2026.09.14 | DS투자증권 양형모
핵심
아모데이의 「We Must Pace the Frontier」는 안전의 언어로 나왔지만 핵심은 비용이라는 분석. 프런티어 성능 향상 방식 자체가 대규모 에이전트·장기 추론을 요구해 추론비용을 키워, 안전 강화와 성능 향상이 모두 '대규모 실행 축소·배포 지연'이라는 같은 결론으로 향한다
주요 내용
• 오픈AI 나비에–스토크스 사례: 비공개 내부 모델·약 1만 개 에이전트로 88시간 만에 해법, 약 270만 건 메시지·1,300억 출력 토큰·천만달러 이상 소요
• GPT-6 아스트라 vs Claude Fable 5.1: 지능지수 53·코딩지수 62 동률이나 동일 작업 추정비용 아스트라 3.26달러 vs Fable 7.63달러, 턴 수 24 vs 60
• 아스트라 API 100만 토큰당 입력 10달러·출력 50달러로 전 세대 대비 약 2.5배, 오픈AI는 200달러 Pro 신규 가입 일시 중단(공식 사유 용량 부족)
• 딥시크 V4.1 Flash: 5,520억 파라미터 MoE지만 입력 80억·출력 160억만 활성화, KV 캐시 HBM 사용량 이전 세대의 1/4
시장 포인트
상단 성능이 수렴할수록 경쟁 변수는 모델 점수에서 토큰 수·턴 수·작업당 비용으로 이동. 활성 파라미터·메모리·KV 캐시를 줄이는 효율화(MoE·저비용 추론)가 다음 경쟁축이 될 수 있고, 속도 조절론은 CAPEX 축소가 아닌 비용 통제 압력의 신호다
관련 산업
AI · 반도체 · 클라우드
관련 기업
오픈AI · 앤스로픽 · 딥시크
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