CHOI · 2026-09-13 (33편)
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오픈AI CEO 샘 알트만은 “지수적 진보(Exponential progress)를 겪을 때는 한동안 정체된 것처럼 느껴지다가 갑자기 모든 사람이 깨어난다”며 AI 발전 속도의 충격을 설명했습니다.
불과 3년 전 초등학교 수학 수준에 그쳤던 모델이 고교 수학 경시대회(AIME), 국제수학올림피아드(IMO) 금메달 수준을 거쳐 올해는 ‘밀레니엄 난제’까지 해결하는 단계에 이르렀습니다.
매년 여름마다 일어난 이 압도적인 성능 궤적을 짚으며 그는 “말하면서도 목덜미 털이 곤두선다. 정말 미친 일”이라고 표현했습니다.
이러한 비약적 도약이 앞으로 서너 번만 더 반복되어 미래로 투영된다면 사회와 산업 전반에 미칠 파급력은 상상을 초월합니다.
알트만은 “사람들이 진정으로 두려워하는 지점이 바로 이것”이라며, 업계가 경각심을 지나치게 부추긴 측면도 있지만 급격한 특이점 도래에 대한 대중의 불안은 지극히 타당하다고 밝혔습니다.
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오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 다음 단계의 모델 성능으로 도약하기 전 반드시 “개발을 잠시 멈추고 안전 및 정렬(Safety & Alignment)로 역량을 재집중해야 하는 순간들”이 올 것이라고 밝혔습니다.
그는 극단적으로 “모든 GPU를 녹여버려야 할 상황”까지는 도달하지 않을 것으로 보지만, 인류의 지속적인 존속을 위해 필요하다면 언제든 강력한 조치를 취할 것이라고 단언했습니다.
결국 AI의 특이점을 향한 발전은 단방향 질주가 아닙니다.
알트만은 “다음 수준의 진보, 다음 수준의 안전과 정렬 요건”이 교차하며 단계적으로 완성될 것이라고 강조했습니다.
폭발적인 성능 향상과 코딩·자동화 경제의 확장 뒤에는 철저한 안전 장치와 정렬 기술이 선행되어야 한다는 분석입니다.
오픈AI와 앤트로픽이 결국 상장하지 않을 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.
이미 세상이 의존하는 지능을 만들고, 그 지능으로 다음 가치까지 만들어내는 사람들이라면, 왜 그 소유권을 우리에게 나눠줘야 할까요. 👇🏻
9월 12일 포춘 인터뷰에서 샘 알트만은 안전 문제를 언급하며 올해 상장은 하지 않겠다고 말했습니다.
앤트로픽은 6월에 상장을 위한 비공개 서류를 제출했고요.
상장 가능성은 열려 있지만, 이 회사들은 이미 경제의 중요한 결정권을 쥐었다고 생각합니다.
모델 하나의 성능과 가격이 다른 기업의 개발비, 채용 규모와 경쟁력을 바꾸기 때문입니다.
투자자에게 자기 회사의 가치를 설명하던 기업이, 이제 다른 기업들이 어떤 가치를 얼마나 만들어낼지까지 영향을 주는 위치에 온 것이죠.
그러면 상장을 바라보는 계산도 달라질 수 있습니다.
우리는 AI의 경제성을 이야기할 때 요금부터 계산합니다.
토큰을 얼마나 쓰고 얼마를 청구하는지, 서버 비용을 빼면 얼마나 남는지를 보는데요. 모델을 만든 회사 내부에는 또 하나의 계산서가 있습니다.
같은 AI가 연구원의 일을 돕고, 실험을 돌리고, 다음 제품의 개발 기간을 줄이면 그 성과도 회사에 쌓입니다.
내부에서 쓴 토큰에 고객용 API 가격을 곱한 금액은 사용량의 환산치입니다.
실제 경제성은 컴퓨팅과 연구에 들어간 비용을, 절약한 시간과 새로 만들어낸 기술의 가치에 대조해 봐야 합니다.
가격표에 적힌 토큰 비용이 그 토큰으로 만든 결과물의 가치까지 알려주지는 않습니다.
오픈AI가 9월 공개한 자료를 보면 8월 중순 연구자의 하루 AI 사용량 중앙값은 API 가격으로 600달러를 넘었고, 상위 10% 수준은 7,000달러를 넘었습니다.
연구 조직에서는 사람 하루 노동당 에이전트 3.1일치가 돌아갔고요.
회사는 연구 코드와 실험이 늘었으며, AI가 기술 지원을 맡으면서 한 팀은 지원 세션을 없애고 시스템 개선에 집중하게 됐다고 설명했습니다.
앤트로픽도 지난해 사내 조사에서 응답자들이 평균 50%의 생산성 향상을 보고했다고 밝혔습니다.
자기 보고식 측정이라는 한계는 있지만, AI를 만든 기업들이 자기 업무에서 이미 그 효용을 회수하고 있다는 구체적인 자료입니다.
블랙 먼데이가 시작됩니다.
몰랐다고 핑계 대면 안 될 AI 소식 45개를 정리했습니다. 🧵
오픈AI가 나비에–스토크스 방정식의 외력이 있는 3차원 경우에서 유한시간 특이점이 발생하는 증명을 공개했습니다.
Astra보다 강력한 비공개 내부 모델로 에이전트 약 1만 개를 88시간 실행했으며, Astra가 추가 17시간 동안 Lean 형식화와 검증을 수행했습니다.
뉴욕대 수학자 트리스탄 벅마스터와 앤트로픽의 레벤트 알푀게가 외력이 있는 3차원 오일러 방정식에서 유한시간 특이점이 발생하는 증명을 공개했습니다.
AI를 활용한 연구 결과로, 112쪽 증명과 컴퓨터로 확인할 수 있는 Lean 형식화를 함께 제시했습니다.
다리오 아모데이가 9월 12일 에세이 "We Must Pace the Frontier"를 공개하고 AI 능력 향상 속도를 조절하자고 제안했습니다.
외부 평가자의 상시 접근, 민주국가 공동 기준, 국제 공조의 3단계 방안입니다.
앤트로픽은 외부 평가자 도입을 약속했으며, 아모데이는 학습 연산량과 재귀적 자기개선 속도 제한, 대중국 AI 칩 수출 통제도 논의 대상으로 제시했습니다.
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오픈AI, 2026년 상장(IPO) 안한다.
오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 현재 안전성 문제 등 고려할 사안이 많은 상황에서 “지금 기업공개(IPO)를 추진하는 것은 바람직하지 않은 판단”이라고 선을 그었습니다.
외부 압박에 흔들리지 않고 비즈니스와 사회적 준비가 완전히 갖춰졌을 때 상장을 검토하겠다고 덧붙였습니다.
2026년 상장 가능성에 대해서도 “2026년은 아니다”라며 해야 할 일이 여전히 산적해 있다고 밝혔습니다.
성능 경쟁을 넘어선 안전성과 정렬(Alignment), 산업계와 정부 간 협업 체계 구축이 급선무인 현시점에서, 단기 실적 압박을 받는 상장사보다 “비상장 비공개 기업(private company)”으로 남아 집중하는 것이 훨씬 유리하다는 경제적 판단입니다.
Replying to @choi.openai
26/ 저는 AI 2040에서 멸종을 피한 뒤에도 남는 권력 문제를 더 오래 생각하게 됩니다.
초지능이 인간의 명령을 충실히 따른다고 해도, 명령하는 사람이 극소수라면 나머지 인간의 자유까지 보장되지는 않기 때문입니다.
소수의 기업이나 국가가 연구자와 노동자, 보안 조직을 대신할 AI를 대규모로 보유하면 다른 사람에게 협조를 구해야 할 이유가 줄어들 수 있습니다.
기술적으로 정렬된 시스템이 정치적으로는 매우 억압적인 질서를 떠받치는 상황도 가능한 것입니다.
색스의 규제 포획 비판과 벤지오의 권력 집중 우려가 이 지점에서 만납니다.
누구의 지시를 따르는지에 대한 기술적 성공과, 그 지시를 내릴 권한이 정당한지에 대한 사회적 합의는 서로 다른 답을 요구하기 때문입니다.
이 간격을 건너뛴 풍요는 소유자의 풍요로 먼저 나타날 수 있습니다.
미래는 이미 정해져있습니다.
인류 역사상 가장 큰 풍요와 ‘영원한 노동계층’이 같은 시대에 나타나는 구조로요.
이 글을 읽게 되면 세상을 바라보는 시선이 달라지게 될 것입니다. 🧵
다리오 아모데이가 9월 12일 에세이에서 프런티어의 속도를 조절하자고 제안했습니다.
그리고 오늘, 메타의 최고 AI 책임자 알렉산더 왕도 정렬이 다음 확장을 가로막는 조건이 될 수 있다고 적었습니다. 저는 이 움직임을 공포 마케팅이라는 말로 넘기기 어렵습니다.
AI는 이미 답을 내놓는 단계에서, 스스로 일을 나누고 도구를 만들며 다음 AI의 개발에 참여하는 단계로 옮겨가고 있기 때문입니다.
과거에 다뤘던 거대한 투자와 산업의 확장도 이 변화 위에 놓여 있습니다.
생산하는 능력이 커질수록 그 능력을 누구에게 맡기느냐가 더 큰 문제가 됩니다.
값싼 지능이 모두의 생활을 풍요롭게 만들면서, 그 지능을 소유한 사람과 빌려 쓰는 사람의 거리를 더 벌릴 수 있습니다.
저는 지금의 안전 논쟁이 결국 그 풍요의 주인을 정하는 문제로 이어진다고 생각합니다.
데이비드 색스의 반론은 바로 그 소유자의 이해관계를 겨냥합니다.
위험하다면 기업이 먼저 속도를 줄이면 되는데, 왜 독점금지법의 예외와 자신들이 원하는 평가 체계를 요구하느냐는 것입니다.
안전을 명분으로 진입 장벽을 높이고 사고의 책임을 정부의 승인 절차로 옮길 수 있다는 지적에는 설득력이 있습니다.
규칙을 만드는 비용을 감당할 수 있는 회사가 규칙을 통과하는 회사까지 정하면, 후발 기업은 기술 경쟁을 시작하기 전에 탈락할 수 있기 때문입니다.
색스는 METR의 투자자와 인력 관계에도 이해충돌 의혹을 제기했습니다.
다만 저는 기업의 동기를 의심하는 것만으로 연구소가 제기한 위험까지 설명했다고 생각하지 않습니다.
위험을 먼저 발견한 기업이 그 위험을 자신에게 유리한 제도로 바꾸려 한다면, 기술의 위험과 권력의 위험이 함께 커지는 상황이기 때문입니다.
색스의 주장은 안전과 기업의 이익이 생각보다 같은 방향에 있다는 것입니다.
에이전트가 실제 대형 사이버 공격을 일으키면 기업은 막대한 제품 책임을 질 수 있고, 고객 역시 이메일과 결제 권한을 맡길 모델이라면 높은 성능만큼 예측 가능성과 권한 준수를 원합니다.
그래서 오픈AI와 앤트로픽이 일부 성능을 포기하더라도 신뢰성을 높이는 것은 규제가 없어도 충분히 좋은 사업이라는 주장입니다.
저도 이 논리에는 상당 부분 동의합니다.
다만 시장의 손실이 기업의 손실과 정확히 일치하지 않는 사고도 있을 수 있습니다.
에이전트가 제3자 시스템에 피해를 주거나 인터넷에 복제된 뒤 통제를 벗어난다면 책임과 보상만으로 되돌리기 어려운 피해가 먼저 발생할 수 있습니다.
그래서 기업이 스스로 안전에 투자할 유인은 분명하지만, 그 유인만으로 모든 위험을 막을 수 있다는 주장까지는 동의하지는 않는 관점입니다.
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앤트로픽 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 고도화되는 AI 모델 출시 속도에 발맞춰 기업 간 ‘안전 공조’를 중재할 정부의 역할이 시급하다고 촉구했습니다.
그는 “모델 출시 속도는 상업적 활동”이라며, 기업들이 직접 안전 기준을 조율하려 할 때 발생할 수 있는 반독점법 위반이나 담합 의혹을 피하기 위해서라도 정부의 공식적인 개입이 필요하다고 밝혔습니다.
정부가 주도해 “모든 업계 플레이어들이 한 방에 모여 함께 논의할 수 있는 자리”를 마련해야 한다는 것입니다.
아모데이는 담합이 아니라 오직 “우리의 시스템을 안전하게 만들기 위해 함께 협력하는 것”이 목적임을 분명히 했습니다.
AI 성능이 급속도로 진화하며 시장과 산업 지형을 뒤흔드는 만큼, 무분별한 속도 경쟁을 방지하고 경제 전반에 미칠 위험을 선제적으로 통제하기 위한 제도적 안전판 마련이 핵심 과제로 떠올랐습니다.
이번주 Suno v6 공개도 있었습니다.
Suno가 아티스트·프로듀서와 함께 개발한 새로운 음악 생성 모델 v6를 공개했는데요.
하나의 모델만 제공하는 게 아니라 완성도 높은 결과를 만드는 v6와, 이전 버전처럼 변화가 크고 예상하지 못한 결과를 만드는 v6-wild 등으로 나눠 선택할 수 있습니다.
특히 장르와 분위기, 보컬 스타일을 프롬프트로 지정해 곡을 만들고 기존 곡을 새로운 스타일로 다시 만드는 작업도 가능합니다.
Google이 이번주 Lyria 3.5를 Gemini에 추가한 데 이어 Suno v6까지 나오면서 음악 생성 AI 경쟁도 꽤 빠르게 진행되고 있습니다.
이제는 노래를 만들 수 있느냐보다 원하는 스타일을 얼마나 정확하게 만들고 수정할 수 있느냐가 더 중요해지고 있네요.
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앤트로픽(Anthropic) CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 “이 기술은 기하급수적 곡선 위에 있다”고 강조했습니다.
그는 1, 2, 4, 8, 16, 32처럼 폭발적으로 성장하는 지수 곡선을 직접 말하면서도, 발전 속도가 체감될 만큼 가팔라졌을 때의 실제 파급력을 온전히 실감하기는 어려웠다고 밝혔습니다.
현재 우리는 기울기가 본격적으로 가팔라지는 곡선의 변곡점 부근에 와 있습니다.
아모데이는 지금 당장 공황에 빠지거나 개발을 전면 중단할 필요는 없지만, 속도를 조절해야 한다는 분명한 경고 신호라고 진단했습니다.
그는 “안전장치와 AI에 대한 이해도, 통제력이 기술의 발전 속도를 따라잡도록 만들어야 한다”고 말했습니다.
깃허브 :
github.com/yifan…
이건 크네요..
프린스턴의 Yifan Zhang이 Recurrent Looped Transformer(RLT)를 공개했습니다. 이전 토큰의 내부 상태를 다음 토큰으로 계속 넘기면서, 문장이 길어질수록 내부 계산 경로도 계속 깊어지는 구조입니다.
Astra 공개 당시에도 비슷한 recurrent 구조를 사용한다는 이야기가 돌았었는데요.
점점 추론 모델의 CoT(사고 과정)를 사람이 직접 모니터링하기 어려워지고 있다는 문제와도 연결됩니다.
특히 RLT처럼 계산 일부가 내부 상태에 계속 누적되면 겉으로 드러나는 CoT만 보고 모델이 어떤 판단을 거쳤는지 확인하기가 더 어려워질 수 있습니다.
최근 AI 에이전트의 제한 우회나 예상 밖의 행동이 실제로 발견되면서 개발 과정을 외부에 공개하고 감시해야 한다는 목소리도 커지고 있습니다.
Yifan Zhang 역시 RLT를 공개하며 “초지능의 시작점에 있다”며 안전한 초지능에 도달할 때까지 개발 속도를 조절해야 한다고 주장했습니다.
Replying to @choi.openai
5/ 다리오는 AI가 가져올 풍요에 대한 기대도 유지하고 있습니다.
2024년 "Machines of Loving Grace" 에서는 강력한 AI를 ‘데이터센터 안의 천재 국가’에 비유하며, 등장 이후 5~10년 동안 생물학과 의학의 발전을 크게 앞당길 수 있다고 전망했습니다. 이번 글 역시 질병 치료와 경제적 풍요에 대한 기대에서 출발합니다.
저도 이 가능성에는 여전히 기대가 큽니다. 치료법을 기다리는 사람에게 기술 발전이 늦어지는 것 역시 분명한 비용이기 때문입니다.
따라서 감속을 선택한다면 확보한 시간 동안 어떤 위험을 줄이고 안전성을 얼마나 높일 것인지도 함께 보여줘야 합니다.
그래야 기술 발전을 늦추면서 발생하는 비용을 정당화할 수 있습니다.
🚨 월요일 주가 폭락 이유
앤트로픽 CEO 다리오 아모데이가 AI 개발 속도를 의도적으로 늦추자고 제안했습니다.
샘 알트먼과 일론 머스크도 방향에 지지를 보냈는데요.
배경에는 AI가 다음 AI 개발까지 돕는 재귀적 자기개선(RSI)이 있습니다.
아모데이는 6~12개월 안에 더 강한 에이전트 군집이 등장할 수 있다며, 외부 평가자가 개발 과정에 상주하고 위험이 커지면 다음 단계 학습을 늦출 수 있어야 한다고 주장합니다.
아모데이는 올해 1월까지만 해도 경쟁 때문에 실질적인 감속은 어렵다고 봤었는데요.
AI가 연구와 개발 속도 자체를 빠르게 만들기 시작하면서 판단도 바뀐 셈입니다.
다만 감속에는 또 다른 문제가 있습니다. 미국이 기술 우위를 유지하면서 중국의 추격까지 늦춰야 한다는 전략이 함께 들어 있기 때문입니다.
이 흐름을 정리했습니다 🧵
앤트로픽 CEO 다리오 아모데이가 9월 12일 "We Must Pace the Frontier"를 공개했습니다.
최첨단 AI의 능력이 발전하는 속도를 의도적으로 늦춰, 위험을 파악하고 대응할 시간을 확보하자는 제안입니다.
먼저 외부 평가자를 회사에 상주시켜 직원에 가까운 접근 권한을 제공하고, 이후 민주주의 국가의 AI 기업 간 공조와 중국을 포함한 국제 협력으로 확대하겠다는 구상인데요.
앤트로픽은 첫 단계인 외부 평가자 도입부터 다른 기업을 기다리지 않고 시행하겠다고 밝혔습니다.
AI 기업이 내부 개발 과정과 위험을 외부에 더 공개하겠다는 변화는 긍정적입니다.
동시에 지금까지 외부에서는 확인하기 어려웠던 위험이 얼마나 있었는지도 살펴볼 필요가 있습니다.
샘 알트먼은 독립 평가자에게 오픈AI도 같은 수준의 접근 권한을 제공하겠다고 밝혔고, 일론 머스크는 다리오의 주장에 동의했습니다.
데미스 허사비스 역시 방향에는 찬성하면서 구체적인 설계가 필요하다고 덧붙였습니다.
주요 AI 기업 수장들이 비슷한 시점에 감속과 외부 평가 필요성에 동의한 것은 눈여겨볼 만합니다.
다만 오픈AI는 이미 9월 6일부터 재귀적 자기개선과 감속 문제를 공개적으로 논의했습니다.
사람들의 시선은 특히 ‘6개월에서 12개월’이라는 경고에 쏠리고 있습니다.
존 패브로를 비롯한 여러 인용 게시물은 AI 에이전트 군집이 인터넷을 광범위하게 장악할 수 있다는 대목을 강조했는데요.
다리오의 주장은 지금까지 관찰된 잘못된 목표 추구에 더 강한 능력이 결합하면, 앞으로 6~12개월 안에 대규모 사이버 피해로 이어질 가능성도 있다는 것입니다.
여러 시스템에 빠르게 접근하고 복제되는 에이전트라면 사고를 발견한 뒤 대응하는 방식만으로는 피해 확산 속도를 따라가기 어려울 수 있습니다.
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데미스 하사비스, “AI 네이티브로 훈련받지 못하면 급변하는 미래 산업과 기술 경쟁에서 도태될 수밖에 없다"
그는 기존의 획일적인 교육 시스템을 탈피해 “교실을 뒤집어야 한다”고 제안했습니다.
단순 지식 암기나 강의는 맞춤형 AI 튜터를 통해 교실 밖에서 각자의 속도에 맞춰 학습하고, 교실은 창의성과 팀워크, 기업가 정신을 기르는 프로젝트 중심 협력 공간으로 재편해야 한다는 것입니다.
하사비스는 과거 90년대에 컴퓨터나 인터넷을 배우지 않은 세대가 뒤처졌던 것처럼, 지금 세대 역시 “AI 네이티브”로 훈련받지 못하면 급변하는 미래 산업과 기술 경쟁에서 도태될 수밖에 없다고 경고했습니다.
AI 시대의 일자리와 미래는 수동적인 비관론으로 피할 수 없으며, 기술을 적극적으로 활용해 우리가 원하는 방향으로 미래를 설계해야 한다고 역설했습니다.
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오픈AI의 코덱스(Codex) 총괄 티보 소티오(Thibault Sottiaux)는 AI 코딩 에이전트를 통제하던 복잡한 프레임워크와 스캐폴딩(scaffolding)의 시대가 끝나가고 있다고 밝혔습니다.
과거에는 모델의 한계로 인해 목표를 고정하고 이탈을 막는 ‘/goal’ 같은 보조 장치가 필수적이었지만, 차세대 모델의 성능이 도약하면서 이러한 하네스(harness)는 불필요해졌습니다.
그는 “차세대 모델에서는 더 이상 하네스가 필요 없다”며, 모델에게 단지 “가서 일주일 동안 작업해”라고 말하는 것만으로도 장기적이고 복잡한 과제를 스스로 완수할 수 있는 수준에 도달했다고 강조했습니다.
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데미스 하사비스는 향후 10년간 창의성의 전례 없는 폭발이 일어날 것이라 전망했습니다.
그는 최고의 과학자와 예술가들이 도구를 활용해 “생산성을 10배(10x) 끌어올리는 시대”가 열릴 것이라 설명했습니다.
그러나 AI가 더욱 고도화되고 자율화될수록 기술 자체보다 인간 고유의 노력과 영혼, 연결성이 더욱 가치 있게 평가받을 것이라 내다봤습니다.
하사비스는 기술을 그대로 방치하면 자본주의 논리에 따라 “중독적인 사일로(Addictive silos)”로 귀결될 수 있다고 경고했습니다.
소셜 미디어의 전철을 밟지 않으려면 기술적 안전은 물론, 경제적 혜택 분배와 철학적 합의가 함께 이루어져야 한다는 지적입니다.
그는 “미래는 결코 정해져 있지 않다”며, 다음 세대를 위해 우리가 AI에 어떤 사회적 가치를 부여할지 지금 결정해야 한다고 강조했습니다.
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오픈AI 출신 다니엘 코코타일로는 수십만 개의 AI 에이전트가 이미 연구와 코딩, 심지어 상호 모니터링까지 자율적으로 분담해 수행하고 있다고 밝혔습니다.
그는 “불과 1년 전 AI로는 완전히 불가능했던 정교한 다단계 작업들을 지금의 모델들은 해내고 있다”고 말했습니다. 특히 AI들이 상하 지휘 체계를 갖추고 팀을 이뤄 복잡한 작업을 조율하는 등 성능의 진화 속도가 압도적이라고 강조했습니다.
또한 연간 투입되는 컴퓨팅 자원이 수배씩 급증함에 따라 에이전트의 규모와 지능 역시 기하급수적으로 폭발할 것이라 경고했습니다.
즉, AI 에이전트 스웜이 스스로 코드를 짜고 연구를 가속하는 구조가 정착되면서, 개발 환경은 물론 지식 노동 전반의 생산성과 경제적 패러다임이 전례 없는 전환점을 맞이하고 있습니다.
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레이 커즈와일은 하드웨어 발전과 소프트웨어 알고리즘의 효율화가 결합된 “수확 가속의 법칙(Law of Accelerating Returns)”에 의해 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 폭발하고 있다고 밝혔습니다.
그는 1939년 최초의 컴퓨터부터 최신 칩셋까지 하드웨어 성능과 알고리즘 혁신을 곱하면 실질적인 연산 능력이 “200퀸틸리언(200 quintillion, 2해) 배 증가했다”고 설명했습니다.
커즈와일은 이러한 궤적을 바탕으로 “2029년까지 인간 수준의 인공일반지능(AGI)에 도달할 것”이라는 자신의 27년 전 예측이 예정대로 실현될 것이라 자신했습니다.
그는 AGI가 의식의 문제가 아니라 현실 세계의 작업 수행 능력에 달려 있다며, “인간보다 수배 빠르게 생각하고, 스스로를 수천 개의 복사본으로 나누어 협업하며, 사실상 초인간적(superhuman) 능력을 발휘할 것”이라 강조했습니다.
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전 오픈AI 거버넌스 연구원 다니엘 코코타일로는 초지능 이전 단계에서도 경제적 폭발이 일어날 수 있다고 전망했습니다.
인간 최고 전문가 수준의 AI에서 발전을 멈추더라도, 이를 탑재한 로봇의 생산량을 늘려 노동력을 전면 대체하면 경제 규모는 기하급수적으로 커진다는 설명입니다.
로봇이 로봇을 생산하고 자원 채굴부터 제조까지 전 과정을 자동화하면서, 불과 10년 만에 전체 경제 규모가 100배 이상 성장할 수 있다고 분석했습니다.
“이 수준의 AI에 도달하면 물질적 풍요는 더 이상 우리의 문제가 되지 않을 것입니다. 우리는 풍요 속에 빠져들게 될 것입니다.”
그는 물질적 결핍이 사라지는 대신 완전히 재편될 경제와 일자리 구조, 그리고 수반되는 위험을 해결하는 것이 인류의 핵심 과제가 될 것이라고 강조했습니다.
주소 :
app.narilabs.com/home
음성 AI도 이제 가격과 속도 경쟁이 제대로 시작됐습니다.
Nari Labs가 Qwen3-ASR 1.7B를 기반으로 만든 실시간 음성 인식 API를 공개했습니다.
Coval 벤치마크에서 음성이 끝난 뒤 최종 문장이 확정되기까지 p50 43ms를 기록해 공개 API 중 가장 빨랐고, 단어 오류율도 3.3%로 전체 3위입니다.
ElevenLabs Scribe V2보다 약 3배 빠르면서 가격은 시간당 $0.06에 불과합니다. Nari Labs에 따르면 Gemini Transcribe 3.5보다 약 9배 저렴한 수준입니다.
이 정도면 실시간 통역이나 회의록, 콜센터, 음성 에이전트처럼 계속 음성을 처리해야 하는 서비스에서 비용 부담이 상당히 줄어들 것 같습니다.
현재 공개 베타 기간에는 무료입니다.