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Databricks CEO는 AGI가 이미 존재한다고 말하며, 업계가 목표를 바꿨다고 지적

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 03:08
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Databricks CEO 알리 곳시(Ali Ghodsi)는 인공일반지능(AGI)이 이미 존재하며, 기술 업계가 단순히 AGI의 정의에 대해 "골대를 계속 옮기고" 있다고 선언했습니다. 이는 9월에 열린 Goldman Sachs 컨퍼런스에서 나온 발언으로 이번 주에 공개되었습니다.​​

9월 10일 Goldman Sachs의 Communacopia + Technology Conference에서 연설한 곳시는 현재의 AI 챗봇들이 이미 10년 전 연구자들이 사용했던 AGI의 정의를 충족한다고 주장했습니다. "모두가 그렇다고 말할 것이지만, 우리는 계속해서 골대를 옮겼습니다"라고 곳시는 화요일에 공개된 토론에서 말했습니다. 이러한 발언은 현재 1,000억 달러 이상의 가치를 인정받고 있는 Databricks가 The Information에 따르면 1,300억 달러를 초과하는 기업 가치로 신규 자금 조달 협상 중인 것으로 알려진 가운데 나왔습니다.​


스케일링 법칙이 한계에 부딪혔다

컴퓨터 과학 박사 학위를 보유한 Ghodsi는 컨퍼런스에서 AI 모델의 거대한 도약의 시대가 둔화되었으며 최근 AI 발전을 이끈 스케일링 법칙이 "멈춰섰다"고 말했다. 그는 OpenAI의 GPT-5와 Anthropic의 Claude 4와 같은 최신 시스템이 대규모 개선을 제공하지 못하고 있다며 "다음 사전 훈련된 거대 모델에서 가치를 얻는 것이 점점 더 어려워지고 있다"고 덧붙였다.​

이 CEO는 인간보다 훨씬 더 똑똑하게 추론할 수 있는 AI인 초지능에 대한 업계의 집착이 "잘못된 방향"이라고 주장하며, 세계에서 가장 뛰어난 두뇌를 능가하는 시스템을 구축하는 것은 기업들이 실제로 필요로 하는 것이 아니라고 말했다. "AGI는 자동화하고 에이전트를 구축하는 데 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다"라고 그는 말했다. "우리는 단지 지루한 작업을 해야 할 뿐입니다".​​


초지능에 대한 업계의 의견 분열

Ghodsi의 발언은 인공 초지능 구축이 바람직한지에 대해 기술 업계가 분열되는 가운데 나왔다. Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman은 토요일 공개된 팟캐스트에서 인공 초지능을 "반(反)목표"로 취급해야 한다고 말하며, 이를 "미래에 대한 긍정적인 비전처럼 느껴지지 않는 것"이라고 언급했다. DeepMind를 공동 창립한 후 Microsoft에 합류한 Suleyman은 자신의 팀이 대신 "인본주의적 초지능"—인간의 이익과 가치에 기반을 둔 AI—을 추구하고 있다고 말했다.​

다른 기술 리더들은 초지능을 달성하겠다는 결심을 유지하고 있다. OpenAI CEO Sam Altman은 9월에 업계가 2030년까지 초지능에 도달하지 못한다면 "매우 놀랄 것"이라고 말했다. "초지능 도구는 우리가 스스로 할 수 있는 것을 훨씬 넘어서 과학적 발견과 혁신을 대폭 가속화할 수 있습니다"라고 Altman은 1월에 말했다. Google DeepMind 공동 창립자 Demis Hassabis는 AGI가 "향후 5~10년 내에" 도래할 수 있다고 제안했다.​

Databricks는 9월에 1,000억 달러를 초과하는 가치 평가로 10억 달러를 조달했으며, 회사는 2분기 동안 매출 런레이트가 40억 달러를 돌파하여 전년 대비 50% 증가했다고 보고했다. 회사의 AI 제품만으로도 최근 매출 런레이트 10억 달러를 돌파했다.

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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