서론
GPT-5.6 Sol은 프론티어 모델에 대한 논의를 단순한 성능에서 벗어나 그에 못지않게 중요한 요소인 응답 속도로 확장하고 있습니다.
OpenAI는 GPT-5.6 Sol이 Cerebras 인프라에서 초당 최대 750토큰으로 실행될 수 있다고 밝혔습니다. 이러한 속도라면 AI 시스템은 더 이상 모든 동작 후에 멈추는 도구처럼 느껴지지 않습니다. 코딩 에이전트, 브라우저 운영자, 연구 보조원, 컴퓨터 사용 시스템은 결정 간 대기 시간이 훨씬 줄어든 상태로 다단계 워크플로우를 진행할 수 있습니다.
이 헤드라인 수치는 공식적인 정보입니다. 하지만 이를 둘러싼 많은 아키텍처 세부 사항은 공식 정보가 아닙니다. 모델에 약 3조 개의 파라미터가 포함되어 있거나, 70~100개의 웨이퍼 규모 시스템에 걸쳐 있거나, 각 웨이퍼에 하나의 네트워크 레이어가 할당된다는 추정은 OpenAI의 공개 사양이 아닌 외부 기술 분석에서 비롯된 것입니다.
이 글은 이러한 구분을 명확히 합니다. 확인된 사항, 여전히 합리적인 공학 이론으로 남아 있는 사항, 그리고 GPT-5.6과 웨이퍼 규모 추론의 결합이 실시간 AI에 중요한 이유를 설명합니다.
초당 750토큰이 중요한 이유
초당 750토큰의 처리량은 사람들이 실제로 AI 시스템을 사용하는 방식과 비교해야만 그 가치를 실감할 수 있습니다.
한때 줄 단위로 나타나던 긴 답변이 이제는 거의 즉시 생성될 수 있습니다. 더 중요한 것은 모델이 내부 추론, 도구 호출, 코드 생성, 인터페이스 작업, 후속 결정을 훨씬 빠르게 처리할 수 있다는 점입니다. 이점은 단순히 텍스트가 더 빨리 도착하는 것만이 아닙니다. 전체 에이전트 루프가 훨씬 더 반응적으로 변합니다.
이러한 변화는 다음과 같은 워크플로우에서 중요합니다:
- 코드 반복 편집 및 테스트
- 웹사이트 및 소프트웨어 인터페이스 탐색
- 여러 소스에 걸친 연구 수행
- 여러 도구 또는 하위 에이전트 조정
- 실시간 음성 또는 시각적 상호작용 중 응답
- 긴 컴퓨터 사용 작업 체인 완료
일반적인 채팅에서는 짧은 지연이 허용될 수 있습니다. 하지만 버튼을 클릭하고, 결과를 검사하고, 계획을 수정하고, 계속 진행해야 하는 에이전트에게는 매 왕복이 마찰을 추가합니다. 고속 추론은 이러한 누적 지연 시간을 줄여줍니다.
개발자 Caleb Shepherd는 GPT-5.6 Sol에 관한 논의에서 이러한 차이점을 강조했습니다. 가장 중요한 이점은 더 빠른 코드 생성뿐만 아니라 더 빠른 컴퓨터 사용입니다. 에이전트는 더 이상 간단한 인터페이스 작업 순서를 완료하는 데 몇 분이 필요하지 않아야 합니다.
모델 크기 문제
속도 주장은 즉시 기술적 의문을 제기했습니다: 어떻게 최첨단 멀티모달 모델이 웨이퍼 스케일 하드웨어에서 이렇게 빠르게 실행될 수 있을까?
공개된 OpenAI 문서는 GPT-5.6 Sol을 GPT-5.6 제품군의 최첨단 모델로 설명하며, 텍스트와 이미지 입력, 1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 128,000 출력 토큰을 지원한다고 밝힙니다. 하지만 모델의 파라미터 수, 활성 파라미터 수, 레이어 수, 어텐션 설계, 물리적 배포 토폴로지는 공개하지 않습니다.
이 정보의 부재로 인해 개발자와 인프라 전문가들은 Cerebras 하드웨어에 대한 알려진 정보를 바탕으로 역추론을 시작했습니다.
Peter Gostev는 핵심 문제를 요약했습니다: GPT-5.6 Sol이 축소된 변형이 아닌 완전한 멀티모달 모델이라면, 단일 웨이퍼 스케일 시스템에 탑재하기에는 너무 클 수 있습니다. 남은 가능성으로는 예상보다 작은 모델, 새로운 하드웨어 구성, 또는 다중 시스템 서빙 아키텍처가 있습니다.
GPT-5.6 Sol이 70에서 100개의 웨이퍼에 걸쳐 있을까?
가장 널리 논의된 추정 중 하나는 기술 전문가 Bleys Goodson의 분석에서 나왔습니다. 그의 분석에 따르면 GPT-5.6 Sol은 다음과 같은 특징을 가질 수 있습니다:
- 대략 2조에서 4조 개의 총 파라미터
- 토큰당 약 1500억 개의 활성 파라미터
- 대략 70에서 90개의 모델 레이어
- 70에서 100개의 Cerebras 웨이퍼 스케일 시스템에 걸친 배포
이 수치는 공식 사양이 아닙니다. 모델 서빙 제약 조건, 메모리 요구 사항, 그리고 Cerebras 클러스터가 매우 큰 모델을 여러 시스템에 분산시킬 수 있는 알려진 능력을 기반으로 한 엔지니어링 추정치입니다.
이 이론의 놀라운 점은 단순히 웨이퍼 개수가 아닙니다. 제안된 모델 아키텍처와 하드웨어 간의 매핑입니다.
"웨이퍼당 하나의 레이어" 배포 이론
제안된 설계는 각 주요 네트워크 레이어에 자체 웨이퍼 스케일 시스템을 할당합니다. 활성화 값은 파이프라인 방식으로 웨이퍼를 통과하며, 각 웨이퍼는 해당 레이어에 할당된 계산을 수행합니다.
기존의 분산 GPU 배포에서 모델 실행은 복잡한 텐서 병렬화, 전문가 병렬화, 그리고 노드 간 빈번한 통신을 수반할 수 있습니다. 통신 오버헤드는 특히 모델이 크고 최대 배치 처리량보다 낮은 지연 시간이 목표일 때 심각한 병목 현상이 될 수 있습니다.
레이어당 웨이퍼 파이프라인은 다른 접근 방식을 취합니다. 파이프라인이 가득 차면 여러 토큰이 동시에 다른 단계에서 처리될 수 있습니다. 단계를 추가하면 지연 시간이 증가할 수 있지만,
첫 번째 토큰이 나타나기 전의 지연 시간을 줄여주지만, 반드시 동일한 비율로 정상 상태의 토큰 처리량을 감소시키는 것은 아닙니다.
이는 매우 큰 모델이 생성 시작 후에도 빠른 속도를 유지할 수 있는 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다. 또한 배포 비용이 높을 수 있는 이유도 설명합니다. 높은 순차 처리 속도를 달성하려면 단일 모델 복제본에 매우 많은 양의 하드웨어를 전용으로 할당해야 할 수 있기 때문입니다.
소스 기사는 하나의 가정 하에 약 70개의 웨이퍼 스케일 시스템이 필요한 3조 개의 매개변수를 가진 시스템인 GPT-5.6 Sol을 모델링하는 외부 토크노믹스 추정을 인용하고 있습니다.
중요: 70~100개의 웨이퍼 추정치와 "레이어당 하나의 웨이퍼"라는 설명은 검증되지 않은 추측입니다. OpenAI와 Cerebras는 이 물리적 토폴로지를 공식적으로 확인하지 않았습니다.
KV 캐시가 중요한 제약 조건이 되는 이유
연산(Compute)은 문제의 일부일 뿐입니다. 자기회귀 모델은 KV 캐시라고도 불리는 키-값(key-value) 캐시도 유지합니다. 이를 통해 전체 시퀀스를 다시 계산하는 대신 이전 토큰의 정보를 재사용할 수 있습니다.
긴 컨텍스트(long-context) 모델의 경우 이 캐시는 많은 양의 메모리를 소비할 수 있습니다. 시스템이 많은 동시 요청을 지원해야 하는 경우 이러한 문제는 더욱 심각해집니다.
Cerebras 웨이퍼 스케일 프로세서는 대용량의 고속 온칩(on-chip) SRAM을 포함합니다. 이 메모리는 탁월한 대역폭을 제공하지만 여전히 제한적이고 귀중한 리소스입니다. KV 캐시 사용량이 많은 기존의 어텐션 아키텍처는 너무 많은 용량을 소비하여 작업을 프로세서에 가깝게 유지하는 이점을 줄일 수 있습니다.
이로 인해 GPT-5.6 Sol이 더 낮은 캐시 요구 사항을 중심으로 설계된 아키텍처를 사용할 수 있다는 이론이 나옵니다. 소스에서 논의된 가능성은 다음과 같습니다.
- 고도로 압축되거나 최적화된 KV 캐시 설계
- 그룹화된 쿼리(Grouped-query), 멀티 쿼리(Multi-query) 또는 잠재적 어텐션(Latent attention) 기술
- 상태 공간(state-space) 구성 요소와 트랜스포머 레이어를 결합한 하이브리드 아키텍처
- 생성된 토큰당 메모리 트래픽을 줄이는 기타 하드웨어 인식 변경 사항
정확한 설계는 알려져 있지 않습니다. OpenAI는 이러한 방법 중 어떤 것이 사용되는지 확인할 수 있을 만큼 충분한 아키텍처 세부 정보를 공개하지 않았습니다.
확실하게 말할 수 있는 것은 이러한 규모에서 하드웨어-소프트웨어 공동 설계의 중요성이 점점 더 커지고 있다는 것입니다. 일반 가속기 클러스터에 대해서만 최적화된 모델은 웨이퍼 스케일 시스템에서 상당한 성능을 사용하지 못한 채 남겨둘 수 있습니다.
어텐션(Attention)과 FFN(Feed-Forward Network) 연산을 분리할 수 있을까?
또 다른 가설은 서로 다른 하드웨어가 모델의 다른 부분을 처리할 수 있다는 것입니다.
트랜스포머 추론은 두 가지 광범위한 작업 범주에 의해 지배됩니다.
- 어텐션(Attention): 토큰 간의 관계를 처리하며 시퀀스 길이와 캐시 동작에 큰 영향을 받습니다.
- 순방향 신경망 연산(Feed-forward network computation): 종종 매우 높은 연산 집약도를 가지며 모델 성능의 많은 부분을 차지합니다.
매개변수
개발자 존 램은 기존 가속기가 어텐션을 처리하고, Cerebras 시스템이 피드포워드 네트워크 계층을 처리할 수 있다고 제안했습니다. 이러한 어텐션-FFN 분해는 각 작업 부하를 이에 가장 적합한 하드웨어 아키텍처에 할당할 수 있게 합니다.
다시 말해, 이는 공개된 GPT-5.6 배포 세부 사항이 아닌 가설에 불과합니다. 이질적 추론 시스템이 점점 더 실용화되고 있다는 점에서 기술적으로 관련이 있습니다. 제공업체는 하나의 가속기가 모든 작업을 동등하게 잘 수행하리라 기대하는 대신, 전문 컴퓨팅, 메모리 및 네트워킹 시스템에 걸쳐 모델을 분할할 수 있습니다.
비용은 시스템 복잡성 증가입니다. 하나의 요청이 여러 종류의 하드웨어를 거칠 때 스케줄링, 활성화 전송, 오류 처리, 지연 시간 제어가 모두 더욱 어려워집니다.
Kimi K2.6 선례
Cerebras는 웨이퍼 규모 시스템이 매우 큰 혼합 전문가 모델을 비정상적으로 빠른 속도로 제공할 수 있음을 이미 입증했습니다.
Cerebras는 Kimi K2.6에 대한 공식 자료에서 초당 거의 1,000토큰의 속도로 제공되는 1조 매개변수 오픈 웨이트 모델을 설명합니다. 회사 측은 모델 가중치를 여러 웨이퍼에 분산시키는 동안 활성화가 웨이퍼 간에 스트리밍될 수 있다고 말합니다. 또한 맞춤형 커널과 추측성 디코딩의 지원을 받아 더 높은 정밀도로 계산하는 동안 원래 가중치를 더 낮은 정밀도로 저장하는 방법도 설명합니다.
이는 다중 웨이퍼 추론이 실제로 존재하고 운영 가능하다는 중요한 증거입니다. 이것이 GPT-5.6 Sol이 동일한 구성을 사용하거나 동일한 정밀도 전략 또는 동일한 모델 분할을 사용한다는 것을 증명하지는 않습니다.
Kimi 배포는 Cerebras가 OpenAI의 지연 시간 전략에 왜 관련이 있는지 보여줍니다. 웨이퍼 규모 시스템은 매우 높은 온디바이스 대역폭을 중심으로 구축되며, 여러 개별 가속기 패키지 간의 통신 의존도를 줄입니다.
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OpenAI의 2026년 1월 파트너십 발표에서 회사는 750MW의 초저지연 Cerebras 컴퓨팅을 추가할 계획이라고 밝혔습니다. 목표는 간단했습니다. 추론 지연 시간을 줄이고 대화형 AI가 더 즉각적으로 느껴지도록 하는 것이었습니다.
GPT-5.6 Sol 및 제한된 고속 액세스
OpenAI는 처음에 Cerebras 기반 버전의 GPT-5.6 Sol을 용량이 확장되는 동안 선별된 고객을 대상으로 제한적으로 출시한다고 설명했습니다.
이러한 제한은 이해할 수 있습니다. 각 모델 복제본에 수십 개의 웨이퍼 규모 시스템을 할당하는 배포는 비용이 많이 들고 용량이 제한되며
즉시 확장하기 어렵습니다. 따라서 지연 시간이 직접적인 비즈니스 가치를 지닌 워크로드에서는 고속 액세스가 우선적으로 배치될 수 있습니다.
예시는 다음과 같습니다:
- 대화형 코딩 에이전트
- 실시간 고객 지원 시스템
- 금융 또는 운영 리서치 에이전트
- 반복적인 도구 호출이 포함된 과학 워크플로우
- 음성 및 컴퓨터 사용 애플리케이션
- 고가치 엔터프라이즈 자동화
OpenAI의 현재 GPT-5.6 문서는 지원 제품 및 API 액세스 전반에 걸쳐 Sol, Terra, Luna를 나열하고 있습니다. 특별한 Cerebras 기반 초당 750토큰 구성은 표준 GPT-5.6 액세스와 별개의 용량, 자격 요건 또는 라우팅 제약이 있을 수 있습니다.
할라페뇨: OpenAI의 커스텀 추론 칩
Cerebras 파트너십은 더 광범위한 OpenAI 인프라 전략의 일부입니다.
2026년 6월, OpenAI와 Broadcom은 OpenAI의 첫 번째 인텔리전스 프로세서인 Jalapeño를 공식 공개했습니다. 이는 기존 워크로드에서 개조된 범용 프로세서가 아닌, 처음부터 최신 LLM 추론을 위해 설계된 커스텀 가속기입니다.
OpenAI에 따르면, 이 칩은 회사의 모델 로드맵, 커널, 서빙 시스템, 메모리 이동, 네트워킹 요구 사항 및 제품 요구 사항을 바탕으로 설계되었습니다. Broadcom은 실리콘 구현 및 네트워킹 전문 지식을 제공하고, Celestica는 보드 및 랙 수준 통합을 지원합니다.
OpenAI는 또한 첫 번째 칩이 초기 설계에서 제조 테이프아웃까지 9개월 만에 진행되었으며, AI 모델이 설계 및 최적화 프로세스의 일부를 지원했다고 밝혔습니다.
이미 확인된 몇 가지 사항은 다음과 같습니다:
- 할라페뇨는 LLM 추론용으로 설계됨
- 업계 전반의 현재 및 미래 모델을 지원할 예정
- 엔지니어링 샘플이 연구실에서 머신러닝 워크로드를 실행 중
- OpenAI는 현재 최첨단 시스템보다 와트당 성능이 훨씬 더 우수할 것으로 예상
- 더 상세한 기술 성능 보고서가 계획됨
- 이 플랫폼은 다세대 로드맵의 일부
할라페뇨가 Cerebras 파트너십을 불필요하게 만들지는 않습니다. 대신, 두 노력은 상호 보완적인 것으로 이해될 수 있습니다. Cerebras는 OpenAI에 기존의 초저지연 아키텍처에 대한 액세스를 제공하고, 할라페뇨는 자체 추론 스택에 대한 장기적인 통제권을 강화해줍니다.
OpenAI의 풀스택 인프라 전략
더 큰 변화는 분명합니다: 프론티어 AI 기업들은 더 이상 하드웨어를 모델 아래의 중립적인 계층으로 취급하지 않습니다.
OpenAI는 현재 다음 분야 전반에서 작업 중입니다:
- 모델 아키텍처
- 학습 및 추론 커널
- 메모리 시스템
- 네트워킹
- 스케줄링
- 배포 인프라
- 커스텀 실리콘
- 최종 사용자 제품
이를 통해 회사는 공유 목표를 중심으로 스택을 최적화할 수 있습니다. 모델 아키텍처 변경으로 메모리 부담을 줄일 수 있고, 칩은 모델의 가장 일반적인 커널에 맞춰 설계될 수 있습니다. 네트워킹은 가장 중요한 활성화 및 파라미터 이동 패턴에 맞게 선택될 수 있습니다. 그러면 서빙 시스템은 이러한 이점을 더 낮은 지연 시간이나 더 낮은 비용으로 제공할 수 있습니다.
그 결과는 피드백 루프입니다:
- 더 나은 모델은 엔지니어가 인프라를 설계하고 최적화하는 데 도움을 줍니다.
- 더 나은 인프라는 학습과 추론을 더 효율적으로 만듭니다.
- 개선된 효율성은 더 크거나 더 빠른 모델을 서빙할 수 있게 합니다.
- 더 빠르고 더 많은
유능한 모델이 더 나은 제품과 더 많은 사용을 창출합니다.
5. 사용 증가가 차세대 인프라를 지원합니다.
따라서 초당 750토큰의 GPT-5.6 Sol 구성은 단순한 속도 시연 그 이상입니다. 이는 모델, 하드웨어, 네트워킹 및 서빙 소프트웨어가 하나의 시스템으로 설계된 사례입니다.
확인된 것과 추측에 불과한 것
공식 출처 확인 사항
- OpenAI가 Sol, Terra, Luna를 포함한 GPT-5.6 제품군을 출시했습니다.
- GPT-5.6 Sol은 제품군 내 최첨단 모델입니다.
- OpenAI가 Cerebras 기반 GPT-5.6 Sol을 초당 최대 750토큰으로 발표했습니다.
- OpenAI와 Cerebras는 초저지연 추론에 초점을 맞춘 대규모 인프라 파트너십을 체결했습니다.
- Cerebras는 1조 파라미터 Kimi K2.6 모델에서 초당 거의 1000토큰 서빙을 시연했습니다.
- OpenAI와 Broadcom이 Jalapeño LLM 추론 가속기를 공개했습니다.
- Jalapeño는 OpenAI, Broadcom, Celestica의 지원을 받아 설계되었습니다.
공개적으로 확인되지 않은 사항
- GPT-5.6 Sol의 총 파라미터 수
- 토큰당 활성 파라미터 수
- 모델의 정확한 레이어 수
- 정확히 70~100개의 웨이퍼에 배포
- 레이어당 하나의 웨이퍼 엄격 매핑
- 하이브리드 상태 공간 아키텍처
- DeepSeek 스타일 캐시 기술 사용
- GPU에서 어텐션, Cerebras에서 FFN 분할
이러한 범주를 별도로 구분하는 것이 중요합니다. 추측성 아이디어는 기술적으로 타당하며 시스템 설계 문제를 이해하는 데 유용하지만, 공식 GPT-5.6 사양으로 제시되어서는 안 됩니다.
FAQ
GPT-5.6 Sol이란 무엇인가요?
GPT-5.6 Sol은 OpenAI GPT-5.6 제품군의 최첨단 모델입니다. OpenAI는 코딩, 연구, 컴퓨터 사용, 과학, 사이버 보안 및 기타 까다로운 에이전트 워크플로우 전반의 복잡한 전문 작업에 적합하다고 설명합니다.
GPT-5.6 Sol이 공식적으로 초당 750토큰으로 실행되나요?
OpenAI는 초당 최대 750토큰으로 실행 가능한 Cerebras 기반 GPT-5.6 Sol 구성을 발표했습니다. 실제 애플리케이션 속도는 프롬프트 크기, 도구 사용, 추론 설정, 네트워크 지연 시간 및 용량에 따라 달라질 수 있습니다.
GPT-5.6 Sol이 실제로 100개의 Cerebras 웨이퍼를 사용하나요?
해당 숫자는 공식 아키텍처 공개가 아닌 외부 기술 추정치에서 비롯된 것입니다. OpenAI와 Cerebras는 모델의 웨이퍼 수나 정확한 물리적 배포 설계를 확인하지 않았습니다.
"레이어당 하나의 웨이퍼"는 무엇을 의미하나요?
각 웨이퍼 스케일 시스템이 하나의 주요 모델 레이어를 보유하고 계산하여 활성화 값을 다음 단계로 전달하는 파이프라인을 설명합니다. 이 설계는 파이프라인이 채워진 후 높은 토큰 처리량을 유지할 수 있지만, GPT-5.6 Sol에 대한 이론일 뿐 확인된 사실은 아닙니다.
웨이퍼 스케일 추론에서 KV-캐시 크기가 중요한 이유는 무엇인가요?
KV 캐시는 컨텍스트 길이, 모델 아키텍처, 배치 크기 및 동시 사용자 수에 따라 증가합니다. 매우 빠른 온칩 메모리라도 용량이 제한적이므로, 낮은 지연 시간 서빙을 위해서는 캐시 크기와 메모리 이동을 줄이는 것이 필수적일 수 있습니다.
Cerebras가 GPU 클러스터보다 더 빠른가요?
Cerebras는 웨이퍼 스케일 아키텍처가 높은 온디바이스 대역폭을 제공하고 일부 통신 오버헤드를 방지하기 때문에 특정 추론 워크로드에서 상당히 빠를 수 있습니다.
멀티 GPU 시스템에서 발견됨. 성능은 여전히 모델, 배치 크기, 정밀도, 컨텍스트 및 서빙 구성에 따라 달라집니다.
OpenAI의 Jalapeño 칩이란?
Jalapeño는 OpenAI가 Broadcom과 공동 개발한 첫 번째 맞춤형 인텔리전스 프로세서로, LLM 추론을 위해 설계되었습니다. OpenAI는 이 칩이 다세대 풀 스택 컴퓨팅 플랫폼의 일부이며, 성능, 효율성 및 확장성을 개선하도록 설계되었다고 밝혔습니다.
개발자가 API를 통해 GPT-5.6 Sol에 접근할 수 있나요?
네. OpenAI의 API 문서에는 GPT-5.6 Sol이 나열되어 있으며, gpt-5.6이 Sol 계층으로 라우팅되는 별칭으로 식별됩니다. 가용성, 속도 제한, 가격 및 지원 기능은 개발자 계정과 현재 API 약관에 따라 달라집니다.
관련 도구
- OpenAI API: GPT-5.6 모델, 도구, 구조화된 출력 및 에이전트 워크플로를 사용하여 애플리케이션 구축.
- OpenAI Playground: 구현 전에 모델 프롬프트, 추론 설정 및 API 동작 테스트.
- Cerebras Cloud: Cerebras 웨이퍼 스케일 시스템 기반의 초고속 추론에 액세스.
- ChatGPT: OpenAI의 대화형 인터페이스를 통해 지원되는 GPT-5.6 추론 옵션 사용.
- Codex: GPT 모델을 코딩, 저장소 작업 및 장기 실행 소프트웨어 작업에 적용.
관련 링크
- GPT-5.6 공식 출시: GPT-5.6 제품군, 기능, 가격 및 가용성에 대한 OpenAI의 공식 개요.
- GPT-5.6 Sol API 모델 문서: 공식 컨텍스트 제한, 가격, 양식, 엔드포인트 및 지원 도구.
- OpenAI와 Cerebras 파트너십: 750MW의 초저지연 Cerebras 컴퓨팅에 대한 OpenAI의 발표.
- Cerebras Kimi K2.6 엔터프라이즈 추론: 초당 약 1,000토큰으로 1조 매개변수 모델을 서빙하는 방법에 대한 공식 세부 정보.
- OpenAI와 Broadcom, Jalapeño 공개: OpenAI의 첫 번째 맞춤형 LLM 추론 프로세서에 대한 공식 발표.
- GPT-5.6 배포 안전 허브: GPT-5.6에 대한 OpenAI의 안전 평가 및 배포 정보.
요약
GPT-5.6 Sol이 보고한 초당 750토큰의 최고 성능은 저지연 추론이 AI 에이전트의 실제 동작을 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여줍니다. 가장 중요한 개선점은 단순히 더 빠른 텍스트 생성이 아니라 반복적인 추론, 도구 사용, 코딩 및 컴퓨터 제어 루프 전반에 걸친 지연 시간 단축에 있습니다.
Cerebras는 이미 웨이퍼 스케일 시스템이 초당 약 1,000토큰으로 1조 매개변수 모델을 서빙할 수 있음을 입증했습니다. 이는 대규모 멀티 웨이퍼 GPT-5.6 배포를 가능하게 하지만, 널리 논의되는 매개변수 수, 웨이퍼 수, 캐시 아키텍처 및 어텐션-FFN 분할은 여전히 외부 추정치에 불과합니다.
OpenAI의 Cerebras 파트너십과 자체 맞춤형 Jalapeño 칩은 모두 같은 방향을 가리킵니다. AI의 다음 발전은 모델, 메모리, 네트워킹, 가속기 및 서빙을 공동 설계하는 데서 점점 더 많이 비롯될 것입니다.
시스템들이 함께.
확인된 돌파구는 초당 750토큰 처리 속도의 프론티어 추론이며, 이를 뒷받침하는 정확한 하드웨어 구성은 아직 공개되지 않았습니다.
