챗GPT 워크 출시의 의미…’비용 효율 경쟁’ 시대로 재편되는 기업용 AI 판도

오픈AI가 기업 업무 자동화를 위한 새로운 에이전트 플랫폼 ‘챗GPT 워크(ChatGPT Work)’를 공개하고 최신 GPT-5.6 모델의 공급도 확대하며 기업용 AI 전략을 강화했다. 회사는 GPT-5.6이 이전 세대보다 뛰어난 성능을 제공하는 동시에 운영 비용은 낮췄다고 설명했다.

오픈AI에 따르면 챗GPT 워크는 애플리케이션과 파일을 넘나들며 작업을 수행하고, 장시간 실행되는 업무를 처리하는 것은 물론 여러 도구를 연계해 사용할 수 있다. 또한 비즈니스 문서와 프레젠테이션, 스프레드시트, 웹사이트까지 생성할 수 있어 사용자는 개별 프롬프트를 입력하는 대신 보다 복잡한 워크플로우를 AI에 맡길 수 있다.

오픈AI는 GPT-5.6 모델이 코딩, 기업 지식 업무, 사이버보안, 과학 연구 분야에서 향상된 성능을 제공하는 동시에 추론 비용과 토큰 사용량도 줄였다고 밝혔다. GPT-5.6은 고도화된 사이버보안 및 생물학 관련 역량에 대한 우려로 미국 정부가 광범위한 배포를 제한한 이후 제한적으로 프리뷰를 제공했으며, 수주 만에 공식 출시(GA)됐다.

이번 출시는 오픈AI의 기업 전략 변화도 보여준다. 단순히 벤치마크 성능 경쟁에 집중하기보다 ‘투자 대비 성능(performance per dollar)’을 핵심 가치로 내세우고 있기 때문이다. 오픈AI는 대규모로 AI를 도입하는 기업일수록 모델 자체의 성능뿐 아니라 운영 비용도 중요한 평가 기준으로 삼고 있다고 설명했다.

오픈AI는 보도자료를 통해 “GPT-5.6은 모든 토큰에서 더 많은 유용한 작업을 수행하도록 학습됐다”라며 “그 결과 동일한 비용으로 더 많은 업무를 처리하거나 더 낮은 총비용으로 비슷한 성과를 낼 수 있는 등 투자 대비 성능이 크게 향상됐다”라고 밝혔다.

GPT-5.6 모델은 현재 챗GPT, 코덱스, 오픈AI API를 통해 일반 공급되고 있다. GPT-5.6은 성능과 가격에 따라 플래그십 모델인 ‘솔(Sol)’, 주력 모델인 ‘테라(Terra)’, 경제형 모델인 ‘루나(Luna)’로 구성된다.이 가운데 솔의 가격은 입력 토큰 100만 개당 5달러(약 7,500원), 출력 토큰 100만 개당 30달러(약 4만 5,000원)이며, 테라와 루나는 AI 도입 규모를 확대하는 기업을 위해 보다 저렴한 비용의 선택지를 제공한다.

기업 AI, 실험 단계를 넘어 경제성 중심으로

챗GPT 워크는 GPT-5.6과 기업용 시스템 연동 기능 및 에이전트 기능을 결합해 사용자가 개별 프롬프트를 입력하는 대신 연결된 비즈니스 애플리케이션 전반에서 여러 단계를 거치는 작업을 수행할 수 있도록 지원한다. 오픈AI는 이 플랫폼이 기업 수준의 거버넌스와 보안을 유지하면서 지식 기반 업무를 자동화하도록 설계됐다고 밝혔다.

이번 출시는 기업들이 AI 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경에 AI 모델을 배포하기 시작한 시점과 맞물린다. 이에 따라 추론 비용은 CIO들의 새로운 관심사로 떠오르고 있다.

시장조사업체 카운터포인트 리서치(Counterpoint Research)의 리서치 담당 부사장이자 파트너인 닐 샤(Neil Shah)는 “AI 확산은 생산성 향상으로 이어졌지만 토큰 사용량 증가로 기업들이 예상보다 훨씬 많은 비용을 부담하는 사례도 늘고 있다”라며 “이에 따라 기업들은 업무 특성에 맞춰 서로 다른 AI 모델을 활용하기 시작했고, 이제는 투자 대비 성능이 가장 중요한 평가 지표가 되고 있다”라고 말했다.

시장조사업체 테카크(Techarc)의 공동 설립자이자 수석 애널리스트인 파이살 카우사(Faisal Kawoosa)는 기업들이 이제 AI 투자를 보다 현실적인 관점에서 평가하고 있다고 분석했다.

그는 “AI를 탐색하는 단계는 이미 끝났다”라며 “기업은 현재도 AI를 통해 충분한 가치를 창출할 수 있지만, 투자 대비 성능이 AI가 일상적인 업무의 일부가 될지, 아니면 필요할 때만 사용하는 도구로 남을지를 결정하게 될 것”이라고 말했다.

업무별 활용을 고려한 계층형 모델

GPT-5.6 솔은 복잡한 추론 작업을 위한 오픈AI의 최상위 모델이며, 테라는 일반적인 기업용 애플리케이션을, 루나는 저비용 대규모 배포 환경을 겨냥해 설계됐다.

오픈AI에 따르면 GPT-5.6 솔은 장시간 전문 업무 수행 능력을 평가하는 벤치마크인 ‘에이전트 라스트 시험(Agents’ Last Exam)’에서 53.6점을 기록했다. 경쟁 프론티어 모델보다 높은 성능을 보였으며 필요한 컴퓨팅 비용도 크게 낮췄다고 회사는 설명했다.

오픈AI는 새로운 추론 모드도 두 가지 공개했다. ‘맥스(Max)’ 모드는 복잡한 문제 해결을 위해 추가 연산 자원을 할당하며, ‘울트라(Ultra)’ 모드는 AI 에이전트 4개를 병렬로 운영해 고난도 워크플로우의 처리 속도를 높인다.

오픈AI는 “울트라는 기본적으로 4개의 AI 에이전트를 병렬로 조율해 더 많은 토큰을 사용하는 대신 더 높은 품질의 결과와 더 빠른 처리 속도를 제공한다”라고 설명했다.

샤는 이러한 구조가 기업들이 여러 AI 모델을 조합해 운영하는 최근 흐름을 반영한다고 평가했다. 그는 “GPT-5.6은 자동화, 논리 처리, 복잡한 추론 등 업무 특성에 따라 루나부터 솔까지 적절한 모델로 워크로드를 유연하게 배분할 수 있도록 지원한다”라고 말했다.

카우사는 계층형 모델 전략이 기존 기업용 소프트웨어 시장의 활용 방식과도 잘 맞는다고 평가했다. 그는 “기업 규모와 요구사항에 맞춰 기술 활용을 최적화할 수 있는 유연성을 제공한다”라고 말했다.

코딩·생산성·보안 성능 모두 향상

오픈AI에 따르면 GPT-5.6 솔은 ‘아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 인덱스(Artificial Analysis Coding Agent Index)’에서 80점을 기록했으며, 경쟁 모델 대비 절반 이하의 출력 토큰만 사용했다. 또한 실제 소프트웨어 엔지니어링 역량을 평가하는 ‘터미널-벤치(Terminal-Bench) 2.1’와 ‘딥SWE(DeepSWE)’에서도 최고 수준의 성능을 기록했다고 밝혔다.

오픈AI는 문서 생성 기능을 강화하고 마이크로소프트(MS) 365, 구글 드라이브, 슬랙, 노션과의 연동을 지원해 기업 생산성도 향상했다고 설명했다.

사이버보안 분야에서는 GPT-5.6 솔이 익스플로잇벤치(ExploitBench)에서 73.5%를 기록해 GPT-5.5의 47.9%보다 크게 향상됐다. 익스플로잇짐(ExploitGym)에서는 이전 모델보다 성능이 거의 두 배 높아졌다고 회사는 밝혔다.

오픈AI는 “GPT-5.6은 안전한 코드 검토와 패치 적용, 위협 모델링, 블루팀 운영 등 주요 방어 중심 보안 업무를 지원한다”라고 밝혔다.

보안은 여전히 기업 도입의 핵심

오픈AI는 GPT-5.6에 지금까지 가장 강력한 수준의 안전장치를 적용했다고 밝혔다. 모델 자체 보호 기능과 실시간 모니터링, 약 70만 GPU 시간에 달하는 자동화 레드팀 평가를 포함한 광범위한 안전성 검증을 결합했다는 설명이다.

샤는 다층적인 가드레일과 모니터링 체계가 기업 시장에서 중요한 차별화 요소가 될 수 있다고 전망했다.

반면 카우사는 CIO들이 프론티어 AI 시스템을 완전히 신뢰하기 위해서는 더 높은 수준의 투명성을 계속 요구할 것으로 내다봤다.

그는 “LLM 공급업체 간 경쟁은 앞으로도 계속될 것이며, 각 업체는 서로의 가드레일을 지속적으로 시험하고 검증하게 될 것”이라고 말했다.
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