간과된 GPT-5.6 지표: OpenAI의 내부 AI 사용량 6개월 만에 22배 급증

다들 벤치마크 점수에만 집중하고 있지만, OpenAI의 GPT-5.6 발표에서 내 눈길을 끈 수치는 따로 있다.

OpenAI는 지난 6개월 동안 내부 에이전트 토큰 사용량이 약 22배 증가했으며, 내부 코딩 추론에 투입되는 연구 컴퓨팅 점유율은 100배 증가했다고 밝혔다.

이는 새로운 모델이 벤치마크에서 몇 점 더 받는 것보다 훨씬 의미 있게 느껴진다. 최첨단 모델을 만드는 회사가 차세대 모델을 구축하는 과정에 바로 그 모델들을 점점 더 많이 활용하고 있는 것이다.

이것이 SF 영화에서나 나올 법한 극적인 "재귀적 자기 개선"을 의미한다고 생각하지는 않는다. 여전히 목표를 설정하고, 인프라를 운영하며, 무엇을 학습시킬지 결정하는 것은 인간이다. 하지만 R&D 루프가 압축되기 시작한 것은 분명해 보인다. 더 나은 모델이 연구자들의 작업 속도를 높이고, 그 결과 더 나은 모델이 만들어지며, 이것이 다음 주기를 가속화하는 방식이다.

만약 이런 추세가 계속된다면, 중요한 질문은 "다음 모델이 얼마나 더 뛰어난가?"가 아니라 "AI가 연구 과정에 깊숙이 침투했을 때 AI 연구소는 얼마나 더 빠르게 발전할 수 있는가?"가 될지도 모른다.

다들 일반적인 AI 보조 엔지니어링과 질적으로 다른 무언가 사이의 경계를 어디에 두는지 궁금하다.