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무엇을 보여 주나

2017년 Google의 Transformer 논문 모델(7.4×10^18 FLOP)을 출발점으로, OpenAI GPT 계열의 학습 연산량을 2026년 GPT-6 Astra(9.4×10^26 FLOP)까지 이었습니다. 같은 기간 최고 수준 모델 57개의 추세는 해마다 약 4.9배입니다.

읽는 법

세로축은 10배마다 한 칸인 로그 눈금입니다. GPT-2(1.9×10^21)에서 GPT-3(3.1×10^23)까지 한 해 남짓에 약 160배가 늘었습니다. GPT-5(6.6×10^25)는 GPT-4.5(3.8×10^26)보다 낮게 찍혀 있습니다.

주의할 점

연산량은 회사가 밝히지 않은 경우가 많아 Epoch가 추정합니다. 속 빈 점(GPT-2, GPT-3.5, GPT-5)은 Epoch가 확실도를 'Speculative'(추측)로 둔 값입니다. GPT-5가 GPT-4.5보다 낮은 것도 이 추정치 기준입니다. 연산량이 많다고 능력이 그만큼 높다는 뜻은 아닙니다(AIC-001과 함께 볼 것).

출처

Epoch AI, Data on AI models (CC BY 4.0).

인용할 때

출처: 주식회사 위니브, 『그래프로 보는 AI의 속도』(2026년 11월판), 그림 AIC-006, 원자료: Epoch AI (CC BY 4.0)