中 바이트댄스, AI 에이전트 자율 진화 이끄는 ‘새로운 확장 법칙’ 발견

사전 학습의 무차별 대입 한계 속 ‘배포 후 실무 학습’ 대안 입증
클로드 4.8·GPT 5.5 등 3만 8,000시간 상호작용 분석 결과 성과 곡선 규명
정적 지식 탈피해 실무 투입 시 3개월마다 학습 속도 2배 폭증 확약

바이트댄스 로고는 2025년 2월 8일에 촬영된 이 일러스트에서 볼 수 있다. 사진=로이터

글로벌 인공지능(AI) 반도체 공급 차단난과 인간 데이터 고갈 펜스가 전 세계 테크 산업 생태계의 숨통을 죄는 가운데, 틱톡(TikTok)의 모회사인 중국 바이트댄스(ByteDance)가 전통적인 AI 모델 개발 방식의 한계를 허무는 대담한 기술 자강론 카드를 꺼내 들었다.

거대한 인프라 자본과 컴퓨팅 파워를 무차별 투하하던 기존 방식 대신, AI 에이전트가 실제 장기 업무를 수행하면서 독자적으로 진화할 수 있는 새로운 확장 법칙(Scaling Law)을 세계 최초로 규명해 낸 것이다.

4일(현지시각) 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 보도에 따르면, 바이트댄스 산하 ‘시드 AI(Seed AI)’ 팀은 자율 소프트웨어인 AI 에이전트가 실제 환경과 장기간 상호작용할 때 나타나는 지능 향상 속도를 수학적 법칙으로 정밀 모델링한 연구 논문을 발표했다.

연구진은 논문을 통해 “AI 에이전트가 배포된 후 실제 업무 현장에서 인간을 대신해 작업을 수행할 경우, 단 3개월마다 지속적인 환경 상호작용을 통해 학습 속도를 두 배씩 폭증시킬 수 있다”고 밝혔다.

“무차별 대입의 시대는 끝났다”... 6년 내 데이터 고갈 위기 뚫을 독점적 실리 전술

이번 발견은 오픈AI(OpenAI)의 공동 창립자 안드레이 카파티(Andre Karpathy)를 비롯한 글로벌 석학들이 “더 많은 데이터와 연산 능력을 쏟아붓는 사전 학습(Pre-training) 방식은 영원할 수 없다”고 경고를 한 시점에 나온 것이라 파장이 더 매섭다.

실제로 미국 리서치 기관 에포크 AI(Epoch AI)의 거시 데이터 분석 결과, 인간이 생성한 고품질 텍스트 데이터 자산은 향후 6년 내에 완전히 바닥을 드러내며 공급망 청산 위기에 직면할 것으로 확정 모델링된 바 있다.

글로벌 빅테크들이 이 같은 데이터 족쇄를 풀기 위해 자율형 ‘에이전트 AI’ 인프라에 천문학적인 자본을 투입하고 있음에도, 그동안 AI가 배포된 이후 현장에서 어떻게 지식을 튜닝하고 진화하는지에 대한 메커니즘은 베일에 싸여 있었다.

바이트댄스 팀은 이 정체 부침을 정면 돌파하기 위해 소프트웨어 공학, 첨단 과학적 발견, 형식 수학, 전문 지식 작업 등 최소 12시간 이상의 연속 운영이 요구되는 134개의 초장기 과제 뭉치로 구성된 독자 벤치마킹 시스템 ‘엣지벤치(EdgeBench)’를 개발·가동했다.

클로드 4.8·GPT 5.5 등 5대 전선 모델 징집… 3만 8000시간의 철저한 장부 검증

연구진은 AI 에이전트의 실무 진화 곡선을 완벽히 수직 계열화해 검증하기 위해 글로벌 프런티어 모델 5종을 엣지벤치 펜스 안에 집결시켰다.

여기에는 미국 앤트로픽의 ‘클로드 오푸스(Claude Opus) 4.8’과 오픈AI의 차세대 야심작 ‘GPT 5.5’ 및 ‘GPT 5.4’는 물론, 중국의 AI 맹주인 지푸 AI(Zhipu AI)와 딥시크(DeepSeek)의 최신 칩 모듈들이 전격 포함됐다.

총 3만 8,000시간에 달하는 실제 환경 상호작용 데이터를 정밀 계산한 결과, AI 에이전트의 업무 성과 향상 궤적은 놀라울 정도로 정교하고 예측 가능한 수학적 곡선을 그리는 것으로 확인됐다.

이는 사전 학습 단계에서 얻을 수 있는 한계 마진율이 바닥나더라도, 산업 현장에 투입된 AI가 실무 경험(Post-deployment learning)을 쌓는 과정에서 자산 가치를 스스로 복리로 불려 나갈 수 있음을 정직하게 증명한 성과이다.

바이트댄스 연구진은 “풍부한 환경에서 습득하는 배포 후 학습 역시, 그동안 사전 학습이 받아왔던 체계적인 글로벌 확장 투자와 스케일링 관심을 받을 자격이 충분하다”고 장부상 확언했다.

기업 소프트웨어부터 과학 연구까지 대전환… 2027년 자율형 AI 생태계의 기축 통화

이 같은 적응 공학의 진화는 AI 에이전트가 단순한 정적 지식 조회 단계를 넘어 기업용 핵심 소프트웨어, 초정밀 과학 연구, 거대 공학 프로젝트 수송망 등에 깊숙이 통합되는 2026년 하반기 글로벌 IT 전선에서 가장 핵심적인 안보 방어벽이 될 전망이다.

초기 트레이닝에서 주입된 굳은 지식 뭉치에만 의존하는 구형 모델들은 현장의 변화하는 데이터 마찰을 견디지 못하고 청산되겠지만, 바이트댄스의 확장 법칙을 수여받은 차세대 에이전트들은 업무를 수행하는 과정에서 실시간 진화를 단행할 수 있기 때문이다.

시드 AI 연구진은 공식 채널을 통해 “에이전트가 스스로 환경을 학습하고 작업 수율을 고도화하는 능력이야말로 향후 실제 세계에 AI 시스템을 메가 스케일로 대량 배치하기 위한 최후의 핵심 열쇠”라고 결론지었다.

데이터 고갈 족쇄를 풀고 배포 후 자율 진화라는 획기적인 확장 법칙으로 미국 실리콘밸리의 패권 장벽을 깨부수려는 중국 바이트댄스의 대담한 기술과 이로 인한 글로벌 AI 소프트웨어 공급망의 대대적인 재편 시나리오는 하반기 거시경제를 뒤흔들 가장 뜨거운 변수로 부상하고 있다.

신경원 글로벌이코노믹 기자 shincm@g-enews.com