Field note2026
AI · Compute · Human agency

토큰의 가격이
오르는 세계

최고급 모델은 비싸지고, 중급 모델은 값이 사라집니다.
그 사이에서 사람은 어디에 서게 될까요.

Jaegyu Lee 이재규 · Q00
Ouroboros maintainer
github.com/Q0001 / 12
Navier–StokesOpenAI internal model
한 가지 정정

나비에–스토크스를 푼 모델은
Astra가 아닙니다

OpenAI 내부 모델이 88시간 동안 에이전트 1만 개를 조율해
해를 찾아냈습니다.
리만 가설도 언젠가 풀리겠지요.
그 전에, 이 모델을 돌린 토큰 가격을 생각해 보셨나요.

2020년 2월 12일 기상청 실황 레이더
기상청 실황 레이더 · 유체의 흐름, 나비에–스토크스
10,000 agents · 88 hours02 / 12
ComputePrice
계산 규모와 토큰 가격

최고급 모델의 토큰 가격은
앞으로 더 오릅니다

2× Astra는 Sol에 비해
두 배가 넘는 토큰 가격입니다.
Astra vs Sol03 / 12
AGIAgents’ Last Exam
모델이 나올 때마다 AGI라고 합니다

Agents’ Last Exam으로 보면
아직 갈 길이 멉니다

60% 지금 최고급 모델이
근접한 수준입니다.

Bitter Lesson대로라면 계산 규모를 키울수록 더 똑똑해집니다.
그러니 AGI에 닿을 때까지, 토큰은 계속 비싸집니다.

The Bitter Lesson04 / 12
Question

그러면 우리는
어떻게 대처해야 할까요.

반대편에서는 정반대의 일이 벌어지고 있습니다.

05 / 12
CommodityMid-tier models
중급 모델의 commodity화

AGI에 가까운 모델이 나올수록
적당한 모델은 값이 사라집니다

같은 기간, 중급 모델의 토큰 가격은 내려가고 있습니다.
Z.ai는 GLM-5.3 Flash를 OxAlpha라는 이름으로 일주일간 무료로 풀었습니다.
NVIDIA GPU 없이 중국산 칩만으로 수십조 토큰을 처리했고,
가중치는 MIT로 공개했습니다.

GLM-5.3 Flash · MIT weights06 / 12
PeopleTwo kinds
사람은 두 부류로 나뉩니다

도구로 쓰는 사람과
자본으로 누르는 사람

01

적당한 모델을
도구로 잘 쓰는 사람

탑다운으로 공부하고, 필요한 지식을 필요할 때 모델에게서 끌어옵니다.
문제를 정의하고, 가설을 세우고, 직접 움직여 검증합니다.
행동력과 아이디어가 무기입니다.

02

최고급 모델을
자본으로 찍어누르는 사람

나비에–스토크스 증명도 에이전트 1만 개를 88시간 동안 돌려서 계산 규모로 눌렀습니다.
자본이 곧 능력이 됩니다.

tool · capital07 / 12
How an LLM worksAttention window
도구로 쓴다는 것

LLM은 어텐션 윈도우 안의 토큰으로
다음 토큰을 고릅니다

INPUT · 남들과 같은 질문 이거 어떻게 해요 ? 남들과 같은 답 INPUT · 문제 정의 · 가설 · 제약 · 검증 결과 문제 가설 제약 실험 결과 실패 로그 내 판단 남들이 못 받는 답

좋은 토큰을 넣어주지 않으면 좋은 결과가 나올 수 없습니다.
모델이 같다면, 차이는 윈도우 안에 무엇을 채우느냐에서 납니다.

context in → tokens out08 / 12
LearningTop-down
윈도우를 채우는 방법

탑다운으로 공부합니다
문제에서 출발해 필요한 만큼만 끌어옵니다

BOTTOM-UP · 기초부터 전부 기초 이론 교과서 전체 응용 언젠가 만날 문제 쌓는 데 몇 년 TOP-DOWN · 문제에서 아래로 · 지식은 모델에서 필요할 때 내 문제 가설 필요한 지식 필요한 지식 필요한 지식 직접 검증

문제를 정의하고, 가설을 세우고, 모자란 지식은 그때 모델에게서 끌어옵니다.
직접 움직여 검증한 결과가 다시 다음 윈도우의 좋은 토큰이 됩니다.

problem → hypothesis → verify09 / 12
Meat proxymeatproxy.me
세 번째 부류에는 이름이 있습니다

질문을 AI에 넘기고
답을 그대로 돌려주는 사람

질문한 사람→ 당신adds nothing but latency→ AI→ 당신→ 질문한 사람

읽지 않고, 확인하지 않고, 자기 생각을 더하지 않습니다.
이 단계가 존재할 이유가 없습니다.

meatproxy.me · “A meat proxy forwards AI answers, adding nothing but latency.”

them → you → ai10 / 12
Everyone else
그래서

적당한 모델로 남들과 같은 질문을 던지는 사람은
모델 가격이 0으로 수렴할 때
함께 0으로 수렴합니다

price → 011 / 12
Closing

자본이 없다면,
문제를 고르는 눈과
실행하는 손을 키워야 합니다.

고맙습니다.

인사하는 Q00 캐릭터
github.com/Q0012 / 12