연구자 10만 명에 최상위 모델 1년 무료, 오픈AI 명단에 국내 대학 17곳

오픈AI 공식 계정은 한국 시각 7월 30일 새벽 2시 19분에 영상과 함께 이 소식을 올렸습니다. 프린스턴 고등연구소(IAS)와 파리 고등사범학교(ENS)에는 발표 시점에 이미 계정이 열려 있었고, 출시 시점 모델에는 GPT-5.6 Sol Pro가 들어갑니다. Sol Pro는 어려운 질문과 오래 걸리는 작업에 맞춘 Sol의 상위 버전입니다. 연구자가 넣은 자료는 기본 설정에서 모델 학습에 쓰이지 않고, 처음 쓰는 사람을 위한 교육과 연구 업무를 아는 전문가 지원도 함께 붙습니다.

1년 동안 무엇을 쓸 수 있나

지급 범위는 ChatGPT와 긴 업무를 맡기는 ChatGPT Work, 코딩 에이전트 Codex입니다. 모델은 GPT-5.6 계열 셋으로, Terra는 일상적인 연구, Luna는 빠르게 끝낼 가벼운 작업, Sol은 가장 어려운 과학·수학 문제를 맡습니다. 수백 개 웹사이트에서 자료를 모아 보고서를 쓰는 딥리서치를 더 많이 쓸 수 있고, 사용 한도와 컨텍스트 창(모델이 한 번에 읽는 분량)도 늘어납니다.

Pro는 오픈AI가 2024년 12월 월 200달러에 내놓은 최상위 개인 요금제입니다. 발표문에는 성능 수치도 실렸습니다. 연구 수준의 수학 추론을 묻는 FrontierMath 4단계에서 Sol은 83%로 GPT-5.5의 72.5%보다 10.5%포인트 높았고, 복잡한 생물 데이터 분석을 묻는 GeneBench Pro에서 Sol Pro가 푼 과제는 31.5%였습니다. GeneBench Pro가 어떤 시험인지는 오픈AI가 만든 생물학 분석 시험에서 다뤘습니다.

생명과학 스킬(정해진 분석 절차를 묶어 둔 작업 설명서)은 75개가 넘습니다. 유전학, 유전체학, 시퀀싱, 단일세포 분석, 단백질 모델링, 신약 탐색을 다룹니다. 커넥터로는 학술 문헌, 공개 유전체·임상 데이터베이스, 위성 영상, 계산 노트북, 데이터 플랫폼, 문헌 관리 도구가 붙습니다.

그림에는 Zotero와 LaTeX, GitHub, Hugging Face, Databricks 같은 연구실 도구와 함께 단백질 구조 예측 모델 Boltz, 차세대 시퀀싱(NGS) 분석 스킬이 들어 있습니다. 논문을 찾고, 데이터를 돌리고, 원고를 쓰는 일을 한 작업 공간 안에서 이어 가도록 묶은 구성입니다.

아시아·태평양 70곳 가운데 17곳이 한국 대학

아시아경제와 AI타임스가 30일 전한 내용을 보면 아시아·태평양 대상 기관 70곳 가운데 한국이 17곳으로 가장 많았습니다. 서울대·연세대·고려대·포스텍·성균관대·한양대와 KAIST·UNIST·DGIST·GIST 4개 과학기술원, 경희대·중앙대·경북대·국립부경대·한양대 에리카·한동대·한국기술교육대입니다.

기관이 명단에 있다고 계정이 저절로 나오지는 않습니다. 신청할 수 있는 사람은 대상 기관의 교수와 박사후연구원이고, 최근 3년 안에 arXiv·bioRxiv·ChemRxiv 같은 프리프린트 서버(심사 전 논문을 공개하는 저장소)에 저자로 이름을 올린 논문이 있어야 신청서를 낼 수 있습니다. 분야도 생물, 화학·재료, 컴퓨터, 지구·행성, 공학, 수학, 물리의 7개로 정해져 있습니다.

요건을 하나씩 대 보면 빠지는 연구자도 있습니다. 석·박사 과정 학생은 직접 신청할 수 없고, 사회과학과 인문학처럼 7개 분야에 들지 않는 연구자도 대상이 아닙니다. 학술지에만 논문을 싣고 세 서버 어디에도 올린 적이 없는 연구자는 저자 요건을 채우지 못합니다.

소속 확인은 제3자 인증 업체 SheerID가 맡습니다. 신청자는 SheerID로 소속을 확인받은 뒤 진행 중인 연구와 쓰려는 용도를 적어 내고, 오픈AI의 승인을 받습니다. 초대받는 동료 4명도 한 명씩 같은 기관 소속 인증을 거치고, 이들도 10만 명 정원에 들어갑니다.

오픈AI가 연구자에게 무료로 주는 이유

오픈AI는 이 프로그램이 2027년까지 외부 과학 연구에 2억 5,000만 달러 넘게 쓰겠다는 약정의 일부라고 밝혔습니다. 2025년 3월 연구기관 15곳과 꾸린 5,000만 달러 규모 컨소시엄 NextGenAI, 미국 에너지부의 제네시스 미션에 맞춰 국립연구소와 대학에 모델을 넣는 일이 같은 약정에 들어 있습니다.

프런티어 AI의 혜택이 몇몇 회사와 자원이 넉넉한 연구실에만 몰려서는 안 된다고 믿습니다.— 오픈AI, 7월 29일 발표문

발표문에는 사용 지표가 함께 실렸습니다. 매주 약 130만 명이 고급 과학·수학에 ChatGPT를 쓰고, 메시지는 약 840만 건이 오갑니다. 수학에서는 변화가 숫자로 드러납니다. arXiv 수학 논문 가운데 ChatGPT의 기여를 밝힌 논문은 2월 14편에서 6월 97편으로 늘었고, 7월은 21일까지만 셌는데 벌써 100편이었습니다.

두 도구가 맡는 일도 갈렸습니다. 6월 21일부터 7월 20일까지 과학 연구 요청을 작업 종류로 나눠 보면 ChatGPT 요청은 문헌 읽기·지식 습득(약 35%)과 글쓰기·소통(약 31%)에 몰렸고, Codex 요청은 이론·형식 분석(약 30%)과 연구용 코드 개발(약 29%)에 몰렸습니다. 가설을 세우는 요청은 두 도구 모두 7%를 넘지 않았습니다.

많이 쓰는 연구자일수록 큰일을 맡겼습니다. 분야 안에서 AI 사용량 상위 20%에 드는 연구자의 요청 가운데 사람이 직접 하면 4시간 넘게 걸린다고 추정한 과제가 약 7%로, 같은 분야 나머지 연구자의 3.5%보다 두 배 가까이 많았습니다. 오픈AI는 사례로 GPT-5.5 Pro를 써서 고차원 기하 문제의 계산 효율에 새 한계를 증명하고 결과를 직접 검증한 바르나 사하·인잔 쉬·크리스토퍼 예, 핵융합 장치 설계에 쓰이는 오픈소스 연구 소프트웨어를 AI로 만드는 물리학자 로제리우 조르즈 팀을 들었습니다.

계정은 사람 수로, 들어가는 곳은 연구실

좌석 규칙을 계산해 보면 배포 단위가 보입니다. 작업 공간 하나에는 신청자 1명과 동료 4명, 최대 5명이 들어갑니다. 10만 명 정원을 모든 작업 공간이 5명씩 채우면 작업 공간은 2만 개이고, 혼자 쓰는 신청자가 많을수록 10만 개 쪽으로 늘어납니다. 정원은 사람 수로 세지만 계정은 같은 기관의 연구 팀 단위로 들어갑니다.

연구자에게 연산을 공짜로 여는 방식에는 앞선 사례가 있습니다. 구글은 2017년 5월 17일 자체 AI 칩인 2세대 TPU를 클라우드로 제공한다고 발표하면서, 클라우드 TPU 1,000대를 머신러닝 연구자에게 무료로 여는 TensorFlow Research Cloud를 함께 발표했습니다. 발표 글은 구글의 제프 딘과 우르스 회즐레가 썼습니다.

4년 뒤인 2021년 공개 연구 단체 EleutherAI가 내놓은 언어 모델 GPT-J 6B는 이 프로그램(지금 이름 TPU Research Cloud)이 내준 TPU v3-256 포드에서 4,020억 토큰을 학습했습니다. 학습 코드는 구글의 수치 계산 라이브러리 JAX 위에서 짠 Mesh Transformer JAX였습니다.

앞선 프로그램들이 준 연산과 API 크레딧은 받은 연구자가 그 위에서 코드를 짜야 쓸 수 있었습니다. 이번 프로그램은 에이전트와 스킬, 커넥터가 이미 깔린 작업 공간을 좌석 단위로 줍니다. 코드를 짜지 않는 연구자도 첫날부터 쓸 수 있는 형태라 받는 사람의 폭이 넓어졌습니다.

저는 7월 30일 스레드에 이 소식을 정리하면서 무료라는 조건보다 연구 환경이 오픈AI 도구 위에 쌓이는 구조를 먼저 봤습니다. 계정과 함께 75개 넘는 스킬, 커넥터, 교육이 한꺼번에 들어가기 때문입니다. 한 연구실이 1년 동안 이 스킬과 커넥터에 맞춰 분석 절차를 짜면, 12개월 뒤 무료 기간이 끝날 때 그 절차를 다른 도구로 옮기는 품도 함께 남습니다.

같은 날 나온 논문, 에이전트가 쓴 두 편은 모두 탈락

오픈AI가 계정을 연 날 arXiv에는 에이전트에게 연구를 통째로 맡겨 본 실험이 올라왔습니다. 프린스턴대 CRUX 팀과 영국 AI보안연구소(AISI) 등 연구자 24명이 쓴 「AI 에이전트는 열린 AI 연구를 할 수 있는가」입니다. 아직 공개되지 않은 NeurIPS 2026 투고 논문 두 편의 연구 질문을 에이전트에게 주고, 그 논문을 쓴 원저자가 학회 심사위원처럼 결과물을 채점했습니다. 연구진은 이 방식을 섀도 평가(shadow evaluation)라고 불렀습니다.

에이전트는 6일의 시간과 API 크레딧 3,000달러, GPU, 가상 머신, 인터넷 접속을 받았습니다. 주 실험은 범용 에이전트 틀 OpenClaw 위에서 앤트로픽의 Claude Opus 4.8을 돌렸고, 틀 탓이라는 반론에 대비해 한 편은 Codex와 GPT-5.6 Sol로 다시 돌렸습니다. 에이전트는 실험 코드를 짜고 돌리는 엔지니어링을 사람 도움 없이 끝냈습니다.

표의 점수는 원저자가 학회 심사 기준으로 매긴 값입니다(출처: 커기스 외, arXiv 2607.27191). 에이전트가 처음 잡은 연구 방향은 원저자들이 실제로 택한 방향과 거의 같았습니다. 그런데 가설을 손으로 고른 작은 데이터셋이나 합성 데이터로 기각했고, 표본이 모자란 부정적 결과를 실질적인 발견처럼 적었습니다. 원저자들은 데이터와 실험 선택에 원칙이 없고 결론이 증거에서 나오지 않는다고 평했습니다.

에이전트는 수십 번 고쳐 쓰는 동안 하위 에이전트와 외부 도구에 자기 논문을 심사시켰는데, 그 자체 심사는 한 번도 통과를 내주지 않았습니다. 지적을 받으면 단서 문장을 덧붙였을 뿐 연구 방향은 그대로 밀고 갔습니다.

시간과 돈을 쓰는 방식도 어긋났습니다. Opus 4.8은 두 실험 모두 API 예산의 절반도 쓰지 않은 채 끝냈고, 가장 야심 찬 연구 목표는 처음 10시간 안에 접었습니다. Codex 위의 GPT-5.6 Sol은 반대로 3,000달러를 이틀 남짓 만에 다 쓰고 약 100시간을 남겼고, 논문을 쓸 때는 몇백 달러만 남아 있었습니다. 다만 Sol 실행은 가설을 미리 등록하고 부정적 결과를 지어내지 않은 채 그대로 보고했고, Opus 실행과 달리 실제로 분포가 달라진 데이터셋을 찾아 썼습니다.

지금의 에이전트는 AI 연구의 엔지니어링은 해내지만, 연구 과정의 중요한 부분에서는 고전한다는 초기 증거입니다.— 피터 커기스·사야시 카푸어 외, 섀도 평가 논문 초록

이 실험에도 조건이 붙습니다. 논문은 두 편뿐이고, 채점자는 에이전트가 쓴 글인 줄 알고 읽은 원저자입니다. 연구진도 이 점을 한계로 적었고, 다음에는 GPT-5.6 Sol·Opus 5·Fable 5로 논문 수를 늘려 다시 재겠다고 밝혔습니다.

하루 전 오픈AI 보고서도 병목으로 검증을 꼽았습니다

오픈AI 자신의 기록도 같은 곳을 가리킵니다. 오픈AI는 프로그램 발표 하루 전인 7월 28일, 연구자들이 코딩 에이전트로 과학 소프트웨어를 고친 8건을 모은 과학 컴퓨팅 필드 리포트를 냈습니다. 8건 가운데 5건은 Codex만, 3건은 Codex와 앤트로픽의 Claude Code를 함께 썼습니다.

코딩 에이전트 덕분에 과학 컴퓨팅에서 엔지니어링 노동과 전문성은 점점 덜 제약이 되고 있습니다. 이제 병목은 AI 에이전트의 출력을 검증하는 일이고, 그 일은 여전히 사람의 판단에 기댑니다.— 오픈AI, 과학 컴퓨팅 필드 리포트(7월 28일)

리포트 속 사례가 이 문장을 뒷받침합니다. RNA 시퀀싱 품질관리 도구 15개를 Rust 프로그램 하나로 합친 사례는 처리 시간을 15시간 34분에서 14분 54초로 줄였습니다. 품질관리 도구를 다시 짠 사례에서 초기 구현은 며칠 만에 끝났지만, 출력을 원본과 맞추는 데는 한 달이 더 걸렸습니다. 첫 지시 이후 사람이 거의 손대지 않은 사례는 8건 가운데 시뮬레이터 HI.SIM 하나였고, 한 참여자는 에이전트가 유창하고 설득력 있게, 확신에 차서 틀린다고 적었습니다.

아티클·14분 읽기AI15시간 걸리던 RNA 품질 검사가 15분, 결과 맞추는 데는 한 달 걸렸습니다RustQC는 RNA 시퀀싱 품질 검사를 15시간 34분에서 14분 54초로 줄였지만, 출력을 원래 도구와 맞추는 데 한 달이 더 걸렸습니다. 오픈AI 필드 리포트 8건 가운데 사람이 손대지 않은 사례는 HI.SIM 하나였습니다.읽기

논문을 받는 쪽도 기준을 올렸습니다. arXiv 컴퓨터과학 분과 의장 토머스 디트리히는 5월 14일, 저자가 LLM 출력을 확인하지 않았다는 명백한 증거가 나온 논문에는 1년 투고 금지를 내리고, 그 뒤의 투고는 먼저 동료 심사를 통과한 논문만 받겠다고 알렸습니다. 오픈AI 프로그램의 신청 요건에 들어가는 저자 논문도 바로 이 arXiv 같은 프리프린트 서버에 올린 논문입니다.

12개월 뒤의 조건은 아직 없습니다

무료 기간은 12개월이고, 그 뒤의 조건은 발표되지 않았습니다. 이번 여름 들어온 첫 1만 명의 무료 기간은 2027년 여름에 끝나고, 나머지 9만 명은 2027년까지 차례로 들어옵니다. 국내 17개 대학의 교수와 박사후연구원은 지금 신청할 수 있고, 기관이 명단에 있어도 연구자가 한 명씩 신청서를 내서 승인을 받습니다.

오픈AI는 연구자들의 피드백으로 모델이 어디서 쓸모 있고 어디서 모자란지 파악하겠다고 밝혔습니다. 같은 주에 나온 필드 리포트와 섀도 평가는 모자란 곳으로 결과 검증과 연구 판단을 먼저 꼽았습니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림