AI의 능력 향상은 비용이 저렴해져서 이루어진 것이 아니다

METR의 데이터에 따르면 AI의 **타임 호라이즌(time horizon)**은 몇 달마다 두 배씩 늘어나고 있으며, 이는 AI가 곧 많은 작업이나 직업을 자동화할 수 있음을 시사한다. 하지만 일부에서는 **추론 비용(inference cost)**의 급격한 상승이 자동화를 불가능하게 만들 것이라고 우려한다.

하지만 이는 데이터를 오해한 결과다. 추론 비용의 상승은 모델이 더 비싸졌기 때문이 아니라, 모델이 수행하는 **작업의 길이(task length)**가 길어졌기 때문에 발생하는 현상이다. 즉, 모델이 대체하는 인간 노동력 대비 비용 비율은 오히려 일정하게 유지되고 있다.

비용 비율(cost ratio), 즉 '작업 해결에 드는 AI 추론 비용'을 '동일 작업을 수행하는 인간의 비용'으로 나눈 값을 분석한 결과 세 가지 핵심 사실을 확인했다:

• 연속적인 frontier models에서 50% 신뢰도 타임 호라이즌 시점의 비용 비율은 증가하지 않았다.
• 모델이 성공적으로 완료한 작업 중, 긴 작업이 짧은 작업보다 높은 비용 비율을 보이지 않았다.
• 작업당 AI 지출을 인간 비용의 극히 일부로 제한하더라도 타임 호라이즌의 증가 추세는 거의 둔화되지 않았다.

결론적으로, 추가적인 컴퓨팅 자원을 투입해 비용 비율을 높이는 것은 타임 호라이즌을 늘릴 수는 있지만, 이는 현재의 추세를 가속화할 뿐이지 자동화를 늦추는 요인이 아니다. 따라서 AI 자동화 시점은 비용 문제로 인해 지연되지 않고, 기존의 성능 향상 곡선을 따라 빠르게 다가올 것이다.