2025 Interconnects 연말 결산: AI 연구와 오픈 모델의 격변기

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핵심 요약

2025년은 강화학습(RL)과 추론 모델이 AI 생태계의 중심이 된 해였다. Nathan Lambert는 Interconnects를 통해 DeepSeek V3/R1, GPT-5, Claude 4 등 주요 모델의 기술적 분석과 오픈 모델의 성장을 기록했다. 특히 중국의 오픈 모델 공세와 이에 대응하는 미국의 ATOM 프로젝트 등 국가 간 기술 경쟁이 심화되었다. 본 아티클은 한 해 동안의 주요 포스트를 큐레이션하여 AI 기술의 발전 궤적과 향후 전망을 제시한다.

배경

LLM 기본 구조 및 학습 과정 이해, 강화학습(RL) 및 RLHF의 기본 개념, 오픈 소스 AI 생태계에 대한 배경 지식

대상 독자

AI 연구원, LLM 개발자, AI 정책 입안자 및 기술 트렌드 분석가

의미 / 영향

오픈 소스 모델이 폐쇄형 프론티어 모델과의 간극을 좁히면서 AI 개발의 진입 장벽이 낮아지고 있다. 특히 중국의 기술적 약진은 미국 중심의 AI 패권에 도전을 제기하며 향후 국가적 차원의 오픈 모델 투자 경쟁이 가속화될 것이다.

섹션별 상세

2025년은 o1, DeepSeek R1 등 '생각하는' 모델이 대세가 되었으며 대규모 강화학습(RL)이 할루시네이션 제어와 추론 능력 향상의 핵심 동력으로 자리 잡았다.

강화학습 스케일링 법칙을 설명하는 수식과 그래프이다. — ChartRL 학습 시 컴퓨팅 자원 투입량(Compute C)에 따른 기대 보상(Expected Reward)의 변화를 나타내는 스케일링 법칙 그래프이다. 점근적 보상 A와 곡선의 기울기를 조절하는 지수 B 등의 파라미터를 통해 RL 성능 예측 모델을 시각화한다.

DeepSeek V3와 R1, Qwen 3 등 중국발 오픈 모델들이 성능과 비용 효율성 면에서 프론티어 모델들을 위협하며 글로벌 AI 표준을 재정의했다.

2025년 주요 AI 기업 및 모델들의 시장 위치를 나타낸 티어 리스트이다. — Infographic2025년 AI 시장의 주요 플레이어들을 Frontier, Close competitors, Noteworthy 등으로 분류했다. DeepSeek, OpenAI, Anthropic 등의 상대적 기술 수준과 시장 영향력을 한눈에 보여주는 인포그래픽이다.

미국 내 오픈 모델 구축을 위한 즉각적인 투자를 촉구하는 ATOM 프로젝트가 런칭되었으며 기술 주권 확보를 위한 오픈 소스 생태계의 중요성이 강조되었다.

DeepSeek V3 사례 분석을 통해 단순 GPU 연산 시간을 넘어선 실제 학습 비용과 인프라 운영의 복잡성이 구체적으로 다루어졌다.

코딩이 AI 발전의 진앙지가 되었으며 Claude 4와 같은 모델들이 자율적인 에이전트로서의 가능성을 입증하며 일반 인공지능(AGI)으로 가는 경로를 보여주었다.

강화학습의 르네상스가 도래하며 무작위 보상을 활용한 RL이 Qwen 2.5 등 실제 모델에서 유효하게 작동함이 확인되었다.

실무 Takeaway

단순한 스케일링 법칙을 넘어 추론 시간(Inference-time) 스케일링과 RL을 결합하여 모델의 논리적 사고 능력을 극대화하는 것이 차세대 AI의 핵심이다.
DeepSeek나 Qwen 같은 고성능 오픈 모델이 프론티어 모델의 강력한 대안으로 부상했으므로 이를 연구 및 프로덕션에 적극 도입하는 전략이 유효하다.
모델 성능 차별화는 이제 단순 데이터 양이 아니라 RL을 위한 고품질 추론 데이터와 피드백 루프 구축 역량에서 결정된다.

언급된 리소스

문서The ATOM Project

문서RLHF Book (Pre-order)