The Batch: OpenAI GPT-5.2 기습 출시와 Disney의 대규모 파트너십, 그리고 Runway의 세계 모델

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핵심 요약

AI 산업은 현재 대형 언어 모델(LLM)의 성능 한계 돌파와 실세계 데이터 통합이라는 두 가지 큰 흐름을 마주하고 있다. OpenAI는 구글 Gemini 3에 대응하여 추론 능력이 대폭 강화된 GPT-5.2 시리즈를 출시했으며, Disney와 3년간의 캐릭터 라이선싱 및 10억 달러 규모의 투자 계약을 체결했다. Runway는 단순 영상 생성을 넘어 실시간으로 환경과 상호작용할 수 있는 '일반 세계 모델(GWM-1)'을 발표하며 로보틱스와 가상 환경 시뮬레이션 분야로 영역을 확장했다. 또한, 단 32개의 예시만으로 새로운 데이터 모달리티를 LLM에 통합할 수 있는 SEMI 연구가 공개되어 데이터 부족 문제를 해결할 새로운 가능성을 제시했다.

배경

LLM 추론 및 벤치마크(ARC-AGI)에 대한 기본 이해, 확산 모델(Diffusion Model)과 자기회귀(Autoregressive) 생성의 차이점, LoRA 파인튜닝 기법의 개념

대상 독자

AI 전략 기획자, LLM 애플리케이션 개발자, 로보틱스 연구원, 콘텐츠 산업 종사자

의미 / 영향

OpenAI의 GPT-5.2 출시는 추론 비용의 급격한 하락을 의미하며, 이는 단순 챗봇을 넘어 복잡한 계획을 수행하는 AI 에이전트 시장의 폭발적 성장을 예고한다. 또한 Disney와 같은 거대 IP 홀더의 참전은 AI 생성 콘텐츠의 합법적 유통 경로를 열어줄 것이다.

섹션별 상세

Andrew Ng은 LLM이 범용적이지만 인간 수준의 일반 지능(AGI)에는 아직 미치지 못하며, 현재의 발전은 데이터 중심의 점진적인 개선 과정임을 강조했다. 웹 데이터를 모두 활용한 이후에는 특정 도메인(의료, 금융 등)의 데이터를 정제하거나 RL 환경을 구축하는 수동적인 노력이 필수적이다. 인간은 적은 피드백으로도 광범위하게 일반화할 수 있는 반면, 현재의 모델은 토큰화된 입력에 의존하는 한계가 있어 향후 수년간의 고된 작업이 필요할 것으로 전망했다.

Runway는 실시간 제어가 가능한 비디오 생성 모델인 GWM-1(General World Models) 제품군을 공개했다. 기존 확산 모델과 달리 프레임 단위로 생성하는 자기회귀(Autoregressive) 방식을 채택하여 사용자 입력에 즉각 반응하며, 카메라 시점이 변해도 객체의 위치와 기하학적 구조가 유지되는 일관성을 보여준다. GWM Worlds(환경 시뮬레이션), GWM Robotics(로봇 학습용 합성 데이터), GWM Avatars(대화형 캐릭터)로 구성되어 엔터테인먼트를 넘어 산업적 활용을 목표로 한다.

로봇 팔이 테이블 위의 안경을 집고 주방에서 도구를 다루는 모습을 보여주는 GIF이다. — ScreenshotRunway의 GWM-1 모델이 로보틱스 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지 보여준다. 모델이 생성한 환경 내에서 로봇의 행동에 따른 물리적 변화를 시뮬레이션할 수 있음을 시사한다.

Disney와 OpenAI는 3년간의 독점 라이선스 계약을 체결하여 Sora 앱에서 미키 마우스, 다스 베이더 등 200여 개의 캐릭터를 활용한 30초 분량의 영상을 생성할 수 있게 했다. Disney는 OpenAI에 10억 달러(약 1.4조 원)를 투자하고 ChatGPT를 전사적으로 도입하며, 생성된 사용자 콘텐츠 중 일부를 Disney+에서 스트리밍할 계획이다. 이는 저작권 분쟁 속에서 콘텐츠 기업이 AI 기술을 수익화하고 관객층을 유지하려는 전략적 선택으로 분석된다.

OpenAI는 GPT-5.2 Pro, Thinking, Instant 모델을 출시하며 추론 벤치마크에서 압도적인 성능을 기록했다. GPT-5.2 Pro는 추론 수준을 5단계로 조절할 수 있으며, ARC-AGI-1 벤치마크에서 90.5%를 기록해 최초로 90% 벽을 넘었다. 특히 1년 전 동일 성능을 내는 데 들었던 비용 대비 약 390배의 비용 효율성을 달성하여, 수천 개의 에이전트를 동시에 실행하는 추론 집약적 작업의 경제적 타당성을 확보했다.

GPT-5.2 Pro, GPT-5.1, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro의 벤치마크 점수를 비교한 표이다. — ChartGPT-5.2 Pro가 ARC-AGI-1, AIME 2025 등 주요 추론 벤치마크에서 경쟁 모델들을 앞서거나 대등한 성능을 보임을 수치로 증명한다. 특히 ARC-AGI-1에서 90%를 초과한 성과가 명시되어 있다.

에든버러 대학교 연구진은 단 32개의 샘플만으로 LLM에 새로운 데이터 유형(천문 이미지, 분자 구조 등)을 통합하는 SEMI(Sample-Efficient Modality Integration) 기법을 개발했다. 이 방식은 기존의 고정된 프로젝터 대신 LoRA 어댑터를 동적으로 생성하는 네트워크를 사용하여, 데이터가 부족한 전문 분야에서도 LLM의 지식을 활용할 수 있게 한다. 실험 결과 천문 이미지 캡셔닝 등에서 기존 방식보다 2배 이상의 성능 향상을 보였다.

실무 Takeaway

GPT-5.2의 비용 효율성 개선으로 인해 과거에는 불가능했던 수백 번의 추론 시도나 대규모 에이전트 배포가 경제적으로 가능해졌다.
Runway의 GWM-1은 단순 영상 생성을 넘어 로봇 학습을 위한 물리적 시뮬레이션 도구로서의 세계 모델 가치를 입증했다.
Disney와 OpenAI의 협력은 IP 보유 기업이 AI를 위협이 아닌 새로운 유통 채널 및 수익 모델로 전환하는 중요한 선례가 되었다.

언급된 리소스

튜토리얼Nvidia’s NeMo Agent Toolkit Course

논문Sample-Efficient Modality Integration (SEMI) Paper