이젠 AI 가성비 전쟁? 오픈AI, GPT-5.6으로 판 뒤집을까 [스프]

안녕하세요. 데이터를 만지고 다루는 안혜민 기자입니다. 앤트로픽에 밀리고 있다는 평가를 받던 오픈AI가 칼을 갈고 나왔습니다. 신규 모델 GPT-5.6에 대한 호평이 이어지면서 AI 시장이 다시 술렁이고 있죠. 오늘 오그랲에서는 GPT-5.6 이야기를 준비했습니다. 이 모델이 왜 주목받는지, 또 이로 인해 AI 시장이 어떻게 흘러가고 있는지 5가지 그래프를 통해 살펴보겠습니다.


체스, 바둑에 이어 코딩까지... 최정상 프로그래머, AI에 무너지다
오픈AI 이야기에 앞서서 먼저 일본으로 가보겠습니다. 2012년에 설립된 AtCoder라는 곳이 있습니다. 여기선 주기적으로 프로그래밍 대회를 개최해서 전 세계의 프로그래머들이 자신들의 능력을 뽐낼 수 있게 하고 있어요. 그중에서도 온라인 예선과 정규 대회를 통해 쌓은 점수 최상위권만 모아서 겨루는 대회가 있습니다. 이름하여 World Tour Finals죠. AtCoder 레이팅 상위 12명의 정예 챔피언들을 도쿄로 초청해 오프라인에서 겨루는 코딩 대회입니다. 올해에도 전 세계에서 내로라하는 프로그래머들을 모아 대회가 진행되었죠.

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분야는 크게 2개입니다. 휴리스틱 영역과 알고리즘 영역. 알고리즘 문제는 정답을 맞히면 점수를 획득하고, 틀리면 못 얻는 단순한 구조입니다. 반면 휴리스틱 문제는 인간의 경험과 직관을 바탕으로 '그럴듯한 최선의 답'을 찾는 문제죠. 모든 경우의 수를 탐색하기엔 시간이 부족한 문제를 내서 효율적인 결과를 도출해 내는 과정을 보는 겁니다.

이 두 분야 각각에 12명의 프로그래머들이 참여하게 되는데, 작년부터는 여기에 AI 모델도 참여해서 경쟁을 하고 있어요. 작년에 치러진 대회에서는 휴리스틱 영역에서 AI 모델이 인간 프로그래머에게 패배한 바 있죠. AI의 코딩 성능이 올라왔다곤 하지만 최상위 그룹에서는 여전히 인간이 더 높았던 겁니다. 당시 AI를 꺾었던 선수는 폴란드의 프로그래머 Psyho였고요. 과연 올해는 어땠을까요?

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이번 대회 휴리스틱 문제는 무대 조명 밝기 퀴즈였습니다. 가로 20칸, 세로 20칸 크기의 격자 무대 위에 거울과 분광판, 흡수 블록을 올려서 빛을 요리조리 반사하고, 쪼개서, 흡수해서 원하는 밝기를 만드는 문제였죠. 단순히 밝기 하나가 주어지는 게 아니라, 맞춰야 하는 밝기가 100개입니다. 가령 0.214, 0.731, 0.95 이런 식으로 랜덤으로 주어지는 100개의 밝기를 만들어야 하는 거죠. 무대 위의 부품을 바꿀 수 있는 횟수는 최대 200회로 한정되어 있어서, 밝기가 주어질 때마다 구조를 바꾸는 방식은 성립이 되질 않습니다. 즉 참가자들은 처음부터 여러 밝기를 효율적으로 표현할 수 있는 구조를 짜야 문제를 풀 수 있는 거죠. 과연 이 문제에서 승자는 누구였을까요?

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총 이틀간 진행된 휴리스틱 알고리즘 문제에서 압도적 1위는 AI 모델이 차지했습니다. 이튿날 잠깐 인간 프로그래머가 AI 모델을 이기긴 했지만 최종 승자는 AI였죠. AI가 획득한 최종 점수는 만점인 500억 점 부근이었고, 인간 1위와는 무려 7배나 차이가 났어요. 휴리스틱 영역은 이렇게 AI의 완승으로 종료되었습니다.

이번에는 알고리즘 영역입니다. 알고리즘은 총 5문제가 출제되고, 누가 먼저 정답을 맞히는 가로 승패가 갈립니다. 알고리즘 부문에 참여한 프로그래머들 면면을 보면 정말 이쪽 필드에서 다 대단한 양반들입니다. 최연소 11살의 나이로 국제정보올림피아드에 참가했던 벨라루스의 tourist. 역사상 최초로 국제정보올림피아드 6연속 금메달이라는 기록을 세우기도 했죠. 또 수상한 애니 프사를 가진 중국의 전설적인 프로그래머 jiangly도 있습니다. 이들뿐 아니라 미국과 캐나다의 대표 프로그래머들도 참여해 자웅을 겨루었는데, 그 결과를 그래프를 통해 살펴보겠습니다.

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경기 초반엔 중국의 jiangly선수가 문제 A를 AI보다 더 빠르게 풀면서 인류에게 희망이 보였습니다. 하지만 결론은 역시 AI의 승리였죠. AI는 5문제 모두 풀어 8,300점 만점을 받았어요. 문제 C와 E는 인간 프로그래머는 단 한 명도 풀지 못했고요. 참고로 문제 E는 AI도 쉽지 않았는데요, 6시간 가까이 지나고 5번 틀리고 나서야 정답을 맞힐 수 있었어요.

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휴리스틱도, 알고리즘도 AI 모델의 압도적 승리였습니다. 지난해 같은 대회에서 AI를 꺾었던 최후의 인류 Psyho는 인간 경쟁자들을 압도한 AI의 성과에 찬사를 보냈습니다. 1997년 체스 챔피언을 꺾은 딥 블루 2016년 이세돌 9단을 꺾은 알파고에 이어 최상위권 코딩 대회에서 AI가 인류를 꺾어버린 겁니다. 인류를 상대로 승리한 AI모델, 바로 오픈AI의 모델이었어요. 경기 생중계에 참여한 오픈AI의 연구원은 이번 대회에 참여한 모델이 신규 모델인 GPT-5. 6과 유사한 수준이라 설명했죠.


절치부심한 오픈AI... 성능에 가성비까지 챙긴다
이런 서사가 있지만, 사실 개발 영역에서 탁월한 성능을 보여준 건 최근까지는 앤트로픽 모델들이었습니다. 클로드 코드를 써보고 만족한 개발자들이 많고, 기업들도 앞다퉈 앤트로픽의 제품을 사용할 정도니까요. 실제 기업들의 LLM 지출을 살펴보면 앤트로픽은 지난해 오픈AI를 역전했어요.

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2025년 기업 LLM 지출의 40%가 앤트로픽입니다. 2023년 12%였던 점유율이 24%를 거쳐 절반 가까이 왔죠. 반면 오픈AI는 점유율의 거의 절반을 잃어 27%로 하락한 상황입니다. 코딩 시장만 따로 보면 2025년 앤트로픽은 시장의 절반 이상을 차지할 정도로 압도적입니다.

반면 오픈AI는 사실 기대치에 못 미치는 결과물을 내놓았습니다. 가령 작년 여름에 나왔던 GPT-5를 기억하시나요? 많은 사람들이 숫자 4에서 5로 넘어가는 모델이 나오는 만큼 엄청난 성능 향상을 기대했는데, 열어보니 실상은 달랐죠.

그렇다고 오픈AI가 가만히 있었던 것은 아닙니다. 꾸준히 성능 향상을 위해 달려왔죠. 특히 작년 하반기부터 그 변화의 모습이 보이기 시작했습니다. 2025년 9월 아제르바이잔의 수도 바쿠로 가보겠습니다. 바쿠에서 열린 국제 대학생 프로그래밍 대회 ICPC 결승전입니다. 약 3,000개 대학들이 참여해서 상위 139개 팀만이 결승에 진출했는데, 이들은 총 12개의 알고리즘 문제를 제한시간 5시간 안에 풀어야 했습니다.

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1위는 11개 문제를 푼 상트페테르부르크 국립대였어요. 뒤이어 도쿄대학이 2등, 베이징교통대학과 칭화대가 3, 4등을 차지했죠. 4등까지 금메달이 수여됩니다. 참고로 서울대는 10위를 기록해 동메달을 받았어요. 이 대회에 오픈AI와 구글 딥마인드도 참여했습니다. 오픈AI는 열 두 문제 모두 해결해 대학생들보다 더 높은 점수를 받아 냈습니다. 구글 딥마인드는 열 두 문제 중 열 문제만 해결했고요. 참고로 어떤 대학팀도 C번을 못 풀었는데, 두 AI 모델들은 해결하기도 했죠.

GPT-5 출시 이후 버전을 계속 업데이트해 나간 오픈AI. 그리고 드디어 GPT-5.6이 세상에 나왔습니다. 물론 이 모델도 바로 시중에 풀리진 않았습니다. 미국 정부가 제한을 걸어서 정부 승인을 받은 파트너 조직 20곳부터 사용할 수 있었죠. AI 모델을 이렇게 정부가 제한적으로 접근하도록 한 건 앤트로픽의 페이블, 미토스 5 이후 이번이 두 번째입니다. 오픈AI는 정부의 요청을 받으면서도 이런 방식이 정례화되선 안된다고 지적했어요. 한편으로 규제를 받아들인 건 IPO를 앞두고 있다는 배경도 있지만, 내부적으로도 모델의 위험성을 어느 정도 인정했기 때문입니다.

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오픈AI는 자체적으로 모델의 위험성을 판단할 수 있는 Preparedness Framework를 운영하고 있어요. 고능력(High) 수준과, 극도로 높은(Critical) 능력 이렇게 두 가지 기준으로 분류해 파악하고 있죠. High는 기존에 존재하던 위협 경로를 AI가 더 크게 증폭시킬 수 있는 수준, Critical은 AI가 없었다면 불가능했을 완전히 새로운 위협 경로를 만들어낼 수 있는 수준을 말합니다. 이번 GPT-5.6은 사이버보안 영역과 생물·화학 영역에서 High 등급으로 분류되었습니다. 그러다 보니 일단 제한 공개를 요청한 정부의 입장을 받아들인 거죠.

이후 오픈AI와 미국 정부 간의 협의가 이뤄지면서 제한이 풀렸고, 결국 GPT-5.6은 정식으로 시장에 풀렸습니다. 가장 높은 등급의 Sol부터 경량화 모델 Terra, 그리고 더 경량화된 Luna 모델까지 세 등급으로 나뉘어 나왔어요. 모델 수준을 평가한 지표들을 보면 코딩이나 금융 영역에서 앤트로픽의 클로드 페이블 5 수준까지 올라왔습니다. 심지어 GPT-5.6 Sol 울트라 모델의 경우엔 수학계에서 50년간 풀리지 않았던 난제를 단 1시간 만에 증명해 내기도 했죠.

성능과 함께 사람들이 반응한 건 모델의 가성비입니다. 사실 신규 모델이 여기저기서 다 나오고 성능 상향평준화가 어느 정도 이뤄지면서, 이제 중요한 건 비용입니다. 토큰 비용 최적화를 어느 기업이 해내느냐에 따라 선택이 갈리고 있는 거죠. 비용 측면에서도 이번 GPT-5.6는 경쟁력이 있다는 평가가 나옵니다.

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X축은 모델 비용이고 Y축은 모델의 성능입니다. 비슷한 성능에 놓여있는 모델을 보면 앤트로픽의 클로드 페이블 5는 성능 대비 너무 비쌉니다. 하지만 오픈AI의 신규 모델은요? 성능은 같은 선상에 있는데, 비용은 훨씬 저렴한 거죠


발등에 불 떨어진 앤트로픽? 페이블 5, 무료 3차 연장
이런 상황이 닥치니 앤트로픽 입장에서는 신경이 쓰일 수밖에 없을 겁니다. 페이블 5를 6월 초에 공개했지만 3일 만에 미국 정부의 통제 지침 때문에 서비스가 중단되면서 선점 효과도 제대로 누리지 못했죠. 한 달 가까이 지난 7월 1일이 돼서야 통제가 풀리면서 서비스가 재개되었으니 미국 정부가 원망스러울 수도 있을 겁니다.

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앤트로픽은 최고 성능을 가진 모델을 공개한 만큼 이걸 이용해 수익을 많이 벌어들일 계획이었습니다. 신규 페이블 5 모델이 기존의 구독 요금제에 포함되는 게 아니라 사용한 양만큼 별도로 결제하도록 세팅해 둔 거죠. 대신 이 정책은 추후에 진행될 거라 발표했고, 그전까지는 구독 요금제에서 사용 한도의 50%는 페이블 5를 맛볼 수 있도록 해두었습니다. 많은 이용자들이 페이블 5를 써보고 그 성능에 놀라고, 관심을 갖게 만든 뒤에 추후에는 추가 요금을 지불하게 하려는 거였죠.

그런데 그 상황에서 오픈AI의 GPT-5.6이 공개된 겁니다. 성능도 페이블 5에 뒤지지 않는데 가격이 저렴하니 소비자들은 즉각 반응했고, 이걸 앤트로픽도 바로 인지하게 되었어요. 그래서 앤트로픽이 꺼내든 정책이 무료 혜택 연장 카드였습니다.

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원래 7월 7일에 종료하고 페이블 5, 유료 정책 하려고 했는데, 한 번 더 연장해서 7월 12일까지 더 쓸 수 있게 해 준 겁니다. 여기서 그치지 않고 또 앤트로픽은 1주일 더 연장해서 19일까지 페이블 5를 쓸 수 있게 해 주었어요. 앤트로픽이 오픈AI의 신규 모델을 얼마나 신경 쓰는지 보이죠?

사실 앤트로픽 입장에서도 페이블 5를 구독 요금제에 넣고 싶은 마음이 없는 게 아닙니다. 하지만 이렇게 따로 요금제를 세팅한 이유는 컴퓨팅 자원이 충분치 않기 때문이죠. 구독 요금제에 넣어버리면 페이블 5의 사용량이 폭증할 텐데, 그걸 감당할 컴퓨팅 리소스가 아직 앤트로픽에겐 없는 겁니다. 만약 그렇게 되면 지연시간도 생기고 서버도 걸핏하면 다운되면서 사용자 경험은 훨씬 안 좋아지겠죠.

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엎친 데 덮친 격으로 일론 머스크의 스페이스XAI도 신규 모델을 내놓았습니다. 상장 이후 코딩 도구 1위 프로그램인 커서까지 흡수한 일론 머스크는 코딩 작업에 특화된 신규 AI 모델 그록 4.5를 공개했습니다. 일론 머스크는 이번 모델을 두고 아예 앤트로픽의 모델 '오퍼스'를 겨냥해 발언하고 있습니다. 자신들의 신규 모델의 성능이 오퍼스 급은 된다는 식으로요. 여기서 일론 머스크의 세일즈 포인트는 가성비에 있습니다. 오퍼스 급의 성능이지만 오퍼스보다 더 빠르고, 효율성 좋고 비용이 낮다는 거죠.

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X축은 토큰 사용량을 나타내고 Y축은 모델의 성능을 나타냅니다. 같은 라인에 있는 그록 4.5와 클로드 오퍼스 4.8을 비교해 볼까요? 성능은 갖지만 토큰 효율성은 그록 4.5가 압도적입니다. 앞서 얘기한 GPT-5.6도 마찬가지입니다. 페이블 5와 같은 라인에 있지만 가성비 측면에서 훨씬 강점이 있죠. 이용자 입장에서는 이 사분면에 위치한 모델들이 매력적일 수밖에 없겠죠?

성능은 올라오고, 가격은 내려오고 앤트로픽이 선점했던 코딩 시장이 새로운 국면으로 접어들고 있습니다. 빅테크 기업들의 경쟁이 성능을 넘어 가격으로 번지고 있는 건 소비자 입장에서는 나쁘지 않은 일이에요. 더 좋은 모델을 더 싼 값에 쓸 수 있게 됐으니까요.

다만 주요 AI 기업들 대부분이 여전히 적자 상태라는 점은 생각해 볼 지점입니다. 이런 출혈 경쟁이 언제까지 이어질 수 있을지 아무도 장담할 수 없으니까요. 과연 프론티어 모델 경쟁의 최종 승자는 누가 될까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어 주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료
- Psyho(@FakePsyho) | X
- Ethan Knight(@__eknight__) | X
- AtCoder World Tour Finals 2026 Heuristic | AtCoder E
- nterprise LLM API Market Share by Usage | Menlo Ventures
- ICPC 2025 World Finals Baku | ICPC World Finals
- Preparedness Framework | OpenAI
- Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 | OpenAI
- A Proof Of The Cycle Double Cover Conejcture | OpenAI
- Prompt Used For "A Proof Of The Cycle Double Cover Conejcture" | OpenAI
- Vals Index Industry Average Accuracy Comparison | Vals AI

글 : 안혜민 디자인 : 안준석 인턴 : 신연성