AI의 승부처가 옮겨가고 있다. 지난 몇 년간 AI 경쟁은 ‘누가 더 큰 모델을 만드느냐’에 집중됐다. 더 많은 파라미터와 더 많은 데이터가 성능을 결정한다고 믿었다. 그러나 2026년의 경쟁은 달라졌다. 이제 핵심은 모델의 크기가 아니라 얼마나 잘 생각하느냐, 즉 ‘추론’ 능력이다.

추론은 어렵게 들리지만 우리가 매일 하는 사고 과정과 다르지 않다. 사람은 어려운 문제를 만나면 곧바로 답을 내리지 않는다. 여러 가능성을 떠올리고, 각각을 비교·검증한 뒤 가장 타당한 결론을 선택한다. AI의 추론도 마찬가지다. 학습된 지식을 그대로 꺼내는 것이 아니라, 답을 내놓기 전에 여러 해결 경로를 탐색하고 스스로 검증해 더 나은 결과를 선택한다. 다시 말해 AI에게 ‘한 번 더 생각할 시간’을 주는 것이다.

이러한 변화는 단순한 기술의 진보를 넘어 AI의 경제학까지 바꾸고 있다. 지금까지는 모델을 학습시키는 데 드는 막대한 비용이 가장 큰 과제였다. 이제는 학습을 마친 모델이 얼마나 오래, 얼마나 깊이 추론하느냐가 서비스 비용을 결정하는 시대가 열리고 있다. 추론을 오래할수록 더 많은 토큰이 소모되는데, 토큰은 곧 비용이다. LG AI연구원에서 초지능랩을 이끄는 이문태 상무가 “추론 비용이 화폐 가치와 동등해지기 시작했다”고 말하는 이유도 여기에 있다.