GPT-4o 무료 업그레이드? AI 비서 전쟁이 시작됐다!
인공지능 업계는 그야말로 지각 변동이 일어난 하루였습니다.
정부의 대규모 GPU 확보부터 빅테크의 신모델 교체, 학계의 경량 LLM 혁신 발표까지 AI 뉴스 2025 키워드가 하루 종일 포털 실시간 검색어를 장식했는데요.
시시각각 달라지는 AI 트렌드를 한눈에 정리하고 싶다면 끝까지 읽어주세요!
정부, ‘AI 패권’ 겨냥…GPU 1만 장·추경 4.4 조 확정
과학기술정보통신부는 2025년 안에 엔비디아 A100·H200급 GPU 1만 장을 1조5 천 억 원에 들여온다고 발표했습니다.
이 예산은 AI 혁신펀드·전문 인재 양성·스타트업 인큐베이팅을 포함한 4.4 조 원 추경에 포함됐으며, 하반기부터 순차 도입될 예정입니다.
추가로 25 조 원 규모 정책금융 프로그램을 가동해 칩 수급난에 직면한 중견·중소기업의 설비 투자 비용을 낮추겠다는 방침입니다.
(출처: 과기정통부 브리핑, 2025‑04‑18)
GPU 물량 선점은 당장 모델 학습·추론 경쟁력을 높이겠다는 의지가 뚜렷해 보입니다.
다만 전력 소모·데이터센터 냉각 비용이 급증할 텐데, 친환경 전력 대책이 병행되지 않는다면 예산 대비 효율이 떨어질 수도 있어요.
개인적으론 ‘칩+클라우드 그린 전략’을 같이 발표했으면 더 완벽하지 않았을까 생각합니다.
OpenAI, ChatGPT 기본 모델 GPT‑4o로 전면 교체
OpenAI는 4월 30일부터 ChatGPT의 기본 모델을 GPT‑4에서 GPT‑4o로 업그레이드한다고 공지했습니다.
GPT‑4o는 텍스트·음성·이미지 동시 입력을 빠르게 처리하며, 논리 추론·코딩·언어 번역 정확도가 향상되었습니다.
무료 이용자와 Plus 이용자 모두 동일하게 적용되지만, 기존 GPT‑4는 API용 옵션으로만 유지됩니다.
(출처: OpenAI 블로그, 2025‑04‑18)
같은 구독료로 성능 향상을 누릴 수 있다는 점에서 사용자 만족도는 상승할 것 같습니다.
다만 기업·개발자 입장에서는 API용 GPT‑4 유지라는 단서가 가격 인상 시그널일 수도 있다는 생각이 들어요.
저처럼 사이드 프로젝트를 API로 운영하는 분들은 코스트 시뮬레이션을 다시 계산해 두면 좋겠습니다.
Motorola ‘Razr 2025’, Perplexity AI 음성 비서 기본 탑재
Motorola와 T‑Mobile은 4월 24일 공개될 Razr 2025 폴더블 폰에 Perplexity 음성 에이전트를 기본 비서로 넣는다고 확인했습니다.
Perplexity는 검색·요약 특화 LLM으로, 실시간 웹 크롤링 데이터를 음성 대화 형태로 제공하는 것이 특징입니다.
삼성 Galaxy 일부 모델에도 Perplexity 탑재를 두고 협상이 진행 중이며, 이는 스마트폰 음성비서 시장의 경쟁 구도를 흔들 잠재력이 큽니다.
(출처: T‑Mobile 미디어 키트, 2025‑04‑18)
구글 어시스턴트·Bixby 일색이던 음성 비서 시장에 스타트업‑형 AI가 진입했다는 점이 흥미로워요.
이용자에게는 선택지가 늘어나고, 제조사 입장에서는 AI 차별화 포인트를 갖추기 쉬워집니다.
다양한 AI 비서가 경쟁해야 음성 인식 품질·개인화 기능이 더 빨리 발전한다고 믿어요.
4. 삼성, ‘AI Home’ 비전 공개…Bespoke AI 가전 대거 출시
삼성전자는 9‑인치 AI Home 터치스크린을 냉장고·세탁기·에어컨에 내장해 스마트홈 허브로 쓰는 신형 Bespoke 가전을 공개했습니다.
새로운 Bixby는 SmartThings·Knox와 연동돼 맞춤형 에너지 최적화, 음성 제어, 보안 업데이트까지 지원합니다.
2025년 하반기부터 한국·미국·유럽 순으로 출시가 예정되어 있으며, 전력 절감률과 탄소 배출 지표를 실시간으로 시각화해 준다고 합니다.
(출처: 삼성전자 프레스룸, 2025‑04‑18)
스마트홈이 ‘간편함’만 강조할 땐 소비자 반응이 미지근했죠.
이번엔 실시간 전기료·탄소 절감까지 보여 준다니 체감형 “돈‑절약 UX”가 핵심 같아요.
만약 블루투스 스피커처럼 설치 즉시 생활비가 줄어드는 경험을 준다면?
소비자 입장에서는 AI 가전=투자 가치라는 공식이 생길지도 모르겠습니다.
5. MIT, 경량 LLM 정확도 높이는 새로운 프레임워크 발표
MIT CSAIL 연구팀은 Sequential Monte Carlo(SMC) 기반 기법으로, 1~2 B 파라미터 규모의 오픈소스 LLM이 대형 모델보다 정밀한 코드·SQL·로봇 플랜을 작성하게 만드는 프레임워크를 공개했습니다.
해당 기법은 구조·의미 제약을 동시에 충족시켜 버그 발생률을 크게 줄이며, 메모리 사용량·전력 소모가 줄어 클라우드 인프라 비용을 최소화할 수 있습니다.
연구팀은 자율주행·제조 로봇 등 실시간 의사결정이 필요한 영역에 우선 적용할 계획이라고 밝혔습니다.
(출처: MIT CSAIL 논문 프리프린트, 2025‑04‑18)
GPU가 부족한 스타트업에게 경량·고효율 LLM은 반가운 소식이에요.
저도 소규모 프로젝트를 돌릴 때, 작은 모델이 대형 모델 80% 성능을 내주면 비용‑효율 곡선이 확 꺾이거든요.
앞으로는 작지만 똑똑한 AI가 아이폰‑앱‑같은 미니 서비스 생태계를 만들지도 모른다는 기대감이 큽니다.
오늘 하루만 봐도
칩 확보 → 모델 업그레이드 → AI 비서 탑재 → 스마트홈 확장 → 경량화 연구로 이어지는 전선이 명확합니다.
개인적으론
1) 정부‑민간 합동 GPU 인프라 구축
2) 경량 LLM+특화 서비스
3) AI 비서 생태계 다변화
세 축이 하반기 AI 시장을 주도할 것 같아요.
더 많은 정보를 원하시면 Dr.Lee 연구실을 찾아주세요.
