챗GPT, 지브리 효과로 5억 명 가입자 돌파

오픈AI가 개발한 인공지능 챗봇 ‘챗GPT’가 출시 이후 놀라운 성장을 이어가며 전 세계적으로 5억 명이 넘는 가입자를 확보하였습니다. 특히, 최근 추가된 이미지 생성 기능이 큰 인기를 끌면서 챗GPT는 단순히 텍스트 기반 AI를 넘어 멀티모달 기능을 활용한 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.

가입자 수 급증과 ‘지브리 효과’

오픈AI는 지난달 말 기준으로 챗GPT의 공식 가입자 수가 5억 명을 넘어섰다고 밝혔습니다. 이는 불과 몇 달 전인 지난해 말의 3억 5천만 명 대비 40% 이상 증가한 수치로, 단기간 내 폭발적인 성장을 보여줍니다. 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 향후 올해 말까지 가입자 10억 명을 목표로 설정한 가운데, 이미 절반 이상을 달성한 것입니다.

 

특히 이번 성장의 배경에는 ‘지브리 효과’로 불리는 이미지 생성 기능의 성공이 자리하고 있습니다. 챗GPT에 새롭게 추가된 이미지 생성 기능인 ‘챗GPT-4o 이미지 제너레이션’은 사용자가 입력한 텍스트를 기반으로 일본 대표 애니메이션 제작사 스튜디오 지브리의 스타일로 이미지를 만들어 주는 기능입니다. 독창적인 스타일과 친숙한 느낌의 이미지를 생성할 수 있다는 점에서 단시간 내에 전 세계 사용자들의 관심을 끌었고, 사용자 수는 단 몇 시간 동안 100만 명 이상 늘어날 정도로 기록적인 증가세를 나타냈습니다.

 

올트먼 CEO가 자신의 X(구 엑스) 계정을 통해 밝힌 바에 따르면, 과거에 챗GPT 출시 초기 100만 명의 사용자를 모으는 데 5일이 걸렸던 점과 비교하면, 기술 고도화와 추가적인 기능 도입이 얼마나 중요한 영향을 미쳤는지 알 수 있습니다.

 

차별화된 AI 모델 출시로 눈길

챗GPT의 성공은 단지 기존 기능의 업그레이드에 머물지 않습니다. 오픈AI는 다양한 AI 모델들을 연이어 선보이며 사용자 층을 확장해왔습니다.

 

먼저, 2025년 1월에는 ‘o3 미니’ 모델이 출시되었습니다. 이 모델은 경량화된 AI 추론 모델로, 소규모 데이터 환경에서도 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 중소기업이나 데이터 처리 용량이 제한적인 환경에서도 활용도가 높아 큰 호응을 얻었습니다.

 

또한 2025년 2월에는 GPT-4.5와 딥리서치라는 새로운 모델이 소개되었습니다. GPT-4.5는 주요 성능 지표를 대폭 개선한 최신형 모델로, 복잡한 분석 작업을 보다 신속하고 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추었습니다. 딥리서치는 특히 연구 작업에 특화된 모델로, 다방면에서 창의적이고 정교한 결과를 도출할 수 있는 성능을 자랑했습니다.

 

2025년 3월 25일에는 챗GPT의 이미지 생성 기능이 추가되면서 더욱 진화된 형태를 보여주었습니다. 챗GPT-4o 이미지 제너레이션은 텍스트 기반 AI에서 멈추지 않고 텍스트와 이미지를 융합해 다목적 플랫폼으로 발전하는 데 기여한 중요한 기능으로 자리 잡았습니다.

 

이처럼 다양한 AI 모델의 개발과 출시를 통해, 오픈AI는 챗GPT를 단순한 대화형 AI 수준에 머무르지 않고 다목적 콘텐츠 제작 플랫폼으로 끌어올리고 있습니다.

 

급성장으로 인한 운영 이슈

오픈AI의 급성장으로 데이터 사용량 증가와 신규 모델 출시 지연과 같은 운영상의 문제도 드러나고 있습니다. 올트먼 CEO는 최근 자신의 소셜 미디어를 통해, 데이터 용량 문제와 처리 과정을 해결하는 데 따른 어려움으로 인해 새로운 AI 모델 출시가 일부 지연되고 있음을 언급했습니다. 그는 “현재 상황을 통제하고 있지만, 이러한 문제를 해결하는 과정에서 일정이 조정되고 있다"고 전했습니다.

 

비록 신제품 출시가 다소 미뤄졌지만, 오픈AI가 계획 중인 새로운 모델들은 여전히 AI 시장에서 기대를 한 몸에 받는 핵심 기술로 자리 잡을 가능성이 높습니다.

 

AI 대중화를 위한 유료 모델 무료화 선언

오픈AI는 챗GPT를 더 많은 사람들이 사용할 수 있도록 하기 위해 일부 유료 모델의 무료화를 예고하였습니다. 특히 연구 특화 AI 모델인 ‘딥리서치’는 기존에 유료로 제공되던 프리미엄 서비스를 무료로 배포할 계획입니다. 이로 인해 학술·연구 분야를 포함한 더 많은 사용자들이 AI의 혜택을 누릴 수 있을 것으로 보입니다.

 

또한, 오픈웨이트(Open-Weight)라는 이름의 새로운 추론 모델도 출시를 예고하며, AI 기술의 접근성을 높이는 전략을 취하고 있습니다. 오픈웨이트 모델은 완전한 오픈소스 형태는 아니지만, 모델의 일부 구조와 가중치를 공개함으로써 사용자들에게 어느 정도의 활용 가능성을 제공할 예정입니다. 이러한 노력은 오픈AI가 AI 기술의 대중화와 개방성을 높이기 위해 지속적으로 노력하고 있음을 보여줍니다.

 

챗GPT와 글로벌 AI 시장의 성장

챗GPT의 5억 명 가입자 달성은 단순히 오픈AI의 성과에 그치지 않고, 전 세계적으로 AI 기술이 얼마나 중요한 도구로 자리 잡고 있는지를 보여주는 대표적인 사례로 평가되고 있습니다. 텍스트 가공뿐 아니라 이미지 생성 기능과 같은 멀티모달 기술의 도입은 AI 플랫폼이 단순한 사용 편리성을 넘어 창의력 증진이나 다양한 산업 분야에서 실질적 변화를 이끌어내고 있음을 입증하고 있습니다.

 

앞으로도 글로벌 IT 기업들이 새로운 AI 모델과 기술을 선보이며 시장 경쟁에 뛰어들 예정인 만큼, 챗GPT를 둘러싼 변화와 발전은 한층 더 주목받을 것으로 전망됩니다.

 

AI의 가능성을 재정의한 챗GPT

챗GPT는 단순히 텍스트를 처리하는 AI를 넘어, 사람들이 창의성을 발휘할 수 있도록 돕는 핵심 플랫폼으로 자리 잡았습니다. AI 모델의 다변화와 대중화를 통해 오픈AI는 본인의 비전과 기술력으로 세계적인 영향력을 확장하는 데 성공했습니다.

 

특히 연구용 모델의 무료화와 새로운 모델 공개와 같은 정책들은 더 많은 사용자들이 AI 기술을 손쉽게 활용할 수 있는 기회를 제공하며, AI 생태계 확장을 가속화할 전망입니다. 챗GPT가 이끌어 갈 다음 단계를 기대해 봅니다.

스카이프, 21년만에 서비스 종료, 스카이프의 종료와 팀즈로의 전환

최근, 마이크로소프트(MS)가 스카이프(Skype) 서비스를 종료한다고 발표하면서 한 시대를 풍미했던 통화 및 메신저 서비스가 역사 속으로 사라지게 되었습니다. 21년 전, 무료 온라인 통화 서비스를 제공하며 많은 이들에게 사랑받았던 스카이프는 결국 경쟁사의 압박과 변화하는 시대의 흐름에 밀려 운영을 중단하기로 결정했습니다. 이번 글에서는 스카이프의 탄생부터 서비스 종료에 이르기까지의 역사를 자세히 살펴보겠습니다.

스카이프의 시작과 급성장

스카이프는 2003년 에스토니아 출신 개발자인 야누스 프리스와 니클라스 젠스트롬에 의해 탄생했습니다. 초기에는 무료로 온라인 통화를 제공하는 몇 안 되는 서비스 중 하나로 주목받았으며, 비싼 국제전화 요금 대신 사용할 수 있다는 점에서 큰 인기를 끌었습니다. 2004년 서비스 출시 1년 만에 스카이프의 사용자는 1100만 명에 달했습니다.

 

2005년, 전자상거래 업체 이베이(eBay)가 스카이프를 26억 달러에 인수하면서 스카이프의 성장은 더욱 가속화되었습니다. 당시 이베이의 최고경영자(CEO)였던 멕 휘트먼은 스카이프가 구매자와 판매자를 연결해주는 중요한 역할을 할 것으로 기대했습니다. 이베이 인수 이후 스카이프의 사용자는 계속 증가하여 2008년에는 4억500만 명을 돌파했습니다.

 

이베이와의 결별 그리고 MS 인수

하지만 2009년 글로벌 금융 위기 속에서 이베이의 매출 성장률이 마이너스로 전환되자, 당시 CEO였던 존 도나호는 스카이프 인수가 이베이의 핵심 사업에 도움이 되지 않는다고 판단했습니다. 결국 이베이는 2010년 실버레이크(Silver Lake)가 주도하는 투자자 그룹에 스카이프를 매각하고 30%의 지분을 유지했습니다.

 

2011년, 마이크로소프트(MS)는 스카이프를 85억 달러에 인수했습니다. 당시 MS의 CEO였던 스티브 발머는 스카이프의 사용자 기반을 활용하여 윈도우 라이브 메신저, 윈도우폰, 엑스박스 게임 콘솔 등 MS의 다양한 제품과 통합하겠다는 포부를 밝혔습니다. 하지만 MS의 노력에도 불구하고, 스카이프는 모바일 시대의 경쟁에서 밀리며 점차 영향력을 잃게 되었습니다.

 

스카이프의 몰락과 팀즈의 부상

스카이프의 문제는 모바일 시대의 본격화와 함께 더욱 두드러졌습니다. 애플의 아이메시지(iMessage)와 페이스타임(FaceTime), 페이스북의 왓츠앱(WhatsApp), 텐센트의 위챗(WeChat) 등 다양한 통화 및 메시징 서비스들이 등장하면서 스카이프의 입지는 점차 줄어들었습니다. 이에 여러 차례 서비스를 개편했으나, 사용자들의 반응은 기대에 미치지 못했습니다.

 

MS는 스카이프의 업무용 통화 서비스로도 진출을 시도했으나, 슬랙(Slack)과의 경쟁에서 밀리며 성공하지 못했습니다. 2016년, MS는 오피스 생산성 소프트웨어 구독자를 대상으로 한 새로운 협업 플랫폼인 팀즈(Teams)를 출시하게 되었으며, 스카이프의 역할은 점점 축소되었습니다.

 

코로나19 팬데믹 동안 재택근무와 온라인 학습이 활성화되면서 스카이프 사용량이 일시적으로 증가했습니다. 하지만 기업용 영상통화 플랫폼인 줌(Zoom)에 비해 여전히 경쟁력이 떨어졌습니다. MS는 더 이상 스카이프에 주요 자원을 투자하지 않고, 팀즈에 집중하기로 결정했습니다.

 

스카이프의 종료와 팀즈로의 전환

2025년 5월 5일, MS는 스카이프 서비스를 종료하기로 발표했습니다. MS는 스카이프 사용자들에게 팀즈를 이용할 것을 권장하며, 스카이프 계정으로 팀즈에 접속할 수 있도록 지원할 예정이라고 밝혔습니다. 또한, 스카이프의 연락처, 대화 기록, 크레딧 등 모든 데이터가 팀즈로 자동 이전될 것입니다.

MS 365 협업 앱 및 플랫폼 사장인 제프 티퍼는 스카이프가 웹 기반 음성 및 화상 통화의 개척자임을 인정하면서도, 더 단순한 서비스를 제공하고 팀즈에 집중함으로써 더 빠르게 혁신을 제공할 수 있다고 판단했다고 밝혔습니다. 지난 2년간 팀즈에서 기록된 통화 시간이 4배 증가하며, 팀즈 사용자 수는 2023년에 3억2000만명을 넘어섰습니다.

네이버플러스 스토어 앱 개발과 출시 준비

IT 업계에 따르면, 네이버는 최근 네이버플러스 스토어 앱 개발과 내부 베타 테스트를 성공적으로 완료하였습니다. 현재는 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어의 심사를 앞두고 있으며, 일정에 따라 최종 출시일이 다소 변경될 수 있다는 점을 고려하고 있습니다. 네이버는 12일을 목표로 앱을 공개할 예정이지만, 심사 일정에 따라 변동이 있을 가능성이 있습니다.

네이버플러스 스토어의 주요 기능과 마케팅 계획

이번에 출시되는 네이버플러스 스토어는 기존 네이버 쇼핑 플랫폼과 차별화된 서비스를 제공할 것으로 기대되고 있습니다. 네이버는 스마트스토어 거래액의 증가를 위해 새로운 쇼핑앱 출시를 준비해왔으며, 17일부터는 본격적인 마케팅 활동을 시작할 예정입니다. 이를 통해 더욱 많은 사용자가 네이버플러스 스토어를 이용할 수 있도록 유도할 계획입니다.

 

과금 체계의 변화

네이버는 네이버플러스 스토어 출시와 함께 과금 체계도 새롭게 개편할 계획입니다. 기존에는 상품 검색과 광고 노출을 통해 스토어에 유입된 이용자에 대해 '유입 수수료'를 부과하는 정책을 시행해왔습니다. 그러나 오는 6월 2일부터는 유입 여부와 관계없이 네이버 쇼핑에서 발생하는 거래액에 대한 '판매 수수료' 정책으로 전환할 예정입니다.

 

이 판매 수수료 정책에 따라, 판매자가 소셜네트워크서비스(SNS) 등을 통해 자체 마케팅을 통해 네이버플러스 스토어로 유입한 고객이 제품을 구매하는 경우에는, 스마트스토어 판매자에게는 0.91%, 브랜드스토어 판매자에게는 1.82%의 수수료가 부과됩니다. 이를 '판매자 마케팅 수수료'라고 하며, 직접 마케팅을 통한 고객 유입에 대해 더 낮은 수수료율을 적용받게 됩니다.

 

한편, 네이버플러스 스토어 내에서 발생한 거래에 대해서는 스마트스토어 판매자에게 2.73%, 브랜드스토어 판매자에게는 3.64%의 수수료율이 적용됩니다. 이는 기존의 부가세 제외 1.81%, 부가세 포함 2%였던 유입 수수료율과 비교하면, 최소 0.91%에서 최대 3.64%로 변경되는 것입니다.

 

네이버플러스 스토어 기대사항

네이버플러스 스토어는 AI 기반의 맞춤형 추천 서비스와 보다 정교한 검색 기능을 제공하여 사용자들이 원하는 제품을 더욱 쉽게 찾을 수 있도록 도와줄 것입니다. 또한, 다양한 마케팅 도구와 분석 기능을 통해 판매자들이 효율적으로 고객에게 도달할 수 있는 방안을 제공합니다.

 

아울러, 네이버는 사용자 경험을 개선하기 위해 지속적으로 앱을 업데이트하고, 새로운 기능을 도입할 계획입니다. 예를 들어, 더 편리한 결제 시스템과 빠른 배송 서비스, 그리고 고객 리뷰 및 피드백에 기반한 상품 추천 서비스 등을 제공할 예정입니다.

고효율 인공지능 모델로 무장한 딥시크(DeepSeek), 500% 이익률 전망

최근 중국의 인공지능(AI) 기술 선도 기업 딥시크(DeepSeek)가 자사의 AI 모델이 500%를 넘는 이익률을 낼 수 있다고 발표하여 큰 주목을 받고 있습니다. 이번 발표는 딥시크의 수익률 정보 공개가 처음이어서 관심이 집중되고 있습니다. 본 글에서는 딥시크의 기술 설명, 예상 이익률, 시장에 미치는 영향, 그리고 이에 대한 업계 반응 등을 종합적으로 살펴보겠습니다.

딥시크의 이익률 평가 및 기술 설명

2025년 3월 2일, 중국 매체 펑파이와 로이터 통신은 딥시크의 공식 개발팀이 개발자 플랫폼 깃허브에 딥시크-R1/V3 추론 시스템의 기술 설명을 올렸다고 보도했습니다. 딥시크에 따르면, 이론적으로 하루 총수입이 56만 2027달러(약 8억 2천만 원)이며, 일일 총비용은 8만 7072달러(약 1억 3천만 원)로 추산되었습니다. 이를 토대로 비용 대비 이익률은 무려 545%에 달한다는 계산이 나왔습니다.

 

그러나 개발팀은 일부 기술 특성상 이러한 이익률이 실제보다는 다소 높게 평가될 수 있다는 점을 시사했습니다. 예를 들어, V3 모델의 사용 비용은 R1 모델보다 낮으며, 일부 서비스는 무료로 제공되고 있습니다. 또한, 개발자들은 사용량이 적은 시간대에 더 적은 비용을 지불하고 AI를 활용할 수 있기 때문에 실제 이익률은 이론적인 수치보다 더 낮을 수 있습니다.

 

딥시크의 수익률 정보 공개의 파급 효과

딥시크가 수익률 정보를 공개한 것은 이번이 처음으로, AI 업계와 투자자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 로이터 통신은 이번 발표가 1월에 딥시크 R1 및 V3 모델로 구동되는 웹·애플리케이션 챗봇이 세계적으로 인기를 끌면서 급락한 중국 외부 지역 AI 주식에 영향을 줄 수 있다고 전망했습니다. 특히, 딥시크가 모델 훈련에 쓴 칩에 대해 미국의 경쟁업체 오픈AI보다 훨씬 적은 600만 달러(약 88억 원)를 지출했다는 주장도 매도세를 부추길 가능성이 있다고 분석했습니다.

 

미국 시장에서의 가치 평가

실리콘밸리 투자사 멘로벤처스의 책임자 디디 다스는 딥시크의 이익률 발표에 대해 "이 회사가 만약 미국에 있었다면 100억 달러(약 14조 6천억 원)이 넘는 가치가 있을 것"이라며 극찬했습니다. 이는 딥시크의 기술력과 경제적 잠재력이 매우 크다는 평가를 내린 것입니다.

 

운영 비용에 대한 의구심과 대응

일각에서 딥시크의 낮은 운영 비용에 대해 의문을 제기하기도 했습니다. 이에 딥시크는 최근 자사의 오픈소스 코드와 추론 시스템 개요 등을 공개하며 투명성을 강화하려는 노력을 기울였습니다. 이는 딥시크의 운영 비용에 대한 신뢰도를 높이고, 기술의 신빙성을 입증하려는 시도로 보입니다.

 

딥시크의 미래 전망과 과제

딥시크의 이번 발표는 인공지능 기술의 진화와 그 경제적 잠재력을 다시 한 번 입증하는 중요한 계기가 되었습니다. 딥시크는 고효율 AI 모델로 세계 시장에서 큰 주목을 받고 있으며, 높은 이익률을 통해 그 가치를 더욱 높이고 있습니다. 이는 AI 산업의 미래 가능성을 더욱 밝게 하고 있습니다.

메타 AI, 독립앱 출시 및 유료 서비스 도입 계획

글로벌 IT 업계의 선두주자인 메타플랫폼(Meta)은 자사의 인공지능(AI) 챗봇인 '메타 AI'를 독립적인 애플리케이션 형태로 출시하고, 이를 유료 구독 서비스로 제공할 예정입니다. 이는 오픈AI와 구글이 제공하는 고급 기능을 유료 서비스로 제공하는 것과 유사한 전략으로, 메타플랫폼 역시 본격적인 수익 확보에 나서고자 하는 움직임입니다.

메타 AI의 독립형 애플리케이션 출시 계획

로이터는 현지 시간으로 2025년 2월 27일, 메타플랫폼의 이번 테스트가 오픈AI와 마이크로소프트가 제공하는 유료 챗봇 서비스와 비슷한 형태로 진행될 예정임을 보도했습니다. '메타 AI'의 독립형 애플리케이션 출시 테스트는 올해 2분기에 시작될 예정이며, 본격적인 수익 창출은 내년 이후가 될 가능성이 큽니다.

 

메타 AI는 2023년 9월에 처음 출시된 가상 비서로, 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 다양한 논리적 작업을 수행할 수 있는 시스템입니다. 이러한 기술력을 바탕으로, 개인 사용자와 기업에게 보다 효율적인 서비스를 제공할 계획입니다.

 

전략적 투자와 확장 계획

시장의 전문가들은 메타 CEO 마크 저커버그의 이번 결정이 AI 시장에서 마이크로소프트 및 오픈AI(챗GPT), 구글(제미나이) 등 경쟁사들과의 격차를 줄이기 위한 전략의 일환으로 해석하고 있습니다. 저커버그는 올해 AI 인프라 확장을 위해 최대 650억 달러(약 86조원)를 투자할 계획을 밝히며, 강력한 의지를 나타내었습니다.

 

메타 플랫폼은 또한 리얼리티 랩스(Reality Labs) 산하에 새로운 로봇 개발 부서를 신설했습니다. 이곳에서 개발 중인 AI 기반의 휴머노이드 로봇은 사람을 보조하여 물리적 작업을 수행하는 기능을 갖출 것으로 보입니다. 이러한 혁신적인 프로젝트는 메타플랫폼의 기술 역량을 한층 더 강화할 것으로 기대됩니다.

 

독립형 메타 AI 애플리케이션의 역할

CNBC는 복수의 소식통을 인용하며, 메타가 올해 2분기 중에 '메타 AI'의 독립형 애플리케이션을 출시할 예정임을 보도했습니다. 이 애플리케이션은 현재 페이스북과 인스타그램에서 제공되는 '메타 AI' 기능과는 별도로 운영될 것으로 예상되며, 사용자들에게 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있을 것입니다.

 

최근 빅테크 기업들은 AI 기술 개발과 인프라에 막대한 자금을 투자하며, AI 시장에서의 주도권을 확보하기 위해 분주히 노력하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트는 2025 회계연도까지 데이터센터 확충을 위해 약 800억 달러를 투자할 계획이며, 아마존 역시 같은 해에 750억 달러를 초과하는 투자를 예고하고 있습니다.

 

AI 시장의 미래와 전망

메타플랫폼의 독립형 '메타 AI' 애플리케이션 출시와 유료 구독 서비스 도입은 AI 기술을 활용한 새로운 수익 모델을 창출하는 중요한 시도가 될 것입니다. 글로벌 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 메타플랫폼을 포함한 많은 기업들이 혁신적인 기술 개발을 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다.

 

메타의 이번 계획이 성공적으로 진행된다면, AI 기술을 통해 사용자 경험을 크게 향상시키고, 동시에 기업의 수익성을 높일 수 있을 것입니다. 앞으로의 AI 시장의 향방과 메타플랫폼의 전략적 움직임을 주의 깊게 지켜보는 것이 중요합니다.

 

메타플랫폼이 AI 기술을 통해 어떤 혁신을 이루어낼지, 그리고 사용자들에게 어떤 새로운 가치를 제공할지에 대한 기대가 커지고 있습니다. 첨단 기술과 고객 중심의 서비스로 무장한 메타플랫폼의 미래가 더욱 빛날 것으로 기대됩니다.

앤스로픽, 하이브리드 AI 모델 '클로드 3.7 소넷' 공개

미국의 인공지능 스타트업인 앤스로픽이 새로운 하이브리드 AI 추론 모델을 선보이며 주목받고 있습니다. 앤스로픽은 오픈AI와 경쟁하는 기업으로, 이번 발표는 AI 업계에 상당한 파장을 불러일으킬 것으로 보입니다.

클로드 3.7 소넷, 혁신적인 하이브리드 AI 모델

2025년 2월 24일(현지시간) 로이터 통신에 따르면, 앤스로픽은 최신 AI 추론 모델인 ‘클로드 3.7 소넷’을 출시하였습니다. 이 모델은 여러 추론 접근 방식을 결합한 하이브리드 모델로, 복잡한 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있는 것이 특징입니다.

 

앤스로픽은 이번 모델에 대해 "가장 진보된 모델"이라고 소개했으며, 기존 모델보다 더 빠른 응답을 생성하고 단계별 추론 과정을 제공할 수 있다고 설명했습니다. 또한, 클로드 3.7 소넷은 프리, 프로, 팀, 엔터프라이즈 등 모든 기존 구독 플랜에서 이용 가능하지만, 새롭게 도입된 '확장 사고 모드'는 유료 플랜에서만 제공된다고 덧붙였습니다.

 

확장 사고 모드, 심사숙고하는 인공지능

확장 사고 모드는 일반적인 대규모 언어 모델과는 달리, 응답하기 전에 자기 성찰 과정을 거치는 '심사숙고' 모드입니다. 사용자는 이 모드를 켜고 끄는 방식으로 선택할 수 있으며, 구체적인 추론 과정을 단계별로 확인할 수 있습니다.

 

앤스로픽은 확장 사고 모드가 수학, 물리학, 코딩 등의 작업에서 더 정확한 결과를 제공한다고 강조했습니다. 이는 인간의 심사숙고 과정을 모방한 것으로, AI의 응답 정확도를 높이는 데 기여합니다.

 

클로드 코드, 개발자를 위한 에이전트 코딩 도구

앤스로픽은 또한 개발자를 위해 AI 기반의 에이전트 코딩 도구인 ‘클로드 코드’ 체험판을 출시했습니다. 이 도구는 터미널에서 상당량의 엔지니어링 작업을 자율적으로 수행할 수 있도록 돕습니다.

 

클로드 코드는 사용자가 질문에 답변하는 데 필요한 시간과 리소스를 선택할 수 있는 기능을 제공하며, 가격 구조는 이전 모델과 동일합니다. 입력 토큰 100만 개당 3달러, 출력 토큰 100만 개당 15달러로 설정되어 있습니다. 이는 오픈AI의 'o1' 모델보다 저렴한 가격입니다.

 

글로벌 AI 산업 동향

앤스로픽의 최신 모델 출시 소식은 전 세계적으로 AI 산업 경쟁이 심화되는 가운데 발표되었습니다. 최근 일론 머스크가 이끄는 xAI가 '그록3'를, 마이크로소프트는 게임용 AI 모델 '뮤즈'를 각각 출시한 바 있습니다. 또한 중국의 알리바바는 향후 3년간 클라우드 및 AI 인프라에 약 75조 원을 투자할 계획을 발표했습니다.

 

앤스로픽의 성장과 투자

CNBC에 따르면, 앤스로픽은 현재 35억 달러(약 5조 원) 규모의 투자 유치를 논의 중인 것으로 알려졌습니다. 현재 앤스로픽의 기업 가치는 615억 달러(약 88조 원)로 평가되고 있으며, 이는 지난해 자금조달 라운드에서 책정된 184억 달러의 3배가 넘는 규모입니다.

엔비디아 AI를 초월한 새로운 기술, 양자컴퓨터 혁명

양자컴퓨터는 엔비디아의 혁신적인 AI 기술을 넘어서는 차세대 기술로 주목받고 있습니다. 기존의 이진법 컴퓨터와 완전히 다른 구조와 원리를 기반으로 하고 있는 양자컴퓨터는, 중첩과 얽힘이라는 양자역학적 특성을 활용하여 압도적인 성능을 자랑합니다. 구글의 QPU(양자처리장치) '윌로우'(Willow)는 엔비디아의 AI 특화 GPU 'H100'보다 1000만 배 빠른 속도를 나타냅니다. 이번 글에서는 양자컴퓨터의 원리와 현재 기술 발전 상황, 그리고 실생활에 미치는 영향을 살펴보겠습니다.

 

양자컴퓨터의 원리

양자컴퓨터를 이해하기 위해서는 양자역학의 두 가지 핵심 개념, 중첩과 얽힘을 이해해야 합니다. 중첩은 한 입자가 동시에 여러 상태에 있을 수 있는 현상을 의미합니다. 예를 들어, 동전이 돌아가는 상태를 생각해보면, 동전의 앞면은 0, 뒷면은 1이라고 할 때 돌아가고 있는 동전은 0이면서 1인 상태가 됩니다.

 

얽힘은 두 개 이상의 입자가 서로 강하게 연결되어 한 입자의 상태가 결정되면 다른 입자의 상태도 즉시 결정되는 현상입니다. 이론적으로는 아무리 멀리 떨어져 있는 입자라도 서로 얽혀 있으면 하나의 변화가 다른 입자에도 즉시 영향을 미친다는 것입니다.

 

양자컴퓨터의 기본 단위는 큐비트입니다. 큐비트는 중첩 특성 덕분에 0과 1을 동시에 나타낼 수 있으며, 두 큐비트가 얽히게 되면 각각 독립적으로 조정하지 않아도 즉각 반응할 수 있습니다. 이러한 특성 때문에 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다.

 

양자컴퓨터의 현재와 미래

이미 양자컴퓨터는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 구글과 글로벌 제약사 베링거인겔하임은 양자컴퓨터를 이용해 알츠하이머 진단 모델 개발에서 큰 진전을 보였습니다. JP모건체이스는 양자컴퓨터를 이용해 24시간이 걸리던 옵션 가격 계산을 15분으로 줄였습니다.

 

양자컴퓨터의 상용화가 완료되면, 과거 16년 동안 이루어진 기술적 진전과는 비교할 수 없는 큰 발전이 일어날 것으로 예상됩니다. 글로벌 컨설팅사 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 2040년까지 양자컴퓨터 시장 규모가 900억~1700억 달러(한화 약 129조8610억~245조2930억원)에 이를 것으로 전망하고 있습니다.

 

양자컴퓨터의 활용 분야

양자컴퓨터는 주로 시뮬레이션, 최적화, 머신러닝 등 3개 영역에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 시뮬레이션에서는 제약, 우주항공, 화학, 에너지 및 금융(파생상품 가격 결정) 분야가 포함되고, 최적화에는 금융(포트폴리오 최적화), 보험, 물류, 우주항공(항로 최적화) 등이 있습니다. 머신러닝은 자율주행 알고리즘에 적용됩니다.

 

가장 빠르게 양자컴퓨터 기술이 도입되고 있는 분야는 금융과 물류입니다. 복잡하고 수많은 변수를 빠르게 계산해야 하는 금융과 물류 최적화 과정에서 양자컴퓨터가 매우 효과적으로 사용되고 있습니다.

 

예를 들어, 글로벌 금융기업 크레디아그리콜은 프랑스 양자컴퓨터 기업 파스칼과 협력해 금융상품 가치와 신용위험 평가에 양자기술을 활용하고 있습니다. JP모건체이스는 퀀티넘, QC웨어, 도시바 등 여러 기업과 협력해 복잡한 금융 알고리즘 문제 해결에 양자컴퓨터를 사용하고 있습니다.

 

물류 분야에서는 엑손모빌이 IBM과 협력 중입니다. 컨테이너를 최대 2만 개까지 실을 수 있는 거대 화물선 5만 대의 물류 네트워크를 최적화하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 미국 뉴욕에서는 IBM의 양자컴퓨터를 활용해 1200곳의 배송 최적화 경로를 구현해 30분 만에 배송 가능하도록 하고 있습니다.

 

향후 기술 발전과 필요성

양자컴퓨터의 발전을 위해서는 아직 해결해야 할 과제가 많습니다. 특히 AI와의 직접적인 결합을 위해 해결해야 할 문제 중 하나는 범용성입니다. 현재 금융과 물류 분야에서 사용되는 양자컴퓨터는 대부분 어닐링 방식을 사용합니다. 이는 실제 입자를 물리적으로 조작해 시뮬레이션하는 방식으로, 양자역학적인 소양이 필수입니다. 따라서 입자 상태를 디지털화해 프로그래밍할 수 있도록 돕는 게이트웨이 기술의 발전이 필요합니다.

 

양자컴퓨터가 AI 개발에 본격적으로 사용되기 위해서는 이러한 범용성 문제가 해결되어야 합니다. 또한, 현재 하드웨어 병목현상을 겪고 있는 AI 개발에 있어서도 양자컴퓨터의 역할이 중요합니다. AGI(범용인공지능) 완성을 위해서는 더 많은 데이터를 실시간으로 처리해야 하는데, GPU 중심의 현 하드웨어만으로는 짧은 시간 내 이를 실현하기 어려운 상황에서 양자컴퓨터는 새로운 돌파구가 될 수 있습니다.