이런 결과를 보니 범용 모델이야말로 현재 정확히 옳은 길이라는 생각이 든다. 지능이 다양한 응용 분야로 그토록 잘 전이되고 있다.

그렇다. LLM이 실제 환경에서 활용되는 새로운 유형의 벤치마크가 나타나기 시작했고 실제로 작동하고 있다. 진짜 실용 응용에는 아직 이르지만(주로 속도가 너무 느리고 비용이 높기 때문) 점점 다가오고 있다. 곧 운전하고, 그림 그리고, 요리하고, 수리하고, 가르치고, 건축하는 등 훨씬 많은 일을 동시에 해내는 모델이 등장할 것이다. 그때가 되면 정신이 없을 것이다.

옳은 길이긴 하지만 유일한 옳은 길이라고 반드시 말할 수는 없다. 다른 트레이드오프도 있다. Opus는 거대하고 비용이 많이 들며 API 사용 외에는 비현실적일 가능성이 크고, 비슷한 모델은 일부 인프라에 투자하려는 기업조차 셀프 호스팅하기엔 비현실적이다. R9700 몇 개로 단일 서버 랙에서 작동할 수 있는 엔지니어링 특화 모델이 들어설 자리는 충분히 남아 있다.

물론이다. 현재로서는 일반화의 가치가 자원 배분과, 향후 특화 모델을 개선할 수 있는 뉘앙스를 빠르게 발견하는 데 있다고 본다. AGI(부정할 수 없는 수준)가 출력을 높이면서 프롬프트당 비용을 억제하는 고도로 정교한 MoE 구조를 갖춘 프론티어 모델 형태로 나타나더라도 놀라지 않을 것이다.

정말 그렇다. 또 하나 중요한 점은, 기억이 맞다면 Grok 4.7이 SpaceX의 방대한 엔지니어링 데이터로 학습될 예정이었다는 것이다.