있다는 건 어떤 의미인가요?
샘: 제가 좀 주저했던 이유는, 그 평가(eval) 항목이 기업이 해야 하는 약 40여 개의 서로 다른 작업들로 구성되어 있기 때문입니다. 파워포인트 만들기, 법률 분석하기, 웹 앱 작성하기 같은 것들이요. 그리고 평가는 전문가들이 다른 전문가와 비교했을 때 모델의 산출물을 더 선호하는가 하는 것입니다.
비즈니스에서 해야 하는 작고 잘 정의된, 아주 길지 않은 작업들에 대해서는 그렇습니다. 하지만 이것들은 복잡하고 개방형이며 창의적인 작업, 예를 들어 신제품 기획하기 같은 것들은 아닙니다. 많은 협업이 필요한 팀 작업도 아니고요.
하지만 당신이 1시간 분량의 작업을 할당했을 때, 당신보다 74% 더 나은(또는 70%의 경우에 더 나은) 결과물을 돌려주는 동료가 있다는 건 여전히 꽤 놀라운 일입니다. 3년 전 ChatGPT 출시 때로 돌아가서 3년 후에 이런 게 있을 거라고 했다면 대부분 절대 아니라고 했을 겁니다.
그래서 기업들이 이걸 어떻게 통합할지 생각해보면, 단순히 코딩만 하는 게 아니라 이 모든 지식 노동 과업들을 AI에게 맡길 수 있다는 겁니다. 이게 실제로 완전히 통합되는 데는 시간이 좀 걸리겠지만, 그 규모는 상당히 클 것입니다.
[19:41] (일자리에 미칠 영향)
알렉스: 경제학자는 아니시지만, 일자리에 미칠 거시적 영향에 대해 묻지 않을 수 없습니다. 어떤 기술 카피라이터가 이런 말을 했습니다. "챗봇이 들어오면서 내 일은 팀원들을 관리하는 게 아니라 봇들을 관리하는 게 되었다. 그리고 봇들이 충분히 훈련되어 좋은 지원을 제공하게 되자, 나는 해고되었다." 이런 일이 더 흔해질까요?
샘: 모두가 많은 AI를 관리하게 될 것이라는 점은 명확해 보입니다. 결국 훌륭한 관리자가 그렇듯 팀이 점점 더 좋아지겠지만, 사람은 더 많은 범위와 책임을 맡게 되겠죠. 저는 일자리에 대해 비관론자(doomer)는 아닙니다.
단기적으로는 전환 과정이 거칠 수 있다는 우려가 있습니다. 하지만 우리는 다른 사람들이 무엇을 하는지에 깊이 관심을 갖도록 와이어링(설계)되어 있습니다. 우리는 상대적 지위에 매우 집중하고, 항상 더 많은 것을 원하고, 쓸모 있고 도움이 되고 싶어 하고, 창의적 정신을 표현하고 싶어 합니다. 지금까지 우리를 이끌어온 이런 것들이 사라질 거라고 생각하지 않습니다.
물론 2050년에 우리가 하루 종일 하게 될 일(그걸 직업이라고 부를지는 모르겠지만)은 지금과는 매우 다를 것입니다. 하지만 "오, 삶의 의미가 없어질 거야, 경제가 완전히 망가질 거야" 같은 생각은 하지 않습니다. 우리는 훨씬 더 많은 의미를 찾을 것이고, 경제는 상당히 변하겠지만 진화생물학을 거스르는 베팅은 하지 않는 게 좋다고 봅니다.
저는 OpenAI의 모든 기능을 어떻게 자동화할지 많이 생각합니다. 더 나아가서 OpenAI에 AI CEO가 있다면 어떨까도 생각합니다. 저는 그게 거슬리지 않고 오히려 기대됩니다. 저는 "내가 수작업으로 더 잘할 수 있어"라고 고집하며 자리를 지키는 사람이 되고 싶지 않아요.
알렉스: AI CEO가 그냥 자원을 더 많이 할당하라는 결정만 내리면 어쩌죠? 가드레일을 쳐야 하지 않나요?
샘: (웃음) 당연히 인간에 의해 통제되지 않는 AI CEO를 원하지는 않죠. 하지만 세상의 모든 사람이 사실상 AI 회사의 이사회 멤버가 되는 버전을 생각해 볼 수 있습니다. 그들이 AI CEO에게 무엇을 하라고 지시하고, 잘 못하면 해고하고, 결정에 대한 거버넌스를 갖는 거죠. AI CEO는 이사회의 바람을 실행하려고 노력하고요. 미래의 사람들에게는 꽤 합리적인 일로 보일 수도 있을 겁니다.
[22:22] (인프라와 1.4조 달러 투자)
알렉스: 인프라로 넘어가죠. 인프라 구축에 약 1조 4천억 달러의 약정이 있다고 들었습니다. 샘은 "사람들이 컴퓨팅으로 무엇을 할 수 있는지 알게 되면 훨씬 더 많은 것을 원할 것"이라고 했습니다. 오늘 제공할 수 있는 것과 10배, 100배 컴퓨팅 사이의 격차가 크다고요. 컴퓨팅이 더 많아지면 구체적으로 뭘 할 수 있나요?
샘: 제가 개인적으로 가장 기대하는 건 AI와 엄청난 양의 컴퓨팅을 사용해 새로운 과학을 발견하는 것입니다. 저는 과학적 발견이야말로 세상이 모두를 위해 더 나아지는 가장 중요한 요소라고 믿습니다. 과학 문제에 엄청난 양의 컴퓨팅을 투입해서 새로운 지식을 발견할 수 있다면... 지금 아주 작은 부분들이 시작되고 있습니다. 이 분야의 역사에서 배운 것은, 일단 그래프가 X축에서 조금이라도 올라가기 시작하면 우리는 그걸 점점 더 좋게 만드는 법을 안다는 겁니다.
하지만 그러려면 엄청난 양의 컴퓨팅이 필요합니다. 저는 우리가 질병을 치료하고 새로운 과학을 발견하는 데 많은 AI를 투입하기를 바랍니다.
최근의 멋진 예로, 우리는 코덱스(Codex)를 사용하여 소라(Sora) 안드로이드 앱을 만들었습니다. 한 달도 안 걸렸죠. 토큰은 엄청나게 썼습니다. (OpenAI에서 일하는 장점 중 하나가 코덱스 사용 제한이 없다는 거죠.) 보통 사람들이라면 훨씬 오래 걸렸을 일을 해냈고, 코덱스가 대부분을 해줬습니다.
이걸 훨씬 더 확장해서 생각해보면, 전체 회사가 많은 컴퓨팅을 사용하여 제품을 만들 수 있을 겁니다. 비디오 모델이 실시간으로 생성되는 사용자 인터페이스를 지향한다는 이야기도 많이 나오는데, 거기도 많은 컴퓨팅이 필요할 거고요. 비즈니스를 혁신하려는 기업들, 개인 맞춤형 의료를 제공하려는 의사들... 모든 환자의 징후를 지속적으로 측정하는 것, 상상만 해도 엄청난 컴퓨팅이 필요합니다.
우리가 이미 전 세계적으로 AI 출력을 생성하는 데 얼마나 많은 컴퓨팅을 쓰고 있는지 그 틀을 잡기가 어렵습니다. 아주 대략적인 숫자지만, 지구상에 80억 명이 있고 한 사람이 하루에 평균 2만 토큰 정도를 생산한다고 가정해 봅시다. (틀릴 수도 있지만요.) 그리고 어떤 회사의 프런티어 모델들이 하루에 10조 토큰 정도를 생산한다고 해보죠. 그러면 그 AI 회사 하나가 인류 전체가 생산하는 토큰보다 더 많은 토큰을 생산하게 되는 겁니다. 그리고 그게 10배, 100배가 되겠죠.
어떤 면에서는 멍청한 비교지만, 다른 면에서는 지구상의 지적 연산(intellectual crunching) 중 인간의 뇌 대 AI 뇌의 비중이 얼마나 되는지 그 규모를 짐작하게 해줍니다. 그 상대적 성장 속도는 흥미롭죠.
[26:32] (수익 모델과 적자 우려)
알렉스: 수익은 늘고 있고 컴퓨팅 지출도 늘고 있습니다. 하지만 지출이 수익 성장보다 빠릅니다. 보도에 따르면 OpenAI는 흑자 전환이 예상되는 2029년까지 약 1,200억 달러의 손실을 볼 것이라고 하더군요. 지출 약정은 1.4조 달러고요. 턴어라운드는 어떻게 일어납니까?
샘: 추론(inference)이 전체 함대(fleet - 서버/인프라)에서 차지하는 비중이 점점 더 커지면서 수익이 증가하면, 결국 훈련(training) 비용을 흡수하게 됩니다. 그것이 계획입니다. 훈련에 엄청난 돈을 쓰지만, 더 많은 것을 만들어내는 거죠. 만약 우리가 훈련 비용을 그렇게 많이 늘리지 않는다면 훨씬 더 빨리 흑자 전환을 할 수 있을 겁니다. 하지만 우리가 하는 베팅은 이 거대한 모델들을 훈련하는 데 매우 공격적으로 투자하는 것입니다.
알렉스: 전 세계가 궁금해하는 건 수익이 지출을 따라잡을 수 있을까 하는 점입니다.
샘: 네, 그것이 계획입니다.
알렉스: 최근 시장이 이 문제 때문에 좀 혼란스러워했던 것 같습니다. 부채(debt)가 이 방정식에 들어왔기 때문이죠. 보통 부채는 예측 가능한 것이 있을 때 끌어다 씁니다. 하지만 이건 새로운 카테고리고 예측 불가능합니다. 부채가 들어온 것에 대해 어떻게 생각하시나요?
샘: 우선, 올해 초 어떤 회사를 만나면 다음 날 그 회사 주가가 20%씩 오르던 때가 오히려 시장이 미쳤던 때라고 생각합니다. 그건 정말 건강하지 않아 보였습니다. 지금 시장에 회의론과 합리성이 더 생긴 것에 대해 저는 오히려 기쁩니다. 우리가 매우 불안정한 거품으로 향하고 있는 것 같았는데, 이제 사람들이 어느 정도 규율을 갖게 된 것 같습니다.
부채 측면에서 보자면, 인프라를 구축하면 누군가는 거기서 가치를 얻을 것이라는 걸 우리가(업계가) 안다고 생각합니다. 여전히 초기 단계인 건 맞지만, AI 인프라에서 가치가 나오지 않을 것이라고 의문을 제기하는 사람은 없다고 봅니다. 그래서 이 시장에 부채가 들어오는 건 합리적이라고 생각합니다. 물론 사람들이 금융 기법을 혁신하면서 비합리적인 금융 상품들도 나오겠지만, 데이터 센터를 짓기 위해 회사에 돈을 빌려주는 것 자체는 저에게 괜찮아 보입니다.
[29:55] (능력의 오버행과 미래 예측)
알렉스: 만약 모델의 발전이 계속되지 않는다면요? 모델 발전이 정체된다면(saturate) 인프라의 가치는 예상보다 낮아질 수 있습니다.
샘: 그 과정에서 호황과 불황(booms and busts)이 있을 거라고 생각합니다. 완벽하게 매끄러운 선은 없으니까요.
하지만 저에게 매우 명확해 보이는 것, 그리고 제가 회사를 걸고 기꺼이 베팅하는 것은 모델들이 훨씬, 훨씬 더 좋아질 것이라는 점입니다. 우리는 꽤 좋은 가시성(window)을 가지고 있고 그것에 대해 매우 확신합니다. 설령 그렇지 않다 하더라도, 세상에는 관성(inertia)이라는 게 있어서 적응하는 데 시간이 걸립니다. 제가 믿기에 5.2 버전이 나타내는 경제적 가치와 현재 세상이 파악한 활용법 사이의 '오버행(overhang - 격차)'은 엄청납니다. 설령 모델을 5.2에서 멈춘다 하더라도, 거기서 창출할 수 있는 가치와 수익은 훨씬 더 많을 것입니다.
우리는 짧은 타임라인/긴 타임라인, 느린 이륙/빠른 이륙(takeoff)이라는 2x2 매트릭스에 대해 자주 이야기했습니다. 제 머릿속에는 '작은 오버행' 대 '큰 오버행'이라는 Z축이 생겼습니다. 저는 오버행이 그렇게 크지 않을 거라고 가정했던 것 같습니다. 모델에 가치가 많다면 세상이 꽤 빨리 그걸 배포하는 법을 알아낼 거라고요. 하지만 지금 보니 세상 대부분에서 오버행이 엄청날 것 같습니다. 코더들처럼 도구를 도입해 생산성이 폭발적으로 늘어나는 영역도 있겠지만, 전반적으로 이 엄청나게 똑똑한 모델을... 솔직히 말해 대부분의 사람들은 여전히 GPT-4 때와 비슷한 질문을 하고 있습니다.
이 거대한 오버행은 세상에 꽤 이상한 결과들을 초래할 것입니다. 우리가 그 모든 전개 방식을 다 파악한 건 아니지만, 몇 년 전 제가 예상했던 것과는 매우 다릅니다.
[33:37] (AGI와 초지능의 정의)
알렉스: 테오 본(Theo Von)과의 인터뷰를 봤습니다. 거기서 GPT-5가 거의 모든 면에서 우리보다 똑똑할 것이라고 하셨죠. 그게 AGI(인공일반지능)의 정의 아닌가요? 만약 아니라면 그 용어가 좀 무의미해진 건가요?
샘: 이 모델들은 순수 지능(raw horsepower) 측면에서 분명히 매우 똑똑합니다. 최근 며칠간 GPT-5.2의 IQ가 147이다 151이다 하는 이야기들이 나왔죠. 높은 숫자입니다. 그리고 각 분야 전문가들도 모델이 놀라운 일을 할 수 있고 업무 효율을 높여준다고 말합니다.
하지만 우리가 가지지 못한 한 가지는, 모델이 오늘 뭔가를 할 수 없다는 걸 깨닫고, 가서 그것을 잘하는 법을 배우고 이해한 다음, 다음날 돌아와서는 제대로 해내는 능력입니다. 그런 종류의 '지속적인 학습'은... 유아들도 할 수 있는 건데 말이죠. 저에게는 그게 우리가 만들어야 할 중요한 부분처럼 보입니다.
대부분의 사람들이 현재 수준의 지능에 그 '지속적 학습' 능력까지 갖춘다면 분명히 AGI라고 동의할 것 같습니다. 하지만 어쩌면 세상 대부분의 사람들은 "알겠어, 그거 없어도 중요한 지식 노동 대부분을 하고 우리보다 똑똑하니까 AGI야"라고 할지도 모르겠습니다. 즉, AGI라는 용어의 정의가 매우 불분명하다는 뜻입니다.
우리가 AGI 정의를 잘못 내린 것 같고(너무 모호해서), 이제 모두가 주목하는 새로운 용어는 '초지능(Superintelligence)'에 도달할 때인 것 같습니다. 초지능에 대한 후보 정의로는, 시스템이 대통령이나 대기업 CEO, 대형 과학 연구소장으로서의 업무를 AI의 도움을 받은 어떤 인간보다 더 잘 수행할 수 있을 때입니다.
체스에서 흥미로운 일이 있었죠. 딥블루 이후 한동안은 인간+AI 팀이 AI 단독보다 더 잘했습니다. 그러다 어느 순간부터는 인간이 오히려 방해가 되었고, 가장 똑똑한 건 인간의 도움을 받지 않는 AI가 되었습니다. 초지능에 대해서도 그런 식의 프레임워크가 흥미로울 것 같습니다. 아직 갈 길은 멀지만, 이번에는 좀 더 명확한 정의를 내리고 싶네요.
[36:36] (새로운 디바이스)
알렉스: 작업 중인 디바이스에 대해 물어보겠습니다. 제가 듣기로는 폰 크기인데 화면이 없다고 하더군요. 왜 화면 없는 폰 형태의 앱이 될 수는 없나요?
샘: 우선 우리는 단일 기기가 아니라 작은 기기 패밀리(제품군)를 만들 겁니다. 제 생각에 시간이 지나면 사람들이 컴퓨터를 사용하는 방식에 변화가 올 것입니다. 반응형(reactive)이고 멍청한 기기에서, 사용자의 전체 삶과 맥락, 주변 상황, 컴퓨터 상의 작업 등을 매우 잘 이해하는 똑똑하고 선제적인(proactive) 기기로 바뀔 겁니다. 현재의 기기 폼팩터가 그런 세상에 최적화되어 있다고 생각하지 않습니다.
저는 우리가 기기의 한계에 맞춰 일한다고 굳게 믿습니다. 컴퓨터가 있고, 개방형이든 폐쇄형이든 디자인 선택들이 있죠. 지금처럼 인터뷰에 주의를 기울이되, 제가 질문을 까먹으면 귓속말을 해주는 기능 같은 건 없잖아요. 화면이라는 한계, 입력 속도를 늦추기 위해 만들어진 키보드 같은 것들... 오랫동안 의심 없이 받아들여진 가정들이지만 이제 완전히 새로운 것이 나타났고 가능성의 공간을 열었습니다. 현재의 기기 폼팩터가 우리가 가진 이 놀라운 새로운 기능(affordance)에 최적이라고 생각하지 않습니다.
[38:39] (클라우드 전략)
알렉스: 클라우드 구축에 대해 말씀하셨는데, 청취자로부터 이런 이메일을 받았습니다. "우리 회사는 Azure에서 벗어나 OpenAI와 직접 통합하여 제품 내 AI 경험을 구동하고 있습니다. 수조 개의 토큰을 스트리밍 하는 것이 목표입니다." 이런 식으로 거대 클라우드 비즈니스를 구축하려는 계획인가요?
샘: 우선 수조 개의 토큰이라니, 정말 많은 토큰이네요. 기업들은 우리에게 얼마나 많은 토큰을 사고 싶은지 명확히 말하고 있고, 우리는 2026년에도 그 수요를 맞추는 데 실패할 것 같습니다(수요가 너무 많아서).
하지만 전략은... 대부분의 회사들이 우리에게 와서 이렇게 말하는 것 같습니다. "우리 회사를 AI로 활성화하고 싶어요. 맞춤형 API가 필요하고, 챗GPT 엔터프라이즈가 필요하고, 데이터를 믿고 맡길 수 있는 에이전트 실행 플랫폼이 필요하고, 내 제품에 수조 개의 토큰을 넣을 능력이 필요하고, 내부 프로세스 효율화가 필요합니다. 근데 현재 올인원(all-in-one)으로 제공하는 곳이 없으니 당신들이 만들어 주세요."
알렉스: AWS나 Azure 같은 곳과 경쟁하겠다는 야망인가요?
샘: 그들과는 다른 종류의 것이라고 생각합니다. 저는 웹사이트 호스팅에 필요한 모든 서비스를 제공하겠다는 야망은 없습니다. 제 추측에 사람들은 계속해서 '웹 클라우드'를 사용할 겁니다. 그리고 'AI 플랫폼'이라는 다른 무언가가 있어서 내부적으로 하고 싶은 모든 일이나 서비스를 구동하게 될 겁니다. 어떤 의미에서는 물리적 하드웨어 위에 존재하겠지만, 제품 제공 측면에서는 상당히 다를 것이라고 봅니다.
[41:55] (GPT-6 출시 시기)
알렉스: GPT-6는 언제 나옵니까?
샘: 모델 이름을 언제 GPT-6라고 부를지는 모르겠습니다. 하지만 내년 1분기에는 5.2나 새로운 모델들로부터 상당한(significant) 성능 향상이 있을 것으로 기대합니다.
알렉스: 상당한 향상이라면?
샘: 소비자용 모델에도 많은 개선이 있을 겁니다. 소비자들이 지금 원하는 건 더 높은 IQ가 아닙니다. 기업들은 여전히 더 높은 IQ를 원하지만요. 우리는 각기 다른 용도에 맞춰 모델을 개선하겠지만, 목표는 모두가 훨씬 더 좋아하는 모델을 만드는 것입니다.
[44:17] (IPO 계획)
알렉스: 내년에 IPO 하시나요?
샘: 모르겠습니다.
알렉스: 상장 기업이 되고 싶으신가요? 오랫동안 비상장으로 운영할 수 있을 것 같아 보이는데요. 필요하기 전까지는 안 가실 건가요?
샘: 여기엔 여러 가지 요소가 작용합니다. 저는 공개 시장(주식 시장)이 가치 창출에 참여할 수 있다는 점은 좋다고 생각합니다. 어떤 의미에서 우리는 다른 어떤 이전 회사들보다 상장이 매우 늦어질 겁니다.
비상장 회사로 있는 건 아주 좋습니다. 우리는 막대한 자본이 필요하고, 언젠가는 주주 제한 같은 기준을 넘어서게 되겠죠. 상장 회사 CEO가 되는 것에 흥분되냐고요? 0%입니다. OpenAI가 상장 회사가 되는 것에 흥분되냐고요? 어떤 면에서는 그렇고, 어떤 면에서는 정말 귀찮은 일이 될 거라고 생각합니다.
[45:57] (마무리)
알렉스: 지난 인터뷰도 정말 좋았습니다. 테오 본 인터뷰도 잘 들었고요.
샘: 테오 정말 멋지죠.
알렉스: 네, 조사를 정말 많이 했더군요. 제품 잘 쓰고 있습니다. 매일 쓰면서 3년 동안 정말 많이 좋아졌습니다. 앞으로 어디까지 갈지 상상도 안 되네요.
샘: 더 빨리 더 좋게 만들도록 노력하겠습니다.
알렉스: 두 번째 인터뷰인데, 두 번 다 솔직하게 말씀해 주셔서 감사합니다.
샘: 시간 내주셔서 감사합니다.
알렉스: 시청해 주시고 청취해 주신 여러분 감사합니다. 처음 오신 분들은 구독해 주시고요. 딥마인드 CEO 데미스 하사비스, 앤스로픽 CEO 다리오 아모데이 등 훌륭한 인터뷰들이 많습니다. 2026년에도 큰 인터뷰들이 준비되어 있습니다. Big Technology Podcast에서 다음 시간에 뵙겠습니다.