오픈AI가 지난 9월 3일 공개한 새 AI 모델 'GPT-6 아스트라(Astra)'를 둘러싸고 꽤 굵직한 발언들이 쏟아지고 있어요. 가장 먼저 눈에 띄는 건 엔비디아 젠슨 황 CEO의 말이에요. 그는 자신의 엑스(X) 계정을 통해 "아스트라는 엔비디아 그레이스 블랙웰 NVL72 GPU 10만 개 이상으로 훈련됐다"고 밝혔고, 앞으로 40만 개가 추가로 가동될 것이라고 예고했어요. 그러면서 아스트라를 일반인공지능(AGI)으로 규정했죠. 지디넷코리아 보도에 따르면 황 CEO는 "챗GPT에서 추론 모델 o1을 거쳐 아스트라가 나오기까지 4년이 걸렸다"며 "AGI가 마침내 등장했다"고 평했어요.
다만 이 발언을 곧이곧대로 받아들이긴 어려운 부분이 있어요. AGI의 정의와 판정 기준을 두고 업계와 학계 의견이 아직 갈리고 있고, 황 CEO 본인도 이전에 여러 차례 비슷한 주장을 반복해왔거든요. 지난 3월에도 "이미 AGI를 달성했다"고 말했고, 지난달 실적 발표에서도 같은 맥락의 발언을 했어요. 업계에서는 이번 발언 역시 AI 개발에서 엔비디아 GPU의 역할을 부각하려는 의도가 담겨 있다고 보고 있어요. 실제로 엔비디아는 최근 분기 데이터센터 사업에서만 약 890억 달러의 매출을 올렸는데, 전체 매출(962억 달러)의 약 92%에 해당해요.
그렇다면 아스트라가 기존 AI 모델과 진짜로 다른 점은 뭘까요. 삼성증권 이영진 연구원은 9월 7일 보고서에서 핵심을 이렇게 짚었어요. "가장 중요한 변화는 인간의 개입 없이 자율적으로 작업을 끝까지 지속 수행할 수 있는 시간 지평(Time Horizon)의 확장"이라고요. 쉽게 말하면, 이전 AI가 질문에 답하는 수준이었다면 아스트라는 몇 시간 동안 혼자 복잡한 작업을 처리할 수 있다는 얘기예요. 장시간 컴퓨터와 도구를 사용하고, 여러 에이전트를 동시에 굴리는 능력이 실질적으로 높아졌다는 거죠.
실행 환경 설계도 중요한 변수로 떠올랐어요. ARC-AGI-3 평가에서는 동일한 모델을 써도 상태 관리와 문맥 유지 방식에 따라 성능 차이가 약 37%포인트까지 벌어졌다고 해요. 즉, AI 모델 자체의 성능만큼이나 메모리, 도구, 실행 환경을 어떻게 구성하느냐가 경쟁력을 가르는 요소가 됐다는 뜻이에요. 보안 측면에서도 눈에 띄는 변화가 있어요. 아스트라는 오픈AI의 안전성 평가 프레임워크에서 처음으로 사이버 보안 '크리티컬(Critical)' 수준에 도달했는데, 단순히 취약점 지식이 늘어난 게 아니라 실제 시스템을 탐색하고 새 취약점을 찾아내는 능력이 향상된 것으로 평가돼요. 이 부분은 활용 측면과 함께 위험성 측면에서도 주목해야 할 대목이에요.
오픈AI 연구 조직 내에서는 인간 연구원 1일 노동 시간당 약 3.1일에 해당하는 에이전트 작업이 이미 실행되고 있다고 해요. AI가 차세대 AI 연구를 가속하는 구조가 실제로 작동 중인 거예요. 이 연구원은 "AI 시장의 경쟁 기준이 단순 모델 보유 여부를 넘어 실제 업무를 얼마나 처리할 수 있는지로 확장될 것"이라고 전망했어요. 아스트라가 정말 AGI인지는 여전히 논란이 있지만, AI가 '답변 도구'에서 '자율 실행 주체'로 이동하고 있다는 건 꽤 실질적인 변화로 보여요.
