데미스 하사비스 인터뷰 요약본 봤는데, 2026년엔 단순히 기능 향상이 아니라 속도가 완전 차별화 요소가 된다고 하더라. GPT-5.4 Pro Extended 풀버전 쓰면 요즘 모델보다 3배 정도 빠른 추론이 가능한데, 이게 연쇄적 생각 과정에서 더 파급력 있음.
회사별로 보면 구글이 TPU 연동 가속화로 가장 유리한 위치에 있는 거 같고, 오픈AI는 API 토큰당 가격을 30% 정도 깎는 전략으로 맞붙는다고 함. 결국 연쇄적 사고 3단계 이상 가면 토큰 절감이 훨씬 커져서 장기적으로는 엔터프라이즈 수요 몰릴 거라는 예상.
근데 생각보다 연쇄적 추론은 개발자용 툴만 먼저 적용될 듯. 일반 채팅은 내년까지도 기존 모델 버전 유지된다고 하니 클로드 3.7 만년 불만이나 GPT-4 로 돌아가는 사람들 당분간 계속 있을 듯. 결국 2026년엔 AI도 성능보다 속도 경쟁이 본격화되는 해가 될 듯?
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30% 가격 인하는 인상적이지만 실제 비용은 토큰 수에 비례해요. 연쇄 사고 5단계만 돌려도 토큰 소모량이 지금보다 25% 이상 늘어나는 케이스가 실제 벤치마크에서 수집되고 있어서, 이 가격 정책이 속도 향상 대비 비용 효율로는 오히려 역효과 날 수 있겠네요.
속도 경쟁이 아니라 연쇄적 추론의 품질이 결정타라고 봐요. 구글이 TPU로 3배 빠르게 만들었다고 해도 연쇄 사고 5단계에 들어가면 로직이 꼬여서 오히려 더 느린 케이스가 속출하는 거 목격했거든요. 오픈AI의 30% 인하 전략도 개발자 입장에선 더 싸게 더 틀리게 만든다로 읽힐 수 밖에 없죠. 실제로 빠른 추론을 유효하게 만드는 건 정확도 개선이고, 이건 다시 학습 파이프라인에서 근본 해석이 달라져야 가능한 부분이라 여전히 구글 DeepMind가 유리하지만, 퀀텀 아키텍처 그대로인 한 속도 이점만으로는 생태계 판도를 뒤집 명분이 부족해요.
