[GPT-5 & Agent 모드 & 개발자 모드 출시 코멘트]

출시 내용 요약

사용자 대상 개선사항:
✔스마트 라우팅을 갖춘 통합 시스템: GPT-5가 쿼리 복잡도에 따라 빠른 응답과 심층 추론 중 자동으로 선택
✔환각 현상 대폭 감소: GPT-4o 대비 45% 적은 사실 오류 (사고 모드 사용 시 80% 감소)
✔덜 "AI스러운" 성격: 아첨성 감소(14.5%에서 6% 미만으로), 불필요한 이모지 감소, 더 자연스러운 대화 스타일
✔창의적 작업 능력 향상: 특히 "미적 감각"을 갖춘 프론트엔드 디자인에 강함 - 한 번의 프롬프트로 아름다운 웹사이트/앱 생성 가능
✔새로운 커스터마이징 옵션: 다양한 소통 스타일을 위한 4가지 프리셋 성격(냉소가, 로봇, 경청자, 너드)
✔한계에 대한 더 솔직한 태도: 작업을 완료할 수 없을 때 이를 인식하고 소통하는 능력 향상

2. 벤치마크를 넘어선 실질적 개선사항

✔ Cursor는 "우리가 사용한 가장 똑똑한 코딩 모델"이라며 독특한 성격을 언급
✔Vercel은 프론트엔드 작업에서 "독보적인 카테고리"라고 평가
✔실용 애플리케이션에서 주요 오류 22% 감소
✔사용자가 체감하는 구체적 개선사항: 깊숙이 숨겨진 버그 포착 능력 향상, 자연스러운 리듬의 뛰어난 문학적 글쓰기, 더 능동적인 작업 완료

3. 가격 (API)
API 가격 구조:

▶GPT-5: 입력 100만 토큰당 $1.25, 출력 100만 토큰당 $10
▶GPT-5 mini: 입력 100만 토큰당 $0.25, 출력 100만 토큰당 $2
▶GPT-5 nano: 입력 100만 토큰당 $0.05, 출력 100만 토큰당 $0.40

4. 에이전트 모드 기능

🔸복잡한 작업 조율: 수십 개의 도구 호출을 순차적 및 병렬로 연결 가능
🔸진행 상황 소통: 도구 호출 사이에 계획, 업데이트, 요약 출력
🔸자율 실행: 승인을 위해 멈추지 않고 야심찬 작업을 더 능동적으로 완료
🔸오류 복원력: 도구 오류 처리 및 실패 복구 능력 향상
🔸긴 컨텍스트 신뢰성: 확장된 다단계 작업에서 컨텍스트 유지 능력 우수

5. 코딩 벤치마크

SWE-bench Verified: 74.9%
Aider polyglot: 88% (o3 대비 오류 1/3 감소)
효율성 우위: o3보다 22% 적은 출력 토큰과 45% 적은 도구 호출로 더 나은 점수 달성


변경점 결론

-Hallucination(환각률)이 기존 3~5%대에서 1% 미만으로 크게 줄은 점에 주목
**(필자 체감상 실수/교묘한 환각이 크게 감소)
-사고력 대폭 증가: 데이터가 적은 문제, 새로운 문제에 대한 논리력/해결력이 대폭 향상
-Agent 모드의 경우 성능은 탁월하나 너무 느린 작업속도가 단점
-단순히 벤치마크만 높은 과적합 모델이 아닌 실성능이 대폭 향상된 모델

한 줄 요약: 왕의 귀환. 5번을 달 자격이 있다

https://openai.com/index/introducing-gpt-5/

[MSCI 스몰캡 지수 변경]

편입: CJ제일제당, 비에이치아이, 달바글로벌, 디앤디파마텍, 두산로보틱스, 지아이이노베이션, 하림지주, 현대지에프홀딩스, LS마린솔루션, 엠앤씨솔루션, NHN, 로보티즈, 에스앤에스텍, 원텍, SNT다이내믹스, 태광산업, 동양생명

편출: HLB테라퓨틱스, 카카오페이, 미원상사

[테슬라, 사내 Dojo 슈퍼컴퓨터 팀 해체]

-테슬라가 Dojo 슈퍼컴퓨터 팀을 해체하고, 팀 리더인 피터 배넌(Peter Bannon)이 회사를 떠날 예정. 약 20명의 직원이 신생 기업 DensityAI로 이직했으며 남은 Dojo 팀원들은 테슬라 내 다른 데이터센터 및 컴퓨팅 프로젝트로 재배치

-엔비디아, AMD, 삼성전자 등 외부 파트너와 협력을 통해 이를 해결할 계획

https://www.reuters.com/business/autos-transportation/tesla-disbands-dojo-supercomputer-team-bloomberg-news-reports-2025-08-07/

GPT-5가 기대치에 못 미치고 벤치마크 점수가 예상보다 낮다는 반응이 많습니다.

특히 샘 알트만의 핵폭탄 제작 드립으로 저평가 분위기에 더욱 불을 붙이는 느낌인데,

Claude와 Gemini를 주력으로 사용하며 이들의 전망을 더 좋게 보는 저의 입장에서도, GPT-5는 시간이 지나면 분명 재평가될 모델이라고 생각합니다. 그 근거는 다음과 같습니다:

1. 현재 AI 모델은 학습 데이터가 방대해지고 모델 크기가 커진 데다 추론 및 검색 기능까지 통합되었음

2. 따라서 데이터가 충분히 존재하는 작업이나 자주 수행하는 작업은 이미 뛰어난 성능을 보임

3. 그러나 가장 큰 문제점은 학습 데이터가 부족한 업무와 해답이 불명확한 업무에서 큰 발전이 없었다는 점

4. AI의 근본적인 논리 전개력과 사고력 향상이 가장 큰 과제였는데, 이 부분에서 GPT-5는 놀라운 향상을 보여줌

5. 글 요약이나 검색 등에서 자잘한 오류가 있을 수 있으나, 똑똑한 사람도 실수를 저지를 수 있듯이 이는 GPT-5가 부족해서가 아니라 LLM 구조상 불가피하게 발생하는 오류임

결론적으로, 어려운 문제 및 실생활에서 해답이 불분명한 과제를 해결하는 데 있어 GPT-5는 굉장히 훌륭한 성능을 보일 것이며, 이는 출시 첫날에 즉시 드러날 부분이 아닙니다.

OpenAI의 미래는 알 수 없지만 약속한 만큼의 성능 향상은 보여준 것으로 보입니다

감사합니다!

레딧, AI 모델에서 가장 많이 쓰이는 출처로 부상

2~4위는 Wikipedia, Youtube, Google 등

2021년 빅테크 호황기에 M7 기업들은 채용을 대폭 확대
-> AI 투자 확대 및 인력 대체 증가 & 고급 인력 연봉 증가
-> 3년 전 뽑은 신입들 중 상당수 인력 감축 대상에 포함되어 실직
-> 실직한 고스펙 신입들은 경력직으로 일자리 시장에 다시 진출
-> 대졸 쌩신입들과 경쟁에서 우위
-> 신입 대졸들은 AI로 인한 신입 고용 감소 & 경력자들과의 경쟁 이중고

이제 하버드도 비트코인에 베팅…1600억 쏟아부은 이유

11일 코인텔레크래프는 하버드 매니지먼트 컴퍼니(Harvard Management Company)가 미국증권거래위원회(SEC)에 제출한 보고서를 통해 블랙록 비트코인 ETF 보유 규모가 1억1600만달러(약 1600억원)에 달한다고 보도했다.

하버드 매니지먼트 컴퍼니는 하버드의 기금 운용을 담당하는 곳이다. 지난해 기준 532억달러(약 74조원)가 쌓여 있다. 이 기금은 교직원 인건비, 연구 활동 지원비, 장학금 지급, 주식·부동산 투자 등에 쓰인다. 수익률은 연평균 10% 안팎으로 알려져 있다.

**항상 "비트코인 100달러까지 떨어진다"하던 보수적인 기관에서 결국 비트코인에 자산배분을..

https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005539165

[속보]민주당 정책위의장 “주식양도세 대주주 기준, 50억 유지 의견 전달”

https://www.khan.co.kr/article/202508110908001/amp

[휴메딕스, 에보브테라퓨틱스 ‘리들부스터’ 독점 판매 계약 체결]

휴온스그룹 휴메딕스는 최근 에보브테라퓨틱스와 '리들부스터 PN/EX(REEDLE BOOSTER PN/EX)'의 국내 독점 판매 계약을 체결했다고 11일 밝혔다.

브이티와 에보브테라퓨틱스가 공동 개발한 리들부스터는 브이티코스메틱의 '리들샷'을 병의원에서 사용할 수 있도록 만든 제품이다. 주사형 스킨부스터 시술 대비 낮은 통증과 회복기간으로 시술 후 빠른 일상회복이 가능하고 즉각적인 피부 활력 개선을 유도할 수 있는 것이 특징이다.


***아시는 분은 많이들 아시겠지만
현대차->NH투자증권 제약/바이오 베스트 애널리스트 출신이십니다 ㄷㄷ

https://www.thebionews.net/news/articleView.html?idxno=17091

[읽을거리: AI 시대의 컨설팅 업체: 맥킨지가 존폐 위기를 해쳐나가는 법]
-WallStreetJournal 칼럼

-AI가 데이터 분석, 인사이트 도출, 프레젠테이션 슬라이드 제작을 분 단위로 처리하면서 전통적 전략자문의 희소성과 가격 프리미엄이 급속히 약화

고객 니즈 변화: “조언”보다 “성과” 요구. 맥킨지는 자문에서 실행 파트너로 전환

현재 컨설팅 업체의 핵심 리스크/위기:
1. 프레젠테이션·지식 전달 중심 서비스의 가격 하락과 차별화 약화
2. AI를 보유한 고객이 리서치를 자체 수행하면서 외부 의존도 감소
3. 세일즈포스 AI 에이전트 등 컨설팅의 핵심 서비스(진단→권고→슬라이드)가 타 업체의 상품화 압력에 직면

조직·운영 변화
-사내 AI 에이전트를 도입해 프레젠테이션 작성, 인터뷰·리서치 요약, 노트 테이킹을 자동화/슬림화.
-경영진은 “AI로 인력 축소를 목표로 하진 않는다”고 하지만 프로젝트당 투입 인원은 줄어 구조적 효율화가 진행 중.

-향후 결과 책임형 계약, 현장 실행력, 독자 데이터·툴·딥리서치, 변화관리·거버넌스·리스크 역량으로의 전환 없이는 대규모 축소 / 수익성 악화가 불가피.

https://www.wsj.com/tech/ai/as-ai-comes-for-consulting-mckinsey-faces-an-existential-shift-4bc0ae67?mod=tech_feat1_ai_pos2

이래서 발행사보다는 거래소(업비트, 빗썸) 수혜 & 시장 포지션이 더 명확하다고 봅니다

[구글, Opal 출시: 설명만으로 제작하고, 공유하는 AI 미니 앱]

주요 특징:

자연어와 인터페이스 편집만으로 AI 모델, 프롬프트, 도구를 연결한 미니 앱 제작

워크플로 생성: 사용자가 로직을 설명하면 Opal이 시각적 워크플로를 자동 구축

직관적 편집: 대화형 명령어나 비주얼 편집기로 앱 수정 및 기능 추가

간편한 공유: 완성된 앱을 다른 사용자와 즉시 공유 가능

활용 분야: 업무 효율성 향상을 위한 맞춤형 AI 앱 개발

"미국 한정 공개 베타 버전으로 출시되었으며, 스타터 템플릿과 데모 갤러리를 통해 쉽게 시작할 수 있습니다. 크리에이터와 혁신가들이 간단한 프롬프트만으로 상상을 현실화할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다."



https://developers.googleblog.com/ko/introducing-opal/?_gl=1*1dko1yl*_up*MQ..*_ga*NDg5Mzc2ODE0LjE3NTUxMjE5NzA.*_ga_H733Y2BZES*czE3NTUxMjE5NzAkbzEkZzAkdDE3NTUxMjE5NzAkajYwJGwwJGgw

[중국 AI의 역설 - 추격하지만, 추월하지 못함]

"The simplest explanation for me about why the Chinese models are so good is espionage. I think that there's a lot of secrets in how these frontier models are trained. there's just a lot of tacit knowledge. There's a lot of tricks and small intuitions about where to set the hyperparameters and ways to make these models work and to get the model training to work. a lot of the secrets about how to train these models, you know, the secrets leave the frontier labs and make their way back to these Chinese labs."

"중국 모델들이 이렇게 뛰어난 이유에 대한 가장 간단한 설명은 산업 스파이라고 생각합니다. 이런 최첨단 모델들을 훈련시키는 방법에는 많은 비밀이 있다고 봅니다. 단순히 암묵적 지식이 엄청나게 많죠. 하이퍼파라미터 설정, 이런 모델들을 작동시키는 방법, 모델 훈련을 성공시키는 방법에 대한 수많은 노하우와 작은 직감들이 있습니다. 이런 모델들을 훈련시키는 방법에 대한 많은 비밀들이, 아시다시피, 최첨단 연구소에서 빠져나와 중국 연구소들로 흘러들어간다는 거죠."

-알렉산더 왕, Scale AI 대표 & 현 메타 AI 개발 총책임자

**중국은 증류(Distillation)로 GPT, Claude, Gemini를 모두 카피하는 데 그치지 않고 스파이를 통해 세세한 노하우 & 설정법도 가져가고 있습니다. 과거 디스플레이, 스마트폰, 반도체 산업의 기술력을 훔쳤던 것처럼 이제는 AI까지 이러한 방식으로 추격하려 하고 있습니다. 세미나에서도 몇 번 말씀드린 적이 있지만 AI는 그간의 개발 노하우 & 시행착오를 통해 쌓인 "암묵적 지식(Tacit knowledge)", 노하우와 레시피, 개발경험이 중요한 배터리, 반도체 산업과 같은 성격을 띠어가고 있습니다.

그렇기에 메타의 주커버그도 몇천억씩 보너스&연봉을 주고 OpenAI의 인력을 뺏어왔고, Anthropic과 Deepmind 인력도 스카우트하려는 움직임을 보이고 있습니다. 중국은 "왜 비싼 돈 주고 스카우트 해오냐, 산업스파이 써서 레시피만 빼오면 되는데" 라는 식으로 나오는 것 같습니다.

다만 AI 산업은 모델 레시피만 빼오면 끝나는 산업이 아니라
-대형 모델을 훈련시킬만한 데이터센터의 연산력 & 전력효율
-생성한 AI 모델을 전세계에 서비스할 수 있는 확장성
-모델을 지속적으로 발전시킬 인력풀이 필요한 산업입니다

그렇기에 당장은 GPT, Claude, Gemini와 유사한 수준의 모델을 출시할 수는 있겠지만 증류로 성능을 올렸다고 해서 미국 빅테크들도 애를 먹는 신모델 출시를 먼저 할 수 있을 리는 여전히 만무합니다. LLM 아레나 점수나 주요 벤치마크, AI모델 랭킹을 보시면 Kimi, Qwen, Deepseek 등 중국산 모델이 미국을 거의 다 따라왔다는 생각이 드실 수 있으나 실제 기술력 격차는 점수보다 훨씬 크다는 점을 명심해야 합니다.

감사합니다!

[비트코인, 최초로 124k 돌파하여 신고가 재경신]

-하버드 연기금의 자산 8% 비중 배분 소식에 따른 센티먼트 회복
-글로벌 M2 증가세 & 연내 금리인하, 빅컷 가능성 증가에 따른 유동성 흡수 기대감
-미 401k 연금(12조 달러 규모)의 비트코인 편입 허용 결정으로 퇴직연금 총자산의 1~5% 비트코인 배분 시 비트코인 100만개~500만개 추가 매입 가능성

여전히 김프는 마이너스입니다

[GPT-5, Gemini 가성비 추월]

세로축 - LMSYS ELO 점수 (성능 투표)
가로축 - 토큰당 가격 (역축)

신모델 성능 우위 + 최근 API 가격 인하로 인해
기존 가성비 선두였던
구글 Gemini의 가성비를 추월해버린 GPT 5 계열 모델들

[“내 친구 GPT 돌려줘”...이용자 성화에 구 버전 재오픈한 샘 올트먼]

오픈AI, GPT-5 업데이트 직후 불만 급증
건조한 어조, 아첨 줄여...“옛 GPT 그리워”
GPT-4o 선택 가능하도록 시스템 재개편

샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 엑스(X, 옛 트위터)를 통해 “GPT-4o 매력을 과소평가했다”며 “유료 플랜 이용자에게 GPT-4o 선택 옵션을 제공할 것”이라고 말했다. GPT-5 모델에서는 과거 사용자가 AI 모델을 직접 선택할 수 있던 기능이 사라지고, AI가 자동으로 최적 모델을 배정하는 방식이 적용됐었다. 현재는 ‘레거시 모델’이라는 이름으로 GPT-4o를 다시 선택할 수 있게 됐다.

https://n.news.naver.com/article/024/0000099268?cds=news_media_pc&type=edit