OpenAI, 1만 에이전트 나비에-스토크스 증명 완성... Worldcoin(WLD) 주목

OpenAI의 칩 설계 도전

OpenAI가 프런티어 모델을 챗봇을 넘어 칩 설계, 수명 과학, 금융 영역으로 확장하고 있다. 재무총괄 Sarah Friar는 선불 비용이 더 높은 모델이라도 시도 횟수를 줄여 작업을 완료하면 결국 이길 수 있다는 논리를 폈다. 그녀는 9월 7일 샌프란시스코에서 열린 Goldman Sachs의 Communacopia + Technology 컨퍼런스에서 이 같은 입장을 밝혔다. 이 재해석은 프리미엄 모델과 저가 모델 사이에서 고민하는 기업 고객에게 의미가 크다. OpenAI가 원하는 질문은 토큰당 가격이 가장 낮은 모델이 무엇이 아니라, 완성된 작업 하나당 비용이 가장 낮은 모델이 무엇인가다.

회사의 자체 하드웨어 작업이 그 개념 증명이다. OpenAI가 Broadcom과 함께 만든 최초의 자체 추론 칩 Jalapeño는 내부 전용으로 배타적 사용이 예약됐는데, 8월 25일자 OpenAI 게시물에 따르면 불과 9개월 만에 설계에서 양산으로 넘어갔다. 회사는 AI가 설계·측정·검증 주기를 압축했다고 설명하며, GPT-OSS 120B, DeepSeek R1, Kimi K2.5 구동 시 해당 실리콘이 Nvidia의 동급 파트인 GB200과 GB300 대비 와트당 AI 성능이 1.5~1.9배 더 좋다고 주장한다. 다만 이는 OpenAI 자체 수치다. 독립 연구기관 SemiAnalysis는 InferenceX 실행을 관찰했지만 전체 벤치마크 스위트를 재현하지는 못했다.

가격 논리에는 부분적인 외부 뒷받침도 있다. 한 비교에서 GPT-5.6 Luna는 표준 작업 하나를 완료하는 데 약 0.18달러가 들었고 Z.ai의 GLM-5.3은 2.01달러가 들었다. 다만 독립 지능 지수에서 GLM-5.3은 45점, Luna는 38점을 기록해, OpenAI가 이긴 것은 순수 성능이 아니라 비용 측면이다. Friar는 또한 저가형 Luna 모델의 가격을 낮추자 사용량이 대략 10배로 늘었고, Codex는 사용자 2,500만 명에 도달했다고 덧붙였다. 판돈은 어마어마하다. PwC는 2050년까지 글로벌 AI 인프라 자본 지출이 31조 6,000억 달러에 이를 수 있으며, 연간 지출이 2026년 약 8,000억 달러에서 1조 8,000억 달러로 오를 것으로 추정한다. 같은 기간 OECD는 품질 보정 모델 가격이 2024년 1월부터 2026년 4월 사이 약 80% 하락했다고 적시한다.

88시간, 1만 개 에이전트

9월 9일, OpenAI는 X 게시물을 통해 차세대 모델이 GPT-6 Astra보다 실질적으로 더 뛰어난 능력을 갖췄다고 밝히며, 7대 밀레니엄 문제 중 하나인 나비에-스토크스 방정식에 대한 해법을 산출했다고 발표했다. AI 보조 수학의 이정표가 됐어야 할 이 소식은 곧바로 연구윤리 논쟁으로 번졌다.

X 게시물https://x.com/OpenAI/status/2097375276384567642?s=20

논쟁의 중심에는 NYU 수학자 Tristan Buckmaster와 Anthropic 소속 수학자 Levent Alpöge가 있다. 두 사람은 지난 1년간 이 문제를 두고 비공개로 협업했으며, 유도 과정을 풀고 미공개 자료를 정리하는 데 Claude와 Codex 등 AI 도구를 적극 활용했다. 두 사람의 진전 소문이 퍼지기 시작하자 OpenAI는 자사 차세대 모델을 같은 문제에 투입했고, 약 10,000개의 AI 에이전트를 배치해 88시간 만에 대규모 증명을 완성했다.

Buckmaster에 따르면 자신의 연구 결과가 OpenAI에 전해졌다는 사실을 알게 된 뒤 그는 회사에 직접 연락했고, 며칠 뒤 OpenAI 연구진은 내부 모델이 이미 대규모 증명을 끝냈다고 그에게 알렸다. 그의 핵심 반론은 순서다. OpenAI는 두 사람의 진전을 알게 된 이후에야 잘 쓰이지 않던 기술적 방향에 자원을 쏟아부은 것이다. 회사의 대응 역시 가장 많은 검증을 받고 있다. OpenAI는 나비에-스토크스 작업 과정에서 두 수학자의 사용자 데이터에 직접 접근하지 않았다고 밝히면서도, 그들이 OpenAI 제품을 사용하며 생성한 비식별 데이터가 모델 개선에 도움이 됐을 가능성을 배제할 수 없다는 뼈아픈 단서를 덧붙였다. 심지어 저자 공방까지 벌어졌다. Buckmaster는 OpenAI가 Alpöge를 공동 공로에서 배제한 채 자신에게 자사 결과 정리를 돕자고 논의한 뒤로 말하며, 그 조건을 Alpöge의 고용주와 연동시켜 거부했다고 말한다. 이 충돌의 전모는 우리의 1만 에이전트 수학 증명 보도에서 다뤘고, 해당 보도는 GPT-6 Astra가 돌보는 벤치마크 성적을 이어가는 가운데 나왔다. 시장을 실시간으로 추적하려는 독자는 Bitget에서 현물·선물 가격을 실시간으로 확인할 수 있다.

Worldcoin의 AI 프록시 수급

두 이야기는 하나의 흐름을 그린다. OpenAI는 연산 계층을 장악하면서 동시에 연구 산출 속도까지 가속하고 있고, Sam Altman의 영향권이 넓어질 때마다 그가 공동 창립한 증명오브퍼슨후드 프로젝트 Worldcoin(WLD)은 암호화폐 시장에서 가장 직접적인 OpenAI 프록시로 거래된다. 공식 발표가 확정하는 것은 어디까지나 모델 결과뿐이며, Worldcoin 생태계에 전달되는 신호는 펀더멘털이 아니라 내러티브다. 우리 데스크는 AI 복합체가 제도화 국면에 들어섰다고 읽는다. OpenAI와 Anthropic의 투자적격 등급 추구를 다룬 보도가 그 근거다. 이런 배경은 역사적으로 광범위한 알트코인 시장을 함께 끌어올려 왔다. WLD는 지난 24시간 동안 4.0% 하락했지만, 여전히 사실상 모든 주요 암호화폐 거래소에서 거래되며 AI 기반 DeFAI 자금 흐름의 유동성을 유지하고 있다.