# GPT-6 Astra, AGI 시대의 전조인가 게임 공략, 3D 세계 제작, 로봇 조작까지 확장되는 범용성

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-09-12T05:29:56.300Z

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OpenAI가 2026년 9월 3일에 발표한 AI 모델 “GPT-6 Astra”는 도대체 어디까지 폭넓은 일을 할 수 있는가. 퍼즐 FPS “Portal”을 약 24시간에 걸쳐 공략하는 한편, 해수면만의 시뮬레이터에서 생물이 헤엄치는 3D 세계를 만들고, Blender로 주택을 설계해 Unreal Engine 5에서 걸어 다닐 수 있는 공간으로 완성했으며, 나아가 실물 로봇 암까지 조작했다. 용도별 전용 모델이 아니라, 동일한 GPT-6 Astra가 서로 다른 도구와 실행 환경을 부여받아 이처럼 전혀 다른 태스크를 넘나들고 있다.

OpenAI 공동 창업자인 그레그 브록먼은 Astra 공개 후 자신의 X에 “지금 AGI 시대로 이행하고 있다”고 게시했다. “이 모델인지, 이전 모델인지, 다음 모델인지라는 관점과 관계없이”라고 덧붙였다. 그 후 다른 게시물에서도 “우리는 AGI 시대에 있다”고 다시 밝혔다. Astra 그 자체를 AGI(범용 인공지능)라고 단정한 발언은 아니다. 그러나 공개 후 등장한 다양한 활용 사례를 보면, “AGI 시대”라는 말을 연상시키는 듯한, 하나의 AI가 다룰 수 있는 일의 폭이 보이기 시작하고 있다.

■ OpenAI 공동 창업자인 그레그 브록먼은 GPT-6 Astra 공개 후 “지금 AGI 시대로 이행하고 있다”고 X에 게시했다

OpenAI는 Astra에 대해 컴퓨터 조작, 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 과학, 전문 업무 등 폭넓은 분야에서 최첨단 성능을 갖는다고 설명하고 있다. 실제 이용 사례에서 드러나는 것도 “글을 쓴다” “코드를 쓴다”와 같은 단일 능력만이 아니다.

## 약 24시간에 걸쳐 “Portal” 공략

개인 개발자 cozyblaze는 Valve의 퍼즐 FPS “Portal”을 Astra에 플레이시켜 엔딩 크레딧까지 도달한 실험 환경과 기록을 공개했다.

“Portal”은 1인칭 시점으로 연구 시설 내 퍼즐을 풀면서 진행하는 게임이다. 플레이어는 벽이나 바닥에 파랑과 오렌지 두 개의 “포털”을 열고, 한쪽으로 들어가면 다른 쪽으로 나올 수 있는 구조를 이용해 높은 곳으로 이동하거나 물체를 운반하면서 장치를 돌파해 나간다. 단순한 반사 신경뿐만 아니라 화면에서 공간 구조를 파악하고, 어디에 포털을 둘지, 어떤 순서로 조작할지를 생각할 필요가 있다.

■ GPT-6 Astra가 “Portal”을 플레이하는 모습. 전 3개 파트 중 최종 파트 후반

출처: cozyblaze의 YouTube

Astra는 게임 화면의 스크린샷에 더해 플레이어의 위치와 카메라 방향을 전달받아 다음에 무엇을 할지 스스로 판단한다. 모델이 생각하는 동안은 게임을 일시 정지하고, 조작 후 상황을 다시 확인하면서 진행했다.

공개 기록에 따르면 “gpt-6-astra”를 최대 추론 강도 “max”로 사용해 클리어까지 약 23시간 43분이 소요됐다. 도중에는 용량 제한으로 인한 중단과 대기 시간도 포함된다.

cozyblaze는 처음에 “게임을 진행해 엔딩 크레딧까지 도달하라”는 목표를 부여한 뒤, 게임 플레이 자체에 대한 추가 지시는 “크레딧이 흐르도록 두라”는 것뿐이었다고 설명하고 있다. 용량 오류 후 재개 등 운용상의 개입은 있었지만, 화면을 보고 상황을 판단하고 시행착오를 거치며 게임을 공략하는 부분은 Astra가 담당했다.

## “나는 로봇이 아닙니다”도 전 48레벨 돌파

다른 게임에서도 Astra의 컴퓨터 조작 능력이 시험되고 있다.

OpenAI Labs팀의 Sharif Shameem씨는 9월 6일(현지 시간), Astra가 브라우저 게임 “I'm Not a Robot”의 전 48레벨을 클리어했다고 자신의 X에서 보고하고, 플레이하는 모습을 영상으로 공개했다.

■ GPT-6 Astra가 “I'm Not a Robot”을 조작하는 모습

이 작품은 웹사이트에서 인간과 봇을 구별하는 CAPTCHA를 소재로 한 패러디 게임으로, 다양한 테스트를 돌파하며 “인간임”을 증명해 나간다.

Shameem씨는 게시물에서 “Astra has successfully beat all 48 levels of the “I’m Not a Robot” game”이라고 보고했다. 자세한 실행 환경이나 Astra에 준 지시 등은 게시물에서는 밝히지 않았지만, 화면을 인식하면서 서로 다른 과제에 대응하고 게임을 끝까지 진행하는 모습을 확인할 수 있다.

“Portal”과 같은 3D 공간 퍼즐과, 다양한 화면상의 테스트에 대응하는 “I'm Not a Robot”에서는 필요한 능력이 다르다. 그럼에도 같은 Astra가 각각의 화면을 보면서 상황에 따라 조작을 선택하고 있다.

## 해수면밖에 없던 세계에, 심해와 생물을 만들다

Astra는 기존의 세계를 공략할 뿐만 아니라, 새로운 세계를 만드는 데에도 사용되고 있다.

미국 펜실베이니아대학교 와튼스쿨 교수 Ethan Mollick씨는 9월 4일, 해수면과 폭풍만을 그리는 오픈소스 시뮬레이터를 Astra에 건네고, “나머지 바다”를 만들도록 지시했다고 LinkedIn에서 보고했다. 생물의 행동을 포함한 프로시저럴 시뮬레이션도 추가하도록 요청했다고 한다.

완성된 “ABYSSAL — The Living Deep”에서는 원래 해수면뿐이던 시뮬레이터가 바닷속을 탐험할 수 있는 세계로 확장되어 있다. 산호초와 켈프 숲, 심해 등 서로 다른 환경이 그려지고, 물고기와 상어, 가오리, 고래 등의 생물이 바닷속을 돌아다닌다. 소스 코드도 GitHub에서 공개되어 있다.

■ GPT-6 Astra로 확장한 해중 시뮬레이션 “ABYSSAL — The Living Deep”

주목할 점은 Astra가 제로에서 이미지 한 장을 생성한 것이 아니라, 기존 프로그램을 읽고 그 구조를 이어받으면서 기능과 세계를 크게 확장하고 있다는 점이다. 해수면과 폭풍뿐이던 시뮬레이터를 생물이 돌아다니는 해중 세계로 발전시킨 사례는 게임 공략과는 다른 Astra의 “만드는” 능력을 보여준다.

## Blender로 집을 설계하고, Unreal Engine 5에서는 실제로 걸을 수 있다

3D 제작에서는 나아가 여러 전문 소프트웨어를 넘나드는 사례도 있다.

OpenAI Developers에서는 9월 4일, 개발자 Thomas Ricouard씨가 Astra를 사용한 건축 비주얼라이제이션 제작 과정을 공개했다.

■ GPT-6 Astra를 사용해 Blender로 제작한 주택 “Solace”

Ricouard씨가 처음 준 것은 “미니멀하지만 세밀하게 만들어진 가구, 아름다운 정원, 영화적인 분위기를 가진 주택”이라는 대략적인 요청이었다. Astra는 Blender의 Python API를 사용해 건물뿐만 아니라 가구, 식재, 소재, 조명, 카메라까지 포함한 편집 가능한 3D 씬을 구축했다.

그 후, Astra는 중정을 둘러싼 ㄷ자형 주택을 제안했다. 3개의 침실, 오피스, 욕실, 팬트리 등을 갖춘 집으로 발전시켰으며, 서적과 식기, 주방용품 등 세부의 오브젝트까지 정교하게 만들었다.

나아가 Blender에서 30초간의 카메라 투어를 제작했다. 거기서 Unreal Engine 5로 이전하기 위한 내보내기·불러오기 체계를 구축하고, 최종적으로는 1인칭 시점으로 집 안을 자유롭게 돌아다닐 수 있는 실시간 공간으로 만들었다. 문과 서랍을 열고, 조명 스위치를 조작하고, 에스프레소 머신까지 작동시킬 수 있다.

설계를 구상하고, 3D 모델을 만들고, 영상을 연출하고, 다른 소프트웨어로 데이터를 옮기고, 인터랙티브한 경험으로 완성한다. 단순히 Blender의 조작법을 알고 있다기보다, 일련의 제작 공정을 넘나들며 작업을 진행하고 있다는 점이 특징적이다.

■ Blender(왼쪽)와 Unreal Engine 5(오른쪽)로 제작한 주택 “Solace”의 비교

## 그리고 화면을 벗어나, 실제 로봇까지 조작

Astra가 다루는 대상은 디지털 공간만이 아니다.

로봇용 AI 평가를 다루는 RoboCurve는 GPT-6 Astra에 2개의 로봇 암 “YAM”을 조작시킨 검증 결과를 공개하고 있다.

■ GPT-6 Astra에 의한 로봇 암 조작 검증. 빨간 블록을 그릇으로 옮기는 과제에서는 높은 성공률을 기록했다

테이블 위의 빨간 블록을 잡아 그릇으로 옮기는 과제에서는 Astra는 20회 중 19회 성공했다. 반면, 둥근 퍼즐 조각을 잡아 대응하는 홈에 정확히 끼워 넣는, 보다 정밀한 과제에서는 20회 중 2회의 성공에 그쳤다.

정밀한 물리 조작에는 아직 명확한 약점이 있다. 그럼에도 화면을 보고 게임을 공략하는 AI, 코드를 작성해 3D 세계를 만드는 AI, 전문 소프트웨어를 조작하는 AI, 로봇을 움직이는 AI가 각각 별개로 존재하는 것은 아니다. 동일한 GPT-6 Astra가 서로 다른 환경과 도구를 부여받음으로써 이 모든 것에 도전하고 있다.

[원문 보기](https://ledge.ai/articles/gpt_6_astra_general_purpose_capabilities) | 출처: Ledge.ai