안녕하세요! 최신 인공지능(AI) 기술과 주요 AI 모델에 대해 궁금하신가요? 이 글에서는 2025년 기준 OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 기업들의 AI 모델 현황과 특징을 상세히 소개하고, AI 앱들이 어떤 모델을 사용하는지 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드리도록 하겠습니다. AI 기술이 어느정도 수준까지 도달했는지 가늠해 보는 용도로 봐주시면 감사하겠습니다.
주요 기업과 모델 개요
1. OpenAI
- 최신 모델 GPT-5 공개 (2025년 8월)
- 모델 종류: gpt-5-main, -mini, -thinking, -thinking-mini, -thinking-nano, -thinking-pro
- GPT-5는 향상된 추론 능력, 오탐 감소, 코드·헬스·글쓰기 성능 강화, 멀티모달 지원, 최대 400,000 토큰 컨텍스트 윈도우
- 오픈 웨이트(Open-weight) 모델 출시: gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b
- Apache 2.0 라이선스로 공개되어 누구나 다운로드, 로컬 실행 및 튜닝 가능
- Microsoft 제품군 (Copilot, 365 등)에 GPT-5 통합
2. Google (DeepMind)
- Gemini 2.5 시리즈 출시 (2025년 초)
- 모델 구성: 2.5 Pro, 2.5 Flash, 2.5 Flash-Lite
- 공통 특징: Thinking 기능 탑재, 복잡 추론 가능, 멀티모달 입력(텍스트·이미지·오디오·비디오), 긴 문맥 지원
- Deep Think 모드는 고난도 수학/코딩/과학 문제 해결에 특화, Google AI Ultra 플랜에서 사용 가능
3. Anthropic
- Claude 3.7 Sonnet (2025년 2월), 이후 Claude Opus 4.1 등 지속 출시
- 안전성을 중시한 고성능 모델로 평가됨 (벤치마크 우위)
4. Meta (LLaMA 시리즈), xAI, Alibaba 등
- Meta: LLaMA 4 출시 (2025년 4월)
- xAI: Grok 3 (2025년 2월)
- Alibaba Cloud: Qwen3 (2025년 4월), Apache 2.0 오픈 소스
모델 비교 표
| 기업 | 대표 모델 | 특징 요약 |
| OpenAI | GPT-5 시리즈 / GPT-OSS | 고성능 추론, 다양한 스펙의 모델, 오픈 웨이트 |
| Gemini 2.5 (Pro / Flash / Lite) | Thinking 기반, 멀티모달, 긴 맥락, Deep Think | |
| Anthropic | Claude 3.7 / Opus 4.1 | 안전성 강점, 엔터프라이즈 응용 중심 |
| 기타 | LLaMA 4, Grok 3, Qwen3 등 | 공개/기업형, 성능·라이선스 다양 |
주요 기업과 모델 요약 정리
- OpenAI: 가장 최근에 GPT-5 공개, 다양한 버전과 높은 추론력, 오픈 웨이트 모델로 연구자·개발자 친화적.
- Google: Gemini 2.5 시리즈로 '생각하는 AI' 구현, Deep Think 모드로 복잡한 작업 최적화.
- Anthropic 및 기타 기업: Claude, LLaMA, Grok 등 각국/기업별 전략에 따라 특화된 모델 운영.
기업 간 차별점은 모델의 구조(Thinking 기능 유무), 접근성(유료 vs 오픈), 기능 최적화 대상(코딩, 멀티모달, 안전성 등)에 따라 나뉩니다.
Google I/O 2025: Gemini 2.5 Pro gets improved reasoning, audio features and multilingual support - The Times of India
Tech News : Google unveiled significant upgrades to its Gemini 2.5 model series at I/O 2025, enhancing reasoning capabilities and introducing native audio output.
timesofindia.indiatimes.com
인공지능과 앱 개요
AI 앱들이 사용하는 모델은 직접 모델을 개발하느냐, 외부 모델 API를 빌려쓰느냐에 따라 크게 나뉩니다. 최근 대부분의 스타트업·서비스는 자체 LLM 개발 대신 OpenAI, Google, Anthropic, Meta 등의 모델을 API 형태로 이용하고 있습니다.
1. 대표적인 AI 앱과 사용하는 모델
(2025년 현재 기준, 주요 공개 사례 위주)
| 앱 / 서비스 | 사용 AI 모델 | 비고 |
| ChatGPT (OpenAI) | GPT-5, GPT-4.5, GPT-4o 등 | OpenAI 자체 모델, 멀티모달 지원 |
| Copilot (MS) | GPT-4o, GPT-5 | Microsoft Office, GitHub Copilot에 내장 |
| Perplexity AI | OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3, Google Gemini | 질문 성격에 따라 모델 자동 선택 |
| Notion AI | OpenAI GPT 계열 | 노션 내 문서 작성·요약 기능 |
| Jasper AI | OpenAI GPT-4 + 자체 파인튜닝 | 마케팅 글쓰기에 특화 |
| GrammarlyGO | OpenAI GPT-4 | 문법·스타일 교정 AI |
| Copy.ai | OpenAI GPT-4 + 맞춤 학습 | 마케팅 카피 자동 생성 |
| Canva Magic Write | OpenAI GPT-4 | 디자인 툴에 글쓰기 AI 내장 |
| Poe (Quora) | GPT-4, Claude 3, Gemini, LLaMA 등 선택 가능 | 여러 모델을 동시에 체험 가능 |
| Duolingo Max | GPT-4 | 외국어 학습 대화형 피드백 |
| Snap My AI | GPT-4 | 스냅챗 채팅 내 AI 어시스턴트 |
| Khanmigo (Khan Academy) | GPT-4 | 교육·튜터링 특화 |
| ChatDOC, Humata.ai | GPT-4, Claude | PDF·문서 분석 특화 |
| Runway Gen-3 | 자체 영상 생성 모델 + OpenAI 보조 | 영상 편집·생성 |
2. 모델 활용 방식
AI 앱들이 모델을 사용하는 방식은 크게 두 가지입니다.
(1) API 직접 호출
- OpenAI API, Google Gemini API, Anthropic Claude API 등을 구독하여 사용
- 장점: 최신 모델 바로 사용 가능, 유지보수 부담 적음
- 단점: 비용 지속 발생, API 속도·정책 제한
예) Notion, Duolingo, Jasper → OpenAI GPT API 기반
(2) 자체 모델 + 파인튜닝
- 오픈소스 모델(LLaMA, Mistral, Qwen 등)을 로컬 또는 서버에 올려 자체 튜닝
- 특정 분야(법률, 의료, 산업)에 맞게 데이터 재학습
- 장점: 비용 절감(장기), 맞춤형 결과
- 단점: 초기 구축·인프라 비용 높음
예) BloombergGPT(금융 특화), Bloomberg 내부 자체 LLM
예) Meta’s LLaMA 기반의 기업 맞춤 AI
인공지능과 앱 요약 정리
- 대부분의 AI 앱은 OpenAI GPT 계열을 1순위로 사용
- 보안·비용·속도 이슈가 있으면 Anthropic Claude나 Google Gemini로 대체
- 자체 AI를 구축하는 기업은 오픈소스 LLM(LLaMA, Mistral, Qwen)을 튜닝
API(Application Programming Interface)란?
- API는 ‘응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스’의 약자입니다.
- 쉽게 말해, 서로 다른 소프트웨어끼리 소통할 수 있도록 만든 ‘인터페이스’ 또는 ‘창구’라고 볼 수 있습니다.
- 예를 들어, 여러분이 앱에서 버튼을 누르면 그 요청이 서버에 전달되고 서버가 처리한 결과를 돌려주는 통로 역할을 합니다.
AI 모델 이름에 숨겨진 재미있는 이야기들
ChatGPT: 대화의 혁명을 이끈 이름
GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 줄임말입니다. 하지만 재미있게도 초기에는 "Great Pretrained Transformer"라고 부르는 사람들도 있었죠. OpenAI가 Chat을 앞에 붙인 이유는 단순명료했습니다. "이건 진짜로 대화할 수 있는 AI야!"라는 의미였거든요.
여담으로 GPT-1이 처음 나왔을 때, 많은 사람들이 "Generative Pre-trained"를 이해하지 못해 "General Purpose Text"라고 착각하기도 했습니다. 어찌 보면 틀린 말도 아니었죠!
Gemini: 쌍둥이자리의 야심
Google의 Gemini는 별자리 쌍둥이자리에서 따온 이름입니다. 하지만 단순히 멋있어서 지은 게 아니에요. Google의 의도는 "두 가지(텍스트와 이미지) 능력을 동시에 갖춘 AI"라는 뜻이었습니다.
재미있는 사실: Gemini 이전의 Google AI는 Bard였는데, 이는 음유시인을 뜻했죠. 그런데 사용자들이 "바드가 거짓말을 너무 잘한다"며 비판하자, Google이 급히 이름을 바꾼 게 Gemini입니다. 음유시인에서 별자리로, 참 극적인 변신이죠!
Claude: 정보 이론의 아버지에게 바치는 헌사
Anthropic의 Claude는 정보 이론의 아버지 **클로드 섀넌(Claude Shannon)**에서 따온 이름입니다. 섀넌은 0과 1로 모든 정보를 표현할 수 있다는 것을 증명한 천재 수학자였죠.
Claude의 버전명도 재미있습니다:
- Haiku: 일본의 짧은 시, 빠르고 간결함을 의미
- Sonnet: 14행의 정형시, 균형잡힌 성능을 의미
- Opus: 음악가의 대표작을 뜻함, 최고 성능 모델
한국어로 번역하면 "하이쿠", "소네트", "오푸스" 정도가 되겠네요. 문학과 예술에서 이름을 따온 것이 Anthropic의 인문학적 철학을 보여줍니다.
LLaMA: 사실 라마가 아니었다고?
Meta의 LLaMA는 "Large Language Model Meta AI"의 줄임말입니다. 그런데 왜 하필 라마(Llama) 동물과 똑같은 철자일까요?
사실 이건 Meta 개발팀의 센스 있는 언어유희였습니다! 라마는 낙타과 동물로, 무거운 짐을 나르는 것으로 유명하죠. Meta는 "우리 AI가 방대한 정보라는 무거운 짐을 나르는 라마 같다"는 의미로 이 이름을 선택했습니다.
더 재미있는 건, LLaMA 2가 나올 때 사내에서 "LLaMA 2: Electric Boogaloo"라는 농담 제목이 돌았다는 후문입니다. (80년대 댄스 영화 제목에서 따온 밈이에요)
기타 재미있는 AI 이름 이야기들
Perplexity: "당혹감"이라는 뜻인데, AI 성능을 측정하는 지표 이름이기도 합니다. "우리는 사용자를 당혹스럽게 하지 않겠다"는 역설적 의미죠.
Midjourney: "여행의 중간지점"이라는 뜻으로, "AI 이미지 생성은 인간 창작의 중간 단계"라는 철학적 의미를 담았습니다.
Stable Diffusion: "안정적인 확산"인데, 실제로는 노이즈에서 이미지를 만드는 과정이 확산 과정의 역방향입니다. 참 아이러니하죠!
이름에서 보는 각 회사의 철학
- OpenAI: 직관적이고 기능 중심 ("Chat" + "GPT")
- Google: 우주적이고 거대한 비전 ("Gemini", "Bard")
- Anthropic: 인문학적이고 예술적 ("Claude", "Sonnet")
- Meta: 유머러스하고 친근한 접근 ("LLaMA")
각 회사의 이름 짓는 방식만 봐도 그들의 문화와 철학이 고스란히 드러나는 것 같습니다. AI 기술만큼이나 이름도 각자의 개성이 뚜렷하네요!
지금까지 2025년 최신 AI 모델 트렌드와 주요 기업들의 대표 모델, 그리고 AI 앱에서 사용하는 모델과 API 기반 서비스 구조에 대해 살펴보았습니다. 아울러 각 인공지능 모델 이름의 유래도 살펴보았답니다.
AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다.
앞으로도 AI 모델과 서비스 활용법, 개발 동향에 관한 깊이 있는 정보와 실질적인 도움을 드릴 수 있도록 최선을 다하겠습니다.
