사용하기엔 너무 똑똑한 200달러 AI (GPT-5 Pro 역설 해설)

AI News & Strategy Daily | Nate B Jones 구독자 48,900명

요약

이 영상은 GPT-5 Pro의 병렬 추론 아키텍처가 전문가 패널처럼 내부 토론을 거쳐 높은 정확도를 달성하는 혁신적 모델임을 설명한다. 하지만 이로 인해 높은 연산 비용, 보안 취약성, 일관된 목소리 유지 어려움 등 사용자 경험이 전반적으로 악화되는 역설을 제시한다. 과학 연구·금융 모델링·법률 분석·아키텍처 결정처럼 병렬 추론이 극대화되는 성공 사례와 대화·창작·순차적 작업에 부적합한 영역을 구분해 심층 분석한다. 마지막으로 기업 도입을 위한 다차원적 데이터 구조화 전략과 AI 시장의 전략적 분화 전망을 논의한다.

주요 키워드

GPT-5 Pro 병렬 추론 추론 컴퓨트 데이터 아키텍처 맥락 분절 보안 취약성 IQ 테스트 아키텍처 전문화 딥 리즌닝 AI 전략 분화

하이라이트

🔑 GPT-5 Pro는 여러 추론 체인을 병렬로 실행해 전문가 토론처럼 최적 해법을 도출하지만, 높은 연산 리소스로 인해 사용자 경험은 오히려 저하된다.
⚡️ 병렬 추론 구조 덕분에 GPT-5 Pro는 과학 연구·금융 모델링·법률 자문 등 정답이 명확한 고난도 분석 업무에서 탁월한 성능을 보인다.
🌟 보안 취약성, 개성 상실, 맥락 분절 같은 부작용으로 대화·창작·순차 작업용으로는 부적절하다.
📌 성공적 도입을 위해서는 단일 문서 대신 리스크·전략·회계 관점 같은 다층적 데이터를 구조화해 제공해야 한다.
🚀 GPT-5 Pro는 IQ 테스트에서 148점을 기록했지만, 실제 현업 활용에서는 정밀도와 유틸리티가 반드시 일치하지 않는다.
🔒 병렬 추론은 공격 표면을 넓혀 악의적 프롬프트에 더 취약해 보안 관리가 필수다.
🤖 추론 체인 합성 과정에서 모델의 목소리나 개성이 사라져 종종 기계적·로봇적 응답이 나타난다.
🔄 기업은 GPT-5 Pro 도입 전 워크플로우에 맞는 사용 사례를 신중히 판단해야 한다.

용어 설명

병렬 추론 (Parallel Reasoning)

여러 개의 추론 과정을 동시에 실행해 서로 비교·합성함으로써 최적의 결론을 도출하는 방식

추론 컴퓨트 (Inference Compute)

모델이 입력 프롬프트를 처리하는 데 소요되는 연산 자원과 시간

데이터 아키텍처 (Data Architecture)

모델에 효과적으로 공급할 수 있도록 다차원·다관점 데이터를 구조화하는 설계

맥락 분절 (Context Degradation)

병렬 경로 간 일관된 대화 흐름을 유지하기 어려워 발생하는 맥락 손실 현상

IQ 테스트

LLM(대형 언어 모델)의 추리 능력과 정확도를 가늠하기 위해 사용되는 표준화 시험 지표

영상의 목표와 중앙 논제를 안내한다. GPT-5 Pro가 ‘더 똑똑하지만 체감 경험은 오히려 나쁜’ 역설 모델임을 제시하며, 본 영상에서 다룰 주요 주제와 실용 도입 가이드를 예고한다.

[00:00] GPT-5 Pro 소개와 이 모델이 기존 AI와 다른 새로운 컴퓨팅 방식을 대표한다는 점을 설명하며, 비즈니스 적용에는 단순한 추가가 아닌 깊은 판단이 필요함을 강조합니다.

[00:43] GPT-5 Pro의 핵심 역설을 제시합니다. 이 모델은 증명 가능할 정도로 더 똑똑하지만 동시에 경험적으로는 더 나쁘다는 점으로, 이는 AI 개발의 미래에 대한 근본적인 통찰을 제공합니다.

OpenAI가 ‘시간 기반’ 지능 개념을 도입해 병렬 추론 체인을 활용하는 방식을 소개한다. 모델이 여러 해결책 경로를 독립 평가하고 합성해 전문가 패널처럼 동작함을 설명한다.

[01:34] GPT-5 Pro의 아키텍처를 설명합니다. OpenAI가 시간 관점에서 지능을 재구상했으며, 모델 크기보다는 연산 시간에서 똑똑함이 나온다고 설명합니다. 이 모델은 여러 병렬 추론 체인을 동시에 실행하며 전문가 패널처럼 내부 토론을 거쳐 최선의 답변을 제시합니다.

[03:04] GPT-5 Pro가 인터넷 액세스를 통해 IQ 테스트에서 148점이라는 높은 점수를 기록한 이유를 설명합니다. 이는 테스트 환경이 정확성을 중시하기 때문으로, GPT-5 Pro가 그런 환경에서 강점을 발휘한다고 분석합니다.

[03:37] 전문가 패널의 토론 방식이 인간의 문제 해결 과정과 유사하다고 설명합니다. 인간은 선형적 사고가 아닌 다중 관점을 동시에 고려하며, 여러 아이디어를 병렬적으로 숙고하는 방식으로 사고한다고 분석합니다.

[04:24] GPT-5 Pro의 200달러 가격은 단순히 더 똑똑한 모델 접근권이 아니라, 다중 추론 스레드를 동시 실행하는 컴퓨팅 파워에 대한 비용이라고 설명합니다. 이런 병렬 처리는 실제 컴퓨팅 리소스를 많이 소모하여 비용이 높다고 분석합니다.

[04:47] 벤치마크 테스트 결과들(고급 수학 100%, 대학원급 추론 88.4% 등)을 언급하면서도, 테스트 점수보다는 정확성을 이끌어내는 아키텍처 자체에 더 관심이 있다고 밝힙니다.

보안 취약성과 악의적 프롬프트 공격 확대, 개성 상실로 인한 기계적 응답, 병렬 경로 간 맥락 분절 문제 등 사용자의 경험을 저해하는 주요 트레이드오프를 짚는다.

[05:11] GPT-5 Pro의 실망스러운 측면에 대해 언급하기 시작합니다. 더 똑똑한 모델이면서도 동시에 문제가 있다는 트레이드오프 상황을 설명하며, 병렬 처리가 특정 상황에서는 모델을 '깨뜨릴' 수 있다고 경고합니다.

[05:49] GPT-5 Pro는 GPT보다 보안이 취약하다는 점이 보안 전문지들에서 널리 보고되고 있습니다. 적대적 기법과 탈옥 기법 테스트에서 GPT-5 계열이 좋지 않은 결과를 보이고 있습니다.

[06:14] GPT-5 Pro와 thinking의 차이는 병렬 추론 강도입니다. Pro는 최대 강도로 설정되어 있어 여러 관점을 탐색하지만, 이로 인해 적대적 프롬프트의 공격 표면적이 증가하는 구조적 비용이 발생합니다.

[06:58] 두 번째 트레이드오프인 개성 상실 문제입니다. 여러 추론 체인을 종합하면서 일관된 목소리 유지가 어려워져, 깔끔하고 정확하지만 로봇 같은 응답을 보이게 됩니다.

[07:24] 감정적이었던 4.0에서 정확성을 중시하는 GPT-5로의 전환으로 인한 사용자 불만이 여기서 비롯됩니다. 여러 관점을 종합하면서 개성이 사라지는 현상이 발생합니다.

[07:39] 세 번째는 맥락 저하 문제입니다. 병렬 스레드 간 일관된 맥락 유지가 단일 스레드보다 훨씬 어려워 메모리 단편화 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

[08:01] 네 번째는 데이터 구조 요구사항입니다. GPT-5 Pro는 다중 관점 분석을 위한 구조화된 데이터가 필요하며, 전략적 레이어들을 개인의 머릿속에 보관하던 조직들은 어려움을 겪을 것입니다.

[08:46] GPT-5 Pro의 핵심 사용 원칙과 사례 소개. 병렬 추론이 유용하고 정확성이 중요한 분야에서 활용해야 한다고 설명합니다.

과학 연구(폴리머 구조 분석), 금융 모델링(재무제표·회계 기준 상호 검증), 법률 분석(대량 계약서 리스크 식별), 기술 아키텍처 결정 등 정답이 존재하는 고난도 분석 업무에서 GPT-5 Pro의 강점을 구체적 사례로 제시한다.

[09:24] 과학 연구 분야에서의 GPT-5 Pro 활용 사례. 암젠의 고분자 구조 분석을 예시로, 화학적 특성, 구조적 무결성, 제조 가능성, 규제 준수를 동시에 평가할 수 있다고 설명합니다.

[09:42] 구글을 포함한 여러 기업들이 과학 연구에 추론 모델을 활용하는 이유. 단일 데이터에 대해 여러 관점으로 추론하고 정확한 해답으로 수렴할 수 있기 때문입니다.

[10:26] GPT-5 Pro의 종합적 분석 능력과 박사급 연구자에게 강력한 사고 파트너 역할을 할 수 있다는 점을 강조합니다.

[10:48] 일반인을 위한 더 접근 가능한 활용 사례로 금융 모델링을 제시. 손익계산서, 대차대조표, 현금흐름표를 동시에 분석하고 교차 참조할 수 있다고 설명합니다.

[11:24] 화자의 개인적인 테스트 경험 공유. ChatGPT-5에 의도적으로 부정확한 데이터를 제공했던 이전 테스트와 달리, GPT-5 Pro에는 구조화된 데이터 제공의 중요성을 강조합니다.

[11:45] GPT-5 Pro의 효과적인 활용을 위해서는 비즈니스의 여러 레이어에서 데이터를 깨끗하게 정리하는 것이 중요합니다. 이를 통해 더 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

[11:52] 재무 모델링과 법적 분석이 GPT-5 Pro의 주요 활용 사례로 제시됩니다. 대규모 문서 실사, 계약 조건 검토, 법적 위험 식별 등에서 병렬 추론을 통해 인간이 놓칠 수 있는 부분까지 포착할 수 있습니다.

[12:14] 이는 인간의 검토를 대체하는 것이 아니라, 병렬 추론 도구가 정확한 답이 존재하는 상황에서 어떻게 정확성으로 수렴할 수 있는지에 대한 것입니다. 법적 분석에서도 정확한 답이 존재하며, 주요 위험 요소를 놓치면 틀린 결과가 나옵니다.

[12:42] 재무 모델링에서도 마찬가지로 비즈니스의 모든 구성 요소를 고려하지 않으면 잘못된 결과가 나올 수 있습니다. GPT-5 Pro는 이러한 종합적 분석에 뛰어난 성능을 보입니다.

[13:09] 기술 분야에서 맥케이 리글리는 GPT-5 Pro가 코딩, 특히 아키텍처 결정에서 흥미로운 가능성을 보인다고 지적했습니다. 이는 LLM들이 역사적으로 어려워했던 영역입니다.

대화형 서비스, 창작·스토리텔링, 순차적 코딩 작업처럼 일관된 목소리와 순차적 로직이 중요한 영역에서는 오히려 성능이 저하될 수 있음을 경고한다.

[13:33] GPT-5 Pro는 상당한 컨텍스트 윈도우를 통해 코드베이스 전체를 살펴보고 아키텍처 권장사항을 제공할 수 있습니다. 코딩 모범 사례를 고려한 병렬 추론을 통해 정확성을 향해 추론합니다.

[13:57] 마케팅과 제품 분야에서도 GPT-5 Pro 활용 사례를 찾으려면 정확하거나 최적의 결정이 있는 영역에서 모델에 여러 병렬 관점을 제공할 수 있는 곳을 찾아야 합니다.

[14:11] 시장 진입을 위해 제품팀과 마케팅팀이 협력하는 상황에서는 사용자 인터뷰, 시장 조사, 회사 프로필, 제품 기회 등 다양한 데이터를 활용하여 GPT-5 Pro가 병렬 추론할 수 있도록 하면 정확한 답을 얻을 수 있습니다.

[14:39] GPT-5 Pro는 모든 변수를 고려한 최적의 경로를 제공하지만, 병렬 추론이 항상 도움이 되는 것은 아니다. 아키텍처적 사고를 요구하는 만큼 순차적 사고에는 한계가 있다.

[15:14] 코딩 분야에서 GPT-5 Pro의 한계가 드러난다. 코딩은 순차적 논리가 필요한데, 여러 스레드를 동시 실행하면서 맥락을 놓치는 문제가 보고되고 있다.

[15:40] 창작 글쓰기에도 적합하지 않다. 단일한 목소리와 서사가 필요한 창작에서는 일관된 플롯 피드백은 제공하지만 대담한 창작적 선택이나 특정 목소리로 쓰기는 어렵다.

[16:19] 대화 기능은 GPT-5 Pro의 주요 약점이다. 시간이 오래 걸리고 로봇같이 느껴져서 인간이 선호하지 않는다. 이것이 많은 사람들이 GPT-4를 여전히 선호하는 이유다.

병렬 추론을 극대화하기 위해 단일 문서 대신 팩트·리스크·성장·경쟁 관점 같은 다층적 데이터를 설계·제공하는 전략을 설명하며, 이를 위한 조직의 변화 필요성을 강조한다.

[17:14] GPT-5 Pro의 성공적 활용을 위해서는 근본적인 데이터 구조 개편이 필요하다. 선형적 문서 대신 다차원적 데이터 구조를 제공해야 하며, 재무분석의 경우 핵심 데이터와 다양한 관점들을 교차 참조와 함께 입력해야 한다.

[17:24] AI 모델에게 최대한 많은 맥락을 구조화된 방식으로 제공해야 합니다. 다중 스레드 추론에서는 각 병렬 스레드가 일관된 데이터 경로를 필요로 하며, 추론 스레드들의 교향곡을 조율하듯 일관성을 유지해야 합니다.

[17:57] 응답 API는 스레드 간 사고의 연쇄 지속성을 유지할 수 있어, 여러 각도로 문제에 접근할 때 시간이 지나면서 쌓이는 관점들을 제공할 수 있습니다. 하지만 대부분의 조직은 이를 실행할 인내심이 부족합니다.

[18:24] GPT-5 Pro를 최대한 활용하려면 AI가 제공하는 것을 활용하기 위해 우리가 변해야 한다는 AI의 일관된 주제를 강조합니다. 우리의 데이터는 병렬 추론 아키텍처에 맞게 변화해야 합니다.

[18:44] GPT-5 Pro는 업계에 흥미로운 전략적 질문들을 제시합니다. OpenAI는 추론 시간 컴퓨팅에 대한 혁신과 프리미엄 가격을 증명했지만, 사용 사례의 일반적 확장은 아직 보여주지 못했습니다.

GPT-5 Pro가 제시한 ‘지능 vs 유틸리티 분화’를 짚고, 향후 AI는 딥 리즌닝·대화형·전문화 도구로 분화될 전망을 논의한다. 자신에게 맞는 모델과 도입 시점을 판단하도록 마무리한다.

[19:16] Claude는 실제로는 추론 시간 컴퓨팅 모델이 아니라 도구 사용과 호출에 특화된 모델입니다. Anthropic은 특히 코딩 분야에서 훌륭한 결과를 얻고 있지만, 계속 이 길을 갈지 사고와 추론 모델에 투자할지 선택해야 합니다.

[20:05] 사람들이 Claude의 개성을 사랑하는데, Anthropic이 그 개성을 잃을 위험을 감수하고 싶어할지 의문입니다. Google도 어떻게 경쟁력 있는 모델에 도달할지 알아내야 하는 상황입니다.

[20:15] 구글이 직면한 전략적 고민에 대해 설명합니다. 구글은 뛰어난 추론 능력과 기술적 역량을 보유하고 있지만, 이를 어떻게 대중적인 제품으로 만들어낼지 결정해야 하는 상황입니다.

[21:05] 현재 구글을 선택하는 이유는 기존 구글 클라우드 사용자이거나 저렴한 토큰 비용 때문인데, 이것만으로는 장기적 경쟁 우위를 유지하기 어려울 수 있다고 분석합니다.

[21:23] OpenAI의 GPT-5 Pro 출시 전략을 분석하며, AI 업계가 아키텍처 전문화의 시대로 접어들고 있다고 진단합니다. 더 큰 모델보다는 특정 인지 작업에 최적화된 추론 아키텍처가 중요해질 것이라고 예측합니다.

[21:59] 핵심 메시지를 전달합니다. 지능과 유용성은 다르며, GPT-5가 매우 지능적인 모델이지만 성공 여부는 지능 자체가 아니라 실제 활용도에 달려 있다고 강조합니다.

[22:23] AI의 미래가 계층화될 것이라고 예측합니다. 고위험 분석용 깊은 추론 시스템, 일상 대화용 시스템, 특정 영역 전문 도구로 분화될 것이며, 모든 것을 아우르는 단일 모델의 시대는 끝났다고 주장합니다.

[23:00] 시청자들에게 실용적인 조언을 제공합니다. GPT-5 Pro의 가격이 적절한지가 아니라, 자신의 사용 목적에 따라 대화형 시스템, 깊은 추론 시스템, 전문 도구 중 어떤 것이 적합한지 판단하라고 권합니다.

[00:00] GPT-5 Pro에 대한 소개를 시작하겠습니다.

[00:03] 모든 사람이 ChatGPT-5 Pro를 가지고 있지는 않다는 걸 알고 있습니다.

[00:05] 제가 ChatGPT-5 Pro를 다루는 이유는

[00:08] 이것이 전혀 다른 종류의 컴퓨팅을 나타내기 때문입니다.

[00:11] AI가 다음으로 확장될 방향에 대한 힌트를 제공합니다.

[00:14] 그리고 이를 비즈니스에 적용하는 방법을 찾는 것은

[00:17] 모든 AI 활용 사례에

[00:19] GPT-5 Pro를 단순히 추가하는 것만큼

[00:22] 간단하지 않습니다.

[00:24] 많은 판단이 필요합니다.

[00:26] 다음은 제가 실제로 효과가 있다고 본

[00:29] 사용 사례들을 깊이 파보며 작성한 현장 노트들입니다.

[00:32] 그리고 그런 사용 사례들이 왜 효과가 있는지에 대한 논리도 담았죠.

[00:35] 여러분이 GPT-5 Pro가

[00:38] 비즈니스에서 어디에 적합한지 파악할 수 있도록 말이죠.

[00:40] 이 노트들을 통해 탐구하고 싶은 핵심 논제는 다음과 같습니다.

[00:43] GPT-5 Pro는

[00:45] 증명 가능할 정도로 더 똑똑하면서도

[00:48] 경험적으로는 더 나쁜 첫 번째 AI 모델입니다.

[00:52] 그리고 이 역설이 AI 개발의 미래에 대해

[00:56] 정말 근본적인 것을 드러낸다는 점입니다.

[00:58] 다시 말하겠습니다.

[01:00] 사람들이

[01:01] 기침을 하며 커피를 뱉어낼지도 모르지만 말이죠.

[01:03] 이 모델은 더 똑똑합니다. 그건 맞아요.

[01:04] 모두가 예상했던 부분이죠. 하지만 동시에

[01:07] 경험적으로는 더 나쁩니다.

[01:09] 그 이유와 작동 원리에 대해

[01:11] 자세히 설명하겠습니다.

[01:13] 세부 사항으로 들어가겠습니다.

[01:14] 여러분이 GPT-5 Pro가

[01:16] 워크플로우에서 어디에 적합한지 파악하고

[01:18] 업그레이드할 가치가 있는지 판단할 수 있는 도구를 갖추고 가시길 원하기 때문입니다.

[01:21] 일부 사람들은

[01:23] 개인 사용자로서

[01:25] 월 200달러라는 정말 비싼 금액을

[01:26] 지불해야 하는지 질문하고 있습니다.

[01:29] 그 결정을 내릴 수 있는

[01:31] 도구를 갖고 가시길 바랍니다.

[01:32] 우선 GPT-5 Pro의 아키텍처에 대해 이야기해보겠습니다.

[01:34] 오늘 논의할 모든 것의 기반이 되기 때문입니다.

[01:37] OpenAI는

[01:39] 시간의 관점에서 지능을 재구상했습니다.

[01:42] 추론 연산에 대해 꽤 많이 이야기했지만

[01:44] 다시 살펴볼 가치가 있습니다.

[01:47] 기본적으로 GPT-5 Pro에서

[01:49] 바로 그곳이 똑똑함이 나오는 곳이기 때문입니다.

[01:51] 단순한 모델 크기가 아닙니다.

[01:54] 연산 시간입니다. 구체적으로, GPT-5 Pro는

[01:58] 단순히 쿼리를 처리하는 것이 아닙니다.

[02:02] 동시에 여러 개의 병렬 추론

[02:04] 체인을 실행합니다.

[02:06] 독립적으로 여러 해결 경로를 탐색할 수 있습니다.

[02:10] 서로를 평가하고

[02:12] 그 다음 모든 추론 체인에서

[02:14] 최선의 접근법을 종합합니다.

[02:17] 이를 통해 가능한 것은

[02:19] 통합된 답변을 제시하기 전에

[02:21] 내부적으로 토론하는

[02:23] 전문가 패널처럼 사고하는 것입니다.

[02:25] ChatGPT가 이러한

[02:27] 추론 시간 연산의 일반적인 접근법을

[02:30] 독점하고 있다고

[02:31] 가정하고 싶지는 않습니다. 그렇지 않거든요.

[02:34] 다른 모델 제작자들도

[02:35] 이 분야에서 작업하고 있습니다.

[02:38] 하지만 GPT-5 Pro가 정말, 정말 잘하는 것은

[02:42] 실제로 모든 병렬 추론을 가져와서

[02:44] 무엇이 올바른 결정이나 접근법인지

[02:47] 정말 일관되게 판단한다는 것입니다.

[02:51] 올바른 판단에 대한 이러한 강조는

[02:53] GPT-5 Pro의 특징 중 하나이며

[02:57] 효과가 있는 사용 사례들로

[02:58] 넘어갈 때 일관된 주제로

[03:00] 나타날 것입니다. 이것이 GPT-5 Pro가 인터넷 접속으로

[03:04] 인터넷 액세스로 IQ 테스트에서 그렇게 좋은 점수를 받은 이유죠. 저는 IQ 테스트를 그리 신뢰하지 않습니다.

[03:07] 방향성 측면에서는 흥미롭다고 생각합니다.

[03:10] 확실한 것은

[03:12] LLM과 IQ 테스트 이야기를 따라가고 있다면

[03:14] GPT-5 Pro는 정말 뛰어납니다.

[03:16] 148점을 기록했다고 생각합니다.

[03:18] 특정 측정된 테스트 환경에서

[03:21] 경이적으로 똑똑한 모델입니다.

[03:23] 그 이유는 테스트 환경이

[03:25] 정확성도 중요하게 여기기 때문이라고 생각합니다.

[03:27] 그래서 GPT-5 Pro는 그런 환경에서 제 실력을 발휘하는 것 같습니다.

[03:30] 하지만 이 아이디어로 다시 돌아가서

[03:33] 전문가 패널이 토론하는 이 개념 말이죠.

[03:35] 이것은 인간이 실제로 어려운 문제를 해결하는 방식과 유사합니다.

[03:37] 그리고 이 부분이 온라인에서

[03:39] 많이 논의되지 않는 것 같습니다.

[03:42] 어려운 결정에 직면했을 때

[03:44] 우리는 정말로 선형적으로 생각하지 않습니다.

[03:46] A면 B라는 식으로 말이죠.

[03:48] 그게 우리가 실제로 생각하는 방식이 아닙니다.

[03:50] 그건 우리가 글을 쓰는 방식일 수는 있어도

[03:52] 생각하는 방식은 아닙니다.

[03:54] 실제로는 여러 관점들을

[03:55] 마치 여러 측면들을 동시에 고려합니다.

[03:58] 깊이 생각할 때, 아이디어에 대해 숙고할 때

[03:59] 마치 서로 다른 아이디어들을

[04:02] 한 번에 살펴보는 것 같고

[04:03] 심지어 머릿속 뒤편에서도

[04:05] 그것들을 계속 돌려가며

[04:07] 아이디어의 다른 각도들을 살펴봅니다.

[04:08] '위험요소는 무엇일까?

[04:10] 기회는 무엇일까?

[04:11] 이것이 다른 개념에 어떤 영향을 미칠까?

[04:13] 만약... 어떤 일이 일어날까?'라고 말할 수도 있습니다.

[04:14] 어떤 의미에서 GPT-5 Pro는 우리가 머릿속에서 하는

[04:18] 이런 병렬적 숙고를

[04:19] 기계화하고 있는 것 같습니다.

[04:21] 그것을 조금 시뮬레이션하려고 시도하고 있죠.

[04:24] 당신은 단순히 더 똑똑한 모델에 대한 접근권을 위해

[04:27] 200달러를 지불하는 게 아닙니다.

[04:30] 여러 추론 스레드를 동시에 실행하는

[04:33] 컴퓨팅 파워에 대해 비용을 지불하는 것입니다.

[04:35] 그리고 이것이 왜 더 똑똑한 모델에만

[04:36] 제한되어 있는지에 대한 단서를 제공합니다.

[04:39] 실행하는 데 비용이 만만치 않습니다.

[04:42] 모든 쿼리가 실제 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는

[04:45] 병렬 프로세스들을 생성합니다.

[04:47] 하지만 정확성에서 이점을 얻게 됩니다.

[04:49] 그래서 다양한 종류의 테스트들을 살펴보면

[04:51] 고급 수학에서 100% 점수를 받았다거나

[04:53] 대학원 수준 추론에서 88.4%

[04:56] 벤치마크에서 주요 오류가 22% 적었다는 결과를 볼 수 있습니다.

[04:59] 좋습니다. 저는 테스트 결과를

[05:02] 한 번 걸러서 받아들이는 법을 배웠습니다.

[05:03] 제가 더 관심 있는 것은

[05:05] 정확성을 이끌어내는 아키텍처입니다.

[05:07] 왜냐하면 그것이 실제로

[05:09] 우리가 가야 할 곳으로 이끌어주는 것이기 때문입니다.

[05:11] 하지만 사용 사례로 들어가기 전에

[05:13] 실망스러운 점들이나

[05:15] 이것이 더 똑똑한 모델이면서도

[05:17] 동시에 문제가 있다는 사실에 대해

[05:18] 얘기해야 할 부분이 있습니다.

[05:21] 추론 시간 컴퓨팅의 개념과

[05:22] 가치 및 정확성에 대해 말했는데,

[05:25] GPT-5 Pro가 정말 강조한 것 중 하나입니다.

[05:27] 여기서 우리는 트레이드오프가 있습니다.

[05:28] 이것이 이 경험이

[05:30] 다소 실망스러운 이유 중 하나입니다.

[05:32] GPT-5 Pro를 정말 똑똑하게 만드는 병렬 처리가

[05:36] 깨뜨리기도 합니다.

[05:38] '깨진다'는 것을 어떻게 정의하느냐에 따라서

[05:40] 매우 구체적이고 예측 가능한 방식으로 말이죠.

[05:42] 첫 번째는 조금 아이러니컬하고

[05:44] 비즈니스 맥락에서는

[05:45] 주목할 가치가 있습니다. 현재 GPT-5

[05:49] Pro는 보안 관점에서 GPT보다 훨씬 더 취약합니다.

[05:53] 이건 제가 하는 말이 아니라

[05:56] 중요한 보안 전문지들에서

[05:57] 널리 보고되고 있는 사실입니다.

[06:00] 그들은 적대적 기법과

[06:02] 탈옥 기법을 사용해서

[06:05] 이 모델들을 테스트하고 있습니다.

[06:07] 그리고 발견한 것은 GPT-5 Pro와

[06:10] GPT-5 계열 전체가 테스트에서 좋은 결과를 보이지 않는다는 것입니다.

[06:14] 그런데 Pro와 GPT-5

[06:15] thinking의 차이점이 궁금하시다면,

[06:18] 간단히 말해서 병렬 추론의

[06:20] 강도를 얼마나 높이느냐의 차이입니다.

[06:22] GPT-5 Pro는 스파이널 탭처럼

[06:24] 11까지 올려놓은 상태입니다.

[06:26] 그게 바로 작동 방식입니다.

[06:28] 모델이 여러 관점을 탐색할 때,

[06:30] 적대적 프롬프트가 특정 스레드를

[06:33] 오염시키고 최종 합성에

[06:35] 영향을 미칠 수 있습니다.

[06:38] 본질적으로 프롬프트가 공격할

[06:40] 표면적이 더 많아지는 것입니다.

[06:43] 이것이 병렬 추론의 구조적 비용입니다.

[06:45] OpenAI의 누군가가 이를 해결하기 위해

[06:47] 열심히 작업하고 있을까요? 물론입니다.

[06:50] 하지만 현재로서는

[06:52] GPT-5 Pro가 직면한 과제의 일부입니다.

[06:54] 병렬 스레드를 확장하면

[06:56] 공격 벡터도 확장됩니다. 당연한 일입니다.

[06:58] 두 번째 트레이드오프는 개성 상실입니다.

[07:01] 여러 추론 체인을 종합할 때

[07:03] 합성된 결과를 얻게 됩니다.

[07:06] 모델이 관점들을 통합할 때 일관된 목소리를 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

[07:10] 이것이 바로 때때로 GPT-5 Pro에서

[07:12] 정말 깔끔하고 정확하지만

[07:15] 사용자들이 로봇 같다고

[07:17] 느낄 수 있는 응답을 얻는 이유입니다.

[07:20] 이는 사람들이 감정적인 모델이었던

[07:22] 4.0에서 정확성을

[07:24] 중시하는 GPT-5로 넘어가면서

[07:26] 느끼는 불만의 근본 원인 중 하나입니다.

[07:29] 여러 관점을 보고 정확히 맞는 것을 선택하고

[07:32] 평균화하고 종합할 때,

[07:34] 많은 개성이 사라집니다.

[07:36] 세 번째 트레이드오프는

[07:37] 맥락 저하입니다.

[07:39] 병렬 스레드 간의 일관된 맥락을

[07:41] 유지하는 것은 단일 내러티브 스레드를

[07:44] 유지하는 것보다 훨씬 어렵습니다.

[07:47] 이는 병렬 경로가 분기되기 시작하고

[07:49] 메모리 단편화 문제 등을

[07:52] 만들 수 있기 때문에 어려움을 야기합니다.

[07:55] 이는 우리가 사용 사례와

[07:57] GPT를 어디에 사용할지 논할 때

[07:59] 다시 나올 내용입니다.

[08:01] 네 번째는... 이 부분으로

[08:03] 넘어가기 전에 말하자면, ChatGPT가

[08:06] 이 위험을 관리하기 위해 뒤에서

[08:08] 많은 작업을 했다고 생각하므로

[08:10] 맥락에서는 여전히 사용 가능합니다.

[08:12] 그 부분도 다룰 예정입니다.

[08:14] 네 번째 트레이드오프는 데이터 구조 요구사항입니다.

[08:16] GPT-5 Pro는 데이터에 굶주려 있지만

[08:19] 다중 관점 분석을 위해

[08:21] 조직화된 데이터가 필요합니다.

[08:23] 예를 들어 금융 문서는

[08:25] 숫자만 포함해서는 안 됩니다.

[08:28] 전략적 관점, 리스크 관점,

[08:30] 회계 관점에서 설명할 수 있는

[08:32] 여러 구조화된 레이어를

[08:34] 포함해야 합니다.

[08:35] 이런 전략적 레이어들을

[08:38] CFO의 머릿속이나

[08:40] 여러 사람들의 머릿속에 보관하던 조직들은 정말 어려움을 겪을 것입니다

[08:46] GPT-5 Pro가 제대로 작동하는 데 필요한

[08:48] 데이터를 제공하는 것에 대해 말입니다. 그럼 이제

[08:51] 사용 사례들을 살펴보겠습니다. 우리는

[08:54] GPT-5 Pro가 잘하는 몇 가지에 대해

[08:56] 이야기했습니다. 또한 그 강력함이,

[08:58] 병렬 추론이 어떻게 취약점을

[09:00] 만들어내는지도 이야기했습니다.

[09:02] 이제 어떤 사용 사례가 효과적인지,

[09:06] 그리고 어떤 것이 그렇지 않은지

[09:08] 자세히 알아보겠습니다. 그리고 여러분이

[09:11] 직접 이를 활용할 수 있도록

[09:13] 핵심을 알려드리겠습니다. GPT-5를

[09:17] 병렬 추론이 정말 큰 도움이 되고

[09:20] 정확성이 정말 중요한 경우에

[09:22] 사용하세요. 예를 들어

[09:24] 과학 연구 분야입니다. 암젠(Amgen)이

[09:28] - 이것은 실제 사례로 알려져 있습니다 -

[09:29] 고분자 구조를 분석할 때, GPT-5 Pro는

[09:33] 화학적 특성을 평가할 수 있습니다.

[09:35] 구조적 무결성을 평가하고,

[09:37] 제조 가능성과

[09:38] 규제 준수를 모두 동시에 할 수 있습니다.

[09:41] 실제로 우리에게는

[09:42] 웹상에서 GPT-5 Pro와

[09:45] 다른 O1R 추론 모델들이 어떻게

[09:49] 과학 연구 발전에 도움을 주었는지에

[09:52] 대한 많은 문서가 있습니다.

[09:54] 구글에서도 이런 추세를 볼 수 있습니다.

[09:55] 그들은 O1 모델을 사용하지는 않지만

[09:57] 자체 추론 모델을 가지고 있고,

[09:59] 근본적으로 과학 연구를 추진하고 있습니다.

[10:02] 왜냐하면 이것이 하나의 데이터에 대해

[10:05] 여러 관점에서 동시에 추론할 수 있게 해주고

[10:08] 정확한 해답으로

[10:10] 수렴할 수 있게 해주며, 정확성이

[10:12] 정말 중요하기 때문입니다. GPT-5 Pro의 경우,

[10:15] 이런 고분자 구조를 분석할 때

[10:16] 각 추론 스레드에서 여러 관점을

[10:19] 가져올 수 있습니다.

[10:20] 도메인 전문성도 활용할 수 있고,

[10:22] 분자의 구조 등도 가져올 수 있습니다.

[10:26] 최종적으로 이런 종합은 단일 추론 과정으로는

[10:28] 따라올 수 없는 통찰을 만들어낼 수 있고,

[10:31] 결정적으로 이것은 해당 분야를 발전시키거나

[10:33] 최소한 박사급 연구자에게

[10:35] 매우 강력한 사고 파트너 역할을

[10:38] 할 수 있습니다. 이것이 바로

[10:40] 모델 제작자들이 과학 연구를

[10:43] 그렇게 강조하는 이유 중 하나입니다.

[10:45] 그들이 잘하고 있고, 모델이 잘합니다.

[10:48] 하지만 우리 대부분은 과학자가 아니죠.

[10:50] 그래서 GPT-5 Pro 사용 사례 중에서

[10:52] 좀 더 접근하기 쉬운

[10:54] 다른 예시들을 들어보겠습니다.

[10:57] 금융 모델링입니다. 어느 정도 규모의

[10:58] 모든 비즈니스는 금융 모델링을 해야 합니다.

[11:01] GPT-5 Pro는 손익계산서, 대차대조표,

[11:04] 현금흐름표를 동시에 분석하고

[11:06] 일관성을 위해 교차 참조할 수 있는

[11:09] 모델입니다. 여러 데이터 소스의 조정을

[11:12] 살펴볼 수 있고, 회계 기준을

[11:14] 살펴볼 수 있으며,

[11:15] 기간별 분석도 할 수 있습니다.

[11:18] 데이터를 처리해서 구조화된 방식으로

[11:20] 입력하면, 실제로

[11:22] 정말 좋은 성과를 낼 것입니다.

[11:24] 제가 ChatGPT-5 리뷰를 할 때

[11:26] 웃음이 나왔던 것 중 하나는

[11:28] 모델을 테스트하기 위해 의도적으로

[11:30] 이런 작업을 하지 않았다는 것입니다.

[11:33] 이제 GPT-5 Pro에게 만회할 기회를 주고 싶습니다.

[11:36] 추론 능력을 테스트하기 위해

[11:38] 의도적으로 더러운 데이터를 준 것을 압니다.

[11:40] 괜찮게 했습니다. 실제로는 GPT-5 Pro에게

[11:42] 여러 관점을 제공하는 노력을 기울이실 것을 권장합니다

[11:45] 비즈니스의 여러 레이어에서

[11:46] 데이터를 가능한 한 깨끗하게 만들어야 합니다

[11:48] 그래야 더 유용한 정보를 얻을 수 있기 때문입니다

[11:50] 저는 재무 모델링이 GPT-5 Pro의 좋은 활용 사례라고 생각합니다

[11:52] 법적 분석도 마찬가지죠

[11:54] 대규모 문서 컬렉션에 대한 실사를 수행하고

[11:57] 계약 조건을 검토하고

[12:00] 법적 위험을 식별할 수 있습니다

[12:03] 종속성도 살펴볼 수 있고요

[12:05] 이러한 추론 과정은 여러 관점에서

[12:08] 사물을 볼 수 있고

[12:09] 종합적 분석을 통해 인간 검토자가 놓칠 수 있는

[12:12] 부분까지 포착할 수 있습니다

[12:14] 이것은 인간이 법적 문서를

[12:16] 검토할 필요가 없다는 말이 아닙니다

[12:18] 병렬 추론을 위해 설계된 도구가 어떻게

[12:23] 정확한 답이 존재할 때

[12:25] 정확성을 향해 수렴할 수 있는가에 대한 이야기입니다

[12:27] 법적 분석에서도 마찬가지로

[12:29] 정확한 답이 존재합니다

[12:32] 특정 실사 질문에 대해

[12:33] 정확하고 최적의 법적 입장이 있습니다

[12:36] 주요 위험 요소들을 명시할 수 있고

[12:38] 하나라도 놓친다면 틀린 것입니다

[12:40] 마찬가지로 재무 모델링에서도

[12:42] 전체적으로 올바른 재무 산출 보고서를 만들 수 있고

[12:45] 숫자가 틀렸을 때뿐만 아니라

[12:48] 비즈니스의 모든 구성 요소와

[12:50] 재무 모델을 고려하지 않았을 때도

[12:53] 틀린 결과가 나올 것입니다

[12:56] GPT-5 Pro는 이런 종류의

[12:58] 분석에 뛰어납니다

[13:00] 그래서 기회가 있는 거죠

[13:03] 그건 그렇고, 재무 모델링과

[13:04] 법적 분석도 팀들의 초기 통찰력을 바탕으로 합니다

[13:07] 과학, 금융, 법률 분야는 좋습니다

[13:09] 하지만 기술에 더 가까운 분야는 어떨까요?

[13:11] 맥케이 리글리는 콘텐츠 크리에이터이면서

[13:14] 동시에 코더이기도 합니다

[13:17] 그가 지적한 것 중 하나는

[13:19] 코딩 분야에서 GPT-5 Pro에 대해 기대한다는 것입니다

[13:21] 특히 아키텍처 결정에 있어서 말이죠

[13:25] 이것은 LLM들이 역사적으로

[13:27] 어려움을 겪어온 영역 중 하나입니다

[13:29] 기술 시스템을 어떻게 조합할지 정의하는 것은

[13:31] 어려웠습니다

[13:33] 상당한 컨텍스트 윈도우를 가진 GPT-5 Pro는

[13:36] 코드베이스의 큰 덩어리를 전체적으로 살펴보고

[13:40] 그 코드베이스에 대한 아키텍처 권장사항을 만들 수 있게 해줍니다

[13:43] 그리고 정확성을 향해 추론합니다

[13:46] 코딩 모범 사례를 고려하여

[13:49] 여러 추론 과정을 실행할 것입니다

[13:51] 병렬 추론의 모든 특징들

[13:52] 그리고 그것이 빛을 발하는 곳에서

[13:55] 그들이 나타나고 올바르게 생각합니다

[13:57] 마케팅에 대해 이야기하고 싶다면

[13:59] 제품에 대해 이야기하고 싶다면

[14:00] 그리고 이런 것들에 GPT-5 Pro

[14:02] 활용 사례가 있는 곳을 찾는다면

[14:03] 정확하거나 최적의 결정이 있는 영역을 찾고

[14:07] 모델에 여러 병렬 관점을 제공할 수 있는

[14:09] 영역을 찾아보세요

[14:11] 시장 진입을 시도하고 있고

[14:13] 제품팀과 마케팅팀이

[14:15] 거기 있고 제품으로 시장을 공략하는 방법을

[14:18] 알아내려고 한다면

[14:19] 정말 좋은 기회입니다

[14:21] 사용자 인터뷰를 가져오고

[14:24] 시장 조사를 가져오고

[14:26] 회사 프로필을 가져오고

[14:28] 제품 기회들을 가져오세요

[14:30] GPT-5 Pro가 병렬로 추론하는 데 도움이 되는

[14:34] 많은 근거들이 있고 정확한 답을 얻을 것입니다

[14:36] 그것이 바로 목표입니다, 맞죠?

[14:39] 최적의 경로를 찾아주는 솔루션을 얻게 될 거예요.

[14:40] 모든 변수들을 고려한 최적의 경로 말이죠. 이제 병렬 추론이

[14:43] 도움이 되지 않는 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.

[14:47] GPT-5 Pro는 아키텍처적 사고를 요구합니다.

[14:54] 순차적 사고에는 도움이 되지 않을 정도로 말이죠.

[15:00] 그래서 병렬 추론이 문제가 될 수 있어요.

[15:03] 전체적으로 일관된 관점을 제공할 수는 있지만

[15:07] 그건 정말 좋은 점이에요. 하지만 예를 들어

[15:10] 다른 LLM 에이전트들이 꽤 잘하는 코딩의 경우,

[15:14] 코딩은 아키텍처보다 훨씬 낮은 수준의 의사결정이에요.

[15:19] 코딩은 매우 순차적인 논리를 필요로 합니다.

[15:23] 이미 GPT-5 Pro가 코드를 생성할 때

[15:26] 이상하게도 때때로 맥락을 놓친다는 보고들이 나오고 있어요.

[15:31] 이는 여러 개의 순차적 코딩 스레드를

[15:35] 동시에 실행하기 때문일 가능성이 높습니다.

[15:38] 이 점을 주의하세요. 코딩에는

[15:40] 사용하지 않는 것이 좋을 수도 있어요. 창작 글쓰기의 경우, 특정한 단일한 목소리를 가진 서사가 필요하죠.

[15:48] GPT-5 Pro는 이런 용도로 사용하지 않을 것입니다.

[15:50] 그렇게 사용하는 사람들도 많지 않아서, 이건 명확한 것 같아요.

[15:54] 하지만 이 모델로부터 정말 일관되고 사려 깊은

[15:58] 플롯 피드백, 플롯 아키텍처를 얻을 수는 있을 거예요.

[16:03] 특정 플롯 문제에 대한 해결책을 제시해줄 테지만,

[16:07] 대담한 창작적 선택을 하지는 못할 거예요.

[16:11] 특정한 목소리로 글을 쓰지도 못하고요.

[16:15] 그건 이 모델이 하는 일이 아니거든요.

[16:19] 대화 기능, 이건 정말 중요한 LLM 사용 사례예요.

[16:25] 실제 운영에서 보는 LLM 사용 사례의 상당수가

[16:29] 대화형 사용 사례입니다. 하지만 이건 대화용 모델이 아니에요.

[16:33] 첫째, 시간이 오래 걸려요. 둘째, 인간 대화에는

[16:38] 일관성과 개성이 필요합니다. 로봇 같다고 느끼면,

[16:42] GPT-5 Pro는 로봇 같게 느껴질 텐데,

[16:45] 순차적이지 않거나 이곳저곳 튀어다니면

[16:49] 인간들은 좋아하지 않을 거예요. 그래서

[16:54] 많은 사람들이 GPT-4를 선호하는 이유이고,

[16:58] 결국 ChatGPT가 다시 도입한 이유이기도 해요.

[17:02] 이런 몇 가지 사례들이 병렬 추론이 잘 작동하는 곳과

[17:05] 그렇지 않은 곳에 대한 감각을 주길 바라요.

[17:09] 핵심은 필요한 데이터를 제공할 수 있느냐는 것입니다.

[17:14] 이제 GPT-5 Pro 사용의 인프라 비용에 대해 말씀드리겠습니다.

[17:21] GPT Pro의 성공은 조직들이 보통 과소평가하는

[17:26] 근본적인 데이터 구조 개편을 요구합니다.

[17:30] 입력하는 선형적 문서 대신, GPT-5 Pro에게는

[17:36] 더 다차원적인 데이터 구조를 제공하는 것이 이상적입니다.

[17:40] 재무 분석을 한다면, 핵심 데이터 명세서를 입력하세요.

[17:44] 이것들은 사실, 지표, 계산입니다. 그리고

[17:48] 관점들을 입력하세요. 위험 렌즈가 여기 있어요.

[17:52] 뭐가 잘못될 수 있는지. 성장 렌즈가 여기 있어요.

[17:55] 이 공간의 기회는 무엇인지. 시장 포지셔닝과 함께

[17:58] 경쟁 렌즈가 여기 있어요. 그런 다음 교차 참조를 입력하세요.

[17:24] 상호 참조, 시간적 상호 참조,

[17:27] 시간에 따른 지표 변화,

[17:28] 관계형, 즉 부서들이 어떻게 상호작용하는지 말입니다.

[17:31] 기본적으로, 이를

[17:32] 다중 스레드 추론 에이전트에게 최대한 많은 맥락을

[17:37] 매우 구조화된 방식으로 제공하는 것으로 생각해야 합니다. 왜냐하면

[17:39] 각각의 병렬 스레드가

[17:41] 실행되기 위해 일관된 데이터 경로를 필요로 하기 때문입니다. 그래서 당신은

[17:43] 어떻게

[17:46] 어느 정도의 일관성을 유지해야 하는

[17:49] 추론 스레드들의 교향곡을 조율할지

[17:52] 생각해야 합니다. 흥미로운 점 중 하나는

[17:54] 응답 API가 스레드들 간에

[17:57] 사고의 연쇄 지속성을 어느 정도 유지할 수 있다는 것입니다. 그래서

[18:00] 만약 당신이 여러 번 시도를 한다면,

[18:02] 만약 당신이

[18:05] 맥락과 함께 문제에 대해 여러 각도로 접근한다면,

[18:06] 이런 다차원적인

[18:08] 데이터 아키텍처는 당신이

[18:10] 시간이 지나면서 쌓이는 관점들을

[18:12] 제공하기 시작할 수 있게 해줍니다.

[18:14] 여기서 제가 지적하고 싶은 것은

[18:16] 대부분의 조직들이

[18:18] 실제로 이를 수행할

[18:20] 인내심을 가지고 있지 않다는 것입니다. 그리고 만약 당신이

[18:22] GPT-5 Pro를 최대한 활용하려고 한다면, 이것은

[18:24] AI의 일관된 주제 중 하나를 강조합니다. 바로 우리가

[18:27] AI가 제공하는 것을 활용하기 위해

[18:29] 변해야 한다는 것입니다.

[18:32] 우리의 데이터는

[18:34] GPT-5 Pro와

[18:36] 다른 AI들이 제공하는 것을 활용하기 위해 변해야 합니다. 그리고 GPT-5

[18:39] Pro는 병렬 추론 아키텍처로

[18:41] 이것을 정말로 강요합니다. 그렇다면

[18:43] 전략적 시사점은 무엇일까요?

[18:44] GPT-5 Pro는 업계에

[18:46] 몇 가지 흥미로운 전략적

[18:50] 질문들을 제시한다고 주장하고 싶습니다. OpenAI의 경우,

[18:53] 그들이 추론 시간 컴퓨팅에 대해 혁신할 수 있고

[18:57] 특정 사용 사례에 대해 프리미엄 가격을

[19:00] 매길 수 있음을 증명했지만,

[19:02] 아직 이러한 사용 사례들을

[19:05] 더 일반적으로 확장할 수 있다는 것을 보여주지는 못했습니다.

[19:06] 저는 이 비디오에서

[19:08] GPT-5 Pro를 사용하지 않는 곳에 대해

[19:10] 많이 이야기해야 했는데,

[19:13] 이것이 지시하는 바라고 생각합니다. Claude는 실제로

[19:16] 추론 시간 컴퓨팅

[19:18] 모델이 아닙니다. Claude 4.1, Opus 4.1은

[19:23] 도구를 사용합니다. 해석하지만,

[19:26] 제가 설명한 GPT-5와 같은

[19:28] 전통적인 추론 시간 컴퓨팅 모델은 아닙니다.

[19:30] 정말 흥미롭습니다. Anthropic은

[19:32] 도구 사용과 도구 호출에 매우 뛰어난 모델을 훈련시키는 것에

[19:35] 만족해 왔고,

[19:37] 훌륭한 결과와

[19:39] 특히 코딩 분야에서 그 선택에 대해 훌륭한 평가를

[19:42] 받고 있습니다. Anthropic이

[19:44] 그 길을 계속 가고 싶어할까요?

[19:46] 코딩이

[19:49] 기술 개발 궤도에 대해 장기적으로

[19:50] 그렇게 많은 설명력을 가지고 있다고 믿기 때문에

[19:53] 코딩 최적화를 계속하고 싶어할까요? 아니면

[19:55] 사고와 추론 모델에 투자하기 시작하고 싶어할까요? 그리고 만약

[19:57] 그렇다면, 그것이 코딩에 대한

[19:58] 핵심 가치 제안과

[20:00] 개성에 대한 핵심 가치 제안을

[20:02] 어떻게 강화할까요? 사람들이

[20:03] Claude의 개성을 사랑하기 때문입니다.

[20:05] 그들이 그것을 잃을 위험을

[20:07] 감수하고 싶어할까요? 흥미로운

[20:08] 질문입니다. Google은

[20:11] 어떻게 모델에 도달할지 알아내야 합니다

[20:15] 채팅 인터페이스가 널리 사용되고

[20:19] 그들의 추론 능력을 어디에 적용할지

[20:22] 결정해야 합니다. 그들은

[20:25] 이미 추론 능력을 가지고 있고

[20:28] 학술 및 기술 분야에서 뛰어난

[20:30] 성과를 거두고 있습니다.

[20:32] 과학 연구, 단백질 접힘,

[20:34] 수학 올림피아드 등에서

[20:36] 수상 경력을 가지고 있죠.

[20:39] 기술적 노하우가 부족한 것도

[20:41] 아니고, 기술 아키텍처가

[20:43] 없는 것도 아닙니다.

[20:45] 트랜지움 칩을 기반으로 한

[20:46] 자체 아키텍처를 가지고 있지만

[20:50] 이러한 아키텍처 혁신을

[20:52] 어떻게 제품화할지 고민해야 합니다.

[20:55] 사람들이 구글을 찾는 독특한

[20:58] 제품 인터페이스를 만들기 위해서죠.

[21:00] 이것은 구글이 한동안

[21:02] 고심해온 문제입니다.

[21:05] 현재 구글을 찾는 이유는

[21:06] 이미 구글 클라우드를 사용하고 있거나

[21:09] 정말 저렴한 토큰 당 지능을

[21:11] 원할 때입니다. 이것만으로

[21:13] 장기적으로 전략적 우위나

[21:17] 시장 점유율을 유지할 수 있을까요?

[21:19] 이것은 의문이고, GPT-5 Pro가

[21:21] 이 문제를 더욱 부각시킨다고 생각합니다.

[21:23] OpenAI가 기본적으로 말하는 것은

[21:25] 우리에게 확장 패러다임이 있다는 것입니다.

[21:27] 모델을 계속 더 똑똑하게 만들고

[21:28] 똑똑한 추론 모델에서 우리를

[21:30] 이겨보라고 도전하는 것이죠.

[21:32] Anthropic은 코딩과 비추론 모델에서

[21:34] 자신만의 영역을 가지고 있고

[21:36] 구글은 지금 중간 정도에

[21:37] 있습니다. 우리는 아키텍처

[21:39] 전문화의 시대에 들어서고 있습니다.

[21:42] 다음 혁신은, 그리고 사람들이

[21:43] 더 큰 모델이라는 생각에서

[21:44] 벗어나야 한다고 생각합니다.

[21:46] 다음 혁신은 더 큰 모델이 아닐 수도 있습니다.

[21:48] 특정 인지 작업을 위해

[21:50] 추론 아키텍처를 어떻게 사용하느냐가

[21:52] 핵심일 수 있습니다. LLM 시대에 접어들면서

[21:55] 더 많은 전문화를 보게 될 수도 있습니다.

[21:57] 그것은 놀랍지 않을 것입니다. 그래서 제가

[21:59] 여러분께 남기고 싶은 말은 무엇일까요? 지능은

[22:03] 유용성과 같지 않다는 것입니다. GPT-5는

[22:05] 어떻게 측정하든 매우 지능적인 모델이지만

[22:07] 그 지능이 성공이나 실패를 결정하는 것은 아닙니다.

[22:10] 핵심은 지능과

[22:11] 유용성이 LLM 시대로 더 깊이

[22:13] 들어갈수록 분기하고 있다는 것을 이해하는 것입니다.

[22:16] 병렬 추론이 여러분이 수행하고 싶은

[22:18] 작업에서 AI를 더 똑똑하게 만드는지

[22:21] 알아내는 것은 여러분의 몫입니다.

[22:23] 저는 AI 계층화의 미래로

[22:25] 향하고 있다고 생각합니다.

[22:26] 매우 중요한 분석을 위한 깊은 추론 시스템이

[22:28] 있을 것입니다. 일상적인 상호작용을 위한

[22:30] 대화 시스템이 있을 것이고

[22:32] 특정 영역을 위한

[22:33] 전문 도구들이 있을 것입니다.

[22:36] 더 나은 하나의 모델이라는 꿈은 죽었다고 생각합니다.

[22:39] 그런 일은 일어나지 않을 것입니다.

[22:40] 아이러니하게도 모든 것에서 더 나은

[22:43] 하나의 모델을 약속했던 바로 그 GPT 세대에 의해

[22:46] 죽임을 당한 것입니다. GPT-5 Pro가

[22:48] 우리에게 보여주는 것은

[22:51] 실제로 더 나은 모델을 가지는 것이 가능하면서도

[22:53] 동시에 어떤 면에서는 이전 모델보다

[22:55] 더 나쁠 수도 있다는 것입니다.

[22:57] 모든 것을 지배하는 하나의 모델은 없을 것입니다.

[23:00] 그래서 여러분에게 중요한 질문은

[23:03] GPT-5 Pro가 월 200달러의 가치가 있는지가 아니라

[23:06] 전문 도구나 깊은 추론 시스템

[23:10] 또는 대화형 시스템에 더 적합한

[23:12] 사용 사례를 정의할 수 있는지입니다.

[23:14] 만약 여러분이 대화 모델 사용자라면

[23:16] 월 200달러를 지불하지 마세요.

[23:18] 만약 여러분이 깊은 추론을 필요로 하는

[23:20] 사람이라면, 분석을 고려해야 하고

[23:21] 준비할 데이터가 있는지 생각해야 하며

[23:23] 그러면 GPT-5 Pro를

[23:24] 준비할 수 있을지도 모릅니다.

[23:26] 전문 도구만 사용하는 사람이라면

[23:29] ChatGPT를 아예 사용하지 않을 수도

[23:31] 있습니다. 이것은 아키텍처

[23:34] 차별화가 점점 더 중요해질

[23:36] 새로운 AI 게임의 첫 번째 움직임입니다.

[23:37] 그래서 저는 이 비디오에서

[23:39] 아키텍처와 그 작동 방식

[23:41] 그리고 GPT-5 Pro가 왜 다른지

[23:43] 설명하는 데 많은 시간을 할애했습니다.

[23:45] 도움이 되었기를 바랍니다.

[23:47] GPT-5 Pro를 어디에 사용할지

[23:49] 또는 사용할지 말지에 대한 감각을 얻으셨기를 바랍니다.