들어가며
양세종의 블로그에 오신 것을 환영합니다.
에이전트가 에이전트를 깨울 때
컴퓨팅 비용의 벽, 능동성의 한계, 그리고 멀티플레이어 에이전트 네트워크
영업이익 100배라는 계산
하나의 그룹 안에서 AI 연구소의 몫은 어떻게 정해져야 하나
채점할 수 없는 문제는 문제가 아니다
터미널 에이전트를 가르치면서 알게 된 세 가지
단위가 맞지 않는 공식
서울에 남고 싶은 one of the world’s best minds를 위해서
따라잡은 다음 #3: 프론티어 시스템, 팔로잉 시스템
초지능 경쟁에 들어가려는 조직은 어떻게 생겨야 하나
따라잡은 다음 #2: 진통제 말고 치료제
큰 나라들이 큰소리를 내는 이유, 그리고 성장을 만드는 자리에 대하여
※ 필자는 LG AI연구원에서 일한다. 이 글은 회사 입장이 아닌 개인 의견이며, 2026년 10월 16일까지 공개된 자료(공시, 회사 발표, 언론 보도)만 썼다. 확인된 사실과 그로부터의 추론, 내 의견을 구분해 적는다.
※ 이 글은 「따라잡은 다음」 연작의 1편이다. 1편은 회사 안쪽에서 기업 연구소의 역할을 묻고, 2편은 회사 바깥으로 시야를 넓혀 큰 나라들이 큰소리를 내는 지금 그 역할이 왜 회사 하나의 문제가 아닌지 묻는다.
연구를 넘어서
요즘 한국 AI 업계에서 가장 자주 듣는 질문은 이것이다. "언제 따라잡나?"
GLM, DeepSeek, Qwen 같은 중국 오픈 모델 최상위에 언제 닿느냐, 벤치마크 몇 점 차이냐. 독파모 잘 되고 있는 것 맞냐? (과기정통부는 독자파운데이션 모델이라는 글로벌 최정상급 AI 모델 대비 95% 이상의 성능 확보 및 오픈소스 확산을 목표로하는 사업을 진행하고 있다, 줄여서 독파모)
따라잡기는 중요하다. 연구소가 반드시 달성해야 할 목표이고, 달성될 목표라고 믿는다. 다만 그것은 입장권이다. 입장한 다음에 무엇을 할지는 따로 정해야 한다.
기준점부터 보자. 중국 랩의 주력 모델은 상당수가 MIT나 Apache 2.0 라이선스로 가중치(모델 파일)까지 공개돼 있다. API로 빌려 써도 싸다. 2026년 10월 현재 100만 토큰당 입력/출력 기준으로 GLM-5.3-Flash가 $0.15/$0.50, DeepSeek V4.1-Flash가 $0.30/$1.20이다. 한국 모델이 GLM급에 도달하는 건 축하할 일이지만, 시장에서 보면 이미 공짜로 쓸 수 있는 수준에야 막 도달한 셈이다. 그 사이 다음 모델이 나온다.
따라잡기는 끝나는 게임이 아니라, 계속 뛰어야 제자리인 러닝머신이다.
따라잡은 다음 #1: 기업 연구소는 무엇을 해야 하나
Mistral·중국 랩·빅테크 연구소에서 본 것들, 그리고 LG AI연구원이 갈 길
본문
※ 이 글은 2026년 10월까지 공개된 자료를 바탕으로 썼다. 확인된 사실과 그 사실에 대한 나의 해석을 구분하려 했다.
AI 시대의 일을 상상하는 이야기는 점점 혼자가 되는 쪽으로 기운다. 곧 한 사람이 AI만 데리고 10억 달러짜리 회사를 만든다는 것이다. Sam Altman은 테크 CEO들끼리 첫 '1인 10억 달러 기업'이 나오는 해를 두고 내기를 하고 있다고 말했고, Dario Amodei는 그 시점을 2026년으로 꼽기까지 했다. 1인 10억 달러 기업 전망 실제로 직원 두 명으로 올해 18억 달러 매출을 바라보는 회사도 나왔다. 이 회사 이야기는 뒤에서 자세히 하겠다.
나는 반대로 생각한다. AI가 아무리 똑똑해져도 우리는 여전히 같이 일할 것이다.
이렇게 생각하게 된 계기는 얼마 전 SNS에서 지나가듯 본 한 문장이었다. 기업은 이미 존재하던 초지능이다. 처음엔 말장난처럼 들렸는데, 곱씹을수록 설득력이 있었다.
이 문장이 맞다면 질문이 바뀐다. 1인 기업론은 AI라는 새 초지능이 기업이라는 옛 초지능을 대체한다는 이야기다. 그렇다면 먼저 물어야 할 것은 두 초지능이 어떻게 다르고, 각자 무엇을 잘하느냐다.
이 글에서 따라갈 순서는 이렇다.
기업은 어떤 초지능인가 → 그 초지능은 무엇을 잘하는가 → 기업의 병목은 무엇이었나 → 가장 강한 반론과 그 시험대 → 그래도 우리가 같이 일할 이유
그래도 우리는 같이 일한다
기업이라는 오래된 초지능과, 1인 기업의 시대가 오지 않을 거라고 생각하는 이유
본문
※ 이 글은 2026년 10월까지 공개된 자료를 바탕으로 썼다. 확인된 사실, 그 사실에 대한 나의 해석, 아직 증거가 없는 가설을 구분하려 했다. 《프로젝트 헤일메리》의 결말은 다루지 않는다.
‣(1부)에서 나는 기업이 이미 존재하던 초지능이라고 썼다. 그 초지능이 잘하는 일은 생각이 아니라 낯선 사람들을 같이 일하게 만들고 그 결과를 책임지는 일, 줄여서 묶고 책임지는 일이었다. AI는 생각하는 비용을 놀랍도록 낮추지만 그 일까지 대신하지는 못하니, AI가 아무리 똑똑해져도 우리는 같이 일할 것이라는 결론이었다.
그런데 이 결론에는 반대쪽에서 들어오는 질문이 하나 남는다. 1부의 AI는 기업 안에 들어오는 새 동료였다. 만약 그 동료가 스스로를 개선하기 시작한다면 어떨까. 더 똑똑한 자신을 만들고, 그 자신이 다시 더 똑똑한 자신을 만든다면. 재귀적 자기개선이라고 부르는 이 고리가 충분히 빨리 돈다면, 오래된 초지능에 기댈 필요도 결국 사라지지 않을까.
이번 글은 그 질문을 따라간다. 결론부터 말하면, 나는 이 고리에도 1부의 그 일이 박혀 있다고 생각한다. 지능이 스스로를 키우려면 자원이 필요하고, 자원을 얻고 쓰는 일은 다시 묶고 책임지는 일이기 때문이다.
이 글에서 따라갈 순서는 이렇다.
똑똑한 것과 강한 것의 차이 → 재귀적 자기개선의 세 칸 → 세 번째 칸은 1부의 그 일이다 → AI는 지갑과 법인격을 가질 수 있는가 → 그래도 남는 위험
로키와 그레이스, 누가 더 똑똑한가
똑똑한 것과 강한 것은 다르다
그래도 우리는 같이 일한다, 2부: AI는 스스로를 키울 자원과 권한까지 가질 수 있을까
조직 리팩토링은 누가, 언제 하는가
리더가 저절로 생기지 않는 팀에서 1on1의 주기와 정리의 타이밍을 고민하며
