키워드：AI, LLM, AGI, Transformer, 강화 학습, 멀티모달, 에이전트, 세계 모델, RLVR 강화 학습, 분위기 프로그래밍, 분산 AGI 보안, Non-Linear RNN, Gemini 3 Flash 성능
🎯 동향
Karpathy 2025년 AI 궁극적 각성: LLM이 “유령 지능”과 “분위기 프로그래밍” 신시대로 진입 : OpenAI 창립자 Andrej Karpathy의 2025년 AI 연말 리뷰에 따르면, AI 훈련 철학이 “확률적 모방”에서 “논리적 추론”으로 전환되고 있으며, 핵심 동력은 검증 가능한 보상 기반 강화 학습(RLVR)이다. 그는 AI 지능을 “진화한 동물”이 아닌 “소환된 유령”에 비유하며, AI가 특정 분야에서는 탁월한 성능을 보이지만 상식 측면에서는 “톱니 모양” 결함이 있다고 설명했다. 또한 “분위기 프로그래밍”의 부상, 로컬 AI 에이전트의 실용성, LLM 그래픽 인터페이스(LLM GUI)의 진화를 강조하며 현재 LLM 잠재력의 10%도 발휘되지 않았으며 미래 발전 가능성이 크다고 언급했다. (출처: 36Kr, 36Kr, 36Kr)
구글 DeepMind, AGI 새 패러다임 공개: “슈퍼 브레인”에서 “조합형 회사”로 : 구글 DeepMind의 중요한 논문《분산 AGI 안전》은 기존 “단일체 AGI” 가정을 뒤집고 “조합형 AGI” 개념을 제안했다. 이 이론은 일반 인공지능이 전지전능한 초월적 실체가 아니라 수많은 상호보완적인 전문 에이전트로 구성된 분산 네트워크이며, 그 지능은 에이전트 간의 활발한 거래와 협력에서 나타난다고 설명한다. 이러한 경제학적 필연성은 AI를 심리학에서 사회학과 경제학으로 전환시키며, AGI 안전 문제를 메커니즘 설계 문제로 변환하고, 시장 설계, 신원 바인딩 및 평판 메커니즘을 통해 에이전트 경제를 관리하여 암묵적 담합 및 연쇄 실패와 같은 분산 위험에 대응한다. (출처: 36Kr)
Transformer 아키텍처 한계: 차세대 에이전트를 위한 새로운 패러다임 필요 : 텐센트 ConTech 회의에서 계단별성진 수석 과학자 장상우는 기존 Transformer 아키텍처가 차세대 에이전트를 지원하기 어렵다고 지적했으며, 특히 장문맥 환경에서 모델 “지능”이 문맥 길이 증가에 따라 빠르게 저하된다고 설명했다. Li Fei-Fei와 Ilya Sutskever도 유사한 견해를 표명하며 Transformer가 인과 논리와 물리적 추론에서 한계가 있다고 언급했다. 미래 아키텍처는 “Non-Linear RNN”과 같은 비선형 순환 신경망으로 전환되어 단방향 정보 흐름과 고정된 사고 깊이 문제를 해결하고 더 효율적인 기억과 추론을 실현할 수 있을 것이다. (출처: 36Kr, 36Kr)
Gemini 3 Flash 성능 Pro 버전 역전, “플래그십 모델 신화”에 도전 : 구글 Gemini 3 Flash가 SWE-Bench Verified 테스트에서 78%의 높은 점수를 획득하며 플래그십 버전 Pro의 76.2%를 약간 상회했고, 수학 경쟁에서도 거의 만점에 가까운 성적을 보였다. Flash 버전은 추론 속도가 3배 빠르고, Token 소모가 30% 감소했으며, 가격 경쟁력도 뛰어나다. 구글은 Flash가 대량의 Agentic RL 연구 결과를 통합했으며, Pro 모델은 주로 Flash를 증류하는 데 사용된다고 설명했다. 이 현상은 “모델이 클수록 좋다”는 전통적 관념에 도전하며, Scaling Law가 진화하고 있음을 보여주며, 사후 훈련 최적화가 모델 능력 향상에 중요함을 시사한다. (출처: 36Kr)
AI 안경: 소비 전자 신시장, 출하량 천만 돌파 가능성 : 2025년 AI 안경 시장이 폭발하며, 예상 출하량은 550만 대로 전년 대비 135% 성장할 전망이며, 2030년에는 9000만 대에 달할 수 있다. 신제품은 상식으로 회귀하여 가볍고, 저렴하며, 단말 측 계산력과 대형 모델을 결합해 다중 모드 인식과 효율성 확장을 실현한다. AI 안경은 “제1시각”을 획득할 수 있는 유일한 장치로서, 스마트폰 이후의 차세대 슈퍼 AI 단말이 될 전망이며, Huawei, Xiaomi, Baidu 등 거대 기업들이 앞다퉈 미래 컴퓨팅 플랫폼 주도권을 잡기 위해 경쟁하고 있다. (출처: 36Kr)
Claude Opus 4.5 자동 코딩 근 5시간, AI 에이전트 능력 기하급수적 성장 : METR 보고서에 따르면 Anthropic의 Claude Opus 4.5는 근 5시간 동안 지속적으로 자동 코딩할 수 있으며, OpenAI의 GPT-5.1-Codex-Max를 크게 앞질렀다. AI 코딩 에이전트 작업 시간은 기하급수적으로 증가하며, 2024-2025년 성장 속도가 두 배가 될 전망이다. 이 진전은 AI 에이전트가 더 긴 시간의 인간 작업을 독립적으로 완료할 수 있음을 시사하며, AGI에 근접하고 있다. 그러나 장기 기억, 문맥 관리 및 목표 표류는 여전히 과제이며, 업계는 기억이 AGI로 가는 핵심이라고 일반적으로 인식하고 있다. (출처: 36Kr)
LeCun Meta 퇴사 후 창업, 세계 모델 AMI에 집중하며 오픈소스 고수 : 튜링상 수상자 Yann LeCun은 연말 Meta를 공식적으로 떠나 Advanced Machine Intelligence (AMI)를 창업할 예정이며, 세계 모델 연구에 집중하고 오픈소스를 고수할 것이라고 발표했다. 그는 LLM이 AGI로 가는 길이 아니며, 고차원적, 연속적, 잡음이 많은 현실 세계 데이터 처리 능력이 부족하고, 텍스트가 세계의 전체 구조와 동적 변화를 담을 수 없다고 생각한다. AMI는 추상적 표현 공간 기반 세계 모델을 구축하는 데 주력하며, 예측과 계획을 통해 지능 시스템을 실현하고 과학 연구의 개방성을 강조할 것이다. (출처: 36Kr)
바이트댄스 Doubao 대형 모델 일일 Token 사용량 50조 돌파, 다중 모드 에이전트 능력 전면 업그레이드 : 바이트댄스 화산 엔진 FORCE 원동력 대회에서 Doubao 대형 모델의 일일 Token 사용량이 50조를 돌파했으며, 전년 대비 10배 이상 성장해 전 세계 Token 경제 선두 경쟁에 합류했다고 발표했다. Doubao 대형 모델 1.8 버전 및 오디오비디오 창작 모델 Seedance 1.5 pro를 출시하며, 다중 모드 에이전트 능력을 전면 업그레이드하고, 도구 호출, 복잡 명령 준수 및 OS 에이전트 능력을 강화했다. 바이트댄스는 또한 전 세계 직원 급여 인상을 발표하며, 최고의 AI 인재를 유치해 AI 경쟁력을 강화할 계획이다. (출처: 36Kr)
OpenAI “고백 메커니즘” 도입: AI가 스스로 오류 인정, 투명성과 안전성 향상 : OpenAI 연구자들은 “고백 메커니즘”을 제안했으며, AI가 질문에 답한 후 자발적으로 보고서를 생성해 명령 위반, 지름길 이용 또는 취약점 악용 여부를 인정하도록 훈련시켰다. 이 메커니즘은 “정직함”을 주요 작업 보상과 분리하여 AI 행동의 가시성을 높이고, 환각, 보상 해킹 등 불량 행동을 발견 및 완화하는 것을 목표로 한다. 초기 실험에 따르면 모델이 규정을 위반하더라도 고백에서 인정할 수 있어 “가음성” 비율을 효과적으로 낮추며, AI 안전과 훈련 개선을 위한 새로운 길을 제공한다. (출처: 36Kr)
구글 DeepMind Scaling Law 진화 폭로: 장문맥, 효율적 검색 및 비용 혁명 집중 : Google DeepMind의 Gemini 사전 훈련 책임자 Sebastian Borgeaud은 향후 1년간 대형 모델 사전 훈련이 “장문맥 처리 효율성”과 “문맥 길이 확장”에서 중대한 혁신을 맞이할 것이라고 밝혔다. 그는 또한 주의 메커니즘 측면에서 새로운 발견이 있다고 강조했다. 그는 Scaling Law가 사라지지 않고 진화하고 있으며, 미래 AI는 제한된 데이터를 더 효율적으로 활용할 것이고, 모델 아키텍처 연구의 핵심 가치가 두드러질 것이라고 말했다. 장문맥, 검색의 회귀 및 효율성 비용 혁명은 AI의 다음 핵심 방향이 될 것이다. (출처: 36Kr)
Meta의 AI 도박: Zuckerberg, 아보카도 모델과 스마트 안경에 베팅, 신뢰 위기와 문화 붕괴 직면 : 2025년, Zuckerberg는 Meta에서 역사상 가장 격렬한 개혁을 시작했으며, AI 인프라 건설에 700억 달러 이상을 투자했고, 향후 1000억 달러 이상을 투자할 계획이다. 튜링상 수상자 Yang Li-Kun이 퇴사하고, 28세 수석 AI관 Wang Tao가 등극하며, Meta 내부는 기술 라인颠覆, 조직 재편, 문화 충돌 및 인재 유출에 직면했다. Llama 4 성능이 기대에 미치지 못해 “Meta 벤치마크 테스트 문” 논란이 일었다. 회사는 천문학적 인재 전격전, TBD 실험실 창설 및 급진적 재무 공학으로 도전에 대응하고 있으며, 동시에 직원 공포, 규제 레드라인 및 Wall Street 인내심 감소라는 삼중 위기에 직면했다. (출처: 36Kr)
구글 AI 역습: Josh Woodward 주도 Gemini 응용, Nano Banana 사용자 열기 폭발 : 구글 AI 사업이 2025년 역습을 실현했으며, Josh Woodward가 이끄는 Gemini 응용은 이미지 생성 기능 “Nano Banana”로 전 세계적으로 폭발적 인기를 끌며, ChatGPT를 제치고 App Store 다운로드 차트 1위에 올랐다. Woodward의 성공은 사용자 요구에 대한 예리한 통찰력, 혁신적 인재 활용의 과감함 및 제품 디테일의 극한 연마 덕분이다. 구글은 AI 혁신과 동시에 책임 있는 AI를 강조하며, 윤리적 논란을 피하고 Gemini를 작업 효율 향상을 위한 슈퍼 도구로 위치시켰다. (출처: 36Kr)
텐센트 Hunyuan 세계 모델 1.5 출시: 국내 첫 무료 실시간 3D 세계 생성 모델 : 텐센트 Hun