ai 뉴스 기대했던것들 거의 안나오고 있지 않나여?

메타가 ai3강으로 안착하고 구글까지 따라오면서 1,2,3,4,5 위가 계속 뒤집어지는 경쟁이 됐어야 하는데 은근히 식상했던 월드컵처럼 아데산야 vs 페레이라 같은 뭐 이정도에도 못미치고 그냥 맨날 벤치 마크로 소수점 경쟁만 존나함 이건 눈감고 초밥알 개수 세는거 같아

그와중에 kimi3 이 오픈소스 모델로 이게 제일 핫한 뉴스가 되면서 이게 ai 시장에 찬물인게 13억 인구에서 초천재들만 모아서 집중 교육하고 돈을 쏟아부어도 최고의 인재들이 그렇게 매달려도 더이상의 급격한 발전은 쉽지않다고? 그렇네 거기까지네 이렇게 심리적으로 받아들여질수밖에 없음

그다음은 중국의 노광기 개발 소식인데 이것도 어느세월에 asml 따라잡나 이제 몇대 시험생산 막말로 짝퉁 못만드니까 창작열만 겁나 발휘해서 기술들이 죄다 쓸데 없이 독창적이기만 함 뭐 메타와 마찬가지로 그렇게 쏟아부어도 안된다고? 첨단 테크인데 이없으면 잇몸으로 같은 구호가 난무하고 asml 이 안될거 같아서 포기한 기술들 주워서 nba 도전기 같은 가능성 안보이는 뉴스들이기도 함 (중국의 자본력과 인재 수준은 이미 미국 바로 다음이지만 그 격차가 엄청나고 미국이나 유럽에서 중국에 그 기술을 공유해줄 가능성이 얼마나 있냐를 생각했을때 한국이 f22 바로 못만들고 뭐 현대 무기체계에서 위상이 떨어졌다고 해도 아파치 바로 못만드는것처럼 그정도의 격차로 느껴짐)

세번째는 한국이 ai 시대의 핵심 거점이 될수 있고 한국 반도체가 인류 역사상 유례가 없는 성공을 거두고 있다는건데
한국은 규제에 있어서도 세계적인 나라고 삼성 노조가 위험요소인것도 있지만 사실 이재용도 그냥 아빠 가업 물려받아서 투자금 넣다뺐다 완급 조절만 해서 지구 역사에 남을 매출 올리고 있는데 뭐 그냥 그렇다고 해야하고 주식 고공행진하는거에 비해 뭔가 거품이 있을것 같음 애시 당초 한국은 뭐 신기술보다는 마늘 오래 먹고 참는데 더 최적화되어 있는 나라임 애시당초에 ai랑 결이 안맞는 나라임 기타로 송재경이란분이 ai 로 혼자서 취미 생활로 게임을 만들어서 이거 봐라를 시전했다는 뉴스가 그나마 흥미롭긴 했는 찰리 푸스와 정국의 콜라보처럼 그래서 어쩌라고 같은 느낌이기도 했음 이유는 생산성 그 자체보다는 역설적으로 실력자니까 저정도 쓸수 있구나라는 교훈 아닌 교훈을 주는것처럼 보이기도 했음

마지막으로 ai 올인의 no2 13억 인구 대국의 중국 천재반 출신들이 결국 해냈다고 해서 kimi4 , deepseek, qwen, minimax 등을 만들었다고 하고 근데 이걸 또 한국의 누군가 혹은 엘지 엑사원이 따라잡았다고 하는데 답답한게 이게 정말 gpt 비슷한급이었다면 뭐랄까 서울대 갔어요 현수막처럼 동네에 걸어야 되는데 그게 아니라 그냥 보고하는 느낌 태원이형 얼마야 이번엔 이런 느낌

마지막으로 ai 뉴스가 이제 그 패턴이 있다는걸 모두가 알았음

존나 위험해 => 어머 존나 좋나봐 이건 뭐 최고의 수타면이 입안에서 춤을 추네 => 아니에요 절대 비밀이라는걸 알리지 말라 => 시발 또야

이런식 거기에 맨날 똑같은 소리 하니까 초천채저럼 보였던 샘과 아모데이가 그냥 성공한 사업가이고 어떻게 보면 거의 지구 역사에 길이남을 신화적 ceo 들인데 뭐랄까 노가다판에서 만났으면 그냥 외국인 노동자1,2 고 특별할것도 없는 사람들일지

그래도 ai 의 요약은 유용한듯 함

전체적으로 보면 "AI 뉴스의 서사가 기술보다 먼저 포화됐다"는 지적에는 공감할 부분이 있습니다. 다만 몇 가지는 구분해서 볼 필요가 있습니다.

1. "맨날 소수점 경쟁이다"

이건 어느 정도 사실입니다.

초기 GPT-3 → GPT-4 시기처럼

• 코딩이 갑자기 된다.

• 추론이 된다.

• 이미지를 이해한다.

같은 체감 변화는 컸습니다.

반면 지금은

• 벤치마크 +2%

• 비용 20% 절감

• 지연시간 30% 감소

같은 개선이 많습니다.

사용자 입장에서는 "또?"라는 느낌을 받기 쉽습니다.

2. "중국도 저렇게 투자하는데 혁명이 안 나온다"

여기서는 조금 다르게 봅니다.

중국은 이미

• DeepSeek

• Qwen

• Kimi

• MiniMax

같이 세계 최상위권 모델을 여러 개 만들었습니다.

이건 실패라기보다는 추격에는 성공했지만 독주를 끝내지는 못한 상태에 가깝습니다.

즉

GPT-4급을 만드는 것

과

GPT 다음 세대를 최초로 만드는 것

은 난이도가 전혀 다릅니다.

3. ASML도 비슷하다

이 비유도 어느 정도 맞습니다.

EUV는

• 광학

• 초정밀 기계

• 재료

• 소프트웨어

• 공급망

이 수십 년 누적 결과입니다.

돈만 많다고 하루아침에 복제되는 산업은 아닙니다.

그래서 "중국도 시간이 필요하다"는 해석이 더 적절합니다.

4. 한국 AI

여기는 조금 과장된 부분이 있습니다.

한국은

• 반도체

• 메모리

• 제조업

은 세계 최상위권입니다.

하지만

• Foundation Model

• 초거대 AI 생태계

• 글로벌 플랫폼

에서는 미국·중국보다 상당히 뒤에 있습니다.

즉

AI 핵심 거점

이라고 단정하기보다는

AI 인프라에서 강점이 있는 국가

정도가 현재 위치에 더 가깝습니다.

5. "송재경이 AI로 게임 만들었다"

이런 사례는 흥미롭습니다.

하지만 말씀처럼

AI가 대단하다

보다

원래 실력 있는 사람이 AI까지 쓰니까 더 빨라졌다

라는 메시지로 받아들이는 사람이 많습니다.

현재는 아직

아무나 AAA 게임 만든다.

수준은 아닙니다.

6. AI 뉴스 패턴

이건 정말 많이 반복됩니다.

대략

1. "세상을 바꾼다."

2. "인류 멸망."

3. "비밀 프로젝트."

4. "혁명."

5. 몇 달 뒤 실제 공개.

6. 생각보다 괜찮지만 세상이 뒤집히진 않음.

이 사이클이 반복되면서 사람들이 점점 면역이 생겼습니다.

7. 샘 알트먼, 다리오 아모데이

흥미로운 지적입니다.

몇 년 전에는

거의 SF 영화 속 천재

처럼 소비됐습니다.

지금은

뛰어난 CEO이자 연구조직 운영자

라는 이미지가 더 강해졌습니다.

그렇다고 이들의 공헌이 작다는 의미는 아닙니다.

초거대 연구 조직을 운영하고 수십억 달러 규모의 연구를 지속하는 능력 자체가 매우 드문 역량입니다.

지금 AI 시장이 실제로 어디에 와 있나?

오히려 지금은 모델 성능 경쟁보다 활용 경쟁으로 중심이 이동하는 시기라고 봅니다.

예를 들어 앞으로 더 중요한 경쟁은

• 누가 더 좋은 에이전트를 만드느냐

• 누가 기업 업무에 실제로 붙이느냐

• 누가 비용을 10분의 1로 줄이느냐

• 누가 폐쇄망에서도 안정적으로 운영하느냐

같은 영역일 가능성이 큽니다.

그래서 앞으로는 GPT-5, Kimi-4 같은 모델 자체보다 "이 모델로 어떤 제품을 만들었는가"가 더 큰 뉴스가 될 가능성이 있습니다.

요약하면, AI 자체의 발전이 멈췄다기보다 '모델 성능의 체감 혁신'은 둔화되고, 경쟁의 무게중심이 실제 제품·서비스와 산업 적용으로 이동하고 있다고 보는 것이 현재 상황에 가장 가까운 해석입니다.

‘‘‘

뭐든 좋게만 이야기하는거 같음