OpenAI, 연구자 10만 명에게 GPT-5.6 등 첨단 모델 무료 제공
OpenAI가 학술 연구 지원 프로그램 'ChatGPT for Academic Researchers'를 발표하고, 2027년까지 과학자와 공학자 10만 명에게 GPT-5.6 Sol Pro 등 첨단 모델을 무료 개방한다. 선정된 연구자는 소속 기관 동료 4명을 초대할 수 있으며 학습에 쓰이지 않는 보안 환경이 보장된다. 다만 1차 신청자가 몰려 현재는 대기 명단으로 접수 중이다.

최전선 AI 모델이 전 세계 연구실로 무료 배포됩니다.
OpenAI는 7월 29일, 과학자와 수학자, 공학자 10만 명에게 최첨단 프론티어 모델을 무료로 지원하는 ‘ChatGPT for Academic Researchers’ 프로그램을 발표했습니다. 지원 기간은 2027년까지 이어집니다.
올여름 시작된 1차 모집 정원은 1만 명이었습니다. 고등연구소(IAS), 파리 고등사범학교(ENS) 등에서 초기 도입이 이뤄진 가운데 신청자가 폭주했습니다. 8월 10일 기준 1만 3000건 이상의 신청이 몰렸으며, 동반 연구자 인원까지 합치면 최대 6만 5000석 규모에 달해 1차 선발은 추첨제로 전환되었고 현재는 대기자 명단을 받고 있습니다.
연구실로 들어온 GPT-5.6 풀패키지
선정된 연구자는 ChatGPT, ChatGPT Work, Codex에 대한 무료 이용 권한을 얻습니다. 특히 연구 책임자 1명이 같은 기관 소속 협력자 최대 4명을 추가로 초대할 수 있어, 사실상 연구팀 단위로 혜택을 누릴 수 있습니다.
제공 모델에는 최신 GPT-5.6 제품군이 포함됩니다. 일상적인 연구 업무를 위한 GPT-5.6 Terra, 가벼운 작업에 맞춘 GPT-5.6 Luna는 물론, 고난도 과학 및 수학 문제 해결에 특화된 GPT-5.6 Sol 및 Sol Pro가 모두 지원됩니다.
연구 수준의 수학 추론을 측정하는 FrontierMath Tier 4 벤치마크에서 GPT-5.6 Sol은 83%를 기록해, 이전 세대인 GPT-5.5의 72.5%를 훌쩍 넘어섰습니다. 복잡한 생물학적 데이터 분석 능력을 평가하는 GeneBench Pro에서도 Sol Pro 모델이 31.5%의 과제를 해결했습니다.
이와 함께 더 넓은 컨텍스트 윈도우, 상향된 사용량 한도, 확장된 딥 리서치 기능이 제공됩니다. 유전체학, 단백질 모델링, 신약 개발 등 75개 이상의 생명과학 전용 스킬도 쓸 수 있습니다. 업무용 보안 기준이 기본 적용되어 연구 데이터가 모델 학습에 사용되지 않는 점도 분명히 했습니다.
2억 5000만 달러 규모의 과학 지원 플랜
OpenAI가 공개한 수치에 따르면, 현재 매주 약 130만 명이 과학과 고급 수학 용도로 ChatGPT를 사용하고 있으며 주간 메시지 수는 840만 건에 달합니다. 특히 상위 20%의 집중 사용자들은 동료 연구자들보다 4시간 이상 걸리는 고난도 작업을 AI에 맡기는 비율이 두 배 가까이 높았습니다.
이미 실질적인 성과도 나오고 있습니다. 물리학자 호제리우 조르즈 연구팀은 AI를 활용해 오픈소스 핵융합 연구 소프트웨어를 개발했고, 컴퓨터과학 분야에서는 바르나 사하 연구팀이 GPT-5.5 Pro의 도움을 받아 고차원 기하학 난제의 새로운 증명을 도출했습니다.
이번 프로젝트는 2027년까지 외부 과학 연구에 2억 5000만 달러 이상을 지원하겠다는 OpenAI 전체 계획의 일부입니다. 여기에는 5000만 달러 규모의 NextGenAI 프로그램과 미국 에너지부의 ‘제네시스 미션’ 파트너십도 포함됩니다.
왜 중요한가
우리는 OpenAI의 이번 결정을 매우 노련한 전략으로 평가합니다. 과학계는 환각(Hallucination)에 가장 엄격한 집단입니다. 2억 5000만 달러 투자의 일환으로 최신 컴퓨팅 자원을 연구자들에게 무상 공급하는 것은, 세계 최고 수준의 연구 인력 10만 명을 자사 모델의 검증관이자 충성도 높은 옹호자로 포섭하는 결과를 낳기 때문입니다.
연구자 입장에서는 자격 요건만 충족한다면 망설일 이유가 전혀 없는 혜택입니다. 동료 4명까지 포함해 고가의 GPT-5.6 Sol 모델과 전용 생명과학 툴을 공짜로 쓰면서, 연구비 부담을 덜고 논문 작성과 데이터 분석 속도를 획기적으로 끌어올릴 수 있습니다.
하지만 장기적인 관점에서 우려되는 지점도 분명합니다. 과학 연구가 특정 기업의 폐쇄형 상용 모델에 지나치게 종속될 경우, 학술적 ‘재현 가능성’이 흔들릴 수 있습니다. 모델 가중치가 공개되지 않은 상태에서 향후 API 업데이트로 추론 양상이 달라진다면, 과거의 연구 결과를 다른 실험실에서 똑같이 재현하고 검증하기가 매우 까다로워집니다.
출처 (1)
- openai.com(새 탭에서 열림)원문openai.com