AI 성능 경쟁이 멈춘 것처럼 보이는 이유: 숫자는 오르는데 체감은 없는 진짜 배경

최근 AI 관련 뉴스를 보면 성능 수치는 계속 최고치를 경신하는데, 사용자 입장에서는 “예전이랑 뭐가 달라졌지?”라는 느낌이 든다. 분명 모델은 더 커졌고, 파라미터 수도 늘었는데 체감 성능은 정체된 것처럼 보인다. 이 괴리는 단순한 착각이 아니라 AI 발전 단계가 바뀌면서 나타나는 구조적인 현상에 가깝다.

첫 번째 이유는 성능 향상이 이제는 ‘체감 영역’이 아니라 ‘엣지 영역’에서 일어나고 있기 때문이다. 초기 AI는 틀리던 문제를 맞히기 시작하면서 변화가 극적이었지만, 지금은 이미 잘하던 작업을 조금 더 정확하게 만드는 단계다. 이 차이는 벤치마크 점수에는 크게 반영되지만, 일상적인 사용에서는 눈에 잘 띄지 않는다.

두 번째는 사용자의 기대치가 함께 상승했다는 점이다. 예전에는 간단한 요약만 잘해도 놀라웠지만, 이제는 맥락 이해, 판단 보조, 실수 없는 답변까지 기대한다. AI가 10만큼 좋아졌어도 기대가 12만큼 올라가면 사용자는 오히려 “별로 안 늘었네”라고 느끼게 된다.

세 번째는 안전성과 제약이 체감 성능을 누르는 구조다. 모델이 똑똑해질수록 더 많은 안전 장치와 제한이 함께 적용된다. 공격적이거나 확신에 찬 답변 대신, 조심스럽고 중립적인 응답이 늘어나면서 사용자는 답변이 밋밋해졌다고 느낀다.

네 번째는 실사용 환경의 병목이다. 모델 자체는 발전했지만, 실제 서비스에서는 속도 제한, 토큰 제한, 비용 최적화가 동시에 걸린다. 결과적으로 사용자가 만나는 AI는 ‘최대 성능 모델’이 아니라 ‘현실적으로 타협된 버전’인 경우가 많다.

이런 흐름 때문에 AI 성능 경쟁이 멈춘 것처럼 보이지만, 실제로는 폭발적 성장기에서 정밀 개선기로 넘어간 단계라고 보는 게 맞다. 기술 성장은 계속되고 있지만, 이제는 “와 대박”보다는 “이 부분이 조금 더 좋아졌네” 수준의 변화가 누적되는 시기다.

앞으로 AI의 체감 성능이 다시 크게 느껴지려면, 단순한 모델 크기 경쟁이 아니라 사용 맥락에 깊이 들어가는 변화가 필요하다. 즉 더 똑똑한 답변이 아니라, 사용자의 상황을 덜 설명해도 알아서 맞춰주는 방향이다. AI 성능이 멈춘 게 아니라, 우리가 느끼는 기준선이 한 단계 올라가 버린 셈이다.