내 타임라인을 보면, AI의 능력에 대한 이해 격차가 점점 커지고 있는 것 같다.

첫 번째 문제는 최신성(recency)과 사용 티어(tier)에 관한 것이다. 많은 사람들이 작년쯤 챗GPT 무료 버전을 한 번 써보고, 그 경험을 바탕으로 AI에 대한 인식을 형성해버린 것 같다. 이 그룹은 모델의 이상한 행동이나 환각(hallucination) 같은 사례를 보며 웃는 반응을 보인다. 나 역시 오픈AI의 Advanced Voice 모드가 “세차장까지 운전해서 갈까, 걸어갈까?” 같은 단순한 질문에서 헤매는 바이럴 영상들을 봤다.

하지만 중요한 점은, 이런 무료이거나 구형(혹은 더 이상 중심적으로 관리되지 않는) 모델들이 현재 최신 최첨단(agentic) 모델의 능력을 전혀 반영하지 못한다는 것이다. 특히 올해 등장한 OpenAI Codex나 Claude Code 같은 모델들을 보면 더 그렇다.

그런데 여기서 두 번째 문제가 나온다. 설령 사람들이 월 200달러를 내고 최첨단 모델을 사용한다고 해도, 많은 능력은 특정 기술 영역에서만 “피크 형태(peaky)”로 나타난다. 일반적인 검색, 글쓰기, 조언 같은 용도는 가장 눈에 띄는 발전이 일어난 영역이 아니다.

그 이유 중 하나는 강화학습(RL)의 기술적 특성 때문이다. 명확하게 검증 가능한 보상(verifiable reward)이 있는 영역에서 성능 향상이 더 잘 일어나기 때문이다. 또 다른 이유는, 일반적인 사용 사례들이 기업 입장에서 수익을 크게 창출하지 않기 때문에 우선순위가 낮기 때문이다. 진짜 돈이 되는 영역은 따로 있고, 거기에 리소스가 집중된다.

그래서 두 번째 그룹이 등장한다. 이들은 최첨단 에이전트 모델(OpenAI Codex, Claude Code)을 유료로 사용하고, 프로그래밍, 수학, 리서치 같은 기술적 분야에서 이를 실제 업무에 활용하는 사람들이다.

이 그룹은 일종의 “AI 정신과잉(AI Psychosis)” 상태에 가장 가까운데, 그 이유는 올해 들어 관련 영역에서의 발전이 정말로 압도적이기 때문이다. 이제 모델들에게 터미널을 주면, 원래 며칠에서 몇 주 걸릴 프로그래밍 문제를 녹여버리는 모습을 볼 수 있다. 해당 그룹은 AI의 능력, 성장 속도, 그리고 사이버 보안과 관련된 파급력에 대해 훨씬 더 큰 무게를 둔다.

결국 요약하면, 두 그룹은 서로 완전히 다른 현실을 보고 있기 때문에 대화가 엇갈린다. 한편으로는 인스타그램 릴스에 나오는 것처럼 오픈AI 무료 Advanced Voice 모드는 가장 단순한 질문에서도 헤맬 수 있다. 동시에, 다른 한편에서는 오픈AI의 최고급 유료 Codex 모델이 한 시간 동안 스스로 작업을 진행하면서 전체 코드베이스를 재구성하거나, 시스템 취약점을 찾아내고 익스플로잇까지 수행할 수 있다.

이 둘은 동시에 사실이다.

이런 차이가 발생하는 이유는 크게 두 가지다. 1. 해당 영역은 명확한 보상 함수가 존재해 강화학습에 매우 적합하다 (예: 유닛 테스트 통과 여부처럼 정답이 명확함. 반면 글쓰기는 평가가 훨씬 어렵다) 2. 이 영역이 B2B에서 훨씬 높은 경제적 가치를 창출하기 때문에, 기업의 리소스가 집중된다. 그래서 지금과 같은 상황이 만들어진 것이다.

우리 ATH AI 혁신 유닛에서 나온 프로젝트입니다. 계속 주목해 주세요, 흥미로운 업데이트가 곧 공개됩니다 🚀

HappyHorse는 아직 마구간에 있습니다 🐴
아직 공식 웹사이트는 없습니다 — 지금까지 보신 것들은 저희가 아닙니다…

Palantir Technologies은 뛰어난 전쟁 수행 능력과 장비를 보유하고 있음을 입증했다.우리의 적들에게 물어보라!!!

안녕하세요! Pro 플랜 사용 한도(rate limits)에 대해 질문이 많아서 몇 가지를 명확히 하려고 합니다:
- Pro $100 플랜은 최소 Plus 대비 10배 사용량을 포함하며, 5월 31일까지 2배 사용량 부스트가 적용됩니다.
- Pro $200 플랜은 최소 Plus 대비 20배 사용량을 포함하며, 5월 31일까지 2배 사용량 부스트가 적용됩니다. 이 플랜은 2월에 2배 프로모션이 적용된 이후로 동일한 사용량이었지만, 저희가 이를 명확히 문서화하지 않았습니다.

이제 혼란이 생긴 부분을 설명드리겠습니다.

저희 가격 페이지에는 “5배 또는 20배 사용량”이라고 적혀 있었고, 많은 분들이 여기에 2배 부스트를 적용해서 “10배와 40배”로 이해하신 것이 매우 자연스러운 일이었습니다. 이 부분은 저희 잘못입니다.

가격 페이지에서 두 가지 내용을 혼동되게 전달했습니다:
(1) Pro $100 플랜이 2배 부스트와 함께 출시되어 5월 31일까지 Plus 대비 10배가 된다는 점
(2) Pro $200 플랜이 2배 부스트를 유지하고 있으며, 이것이 Plus 대비 20배라는 점을 처음으로 공유했다는 점

이 부분이 더 명확해지도록 가격 페이지를 업데이트할 예정입니다. 처음부터 충분히 명확하지 못했던 점 죄송합니다.

엔터프라이즈 AI는 성숙한 단계로 진입하고 있습니다. 순수한 성능은 여전히 중요하지만, 그것만으로는 충분하지 않습니다. 고객은 적합성을 원합니다: AI가 그들의 워크플로, 지식, 통제, 일상 운영에 얼마나 잘 연결되는지, 그리고 시간이 지남에 따라 얼마나 효과적으로 배포되고, 신뢰되며, 개선될 수 있는지입니다. 그들은 신뢰할 수 있고 그 위에 구축할 수 있는 시스템을 원합니다.

우리는 그 시스템을 구축하고 있습니다: 업무를 위한 최고의 모델, 에이전트를 위한 플랫폼, 비즈니스 맥락과의 깊은 통합, 그리고 대규모로 배포하고 개선할 수 있는 능력입니다. 그리고 고객들은 이 방향을 가장 명확한 방식으로 검증하고 있습니다. 다년 계약, 다제품, 수억 달러 규모의 계약이 증가하고 있으며, 기존 고객들은 조직 전반에 걸쳐 우리의 기능을 표준으로 채택하면서 확장하고 있습니다.

저는 팀이 보여주고 있는 모습에 대해 매우 자랑스럽습니다. 우리는 작업에 가져오는 깊이, 품질, 세심함을 통해 신뢰를 얻고 있습니다. 앞에 있는 기회는 막대하며, 현재 우리의 가장 큰 제약은 수요가 아니라 용량입니다. 그래서 인재는 Q2에서도 최우선 과제로 남습니다. 우리는 신중하게 채용을 계속하고, 기준을 높게 유지하며, 고객이 우리에게 기대하는 수준과 우리가 서로에게 기대하는 수준에 맞는 팀을 계속 구축할 것입니다.

우리는 여기서 리드를 확장하는 데 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다. 우리는 컴퓨트를 갖고 있습니다. 우리는 제품을 갖고 있습니다. 우리는 고객 수요를 갖고 있습니다. 지금이야말로 집중하고, 오픈AI가 엔터프라이즈가 신뢰하고 구축하고 배포하며 확장할 수 있는 플랫폼이라는 점을 명확하고 자신 있게 전달해야 할 순간입니다. 다음은 고객 기반으로 우리가 집중해야 할 다섯 가지 우선순위입니다.

1. 업무용 모델 레이어에서의 승리

엔터프라이즈는 비즈니스 결과를 구매합니다. 그들은 직원들이 더 빠르게 글을 쓰고, 더 잘 분석하고, 더 생산적으로 코딩하고, 고객을 더 효과적으로 지원하고, 더 높은 품질의 결정을 내리도록 돕는 모델에 비용을 지불합니다. 그들은 직원당 더 높은 수익, 더 빠른 사이클 타임, 더 낮은 지원 비용, 더 나은 실행력을 위해 돈을 지불합니다.

Spud는 차세대 업무를 위한 지능 기반에서 중요한 단계입니다. 고객들의 초기 피드백은 매우 긍정적입니다. Spud는 단순히 우리가 만든 모델 중 가장 똑똑할 뿐만 아니라, 고부가가치 전문 업무에 중요한 모든 요소를 제공합니다: 더 강한 추론, 의도와 의존성에 대한 더 나은 이해, 더 나은 실행력, 그리고 프로덕션 환경에서 더 신뢰할 수 있는 출력입니다.

더 나은 모델 성능은 스택의 나머지 부분을 끌어올립니다. Spud는 우리의 핵심 제품들을 크게 개선할 것입니다. 이는 우리가 소유할 수 있는 워크플로를 확장하고, 고객이 우리를 중심으로 통합하도록 만드는 또 하나의 이유를 제공합니다. 이것이 우리의 반복적 배포 전략입니다: 최전선을 확장하고, 실제 제품에 배포하고, 실제 사용에서 배우고, 그 교훈을 축적해 슈퍼 앱으로 가는 경로에서 더 나은 시스템으로 발전시키는 것입니다.

우리의 컴퓨트 우위는 지속적인 성능 도약을 가능하게 합니다. 고객은 이미 이를 제품 수준에서 느끼고 있습니다: 더 높은 토큰 한도, 더 낮은 지연, 복잡한 워크플로에서 더 신뢰할 수 있는 실행입니다. 컴퓨트가 발전할 때마다 우리는 더 강한 모델을 학습시키고, 더 많은 수요를 처리하며, 지능 단위당 비용을 낮출 수 있습니다. 이것은 지속 가능한 비즈니스 레버리지입니다.

2. 에이전트 플랫폼 레이어에서의 승리

시장은 프롬프트에서 에이전트로 이동했습니다. 이러한 변화는 우리에게 큰 기회입니다. 고객은 추론하고, 도구를 사용하고, 워크플로 전반에서 작동하며, 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 수행할 수 있는 시스템을 원합니다. 이는 오케스트레이션, 통제, 관찰 가능성, 보안, 통합, 거버넌스를 의미합니다.

Frontier는 우리가 플랫폼 레이어를 장악할 수 있게 해줍니다. Frontier를 엔터프라이즈 에이전트를 위한 기본 플랫폼으로 자리 잡게 해야 합니다 — 기업이 시스템을 구축, 배포, 관리, 확장하는 데 사용하는 핵심 지능 레이어로서입니다.

여기에서 우리의 우위는 누적될 수 있습니다. 모델이 좋아질수록 플랫폼은 더 가치 있게 되고, 플랫폼이 더 깊이 통합될수록 교체 비용은 증가합니다. 고객이 더 많은 워크플로를 이 시스템에서 실행할수록, 오픈AI는 더 대체하기 어려워지고 업무 수행 방식의 중심이 됩니다. 이것이 우리가 제품 공급자에서 운영 인프라로 이동하는 방식입니다.

3. 아마존을 통한 시장 확장

마이크로소프트 파트너십은 우리의 성공에 기반이 되어왔습니다. 그러나 이는 또한 우리가 기업 고객이 있는 곳에서 만나는 능력을 제한해 왔습니다 — 많은 경우 그것은 Bedrock입니다. 2월 말 파트너십 발표 이후, 고객들의 인바운드 수요는 솔직히 말해 폭발적입니다. 우리는 이를 대규모 유통 채널로 구축하기 위해 전력을 다하고 있습니다.

Amazon Stateful Runtime Environment는 중요합니다. 이는 상호작용 전반에 걸쳐 메모리, 맥락, 연속성을 가능하게 함으로써 단순한 stateless 모델 접근을 넘어, 시간에 걸쳐 안정적으로 작동하는 시스템으로 이동하게 합니다.

이는 세 가지 방식으로 시장을 확장합니다: 1) AWS 고객의 도입 장벽을 낮춥니다, 2) 규제 및 보안 민감 고객에 대한 신뢰를 강화합니다, 3) 장기 실행 다단계 에이전트를 가능하게 합니다

4. 전체 AI 네이티브 스택의 판매

고객은 포인트 솔루션이 아니라 플랫폼을 원합니다. 그것이 우리가 가진 것입니다: ChatGPT for Work는 지식 작업의 입구입니다. Codex는 소프트웨어 및 에이전트 개발 시스템입니다. API는 고객 제품과 워크플로에 내장되는 지능 엔진입니다. Frontier는 에이전트 플랫폼입니다. Amazon runtime은 프로덕션급 실행을 확장합니다.

이 폭넓음은 전략적 우위입니다. 고객은 모두 같은 출발점에서 시작하지 않습니다. 어떤 고객은 직원에서 시작하고, 어떤 고객은 개발자에서 시작하며, 어떤 고객은 내부 시스템에서, 또 어떤 고객은 외부 제품에서 시작합니다. 우리의 역할은 그들이 어디서 시작하든 만나는 것이고, 이후 전체 스택으로 확장시키는 것입니다.

우리가 구축해야 할 플라이휠은 다음과 같습니다: 더 나은 모델이 더 많은 사용을 유도하고, 더 많은 사용이 더 깊은 통합을 만들며, 더 깊은 통합이 멀티 제품 채택을 유도하고, 멀티 제품 채택이 우리를 더 대체하기 어렵게 만듭니다. 우리는 더 이상 개별 제품 라인을 가진 회사처럼 생각해서는 안 됩니다. 우리는 여러 진입점을 가진 하나의 통합된 엔터프라이즈 제공을 가진 플랫폼 회사처럼 생각해야 합니다.

5. 배포 측면의 장악

엔터프라이즈 AI의 가장 큰 병목은 더 이상 기술이 작동하는지 여부가 아닙니다. 그것은 기업이 이를 성공적으로 그리고 대규모로 배포할 수 있는지입니다.DeployCo는 제품 수요를 반복 가능한 엔터프라이즈 전환으로 바꿀 기회를 제공합니다. 이는 기업이 더 빠르게 가치를 입증하고, 리스크를 줄이며, 조직 전반으로 도입을 확장하도록 돕는 배포 엔진이 될 것입니다.

이것은 우리가 구축하는 다른 모든 것에 대해 배수를 만들어내는 요소가 될 수 있습니다. 이는 고객이 더 빠르게 움직이도록 돕고, 우리의 피드백 루프를 날카롭게 만들며, 반복 가능한 배포 패턴을 드러내고, 제품·세일즈·고객 성공을 동시에 개선합니다. 그리고 Frontier Alliance 파트너들과 함께, 시장 전반에 걸쳐 실행을 확장할 수 있는 실질적인 경로를 제공합니다.

엔터프라이즈 AI에서 승리하는 기업은 단순히 최고의 모델을 가진 기업이 아닙니다. 그들은 그 모델을 실제 조직의 실제 워크플로에 배포하고, 실제로 측정 가능한 가치를 창출하는 능력이 가장 뛰어난 기업입니다. 우리는 그 분야에서 세계 최고가 되어야 합니다.

시장은 제가 본 것 중 가장 경쟁이 치열합니다. 저는 이것이 궁극적으로 좋은 일이라고 믿습니다. 이는 기회가 매우 크고 중요하다는 것을 의미합니다. 그러나 동시에, 시장은 시끄럽고, 변동성이 크며, 때로는 산만합니다. 경쟁은 우리를 자극하고 우리를 더 나아지게 만들며, 가장 중요한 것은 고객이 그 혜택을 느끼게 된다는 점입니다.

그렇지만, 몇 가지 기억해야 할 점이 있습니다. 특히 앤스로픽 대해서는 다음과 같습니다:

- 그들의 서사는 공포, 제한, 그리고 소수 엘리트가 AI를 통제해야 한다는 생각 위에 구축되어 있습니다. 우리의 긍정적인 메시지는 시간이 지나며 승리할 것입니다: 강력한 시스템을 구축하고, 적절한 안전장치를 갖추며, 접근성을 확대하고, 사람들이 많은 일을 할 수 있도록 돕는 것입니다.

- 충분한 컴퓨트를 확보하지 않은 전략적 실수는 제품에서 드러나고 있습니다. 고객은 이를 스로틀링, 낮은 가용성, 덜 신뢰할 수 있는 경험으로 체감합니다. 우리는 컴퓨트의 지수적 증가를 일찍 인식하고 대응했으며, 지금은 구조적 우위를 갖고 있습니다.

- 코딩 중심 전략은 초기 진입점을 제공했지만, 플랫폼 전쟁에서는 단일 제품 회사가 되는 것은 바람직하지 않습니다. AI가 개발자를 넘어 모든 팀과 워크플로, 산업으로 확산되면서, 이러한 좁은 초점은 실제로 약점이 될 수 있습니다.

- 그들의 런레이트는 과장되어 있습니다. 아마존과 구글과의 수익 공유를 총액 기준으로 포함시키는 회계 처리로 인해 매출이 더 크게 보이게 합니다. 우리의 분석에 따르면 이는 약 80억 달러 정도 과대계상된 것입니다(현재 300억 달러 기준). 우리는 마이크로소프트 수익 공유를 순액 기준으로 보고하며, 이는 상장 기업 기준에 더 부합합니다.