오픈AI가 8일(현지시간) 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-5’를 공식 출시했다.

2022년 말 ‘챗GPT’로 생성형 AI 혁명을 일으킨 이후 약 2년 만에 내놓은 신 모델이다.

GPT-5는 오픈AI의 7억 명에 달하는 챗GPT 사용자 모두가 즉시 이용할 수 있다고 이날 로이터 통신은 보도했다.

이번 GPT-5의 등장은 AI 업계 전체의 ‘투자 수익 실현’ 전망과 맞물리며 커다란 주목을 받고 있다.

▲AI 산업 기술 경쟁에서 투자 회수로

이번 출시 시점은 인공지능 업계에 있어 결정적인 시기로 평가된다.

구글(알파벳), 메타, 아마존, 마이크로소프트(오픈AI 투자사) 등 글로벌 빅테크 4사는 올해 4천억 달러(약 555조원)에 달하는 AI 인프라에 공격적으로 투자하며 향후 막대한 수익 창출을 기대하고 있다.

그러나 투자 열풍에도 불구하고, AI 산업의 수익성에 대한 우려는 여전하다.

노아 스미스 경제 칼럼니스트는 "현재 AI 관련 소비자 지출(챗GPT 등)은 상당하지만, 기업 투자는 기대에 못 미친다"라며, "AI 데이터센터 구축에 투입된 천문학적 비용을 정당화할 만큼의 수익이 아직 가시화되지 않고 있다"라고 진단했다.

▲GPT-5, '기업 시장' 공략에 방점

이에 오픈AI는 GPT-5의 ‘기업 활용도’에 방점을 두고 있다.

오픈AI 측은 “GPT-5는 소프트웨어 개발뿐 아니라 글쓰기, 건강, 금융 등 전문 영역에서도 압도적 경쟁력을 갖췄다”라고 밝혔다.

실제 시연 현장에서는 GPT-5가 사용자의 간단한 지시만으로 ‘즉석에서 작동하는 소프트웨어’를 만들어내는 등, 자동화와 맞춤화된 ‘온디맨드 소프트웨어 시대’가 열릴 가능성을 예고했다.

오픈AI CEO 샘 올트먼은 “이번 버전은 처음으로 ‘박사 수준 전문가에게 무엇이든 물을 수 있는’ 수준에 도달했다”면서, “소프트웨어를 즉석으로 작성해줄 수 있는 게 GPT-5 시대의 핵심 기능이 될 것”이라고 강조했다.

▲GPT-5, 진짜 ‘도약’일까?

일부 초기 리뷰어는 “GPT-5의 코딩·수학·과학 문제 해결력은 GPT-4 대비 확연한 진보를 보였다"라고 인정하면서도 "이번 세대의 도약이 과거의 GPT-3.5→4만큼의 급진적 변화는 아니다”라고 평가했다.

아울러, GPT-5 역시 여전히 ‘자가 학습’ 기능은 부족해 인간을 완전 대체하기는 어렵다는 한계가 있다고 올트먼 CEO는 시인했다.

AI 전문가 드와르케시 파텔은 현재의 AI 학습 방식을 "아이에게 색소폰 연주를 가르칠 때, 이전 학생의 악보를 읽게 한 뒤 실수하면 상세한 지침을 적어주고 다음 학생이 이를 보고 연주하는 비효율적인 방식"에 비유하며, AI가 아직은 진정한 인간의 능력에 미치지 못한다고 지적했다.

▲‘스케일’ 전략의 한계와 새로운 해법

GPT-3.5에서 GPT-4로의 도약은 압도적인 연산량(Compute)과 데이터 양(Data scaling)이 뒷받침됐다.

그러나 오픈AI 내부에서도 “더 이상 인터넷 데이터만으로는 추가적인 지식 확장이 어렵다”는 ‘데이터 장벽’이나, 대규모 훈련과정에서의 하드웨어 고장·불확실성 등의 구조적 문제가 꾸준히 제기돼왔다.

이러한 한계를 극복하기 위한 장치로 오픈AI는 ‘테스트 타임 컴퓨트(Test-time Compute)’라는 새로운 접근법을 도입했다.

이는 사용자가 어려운 질문을 요청할 경우, AI가 더 많은 계산자원과 시간(‘추가적 사고’)을 투입해 결과의 정확도·해결능력을 높이는 방식이다.

GPT-5는 실제 서비스 모델로 최초로 이 기능을 대중에게 공개하면서 “누구나 더 똑똑한 AI를 쓸 수 있도록 한다”는 미션을 한 발 더 진전시켰다.

▲글로벌 인프라 확대와 미래 전망은?

오픈AI는 최근 ‘직원 지분 매각’ 논의 과정에서 기업가치를 3,000억 달러에서 무려 5,000억 달러까지 끌어올렸다. AI 최고 연구자는 1억 달러에 가까운 사이닝 보너스를 받는 등 인재 쏠림 현상도 극심하다.

그럼에도 샘 올트먼 CEO는 “전 세계 누구나 AI를 일상적으로 쓸 수 있으려면 더욱 광범위한 인프라 투자가 필요하다”라며, AI 대중화와 시장 확장의 과제를 재차 강조했다.

GPT-5의 등장으로 AI 산업은 기술 진보를 넘어 본격적인 ‘비즈니스 효율’과 ‘투자 회수’ 국면에 진입하게 됐다.

앞으로 GPT-5가 기업 현장에서 얼마나 빠르고 폭넓게 확산되는가, 그리고 AI 투자 ‘빅뱅’이 실제 대규모 산업수익과 생산성 혁신으로 이어지는지가 관건이 될 것으로 예상된다.