OpenAI는 무료 사용자에게도 GPT-5.4 mini를 개방하고, Oracle은 3만 명 감원으로 AI 인프라에 올인하며, AI 역량이 취업 면접의 필수 항목이 되는 한 주였다.
OpenAI가 3월 17일 GPT-5.4 mini와 GPT-5.4 nano를 공식 출시했다. 두 모델 모두 기존 GPT-5 mini 대비 코딩·추론·멀티모달·도구 사용 성능이 대폭 향상됐으며, 속도는 2배 이상 빠르다. 특히 GPT-5.4 mini는 ChatGPT 무료(Free) 및 Go 티어 사용자도 '+ 메뉴의 Thinking 기능'으로 접근 가능해, 유료 구독 없이도 고성능 추론 모델을 쓸 수 있게 됐다. 개발자용 nano 버전은 입력 토큰 100만 개당 $0.20이라는 파격적 가격으로 API 전용 제공된다. 전체 GPT-5.4가 $2.50/1M 토큰인 것과 비교하면 12분의 1 수준이다. OpenAI는 이 두 모델을 '서브에이전트' 전용으로 포지셔닝하며, 대형 모델이 계획을 세우고 소형 모델이 세부 작업을 병렬 처리하는 멀티에이전트 아키텍처를 본격 지원한다. GitHub Copilot에도 동일 날짜에 롤아웃이 시작됐다.
무료 ChatGPT 사용자라도 오늘부터 '+' 버튼 → 'Thinking'을 선택하면 GPT-5.4 mini를 바로 써볼 수 있다. 복잡한 문서 분석, 코드 디버깅, 멀티스텝 업무 계획 등 지금까지 유료 플랜에서만 가능했던 작업을 무료로 시도해보자. 개발자라면 nano($0.20/1M 토큰)로 반복성 높은 태스크(분류·추출·요약)를 대량 자동화하는 비용을 획기적으로 줄일 수 있다.
Oracle이 AI 인프라 구축 자금 마련을 위해 2만~3만 명의 직원을 감원하는 방안을 검토 중이라고 Bloomberg가 보도했다. 이는 전체 16만2천 명 인력의 최대 18%에 해당하는 규모로, 2026년 빅테크 역대 최대 구조조정이 될 전망이다. 감원이 실행될 경우 80억~100억 달러의 현금 흐름이 확보되며, 이는 OpenAI에 5년간 300만 개의 GPU를 공급하는 1,560억 달러 규모의 계약 이행을 포함한 AI 데이터센터 건설에 투입된다. 아이러니하게도 Oracle은 최근 클라우드 매출이 전년 대비 44% 급증하며 15년 만의 최고 분기를 기록했다. 그러나 AI 인프라에 회계연도 2026년에만 약 500억 달러 이상의 자본 지출을 약속한 상황에서, 미국 은행들이 프로젝트 파이낸싱에서 발을 빼며 차입 비용이 두 배로 뛰었다. 래리 엘리슨 회장은 'AI를 통해 더 적은 인원으로 더 많은 소프트웨어를 만들 수 있다'고 밝혔다.
이번 Oracle 감원은 단순 비용 절감이 아니라 'AI 인프라 전쟁을 위해 사람을 칩으로 교체하는' 구조적 전환이다. Meta(~1.5만 명), Amazon(~1.6만 명), Oracle(~3만 명)까지 빅테크가 줄줄이 감원을 발표하는 공통 이유는 AI 투자 확대다. 재직 중이라면 내 직무가 'AI 대체 가능 역무'인지 점검하고, AI 협업 역량을 갖춘 포지션으로 역할을 재정의하는 것이 시급하다.
Google이 3월 19일, Gemini를 Google Workspace 전 제품(Docs·Sheets·Slides·Drive)에 통합하는 새로운 베타 기능을 출시했다. 이번 업데이트는 Google AI Ultra 및 Pro 구독자를 대상으로 영어 기준 글로벌 출시됐다. Docs에서는 사이드 패널이나 하단 바에 자연어로 요청하면 연관 파일을 참조해 첫 초안을 즉시 생성해주며, Sheets에서는 자연어 명령으로 대규모 데이터를 자동 채우고, Slides에서는 프레젠테이션 초안을 자동 생성한다. Drive에서는 검색 시 'AI Overview' 기능이 추가돼, 파일을 열지 않아도 관련 문서들의 핵심 내용을 요약해 제공한다. 나아가 'Ask Gemini in Drive' 기능으로 이메일·캘린더·문서를 넘나드는 복합 질의도 가능해졌다. a16z의 Gen AI 앱 리포트에 따르면 Gemini의 유료 구독자는 전년 대비 258% 성장하며 가장 빠르게 성장하는 AI 서비스 중 하나로 자리매김했다.
Google Workspace(지메일·드라이브·문서)를 이미 쓰고 있다면 이번 업데이트는 추가 설치 없이 즉시 활용 가능한 업무 자동화 도구다. 특히 'Ask Gemini in Drive'로 여러 파일을 한 번에 검색·분석하는 기능은 리서치·보고서 작성 시간을 대폭 단축해줄 수 있다. AI Ultra/Pro 플랜 가입 여부를 확인하고, 팀 전체에 워크플로 가이드를 공유해보자.
세계 최대 컨설팅 펌 McKinsey가 신입 채용 최종 면접에 AI 협업 능력을 평가하는 단계를 도입했다. 지원자는 McKinsey의 자체 AI 도구인 'Lilli'를 활용해 실제 컨설팅 시나리오에 유사한 문제를 풀어야 한다. 평가 기준은 AI를 '얼마나 잘 아는지'가 아니라, AI 결과물을 비판적으로 검토하고 구조화된 판단을 내릴 수 있는지다. 이 파일럿은 2026년 봄·여름에 더 광범위하게 확대될 예정이다. McKinsey CEO 밥 스턴펠스는 '40,000명의 인간 직원과 20,000개의 AI 에이전트, 총 60,000명이 일한다'고 밝혔다. 18개월 전 3,000개에 불과했던 에이전트가 폭발적으로 늘었다. McKinsey는 'AI 역량 없이는 오퍼를 주기 어려운 시대가 온다'고 명시적으로 시사했으며, BCG와 Bain 등 경쟁 컨설팅 펌들도 유사한 방향을 검토 중이다.
이제 취업·이직 면접에서 'AI를 써본 적 있나요?'를 넘어 '지금 AI와 함께 이 문제를 풀어보세요'가 실제 평가 항목이 됐다. 컨설팅, 금융, 법률 등 지식 집약 산업 종사자라면 ChatGPT·Claude 등 AI 도구를 실무에 녹여 쓰는 경험을 지금 당장 쌓아야 한다. 단순히 AI를 아는 것이 아니라, AI 결과물의 한계를 파악하고 인간 판단을 더해 최종 답을 내리는 '협업 역량'이 핵심이다.
알고리즘 분석의 아버지로 불리는 스탠퍼드 명예교수 도널드 크누스가 3월 초 'Claude의 사이클(Claude's Cycles)'이라는 논문을 발표하며 '충격! 충격!'이라는 감탄사로 시작했다. Anthropic의 Claude Opus 4.6이 크누스가 자신의 저작 『컴퓨터 프로그래밍의 예술』을 집필하며 수 주 동안 풀지 못했던 3D 방향 그래프의 해밀턴 사이클 구성이라는 난제를 해결했기 때문이다. 크누스는 이 성과를 '자동 추론과 창의적 문제 해결의 극적인 도약'이라고 평가했다. 이 사례는 단순한 벤치마크 숫자를 넘어, AI가 인류 최고 수준의 전문가조차 오랫동안 붙잡고 있던 실제 난제를 독립적으로 해결하기 시작했음을 상징한다. 현재 Claude Opus 4.6은 코딩 벤치마크(SWE-Bench 등)에서도 최상위권을 유지하며, 보안 분야에서는 Mozilla Firefox의 22개 취약점을 약 20분 만에 탐지하는 성과도 거뒀다.
AI가 이제 '어려운 문제를 설명해줘'가 아니라 '어려운 문제를 직접 풀어'의 영역으로 진입하고 있다. 연구자·개발자라면 AI를 보조 도구를 넘어 실제 공동 연구자로 활용하는 실험을 시작할 시점이다. 일반 직장인도 본인 업무에서 반복적으로 막히는 문제를 AI에게 '해결책을 찾아봐'라고 명령해보는 것이 이제 현실적인 선택이 됐다.