GPT 5.6 Sol이 Claude Mythos와 같은 운명을 맞이했다. 대체 무슨 일이 벌어지고 있는 건가??

OpenAI가 이번에 최신 모델인 GPT-5.6을 내놨는데, 상황이 좀 웃겨. 미국 정부가 승인한 기업들한테만 먼저 풀었거든. 백악관이 일일이 고객사 검사하면서 누가 먼저 쓸지 정하고 있는데, 일반인들은 2주 뒤에나 써볼 수 있어.

샘 알트먼 본인도 직원들한테 "이건 우리가 장기적으로 지향하는 모델이 아니다"라고 말했어. 걔도 이 상황이 영 불편한 거지. 근데 어쩌겠어, 지금 현실이 이런걸.

내가 왜 맨날 기업마다 자기네 모델을 직접 가져야 한다고 떠드는지 알겠지? 이제 OpenAI나 Anthropic에만 목매달고 있을 순 없어. 만약 정부가 내일 당장 "특정 기업만 최신 모델 써라"라고 하면, 너네 제품은 그날로 끝장이야. 기능 업데이트도 못 하고, 경쟁도 안 되고, 로드맵은 그냥 남의 손에 넘어가는 거지.

다행인 건 자체 모델 돌리는 비용이 엄청나게 싸지고 있다는 거야. GPU 가격은 계속 내려가고 있고, Cerebras, Fireworks, Groq, SambaNova 같은 애들이 서로 경쟁하면서 매달 가격을 후려치고 있거든. 예전에 OpenAI API 비용으로 내던 돈이면 이제는 꽤 괜찮은 컴퓨팅 자원을 빌릴 수 있어. 경제성 면에서는 이미 충분히 해볼 만하다는 거지.

게다가 Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek 같은 오픈소스 모델들 성능이 웬만한 기업용 작업에서는 GPT-4랑 거의 맞먹어. 사람들이 생각하는 것보다 격차가 훨씬 작다고. 이런 모델들을 너네 데이터로 파인튜닝해서 쓰면, 특정 문제 해결 능력은 오히려 범용 모델인 폐쇄형 모델보다 훨씬 나아. 걔네는 그냥 두루뭉술하게 잘하는 애들이고, 너네 모델은 딱 너네 일에만 특화된 애들이니까.

내가 최근에 RAG 하는 회사 하나 도와줬거든. Qwen 가져다가 도메인 데이터로 파인튜닝하고, 헛소리(hallucination) 안 하게 하려고 "모르면 모른다고 해"라고 가르치는 부정적 예시 데이터셋도 넣었어. 그리고 하이브리드 방식으로 배포했지. 평소엔 로컬 GPU 쓰다가 부하 걸리면 클라우드 GPU 빌려 쓰는 식으로. 결과는 솔직히 기대 이상이었어.

환각 현상 비율이 14%에서 2% 밑으로 떨어졌고, 쿼리 100만 건당 클라우드 API 쓸 때보다 매달 15,600달러를 아꼈어. 데이터가 외부로 나갈 일도 없지. H100 한 대로 동시 접속자 60명 처리하면서 응답 속도는 2초도 안 걸려.

그리고 제일 중요한 게 뭔지 알아? 데이터 플라이휠(data flywheel)이야. 질문 하나 들어올 때마다, 수정할 때마다, 누가 "이거 틀렸어, 답은 X야"라고 할 때마다 그게 전부 다음 파인튜닝 과정으로 다시 들어가. 그러니까 모델이 매주, 매달 너네 비즈니스에 딱 맞춰서 계속 똑똑해지는 거야. 경쟁사들은 죽었다 깨어나도 이걸 못 따라 해. 걔네는 너네 같은 고객 관계도 없고 데이터도 없으니까.

이게 진짜 해자(moat)야. 모델 자체가 아니라. 모델은 이제 그냥 흔해 빠진 공산품이 됐어. 데이터랑 플라이휠, 이건 아무도 못 뺏어가거든.

그래서 이번 주에 "GPT-5.6은 정부 승인받은 기업만 쓴다"는 뉴스가 떴을 때, 우리 고객들은 눈 하나 깜짝 안 했어. 6월 24일이나 25일이나 제품은 똑같이 잘 돌아가니까. 이게 바로 자기 스택을 직접 소유해야 하는 이유야.

지금 AI 제품 만들면서 아직도 OpenAI나 Anthropic API에만 100% 의존하고 있다면, 이번 주가 정신 차리라는 신호야. 직접 모델 만들고, 파인튜닝하고, 플라이휠 구축해. 벤더들은 알아서 잘 살겠지만, 너네 회사의 운명을 걔네한테 걸 수는 없잖아.