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xAI, 세계에서 가장 똑똑한 AI '그록-3' 공개 – GPT-4o 능가할까?

xAI, 세계에서 가장 똑똑한 AI '그록-3' 공개 – GPT-4o 능가할까?

xAI, 세계에서 가장 똑똑한 AI '그록-3' 공개 – GPT-4o 능가할까?

최근 일론 머스크가 이끄는 xAI가 최신 프론티어 인공지능(AI) 모델 '그록-3(Grok-3)' 제품군을 발표했다. 이 모델은 세계 최대 규모의 AI 데이터센터 '콜로서스(Colossus)'에서 훈련되었으며, 각종 벤치마크에서 오픈AI의 'GPT-4o'를 능가하는 성능을 보여 주목받고 있다.

이번 발표에서 xAI는 AI 추론 모델 '그록-3 추론(Reasoning)', 그리고 오픈AI의 '딥 리서치(Deep Research)'와 유사한 '딥서치(DeepSearch)'라는 추론 에이전트도 공개하며 AI 업계의 패러다임을 바꾸려는 의지를 보였다. 과연 그록-3는 현재 가장 강력한 AI 모델이 될 수 있을까?


🔍 그록-3: 4가지 버전으로 출시

그록-3는 단순한 AI 모델이 아니다. 멀티모달 모델(LMM)로 텍스트뿐만 아니라 이미지까지 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이번에 출시된 버전은 총 4가지로 구성된다:

  1. 그록-3 미니 – 경량화된 버전으로, 모바일 환경에서도 원활하게 작동.
  2. 그록-3 – 표준 버전으로, 텍스트와 이미지 처리 가능.
  3. 그록-3 추론(Reasoning) – 복잡한 질의를 해결하기 위한 '빅 브레인(Big Brain)' 모드를 제공.
  4. 그록-3 미니 추론 – 미니 모델에서도 고급 추론 기능을 제공.

특히 그록-3 추론 모델은 추가 컴퓨팅을 사용해 더 깊은 분석과 추론이 가능하도록 설계됐다. 이는 AI의 한계를 뛰어넘는 **'생각하는 AI'**의 가능성을 시사한다.


🔎 💡 '딥서치'란? – 인터넷 검색을 대신하는 AI

xAI는 이번 발표에서 오픈AI의 '딥 리서치'와 비슷한 기능을 가진 '딥서치(DeepSearch)'도 공개했다.

이 기능은 인터넷을 대신 검색하고, 복잡한 정보를 종합하여 사용자가 원하는 답변을 제공하는 AI 시스템이다. 단순히 웹사이트를 긁어오는 것이 아니라, 고급 추론을 통해 사용자가 원하는 핵심 정보를 정리해 준다는 점에서 기존 검색 엔진과 차별화된다.

딥서치는 몇 주 안으로 그록-3와 함께 xAI의 기업용 API에 통합될 예정이다.

그록-3 추론 벤치마크 결과 (사진=X, xAI)

Grok3-Xai
그록-3 벤치마크 결과 (사진=X, xAI)


🚀 벤치마크 테스트 – GPT-4o를 넘어섰다?

xAI는 이번 발표에서 그록-3의 성능이 GPT-4o를 능가한다는 점을 강조했다. 이를 뒷받침할 벤치마크 결과는 다음과 같다:

📊 AI 벤치마크 성능 비교

테스트 그록-3 GPT-4o
AIME 2025 (수학 능력) 52점 39점
GPQA (박사 수준 과학 지식) 75점 65점
코딩 능력 테스트 57점 40점

가장 큰 차이를 보인 것은 수학 테스트(AIME 2025)에서 그록-3가 52점을 기록하며 GPT-4o(39점)를 크게 앞섰다는 점이다. 또한 과학과 코딩 테스트에서도 그록-3가 앞서는 결과를 보여주었다.

그러나 오픈AI가 바로 전날 발표한 GPT-4o 업데이트 버전과의 직접적인 비교는 이루어지지 않았다는 점에서 다소 보완이 필요하다.

특히, '그록-3 추론 모델'의 경우 AIME 2025에서 93점을 기록, 오픈AI의 최신 모델을 넘어서며 현존하는 최고의 AI 추론 모델임을 입증했다.

grok-3-IM아레나 리더보드
grok-3-IM아레나 리더보드


💰 가격과 서비스 – 슈퍼그록(SuperGrok) 등장

그록-3와 그록-3 미니는 X(트위터)에서 제공되는 '프리미엄+' 요금제(월 22달러)에서 사용할 수 있다. 그러나 더 강력한 기능을 원할 경우, 새로운 '슈퍼그록(SuperGrok)' 요금제(월 30달러)가 필요하다.

슈퍼그록 요금제 특징:

  • 추론 모델 및 딥서치 사용 가능

  • 무제한 이미지 생성 제공

  • 추가 컴퓨팅을 활용한 더 깊은 분석 가능

이 요금제는 xAI가 AI 모델을 서비스화하여 직접적인 수익을 창출하는 전략을 보여준다.


🏭 그록-3, 어디서 훈련되었나? – 콜로서스 데이터센터

그록-3는 미국 멤피스의 '콜로서스(Colossus)' 데이터센터에서 훈련되었다. 머스크는 이곳이 세계 최대 규모의 AI 데이터센터라고 강조했으며, 모델이 10개 이상의 GPU를 사용하여 훈련되었다고 밝혔다.

이 때문에 머스크는 그록-3가 그록-2보다 훨씬 유능할 것이라고 예고했고, 실제로 발표된 벤치마크에서도 이 점을 입증했다.


🎤 그록-3의 미래 – AI 음성 비서 기능 추가

머스크는 이번 행사에서 그록-3가 곧 AI 음성 비서 기능을 갖출 것이라고 밝혔다.

🔜 앞으로 1주일 안에 그록 앱에 음성 모드가 추가될 예정이다.

또한, 그록-1과 그록-2를 오픈 소스로 공개할 계획도 발표했다. 머스크는 "우리는 일반적으로 다음 버전이 완전히 출시되면, 이전 버전을 오픈 소스로 공개한다"라며 AI의 투명성을 강조했다.


🔥 그록-3 vs GPT-4o – AI 최강자는 누구인가?

현시점에서 그록-3는 AI 벤치마크에서 GPT-4o보다 뛰어난 성능을 보이며 '세계에서 가장 똑똑한 AI'라는 타이틀을 얻었다. 하지만:

오픈AI의 GPT-4o 최신 업데이트와의 직접 비교는 이루어지지 않았다HLE(인류의 마지막 시험) 벤치마크 결과는 공개되지 않았다API 사용료 및 세부 가격 정책이 아직 명확하지 않다

그록-3는 AI 시장에서 강력한 도전자로 떠오르고 있지만, 여전히 오픈AI와 구글(제미나이) 등과의 경쟁이 지속될 것으로 보인다.

과연 AI 최강자의 자리를 누가 차지할 것인가? 앞으로의 전개가 더욱 기대된다. 🚀

처음으로


🚀 xAI ‘그록-3’, 오픈AI 넘어서나?

그록-3 vs 오픈AI: 최신 AI 성능 비교 분석

🚀 xAI ‘그록-3’, 오픈AI 넘어서나? – 최신 AI 모델 비교 분석

xAI가 최근 공개한 ‘그록-3(Grok-3)’가 AI 벤치마크에서 강력한 성능을 보여주며, 오픈AI의 최신 모델과 비교해도 경쟁력이 있다는 평가를 받고 있습니다. 하지만 AI 업계 전문가들은 여전히 오픈AI의 기술력이 앞서 있다는 의견을 내놓고 있습니다.

과연 그록-3는 오픈AI의 ‘o3’ 및 다른 최신 AI 모델들과 비교해 어느 정도의 성능을 보여줄까요? 🧐


📌 그록-3, AI 벤치마크에서 우수한 성과

xAI 측은 그록-3가 기존 AI 모델들을 능가하는 벤치마크 결과를 기록했다고 주장했습니다.
안드레이 카르파시(Andrej Karpathy, 오픈AI 공동 창립자)는 X(트위터)를 통해 “그록-3는 오픈AI의 ‘o1-프로’ 수준에 근접하며, ‘딥시크-R1’보다는 더 나은 성능을 보였다”라고 밝혔습니다.

그러나 AI의 심층 추론 및 검색 기능에서는 여전히 오픈AI가 앞서 있다는 평가도 나왔습니다.

🔹 AI 벤치마크 비교

모델 성능 평가 강점
그록-3 o1-프로 수준 빠른 학습 속도
딥시크-R1 그록-3보다 낮음 정보 검색
오픈AI o3 모든 모델 중 최고 성능 강력한 추론 능력

🧐 전문가들의 의견

  • 카르파시: “그록-3는 빠르게 성장하고 있으며, 기술력 면에서는 최첨단 수준에 도달했다.”
  • 게리 마커스: “머스크가 그록-3를 ‘게임 체인저’라고 홍보했지만, 실제 성능은 기대에 미치지 못했다.”

🔍 오픈AI vs xAI, 최강 AI 모델은?

그록-3가 빠른 속도로 발전하고 있지만, 여전히 오픈AI 모델에 비해 추론 기능과 신뢰성에서 아쉬운 점이 있다는 분석이 많습니다.

📢 AI 전문가들의 평가
에단 몰릭 (펜실베이니아대 와튼스쿨 교수):

“그록-3는 강력한 모델이지만, 시장에서 확실한 선두 주자는 아니다.”
“일부 벤치마크에서 오픈AI 모델을 능가하지만, ‘o3’보다는 뒤처진다.”

게리 마커스 (지오메트릭 인텔리전스 창립자):

“머스크는 과대광고를 하고 있다. 그록-3는 아직 게임 체인저가 아니다.”

반면, 긍정적인 평가도 존재합니다.

로버트 스코블 (테크 전문가):

“그록-3의 학습 속도는 다른 어떤 AI보다 빠르다.”

알렉산드르 왕 (스케일 AI CEO):

“그록-3는 xAI가 만든 최고의 AI 모델이다.”


📌 머스크, 그록-3 향후 발전 예고

일론 머스크 xAI CEO는 그록-3가 아직 초기 모델이며, 앞으로 더욱 발전할 것이라고 밝혔습니다.

🗣 머스크 발언 요약

  • “그록-3는 한 달 전에 사전 훈련을 마쳤다.”
  • “현재 추론 기능을 통합하는 작업 중이며, 매일 성능이 개선되고 있다.”

즉, 현재의 그록-3는 아직 베타 단계이며, 향후 더 강력한 AI 모델로 발전할 가능성이 크다는 것입니다.


🎯 결론: AI 시장 판도 변화 가능할까?

그록-3는 빠르게 발전하고 있지만, 아직 오픈AI를 능가하지 못함
벤치마크에서 일부 강점을 보였지만, 종합적인 성능은 ‘o3’가 앞섬
머스크는 지속적인 개선을 예고하며, AI 시장에서 xAI의 영향력 확대 기대

🚀 그록-3가 AI 시장에서 혁신적인 변화를 가져올까요?

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2024년, 지켜지지 않은 약속들,그록-3, 클로드 3.5 오퍼스 그리고 GPT-5의 미뤄진 출시

2024년, 지켜지지 않은 약속들: 그록-3, 클로드 3.5 오퍼스 그리고 GPT-5의 미뤄진 출시

메타디스크립션: 2024년 출시 예정이었던 xAI의 '그록-3', 앤트로픽의 '클로드 3.5 오퍼스'가 예고 없이 미뤄진 이유와 오픈AI의 'GPT-5'와 관련된 문제를 분석합니다. AI 기술의 발전이 겪고 있는 현실적 한계와 해결책을 살펴보세요.


서론: AI 모델 출시 연기, 그 이유는?

2024년, AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 여러 주요 모델의 출시가 예고된 시점에서 연기되거나 지켜지지 않은 약속이 발생하고 있습니다. xAI그록-3앤트로픽클로드 3.5 오퍼스가 대표적인 예시입니다. 이러한 연기의 배경에는 스케일링 법칙의 한계가 있으며, 이는 대규모 AI 모델 훈련과 관련된 기술적, 경제적 장벽을 의미합니다. 오늘은 2024년 출시가 미뤄진 AI 모델들의 이유와 향후 해결책에 대해 살펴보겠습니다.


본론: AI 모델 출시 연기 이유와 그 배경

1. 그록-3: xAI의 모델 출시 지연

일론 머스크의 xAI는 지난해 그록-3의 출시를 예고했지만, 결국 2024년으로 미뤄졌습니다. xAI는 7월에 10만 개의 'H100' GPU를 활용해 훈련된 그록-3가 연말에 출시될 것이라고 밝혔으나, 8월 인터뷰에서는 출시 시점을 2024년으로 변경했습니다. 또한 xAI 웹사이트 코드에서 중간 모델인 그록-2.5가 먼저 출시될 가능성도 제시되었습니다. 이는 스케일링 법칙에 의한 성능 한계와 자원의 부족에서 비롯된 문제로 보입니다.

xAI의 그록-3 모델 훈련을 위한 GPU 서버와 데이터센터
xAI의 그록-3 모델 훈련을 위한 GPU 서버와 데이터센터의 복잡한 구성을 시각적으로 표현. 많은 GPU들이 연결되어 훈련을 진행하는 모습이 강조된 그림.

2. 클로드 3.5 오퍼스: 앤트로픽의 스케일링 벽

앤트로픽의 클로드 3.5 오퍼스2024년 말 출시를 목표로 한 플래그십 모델이었으나, 이 또한 연기되었습니다. 앤트로픽은 클로드 3.5 오퍼스의 훈련을 완료했지만, 스케일링 법칙의 한계에 부딪히며 성능이 기대에 미치지 않았습니다. 결국, 개발자 문서에서 이 모델에 대한 모든 언급을 삭제했고, 출시 시점도 불확실해졌습니다. 이는 AI 모델의 훈련과 성능 향상에 있어 큰 기술적 한계가 있다는 점을 시사합니다.

AI 모델 훈련 중 성능을 테스트하는 화면, 그 성능 차이를 비교하는 그래프가 강조된 이미지.

이미지2 설명: AI 모델 훈련 중 성능을 테스트하는 화면, 그 성능 차이를 비교하는 그래프가 강조된 이미지.

3. GPT-5: 오픈AI의 차세대 모델 지연

오픈AI의 GPT-5, 일명 오라이온도 여러 차례 사전 훈련을 진행했음에도 불구하고 큰 성능 향상을 이루지 못했다는 전언이 있습니다. 오픈AI는 2024년 GPT-5 출시를 계획했으나, 2024년 출시는 없을 것이라고 단언했습니다. 이는 모델의 훈련에 필요한 자원과 시간, 그리고 성능을 향상시키기 위한 기술적 한계 때문입니다.


결론: AI 모델 개발의 현실적인 한계와 해결책

2024년, AI 모델의 출시에 대한 기대와 현실은 큰 격차를 보였습니다. 그록-3, 클로드 3.5 오퍼스, GPT-5 등 주요 모델들의 출시 연기는 스케일링 법칙의 한계와 자원의 부족으로 인한 결과로 보입니다. AI 기술의 발전을 위해서는 막대한 자원이 필요하며, 성능을 끌어올리기 위한 후속 훈련이나 사후 훈련이 현실적인 해결책으로 떠오르고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI 연구자들이 자원과 성능을 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 할 것입니다. 그럼에도 불구하고, AI 기술의 발전은 계속될 것이며, 2024년 이후에도 AI 모델들의 성능효율성에 대한 혁신적인 변화가 있을 것으로 예상됩니다.


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