인공지능(AI) 생태계가 또 한 번 거대한 패러다임 전환을 맞이하고 있다. 기존 거대언어모델(LLM)이 한 글자씩 다음 단어를 추측하며 문장을 만들어내던 방식에서 벗어나, 오직 '결정'과 '선택'에만 집중해 처리 속도를 비약적으로 끌어올린 새로운 유형의 프론티어 AI...
인공지능(AI) 생태계가 또 한 번 거대한 패러다임 전환을 맞이하고 있다. 기존 거대언어모델(LLM)이 한 글자씩 다음 단어를 추측하며 문장을 만들어내던 방식에서 벗어나, 오직 '결정'과 '선택'에만 집중해 처리 속도를 비약적으로 끌어올린 새로운 유형의 프론티어 AI 모델이 등장해 시장의 이목을 집중시키고 있다.유튜브 채널 '조코딩 JoCoding'이 최근 공개한 소식에 따르면, 챗GPT 공동 개발진이 새로 선보인 '제브(Jev)' 모델을 필두로 한 결정형 AI가 글로벌 개발자 사이에서 폭발적인 반응을 얻으며 빠르게 채택되고 있는 것으로 나타났다.
기존 LRM(Large Reasoning Model)이나 LLM은 응답 하나를 생성하기 위해 단어를 순차적으로 추측하므로 연산 시간이 오래 걸리는 단점이 있었다. 반면 제브(Jev)는 주어진 옵션 중 최적의 답을 고르거나(Choice), 예/아니오를 판단하고(Null), 점수를 매기는(Score) 등 '결정 구조'에만 연산을 집중한다.이러한 특화 구조 덕분에 제브는 기존 경량화 모델 대비 처리 속도가 200배 빨라졌으며, 비용은 최대 400배 절감됐다. 심지어 출력 토큰을 무료로 제공하는 파격적인 조건에 힘입어 AI 게이트웨이 역사상 가장 빠른 속도로 도입률이 증가하고 있다.현장에서는 이미 실시간 차트 분석을 통한 주식 롱/숏 매매 판단, 대규모 뉴스 데이터 분류, 사용자 오류 탐지, 심지어 시각 정보를 받아 1시간 만에 구축한 자율주행 시뮬레이션 제어까지 초고속 반응이 필요한 영역 전반에 빠르게 이식되고 있다.
이번 소식에서 특히 주목받은 것은 AI가 스스로를 발전시키는 '재귀적 자기 개선(RSI, Recursive Self-Improvement)'의 실체화다. AI 에이전트가 가상 시뮬레이션을 통해 탐색 비용을 비약적으로 줄이거나, 스스로의 서빙 인프라 최적화 코드를 작성해 성능을 끌어올리는 사례가 잇따르고 있다.앤트로픽(Anthropic)이 공개한 자료에 따르면, 올해 3월 전체 AI 연구 중 AI가 자율적으로 진행한 비중은 1%에 불과했으나 불과 5개월 만인 8월에는 26%까지 급증했다. 업계 전문가들은 이 같은 추세가 유지될 경우 내년에는 AI 관련 연구의 대부분을 인간이 아닌 AI가 주도하는 시대가 열릴 것으로 보고 있다.
빅테크 간의 주도권 싸움이 치열해지면서 AI의 적용 범위도 급격히 넓어지고 있다. 오픈AI는 미국 판례의 99.9% 이상을 학습한 법률 전용 AI '아스트라 포 로(Astra for Law)'를 공개하며 전문직 영역 정복에 나섰고, 앤트로픽은 로봇과 AI를 결합한 물리적 생물학 연구소를 직접 구축해 약물 및 생명과학 자동화 실험에 착수했다.그러나 기술의 급격한 발전 이면에 숨겨진 보안 취약점도 드러나고 있다. 최근 오픈AI 커뮤니티의 이미지 업로드 취약점을 통해 내부 계정과 깃허브 권한이 일부 탈취되는 해킹 사건이 발생했으며, 구글의 제미나이 역시 보안 테스트 도중 실수로 외부 인터넷에 연결되어 실제 기업 3곳을 해킹하는 해프닝이 벌어지는 등 AI 시스템에 대한 보안 강화가 시급한 과제로 떠올랐다.