GPT-4.5와 AI 스케일링 한계

📈 GPT-4.5와 AI 스케일링 한계: 더 이상 크기만으로는 충분하지 않다

인공지능의 발전이 지속되면서 거대 언어 모델(LLM)이 마주한 중대한 전환점에 서 있습니다. 특히 오픈AI의 GPT-4.5 출시와 클라우드 인프라가 직면한 도전은 우리에게 중요한 질문을 던집니다. "모델을 계속 키우는 것만으로 AI의 미래를 보장할 수 있을까요?"

 

Limitation of Scaling

지난 몇 년간 AI 업계는 '더 크게, 더 많이'라는 철학을 따랐습니다. 모델 크기와 데이터양을 늘리면 성능이 비례해서 향상된다는 '스케일링 법칙'이 AI 발전의 지도였죠. 그러나 얼마전 출시한 GPT-4.5에서 이러한 접근 방식이 한계에 도달했다는 징후가 나타나고 있습니다.

이 포스트에서는 오픈AI가 마주한 스케일링 한계의 실체, GPT-4.5의 성과와 한계, 그리고 AI 산업이 이에 대응하는 새로운 전략을 살펴보겠습니다. 더 이상 크기만으로는 충분하지 않은 AI의 새로운 시대가 우리에게 무엇을 의미하는지 함께 알아봅시다.

🔍 스케일링 법칙의 부상과 위기: AI 개발의 전환점

지난 5년간 인공지능 발전의 황금 공식은 간단했습니다. "더 큰 모델 + 더 많은 데이터 = 더 뛰어난 성능" 이 공식은 GPT-3에서 GPT-4로, 그리고 ChatGPT의 폭발적 성공으로 이어지는 과정에서 거의 종교적 신념처럼 받아들여졌습니다.

이 접근법의 기원은 단순하지만 강력했습니다. 오픈AI의 초기 연구에 따르면, 모델 크기를 10배 증가시킬 때마다 오류율이 0.7배 감소한다는 일관된 패턴이 확인되었어요. 이러한 예측 가능한 향상은 투자자들이 수십억 달러를 AI 개발에 쏟아붓는 근거가 되었죠.

그러나 2024년 11월, 기대했던 기적은 발생하지 않았습니다. 오픈AI 엔지니어들이 차세대 모델 '오라이온'(후에 GPT-4.5로 명명됨) 개발 과정에서 코딩 작업 성능이 정체되는 현상을 경험한 겁니다. 동시에 앤트로픽의 클로드 3.7 소넷이 일부 벤치마크에서 GPT-4.5를 능가하는 모습을 보였죠.

✔️ 어느 날 오픈AI 사무실에서는 흥미로운 상황이 벌어졌습니다. 엔지니어들이 몇 주 동안 훈련한 새 모델이 기존 모델보다 코딩 테스트에서 훨씬 나은 성능을 보일 것이라 기대했지만, 결과는 실망스러웠습니다. "이상하네요, 모델 크기를 두 배로 늘렸는데 성능은 겨우 2% 개선됐어요"라는 말이 사무실에 울려 퍼졌습니다. 그 순간 모두가 깨달았죠 - 뭔가 근본적인 변화가 일어나고 있다는 것을.

이런 상황에서 SSI 창립자 일리아 수츠케버는 과감한 선언을 했습니다. "업스케일링 시대는 종료되었다." 기존 패러다임의 종말을 알리는 순간이었죠.

💸 마이크로소프트의 클라우드 도전: 무한 확장의 현실적 제약

마이크로소프트는 오픈AI의 주요 투자자이자 기술 파트너로서, AI 확장의 물리적, 경제적 부담을 가장 직접적으로 경험하고 있는 기업입니다.

2024년 10월, 마이크로소프트는 Azure AI 서비스 증가로 인해 데이터센터 전력 공급 부족과 물리적 한계에 부딪혔습니다. 특히 워싱턴주와 아시아 지역 데이터센터에서는 GPU 자원 부족으로 자동 스케일링이 제한되었죠. 이는 마치 고속도로에서 교통 체증이 발생한 것과 같은 상황이었습니다.

"지난 분기에만 10만 대의 GPU를 추가했지만, 여전히 수요를 따라잡지 못하고 있습니다." 마이크로소프트 클라우드 담당 임원의 이 말은 현실의 심각성을 잘 보여줍니다.

경제적 관점에서도 문제는 명확했습니다. 2025년 1월 분기 실적에서 마이크로소프트의 클라우드 마진은 전년 대비 하락했으며, CFO 에이미 후드는 "AI 인프라 투자가 수익성 개선보다 용량 확보에 집중되고 있다"고 인정했습니다.

이런 상황에서 마이크로소프트는 중국의 딥시크 R1 모델에 주목하기 시작했습니다. R1은 GPT-4.5 대비 1/20의 예산으로 개발되었으며, 토큰 당 비용을 크게 절감한 사례이기 때문이죠. 더 이상 '가장 큰 모델'이 아닌 '가장 효율적인 모델'이 가치를 인정받는 시대가 도래한 것입니다.

🚀 GPT-4.5의 기술적 성과와 한계: 혁신인가, 점진적 개선인가?

마지막 비추론 모델이라는 GPT-4.5는 분명 기술적 혁신을 담고 있습니다. 좀더 자연스러운 반응들, 감정 지능(EQ)이 개선되어 사용자 상호작용의 자연스러움이 증가했으며, 환각 현상은 40% 감소했다고 보고되었습니다. 이는 분명 가치 있는 발전이지만, 과거 세대 간 도약에 비하면 상대적으로 점진적인 개선으로 볼 수 있습니다.

아래 성능 벤치마크는 GPT-4.5와 경쟁 모델 간의 차이를 보여줍니다:

 

경쟁 모델간 성능 벤치 마크

특히 상용화 전략 측면에서 오픈AI는 GPT-4.5를 월 200달러 ChatGPT Pro 구독자에게 먼저 공개하며, API 가격을 입력 토큰 당 $75/1M, 출력 토큰 당 $150/1M으로 설정했습니다. 이는 모델의 높은 컴퓨팅 요구량을 반영한 조치이지만, 개발자 접근성을 제한하고 장기적 생존 가능성에 의구심을 불러일으키고 있습니다.

⚡ "3개월 전만 해도 모든 스타트업이 GPT-4를 API로 사용하고 싶어했지만, 지금은 많은 기업들이 자체 작은 모델을 미세조정하는 쪽으로 전환하고 있어요. 가격 차이가 너무 크거든요." 한 AI 스타트업 창업자의 말은 시장의 변화를 잘 보여줍니다.

🧩 스케일링 한계의 다차원적 요인: 왜 더 이상 크기만으론 부족한가?

스케일링의 한계는 단일 요인이 아닌 여러 차원의 문제가 복합적으로 작용한 결과입니다.

데이터의 질적 한계

현재 LLM 훈련에 사용되는 웹 스크랩 데이터의 97%가 이미 소진되었다는 충격적인 분석이 있습니다. 오픈AI 연구원 노암 브라운은 "고품질 텍스트 데이터의 가용성이 2025년 안에 고갈될 것"이라고 경고했습니다.

✔️ 흥미로운 사례로, 한 연구팀이 GPT-4.5 훈련 데이터셋에서 무작위로 100개 문서를 추출해 분석했을 때, 그중 23개가 이전 모델 훈련에 사용된 문서의 변형이었다는 사실이 밝혀졌습니다. 마치 같은 책을 여러 번 읽는 것처럼, 중복 데이터는 학습 효율을 크게 떨어뜨리는 거죠.

에너지 소비 문제

GPT-4.5 훈련에 소요된 전력은 12.7GWh로, 이는 15만 인구 도시의 연간 소비량과 동등합니다. 만약 인간 수준 추론 능력을 가진 모델을 개발하려면 9배의 컴퓨팅 자원이 추가로 필요하며, 이는 전 세계 데이터센터 용량의 30%를 차지할 것으로 추정됩니다.

❌ 이런 에너지 소비는 지속 가능하지 않습니다. 한 데이터센터 운영자는 "AI 훈련용 시설을 확장하려 했지만, 지역 전력망이 감당할 수 없다는 답변을 받았어요. 이미 물리적 한계에 도달한 겁니다"라고 말했습니다.

아키텍처적 결함

메타의 얀 르쿤은 현재 트랜스포머 구조가 '긴꼬리 문제(long-tail problem)'를 해결하지 못한다고 지적합니다. 즉, 훈련 데이터 분포를 벗어난 상황에서의 추론 능력이 근본적으로 제한된다는 것이죠. GPT-4.5의 학술적 테스트 성능 하락은 이러한 구조적 한계를 반영합니다. 

 

* 긴꼬리(롱테일) 문제 : 자주 등장하는 데이터는 잘 처리하지만, 드물게 나타나는 데이터(롱테일)는 잘 처리하지 못하는 문제

🔮 산업계의 대응 전략: 새로운 AI 패러다임

AI 산업은 스케일링 한계에 대응하기 위해 다양한 혁신적 접근법을 모색하고 있습니다.

테스트-타임 컴퓨팅

MIT 연구진은 추론 단계에서 추가 컴퓨팅 시간을 할당하는 '사고 시간 확장' 기법을 제안했습니다. 이 방법은 GPT-4.5의 수학 문제 해결 정확도를 14% 향상시킨 사례가 보고되었으며, MS는 이를 '새로운 스케일링 법칙'으로 평가하고 있습니다.

⚡ 테스트-타임 컴퓨팅의 핵심은 "더 크게 만들지 말고, 더 오래 생각하게 하라"는 것입니다. 인간도 복잡한 문제를 만나면 즉시 답하지 않고 시간을 들여 생각하지 않나요?

복합 AI 시스템

버클리 AI 연구소(BAIR)는 단일 모델 대신 전문가 모듈의 앙상블 구성을 제안했습니다. 2025년 2월 공개된 논문에 따르면, 특화된 코딩·추론·창의성 모듈을 결합한 시스템이 GPT-4.5 단독 대비 23% 높은 성능을 달성했습니다.

✔️ 이 접근법은 마치 다양한 전문가로 구성된 팀이 문제를 해결하는 것과 유사합니다. 모든 것을 알아야 하는 '만능 천재' 대신, 각 분야에 특화된 전문가들이 협력하는 방식이죠.

반도체 생태계 변화

엔비디아는 H100 GPU의 수요 감소에 대응해 도메인 특화 추론 칩 개발에 주력하고 있습니다. 2025년 1분기 출시된 Inferentia3 칩은 LLM 추론 효율을 8배 개선했으며, 이는 클라우드 사업자의 운영 비용 절감에 기여할 전망입니다.

📝 결론: AI의 새로운 지평을 향하여

최근 오픈AI가 마주한 스케일링 한계는 AI 발전의 중대한 전환점을 의미합니다. GPT-4.5가 보여준 점진적 개선은 '더 크게, 더 많이'라는 전략의 효용 감소를 명확히 했으며, 이제 산업은 효율성, 전문화, 윤리적 확장의 새로운 방향을 추구해야 합니다.

테스트-타임 컴퓨팅과 복합 시스템 접근법은 흥미로운 대안을 제시하지만, 인간 수준의 AGI 달성까지는 여전히 혁신적 돌파구가 필요합니다. 단순한 규모 경쟁을 넘어 AI 기술의 본질적 재정립이 시작되는 이 시점에서, 우리는 더 지속 가능하고 더 효율적인 AI의 미래를 그려나가야 합니다.

크기만이 전부가 아니라는 것을 깨달은 AI 산업이 어떤 방향으로 발전해 나갈지, 앞으로의 여정이 더욱 흥미롭게 펼쳐질 것입니다.