새로운 모델이 출시될 때마다 가장 흔히 듣는 조언은 항상 똑같습니다. “즉시 업데이트하세요. 이번 변화는 결정적일 테니까요.” 하지만 이 조언은 점점 덜 유용해지고 있습니다. 오늘날 GPT-5.6을 찾아본다면 무엇이 달라지는지 묻는다면, 솔직한 대답은 “모든 것”이 아닙니다. “몇 가지 중요한 점이 달라지지만, 무엇보다도 시장을 해석하는 방식이 달라집니다.”
AI 기업의 CEO로서, GPT-5.6의 가장 흥미로운 점은 특정 기능이 아니라 그것이 보내는 신호라고 생각합니다. 모델은 계속해서 발전하고 있지만, 많은 사용자가 체감하는 차이는 버전이 업데이트될 때마다 점점 줄어들고 있습니다. 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)는 이러한 점진적인 발전을 설명하며 누구보다 잘 표현했습니다. 모든 것이 실질적으로는 조금 더 나아진 것처럼 보이지만, 단 하나의 뚜렷한 예시로 이를 명확히 구분해 내기는 어렵습니다. 이는 과대광고나 실망감에 휩쓸리지 않도록 도와주는 유용한 관점입니다.
비즈니스 고객층에게 이는 매우 중요한 요소입니다. 발전이 보편화되고 지속적이며 덜 과장된 형태로 이루어진다면, 더 이상 모든 신모델을 쫓아가는 것이 경쟁 우위가 되지 않습니다. 진정한 경쟁 우위는 훌륭한 모델을 신뢰할 수 있는 의사결정으로 전환시켜 주는 프로세스, 플랫폼 및 활용 사례를 구축하는 데 있습니다.
새로운 모델이 출시될 때 가장 흔히 저지르는 실수는 업그레이드를 경쟁 우위와 혼동하는 것입니다. 많은 기업에게 GPT-5.6은 놀라운 기능을 추가한다고 해서 판도를 바꾸는 것은 아닙니다. 오히려 LLM 시장을 올바르게 해석하는 방식을 바꾸는 것입니다.
진전은 분명히 있습니다. 이를 부정하는 것은 잘못된 일입니다. 하지만 우리는 언론이 보도하는 신제품 출시 주기가 묘사하는 단계보다 더 흥미로우면서도 직관적이지 않은 단계에 있습니다. 카르파티는 오랫동안 이를 암묵적으로 관찰해 왔습니다. 스케일링을 통해 모델은 여전히 개선되고 있지만, 기술을 구매하는 사람들에게는 그 한계적 개선이 감지하기 어려워지고, 생산하는 사람들에게는 이를 수익화하기가 더 어려워지고 있습니다. 이는 인공지능에 적용된 ‘한계수익 감소의 법칙’입니다.
GPT-5.6을 통해 이러한 흐름은 더 이상 단순한 가설이 아닙니다. 이는 제품 자체에 반영되어 있습니다. OpenAI는 단일 버전 체제를 버리고, 성능, 속도, 비용에 따라 구분된 세 가지 모델—Sol, Terra, Luna—로 구성된 제품군을 선보입니다. 숫자는 세대를, 이름은 등급을 나타냅니다. 공급업체가 ‘단일 모델’ 판매를 중단하고 3단계로 구성된 제품 라인업을 판매하기 시작한다는 것은 분명한 메시지를 전달합니다. 즉, 순수한 지능이 이제 선반에 진열된 상품으로 변모하고 있으며, 클라우드 요금제를 선택하듯 가격 대비 성능 비율을 고려하여 선택할 수 있게 되었다는 것입니다.
관리자에게 있어 이러한 구분은 버전명보다 더 중요합니다. 여러 모델이 모두 글쓰기, 코딩, 요약, 운영적 추론 측면에서 높은 수준에 도달하면, 모델은 점차 경제적 가치의 중심에서 밀려나게 됩니다. 모델은 하나의 구성 요소로 전락하는 것입니다. 경쟁 우위는 “매우 훌륭한” 모델을 측정 가능한 비즈니스 성과로 전환할 수 있는 워크플로우, 인터페이스, 제어 시스템, 독점 데이터 및 통합 기능을 구축하는 쪽으로 이동합니다.
핵심은 바로 이것입니다. GPT-5.6은 단순한 기술적 진보가 아니라, 상품화가 점점 더 진행되고 있다는 신호로 해석되어야 합니다.
그렇기 때문에 ‘GPT-5.6에서는 무엇이 달라졌는가’라는 질문은 제대로 구성되었을 때만 의미가 있습니다. 단순히 모델의 응답 품질이 개선되었는지 묻는 것만으로는 부족합니다. 자신이 사용 중인 플랫폼이나 구매하려는 플랫폼이 실제 업무 프로세스—고객 지원, 운영, 영업, 소프트웨어 개발, 혹은 LLM이 데이터 분석에 미치는 영향 등—에서 우수한 모델을 제대로 활용할 수 있는지 자문해 봐야 합니다. 실제로, ROI를 달성하는 기업과 결론 없는 POC만 쌓아가는 기업의 차이는 순수한 벤치마크보다는 모델을 관리하는 시스템에 점점 더 많이 좌우되고 있습니다.
이것이 바로 ‘B+’의 함정입니다. 많은 모델이 기업용 사용 사례의 상당 부분을 충족시킬 만큼 충분히 훌륭해지면, 새로운 버전이 나올 때마다 이를 쫓는 것은 열정을 불러일으키지만 반드시 이점으로 이어지는 것은 아닙니다. 단순히 훌륭한 모델이라도 이를 잘 조율하는 사람이 승리합니다. 가장 먼저 모델을 바꾸는 사람이 아닌, 말입니다.
GPT-5.6을 올바르게 이해하려면 먼저 간단한 구분을 해야 합니다. 제품 관련 새로운 소식과 경제적 파급 효과가 있습니다. 전자는 OpenAI가 공식적으로 발표하는 내용이며, 후자는 이러한 기능이 기업 업무 프로세스에 어떻게 적용되느냐에 따라 달라집니다.
첫 번째 사실: 제품 라인업. GPT-5.6은 세 가지 버전으로 출시됩니다. Sol은 가장 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 플래그십 모델로, ‘울트라’ 모드를 통해 시스템이 한 가지 작업에 더 오랫동안 집중하고 작업의 일부를 하위 모델에 위임할 수 있게 해줍니다. Terra는 일상 업무에 적합한 균형 잡힌 옵션입니다. Luna는 속도와 비용에 중점을 둡니다. 기업에게 가장 중요한 점은 Sol의 벤치마크가 아닙니다. 바로 Terra가 이전 모델인 GPT-5.5와 비슷한 성능을 약 절반의 비용으로 제공한다는 사실입니다. 이전 세대의 인공지능이 불과 몇 달 만에 절반 가격으로 이용 가능해지면, 이를 ‘디플레이션’이라고 부를 수 있습니다. 그리고 이는 상품화 추세를 가장 명확하게 보여주는 증거입니다.
두 번째 사실: 효율성을 판매 논리로 삼는 것. OpenAI는 코딩 에이전트 작업에서 토큰당 효율성을 강조하며 모델을 소개하고 있으며, 공식 메시지는 비용과 얻은 가치의 관계에 초점을 맞추고 있다. 이 점에 대해 좀 더 자세히 살펴볼 필요가 있습니다. 시장을 선도하는 벤더가 더 이상 “모델이 얼마나 똑똑한지”를 주로 강조하는 것을 멈추고 “결과를 얻는 데 드는 비용”을 강조하기 시작한다면, 이는 그들도 시장이 ‘결과당 비용’ 단계에 접어들었음을 인지하고 있다는 의미입니다. 바로 이곳이 기업 ROI가 결정되는 무대이며, 화려한 벤치마크 수치가 아닌 바로 이곳에서 승부가 갈립니다.
세 번째 사실: 운영 통합. GPT-5.6과 함께, 관련 애플리케이션과 파일에서 맥락을 수집하여 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션을 생성하고, 웹, 데스크톱, 모바일 환경에서 작동하는 에이전트가 등장합니다. 이는 사소한 세부 사항이 아닙니다. 이는 모델이 오늘날 수동 작업, 복사-붙여넣기, 반복적인 확인, 끊임없는 인터페이스 전환을 필요로 하는 단편적인 업무를 대체하고자 하는 지점을 보여줍니다. 이전 세대와 마찬가지로, 인식되는 가치는 추상적인 능력에서 비롯된 것이 아니라, AI가 이미 일상 업무의 핵심이 된 도구들에 통합된다는 사실에서 비롯됩니다.
네 번째 사실이자 가장 이례적인 점은 출시 방식입니다. GPT-5.6은 미국 정부의 요청에 따라 6월 말 소수의 파트너 그룹을 대상으로 한 제한적 미리보기로 공개되었으며, 연방 기관과의 테스트를 거친 후에야 비로소 대중에게 공개되었습니다. OpenAI는 이러한 과정이 일반적인 관행이 되어서는 안 된다고 밝혔습니다. 향후 어떻게 전개되든 간에, 이는 하나의 선례가 되었습니다. 최첨단 모델의 출시가 더 이상 단순한 기술적 또는 마케팅적 행사에 그치지 않고, 규제적 행사로도 자리 잡은 것입니다. 이것이 구매자에게 어떤 의미를 갖는지 나중에 다시 살펴보겠습니다.
보안에 대한 강조도 신중하게 해석해야 합니다. 솔(Sol)은 사이버 보안 분야에서 OpenAI의 가장 유능한 모델로 소개되며, 다층적인 안전 장치와 전문적인 방어 작업을 위한 접근 통제 프로그램이 함께 제공됩니다. 중요한 점은 이러한 정보를 보장으로 받아들이는 것이 아니라, 그 방향성을 인식하는 것입니다. 즉, 이 제품은 오류나 남용이 심각한 결과를 초래하는 분야로 확대되고 있으며, 이는 잠재적 유용성을 높일 뿐만 아니라 고위험 프로세스에서 통제, 정책 및 감독의 필요성도 함께 증가시키고 있습니다.
중소기업(SME)의 관점에서 볼 때, 이것이 가장 유용한 요약입니다. GPT-5.6은 복잡하고 도구와 연계된 전문 업무 영역으로 LLM의 적용 범위를 넓히며, ‘충분한’ 지능을 확보하는 데 드는 비용을 낮춥니다. 하지만 근본적인 경제적 원리는 변하지 않습니다. 오케스트레이션이 없는 훌륭한 모델은 여전히 고립된 역량에 불과합니다. 반면, 워크플로우, 권한, 제어 기능 및 기업 데이터가 통합된 플랫폼에 탑재된 훌륭한 모델은 실질적인 성과를 창출할 수 있습니다.
GPT-5.6을 이해하는 데 가장 유용한 관점은 다소 불편한 사실에서 출발합니다. 바로 확장(scaling)의 성숙 단계에 이르면, 사용자가 체감하는 발전 속도가 그 발전의 화려함보다 더 빠르게 증가한다는 점입니다. 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)는 새로운 모델이 반드시 단 하나의 눈부신 능력을 통해 발전하는 것은 아니라고 지적하며 이를 잘 요약했습니다. 모델은 여러 측면에서 동시에 개선되는데, 각 부분의 개선 폭은 미미하지만 누적 효과는 상당합니다.
"모든 것이 조금씩 더 좋아졌고, 정말 멋지지만, 딱히 쉽게 지적할 수 있는 그런 식은 아니에요."
비즈니스 고객층에게 이 문장은 수많은 데모보다 더 큰 의미를 지닙니다. 이는 팀이 왜 새로운 모델을 사용하고, 단 하나의 작업에 대해 명확한 ‘전후’ 차이를 보여주기 어려워함에도 불구하고 거의 즉시 이를 더 우수하다고 평가하는지 설명해 줍니다. 이 시스템은 어조를 더 잘 해석하고, 중간 단계를 덜 틀리며, 긴 대화를 더 일관성 있게 이어가며, 수동으로 수정해야 할 부분이 적은 텍스트를 생성합니다. 어떤 요소 하나만으로는 제품의 가치를 재정의할 수 없습니다. 하지만 이 모든 요소가 합쳐지면 실제 생산성을 변화시킵니다.
이는 성숙기에 접어드는 기술이 보이는 전형적인 양상입니다.
앞서 언급한 공식 지침들은 이러한 관점에서 해석되어야 합니다. 토큰당 효율성 향상, 장시간 작업에 대한 안정성 강화, 하위 모델에 대한 위임, 문서 및 스프레드시트와의 더 깊은 통합 등은 단순한 표면적인 세부 사항이 아닙니다. 이는 분산형 최적화의 신호입니다. 다시 말해, 이 모델은 상호작용의 전 과정에 걸쳐 발생하는 마찰을 줄여줍니다.
기업의 경우, ‘와우’ 요소가 있는지 여부를 따지는 것이 핵심이 아닙니다. 핵심은 경제적 이점이 어디에 집중되는지 파악하는 것입니다. 실제로 이는 다음 네 가지 영역에 집중됩니다:
이 점이 바로 많은 사람들이 간과하는 부분입니다. LLM의 발전은 단순히 벤치마크 결과에서 비롯되는 것이 아니라, 일상 업무에서 발생하는 마찰이 사라짐으로써 이루어집니다.
카르파티는 또한 덜 명백한 결론을 도출하는 데 도움을 줍니다. 개선이 광범위한 최적화의 합으로 이루어진다면, 개별 모델의 경쟁 우위는 마케팅에서 시사하는 것보다 훨씬 더 빠르게 축소되는 경향이 있습니다. 이로부터 제가 『B Plus Trap AI Creative Spectrum』에서 분석한 역학이 도출됩니다. 여러 모델이 전반적으로 높은 품질에 도달하면, 경제적 차이는 “순수한” 지능에서 벗어나 이를 워크플로우, 데이터, 권한 및 운영 지표에 효과적으로 통합하는 능력으로 이동하게 됩니다.
그렇기 때문에 GPT-5.6을 신중하게 해석해야 합니다. 이는 실질적인 진전입니다. 하지만 그 전략적 의미는 모델 자체에만 있는 것이 아닙니다. 이는 더 광범위한 추세를 확인시켜 준다는 점에 있습니다. 즉, 스케일링의 한계 수익은 여전히 중요하지만, 창출 가능한 가치는 특정 문제에 우수한 모델을 지속적이고 통제된 방식으로 적용할 줄 아는 플랫폼으로 점점 더 이동하고 있습니다.
LLM의 발전 과정에서 가장 직관적이지 않은 점은 바로 이것입니다. 모델이 발전할수록 모델 자체에서 비롯되는 경쟁 우위는 점점 줄어들게 됩니다.
이것이 바로 기술 성숙의 역설입니다. 초기 단계에서는 질적 도약이 있을 때마다 경쟁 구도가 바뀌게 됩니다. 후속 단계에서는 모델들이 높지만 유사한 표준으로 수렴합니다. 카르파티는 오랫동안 스케일링이 경험의 여러 측면에 걸쳐 광범위하고, 종종 점진적인 개선을 가져온다는 점을 지적해 왔습니다. 경제적 결과는 분명합니다. 더 많은 모델이 안정적으로 좋은 품질 수준에 도달하면, ‘최고’의 모델을 선택하는 것의 중요성은 그 모델을 잘 적용하는 능력에 비해 상대적으로 줄어들게 됩니다.
GPT-5.6은 이러한 추세를 가격표에서 명확히 보여줍니다. 신세대 모델의 균형 잡힌 버전은 대부분의 작업에서 체감되는 성능은 동일하면서도, 불과 몇 달 전의 최상위 모델 가격의 약 절반 수준입니다. 이는 더 이상 예측에 그치지 않고 실제 가격으로 실현된 ‘상품화’ 현상입니다.
이것이 바로 제가 제 연구에서 ‘B+의 함정’이라고 부르는 현상입니다 . 모델들이 평범해서 그런 것은 아닙니다. 오히려 많은 유용한 작업을 해결할 만큼 충분히 강력합니다. 기술 구매자들에게 있어 문제는, 특정 임계점을 넘어서면 ‘실제 체감되는 성능 차이’가 ‘약속된 성능 차이’보다 훨씬 빠르게 줄어들게 된다는 점입니다.
GPT-5.6은 이러한 해석에 잘 부합합니다. 공식적으로 발표된 개선 사항은 이 제품이 더 성숙해지고, 더 효율적이며, 더 사용하기 편리해졌음을 보여줍니다. 하지만 적어도 대부분의 기업에 있어서는, 비즈니스 사례를 완전히 재구성해야 할 정도의 획기적인 변화를 의미하지는 않습니다.
많은 모델의 평균 성능이 이미 “상당히 양호”하기 때문에, 경쟁 우위의 기준이 바뀌고 있다.
벤치마크에서는 거의 측정되지 않지만 손익계산서에서는 많이 측정되는 부분으로 초점을 옮깁니다:
이 점이 바로 많은 관리자들이 뒤늦게 깨닫는 부분입니다. GPT-5.6이 조금 더 깔끔하고, 일관성 있으며, 비용 효율적인 응답을 생성한다면, 그로 인한 이점은 분명히 존재합니다. 하지만 이러한 이점을 실제로 누릴 수 있는 것은 이미 안정적인 프롬프트, 검증 규칙, 적절한 데이터 접근 권한, 그리고 인적 오류를 줄여주는 인터페이스를 구축한 사람들뿐입니다. 이러한 인프라가 없다면, 더 나은 모델이라 해도 주로 수작업으로 수정해야 할 더 나은 출력 결과만 생성할 뿐입니다.
모든 모델이 훌륭해지면, 좋은 모델을 중심으로 가장 유용한 시스템을 구축한 사람이 승리한다.
이 결론은 종종 직관과 반대되는 실질적인 결과를 낳습니다. 릴리스가 나올 때마다 제공업체를 바꾸는 것이 구조적인 이점을 가져다주는 경우는 드뭅니다. 이는 새로운 모델이 핵심 업무를 현저히 개선하여, 소요 시간, 품질 또는 위험에 측정 가능한 영향을 미칠 때만 의미가 있습니다. 대부분의 경우, 가장 타당한 이점은 애플리케이션 플랫폼에서 비롯됩니다. 가장 최신의 모델에서가 아니라, 훌륭한 모델이 프로세스, 데이터, 권한 및 운영 지표에 어떻게 통합되는지에 달려 있습니다.
많은 기업들이 간과하는 또 다른 측면이 있습니다. 제품 출시는 단순한 기술적 행사가 아닙니다. 이는 동시에 경쟁적 입지를 다지기 위한 전략이기도 합니다.
한 벤더가 발표 속도를 높일 때, 이는 적어도 두 가지를 의미합니다. 첫째는 개선 과정이 지속적으로 진행되고 있다는 점입니다. 둘째는 시장 내 서사를 주도하고자 한다는 점입니다. 다시 말해, 그 벤더는 시장의 속도를 주도하는 기준점으로 인식되기를 원한다는 것입니다.
하지만 GPT-5.6은 새로운 세 번째 차원을 더합니다. 공개 출시는 두 단계로 진행되었습니다. 먼저 미국 정부의 요청에 따라 선별된 파트너를 대상으로 한 제한적 미리보기가 있었고, 이후 연방 기관과의 평가를 거쳐 일반에 공개되었습니다. 이 정도 수준의 출시가 이러한 절차를 거친 것은 이번이 처음이며, 공급업체와 행정부 모두 이것이 영구적인 의무는 아니라고 분명히 밝혔습니다. 하지만 선례는 이미 존재합니다. 최첨단 모델의 출시는 이제 단순한 기술적·마케팅적 차원을 넘어 규제 및 지정학적 사건으로 자리 잡고 있습니다.
구매자에게 있어 이는 실질적인 결과를 초래합니다. 즉, 공급업체에 대한 전략적 의존은 더 이상 단순히 가격이나 기술적 락인(lock-in)의 문제만이 아닙니다. 여기에는 계약 내용과 전혀 무관한 이유로 인해 특정 모델에 대한 접근이 지연되거나 제한되거나 변경될 위험도 포함됩니다. 이는 워크플로우를 다시 작성하지 않고도 모델을 교체하거나 결합할 수 있는 아키텍처를 도입해야 할 또 하나의 이유입니다.
관리자에게 있어 이 글은 뉴스를 해석하는 관점을 바꿔줍니다. 바로 “이것을 도입해야 할까?”라고 묻기보다는, 다른 질문들부터 시작하는 것이 좋습니다:
이 접근 방식은 다소 냉정해 보이지만, 그만큼 더 유용합니다. 이를 통해 두 가지 치명적인 실수를 피할 수 있습니다. 첫 번째는 매번 출시되는 버전을 마치 필수인 것처럼 쫓아다니는 것이고, 두 번째는 경쟁사의 신호를 단순한 마케팅 전략으로 치부하며 무시하는 것입니다.
경영 관련 읽을거리: 신속한 출시(release)는 실질적인 기술적 조치일 뿐만 아니라, 동시에 시장에서의 방어적 또는 공격적 전략이 될 수도 있다. 이 두 가지는 서로 배타적이지 않다.
AI를 잘 관리하는 기업들은 공급업체의 일정에 휩쓸리지 않습니다. 이들은 자사의 업무 흐름, 규정 준수, 운영 비용, 전략적 의존도에 미치는 영향을 면밀히 평가합니다. 이는 소셜 미디어 벤치마킹보다 지루한 작업이지만, 더 나은 의사결정을 이끌어냅니다.
중소기업(SME)에게 중요한 질문은 GPT-5.6이 이전 세대보다 더 나은지 여부가 아닙니다. 물론 더 낫습니다. 중요한 질문은 따로 있습니다. 바로 이러한 개선이 어떤 업무 과정에서 비용, 위험 또는 처리 속도에 실질적인 변화를 가져오는가 하는 점입니다.
여기서 ‘B+의 함정’이 작용합니다. 많은 모델이 이제 일반적인 작업에 충분히 능숙해졌기 때문에, 경쟁 우위는 매달 최신 버전을 도입하는 데서 비롯되지 않습니다. 경쟁 우위는 올바른 데이터, 검증 절차, 권한 설정, 그리고 팀이 이미 사용하고 있는 도구를 갖춘 통제된 워크플로우에 우수한 모델을 효과적으로 통합하는 데서 비롯됩니다.
GPT-5.6은 AI가 단순히 텍스트를 작성하는 데 그치지 않고 운영 프로세스에 참여하고 있다면 주목할 만합니다.
다음 세 가지 징후를 통해 이를 파악할 수 있습니다:
이 점은 과소평가되고 있습니다. 채팅에서 약간 더 뛰어난 모델이라도, 스프레드시트를 업데이트하거나 정확한 데이터로 영업 제안서 초안을 작성하거나, 운영자가 다섯 개의 시스템 사이에서 복사-붙여넣기를 반복하지 않도록 도와주는 꽤 괜찮은 모델보다는 중요도가 낮습니다.
현재 이메일, 회의 요약, 초안 작성 및 일반적인 지원 업무에 AI를 사용하고 있다면, GPT-5.6만으로는 스택, 공급업체 또는 프로세스를 변경할 만한 충분한 이유가 되기 어렵습니다. 이러한 경우 모델 시장은 점차 ‘지능형 상품’ 시장과 유사한 양상을 띠고 있습니다. 차이는 존재하지만 점차 줄어들고 있는 추세입니다. 새로운 제품군에 명시된 저가형 모델이 포함되어 있다는 사실 자체가 이를 뒷받침합니다.
그렇기 때문에 절제력을 갖는 것이 좋습니다.
실제 KPI에 영향을 미치는 사용 사례를 파악하세요. 처리 시간, 마진, 품질 또는 전환율에 영향을 미치는 업무를, 단순히 보기 좋은 결과물만 만들어내는 업무와 구분하세요.
단순히 프롬프트뿐만 아니라 제어 체계도 설계하십시오. 안정적이고 우수한 결과를 얻으려면 템플릿, 규칙, 승인된 데이터, 로깅, 그리고 중요한 단계에서의 수동 검토가 필요합니다.
전체 프로세스를 측정하십시오. 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 총 소요 시간을 계산하십시오. 병목 현상이 불완전한 데이터, 승인 절차 또는 내부 시스템과의 연동에서 비롯된 것이라면, 모델을 변경해 봤자 별 소용이 없습니다.
현재 유행하는 벤더에 대한 의존도를 줄이세요. 카르파티는 오랫동안 가치가 제품 계층으로 이동하고 있다고 지적해 왔습니다. 또한 GPT-5.6의 2단계 출시를 통해 최첨단 모델에 대한 접근이 규제 요인에 따라 좌우될 수도 있음이 드러났습니다. 중소기업의 경우, 이는 모든 워크플로를 다시 작성하지 않고도 모델을 교체하거나 결합할 수 있는 아키텍처를 선택해야 함을 의미합니다.
플랫폼 측면에서 결정하세요. 진정한 선택은 단순히 “GPT-5.6을 사용할지 말지”나 “Sol, Terra, Luna 중 어느 것을 선택할지”가 아닙니다. 이미 매우 우수한 모델을 여러분의 구체적인 상황에 잘 적용할 수 있는 시스템이 무엇인지가 핵심입니다.
사내에서 직접 구축할지, 아니면 이미 구축된 솔루션을 도입할지 고민하고 있는 분들은 여기서부터 시작해야 합니다. 모델이 아니라, 그 모델을 관장하는 시스템에서 출발해야 합니다.
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