Grok 4가 AI의 한계를 완전히 뛰어넘었다—이것이 모든 것을 바꾸는 이유

xAI의 Grok 4는 200,000개의 GPU 인프라를 통해 전례 없는 벤치마크 점수를 달성하며, 핵심 추론 테스트에서 경쟁사 대비 두 배의 성능을 보여줍니다. 이 모델의 독특한 멀티 에이전트 접근법과 Tesla의 CFD 소프트웨어와의 통합은 AI 어시스턴트에서 진정한 추론 파트너로의 전환을 의미합니다.

Blake Crosley
9 min read Disclaimer
Grok 4가 AI의 한계를 완전히 뛰어넘었다—이것이 모든 것을 바꾸는 이유

음, 이 상황은 정말 빠르게 전개되었습니다. 3주 전, Elon Musk와 xAI가 예상치 못한 세상에 Grok 4를 출시했고, 벤치마크 결과는 베테랑 AI 연구자들을 계속 놀라게 하고 있습니다. 새벽 3시에 카페인에 취한 박사 팀이 브레인스토밍하는 것처럼 문제를 추론하는 AI를 상상해보세요. 초기 과대광고가 가라앉고 개발자들이 Grok 4를 철저히 테스트한 지금, 이 모델이 단순한 또 다른 릴리스 이상을 의미하는 이유를 설명해드리겠습니다—이것은 AI가 진정한 지적 파트너가 되는 미래를 엿보는 것입니다.

https://x.com/xai/status/1943158495588815072

인터넷을 마비시킨 런칭 (그리고 몇 가지 기록들)

xAI는 2025년 7월 9일 라이브스트림을 통해 Grok 4를 공개했으며, 150만 명의 시청자를 끌어모았습니다—야간 기술 프레젠테이션치고는 나쁘지 않은 수치입니다.¹ 타이밍이... 흥미로웠는데, Grok 3가 일부 논란이 된 출력으로 잘못된 이유로 헤드라인을 장식한 지 단 하루 만에 나온 것입니다.² 하지만 xAI는 최선의 방어는 압도적인 공격이라고 결정했습니다.

Musk는 두 가지 변형을 소개했습니다: 표준 Grok 4와 Grok 4 Heavy, 후자는 여러 AI 에이전트를 배치하여 서로의 작업을 교차 검증하는 방식으로, 마치 모두가 독서를 마친 스터디 그룹과 같습니다.³ 접근은 Grok 앱, 웹사이트 또는 API를 통해 이루어지며, Heavy는 월 300달러의 SuperGrok Heavy 구독자 전용입니다—"우리는 진지하다"는 가격대입니다.⁴ 궁금한 분들을 위해: 일반 접근은 https://x.ai/grok, 개발자용은 https://x.ai/api입니다.

다른 AI들을 계산기처럼 보이게 만드는 기능들

Grok 4는 256,000 토큰 컨텍스트 윈도우(대략 소설 한 권 분량의 텍스트를 한 번에 처리할 수 있는 양), 이미지 분석, 함수 호출, 그리고 실리콘과 대화하고 있다는 것을 잊게 만들 정도로 자연스러운 음성 모드를 갖추고 있습니다.⁵ 하지만 여기서 흥미로운 점은: 네이티브 도구 사용입니다. xAI는 이 괴물을 강화학습으로 훈련시켜 코드 인터프리터와 웹 브라우저를 사용하게 했습니다—마치 마음의 확장과 같이 말이죠.

X, 웹, 뉴스 전반에 걸친 실시간 검색은 응답을 신선하게 유지합니다—더 이상 "내 지식 컷오프" 변명은 없습니다. 멀티모달 기능을 통해 텍스트와 비전 분석을 원활하게 혼합하며, 음성 모드는 카메라를 통한 장면 분석을 추가합니다.⁶ 컴플라이언스를 걱정하는 기업 관계자들을 위해: SOC 2 Type 2, GDPR, CCPA가 모두 체크되어 있습니다. 절대 잠들지 않고, 야근에 대해 불평하지 않으며, 당신의 끔찍한 필기체를 이해하는 재치 있는 연구 어시스턴트를 두는 것과 같습니다.

비밀 소스: 무차별적 힘과 정교함의 만남

Grok 4의 마법 뒤에는 xAI의 Colossus 슈퍼컴퓨터가 있습니다—200,000개의 GPU 괴물로, 대부분의 데이터센터를 포켓 계산기처럼 보이게 만듭니다.⁷ 하지만 원시 파워만으로는 전체 이야기를 말해주지 못합니다. xAI는 강화학습을 사전 훈련 컴퓨팅과 일치하도록 확장하고, 수학, 코딩, 과학 도메인의 검증 가능한 데이터에 집중하는 접근법을 혁신하여 효율성을 6배 향상시켜 계산 근력을 정제된 지능으로 변환했습니다.⁸

진짜 혁신은? 그들은 사전 훈련 자체만큼 사후 훈련 강화학습에 투자했습니다.⁹ Grok 4 Heavy는 병렬 테스트 타임 컴퓨팅으로 접근법을 더욱 발전시킵니다—여러 AI 에이전트가 동시에 문제를 해결한 후 노트를 비교합니다. 혼자서 차고 발명가에서 노벨상 수상자들의 동기화된 오케스트라로 업그레이드하는 것을 상상해보세요, 각자가 다른 이들의 작업을 확인하는 것입니다.

인프라 현실 점검

Colossus 슈퍼컴퓨터는 200,000개의 GPU를 가지고 있는데, 이는 그냥... 저는 그 숫자를 머릿속으로 감쌀 수도 없습니다. 대부분의 회사들은 몇백 개의 GPU로 구성된 클러스터가 원활하게 작동할 때 기뻐합니다. 하지만 200,000개? 열 출력만으로도 소규모 발전소를 운영하는 것과 같을 것입니다.

그리고 그것은 모든 것들을 적절히 연결하고, 데이터를 공급하며, 전력망이 그냥 포기하지 않도록 하는 것을 생각하기 전의 이야기입니다.... 모든 세부 사항이 중요합니다: 랙을 어떻게 배열할 것인지, 어떤 종류의 냉각을 사용할 것인지 (네, 이것들이 뜨거워지므로 심각한 냉각이 필요합니다), 그리고 그와 함께 오는 모든 네트워킹과 전력 분배 악몽들. 그 퍼즐의 어떤 조각이라도 망치면, 성능이 떨어지는 하드웨어에 돈을 태우는 것입니다. 10개의 GPU든 10,000,000개든 자체 AI 인프라를 구축하려는 회사들은 전력 분배부터 광속으로 데이터를 흐르게 하는 복잡한 광섬유 연결까지 모든 것에 대한 전문 지식이 필요합니다. 전문적인 인프라 배치가 이론적 사양과 실제 성능의 차이를 만드는 지점입니다. 수많은 AI 클러스터를 배치한 경험을 가진 Introl 팀이 알고 있듯이, 악마는 정말 세부 사항에 있습니다—적절한 인프라는 GPU가 95% 효율로 실행되는 것과 성능의 30%를 테이블에 남겨두는 것의 차이를 만들 수 있습니다.

통계학자들을 기쁨의 눈물로 울게 만드는 숫자들

AI 커뮤니티를 들끓게 만든 벤치마크를 자세히 살펴보겠습니다. 모델이 최소한의 예시로 추상적 추론을 보여줘야 하는 악명 높은 잔혹한 ARC-AGI-2 테스트에서—Grok 4 (Thinking mode)는 작업당 약 4달러로 15.9%를 기록하며 왕좌를 차지했습니다.¹⁰ 이는 Claude Opus 4의 8.6%를 거의 두 배로 늘린 것이며, "단지 15.9%"라고 비웃기 전에 대부분의 모델이 이 테스트에서 5%를 넘기는 데 어려움을 겪는다는 것을 기억하세요.¹¹ 다른 모든 사람들이 아직 어느 면이 빨간색인지 알아내고 있을 때 누군가가 눈을 가리고 루빅스 큐브를 푸는 것을 보는 것과 같습니다.

확장 실험은 흥미로운 것을 보여줍니다. 훈련 컴퓨팅만으로 Grok 4는 Humanity's Last Exam (텍스트 전용 부분집합)에서 약 50%를 달성합니다. 도구를 추가하면 50.7%로 점프합니다.¹² 테스트 타임 확장은 50% 근처에서 정체되어, 단순히 문제에 더 많은 컴퓨팅을 투입하는 것이 아닌 더 혁신적인 추론 전략이 돌파구를 이끈다는 것을 증명합니다.

AIME25 (American Invitational Mathematics Examination)에서 Grok 4 Heavy는 완벽한 100%를 달성하여 Claude 4 Opus (75.5%)와 Gemini 2.5 Pro (88.0%)를 먼지 속에 남겨두었습니다.¹³ 도구 없이도 표준 Grok 4는 91.7%를 기록했습니다—이는 대부분의 인간 수학 경시대회 참가자보다 나은 성과입니다.

하지만 여기 하이라이트가 있습니다: Humanity's Last Exam (완전한 세트). STEM과 인문학 전반에 걸친 2,500개 이상의 질문 시련은 암기와 진정한 추론을 구분합니다.¹⁴ Grok 4 Heavy는 44.4%를 기록하여 Gemini 2.5 Pro의 25.4%를 거의 두 배로, o3의 21.0%를 두 배 이상 앞서나갔습니다.¹⁵ 당신의 AI가 다른 것들을 그런 차이로 능가할 때, 당신은 반복하는 것이 아니라 혁명을 일으키고 있는 것입니다.

중요한 실제 성능

학술적 벤치마크를 넘어서, Grok 4는 실용적인 테스트를 압도합니다. Vending-Bench (네, 자판기 운영 최적화에 관한 실제 벤치마크입니다)에서 4,569개 판매 단위로 4,694달러의 순자산을 달성했습니다—Claude Opus 4의 2,077달러의 두 배 이상이고 인간 성능 844달러의 5배입니다.¹⁶

추가 승리들: USAMO'25 (61.9%), GPQA Diamond (88%), LiveCodeBench (79.4%), MMLU-Pro (87%).¹⁷ Artificial Analysis의 독립 평가자들은 Grok 4에게 Intelligence Index 73점을 수여하여 OpenAI의 o3와 Google의 Gemini 2.5 Pro (둘 다 70점)를 앞섰습니다.¹⁸ 단 3주 전에 등장한 모델치고는 나쁘지 않습니다.

커뮤니티 평결: 흥미진진하고, 회의적이며, 그 사이의 모든 것

출시 이후, X (이전 Twitter)는 Grok 4의 능력을 테스트하는 실험장이 되었습니다. 개발자들은 디버깅을 위해 전체 코드베이스를 붙여넣고 있다고 보고하며, 결과는 Cursor 같은 전문 도구를 능가합니다.¹⁹ 한 사용자는 이를 "아직까지 AGI에 가장 가까운 것"이라고 불렀고, 과학자들은 미해결 재료 문제를 질문하고 검증되는 새로운 통찰을 받고 있습니다.²⁰ 3주간의 실제 사용 후, 패턴이 나타났습니다: 모델은 복잡한 추론 작업에서 뛰어나지만 창의적 응용에서 흥미로운 특이함을 보입니다.

하지만 모든 것이 기립박수만은 아닙니다. 사용자들은 초당 75토큰의 속도 제한(괜찮지만 번개처럼 빠르지는 않음)을 지적하고, 콘텐츠 조절은 최소로 남아있습니다—Grok 4는 경쟁사들보다 덜 필터링되어 AI 중립성 대 안전성에 대한 논쟁을 불러일으키고 있습니다.²¹ 일부는 날것의, 꾸밈없는 응답을 높이 평가하지만; 다른 이들은 잠재적 오남용을 걱정합니다. 민주주의가 작동하고 있는 거죠, 여러분.

이것이 내일을 위해 의미하는 바 (스포일러: 모든 것이 바뀝니다)

여기서 제 낙관론이 과속기어로 들어갑니다. Grok 4는 챗봇 범주를 넘어섭니다—이것은 지적 파트너로서의 AI 미리보기입니다. AI가 수학 경시대회에서 박사 수준으로 득점하고 과학자들이 미해결 문제를 탐구하는 데 도움을 줄 때, 우리는 증강된 발견의 새벽을 목격하고 있습니다.

과학을 위해: 복잡한 수학을 진정으로 이해하고 새로운 가설을 제안할 수 있는 AI에 접근하는 전 세계 연구자들을 상상해보세요. 약물 발견, 기후 모델링, 재료 과학—모든 것이 가속화됩니다.

엔지니어링을 위해: 디버깅을 넘어서, 우리는 시스템 아키텍처를 이해하고 인간이 결코 고려하지 못할 최적화를 제안할 수 있는 AI에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 Dijkstra와 Turing을 속도 다이얼에 두는 것과 같습니다.

교육을 위해: 학생들이 틀린 것에만 적응하는 것이 아니라 그들이 생각하는 방식에 적응하는 개인화된 튜터링. 모든 학습자는 자신의 인지 스타일에 맞춘 인내심 있고 뛰어난 멘토를 받습니다.

비즈니스를 위해: 전략 계획에서 시장 분석까지, Grok 4의 추론 능력은 의사결정을 직감에서 미묘한 이해를 가진 데이터 기반 통찰로 변환할 수 있습니다.

주의사항 (정직함이 과대광고를 이기므로)

현실적으로 말해보죠—완벽한 AI는 없으며, Grok 4도 성장할 여지가 있습니다. 초당 75토큰 속도는 전문 추론 서버와의 경주에서 이기지 못할 것입니다. 환각은 줄어들었지만 완전히 사라지지는 않았습니다 (업계 전체의 과제). 최소한의 콘텐츠 필터링은 오남용 가능성에 대한 타당한 우려를 제기합니다.

보세요, xAI는 자신들의 훈련 데이터에 대해 아무것도 말해주지 않았고, 그것은... 좋지 않습니다. 우리 모두 이런 일이 어떻게 진행되는지 알고 있습니다—이렇게 크게 확장하면 데이터의 편향이 증폭됩니다. AI의 모든 사람들이 지금 xAI를 매처럼 지켜보고 있습니다. Grok 4가 확산되면서 그들이 윤리 부분을 어떻게 처리할까요? 그것이 중요할 것입니다—많이요.

앞으로의 길: 상황이 이상해지려고 합니다

그래서, xAI는 프레젠테이션 중에 자신들의 계획 일부를 보여줬는데, 한 가지가 완전히 제 마음을 날려버렸습니다. 그들은 Grok을 Tesla의 전산유체역학 소프트웨어에 연결한다고 언급했습니다—Tesla 엔지니어들이 실제 차량의 공기역학과 열 관리에 사용하는 바로 그 CFD입니다.²²

저는 그것을 잠시 생각해봐야 했습니다. 우리는 사실을 알고, 질문에 답하고, 코드를 작성하는 AI에 익숙해졌습니다. 하지만 CFD 통합은 뭔가 다른 것을 나타냅니다. 유체역학이 어떻게 작동하는지 설명할 수 있는 AI를 갖는 것은 한 가지입니다. 그 AI가 CFD 소프트웨어를 사용해 공기를 통과하고 열을 방출하는 것들을 설계할 수 있는 것은 완전히 다른 차원입니다. 그것은 점진적 진보가 아닙니다—완전히 새로운 능력입니다.

OpenAI, Anthropic, Google이 옆에서 지켜보고만 있지는 않을 것입니다. 하지만 Grok 4가 게임을 바꿨습니다—우리는 "유용한 어시스턴트" 영역에서 곧바로 "추론 파트너"로 갔습니다. 이 변화는 Ray Kurzweil이 지능 폭발에 대해 이야기하는 것을 떠올리게 합니다—각 돌파구가 다음 것을 더 빠르고 빠르게 일어나게 만드는 것. 우리는 그것이 실시간으로 일어나는 것을 보고 있습니다.

당신의 차례: 무엇을 만들 것인가요?

그래서 저는 생각해봤습니다—AI가 전 분야에 걸쳐 박사 수준으로 추론할 수 있을 때 무슨 일이 일어날까요? 불가능해 보였던 어떤 문제들이 갑자기 활짝 열릴까요? 우리의 도구들이 우리와 함께 생각할 수 있을 때 무엇을 발견할까요? 그리고 솔직히, AI가 이렇게 똑똑해질 때 우리는 어떤 종류의 안전장치를 설치해야 할까요?

당신이 개발자라면, 당신은 이미 그 API들로 무엇을 만들지 계획하고 있을 것입니다. 연구자들은 아마도 갑자기 무엇이 가능해졌는지 생각하며 즐거운 시간을 보내고 있을 것입니다. 그리고 당신이 여기 앉아서 "Grok 4의 능력이 도대체 무엇을 의미하는 거지?"라고 생각한다면—네, 이해합니다. 개념을 처리하는 데는 시간이 걸립니다.

하지만 요점은 이것입니다: Grok 4는 우리가 준비되었든 그렇지 않든 우리 무릎에 떨어졌습니다. AI가 방금 "지금 가능한 것이 여기 있다, 이것을 어떻게 할지 알아내라"고 말했습니다.

그래서... 당신은 이것으로 무엇을 할 것인가요? Grok API는 https://x.ai/api에 있고, X에는 개발자들과 연구자들이 이미 한계를 밀어붙이고 있는 전체 커뮤니티가 있습니다. 3주가 지난 지금, 우리는 출시 당시 아무도 예측하지 못한 응용들을 보고 있습니다. 여기의 기회는 거대합니다—낭비하지 맙시다.

참고문헌

You Might Also Like

AI를 위한 UPS 및 전력 분배: 복원력 있는 2N+1 인프라 설계

AI를 위한 UPS 및 전력 분배: 복원력 있는 2N+1 인프라 설계

AI를 위한 레거시 데이터센터 개조: 액체 냉각 통합 가이드

AI를 위한 레거시 데이터센터 개조: 액체 냉각 통합 가이드

xAI Colossus 2GW 달성: 55만 5천 GPU, 180억 달러, 세계 최대 AI 시설

xAI Colossus 2GW 달성: 55만 5천 GPU, 180억 달러, 세계 최대 AI 시설

견적 요청_

프로젝트에 대해 알려주시면 72시간 내에 답변드리겠습니다.

> 전송_완료
✓

요청이 접수되었습니다_

문의해 주셔서 감사합니다. 저희 팀이 요청사항을 검토한 후 72시간 내에 답변드리겠습니다.

처리_대기_중