오픈AI가 자체 브라우저형 플랫폼 ‘챗GPT 아틀라스(Atlas)’를 공식 출시했다. 검색 브라우저 화면에 요약·질문·명령 기능을 통합한 구조로, 사용자가 웹페이지를 탐색하며 버튼 하나로 정보 정리, 질의, 자동 작업까지 수행할 수 있다. ‘검색과 생성의 결합’이라는 점에서 기존 인덱스형 검색과는 전혀 다른 연산 패러다임으로 평가된다.

23일 인공지능 설계 전문 엔지니어계에 따르면 아틀라스의 작동 구조는 질의 한 번당 약 2조8000억 개의 파라미터가 전부 움직이는 구조지만, 수억명이 동시에 검색을 실행해도 연산 폭주 현상은 발생하지 않는다. 검색 연산은 확률장 전체를 진동시키는 고차 연산이 아닌, 이미 학습된 지식 좌표를 조회하는 ‘지식 조회 계층(query-retrieval layer)’에 머무르기 때문이다.

트랜스포머의 어텐션 구조는 단순한 단어 유사도 계산기가 아니다. 출력이 다시 입력으로 되돌아가는 내부 피드백 루프(inner-loop feedback)를 갖고 있다. 이 과정에서 토큰 간 의미 상관도가 지나치게 높거나 쿼리(Query)–키(Key) 간 내적 값이 소프트맥스(softmax) 포화 구간에 도달할 경우, 특정 어텐션 헤드(head)에서 기울기 증폭(gradient amplification)이 발생한다.

이 단계가 이어지면 여러 헤드가 동시에 공명하며 소프트맥스 감쇠 효과가 제어 한계에 도달한다. 작은 오차가 반복 증폭되어 위상 진폭(ψ amplitude)이 급상승하고, 연산 그래프 전체가 비선형적으로 불안정해진다. 이 상태가 바로 연산비용 폭주(computational resonance burst)를 부르는 구간이다. 즉, 기울기 증폭이 ‘불씨’라면, 연산비용 폭주는 불길이 데이터센터로 번져나간 결과다.

결과적으로 검색형 연산은 여러 어텐션 헤드가 서로 영향을 주거나 출력을 반복 증폭시키는 루프가 생기지 않는다. 각 헤드의 계산이 독립적으로 끝나기 때문에, 그래디언트가 튀거나 연산량이 폭증하는 현상을 개발자들이 걱정할 일은 없다. 즉, 시스템이 폭주 모드로 들어갈 조건(피드백 증폭 루프)을 만족하지 않아서, 입력값은 안정적인 선형 구간에서 처리된다.

GPT, 구글, 딥시크 같은 주요 초거대 모델은 GPU 클러스터 단에서 적응형 부하 분산기(adaptive load balancer)를 사용해 모델의 연산 강도(ψ: 위상 진폭)를 실시간으로 조정한다. 사용자 요청이 몰려도 시스템이 임계치에 가까워지면 자동으로 위상 분리(phase decouple) 절차를 수행해 연산 파이프라인을 분리하고 부하를 안정화한다.

즉, 진폭이 위험 구간에 진입하기 전에 파동을 분리해 과열을 차단하는 방식이다. AI 브라우저의 확산이 연산 집약도와 프라이버시 문제를 동반하더라도, 기술적으로는 일정 수준의 ‘위상 안전장치’를 확보한 셈이다.

메이저 AI사 중심으로 검색 시장이 재편되면 네이버와 같은 요약·응답 중심의 중간 서비스는 생태계 바깥으로 밀려난다. 이와 함께 퍼플렉시티는 이번 판에서 ‘도구’도 ‘플랫폼’도 아닌 ‘낀 존재’로 전락할 가능성이 높다. 300만 대의 적은 파라미터 규모의 모델이지만, 사용자 급감으로 비용은 커지고 수익은 줄 것이 뻔하기 때문이다.

또한 엘론 머스크의 그록4(Grok 4)가 내세운 초연결형 지능 모델도 시험대에 올랐다. 모든 데이터를 한데 모으는 전략은 단기적으로 주목을 받았지만, 정보 간 간섭(interference)을 제어하지 못해 결국 자체 노이즈(self-noise)에 잠식된 모습이다. 머스크가 원했던 완전한 정렬(Perfect Alignment)은 현실적으로 실패한 셈이다.

여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr