GPT-6는 점점 더 어리석어졌어요. 그게 바로 ‘비용 곡선’의 작동 방식이에요.

GPT-6 아스트라가 9월 3일에 출시되었습니다.일주일도 채 되지 않아 불만들이 여기저기서 들려왔습니다. 작업 성과가 더욱 나빠졌고, 기계의 성능도 점점 저하되고 있습니다.그들이 이미 그 것을 하위 등급으로 낮췄나요?분명한 것은 이런 일이 처음 일어난 것이 아니라는 점입니다. GPT-4o에서도 그런 일이 있었고, GPT-5에서도 마찬가지였습니다. GPT-5의 사용자들은 2025년 8월에 그런 글을 게시했습니다.“코딩이 하위로 전락된 것 같아요.”따라서 명백한 추측은, OpenAI는 뛰어난 모델을 출시하여 주목을 받다가, 그 뒤에 더 저렴한 모델로 교체하는 것입니다.

그런 말들을 무시한다면, 핵심을 놓치게 될 것입니다. 그 불만들은 사실적이지만, 그건 버그 보고가 아닙니다. 그 불만들은 OpenAI가 과연 가치가 있는지 결정하는 문제의 표면에 불과합니다. 그러므로 이를 신경 써야 합니다. 왜냐하면 OpenAI는 비밀리에 S-1 서류를 제출했으며, 현재 약 1조 달러 규모의 가치를 가지게 될 예정이기 때문입니다. 그 주식이 마침내 당신에게 제공될 때, “GPT-6가 점점 더 어리석어졌다”는 말이야말로 그 회사가 실제로 이익을 얻을 수 있는지 알 수 있는 가장 좋은 신호가 될 것입니다.

“무능한” 것 뒤에 있는 배관 시스템

누구도 엔지니어들을 해고하거나, 주력 모델을 파괴함으로써 기분이 나빠질 필요는 없습니다. 저렴한 설명은 악의적인 행동이며, 실제 이유는 비용입니다. GPT-6과 같은 규모의 모델을 모든 프롬프트에 적용하는 것은 회사의 전체 비용입니다. 그러므로 중요한 것은 단일 토큰을 처리하는 데 드는 비용입니다. 그리고 오픈AI는 그 비용을 엄청나게 줄이고 있습니다.

옵닥AI 엔지니어들은 올해 초 동료들에게 자신들이 어떻게 해야 하는지 알아냈다고 말했습니다.추론 비용을 절반 이상 줄일 수 있음어느 순간에ChatGPT의 트래픽을 처리하는 데 필요한 GPU를 수백 개로 줄이기이 기술들은 특별한 것이 아닙니다. 양자화 기술은 가중치의 정확도를 낮추어 메모리 사용량과 연산 비용을 절반 이상 줄일 수 있습니다. 하지만 너무 과도하게 사용하면 정확도와 장기적인 컨텍스트 기억 능력이 저하됩니다. 키-값 캐싱 기술은 변하지 않는 컨텍스트를 다시 계산하는 것을 피하고, 여러 요청들을 한 번에 같은 GPU에 처리하며, 쉬운 질문들은 더 작고 저렴한 모델로 전달합니다. 이러한 기술들을 조합하여 OpenAI는 가격에 따라 모델들을 세분화하여 판매하고 있습니다.GPT-5.6 라인은 5백만 토큰당 $5의 고정 예산 모델부터 1백만 토큰당 $1의 저예산 모델까지 포함됩니다..

이 모든 것은 새로운 일이 아닙니다. 2025년 6월에 발표된 널리 읽힌 비용 최적화 분석 보고서에 따르면, ChatGPT의 붕괴는 우연이나 사례에 불과한 것이 아니라고 했습니다.이는 추론 비용을 줄이기 위한 건축적 선택의 의도적인 결과였습니다.“모델이 더 어리석어졌다”라는 말을 읽을 때, 실제로 일어나는 것은 제품의 비용을 파악하는 과정입니다. 바로 회계 처리가 이루어지는 순간입니다. 매번 같은 메커니즘입니다. 새로운 모델이라도, 그 원리는 똑같습니다.

그렇게 되어야 하는 이유

이런 인센티브는 비밀스러운 것이 아니에요. 왜냐하면 손실 상황은 공개되어 있기 때문입니다. 2026년 중반까지 OpenAI가 그런 상태였다고 합니다.매 달러의 수익에 대해 1.22달러만을 잃는 상황입니다.재고 기반의 보상금을 계산하기도 전에, 올해에 약 140억 달러가 손실될 것으로 예상됩니다. 이는 현재 상황이 얼마나 심각한지 다시 한 번 상기시켜주는 사건입니다.이로써 마이크로소프트는 2032년까지 오픈AI의 총 수익 중 20%를 얻게 됩니다. 단, 이는 이익이 아닙니다.전략적 파트너에게 매출의 5분의 1을 지급해야 하는 회사는, 현재는 각 매출원으로부터 약 1.22달러의 손실을 입고 있습니다. 애난티크와 오픈웨이트 모델들이 계속해서 가격을 낮추는 시장에서 가격을 올리면 수익성을 확보할 수 없습니다. 남은 유일한 방법은 배송 비용을 줄이는 것뿐입니다.

그래서 그 감소 현상은 계속 반복되며, 해결되지 않습니다. 이는 문제가 아니며, 그저 비즈니스 모델이 자신의 역할을 수행하는 것일 뿐입니다. OpenAI가 공개한 지표도 점차 “달러당 능력”으로 바뀌고 있습니다. 이는 비용 곡선이 제품의 성능을 나타내는 표준적 방법일 뿐입니다. 매주 출시된 제품의 성능이 저하될 때마다, 그것은 실시간으로 관리되는 단위 경제성입니다. 시장은 공개적으로, 규모를 확대하면 얼마나 많은 품질을 포기해야 하는지를 알게 됩니다.

주식을 제공받았다는 것은 무엇을 의미하는가?

이제 그 가치를 다시 평가해 보겠습니다. 2026년 3월 이후의 개인 시장 가치는 약 8520억 달러였으며, 시장의 대부분은 IPO 이후의 가치가 1조 달러에 가까울 것이라고 예상했습니다.2027년 중반에 약 660억 달러가 될 것으로 예상된다면, 수익은 약 15배 증가할 것입니다.15배의 매출 비율은 마이크로소프트와 같은 결과를 가정한 가격입니다. 구글과 같은 결과는 아닙니다. 그 수치는 일종의 베팅일 뿐입니다. 즉, 비용 곡선이 충분히 빠르고 넓게 붕괴되어 오픈AI가 손실을 멈추고 이익을 내기 시작한다는 것을 의미합니다. 반면 마이크로소프트는 모든 매출에서 5분의 1을 이득으로 얻습니다.

그렇게 되면 다시 불만에 대해서 이야기하게 됩니다. “모델이 점점 어려워졌다”는 의견들을, 특정 분야의 포럼에서 제품에 대한 불만으로 받아들이지 말고, 그 비용 구조와 관련된 정보로 받아들여야 합니다. 비용이 훨씬 낮아지는 대가로 품질이 약간 떨어지는 것은 건강한 상황입니다. 이는 실제로 작동하는 엔지니어링이 효과적이라는 증거입니다. 문제는 불만을 표현하는 것 자체가 아니라, 비용 향상이나 품질 저하가 일어나서 사용자와 기업 고객들이 Anthropic이나 다른 오픈 모델로 전환하는 상황입니다. 그러면 수익도 계속 증가하지 않습니다. 불만 자체는 그저 소음일 뿐입니다. 불만이 이익률이 어떻게 관리되는지를 나타내는 지표라면, 그것이 바로 중요한 신호입니다.

아직 그 주식을 구매할 수 없고, 불만 사항을 매도할 수도 없습니다. 하지만 지금은 반응을 기르는 것만 할 수 있습니다. 다음에 누군가가 새로 개발된 AI가 데모 버전보다 더 나쁘다고 말할 때, 엔지니어들이 무엇을 했는지 묻지 마세요. 대신 모델을 실제로 사용하는 데 드는 비용을 알아보세요. 그 숫자가 바로 천조 달러 규모의 투자의 핵심입니다.