이건 정말이지 너무 말도 안 된다. 모델이 딥러닝의 주요 미해결 문제들을 여러 개 해결할 수 있게 되기까지 얼마나 걸릴까? 그렇게 되면 무슨 일이 벌어질까? 앞으로 1~2년 안에 일어나는 건 거의 불가피해 보인다.

물론 딥러닝에는 수학에서와 같은 의미의 ‘미해결 문제’가 있는 건 아니다. 다만 현재 방식에 뭔가 근본적인 문제가 있거나 훨씬 더 개선될 수 있다고 직감하는 부분들이 있을 뿐이다. 이런 특성이 문제를 더 어렵게 만드는지, 아니면 더 쉽게 만드는지는 잘 모르겠다. 어느 쪽이든 충분히 해결 가능한 문제들처럼 보인다.



일론: “특이점에 오신 것을 환영합니다. 온도는 어떠신가요?”

여기서 temperature는 이중적인 농담으로 보여요.

• 표면적 의미: “여기 분위기/상황은 어때요?”라는 가벼운 환영 인사
• AI 의미: 생성형 AI의 temperature 파라미터—값이 높으면 출력이 더 다양하고 예측 불가능해지고, 낮으면 더 일관되고 결정적이 됨
• 시대적 의미: AI 발전이 너무 빠르고 혼란스러워진 현재의 “열기”나 과열 정도

즉 일론은 최근 AI 발전을 보며 “우리는 이미 특이점에 진입한 것 같은데, 이 예측 불가능하고 뜨거워진 세상은 어떠냐?”라고 농담하는 겁니다. “How’s the weather?” 같은 상투적 인사를 AI 용어인 temperature로 비튼 표현에 가깝습니다.





“5.4 → Mythos의 성능 향상 폭과 Mythos → Astra의 성능 향상 폭이 비슷할 가능성이 높다. 그러니까 앞으로도 한 번 더 그만큼 큰 도약이 남아 있을 수 있다. Mythos 2도 이미 몇 주 전에 학습이나 개발이 끝났다는 얘기를 들은 것 같은데?”