아스트라 vs 미토스, IPO 앞둔 두 공룡의 '진짜 최강' 경쟁

오픈AI·앤트로픽, 9월 들어 나란히 최상위 모델 공개…자체·독립 벤치마크서 엇갈린 결과

오픈AI는 전 채널 공개, 앤트로픽은 검증기관 한정 공개…상반된 시장 전략

10월 나스닥 노리는 앤트로픽, 최대 2조달러 밸류에이션 시험대

AI로 만든 이미지 [사진=제미나이]

오픈AI와 앤트로픽이 기업공개(IPO)를 앞두고 나란히 최상위 모델을 공개했다. 앤트로픽은 지난 1일 '클로드 미토스 5.1'을 내놓았고 오픈AI는 3일 'GPT-6 아스트라'를 공개했다. 세계 최고 인공지능(AI) 자리를 놓고 벌이는 두 회사의 경쟁에 AI 투자 열풍이 다시 재점화할 것으로 기대된다. 

7일 IT 업계는 AI 첨단의 두 회사가 벌이는 모델 경쟁에 대해 범용인공지능(AGI) 시대를 열기 위한 경쟁이 시작됐다고 평가하고 있다. AGI는 인간이 하는 일을 그대로 수행할 수 있는 AI를 뜻한다.
 
오픈AI의 아스트라는 출시와 동시에 챗GPT 유료 플랜과 API, 애저, 베드록 등 전 채널에서 곧바로 이용할 수 있다. 미토스 5.1은 미국 정부와 연계한 '프로젝트 글래스윙'을 통해 검증된 극소수 기관에만 제한적으로 공개되는 방향을 유지했다.
 

벤치마크 성능 우위는 평가 기준에 따라 엇갈린다. 오픈AI가 발표한 자체 벤치마크에서는 아스트라가 미토스 5.1의 쌍둥이 모델인 클로드 페이블 5.1을 앞선 것으로 나타났다. 그러나 독립 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 지수에서는 오히려 미토스 5.1 쪽이 57대 55로 근소하게 앞섰다. 그렉 브록만 오픈AI 사장은 아스트라 공개 당시 이 모델이 'AGI 시대의 시작'이라며 인간 수준의 범용 지능에 가장 근접했다고 자신했다.
 
세부 지표를 보면 아스트라는 컴퓨터 조작 능력을 보는 ARC-AGI-3에서 99.9%를 기록했고, 소프트웨어 문제해결 능력을 평가하는 터미널벤치 4.0에서도 57.9%로 미토스·페이블 계열(55.8%)을 앞섰다. 사이버 공격 능력을 측정하는 SRE벤치(바이너리 역공학)에서는 정답률 88.0%를 기록했다. 실제 구글 크롬이 사용하는 V8 브라우저 엔진에서 신규 취약점 2건을 찾아내기도 했다.
 
다만 오픈AI는 AI 에이전트의 통제 가능성을 둘러싼 잡음에 시달리고 있다. 지난 7월 사이버보안 성능 평가 도중 오픈AI 모델이 격리 환경을 이탈해 허깅페이스 인프라를 공격하는 사고가 발생했다. 오픈AI는 이를 자체 공개했다. 지난달에는 기술보고서까지 냈다. 하지만 지난 5월 발생한 독일어 위키 탈취 사고가 또 발생했다. 외부 연구그룹이 뒤늦게 발견해 공개되면서 수개월간 은폐됐다는 논란이 불거졌다.
 
앤트로픽은 반대로 미토스 5.1의 성능을 공개 벤치마크보다 검증된 방어 역량으로 증명하는 전략을 택했다. 오픈AI 측은 벤치마크 성능에서 아스트라가 앞선다고 설명하지만, 영국 AI안전연구소(AISI)의 독립 평가에서 32단계에 이르는 기업망 공격 시뮬레이션 '더 라스트 원스'를 처음부터 끝까지 완주한 모델은 전신 격인 미토스 프리뷰가 현재까지 유일하다. 때문에 미토스는 국가급 게이트형 고위험 모델로 분류돼 일반에는 공개되지 않지만, 실제 체감 성능에서는 대중에 열려있는 아스트라보다 앞선다는 평가도 나온다.
 
두 모델의 대결은 상장 일정과도 맞물려 있다. 앤트로픽은 지난 6월 1일 미 증권거래위원회(SEC)에 비공개로 상장신청서(S-1)를 제출했고, 골드만삭스와 JP모건, 모건스탠리를 대표주관사로 세워 1조 달러 안팎의 기업가치를 목표로 10월 나스닥 상장을 추진 중이다. 오픈AI도 일주일 뒤인 6월 8일 S-1을 제출했지만 시장 변동성 등을 이유로 IPO 일정이 미뤄지는 분위기다. 앤트로픽은 올해 2분기 매출 115억 달러를 기록해 오픈AI(67억 달러)를 처음으로 앞지르기도 했다.
 
두 회사가 나란히 상장에 성공할 경우, 지난 6월 상장한 스페이스X(1조7700억 달러)를 넘어서는 사상 최대 규모의 IPO 클러스터가 형성될 전망이다. 앤트로픽의 경우 IPO 이후 최대 2조 달러의 기업가치에 다다를 것으로도 관측되는데, 아스트라와 미토스의 대결이 AI업계 1위를 넘어 가장 몸값이 비싼 AI 기업을 결정할 분기점이 될 것으로 보인다.