AI 자기개선(RSI) 한계와 Qwen 오픈웨이트 확산의 의미

철학자 Toby Ord의 연구에 따르면 AI의 재귀적 자기개선(RSI)은 이론적으로는 가능하지만, 연구부터 훈련까지 걸리는 '생성 시간'이 0에 수렴할 수 없어서 무한 가속은 현실적으로 불가능하다고 합니다. 실험과 훈련, 칩 제작 모두 시간이 걸리고, 여기에 빛의 속도, Bekenstein 한계, Landauer 원리 같은 물리적 제약까지 더해진다는 설명이에요. 한편 오픈웨이트 모델의 실무 활용은 빠르게 늘고 있는데요, Vercel에서 오픈웨이트 토큰 점유율이 두 달 만에 28%에서 62%로 뛰었고, Thomson Reuters는 Qwen 기반 자체 모델을 개발해 비용을 절감했습니다. Bridgewater는 Thinking Machines와 함께 Qwen 모델을 전문가 라벨링 데이터로 파인튜닝해서 내부 정보 필터링 작업에서 최고 성능의 폐쇄형 모델보다 오류를 약 30% 줄이면서도 추론 비용은 14분의 1 수준으로 낮췄다고 해요. 이번 주 공개된 Z.ai GLM 5.3은 비용 대비 성능의 기준선을 완전히 새로 그렸다고 언급됩니다.

저비용 오픈웨이트 모델을 특정 업무에 맞게 파인튜닝하면 프론티어 모델 수준 성능을 훨씬 낮은 추론 비용으로 확보할 수 있다는 점에서, 마케팅 데이터 파이프라인이나 반복 업무용 AI 도입 시 모델 선택 전략을 재검토할 필요가 있음을 시사합니다