# AGI가 왔다 | NVIDIA CEO 젠슨 후안의 AGI 도달 발언을 통해 밝혀진 ‘GPU 약 10만’의 상세 내용 탐구

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> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-16T17:12:27.335Z

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2026/9/8 업데이트

2026년 9월 7일 일본 시간으로 NVIDIA의 CEO 젠슨 류(Jensen Huang)가 X(트위터)에서 OpenAI의 GPT-6 Astra를 축하했습니다.

이 게시글에서는 Astra를 10만 개 규모의 NVIDIA GPU로 훈련한 점을 언급하며 “Grace Blackwell NVLink72”라는 제품명을 거론합니다. ChatGPT에서 o1을 거쳐 Astra에 이르는 4년 동안 “AGI의 등장이 있었다”고 평가하고, 이어 40만 개의 GPU가 가동될 예정이라고 예고합니다. 후안 씨의 게시글입니다.

지난 4년은 2022년의 ChatGPT부터 계산한 것입니다. 2024년에 등장한 O1부터 ASTRA까지는 약 2년입니다. AGI는 인간처럼 광범위한 지적인 작업을 수행할 수 있는 AI를 지칭하는 용어로, “도래했다”라는 표현은 후안 씨의 평가입니다. 이 글을 읽고 제가 궁금해했던 것은 바로 그 훈련 과정까지였습니다.

약 10만 규모의 시설을 언제, 어디에 갖추고 어떻게 사용할 수 있는 상태로 만들었는지. 그 과정에서 모델은 무엇이 가능한지 변화했는가. 2024년에 등장한 O1부터 A스트라까지, 모델의 발표와 당시 진행되었던 시설 정비를 연대순으로 나열한다.

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제작한 기사 내용을 Gamma에 입력하여 자동으로 슬라이드를 제작했습니다. 슬라이드 내용이 보기 좋으셨으면 좋겠습니다.

## ## 7/52 본문 청크 번역

**제목: 독서 기록 - 여야의 등불**

**저자: 타나카 리**

**게시일: 2023년 10월 26일**

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오늘은 타나카 리의 ‘여야의 등불’을 완결했습니다. 이 소설은 주인공 소년이 어느 날 갑자기 자신의 과거를 알게 되는 이야기입니다.

이야기는 소년이 자신의 출생의 비밀을 알게 되면서 시작됩니다. 그는 자신이 사실 특별한 능력을 가진 인간이며, 그 능력이 세계의 운명을 좌우하는 힘을 가지고 있다는 것을 깨닫습니다.

그는 자신의 능력을 통제하기 위해, 묘한 조직에 훈련을 받게 됩니다. 조직의 지도자는 그에게 자신의 능력을 이해하고 통제하는 방법을 가르쳐 줍니다.

하지만 조직의 목적은 단순히 소년에게 능력을 통제하는 방법을 가르치는 것만이 아닙니다. 조직은 소년을 이용하여 세계 평화를 어지럽히는 계획을 실행하려 합니다.

소년은 조직의 음모를 눈치채고 조직과 싸우게 됩니다. 그는 자신의 능력을 최대한 활용하여 조직을 무너뜨리려 합니다.

이야기는 소년이 조직과 싸우면서 자신의 과거와 마주하는 모습을 그리고 있습니다. 그는 자신의 능력과 자신의 운명을 받아들이게 됩니다.

이 소설은 독자에게 삶의 의미와 자신의 존재 의미에 대해 생각하게 하는 작품입니다.

특히 인상 깊었던 것은 타나카 리의 문장의 아름다움입니다. 그는 섬세하고 아름다운 단어를 사용하여 이야기를 만들어냅니다.

또한, 이 소설은 독자에게 희망과 용기를 주는 작품입니다.

이 소설을 읽고 저는 제 인생을 더욱 소중히 여기게 되었다는 것을 깨달았습니다.

**추천도: 5/5**

**감상:** 타나카 리의 작품은 독특한 세계관과 매력적인 캐릭터가 훌륭합니다. 이 ‘여야의 등불’ 역시 그 매력에 가득 찬 작품이었습니다.

- 2024년: 답변하기 전에 생각하고 건설이 시작된 거점
- 2. 2025년: GPT-5의 활용 전략 수립 및 GPU 연결 준비
- 2026년 4월: 아비리언이 훈련한 GPT-5.5
- 4. 2026년 9월: Astra의 10만 GPU 초과 및 활용 방안
- 5. 계산의 규모와 그 활용법
- 이 기획은 2023년 11월 23일에 개최된 “제13회 일본출판판매협회 신인상”의 수상작품을 기반으로 합니다. 수상작품은 다음과 같습니다.

*   『별의 그림자: 엘루시브』 세토 호쿠이치
*   『너, 별처럼』 나기요 유우
*   『밤에 흩어지는』 세토 호쿠이치
*   『너, 별처럼』 나기요 유우

이러한 작품들은 모두 2023년 독서 히트 차트에서 상위권에 랭크되었으며, 독자들 사이에서 큰 화제를 불러일으켰습니다.

또한, 이 기획에서는 이러한 수상작품의 매력을 더욱 깊이 파고들어 독자가 작품을 더욱 깊이 이해할 수 있도록 관련 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다.

## 2024년: 답변하기 전에 생각하고 건설이 시작된 거점

GPU는 대량의 계산을 병렬적으로 처리하는 데 특화된 반도체입니다. 인공지능의 “학습” 과정에서는 데이터로 모델 내부를 조정하는 계산을 반복하며, 학습된 모델을 사용하여 답변 등을 생성하는 과정이 “추론”입니다.

2024년 9월 12일, OpenAI은 O1을 발표하고 조기 버전의 O1-preview를 공개했습니다. 특징은 답변하기 전에 생각하는 시간을 갖도록 훈련했다는 점입니다. 중간에 오류를 수정하고 다른 해결 방법을 시도하도록 훈련했다고 설명합니다. OpenAI의 O1 연구 발표에 따르면, 훈련에 사용하는 컴퓨팅 자원을 늘릴 때뿐만 아니라 답변 시 생각하는 컴퓨팅 자원을 늘릴 때에도 성능이 개선되었습니다. 컴퓨팅 자원의 사용 방식은 모델을 훈련할 때에도, 활용할 때에도 중요했습니다. GPU의 수나 훈련 장소는 이 발표에서는 명확하게 밝혀지지 않았습니다. 같은 해, 텍사스주 아빌린에서는 6월에 데이터센터의 첫 번째 2개 동이 착공했습니다. 개발을 담당하는 것은 Crusoe(크루소)입니다. 이후 OpenAI의 훈련 거점이 되기 위한 장소에서 건물의 준비가 시작되었습니다. Crusoe의 건설 발표

## 2. 2025년: GPT-5의 활용 방안 분리 및 GPU 연결 준비

2025년 1월, 미국에서 AI용 컴퓨팅 시설을 구축하는 Stargate가 발표되었습니다. 아비린은 그들의 플래그십 거점이 되었으며, 3월에는 추가로 6개의 건물이 건설되기 시작했습니다.

6월에는 오라클(Oracle)이 최초의 GB200 랙의 반입을 시작했습니다. 7월의 OpenAI 발표에 따르면, 초기 훈련 및 추론도 시작되었다고 보고했습니다. OpenAI의 반입 및 이용 시작 발표 랙은 GPU 등의 장비를 수용하는 선반입니다. NVIDIA의 GB200 NVL72는 1 랙에 72개의 GPU를 모아놓았습니다. NVIDIA의 제품 사양 아빌린(Abilene)에서의 주요 분담은 다음과 같습니다.

- 크루소: 시설을 개발합니다.
- NVIDIA는 GPU 등의 장비를 공급합니다.
- 오라클: 장비 조달 및 운영과 컴퓨팅 환경 제공을 지원합니다.
- OpenAI: 그 환경에서 모델을 훈련합니다.

건설 자금 마련은 크루소 등 공동 사업에서 이루어졌고, 장비 구매는 Oracle에서 진행했습니다. Oracle 담당에 대한 보도가 있었던 그 여름, 8월 7일 GPT-5가 등장했습니다. 질문에 따라 즉시 답변하는 모델과 깊이 생각하는 모델을 분리하는 시스템이 구축되었으며, 여러 모델과 분리 역할을 결합한 구성이었습니다. OpenAI의 평가에 따르면 GPT-5 발표 시, 일부 과제에서 이전의 o3보다 출력량을 억제하면서 높은 성과를 보였고, 계산량을 늘리는 연구와 함께 답변 과정을 효율적으로 하는 개선도 진행되었습니다.

이 GPT-5 훈련에는 Microsoft Azure의 AI 슈퍼컴퓨터가 사용되었습니다. 아비린으로 이송한다는 것은 위치를 분리하여 검토해야 할 문제입니다. 아비린에서는 이후 GPU 간의 연결 통신 정비가 진행되었으며, 다수의 GPU로 훈련할 때는 중간 계산 결과를 서로 주고받습니다. 필요한 결과가 도착하지 않으면 다음 계산 단계로 진행할 수 없고 기다리는 상황이 됩니다. 랙 내의 72개 기기를 연결하는 것이 NVLink입니다. 랙을 넘어가는 통신에는 별도의 네트워크가 필요하며, Oracle은 10월에 아비린에 새로운 기반을 선제적으로 도입했다고 설명했습니다. 하나의 통신 경로에 문제가 발생하면 다른 경로로 전환하는 설계도 소개하고 있습니다. Oracle의 네트워크 기반 설명

## 2026년 4월: 아비리언이 훈련한 GPT-5.5

4월 23일, OpenAI는 GPT-5.5를 발표했습니다. 코드 작성, 조사, 소프트웨어 작동을 결합하여 여러 단계의 작업을 진행하면서 결과를 확인하는 모델이라고 설명하고 있습니다.

OpenAI는 NVIDIA의 GB200 및 GB300 NVL72 시스템을 기반으로 GPT-5.5를 공동 설계하고 있으며, 훈련과 사용자 제공 모두에 활용하고 있습니다. 또한, 코딩용 AI인 Codex에서 실제 사용 트렌드를 분석하여 GPU에 대한 처리 할당을 개선한 사례를 소개합니다. 모델 실행 기계뿐만 아니라 사용 방식에도 개입했습니다. 4월 29일 시설 소개에서는 GPT-5.5를 아비린에서 훈련했다는 내용이 명시되어 있습니다. 이 거점에서는 Oracle의 컴퓨팅 기반 위에서 NVIDIA의 GB200 시스템을 사용하고 있으며, 4월은 사용을 공개한 달입니다. 훈련 기간 및 GPU 수는 밝혀지지 않았습니다. OpenAI의 훈련 거점 설명

대량의 GPU를 구동하려면 전력을 공급하는 것뿐만 아니라 계산 과정에서 발생하는 열을 배출해야 합니다. GB200 NVL72는 액체 냉각 설계를 채택했습니다. OpenAI는 아비린에서 밀폐된 파이프 내에서 물을 순환시켜 냉각한다고 설명하고 있습니다.

## 2026년 9월: Astra의 10만 GPU 초과량 및 활용 방안

9월 3일, GPT-6 Astra가 발표되었습니다. OpenAI는 생각의 능력과 컴퓨터 조작 능력을 결합하여 문서 및 스프레드시트 작성에 더해 전문 소프트를 사용하는 과학 연구에도 대응할 수 있다고 설명하고 있습니다. Astra 발표와 함께 같은 날 공개된 안전성 개요가 동시 공개되었습니다.

컴퓨터 운영 시간으로 모사한 평가에서는 직전 모델인 GPT-5.6 솔보다 약 절반의 시간으로 더 높은 성적을 냈습니다. 이는 일상 업무에 소요된 평균 시간은 아니며, 해당사의 평가 환경에서의 비교입니다.

훈련 규모에 대해서는 후안 씨의 게시물뿐만 아니라 OpenAI의 임원진도 설명하고 있습니다. 9월 3일 기자 설명회에 취재한 Fast Company에 따르면, 연구 담당 부사장 에이단 클라크는 Astra 훈련에 10만 기 이상의 GPU를 사용했다고 밝혔습니다. Fast Company의 취재 기사에서 사전 학습 장소는 텍사스에 위치한 Stargate 거점을 보도했으며, Fortune의 취재 기사에서 동일한 설명회에 취재한 CNET에 따르면, 클라크는 데이터 센터 네트워크, 추론 계산 처리, Astra 자체를 이 규모로 움직이도록 처음부터 설계했다고 설명했습니다. 장비를 준비하는 것과 함께 그 위에서 작동하는 처리 및 모델도 설계했습니다. CNET의 취재 기사 및 Yahoo 배포판에서 GPU 수와 장소에 대해서는 기자 설명회에서의 임원진의 발언을 전달하는 보도에 근거합니다. 이번 자료에서는 그 거점을 아비린으로 특정할 수 없으며, 훈련 기간이나 동시에 어떤 GPU가 작동했는지 확인할 수 있는 상세한 기록은 얻어지지 않았습니다.

## 계산의 규모와 그 활용법

첫째, 100만원의 예산이 있을 경우, 예를 들어 광고비로 50만원, 인건비로 30만원, 기타 비용으로 20만원을 배분할 수 있습니다. 이 경우, 남은 10만원은 예비비로 활용할 수 있습니다.

둘째, 특정 상품의 매출액이 1000만원일 경우, 예를 들어 매출 원가로 600만원, 판매비와 일반 관리비를 200만원으로 배분할 수 있습니다. 이 경우, 순이익은 400만원이 됩니다.

셋째, 특정 프로젝트의 예산이 1억원일 경우, 예를 들어 인건비로 4000만원, 재료비로 3000만원, 기타 비용으로 3000만원을 배분할 수 있습니다. 이 경우, 남은 1000만원은 위험 관리나 예기치 않은 지출에 대비하기 위한 자금으로 확보할 수 있습니다.

이러한 예시를 통해 알 수 있듯이, 계산의 규모는 목적이나 상황에 따라 달라집니다. 중요한 것은 각 비용과 수익을 정확하게 파악하고 적절한 예산 배분을 하는 것입니다.

o1에서는 답변을 제시하기 전에 먼저 계산을 활용하여 생각하고, Astra에서는 생각하는 능력과 소프트웨어 조작을 결합하여 문서 작성이나 과학 연구 등의 작업을 수행합니다. GPU 수가 늘어난 것만으로는 이러한 변화를 설명할 수 없습니다. Astra 훈련을 위해 10만 GPU 이상의 규모에 맞춰 네트워크, 계산 처리, 모델을 설계했다고 설명되어 있습니다. 후안 씨의 게시글을 통해 알게 된 훈련 준비는 장비 조달부터 해당 계산을 활용하는 모델 설계에 이르기까지 광범위하게 이루어졌습니다.

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## 이 기획은 2023년 11월 28일에 개최된 “제13회 일본출판판매협회 신인상”의 수상작품을 기반으로 합니다. 수상작품은 다음과 같습니다.

*   『별의 그림자: 엘루시브』 세토 후미오
*   『너, 별처럼』 나기요 유우
*   『밤에 흩어지는』 세토 후미오
*   『너, 별처럼』 나기요 유우
*   『너, 별처럼』 나기요 유우

이러한 작품들은 모두 독자의 마음을 깊이 울리고 많은 상을 수상했습니다.

또한, 이 기획에서는 이러한 수상작품을 분석하고, 각 작품이 지닌 매력과 주제에 대해 심층적으로 다룰 것입니다. 독자 여러분께 이러한 작품의 새로운 매력을 발견해주실 수 있도록 다양한 관점에서 분석하겠습니다.

- 젠슨 훙이 트위터에 게시한 내용입니다.

NVIDIA는 2024년 6월 26일, 챗GPT를 비롯한 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 위한 새로운 GPU 아키텍처 ‘B200’을 공개했습니다. B200은 8채널 PCIe 인터페이스를 통해 최대 400GB/s의 대역폭을 제공하며, 딥러닝 워크로드에 최적화된 설계로, 특히 OpenAI와 같은 기업들이 LLM을 학습하고 추론하는 데 필요한 성능을 제공합니다. 

젠슨 훙은 B200의 출시를 통해 NVIDIA가 AI 분야의 선두 주자로서의 입지를 더욱 강화하고, 앞으로 더욱 혁신적인 AI 솔루션을 제공할 것이라고 강조했습니다. 또한, B200은 NVIDIA의 데이터 센터 솔루션과 긴밀하게 통합되어, 고객들이 AI 모델을 효율적으로 구축하고 운영할 수 있도록 지원할 것이라고 밝혔습니다.
- OpenAI는 LLM을 활용한 추론 학습에 대해 소개합니다. 최근 OpenAI는 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 추론 능력을 갖추도록 훈련하는 방법을 연구하고 있습니다. LLM은 텍스트 생성 및 번역과 같은 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 복잡한 문제 해결이나 논리적 추론에는 어려움을 겪습니다. OpenAI 연구팀은 LLM이 추론 능력을 향상시키기 위해 새로운 훈련 방법을 개발했습니다. 이 방법은 LLM에게 다양한 추론 문제를 제시하고, 모델이 문제 해결 과정을 단계별로 학습하도록 합니다. 또한, LLM에게 정답뿐만 아니라 문제 해결 과정에 대한 피드백을 제공하여 모델이 올바른 추론 전략을 학습하도록 돕습니다. 이러한 훈련 방법을 통해 OpenAI는 LLM이 복잡한 추론 문제를 해결할 수 있는 능력을 크게 향상시켰습니다. 예를 들어, LLM은 수학 문제, 논리 퍼즐, 그리고 심지어는 과학적 실험 설계와 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. OpenAI는 LLM의 추론 능력을 향상시키는 연구를 계속하고 있으며, 앞으로 LLM이 더욱 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 특히, 의료, 법률, 금융 등 복잡한 의사 결정이 필요한 분야에서 LLM의 활용 가능성이 높습니다. OpenAI는 LLM의 추론 능력을 향상시키는 연구 결과를 공개하고 있으며, 연구자들과 협력하여 LLM의 추론 능력을 더욱 발전시키기 위해 노력하고 있습니다. 또한, OpenAI는 LLM을 활용하여 새로운 서비스를 개발하고 있으며, 앞으로 LLM이 우리의 삶에 더욱 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
- 크루소(Crusoe)가 블루 오일 캐피탈(Blue Owl Capital)과 프라임 디지털 인프라스트럭처(Primary Digital Infrastructure)와 합작 투자를 체결했다.

이번 합작 투자로 크루소는 블록체인 기반 디지털 자산 관리 솔루션 개발 및 상용화에 더욱 박차를 가할 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 블루 오일 캐피탈의 자금 지원과 프라임 디지털 인프라스트럭처의 기술력을 바탕으로 크루소는 글로벌 시장 진출을 가속화할 계획이다.

이 합작 투자는 디지털 자산 시장의 혁신을 이끌고 새로운 투자 기회를 창출하는 데 기여할 것으로 전망된다.
- 저희는 “Stargate 프로젝트”를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 이 프로젝트는 OpenAI의 가장 야심찬 목표 중 하나이며, 인공지능과 물리적 세계 간의 상호작용을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

Stargate 프로젝트는 OpenAI가 개발한 새로운 로봇 플랫폼과, 이를 제어하고 상호작용하기 위한 고도화된 AI 모델을 결합한 것입니다. 이 플랫폼은 로봇이 복잡한 물리적 환경을 탐색하고, 다양한 작업을 수행하며, 인간과 자연스럽게 소통할 수 있도록 설계되었습니다.

Stargate 프로젝트의 핵심은 ‘지식 기반 계획’입니다. 로봇은 단순히 센서 데이터를 기반으로 움직이는 것이 아니라, 목표를 이해하고, 이를 달성하기 위한 계획을 수립하며, 계획을 실행하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 로봇은 훨씬 더 복잡하고 예측 불가능한 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있습니다.

현재 Stargate 프로젝트는 초기 단계에 있으며, 여러 가지 실험적인 시범을 진행하고 있습니다. 예를 들어, 로봇은 복잡한 퍼즐을 풀고, 다양한 물체를 조작하며, 인간과 대화하는 등 다양한 작업을 수행하는 데 성공했습니다.

저희는 Stargate 프로젝트가 인공지능 연구 및 개발에 있어서 중요한 진전을 가져올 것이라고 믿으며, 로봇 공학, 자동화, 그리고 궁극적으로는 인류의 삶을 개선하는 데 기여할 수 있기를 기대합니다.

저희는 Stargate 프로젝트에 대한 여러분의 관심과 지원을 부탁드립니다. 앞으로 더 많은 업데이트를 통해 프로젝트의 진행 상황을 공유할 예정입니다.
- OpenAI, Oracle와의 파트너십으로 ‘스타게이트’ 프로젝트를 가속화하고 있다고 발표했다. ‘스타게이트’는 OpenAI가 개발 중인 대규모 언어 모델(LLM)의 차세대 모델로, 기존 LLM의 한계를 극복하고 더욱 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계되었다.

이번 파트너십은 Oracle의 데이터베이스 기술과 OpenAI의 AI 기술을 결합하여 ‘스타게이트’의 학습 데이터 규모를 획기적으로 확대하는 데 초점을 맞추고 있다. 특히, Oracle의 데이터베이스는 방대한 양의 구조화된 데이터를 저장하고 관리하는 데 특화되어 있어, ‘스타게이트’가 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 데 기여할 것으로 기대된다.

OpenAI는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 통해 인간 수준의 지능을 갖춘 AI 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 이번 Oracle와의 파트너십은 이러한 목표 달성에 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. OpenAI는 ‘스타게이트’의 개발 과정을 지속적으로 공개하며, 업계의 의견을 수렴하여 더욱 발전된 AI 시스템을 구축해 나갈 계획이다.
- GB200 NVL72는 NVIDIA의 데이터센터용 초용량 GPU로, 최대 72개의 NVIDIA H100 GPU를 1개의 모듈에 통합하여 기존 GPU의 성능을 훨씬 능가하는 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 이 모듈은 데이터센터 서버에 탑재되어 AI 훈련, 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 다양한 워크로드를 지원하며, 특히 대규모 AI 모델 훈련에서 뛰어난 성능을 보입니다. 또한 NVIDIA의 NVLink 기술을 활용하여 여러 모듈 간의 빠른 데이터 전송을 지원합니다.
- OpenAI와 Oracle가 스타게이트(Stargate) 사이트에 수십억 달러 상당의 Nvidia 칩을 주목하고 있다는 보도에 따르면, OpenAI는 자체 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT-4를 실행하기 위해 Nvidia의 A100 및 H100 칩을 확보하기 위해 노력하고 있습니다. Oracle는 클라우드 기반 데이터베이스 서비스인 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에서 AI 워크로드를 가속화하기 위해 Nvidia 칩을 활용할 계획입니다.

이러한 움직임은 Nvidia 칩에 대한 수요가 급증하고 있으며, 특히 AI 모델 훈련 및 추론에 사용되는 고성능 GPU에 대한 수요가 높기 때문입니다. Nvidia는 현재 AI 칩 시장에서 압도적인 점유율을 차지하고 있으며, OpenAI와 Oracle와 같은 주요 기업들이 Nvidia 칩을 통해 AI 기술 발전을 추진하고 있습니다.

보도에 따르면, OpenAI는 스타게이트 사이트라는 특정 위치에 Nvidia 칩을 확보하기 위해 Oracle와 협력하는 것을 고려하고 있습니다. 스타게이트는 OpenAI가 개발 중인 차세대 AI 모델을 위한 핵심 데이터 센터로 예상되는 곳입니다.

이러한 상황은 AI 칩 시장의 경쟁 심화를 보여주며, Nvidia가 시장을 주도할 가능성이 높다는 것을 시사합니다. 하지만 AMD와 Intel 등 다른 칩 제조업체들도 AI 칩 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있습니다.
- GPT-5는 현재 개발 중이며 2024년 말까지 공개될 예정입니다. GPT-4보다 훨씬 강력하며 특히 다음과 같은 면에서 차별화됩니다.

*   **더욱 발전된 추론 능력:** GPT-5는 복잡한 문제 해결 능력과 논리적 추론 능력이 크게 향상되었습니다. 다양한 분야의 복잡한 질문에 대해 더욱 정확하고 심층적인 답변을 제공할 수 있습니다.
*   **향상된 멀티모달 기능:** GPT-5는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 풍부하고 창의적인 콘텐츠 제작이 가능해집니다.
*   **더욱 강력한 지식 기반:** GPT-5는 방대한 양의 데이터를 학습하여 더욱 폭넓고 깊이 있는 지식을 보유하고 있습니다. 최신 정보와 트렌드에 대한 이해도도 향상되었습니다.
*   **향상된 안전 기능:** OpenAI는 GPT-5의 안전성을 더욱 강화하기 위해 노력하고 있습니다. 유해하거나 편향된 콘텐츠 생성 가능성을 최소화하기 위한 다양한 기술적, 정책적 조치를 적용할 예정입니다.

OpenAI는 GPT-5의 출시를 통해 인공지능 기술의 새로운 지평을 열고 다양한 산업 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대하고 있습니다.
- Oracle은 오늘 AI 워크로드의 요구 사항을 충족하는 데 필요한 성능과 확장성을 제공하는 차세대 OCI Zettascale10 클러스터를 공개했습니다. 이 클러스터는 Oracle의 OCI 엔터프라이즈 클라우드 플랫폼을 기반으로 하며, AI 모델 학습 및 추론을 위한 최적화된 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 기능을 제공합니다. OCI Zettascale10 클러스터는 10 Zettabyte의 저장 공간을 제공하며, 이는 100억 개의 영화를 저장할 수 있는 용량입니다. 또한, 클러스터는 100TB/s의 대역폭을 제공하여 AI 워크로드의 빠른 데이터 전송을 지원합니다. NVIDIA의 최신 GPU와 함께 사용되어 AI 워크로드의 성능을 극대화하며, Oracle은 OCI Zettascale10 클러스터를 통해 고객이 AI 모델을 더 빠르고 효율적으로 학습하고 배포할 수 있도록 지원합니다.
- GPT-5.5는 이전 모델보다 훨씬 강력하며, 특히 복잡한 추론, 창의적인 콘텐츠 생성, 다양한 언어 간 번역 능력에서 괄목할 만한 성과를 보입니다.

GPT-5.5는 OpenAI의 최신 모델 아키텍처를 기반으로 구축되어 이전 모델의 단점을 보완하고 새로운 기능을 추가하여 성능을 극대화했습니다. 특히 방대한 양의 데이터를 학습하여 더욱 풍부하고 정확한 정보를 제공하며, 사용자의 의도를 더 잘 파악하여 맞춤형 답변을 생성합니다.

GPT-5.5는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어 복잡한 기술 문서의 요약, 창의적인 소설이나 시의 작문, 고객 지원 챗봇 개발, 다양한 언어 간 번역 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.

OpenAI는 GPT-5.5 출시를 통해 인공지능 기술의 발전과 활용 가능성을 더욱 확대할 계획입니다. 앞으로 GPT-5.5는 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌어내는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
- OpenAI는 현재 인공지능 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 인프라 구축에 상당한 투자를 하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 경우, 모델 크기가 계속 커짐에 따라 컴퓨팅 자원 요구량 또한 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 자체적으로 고성능 컴퓨팅 인프라를 구축하고 있으며, 이를 통해 모델 훈련 속도를 향상시키고, 더 복잡하고 정교한 모델을 개발하는 데 집중하고 있습니다.

OpenAI의 컴퓨팅 인프라 구축 노력은 크게 세 가지 영역으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 자체 개발한 GPU(Graphics Processing Unit)인 ‘B100’을 대규모로 활용하고 있습니다. B100은 이전 세대 GPU보다 훨씬 높은 성능을 제공하며, 특히 딥러닝 모델 훈련에 최적화되어 있습니다. 둘째, 데이터 센터를 확장하고 있으며, 특히 미국 캘리포니아주에 위치한 데이터 센터를 중심으로 컴퓨팅 자원을 확보하고 있습니다. 셋째, 클라우드 기반의 컴퓨팅 서비스 제공업체와의 협력을 통해 유연하고 확장 가능한 컴퓨팅 환경을 구축하고 있습니다.

OpenAI는 이러한 컴퓨팅 인프라 구축 노력을 통해 GPT-4와 같은 차세대 인공지능 모델을 개발하고, 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공할 계획입니다. 또한, OpenAI는 컴퓨팅 인프라 구축 경험을 바탕으로 인공지능 연구 개발 생태계를 활성화하고, 인공지능 기술의 발전을 가속화하는 데 기여할 것입니다. OpenAI는 지속적으로 컴퓨팅 인프라를 개선하고 확장하며, 인공지능 기술의 한계를 뛰어넘는 새로운 가능성을 탐색할 것입니다.
- OpenAI「GPT-6 Astra」

A스트라는 GPT-6의 핵심 기능 중 하나인 멀티모달 기능을 활용하여 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 생성할 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 A스트라에게 사진을 보여주면서 “이 사진에 대해 설명해 줘”라고 요청할 수 있습니다. A스트라는 사진을 분석하여 내용, 스타일, 분위기 등을 파악하고 이에 대한 설명을 제공합니다. 또한 사용자는 A스트라에게 음악을 들려주면서 “이 음악의 분위기를 묘사해 줘”라고 요청할 수 있습니다. A스트라는 음악의 멜로디, 리듬, 화성 등을 분석하여 그 분위기를 묘사하고 사용자가 원하는 스타일로 변환하기도 합니다.

A스트라는 이러한 멀티모달 기능을 통해 더욱 풍부하고 창의적인 콘텐츠 제작을 지원합니다. 예를 들어 사용자는 A스트라에게 “이 그림을 보고 이야기를 만들어 줘”라고 요청하면 A스트라는 그림의 내용을 바탕으로 흥미로운 이야기를 생성합니다. 또한 사용자는 A스트라에게 “이 음악을 듣고 시를 써 줘”라고 요청하면 A스트라는 음악의 분위기를 반영한 시를 작성합니다. A스트라는 사용자의 창의적인 아이디어를 더욱 발전시키고 새로운 콘텐츠를 제작하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

A스트라는 또한 GPT-6의 강력한 추론 능력을 활용하여 복잡한 문제를 해결하고 새로운 아이디어를 도출하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 A스트라에게 “이 데이터 분석 결과를 바탕으로 새로운 사업 아이템을 제안해 줘”라고 요청하면 A스트라는 데이터 분석 결과를 바탕으로 새로운 사업 아이템을 제안합니다. 또한 사용자는 A스트라에게 “이 문제에 대한 해결책을 찾아 줘”라고 요청하면 A스트라는 다양한 해결책을 제시하고 각 해결책의 장단점을 분석합니다. A스트라는 사용자의 문제 해결 능력을 향상시키고 새로운 아이디어를 도출하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- OpenAI의 “안전 개요: GPT-6 Astra”는 OpenAI의 최신 대규모 언어 모델(LLM)로, 이전 모델인 GPT-5의 안전성을 더욱 강화하고 개선하는 데 중점을 두고 개발되었습니다. GPT-6 Astra는 특히 다음과 같은 측면에서 상당한 진전을 이루었습니다.

**1. 위험 감소 및 안전 기능 강화**

*   **새로운 안전 프로토콜:** GPT-6 Astra는 새로운 안전 프로토콜을 통해 유해하거나 위험한 콘텐츠 생성 가능성을 크게 줄였습니다. 이러한 프로토콜은 모델이 특정 유형의 요청에 응답하지 않도록 설계되었으며, 편향된 답변, 차별적인 발언, 불법적인 활동 지원 등과 관련된 위험을 최소화합니다.
*   **강화된 콘텐츠 필터링:** GPT-6 Astra는 더욱 정교한 콘텐츠 필터링 시스템을 갖추고 있습니다. 이 시스템은 모델이 생성하는 텍스트를 실시간으로 분석하여 유해하거나 부적절한 콘텐츠를 감지하고 차단합니다.
*   **적대적 공격 방어:** GPT-6 Astra는 적대적 공격에 대한 방어 능력을 향상시켰습니다. 이는 악의적인 사용자가 모델을 속여 의도하지 않은 방식으로 작동하도록 유도하는 시도를 방어하는 것을 의미합니다.

**2. 책임감 있는 AI 개발 및 사용 촉진**

*   **투명성 강화:** OpenAI는 GPT-6 Astra의 개발 과정에 대한 투명성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 모델의 아키텍처, 훈련 데이터, 안전 프로토콜에 대한 정보를 공개하여 사용자들이 모델의 작동 방식을 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있도록 돕습니다.
*   **사용자 교육 및 가이드라인 제공:** OpenAI는 GPT-6 Astra를 책임감 있게 사용하기 위한 사용자 교육 자료와 가이드라인을 제공합니다. 이러한 자료는 모델의 잠재적 위험을 인지하고, 윤리적인 사용 방법을 숙지하며, 안전한 방식으로 모델을 활용하는 데 도움이 됩니다.
*   **커뮤니티 참여:** OpenAI는 GPT-6 Astra의 개발 및 개선 과정에 사용자, 연구자, 업계 전문가 등 다양한 이해 관계자들의 참여를 장려합니다. 이를 통해 모델의 안전성과 신뢰성을 더욱 향상시키고, 책임감 있는 AI 개발 및 사용을 촉진합니다.

**3. 성능 향상**

*   **향상된 추론 능력:** GPT-6 Astra는 이전 모델보다 더욱 정교한 추론 능력을 갖추고 있습니다. 이는 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하고, 다양한 유형의 텍스트를 생성하며, 창의적인 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 됩니다.
*   **더욱 자연스러운 텍스트 생성:** GPT-6 Astra는 더욱 자연스럽고 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이는 대화형 AI, 콘텐츠 생성, 번역 등 다양한 응용 분야에서 더욱 효과적인 성능을 발휘하도록 합니다.

OpenAI는 GPT-6 Astra를 통해 안전하고 책임감 있는 AI 개발 및 사용을 위한 노력을 지속할 것입니다. 또한, 사용자들과 긴밀하게 협력하여 모델의 안전성을 더욱 강화하고, AI 기술이 사회에 긍정적인 영향을 미치도록 노력할 것입니다.
- Fast Company「OpenAI, 아스트라 출시: 가장 강력하면서도 논란이 되는 모델」
- **Fortune「OpenAI, GPT-6 Astra 공개」**

그렉 브록먼은 OpenAI가 GPT-6 Astra를 공개하며 인공지능(AGI) 시대의 개막을 예고했다고 밝혔다. 그는 “GPT-6 Astra는 컴퓨터 사용 방식을 혁신하고, 이는 AGI의 시작을 알리는 신호탄이 될 것”이라고 강조했다.

브록먼은 OpenAI가 GPT-6 Astra를 통해 더욱 강력하고 다채로운 기능을 제공할 것으로 기대하며, 특히 컴퓨터 사용 분야에서 괄목할 만한 성과를 거둘 것으로 전망했다. 그는 GPT-6 Astra가 단순한 챗봇을 넘어 복잡한 문제를 해결하고 창의적인 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이라고 언급했다.

OpenAI의 이번 GPT-6 Astra 공개는 인공지능 기술 발전의 중요한 이정표가 될 것으로 예상되며, 앞으로 인공지능 분야에 대한 투자와 연구 개발을 더욱 가속화할 것으로 보인다.
- OpenAI 에이스트라는 GPT-3.5와 유사한 대규모 언어 모델(LLM)이지만, 훨씬 더 강력하고 다양한 작업에 적합하도록 설계되었습니다. 에이스트라는 특히 복잡한 지시를 따르고, 창의적인 콘텐츠를 생성하며, 다양한 형식으로 정보를 요약하는 데 뛰어납니다.

OpenAI는 에이스트라를 “최고의 LLM”이라고 부르며, GPT-6 출시를 앞두고 에이스트라가 GPT-6의 기반이 될 것이라고 밝혔습니다. GPT-6는 에이스트라보다 훨씬 더 강력하고 효율적인 모델이 될 것으로 예상됩니다.

에이스트라는 현재 공개적으로 사용 가능하지 않지만, OpenAI는 곧 제한된 수의 파트너에게 접근성을 제공할 계획입니다. OpenAI는 에이스트라를 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있도록 개발하고 있으며, 특히 고객 서비스, 콘텐츠 제작, 교육 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

OpenAI는 에이스트라의 개발에 상당한 투자를 하고 있으며, 모델의 성능을 지속적으로 개선하기 위해 노력하고 있습니다. OpenAI는 또한 에이스트라의 윤리적 사용을 보장하기 위해 노력하고 있으며, 모델이 편향되거나 유해한 콘텐츠를 생성하지 않도록 하는 데 중점을 두고 있습니다.

OpenAI는 에이스트라의 출시를 통해 LLM 기술의 발전에 크게 기여할 것으로 기대하고 있습니다. 에이스트라는 LLM 기술의 가능성을 보여주는 중요한 단계이며, 앞으로 더 많은 혁신을 이끌어낼 것으로 예상됩니다.

OpenAI는 GPT-6의 출시를 통해 LLM 기술의 한계를 뛰어넘고, 인공지능의 미래를 새롭게 정의할 것으로 기대하고 있습니다. GPT-6는 에이스트라보다 훨씬 더 강력하고 효율적인 모델이 될 것이며, 인공지능 기술의 발전에 중요한 역할을 할 것입니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/yasuhitoo/n/nef9f1a2f0e83)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 39청크*

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