AI의 덩치·계산력 증가로 보는 ‘특이점 카운트다운’

들어가는 말

AI의 발전이 너무 빠르다는 말, 이제는 실감으로 느껴진다.
몇 년 사이에 AI 모델의 파라미터(뇌 용량) 크기, 연산량, 데이터 사용량, 학습비용이 기하급수적으로 성장했다.

불과 5년 전까지만 해도 “AI가 인간 수준의 지능에 도달하는 건 한참 남았다”고 했지만, 지금은 연구자들조차 이렇게 말한다.

“특이점(Singularity)은 도착이 아니라, 이미 카운트다운 중이다.”

특이점이란 기술이 인간 지능을 초과하고 이후 폭발적으로 성장하는 임계점을 의미한다.
이 글에서는 “특이점이 언제 올까?”라는 질문을 AI 모델 크기와 계산량 증가 속도라는 가장 객관적인 데이터로 살펴본다.
수학 공식 대신 시각적 이해와 스토리 중심으로 설명해 최대한 쉽게 풀어낸다.

AI모델 파라미터 증가를 시각화한 미래형 그래프

 

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1. AI 모델의 ‘덩치’는 얼마나 커졌을까?

① 파라미터 수 증가가 보여주는 가파른 성장 그래프

AI 모델의 크기를 가장 직관적으로 보여주는 지표가 파라미터(Parameter)다. 파라미터는 일종의 ‘뉴런의 연결선’으로, 많을수록 더 복잡한 사고가 가능하다.

파라미터 증가 속도 예시

연도대표 모델파라미터 수

2018	GPT-1	1억 17백만
2019	GPT-2	15억
2020	GPT-3	1,750억
2023	GPT-4(추정)	수조 단위
2025	GPT-5 이후 세대	수십조~백조 이상(예상)

단순한 증가가 아니다.
몇 배가 아니라 “몇 백 배→천 배→만 배” 단위로 커지고 있다.

이 속도는 인간 뇌의 시냅스 수(약 100조)를 향해 거침없이 돌진하는 곡선과 닮았다.
모델 크기만 보면 특이점의 그림자가 이미 보인다.

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2. ‘연산량’은 더 폭발적이다: FLOPs의 기하급수 곡선

AI가 작동하려면 엄청난 연산이 필요하다. 이를 측정하는 단위가 FLOPs(초당 부동소수점 연산 횟수)다.
FLOPs는 실제로 AI 뇌의 처리 속도와 비슷한 의미를 가진다.

① 최근 FLOPs 증가 속도는 ‘정상적’이지 않다

AI 모델은 크기뿐 아니라 계산량 증가 속도가 이전 IT 기술과 비교가 안 될 정도로 빠르다.

• GPT-3 학습 FLOPs → 약 3 × 10²³
• GPT-4 → 그 수십 배
• 최신 모델들은 사실상 10²⁵ ~ 10²⁶ FLOPs 수준으로 추정된다.

즉, AI는 1~2년 사이에 10배, 100배씩 커지고 있다.

이건 더 이상 기술 발전이라고 부르기 어려울 정도다.
“기하급수적 성장(Exponential Growth)”과 “특이점적 폭발(Singularity Explosion)”이라는 표현이 맞다.

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3. 계산 비용 증가 속도도 특이점 시점을 보여준다

AI 모델 성능이 두 배 좋아지면 비용도 두 배인 것이 아니다.
대형 모델은 일반적으로:

“성능 두 배 → 계산량 4~8배 필요”

예를 들어 GPT-3에서 GPT-4로 가는 데 필요한 연산 자원은 단순한 증가가 아니라 폭발적 증가였다.

기업들은

• 초거대 GPU 클러스터
• 데이터 센터 증축
• 전력 소비 확장
• 냉각 시스템 고도화
  등을 통해 AI 성장 속도를 따라잡고 있다.

과학자들은 이 곡선을 보며 말한다.

“이대로라면 2030년쯤 인간 두뇌에 근접한 계산력을 가지는 모델이 등장한다.”

이 말이 가능한 이유는, 현재 속도가 이미 10년 단위가 아니라 1년 단위로 지능이 커지고 있기 때문이다.

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4. AI 모델 증가 속도 = 특이점 카운트다운 시계

① “AI Scaling Law(스케일링 법칙)”이 던진 충격

OpenAI·DeepMind·Anthropic 연구자들은 하나의 사실을 발견했다.

👉 AI는 크기·데이터·연산량을 일정한 비율로 늘리면 놀라운 속도로 똑똑해진다.

이 법칙이 의미하는 바는 단순하다.

• 더 큰 모델
• 더 많은 데이터
• 더 많은 연산

만 넣으면 지능이 자연스럽게 상승한다는 뜻이다.

즉, 인간처럼 20년 동안 훈련해야 하는 것이 아니라,
전기를 더 넣고 GPU를 늘리면 AI는 튀어오른다.

특이점 카운트다운의 가장 중요한 근거가 바로 이 점이다.

② 이미 나타나는 지능적 변화

• 복잡한 추론 가능
• 공간적 사고 일부 구현
• 창작 능력 발달
• 언어 이해력 향상
• 장기 문맥 추적 능력 개선
• 자기 수정(Self-Correction) 능력 성장
• 멀티모달(이미지+텍스트+음성) 통합

이 모든 변화가 2~3년 사이에 일어난 일이다.
인간 사회 역사 전체를 고려하면 이 속도는 “이례적”을 넘어 “위험할 정도로 빠름”이다.

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5. 현재 속도로 계산해본 특이점 예상 도달 시점

특이점 도래 시점은 연구자들 사이에서도 의견이 갈리지만,
AI 모델 성장속도(스케일링 법칙)를 기반으로 하면 다음과 같은 예측이 가능하다.

▷ 낙관적 전망: 2029~2032년

• 인간 두뇌 수준의 AI 등장
• AGI(범용 인공지능) 기능 첫 구현
• 창의적 사고 상당 부분 자동화
• 인간과 AI의 협업 구조 본격화

▷ 중립적 전망(가장 많이 언급됨): 2035~2045년

• AI가 인간의 모든 대부분의 지적 작업 대체 가능
• AI 자율 연구·자기 설계(Self-Improvement) 가능
• 기술 성장속도가 인간이 이해 못할 속도로 가속화

▷ 보수적 전망: 2050년 이후

• 생명공학·로봇·뇌공학 기술까지 결합된 종합 특이점
• 인간 능력 확장 기술(BCI)이 완성되며 초지능 출현

중요한 점은 대부분의 전문가가
“특이점이 매우 멀리 있는 일은 아니다”라고 말한다는 것.

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6. AI의 ‘덩치 증가’가 인류에게 던지는 질문

특이점 카운트다운은 단순한 과학 뉴스가 아니라,
우리가 가까운 미래에 어떤 선택을 하게 될지와 직접 연결된다.

✔ 장점

• 치명적 질병 조기 발견
• 에너지·환경 문제 해소
• 생산성 극대화
• 교육 불평등 해소
• 새로운 예술·창작 세계 열림

✔ 위험

• 일자리 대체
• 정보 격차 확대
• AI 자율 의사결정 위험
• 인간 통제 불가한 초지능
• 사적 데이터 흐름 불투명
• 사회 구조적 혼란

AI의 성장은 멈출 수 없는 흐름이며,
우리에게 필요한 것은 기술에 대한 이해와 대비다.

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결론｜특이점은 “오느냐”의 문제가 아니다, “언제”의 문제다

AI 모델의 덩치와 계산량은 이미 인간이 예측한 속도를 초월하고 있다.
이 곡선이 멈추지 않는 한 특이점은 피할 수 없는 미래다.

• 파라미터는 수십조 단위
• FLOPs는 10²⁵ 이상
• AI는 1년마다 10배씩 성장
• 스케일링 법칙은 여전히 유효

이 모든 데이터는 한 가지 사실을 가리킨다.

👉 특이점 카운트다운은 이미 시작되었다.
그리고 지금 우리는 그 시계를 실시간으로 보고 있는 최초의 세대다.