씨티의 시각
구글의 Dream-RSI(9/14, Figure 2)를 포함해 RSI가 확장될 수 있다는 초기 증거는 새로운 컴퓨트 수요원을 가리키고 있습니다. 평균 실현 서빙 비용의 하락(5월 28일 고점 대비 54%, 7월 1일 이후 43%, 전주 대비 2% 하락)은 내부 및 외부 사용량 증가에 또 다른 순풍이 될 수 있습니다(Figure 19). 속도 조절 논쟁은 출시 시점에서 컴퓨트 배분으로 옮겨가고 있습니다. 메타는 안전을 우선시하기 위해 Muse 출시를 수개월 연기했으며(X, 9/15), 알렉산더 왕은 메타 컴퓨트의 대부분이 RSI 경쟁보다는 사람들에게 서비스를 제공하는 데 투입되고 있다고 밝혔습니다(X, 9/15). 컴퓨트 역량을 성능 개발에서 안전성, 감사 가능성, 얼라인먼트로 재배치하는 것이 AI 수요 관련 글로벌 설비투자 전망치인 2026년 1조 달러, 2027년 1.6조 달러에 영향을 미칠 가능성은 낮습니다. 젠슨 황은 제품 단위의 출시 중단은 지지했지만, 새로운 AI 규제는 불필요하다고 보고 있으며(Salesforce, 9/15), 이는 프런티어 개발 속도 조절과 경쟁적 지위 방어 사이의 보다 광범위한 긴장을 반영합니다.
RSI. 재귀적 자기개선은 모델이 후속 모델을 개발하는 데 사용하는 인프라에서 시작될 가능성이 높습니다. Z.ai의 Infra Agent(9/17)는 GLM-5.3-Flash를 2주도 안 되어 프로덕션에 투입했고, 10만 개 이상의 가속기 전반에서 처리량을 3배로 늘렸으며, 6일 동안 62조 개 이상의 토큰 처리를 도왔습니다. Infra Agent는 아직 RSI와는 거리가 멀지만, 자율 최적화는 모델 개발을 가속하는 동시에 추론 및 거버넌스 인프라에 대한 수요를 늘릴 것입니다. Z.ai는 GLM-5.3의 고급 사이버보안 역량 때문에 모델 가중치 공개를 2주 연기했으며(Hugging Face, 8/28), AI Infra Summit에서는 안전성과 얼라인먼트에 더 많은 컴퓨트를 배분하는 것이 전체 컴퓨트 요구량을 줄이기보다는 오히려 늘릴 수 있다는 점이 추가로 시사되었습니다. 배포 측면에서는 GLM-5.3의 언슬로스 양자화 버전(8/29)이 83% 더 작으면서도 약 81%의 정확도를 유지해, 온프레미스 메모리 및 가속기 요구량을 줄여 줍니다. 배포 장벽이 낮아지면 온프레미스 AI 도입이 확대되고, 민감한 데이터에 대한 통제력이 향상되며, 대규모 RSI를 위한 토대가 마련되어, 램프가 7개 업종 중 6개 업종에서 기록한 전월 대비 도입 증가세를 이어갈 수 있습니다(Figure 12).
출시 주기. 이번 주에는 독점 모델 1개와 오픈 모델 3개만 출시되어, 전주의 5개와 6개, 4주 전의 3개와 6개에서 각각 감소했습니다(Figure 7). 최근 90일 누적 합계는 독점 모델 68개, 오픈 모델 40개에 달했으며, 9월 초 급증 이후 독점 모델 출시는 전월 대비 31% 증가한 반면 오픈 모델 출시는 보합을 기록했습니다(Figure 1). 보다 넓은 모델 타임라인 전반에서 보면, 8월 1일 이후 출시된 모델의 약 69%가 각 제공업체의 최고 지능 수준을 새로 경신했습니다(Figure 8). 한 프런티어 제공업체가 월말 무렵 모델을 출시할 것이라는 확인되지 않은 추측(CellCog, 9/18)은, 모델 라우팅 도입이 늘어나는 가운데에서도 역량 향상이 프리미엄 사용량의 방향을 어느 정도까지 바꿀 수 있는지를 시험할 수 있습니다.
하네스. 하네스 설계는 실현 지능의 핵심 동인이 되어가고 있습니다. 인터랙티브 벤치마크인 ARC-AGI-3에서 동일한 모델에 제공업체 어댑터 하네스를 추가하자 성능이 62.71%에서 99.95%로 37포인트 상승했고, 비용은 2.61만 달러에서 1.88만 달러로 28% 감소했습니다(Figure 5). 마찬가지로 세일즈포스는 기반 모델을 전혀 변경하지 않고도 에이전트 하네스를 발전시킨 결과, 7개 엔터프라이즈 에이전트 과제 전반의 평균 성공률이 29.2%에서 78.0%로 상승했다는 사실을 확인했습니다(9/8). 실현 지능 향상분 중 점점 더 많은 부분이 하네스에서 나올 수 있으며, 이는 애플리케이션 레이어가 제공업체와 기업들에게 핵심적인 차별화 원천이라는 점을 강화합니다.