진행자 둘이 신년 잡담으로 열네 개 예측을 즉흥 찬반으로 매긴다. 모라벡의 역설(Moravec's Paradox, 인간에게 쉬운 지각·운동 과제가 AI에게는 어렵다는 관찰) 해결과 Mamba(어텐션 없이 시퀀스를 처리하는 대안 아키텍처)의 장악에는 둘 다 부정으로 합의했지만, Transformer 대체 구조·RAG 소멸·VLA 산업표준화·추론 칩 시장은 정면으로 갈렸다.

핵심 포인트

• 모라벡의 역설은 1년 안에는 절대 안 된다. 로코 챌린지(원격조종 로봇 손 과제)를 직접 해 본 진행자가 손 텔레오퍼레이션과 촉각 시뮬레이션의 난도를 근거로 들었고, 둘 다 동의했다.
• VLA 엔드투엔드의 산업표준화는 2028년(3년 뒤) 가능할 듯이라 봤다. 한 진행자만 시한을 냈고, 다른 진행자는 「산업 표준」이라는 말 자체가 애매하며 태스크마다 다를 것이라 봤다.

• Mamba 계열의 장악과 스케일링 법칙(scaling law, 데이터·모델·연산을 늘릴 때 성능이 어떻게 좋아지는지의 규칙성) 임계 확인에는 둘 다 「안 될 것」이라 합의했다.
• Transformer를 능가하는 새 구조가 SOTA를 차지하느냐는 갈렸다. MoE(Mixture of Experts, 여러 전문가 서브네트워크 중 일부만 골라 쓰는 구조)가 트랜스포머의 변형인지 별개 백본인지 정의가 갈려 합의 없이 끝났다.
• 무한 컨텍스트 윈도우로 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 외부 데이터베이스를 검색해 답변에 넣는 방식)가 사라지느냐도 갈렸다. 컨티뉴얼 러닝(continual learning, 모델이 서비스 중에도 계속 학습해 나가는 방식)과 결합한 메모리 모듈 등장을 점친 쪽과, 코드베이스·영상처럼 컨텍스트가 늘 모자란 대상이 남는다고 본 쪽으로 나뉘었다.
• 추론 시장에서 Groq·세레브라스 같은 비GPU 아키텍처(NPU·LPU)가 이기느냐는 정면 대립이었다. 한쪽은 엔비디아가 서버향 LM 서빙 가성비에서 거의 독식한다고 봤고, 다른 쪽은 스마트폰 CNN이 이미 NPU로 넘어간 선례를 들어 비GPU가 무조건 이긴다고 봤다.
• 소프트웨어 엔지니어의 코드 구현·디버깅 90% 이상을 AI가 전담하는 상황은 이미 벌어졌다는 데 동의했다. 설계 리뷰까지 코딩 에이전트에게 맡긴 개인 사례가 근거였다.
• 코딩 에이전트가 VLA 대신 로봇 제어 코드를 직접 짜는 대안도 논의됐지만 스스로 기각했다. 빨래 개기처럼 물체가 예측과 다르게 움직이는 폐쇄루프 태스크에는 이 방식이 안 통한다는 이유였다.

주요 숫자

1년 안에는 안 되고 28년 안에는 가능할 듯.