1. 인공지능의 발전 단계: 인공지능은 인식 AI(음성, 텍스트 인식 등)에서 생성 AI(글, 음악, 이미지 생성 등)로 발전했고, 이제는 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대로 나아가고 있습니다. 에이전틱 AI 이후에는 피지컬 AI(Physical AI)가 올 것으로 예상됩니다.

2. GPT-5의 예상 변화: GPT-5는 기존 모델에서 성능 향상과 경량화를 위해 MOE, 디스틸레이션, 퀀타이제이션, 리인포스먼트 러닝 등의 기술이 포괄적으로 결합될 가능성이 높습니다. 또한, 현재 분리되어 있는 추론 모델이 통합될 가능성이 있습니다.

3. 추론(Reasoning)의 중요성: 추론 기술은 미래 에이전트 서비스와 산업의 판도를 가를 정도로 엄청나게 중요해지고 있습니다. 인간의 추론은 귀납적, 연역적, 유비적 추론 등 다양한 형태가 있으며, 이는 복잡한 문제를 해결하고 의사결정을 내리는 데 필수적입니다. 현재 기계 학습은 대부분 귀납적 추론에 가깝지만, 고도화된 귀납적 추론은 연역적 추론까지 해낼 수 있습니다. 미래의 AI는 인간처럼 스스로 가설을 세우고 검증하며, 결과에 도달하기 위한 **계획(플래닝)**을 세우는 추론 과정을 수행하게 될 것입니다.

4. 에이전틱 AI (Agentic AI): 이는 AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 스스로 조직을 만들고 다양한 인공지능 및 도구들과 협력하여 복잡한 업무를 해내는 것을 의미합니다. 마치 감독자(Supervisor) AI가 여러 전문 AI들을 통제하고 관리하며 일을 시키는 것과 같습니다. AI가 다른 AI를 부리고, 필요한 도구를 호출하여 사용하는 방식으로 작동하게 됩니다.

5. MCP와 A2A: 에이전틱 AI 시대를 가능하게 하는 핵심 기술 또는 플랫폼으로 MCP와 A2A가 등장했습니다.

   • MCP (Multi-Agent Collaboration Protocol): 앤트로픽이 제안한 기술로, 전 세계의 수많은 전문 AI 에이전트와 도구들을 발견하고 호출하기 위한 포털 또는 허브 역할을 합니다. 누가 어떤 일을 잘하는 AI인지 등록하고 AI들이 서로 찾고 활용할 수 있도록 하는 일종의 AI 채용/알바 사이트와 같습니다. 이는 단 8개월 만에 빠르게 발전하여 산업 표준처럼 자리 잡고 있으며, 개방형 시스템입니다.
   • A2A (Agent-to-Agent): 구글이 뒤늦게 내놓은 개념으로, AI들 간의 협업에 초점을 맞춘 시스템입니다. MCP와 경쟁하기보다는 상호 협력할 가능성이 높다고 설명됩니다.
   • 이 기술들을 통해 AI는 마치 인간 전문가 팀이 협력하듯, 특정 문제를 해결하기 위해 필요한 다양한 AI 전문가들(예: 시장 조사 AI, 예산 계획 AI 등)을 호출하고 조율하여 최종 결과물을 만들어내게 됩니다.

6. 단순 답변에서 행동으로의 전환: 미래의 AI는 질문에 대한 답변만 제공하는 것을 넘어, 실제로 행동(Action)을 수행하게 됩니다. 예를 들어, 투자 AI는 단순히 투자 전략을 제시하는 것을 넘어, 실제로 계좌에 종목을 담고 사고파는 행위까지 자동적으로 수행할 수 있습니다.

7. 피지컬 AI (Physical AI): 에이전틱 AI가 어느 정도 완성된 후 도래할 단계입니다. 이는 AI가 물리적 공간에서 작동하는 것을 의미하지만, 단순히 로봇의 형태에 갇히는 것이 아니라 필요에 따라 로봇, 휴대폰, 자동차 등 다양한 물리적 형태나 장치에 나타나 상호작용할 수 있는 개념에 가깝습니다. 마치 영화 '아이언맨'의 자비스처럼 언제 어디서나 사용자와 함께하며 다양한 역할을 수행하는 것입니다. 이 단계는 에이전틱 AI보다 시간이 더 걸릴 것으로 예상됩니다.

8. 깊은 사고와 GPU 수요 증가: 에이전틱 AI의 추론 과정은 단순히 빠른 답을 내는 것을 넘어, 수분에서 수십 분 동안 깊이 생각하고 여러 가설을 검증하며 계획을 세우는 과정을 포함할 수 있습니다. 이러한 '테스트 타임 리즈닝(Test-time Reasoning)'과 다수의 에이전트가 동시에 협력하는 방식은 필요한 GPU 자원을 크게 증가시킬 것입니다.

요약하자면, AI는 글쓰기 등 생성 작업을 넘어 이제는 스스로 생각하고, 계획하고, 다른 AI 및 도구들과 협력하여 복잡한 실제 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대로 진입하고 있으며, 이를 가능하게 하는 MCP와 A2A 같은 기술 생태계가 빠르게 구축되고 있습니다. 이는 AI가 단순한 도구를 넘어 사용자를 대신하여 자율적으로 문제를 해결하고 행동까지 수행하는 단계로 발전함을 의미하며, 궁극적으로는 물리 세계 어디에든 존재하며 인간을 돕는 피지컬 AI로 이어질 전망입니다. 이 과정에서 AI의 깊은 추론 능력과 협력 시스템 때문에 GPU 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.