님, 안녕하세요!

어느덧 2025년의 마지막 뉴스레터(!)입니다. 한 편의 레터를 발행하기 위해 일주일 내내 고민하고, 꼬박 하루를 들여 글을 쓰는데요. 지금에 와서 보면 아쉬운 결과물도 있지만, 지난 1년 동안 꾸준히 발행을 했다는 사실에 작은 자부심을 느낍니다. 

마지막이라고 거창한 다짐은 하지 않겠습니다. 늘 그래왔던 것처럼, 테크잇슈의 '가장 좋은 레터'를 꼽을 때 '가장 최신의 레터'가 선택될 수 있도록 하겠습니다. 느리더라도, 매주 조금씩 성장하는 뉴스레터가 되겠습니다.

따뜻하고 즐거운 연말 보내시고, 2026년에 다시 뵙겠습니다 :)

이를 상향 평준화로 보는 시각도 있지만, 냉정히 보면 성능 향상의 임계점에 도달했다는 신호일 수 있습니다. 데이터를 늘리고 파라미터를 키우는 스케일링 법칙은 여전히 유효하지만, 이것만으로는 더 이상 드라마틱한 성능 개선을 기대하기 어려워졌다는 의미입니다.

빠른 기술 발전 덕분에 AGI(범용 인공지능)가 한때 손에 잡힐 듯 가까워 보였지만, 이제는 회의론도 만만치 않게 제기되고 있습니다. 지금 이 방식으로는 그곳에 도달할 수 없다고요.

사실 인간이 20시간의 연수만 받은 것처럼 이야기했지만, 그 이면에는 이미 훨씬 방대한 양의 정보를 학습한 결과입니다. 숫자로 비교해 보면 꽤 충격적입니다. 'AI 4대 천왕'이라 불리는 얀 르쿤 교수에 따르면 LLM이 학습한 텍스트 데이터의 양은 약 10의 14승 바이트라고 하는데요. 꽤 큰 수치 같아 보이지만, 이는 고작 4살짜리 아이가 보고 자란 데이터의 양과 비슷한 수치라고 합니다.

즉, 인간이 현실 세계에서 받아들이는 정보량은 그 크기가 압도적으로 높을 뿐만 아니라, 학습의 방식 역시 근본적으로 다릅니다. 현재 생성형 AI가 아무리 똑똑한들 그대로 현실 세계로 나오기 어려운 이유입니다.

특히 그는 현재 비디오 생성 AI(Sora 등)가 사용하는 '픽셀 생성' 방식을 비효율적이라고 지적합니다. "물리학자는 방 안의 모든 기체 분자 움직임을 일일이 계산하지 않는다. 대신 '온도'와 '압력'이라는 추상적 상태만 계산한다"는 비유로 설명하는데요. 이것이 바로 그가 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture) 방식을 제안하는 이유입니다.

이 방식을 적용하면, 바람에 흔들리는 나뭇잎 하나하나를 전부 그리는 대신 '나무가 흔들린다'는 핵심 상태와 결과만 예측합니다. 불필요한 노이즈는 버리고 본질만 파악하는 것. 얀 르쿤은 이것이 진짜 지능이라고 정의합니다.

관련 인터뷰 : https://www.youtube.com/watch?v=7u-DXVADyhc

허사비스는 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 알파고의 유산을 다시 꺼내 들었습니다. 답을 내놓기 전에 생각하고 계획하는 과정을 통해 자신의 불확실성을 점검해야 한다고 말하는데요. 이때 얀 르쿤과 마찬가지로 월드 모델의 능력이 필요하다고 역설합니다.

계획을 세우려면, 자신이 행동했을 때 결과를 미리 예측해 볼 수 있는 시뮬레이터가 필수이기 때문입니다. 알파고가 바둑을 잘 둘 수 있었던 이뉴는 '바둑판'이라는 완벽한 통제 환경 안에서 수만 번의 수를 미리 둬볼 수 있었기 때문입니다. 그러나 현실 세계는 바둑판처럼 단순하지 않죠.

핵융합로의 플라스마를 제어하거나 새로운 배터리 신소재를 발견하려면, 단순히 텍스트로 된 논문을 많이 읽는 것만으로 부족합니다. 가상의 실험실(월드 모델) 안에서 물리적 결과를 시뮬레이션하고, 수없이 실패해 보며 검증하는 과정이 있어야 하는 것입니다.

관련 인터뷰 : https://www.youtube.com/watch?v=PqVbypvxDto

월드 모델은 단순한 기술적 개선이 아닙니다. AI가 현실 세계로 나아가기 위한 필수 관문이자, AGI로 가는 새로운 경로입니다. LLM 경쟁이 한계에 부딪힌 지금, AI 업계의 다음 전장은 '세상을 얼마나 정확히 이해하는가'로 옮겨가고 있습니다.

게임의 규칙이 바뀐 만큼, 구글이나 OpenAI가 아닌 새로운 주인공이 탄생할 수도 있다는 점. 이것이 우리가 다가올 2026년을 흥미롭게 지켜봐야 할 이유입니다.

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