AI의 미래는 주로 비디오 이해와 생성에 있다. 왜냐하면 광자가 압도적으로 가장 높은 대역폭의 커뮤니케이션 형태이기 때문이다. 이러한 능력은 AGI에 필수적인 도구다.

또 한 가지 언급할 점은, Imagine은 xAI에서 매출총이익 기준으로 흑자(positive gross margin)를 내고 있으며, 적자 사업이 아니라는 것이다.

오늘 Claude Code 릴리스에 일부 내부 소스 코드가 포함되는 일이 있었습니다. 민감한 고객 데이터나 인증 정보는 관련되거나 노출되지 않았습니다. 이는 보안 침해가 아니라, 인적 오류로 인해 발생한 릴리스 패키징 문제였습니다. 동일한 일이 재발하지 않도록 방지 조치를 시행하고 있습니다.

Earlier today, a Claude Code release included some internal source code. No sensitive customer data or credentials were involved or exposed. This was a release packaging issue caused by human error, not a security breach. We're rolling out measures to prevent this from happening again.

“우리의 개발 프로세스는 사전학습(pre-training)에서 시작됩니다. 새로운 베이스 모델을 만들어내고, 그 위에 추가적인 개선을 쌓아가는 방식입니다. 이 과정은 항상 회사 내 많은 사람들이 참여하는 대규모 작업입니다“

”그리고 지난 18개월 동안 저는 대부분의 시간을 GPU 인프라에 집중해왔습니다. 특히 대규모 학습을 수행하는 트레이닝 프레임워크 팀들이 확장(scale up)할 수 있도록 지원하는 데 주력했습니다.“

”그래서 저는 Spud를 하나의 새로운 기반(base), 즉 새로운 프리트레인 모델로 보고 있습니다. 이 모델에는 약 2년 정도 축적된 연구 성과가 결실을 맺고 있다고 볼 수 있습니다.”

“매우 흥미로운 결과가 될 것이고, 사용자 입장에서는 결국 ‘성능이 전반적으로 향상된 모델’로 체감하게 될 것이라고 생각합니다. 이를 통해 경제 전반의 속도가 우리가 예상하는 것보다 빠르게 가속화 될 것입니다“

“‘빅 모델 스멜(big model smell)’이라는 게 있습니다. 이런 모델들은 실제로 훨씬 더 똑똑하고, 훨씬 더 많은 능력을 가지게 되면서, 사용자에게 훨씬 더 잘 맞춰집니다. 그리고 그 차이를 직접 체감하게 됩니다.”

“텍스트 모델이 어디까지 갈 수 있는지에 대한 논쟁이 있어왔습니다. 텍스트 기반 지능이 얼마나 멀리 갈 수 있을까? 실제로 세상이 어떻게 작동하는지에 대한 진짜 개념을 가질 수 있을까?”

“저는 우리가 그 질문에 대해 확실한 답을 냈다고 생각합니다. 그것은 AGI까지 갈 것입니다. 우리는 그 방향에 대한 명확한 경로(line of sight)를 보고 있습니다. 그리고 지금 시점에서는 올해 안에 등장할 훨씬 더 뛰어난 모델들에 대한 가시성도 확보한 상태입니다.”

“하지만 오픈AI 내부에서는 컴퓨팅 자원을 어떻게 배분할지를 두고 겪는 고통이 시간이 갈수록 줄어드는 게 아니라 오히려 더 커지고 있습니다. 그래서 결국 핵심은 이것일 수 있습니다. 지금 이 순간, 우리가 늘 꿈꿔왔던 종류의 애플리케이션들이 실제로 손에 닿는 범위에 들어오기 시작했다는 점입니다.”

“우리는 자동화된 AI 연구 인턴 자율적으로 실행되게 할 수 있을 것입니다. 하지만 동시에 적극적으로 관리에도 관여할 예정입니다. 지금도 주니어 연구원을 예로 들면, 너무 오래 혼자 두면 그다지 유용하지 않은 방향으로 갈 가능성이 큽니다. 반면 시니어 연구자나 명확한 비전을 가진 사람은 인턴이 만들어낸 결과물(그래프 등)을 검토하고 피드백을 주며, 무엇을 달성해야 하는지 방향성을 제시할 수 있습니다.”

“이 시스템에서는 AI가 ‘주니어 연구자’ 역할을 맡아 작업을 자율적으로 수행하고, 인간은 ‘시니어 연구자’로서 결과를 검토하고 전체적인 방향과 비전을 제시하게 됩니다. 시니어 연구자는 반드시 세부적인 기계적 기술을 모두 알 필요는 없습니다. 인턴이 만든 결과를 검토하고 피드백을 주며, 무엇을 달성해야 하는지에 대한 비전을 제시할 수 있으면 됩니다.”

“저는 이것을 우리의 모델 개발 속도를 대폭 가속화하는 시스템으로 봅니다. 새로운 연구 돌파구를 더 빠르게 만들어내고, 모델을 현실 세계에서 더 유용하고 사용 가능하게 만들며, 그 모든 과정을 점점 더 빠른 속도로 수행하게 될 것입니다.”

“결국 이것은 연구 과학자가 수행하는 전체 엔드투엔드 작업을 하나의 시스템이 디지털 환경(in silico)에서 수행하는 것으로 볼 수 있습니다.”