GPT-5 온다! 월 2천만원짜리 AI 비서, 연구 판도 뒤집나?

OpenAI가 과학 연구 분야에 혁신을 가져올 새로운 AI 모델, o3와 o4-mini를 개발 중이라는 소식입니다. 이 모델들은 독립적으로 출시되기보다는, 2025년 하반기 출시 예정인 GPT-5에 통합되어 더욱 강력한 성능을 선보일 것으로 기대됩니다. 마치 똑똑한 연구 조수처럼 복잡한 과학 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다는 건데요. 과연 어떤 능력을 가졌고, 연구 현장을 어떻게 바꿀 수 있을지 자세히 살펴보겠습니다.

얘네 정체가 뭐야? o3, o4-mini 능력 파헤치기

o3와 o4-mini는 단순히 정보를 검색하는 것을 넘어, 여러 학문 분야의 지식을 연결하고 새로운 아이디어를 창출하는 데 특화된 모델입니다. 예를 들어 생물학, 물리학, 공학 등 서로 다른 분야의 데이터를 종합 분석해서 인간 연구자가 미처 생각하지 못한 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다. 실제로 유전체학, 단백질체학, 구조 생물학 데이터를 연결해 새로운 신약 후보 물질을 찾아내는 식이죠. 이 모델들은 마치 테슬라나 파인만 같은 박식가처럼 여러 분야를 넘나들며 지식을 통합하고, 이를 바탕으로 핵융합 연구나 새로운 병원체 탐지 방법 같은 복잡한 문제에 대한 실험 설계를 제안하기도 합니다. 또한, 방대한 과학 문헌을 빠르게 분석하여 맞춤형 연구 보고서를 생성하는 '딥 리서치' 기능도 제공합니다. 이미 OpenAI의 챗GPT 프로 사용자들에게 제공되는 이 기능은 o3 모델을 기반으로 합니다. 한 생물학자는 o3-mini 모델을 활용해 며칠 걸릴 연구 분석 작업을 단 몇 시간 만에 끝냈다고 하니, 연구 효율성 향상에 대한 기대가 큽니다.

근데 완벽하진 않다고? 한계점은 뭔데?

물론 이 모델들이 만능은 아닙니다. 여전히 한계점들을 가지고 있습니다. 우선, o3나 o4-mini가 제안한 아이디어를 검증하거나 구체적인 시뮬레이션을 돌리려면 별도의 전문 소프트웨어나 시뮬레이터가 필요합니다. 예를 들어 새로운 분자 구조를 제안하더라도, 실제 특성을 자세히 분석하려면 가우시안(Gaussian) 같은 양자화학 계산 프로그램이 필요한 식입니다. 즉, 이 모델들은 연구 과정을 돕는 도구이지, 모든 것을 대체할 수는 없습니다. 또한, OpenAI 스스로도 인정했듯이 추론 능력에 빈틈이 있어 때로는 아주 간단해 보이는 질문에도 잘못된 답을 내놓거나 논리적인 오류를 범할 수 있습니다. 이미지나 영상 데이터를 분석하는 시각 능력(Vision)이 없다는 점도 한계입니다. 의료 영상 분석이나 컴퓨터 비전 관련 연구에는 활용하기 어렵다는 뜻입니다. 마지막으로, 다른 대규모 언어 모델(LLM)들처럼 '환각 현상', 즉 잘못되거나 존재하지 않는 정보를 사실처럼 생성하는 문제를 안고 있습니다. 따라서 AI가 제시한 결과는 반드시 전문가의 검증을 거쳐야 합니다.

그래서 얼마인데? 다른 선택지는 없어?

아직 GPT-5와 통합될 o3, o4-mini의 정확한 이용 가격은 공개되지 않았습니다. 하지만 업계에서는 이 모델들을 기반으로 한 고급 AI 에이전트 서비스의 경우, 월 최대 2만 달러(약 2,700만원)에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 상당한 비용이죠. 다음은 현재 공개된 유사 모델들의 비용 비교표입니다. 물론 OpenAI 모델 외에도 대안은 있습니다. 특히 코딩 작업에서는 중국의 딥시크(DeepSeek) R1 모델이 강력한 성능을 보여주며, 비용 효율성을 중시한다면 프랑스 미스트랄 AI의 미스트랄-라지(Mistral-Large)나 알리바바의 큐원2.5 72B(Qwen2.5 72B) 모델도 고려해볼 만합니다. 아주 전문적인 과학 분야의 질문이라면 해당 분야 데이터로 특수하게 훈련된 모델이 더 적합할 수도 있습니다.

그냥 모델이 아니라 AI 비서가 된다고?

OpenAI는 단순히 모델 자체의 성능을 높이는 것을 넘어, 이 모델들을 기반으로 스스로 복잡한 작업을 계획하고 실행하는 'AI 에이전트' 개발에 힘쓰고 있습니다. OpenAI의 공동 창업자 그렉 브록만은 이미 1000명 이상의 과학자들에게 이 모델들의 시연을 선보이며, 유전체학이나 재료 과학 연구를 어떻게 가속할 수 있는지 보여주었습니다. 앞으로 기업들은 이러한 AI 에이전트를 활용하여 문헌 연구, 데이터 분석, 실험 설계 같은 연구개발(R&D) 과정을 자동화하고 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다. 앞서 언급했듯, 프리미엄급 AI 에이전트는 월 최대 2만 달러의 비용이 예상되는데, 이는 고성능 AI 시스템 운영에 필요한 막대한 컴퓨팅 자원과 전문 기술 지원 비용을 반영한 것입니다. o3와 o4-mini가 GPT-5에 통합되는 것은, 단순히 기능을 추가하는 것을 넘어, 추론, 계획, 기억 능력이 강화된 통합적인 AI 시스템을 만들려는 OpenAI의 전략적 결정으로 보입니다. 이는 사용자에게 더욱 매끄럽고 강력한 AI 경험을 제공하기 위한 움직임입니다. 결론적으로, o3와 o4-mini는 (아직 독립 모델은 아니지만) GPT-5 프레임워크 내에서 과학 연구에 새로운 관점을 제시할 독특한 도구가 될 잠재력을 가지고 있습니다. 완벽하지는 않지만, 전략적으로 잘 활용하고 다른 도구 및 전문가의 지식과 결합한다면 연구 개발에 강력한 힘을 실어줄 수 있습니다. 다만 높은 비용 문제와 결과 검증의 필요성은 항상 염두에 두어야 할 것입니다. 과학 연구의 미래를 바꿀 게임 체인저가 될지, 앞으로의 행보를 주목해야 할 것 같습니다.