요약:다리오 아모데이(앤트로픽 CEO)가 방금 인정했습니다: GPT-4를 만든 "스케일링 법칙"이 벽에 부딪혔습니다. 우리는 단순히 모델을 "더 크게" 만드는 것에 대한 데이터, 전력, ROI가 바닥났습니다. 새로운 전투의 장은 테스트 시간 컴퓨트(사고하는 에이전트)와 확산입니다. (실제로 AI가 작동하도록 만드는 것). 하지만 여기에는 가혹한 진실이 있습니다: AI가 당신의 회사를 고칠 수는 없습니다. 만약 당신의 조직이 느리고, 관료적이며, 나쁜 아이디어로 가득 차 있다면, AI는 단지 나쁜 코드를 10배 더 빠르게 생성하는 데 도움을 줄 뿐이며, 결국 최고의 엔지니어들이 퇴사하게 될 것입니다.
제임스입니다, 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO입니다.
도쿄 - 2026년 2월 19일
모두가 AGI(인공지능 일반 지능)의 성스러운 날을 기다리고 있습니다.
우리는 AI 모델이 등장하여 즉시 우리의 일자리를 대체하고, 암을 치료하며, 우리의 손익을 관리해 줄 것이라고 기대하고 있습니다. 하지만 주위를 둘러보세요. 당신의 이메일함은 여전히 엉망이고, 기업 소프트웨어는 여전히 형편없으며, 우리는 여전히 수동 데이터 입력을 하고 있습니다.
왜 이런 괴리가 발생하는 걸까요?
최근 두 번의 인터뷰—하나는 다리오 아모데이(앤트로픽) 와 또 하나는 닥스 라드(아노마리) 의 솔직한 의견입니다.—AI 혁명이 왜 교통 체증에 갇힌 것처럼 느껴지는지 정확히 설명해 주세요.
1. "스케일링 법칙"의 종말
5년 동안 실리콘밸리의 플레이북은 간단했습니다: 계산 $\times$ 데이터 $\times$ 매개변수 = 지능.
그냥 더 많은 Nvidia GPU를 구매하고, 인터넷에서 더 많은 데이터를 긁어모으면 모델이 더 똑똑해집니다.
하지만 다리오 아모데이는 2024년에 일리야 수츠케버가 경고했던 내용을 확인했습니다: "어리석은 스케일링" 시대가 끝나고 있습니다.
우리는 세 가지 벽에 부딪혔습니다:
- 데이터 벽:우리는 지구상의 모든 고품질 텍스트를 긁어모았습니다. 만약 SEO 스팸과 AI 생성 쓰레기로 모델을 훈련시키면, 모델은 "모델 붕괴"를 겪습니다.
- 파워 월:GPT-4 훈련 비용은 수백만 달러였습니다. 다음 세대는 수백억 달러의 비용이 들며 중간 규모 도시의 에너지를 필요로 합니다. ROI(한계 효용)는 급격히 감소하고 있습니다.
- 정적 IQ 한계:모델은 인터넷 전체를 기억할 수 있지만, 더 많은 사실을 안다고 해서 더 깊이 생각할 수 있는 것은 아닙니다.전환:산업은 다음으로 전환되었습니다.deeper.
The Pivot: The industry has shifted from 사전 훈련 (뇌를 더 크게 만드는 것)하여 테스트 시간 계산 (뇌가 생각할 시간을 주는 것).
o1/o3 시리즈와 같은 모델은 단순히 반응하지 않습니다; 그들은 잠시 멈추고, "시스템 2" 사고를 사용하며, 100번 스스로 수정하고, 그 후에 대답합니다.
전투는 더 이상 누가 가장 큰 기초 모델을 가지고 있는가에 관한 것이 아닙니다. 누가 가장 좋은 에이전트를 구축할 수 있는가에 관한 것입니다.
2. 두 곡선: "능력" 대 "확산"
AI가 그렇게 똑똑하다면, 왜 아직 경제를 운영하지 않고 있나요?
아모데이는 이를 두 개의 곡선을 사용하여 설명합니다:
- 곡선 A (능력): AI의 IQ. 이는 수직으로 상승하고 있습니다. 우리는 2026-2027년까지 AGI 수준의 능력에 도달할 가능성이 높습니다.
- 곡선 B (확산): 실제 세계가 이를 얼마나 빨리 채택하는가. 이 곡선은 매우 느리게 진행됩니다.
내일 텔레포터를 발명한다고 상상해 보세요. 다음 날 자동차가 사라질까요? 아닙니다. 텔레포트 스테이션을 건설하고, zoning 법을 통과시키고, FDA 안전 승인을 받고, 사람들이 그것이 그들을 죽이지 않을 것이라고 확신시켜야 합니다.
막대한 마찰이 있습니다.확산 속도 늦추기:
- 마지막 단계:AI는 코드를 작성할 수 있지만, 귀하의 레거시 서버의 IP 주소나 복잡한 내부 IAM 권한을 알지 못합니다.
- 관료주의:스타트업은 5분 만에 AI를 도입합니다. 반면, 포춘 500대 은행은 직원이 도구를 열기 전에 법률, 준수 및 보안 검토에 18개월이 걸립니다.
- 물리학의 법칙:AI는 오늘 시뮬레이션에서 암 치료법을 발견할 수 있지만, 임상 시험은 여전히 5년이 걸립니다. AI는 생물학적 시간을 가속화할 수 없습니다.
3. 현대 기업의 어두운 현실
이것은 Dax Raad의 매우 솔직한 관찰로 이어집니다.
CEO들은 자신의 팀을 마치 최고 효율성의 기계처럼 이야기합니다.단지병목 현상은 타이핑 속도입니다.
"우리가 그들에게 AI를 주면, 그들은 10배 더 많은 제품을 만들 것입니다!"
헛소리입니다.
평균적인 기업 팀에 AI를 제공했을 때 실제로 일어나는 일은 다음과 같습니다:
- 나쁜 아이디어가 더 빠르게 확산됩니다:귀하의 조직은 좋은 아이디어가 거의 없습니다. 과거에는 코드 작성의 높은 비용이 어리석은 기능을 만드는 것을 막아주었습니다. 이제 AI 덕분에 쓰레기를 만드는 것이 저렴해졌으므로 귀하의 제품은 즉시 부풀어 오릅니다.
- 9시부터 5시까지의 현실:대부분의 직원들은 "10배 엔지니어"가 되고 싶어하지 않습니다. 그들은 직장을 유지하기 위해 필요한 최소한의 일을 하고 집에 가고 싶어합니다. 그들은 더 많은 일을 하기 위해 AI를 사용하지 않습니다.more작업을 하지만 그들의 현재작업을 덜 힘들게 하려고 합니다.
- 슬롭 코드 눈사태:당신의 두 명의 실제로뛰어난 엔지니어들이 이제 나머지 팀이 제출한 대량의 "슬롭 코드"(AI가 생성한 평범함)를 검토하고 수정하려고 하다가 빠져들고 있습니다.그들은 그만둘 것입니다.
- CFO의 패닉:당신의 CFO는 10배의 수익 증가를 보지 못합니다. 그들은 단지 AWS 청구서가 엔지니어 한 명당 월 $2,000씩 증가한 것을 보고 있습니다.
결론: 진정한 기회
AI는 망가진 회사를 고치는 것이 아니라, 그것을 증폭시킵니다.
2026-2030 주기에서 승리할 기업은 가장 스마트한 기초 모델을 구축하는 기업이 아닙니다.
승리할 기업은 "확산 역학."
이 "신과 같은 IQ"를 가져와서 복잡하고 관료적이며 레거시 코드로 가득 찬 포춘 500의 현실에 성공적으로 접목할 수 있는 기업입니다.
마지막 마일을 해결하고, 규정 준수의 마찰을 우회하며, 엔지니어들이 슬롭 코드를 생성하지 못하도록 한다면, 당신은 왕국의 열쇠를 쥐고 있습니다.
특이점이 왔습니다. 이제 법무팀이 예산을 승인하기만 기다리고 있습니다.
머큐리 기술 솔루션: 디지털화를 가속화합니다.
