[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 샘 알트먼(Sam Altman) 오픈AI(OpenAI) CEO가 코텍스(Codex)를 "제2의 챗GPT(ChatGPT) 모먼트"로 규정하며, AI가 단순 도구를 넘어 '팀원'으로 진화하는 시대가 열렸다고 선언했다. 그는 시스코의 AI 서밋 2026 기조연설 초대 손님으로 등장해 이런 견해를 밝혔다.

🎯 핵심 요약 3가지

코텍스가 임계점 돌파 - 시스코(Cisco)는 2~3주 내 'AI 디펜스(AI Defense)' 제품 코드 100%를 코텍스로 작성 예정. 알트먼은 "모델이 특정 임계점을 넘어 엄청난 경제적 가치가 빠르게 창출될 것"이라고 강조

'완전한 AI 기업' 등장 전망 - AI가 복잡한 소프트웨어 개발을 넘어 현실 세계와 상호작용하며 기업 운영 전체를 주도하는 '완전한 AI 기업(Full AI Companies)' 시대가 상한선

2026년 모델 성능 10배 향상 예상 - 알트먼은 "주관적으로 올해 말까지 10배 정도 향상이 느껴질 것"이라며 해결 가능한 문제의 범위가 그만큼 확대될 것으로 전망

💡 왜 중요한가

AI가 단순히 코드를 작성하는 수준을 넘어 컴퓨터 전체를 제어하고, 웹을 검색하며, 문서를 편집하는 등 모든 지식 노동을 수행하는 '에이전트' 시대가 본격화되고 있다.

• 알트먼은 처음 코텍스에 컴퓨터 제어권을 주지 않겠다고 다짐했지만, "2시간 만에 그 결심이 무너졌다"고 고백
• 현재 두 대의 노트북을 사용 중이며, 하나는 AI에게 완전한 접근 권한을 부여한 상태

🚧 현재 제약 요인들

비자명한(non-obvious) 장애물들:

보안과 유용성의 딜레마

• 모델이 유용해지려면 데이터 접근이 필요하지만, 새로운 보안 패러다임 부재
• "아직 누구도 이에 대한 확실한 답을 갖고 있지 않다"

소프트웨어 재설계 필요

• 현재 소프트웨어는 인간용으로 설계되어 AI와 인간이 함께 사용 시 워크플로우 충돌
• 예시: 에이전트가 슬랙(Slack)을 읽으면 모든 메시지가 '읽음' 처리되어 사용자 워크플로우 파괴
• 앞으로 AI와 인간이 동시에 사용 가능한 아키텍처로 전면 재작성 필요

'항시 가동(always-on)' 시스템 미비

• AI가 회의를 듣고 컴퓨터 활동을 관찰하며 가치를 창출하는 시스템에 대한 하드웨어, 권한 체계, 법적 프레임워크 부재

📊 기업 도입의 역설: 역량 과잉(Capability Overhang)

알트먼은 현재 상황을 "심각한 역량 과잉"으로 진단했다.

현실:

• 모델은 이미 과학적 발견을 돕고 복잡한 업무 수행 가능
• 기업들은 "채팅이나 코딩 정도" 수준으로만 인식
• CIO/CISO들이 보안을 이유로 도입 지연

필요한 변화:

• "에이전트를 팀의 일부로 받아들이고 빠르게 흡수할 체계 구축"
• 이것이 일하는 방식, 기업 운영 방식, 과학 발견 방식, 개인 생활의 소프트웨어 사용 방식이 될 것

🔮 미래 전망

새로운 소셜 인터랙션

• 사람들이 각자 에이전트를 만들어 공간에 배치
• 에이전트들끼리 대화하고 협업하며 새로운 아이디어 창출
• "소셜의 미래는 오늘날과 매우 다를 것"

오픈소스 리더십 우려

• 알트먼: "미국이 오픈소스에서도 리드해야 하지만, 집중력과 시간이 부족"
• 프론티어 모델(frontier models) 리더십이 최우선이나, 로컬 실행 프라이빗 모델 수요도 증가 예상
• 특히 "전체 삶을 보는 항시 가동 기기"에는 사용자 통제 추론(inference) 필요

상상의 한계

• 수십억 인간형 로봇이 데이터센터 건설, 자재 채굴, 발전소 건설
• 전례 없는 속도의 경제 성장
• 폰 노이만 탐사선(Von Neumann probes) 발사
• "그 너머는... 모르겠다"

💼 비즈니스 모델 진화

현재 주요 제품:

• 챗GPT(ChatGPT)와 API 비즈니스
• 코텍스(Codex) - 매우 빠르게 성장 중
• 미래: 소비자 기기, 로봇 등으로 확장

구독 모델 성공:

• 수천만 소비자가 구독료 지불 중
• 알트먼: "솔직히 놀라운 일. 예상보다 많은 사람들이 기꺼이 지불"
• 코텍스 추가로 지불 의향 금액 대폭 증가

기업 클라우드 구독 수요:

• 보안, 컨텍스트 연결, 다중 에이전트 실행 플랫폼
• 챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise) 라이선스 + 대규모 API 접근 통합 패키지

과학적 발견 투자 모델:

• 수십억 달러 추론 비용 투자 → 질병 치료 → 제약사와 로열티 분배
• "지금 하는 일은 아니지만, AI 과학 발견에는 엄청난 자본 필요"

🌪️ 순풍과 역풍

순풍:

• 모델이 올해 "매우, 매우 좋아질 것"
• "과장이나 미친 소리로 들리지 않으면서 어떻게 전달할지 고민"
• 주관적으로 10배 향상 예상

역풍:

• 전 세계적 불안정화
• 대규모 공급망 붕괴

📌 결론

샘 알트먼은 코텍스를 통해 AI가 명확한 임계점을 넘어섰으며, 이제 지식 노동의 근본적 변혁이 시작되었다고 선언했다. 기술적 역량은 이미 충분하지만, 보안 패러다임, 소프트웨어 재설계, 기업의 빠른 흡수 체계가 핵심 과제로 부상했다.

2026년은 AI 모델 성능이 10배 도약하는 해가 될 것이며, 이는 "완전한 AI 기업" 시대로 가는 분기점이 될 전망이다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]

다음은 샘 알트먼(Sam Altman) 오픈AI(OpenAI) CEO와 지투 파텔(Jeetu Patel) 시스코(Cisco) CPO 대담 전문.

지투 파텔: 좋은 소식으로 시작하겠습니다. 샘, 저희 시스코(Cisco)가 코텍스(Codex)의 첫 번째 디자인 파트너라는 사실을 알고 계셨나요?

샘 알트먼: 알고 있었습니다. 감사합니다. 지난 몇 달간 우리는 기하급수적인 성장 곡선을 그리고 있습니다.

지투 파텔: 작년에 저희가 'AI 디펜스(AI Defense)'라는 제품을 출시했는데요, 2~3주 안에 이 제품 코드의 100%가 코텍스(Codex)로 작성될 예정입니다.

샘 알트먼: 정말 놀랍군요.

지투 파텔: 코텍스(Codex)는 최근 제가 본 AI 업데이트 중 가장 충격적이었습니다. 어제 출시된 앱을 보면서 확신이 들었죠. 이제 엄청난 경제적 가치가 매우 빠르게 창출될 것이며, 이는 오픈AI(OpenAI)뿐만 아니라 모든 기업의 일하는 방식을 완전히 바꿔놓을 것입니다.

샘 알트먼: 맞습니다. 모델들이 드디어 특정 임계점을 넘어섰습니다. 이제 인터페이스와 시스템(harness)이 그 성능을 뒷받침할 수준에 도달했죠. 저도 이번이 제2의 '챗GPT(ChatGPT) 모먼트'라고 느낍니다. 지식 노동의 미래, 그리고 기업과 개인이 AI를 활용해 완전히 다른 방식으로 일하게 될 미래가 명확하게 보이니까요.

지투 파텔: 이 기술의 상한선은 어디까지라고 보시나요?

샘 알트먼: 제가 생각하는 상한선은 '완전한 AI 기업(Full AI Companies)'의 등장입니다. 그 너머에도 상한선이 있겠지만, 지금 제가 상상할 수 있는 것은 완전한 AI 기업까지입니다. 코딩 모델이 복잡한 소프트웨어를 만들 뿐만 아니라, 현실 세계와 상호작용하며 그것을 중심으로 기업 전체를 구축한다는 개념은 매우 강력합니다.

지투 파텔: 지금 일어나고 있는 현상들, 이를테면 노트북 LM(Notebook LM)이나 클로드(Claude) 관련 움직임은 일시적 유행일까요, 아니면 뭔가 의미 있는 변화일까요?

샘 알트먼: 일시적 유행은 절대 아닙니다. 노트북 LM(Notebook LM)은 잘 모르겠지만, 오픈클로(OpenClaw)는 확실히 그렇지 않습니다. 코드 자체도 강력하지만, 코드와 범용 컴퓨터 사용이 결합되면 훨씬 더 강력해집니다. 이것은 앞으로도 계속될 변화입니다.

처음 코텍스(Codex)를 설치했을 때, 저는 절대 컴퓨터의 완전한 제어권을 확인 없이 넘기지 않겠다고 다짐했습니다. 그런데 그 결심이 불과 2시간 만에 무너졌죠. 너무 유용했거든요. 물론 나중에 주변 사람들이 그렇게 쓰면 안 된다고 설득해서, 지금은 두 대의 노트북을 쓰고 있습니다. 이 모든 게 어떻게 작동할지 파악할 때까지요.

AI 에이전트에게 컴퓨터와 웹 브라우저, 모든 세션에 대한 완전한 접근 권한을 주면 놀라운 일들이 일어납니다. 이것은 계속될 추세입니다.

코텍스(Codex) 스타일의 워크플로우를 모든 지식 노동으로 확장할 수 있다는 개념 말이죠. 여러분이 무슨 일을 하든, 코텍스(Codex)나 그와 유사한 것이 컴퓨터를 사용하고, 웹을 검색하고, 문서를 편집하고, 필요한 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 이것은 지식 노동의 진정한 변혁입니다.

오픈클로(OpenClaw)는 여러 아이디어를 모아 실제로 사용 가능하고 현실적인 것으로 만드는 데 놀라운 성과를 냈습니다. 이것은 분명히 우리 미래의 일부가 될 것입니다.

지투 파텔: 노트북 LM(Notebook LM)에 대해서는 어떻게 생각하시나요?

샘 알트먼: 노트북 LM(Notebook LM)은 흥미롭고, 실제로 구현될 무언가를 가리키고 있다고 봅니다. 그게 노트북 LM 자체가 될지는 모르겠지만요.

앞으로는 많은 에이전트들이 한 공간에서 사람들을 대신해 상호작용하는 새로운 형태의 소셜 인터랙션이 등장할 것입니다. 모든 사람이 하나 또는 여러 개의 에이전트를 만들어 공간에 배치하고, 그 에이전트들이 대화하고, 작업하고, 사람과 정보를 찾고, 다른 사람의 에이전트와 협업해서 새로운 아이디어를 만들어내는 완전히 새로운 종류의 소셜 네트워크를 상상할 수 있습니다. 소셜의 미래는 오늘날과 매우 다른 모습일 것입니다. 그게 노트북 LM(Notebook LM)이 될지는 불확실하지만요.

지투 파텔: 오늘날 우리가 직면한 제약들에 대해 이야기해 보죠. 인프라, 컴퓨팅 파워, 에너지 같은 명백한 것들 말고, 우리를 가로막는 '비자명한(non-obvious)' 제약이 있을까요? 단기적으로는 기술의 영향을 과대평가하고 장기적으로는 과소평가한다고들 하잖아요.

샘 알트먼: 명백한 제약들이 여전히 가장 큽니다. 에너지, 제조 능력, 충분한 하드웨어 등이죠.

비자명한 제약 중 제게 가장 중요한 것 두 가지를 말씀드리면, 첫째는 보안 및 데이터 접근 권한과 모델의 유용성 사이의 균형입니다. 아직 누구도 이에 대한 확실한 답을 갖고 있지 않습니다. 이를 위한 새로운 종류의 보안이나 데이터 접근 패러다임이 필요합니다.

둘째는 모든 소프트웨어를 인간과 AI가 동등하게 사용할 수 있도록 재설계하는 것입니다. 지금은 이상한 문제들이 많습니다. 소프트웨어의 아키텍처 자체가 바뀔까요? 에이전트에 최적화하면 인간보다는 에이전트 우선이 되고, 그래서 소프트웨어 구축 방식이 근본적으로 달라지는 건가요?

샘 알트먼: 네, 큰 사례도 있고 작은 사례도 있습니다. 예를 들어, 저는 제 에이전트가 대신 슬랙(Slack)을 사용해주길 원합니다. 저는 슬랙(Slack)에 빠져 허우적대는 게 싫거든요. 저한테는 혼란스러운 공간이지만 중요하긴 합니다.

그런데 지금 방식으로는 제 에이전트가 슬랙(Slack) 웹 인터페이스를 사용해서 모든 스레드를 읽고 뭔가를 해줄 수는 있지만, 그 과정에서 많은 것들을 '읽음' 처리해버려서 제 워크플로우를 망가뜨립니다. 이건 AI와 사람이 함께 사용하기에 소프트웨어가 적합하지 않다는 단순한 예시입니다.

어쩌면 AI들은 같은 것을 사용하되 다른 종류의 사용자 계정을 가져야 할 수도 있습니다. 어쩌면 많은 소프트웨어가 주로 AI가 사용하도록 재작성되지만, 예전 방식으로 사람들도 여전히 사용할 수 있게 될 수도 있습니다.

또 다른 비자명한 장애물은 '항시 가동(always-on) 컴퓨팅'입니다. AI가 회의를 듣거나 지켜보고, 컴퓨터에서 하는 일을 관찰하면서 가치를 더하고 작업을 수행하는 것 말이죠. 현재 우리의 컴퓨터 하드웨어는 이를 위해 설계되지 않았습니다. AI가 무엇을 보고 처리할 수 있고 무엇을 보관할 수 있는지에 대한 권한 시스템도 그렇게 설계되지 않았고요. 법 체계도 이를 잘 지원하지 않습니다. 회의를 녹음하고, 거기서 뭔가를 배우고, 녹음을 삭제할 수 있어야 하는데 말이죠.

사용성 문제들이 많이 있습니다.

지투 파텔: 한 가지 제가 발견한 큰 이분법은, 과학과 여러 분야에서 엄청난 발전이 일어나고 있다는 점입니다. 오늘 오후에 케빈 웨일(Kevin Weil)이 여기 올 예정인데요. 기술적 역량은 이미 저 멀리 앞서 있는데, 실제로 기업들이 이를 흡수하는 속도(absorption rate)는 매우 느리다는 겁니다. 이에 대해 어떻게 생각하시나요?

샘 알트먼: 저는 지금 엄청난 '역량 과잉(capability overhang)' 상태라고 생각합니다. 모델들은 이미 과학적 발견을 도울 수 있고, 훨씬 더 복잡한 업무를 수행할 수 있습니다. 기업들이 '아, 챗GPT(ChatGPT)로 채팅할 수 있네, 어쩌면 코드 작성에도 쓸 수 있겠네' 정도로만 이해하는 게 아니라, 이것이 우리가 일하는 방식, 기업을 운영하는 방식, 과학적 발견이 일어나는 방식, 개인 생활에서 대부분의 소프트웨어를 사용하는 방식이 될 것입니다.

저는 이제 CIO나 CISO들이 "우리는 보안 때문에 못 써요"라고 말하는 대신, "좋아, 이 에이전트들을 팀의 일부로 받아들이자. 이 도구들을 빨리 흡수할 수 있는 체계를 구축하자"라고 말해야 한다고 봅니다.

지투 파텔: 인프라와 에너지 수요에 대한 우려도 있습니다. 특히 비용 측면에서요.

샘 알트먼: 기술이 발전할수록 작업당 비용은 낮아질 것입니다. 하지만 비용이 낮아지면 수요가 훨씬 더 많이 발생하죠. 더 비싸면 수요가 적을 테고요.

저는 세상 사람들이 AI를 많이 사용할 수 있길 바랍니다. 지금 우리는 역량 과잉 상태입니다. 이것은 단순히 일하는 방식, 기업 운영 방식, 과학적 발견 방식, 개인 생활에서 대부분의 소프트웨어를 사용하는 방식이 될 것입니다. 합리적인 가격으로 많이 만들 수 있다면, 그것은 매우 좋은 투자입니다.

지투 파텔: 미국이 오픈소스 측면에서 충분한 리더십을 발휘하지 못하고 있다는 점이 걱정되시나요?

샘 알트먼: 네, 걱정됩니다. 우리가 더 많이 해야 한다고 생각합니다.

지투 파텔: 무엇이 막고 있나요?

샘 알트먼: 집중력과 시간이죠. 하지만 어떻게든 해결해야 합니다.

지투 파텔: 만약 미국이 상당한 오픈소스 입지를 확보하지 못하고 중국이 확보한다면, 세상이 어떻게 달라질까요?

샘 알트먼: 명확히 말씀드리면, 가장 중요한 것은 프론티어 모델(frontier models)에서 우리가 리드하는 것이고, 저는 그것들이 API와 다른 제품을 통해 접근될 것으로 예상합니다. 그래서 오픈소스에서도 리드하지 못한다면 괜찮긴 하지만, 그렇게 좋지는 않습니다.

사람들은 자신만의 모델을 원합니다. 자신의 모델을 통제하고 싶어하고요. 로컬에서 모델을 실행하고 싶어합니다. 특히 여러분의 전체 삶을 보게 될 모델이 있는 세상, 모든 것을 추적하는 '항시 가동(always-on)' 방식의 새로운 종류의 기기를 생각한다면, 여러분에게 엄청난 가치를 더해줄 것입니다. 저라면 적어도 그것이 제가 통제하는 추론(inference)에서 실행되길 원할 것입니다.

그래서 사람들이 이것을 필요로 할 것이라고 생각합니다. 물론 우리가 뒤처진다고 세상이 끝나는 건 아니지만, 그 분야에서도 리드하고 싶습니다. 로컬에서 실행되는 프라이빗 모델에 대한 수요가 증가할 것으로 봅니다.

지투 파텔: 빠르게 돌아가서, 여러분이 어떻게 이 모든 것을 이렇게 압축된 시간 안에 해냈는지 모르겠습니다. 분명히 '우리는 풀스택으로 갈 거야, 자체 추론 칩을 만들 거야, 데이터센터 구축을 시작할 거야'라고 결정한 순간들이 있었을 텐데요. 처음 시작했던 핵심을 넘어서는 의식적인 결정이었을 것입니다.

현재의 비즈니스 모델과 그것이 시간이 지나면서 어떻게 진화하고 변화할지 말씀해주세요. 광고가 큰 잠재력이라는 건 명백하고요. 무료에서 유료로의 전환율에 만족하시나요? 사람들이 이 시스템을 사용하는 채택률에 만족하시나요? 더 보고 싶은 것은 무엇인가요?

샘 알트먼: 우리는 현재 두 개의 큰 제품이 있고, 이제 몇 가지 더 나오고 있습니다. 챗GPT(ChatGPT)와 API 비즈니스가 있고, 이제 코텍스(Codex)가 있는데 매우 커질 것 같습니다. 그리고 몇 가지 다른 것들도요. 미래에는 소비자 기기와 로봇, 그리고 다른 여러 부분들도 있을 것입니다.

사람들은 AI를 구독 서비스로 기꺼이 지불하는 것 같습니다. 모두는 아니지만, 우리가 예상했던 것보다 많은 사람들이 그렇게 하고 있습니다. 기업들은 당연히 챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise) 같은 것에 기꺼이 지불합니다. 하지만 소비자들도 그렇습니다. 여러분은 소비자들을 꽤 재조건화했습니다. 정확한 숫자는 지금 모르겠지만, 수천만 명의 소비자들이 구독료를 지불하고 있습니다.

솔직히 말하면 저에게는 놀라운 일이었습니다. 행복한 놀라움이었죠. 그래서 이것은 더 나아갈 수 있다고 봅니다. 코텍스(Codex) 같은 것을 추가하면서 사람들은 훨씬 더 많이 지불할 의향이 있습니다.

대규모 소비자 비즈니스를 위한 광고는 좋은 모델인 것 같습니다. 다만 어떻게 할지는 매우 신중해야 할 것 같습니다.

그리고 기업들은 점점 더 AI 클라우드 구독 같은 것을 원합니다. "AI 회사와 파트너십을 맺고 싶어요. 보안과 컨텍스트 연결, 접근을 처리해주세요. 많은 에이전트를 실행할 수 있는 범용 플랫폼이 필요합니다. 여러분의 에이전트도 필요하고, 다른 사람들의 에이전트도 필요합니다. 다른 사람들의 모델도 실행하고 싶을 수도 있어요. 챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise) 라이선스가 필요하고, 엄청난 API 접근이 필요합니다" 같은 거죠. 그런 모델도 있을 것 같습니다.

지투 파텔: 과학적 발견의 수익 참여에 대해 말씀하신 흥미로운 모델도 있죠. 구독은 명백히 성숙했고, 광고도 이 시점에서 매우 성숙했습니다. 여러분이 둘 다에 참여할 것은 분명하고요. 그 다음에는 계속 나올 다른 것들이 있을 것입니다.

샘 알트먼: 명확히 하자면, 단순히 API를 사용해서 발견을 하는 사람들로부터 몫을 가져가고 싶지는 않습니다. 그건 좋은 일이고 그들의 것입니다.

하지만 상상해볼 수 있는 것은, 만약 우리가 추론에 수십억 달러를 쓰고 중요한 질병을 치료할 수 있는 미래가 있다면, 제약 회사와 파트너십을 맺어 그 비용을 함께 지불하고 일정 로열티를 받는 방식을 탐색할 수 있을 것입니다. 지금 하고 있는 일은 아니지만, AI를 통한 과학적 발견의 최전선에는 엄청난 자본이 필요할 것이므로, 경우에 따라 우리 자신을 투자자로 생각할 수도 있습니다.

지투 파텔: 할 수 있는 일들에 대한 상상력은 어떤가요? 일이 얼마나 기하급수적으로 진행되는지 생각하는 데 어려움을 겪으시나요? 큰 생각을 하시는 분인데, 새로운 아이디어가 계속 나오는 것 같습니다. 이런 기술들이 진화하는 방식에서 지금 상상력 부족이 어디에 있다고 보시나요?

샘 알트먼: 저는 수십억 개의 인간형 로봇이 더 많은 데이터센터를 짓고, 자재를 채굴하고, 더 많은 발전소를 건설하는 것을 상상할 수 있습니다. 온갖 종류의 놀라운 새로운 서비스와 과학적 발견이 일어나면서 경제가 전례 없는 속도로 성장하는 것을 상상할 수 있습니다.

폰 노이만 탐사선(Von Neumann probes)이 발사되는 것을 상상할 수 있고요. 그 너머는... 모르겠네요.

지투 파텔: 좋은 시작인 것 같습니다. 거시적인 역풍과 순풍에 대해 이야기해볼까요. 순풍의 경우, 일정 기간 내에 활용하지 않으면 잃어버릴 수 있는 것들이 걱정되시나요? 그리고 걱정되는 역풍은 무엇인가요?

샘 알트먼: 순풍은 모델 자체입니다. 우리는 이미 역량 과잉 상태이고, 모델들은 빠르게 훨씬 더 좋아질 것입니다. 우리는 일어나고 있다고 생각하는 것을 어떻게 전달할지 고민해왔습니다. 과장이나 미친 소리로 들리지 않으면서요. 하지만 모델들은 올해 매우, 매우 좋아질 것입니다. 그것은 우리가 놀라운 것들을 만들 수 있는 순풍입니다.

역풍은... 글쎄요, 아마도 전 세계적 불안정화, 대규모 공급망 붕괴 같은 것일 겁니다.

지투 파텔: 순풍 측면에서, 모델이 무한히 좋아진다는 점에서, 2026년에 10배 개선, 100배 개선, 5배 개선 중 무엇을 보게 될까요?

샘 알트먼: 10배 개선이 무엇을 의미하는지에 따라 다르죠. 해결할 수 있는 문제들 같은 걸 말씀하시는 건가요?

지투 파텔: 네, 맞습니다.

샘 알트먼: 주관적으로는 올해 말까지 10배 정도로 느껴질 것 같습니다. 정확한 지표로 표현하기는 어렵지만, 그 정도가 합리적으로 느껴집니다.

지투 파텔: 제가 물어보지 않았지만 물어봤어야 하는 질문이 있나요?

샘 알트먼: 많은 내용을 다뤘네요. 충분히 다룬 것 같습니다.

지투 파텔: 다시 와주시겠어요?

샘 알트먼: 네, 초대해주시면 기꺼이 오겠습니다.

지투 파텔: 샘 알트먼, 감사합니다.

샘 알트먼: 정말 감사합니다.

핵심 통찰

코텍스(Codex): 새로운 챗GPT(ChatGPT) 모먼트

AI가 임계점을 넘어 지식 노동을 재편하고 방대한 경제적 가치를 빠르게 창출하는 신호

AI의 역할 진화: 도구에서 팀원으로

에이전트들이 컴퓨터를 사용하고, 소프트웨어를 작성하고, 실제 작업을 엔드투엔드로 처리

주요 제약 요인

모델 역량이 아니라 에너지, 인프라, 보안, 그리고 느린 기업 도입 속도가 AI 영향의 가장 큰 한계