마스크 Grok 4 다차원 도약: 추론 × 다중 지능체 × 음성, 300 달러로 AI 수익성 한계 탐색?

[brooks]

마스크 Grok-4 다차원 도약: 추론 × 다중 지능체 × 음성, 300 달러로 AI 수익성 한계를 탐색?

(Grok 4 출시 라이브 스트리밍 영상)

7월 10일 오전 11시(베이징 시간), 마스커는 X 플랫폼에서 Grok 4의 출시 라이브 스트리밍을 시작했습니다.전체 시연은 약 60분 동안 진행되었으며, 실시간 시청자 수는 한때 150만 명을 돌파했습니다. 댓글 창에는 단 한 문장이 가득 찼습니다:

가장 비싼 AI, 정말 가치가 있을까요?

이것은 대규모 모델에 대한 강연이 아니라, 가동 중인 'AI 공장'의 시험 운영이었습니다.

Grok 4는 단순히 대화만 가능한 것이 아닙니다. 이미 다음과 같은 기능을 갖추고 있습니다:

• 박사 학위 시험에서 만점을 획득했으며, Humanity’s Last Exam에서 25.4%의 정답률을 기록해 Gemini와 GPT를 앞섰습니다;
• 'AI 학습 그룹'을 구성해 다중 지능체 협업을 통해 복잡한 추론을 완료했으며, Heavy 모드에서 정답률이 44.4%로 급상승했습니다;
• 음성으로 인생 이야기를 나누고 오페라를 부를 수 있으며, 지연 시간을 절반으로 줄이고 5가지 음색을 자연스럽게 전환합니다;
• 자동 판매기를 운영하고 시장 예측을 수행하며 비디오 게임을 생성하는 등 ‘임무를 수행하기 시작했습니다’;
• 동시에 현실 실험을 시작했습니다: 월 $300 구독료의 SuperGrok Heavy는 AI 수익화의 한계를 직접 도전합니다.

실리콘밸리 권위 있는 기술 매체 TechCrunch는 마스克의 말을 인용했습니다:

모든 분야에서 Grok 4는 박사보다 우수합니다 — 예외 없이.

이번 라운드에서 xAI는 대규모 모델 파라미터를 강조하지 않고 ‘다차원 도약’ 능력의 폐쇄 루프를 제시했습니다: 추론 능력 도약 × 다중 에이전트 협업 × 음성 진화 × 도구 호출 × 상업적 가격 탐색

다음으로, 이번 발표를 세 단계 구조로 체계적으로 정리합니다:

1. 현장 기록: 라이브 스트리밍에서 나온 6개의 핵심 순간 분석;
2. 기술 × 비즈니스: 다차원 도약 능력의 기술적 메커니즘과 컴퓨팅 파워 지원;
3. 트렌드 시사점: Grok 모델이 중국 AI 기업, 에이전트 플랫폼, 비즈니스 모델에 주는 비교 가능 시사점.

Grok 4는 모델일 뿐 아니라 실제 업무를 수행할 수 있는 도구입니다; 이번 발표는 그것이 실제로 무엇을 할 수 있는지 처음으로 보여주는 것입니다.

제1절｜추론의 각성: Grok 4가 박사보다 왜 더 나은가?

1. 문제 암기가 아니라 이해: Grok은 '자신만의 생각'을 시작했습니다.

이번에 머스크는 구호만을 외치지 않고 매우 설득력 있는 성과를 제시했습니다.

이 라이브 스트리밍에서 Grok 4는 처음으로 위 그림의 ‘인류의 마지막 시험’(HLE)에 공개적으로 참여했습니다. 이 시험은 전문가들이 설계한 거의 모든 대학 학과를 포괄하는 초고난도 문제집으로, 인터넷 답변이나 문제집 훈련 없이 모델의 '이해력'과 '추론 능력'을 진정으로 평가합니다.

결과는: Grok 4의 무도구 버전 정확도가 25.4%를 기록했으며, Gemini 2.5 Pro와 OpenAI 최신 모델보다 현저히 높았습니다. 도구 기능을 활성화한 후, Grok 4 Heavy의 정확도는 44.4%로 급상승했으며, 경쟁 모델을 18% 포인트 차이로 압도했습니다.

이것은 단순히 '파라미터 경쟁'이 아닌 능력의 본질적 변화입니다: 모델은 단순히 답을 선택하는 것이 아니라 '왜 이 답이 맞는지'를 설명할 수 있습니다.

시연에서 Grok 4는 범주론의 '자연 변환'에 관한 수학 문제를 해결하도록 요구받았습니다. 모델은 정답을 도출할 뿐만 아니라 완전한 추론 경로를 보여주었으며, '이 정의가 어떻게 그 결론을 이끌어내는지'를 설명했습니다.

이 같은 추론은 과거에는 박사 과정 학생들이 세세히 분석해야 했지만, 이제 모델이 독립적으로 수행할 수 있게 되었습니다.

현장 기술 담당자는 추가로 설명했습니다:

“우리는 모델이 문제를 기억하게 하는 것이 아니라, 어떻게 생각해야 하는지 배우게 했습니다.”

과거의 대규모 모델은 방대한 데이터를 압축해 예측 시스템으로 만드는 방식이었습니다. 이는 사용자가 원하는 답을 '추측'하는 방식이었습니다.Grok 4의 업그레이드는 진정한 변화를 가져왔습니다: 논리적으로 단계별로 ‘생각하는’ 과정을 시작했습니다.

이 점은 다른 벤치마크에서도 검증되었습니다: Grok 4는 ARC-AGI-2 그래픽 추론 테스트에서 16.2%의 정확도를 기록하며 상용 모델 기록을 경신했습니다. 이 테스트는 언어 모델을 ‘막히게’ 설계되어 '경험에 의존해 답을 맞추는 것'을 불가능하게 합니다.

2. 답을 선택하는 것이 아니라 논리를 설명하는 것: AI가 논리를 '설명'하기 시작했습니다.

Grok 4는 단순히 정답을 맞히는 것뿐 아니라, 위 그림과 같은 다양한 분야에서 일관성을 유지합니다. 언어학, 화학, 물리학부터 철학, 공학까지, 팀 멤버들은 다음과 같이 요약했습니다:

“특정 분야에서는 강할 수 있지만, 모든 분야에서 이 수준에 도달할 수 있는 사람은 없습니다. Grok 4는 이를 달성했습니다.”

이 능력의 근본적인 원인은 발표회에서 처음으로 공개되었습니다: xAI는 훈련 과정에서 추론 관련 비율을 크게 높였으며, 과거 단어 예측에 의존하던 방식에서 모델의 '추론 능력'을 강화하는 과정 훈련으로 전환했습니다. 이는 오류 원인을 반복적으로 추적하고 교정 메커니즘을 강화하는 과정을 포함하며, 모델을 '옵션 선택'에서 '사고 과정 전개'로 전환시켰습니다.

이는 Grok 4가 중요한 문턱을 넘었다는 의미입니다:

그것은 단순히 ‘답을 맞히는 것'을 넘어 '답을 설명할 수 있게’ 되었습니다.

머스크의 태도는 명확합니다:

“그것은 대부분의 대학원생보다 똑똑합니다. 진정한 문제는 그것이 상식을 가지고 있는지 여부가 아니라, 우리가 현실의 문제를 통해 그것을 검증할 준비가 되었는지입니다.”

이것이 Grok 4가 가져온 첫 번째 차원의 도약: 추론의 각성입니다.

그것은 단순히 더 똑똑해지는 것이 아니라, 새로운 문제 앞에서 더 명확한 방향성을 갖게 되었습니다. 이것은 후속 섹션에 대한 단서를 제공합니다 — AI가 단순히 이해하는 것을 넘어 '이해 + 문제 해결 + 오류 점검'을 할 수 있다면, 현실 세계의 임무를 수행할 수 있을까요?

제2절｜일을 할 수 있고, 시작할 수 있다

“Grok에게 회사를 운영하게 할 수 있습니다.”

——마스크, Grok 4 발표 현장

1. 자동판매기: Grok은 경영을 이해할 뿐만 아니라 전략을 유지할 수 있습니다

Grok 4는 단순히 시험을 잘 보는 똑똑한 존재가 아닙니다. 이제 '일을 할 수 있는 파트너'로 변모하고 있습니다.

발표회에서 머스크 팀은 현실 임무 시뮬레이션 실험 결과를 공개했습니다: 시험 답안 작성이나 대화 대신, 자동판매기를 운영하는 것이었습니다.

그들이 Grok에게 부여한 임무는: 판매할 제품 결정, 가격 설정, 재고 보충 시점 결정, 공급업체와의 협상입니다. 이 임무는 단순해 보이지만, 장기적으로 운영되는 비즈니스 환경에서 올바른 결정을 지속적으로 내리고 손실을 피하는 것은 매우 어렵습니다.

결과는 다음과 같습니다: Vending Bench라는 비교 테스트에서 Grok 4는 순이익 점수가 두 배로 증가한 첫 번째 AI 모델이 되었으며, 유일하게 “완전한 운영 주기를 연속으로 완료한” 모델입니다.

테스트 담당자는 다음과 같이 평가했습니다:

“다른 모델은 단일 결정은 할 수 있지만, Grok 4는 첫 번째로 한 전략을 지속적으로 유지하며 장기적으로 수익을 내는 모델입니다.”

이 뒤에는 Grok 4의 '강화 학습 능력'이 업그레이드되었기 때문입니다. 이제 Grok 4는 피드백을 통해 경험을 쌓아, 언제 공급업체를 변경해야 하는지, 언제 가격을 인상해야 하는지, 언제 재고를 먼저 정리해야 하는지 등을 학습할 수 있습니다.

2. 3D 게임 생성: 소재 완전 제공, 구조 자체 구축, 한 AI가 팀을 대체

뿐만 아니라 팀은 또 다른 과제 구현 사례를 선보였습니다: 3D 비디오 게임을 자동으로 생성하는 것입니다.

xAI는 게임 개발자를 초청해 Grok 4의 지원을 받아 4시간도 채 걸리지 않아 1인칭 슈팅 게임을 구축했습니다.

주목할 점은: 이 과정에서 Grok은 단순히 코드를 작성하는 것 이상으로, 개발자가 원하는 대로 게임을 설계할 수 있도록 소재를 자동 검색하고 이미지 자원을 찾아 구조를 조직화했습니다. 인간은 단순히 '어떻게 플레이할지'에만 집중하면 되며, 나머지는 모두 AI가 처리했습니다.

개발자 현장 피드백:

“이것은 단순히 개발 속도를 높이는 것이 아니라, 게임 아트, 소재, 구조 작업 전체를 AI에 아웃소싱한 것입니다.”

3. 연구 보조 도구: 수백만 개의 실험 로그에서 가장 성공 가능성이 높은 가설을 초고속으로 선별

세 번째 현장 과제: 연구 분야.

팔로알토에 위치한 ARC 연구소는 Grok 4를 활용해 생물의학 실험을 가속화하고 있습니다. 과제는 수백만 개의 실험 로그에서 ‘가장 성공 가능성이 높은’ 가설을 찾는 것입니다.

이전에는 이 작업을 팀이 며칠에서 일주일 동안 분석해야 했지만, Grok은 몇 초 만에 완료했습니다. 데이터 읽기, 무효 정보 필터링, 가장 가치 있는 몇 가지 단서를 연구원에게 전달해 검증하도록 합니다.

그들은 Grok을 이렇게 설명합니다:

“Grok은 AI 공장의 원형입니다. 한 사람이 회사 운영, 실험 프로세스 실행, 디지털 제품 개발을 모두 담당할 수 있습니다.”

이 섹션에서 우리는 AI의 두 번째 차원 도약을 목격합니다: 질문에 답하는 AI에서 실행형 AI로.

그것은 단순히 이해하고 설명하는 것을 넘어, 전체 프로세스를 인수해 전체 작업을 완료합니다.

제3절｜한 AI가 더 똑똑한 것이 아니라, 여러 AI가 협력하는 것

(마스크, Grok 4 Heavy 데모 현장)

1. Grok은 '학습 그룹'을 구성하며, 답은 선택되는 것이 아니라 논의로 도출됩니다

발표회에서 xAI 팀은 새로운 능력을 선보였습니다: Grok 4는 단순히 하나의 모델이 아니라 'AI 학습 그룹'을 구성해 인간처럼 함께 생각할 수 있습니다.

이 모델은 Grok 4 Heavy로 명명되었습니다. 그 핵심은 모델을 더 크게 만드는 것이 아니라, 여러 모델이 동시에 한 문제를 해결하는 것입니다. 각 모델은 독립적으로 추론한 후 서로의 '생각'과 '답변'을 공유합니다.

팀 멤버는 설명했습니다:

“이것은 단순히 다수결이 아닙니다. Grok은 각 답변이 어떻게 도출되었는지 비교한 후 가장 설득력 있는 답변을 선택합니다.”

즉, 이 모델들 사이에는 '토론'이 존재합니다. 그들은 단순히 개별적으로 문제를 해결하는 것이 아니라, 학생이 팀을 이루어 과제물을 해결하는 것처럼 작동합니다: 일부는 핵심 단서를 먼저 찾아내고, 일부는 어려운 부분을 먼저 해결하며, 일부는 함정을 먼저 발견한 후 서로 참고하여 최종적으로 최상의 해결책을 선택합니다.

예를 들어, 데모에서 Grok은 텍스트 논리 문제를 해결하도록 요청받았습니다. 단일 모델의 정답률은 25%에 불과했지만, Grok 4 Heavy 모드가 활성화되자 여러 모델이 서로 다른 답변을 제시한 후 비교하고 개선하는 과정을 거쳐 최종 정답률이 44.4%로 향상되었습니다.

마스크는 이를 다음과 같이 설명했습니다:

“이것은 토론 그룹과 같습니다. 한 사람만 문제를 완전히 이해하더라도 다른 사람들이 그의 사고 과정을 배워 최종적으로 전체 그룹이 정답을 맞춥니다.”

2. AI가 ‘역할 분담 협업’을 시작했습니다. 단일 모델이 아닌 작은 팀입니다.

이 과정은 간단하지 않습니다. 모델은 상대방의 답변이 무엇을 의미하는지 이해해야 하며, 상대방이 오해했는지 확인한 후 스스로 수정해야 합니다. 그들은 단순히 '옵션을 나열하는 것'이 아니라 함께 '문제를 해결하는 것'입니다.

머스크는 이 방식을 다음과 같이 명명했습니다:

“추론 시 계산(Inference-time compute)의 대약진.”

이 의미는: AI는 실행 시 단일 스레드로 작업을 수행하는 것이 아니라, 여러 방향을 동시에 시도한 후 퍼즐처럼 조합해 복잡한 문제를 최대한 세분화하고 가장 신뢰할 수 있는 해결책을 찾는 것입니다.

더 중요한 점은 이 협업 능력이 인간의 지시에 의존하지 않는다는 것입니다. Grok은 스스로 결정합니다 — 현재 이 작업이 충분히 복잡하다면 ‘자신들의 그룹을 모아’ 완료해야 한다고 판단합니다.

팀은 또한 이 협업 방식이 계속 확장된다면 미래에 Grok이 자발적으로 역할 분담을 형성할 수 있다고 언급했습니다. 예를 들어 일부 모델은 정보 검색을 담당하고, 일부는 오류 검토를 전문으로 하며, 일부는 새로운 방법을 제안하는 등 팀 내 다양한 역할을 수행할 수 있습니다.

이 발표에서 가장 숨겨져 있지만 가장 주목할 만한 진화입니다:

“AI는 더 똑똑한 개체가 아니라 팀을 구성할 수 있는 지능형 집단이 되었습니다.”

이는 미래의 AI 공장이 단일 슈퍼 모델이 모든 작업을 수행하는 것이 아니라, 다양한 역할을 분담하는 협업 조직처럼 작동할 수 있음을 의미합니다. 각 에이전트가 다른 작업을 담당하고 최종적으로 완성된 결과를 함께 제공합니다.

제4절｜말할 수 있고, 노래도 할 수 있다: Grok 4, 음성 시대에 진입

“Grok이 건강 음료에 대한 오페라를 부르는 것을 듣고 싶으신가요?”

——발표회 진행자

1. 읽는 것이 아니라 ‘말하는 것’: 자연스러운 음성과 감정 표현

이것은 농담이 아니라 Grok 4의 실제 시연입니다.

발표회에서 xAI 팀은 Grok 4의 새로운 음성 기능을 시연했습니다: 대화는 더 자연스럽고, 톤에 감정이 담겨 있으며, 반응 속도가 더 빠르며, 노래도 부를 수 있습니다.

5가지 새로운 음성 캐릭터를 출시했으며, 그 중에는 풍부한 감정을 표현할 수 있는 영국식 여성 음성 'Eve'가 포함됩니다. 시연 내내 Eve는 진행자와 감정이 풍부하고 리듬감이 뛰어난 음성 대화를 나눴습니다.

진행자가 이브에게 물었습니다:

현재 수백만 명의 관객을 마주하고 있는데, 긴장되나요?

Eve의 답변은 무대에서 혼자 중얼거리는 듯했습니다:

아, 이건 옛날 빅 극장에서 무대에 올랐을 때를 떠올리게 해요.

관객들의 시선이 집중된 침묵 속의 기대감. 그 느낌은 긴장감과 흥분이 교차하는 것이었어요.

이어 진행자가 즉흥적으로 제안했습니다: “건강한 콜라에 대한 오페라를 즉흥으로 부를 수 있나요?”

Eve는 망설임 없이 극적인 톤으로 “노래”를 시작했습니다:

오, 제니퍼 콜라, 당신은 신성한 약이여,

거품이 은색 캔 속에서 춤추고,

맑은 키스가 입술에 떨어지며,

아스파르테임과 나는 영원히 한 쌍이여.

이것은 사전에 녹음된 대사가 아니라 실시간으로 생성된 음성 출력입니다. 리듬, 호흡, 강약 변화까지 들을 수 있습니다.

2. 단순히 대화를 이어가는 것뿐 아니라 노래를 부르고, 유머를 주고받고, 얼굴을 인식할 수 있다

더 중요한 것은 발음이 정확할 뿐 아니라 스타일도 갖추고 있다는 점이다.

음성 팀 멤버들은 Grok 4의 새로운 음성 기술이 지연 시간을 절반으로 줄여 응답 속도가 더 빠르고, 톤도 더 유연해졌다고 설명했다:

우리는 가장 빠른 속도를 추구하는 것이 아니라, 사람처럼 말하고, 감정을 표현하며, 반응하는 것을 목표로 합니다.

이어 진행자와 Grok은 이어말하기 게임을 시작했습니다:

진행자가 “1”이라고 말하자, Grok은 “1”이라고 응답했습니다;

진행자가 “2”라고 말하자, Grok은 “2”라고 응답했습니다…

“5”에 이르자, Grok은 단순히 이어말하기를 넘어 “다음에 뭐라고 말할까요?”라고 추가로 말했습니다.

이 상호작용의 핵심은 내용의 복잡함이 아니라 리듬이 매끄럽고, 중단이나 지연 없이 친구처럼 자연스럽게 대화를 이어가는 점입니다.

팀 멤버는 추가로 설명했습니다: 우리는 AI가 로봇처럼 행동하는 것이 아니라, 대화할 수 있는 사람처럼 보이길 원합니다.

더 나아가 Grok은 검색 도구와 음성 모델을 결합해 말로 복잡한 응답을 할 수 있습니다.

현장에서 팀은 Grok에게 XAI 직원 중 프로필 사진이 가장 특이한 사람을 찾아보라고 요청했습니다. 모델은 “특이하다”는 의미를 이해했을 뿐만 아니라 프로필 사진을 검색하고 사진 스타일을 비교해 가장 과장된 셀피를 선택한 후 음성으로 추가 설명을 덧붙였습니다:

“이 사진은... 아마도 진짜 본인일 수는 없지만, 정말 재미있네요.”

무대 위아래 모두 웃음을 터뜨렸습니다:

“Grok은 이제 당신의 프로필 사진 스타일을 이해하고 음성으로 농담까지 할 수 있게 됐네요.”

이것이 Grok의 네 번째 차원 도약입니다: “언어 모델”에서 “표현형 파트너”로 진화한 것입니다.

그것은 단순히 말을 하는 것뿐 아니라 스타일, 감정, 상호작용의 리듬을 이해합니다.

그것은 단순히 답을 주는 것뿐 아니라 당신이 좋아하는 방식으로 표현할 수 있습니다 — 노래로, 농담으로, 함께 놀며.

제5절 | 300 달러, 누가 살까?

“SuperGrok Heavy, 월 구독료 300 달러. 구매하시겠어요?”

——라이브 방송 현장, 진행자가 반 농담으로 물었습니다

Grok 4는 이번 AI 전쟁에서 처음으로 300 달러라는 가격을 책정한 개인 구독 모델입니다.

이 가격은 대기업이 아닌 일반 사용자를 위한 것입니다 — 월 300 달러로 '최고 사양 버전'인 Grok 4 Heavy 모델을 사용할 수 있습니다. 포함 내용:

• 고동시 사용 권한 (다중 창 동시 실행)
• 다중 에이전트 추론 능력(자동으로 AI 팀 구성)
• 도구 호출 권한(미래 에이전트 미리 체험)
• 실험 기능 우선권(게임 테스트 서버처럼 신규 기능 먼저 사용)

머스크는 이 버전에 'SuperGrok Heavy'라는 이름을 지었습니다.

상업적 관점에서 보면, 이는 xAI의 미래 비즈니스 모델 실험 버전일 가능성이 높습니다.

🔹 1. 왜 이렇게 비싸게 팔 수 있을까? xAI가 내민 ‘세 장의 카드’

첫 번째 카드는 성능입니다.

xAI는 최신 테스트 결과를 공개했습니다. ARC-AGI와 Humanity’s Last Exam 두 가지 추론 도전 과제에서 Grok 4는 ‘도구 없이’ Gemini 2.5 Pro와 GPT-4o를 이겼습니다.

한 연구원은 추가로 설명했습니다: “우리는 속도를 경쟁하지 않았고, 플러그인도 사용하지 않았습니다. 모델 자체로 해결한 결과입니다.”

두 번째는 AI 공장 논리입니다.

xAI는 모델이 수익을 내기 위해 '파라미터 경쟁'에 의존해서는 안 되며, '사용자의 시간을 절약하고 작업을 수행할 수 있는지'가 중요하다고 주장합니다.

예를 들어 자동 판매기 실험, 연구 보조 작업, 게임 생성 데모 등은 모두 한 가지를 강조합니다: 우리는 단순히 대화를 파는 것이 아니라, 실제 작업을 수행할 수 있는 디지털 협력자를 판매합니다.

이제 AI는 단순히 대화용 장난감이 아닙니다. 그것은 당신을 위해 일하는 생산 라인 근로자처럼 작동해야 합니다.

세 번째는 공급 부족 + 핵심 사용자가 지불 의향이 있다는 점입니다.

xAI는 무료 확산 모델을 추구하지 않으며, 대신 고급 시장에서 먼저 상업적 순환을 형성하는 것을 목표로 합니다.

TechCrunch의 댓글처럼:

“마스크는 MAU(활성 사용자 수)를 추구하지 않습니다. 그는 GMV(유료 전환율)에 더 관심을 기울입니다. 이는 ‘실행부터 시작하는’ 또 다른 전략입니다.”

🔹 2. 300달러 뒤의 상업적 신호: 중국 기업은 어떻게 봐야 할까?

이것은 가격 문제만이 아니라 전략적 탐색입니다.

xAI는 두 가지를 테스트하고 있습니다:

1. 누가 '실행 능력'에 비용을 지불할까요?

만약 당신이 연구원, 트레이더, 독립 개발자, 프리랜서라면, 이 300달러는 100시간의 시간을 절약할 수 있는 가치를 제공할 수 있습니다.

2. 비즈니스 모델은 어느 쪽에서 시작해야 할까요?

기업의 대규모 계약을 먼저 찾는 것이 아니라, 고수요 개인 사용자를 대상으로 작은 시장부터 시작해 폐쇄 루프를 먼저 구축한 후, 역으로 기업 시장으로 확장하는 전략입니다.

이것은 많은 대규모 모델 창업자들에게 경고입니다: 처음부터 정부나 기업 대형 계약이나 저가 API 경쟁에 뛰어들지 마세요. 실제 업무 수요가 있는 개인 고객을 찾아 AI 도구형 파트너로 성장하세요.

특히 도구 체인 개방 전략에 대해 xAI 공식은 다음과 같이 확인했습니다:

• API가 이미 출시되었으며 플러그인 호출을 지원합니다
• 9월 전에 에이전트 운영 플랫폼을 출시합니다
• 10월 전에 동영상 생성 기능을 지원합니다

이는 SuperGrok Heavy가 '개인 사용자 × 고빈도 작업 × 다중 도구 연결'의 폐쇄 루프 경로를 구축 중임을 의미합니다.

마스크는 감성적인 발언도, AGI 시간표도 언급하지 않았습니다. 그는 단순히 간단한 질문을 던졌습니다:

300달러를 지불하고 진짜로 일할 수 있는 AI를 원하시나요?

이 뒤에는 현실적인 비즈니스 모델 조정 과정이 반영되어 있을 수 있습니다 — AI가 진정한 가치 순환을 실현할 수 있는 자가 첫 번째로 돈을 지불할 의향이 있는 사용자를 확보할 것입니다.

결론｜모델을 발표하는 것이 아니라 'AI 공장 프로토타입'을 발표하는 것입니다.

이번 발표회는 Grok 4가 얼마나 강력한지가 아니라, 그것이 어떻게 작동하는지, 어떻게 상업화되는지, 어떻게 사용자가 지불할 의향이 있는지입니다.

이것은 창업자들에게 세 가지 현실적인 교훈을 던집니다:

1. 모델부터 시작하지 말고 작업부터 시작하라: Grok은 파라미터를 설명하는 것으로 시작하지 않고, 바로 오페라를 부르고, 프로필 사진을 바꾸고, 예측 작업을 수행합니다.기술 우위는 '부수적 결과물'일 뿐, 주력 포인트가 아닙니다. 
2. 완전한 폐쇄 루프를 기다리지 말고 작은 폐쇄 루프부터 시작하라: SuperGrok은 음성 + 도구 + 역할 대리를 통해 개인용 작업 파이프라인을 운영하기 시작했으며, 이는 'AI 어시스턴트 팀'의 최소 실행 가능 버전입니다.
3. 무료 모델에 집중하지 말고 유료화 의향을 탐색하라: xAI는 MAU와 DAU를 언급하지 않고, 단순히 'AI 실행력'에 첫 번째 비용을 지불할 의향이 있는 사용자 그룹이 있는지 탐색했다.

대규모 모델 팀에게 이는 기술 경쟁의 생중계가 아니라 제품 구조의 신호탄이다:

AI 공장은 데이터 센터, API, 모델 스택만이 아닙니다,

더욱이 “작업 분해 + 도구 편성 + 비즈니스 루프”의 실제 연습장입니다.

다음 단계의 돌파구는 계산 능력에 있지 않고 작업에 있습니다.

첫 번째로 진정한 작업을 수행할 수 있고, 필요로 하며, 지불할 가치가 있는 AI 서비스를 출시하는 팀이 다음 성장 폭발기를 열 것입니다.