야 씨발 이 새끼 또 나와서 “무지성 스케일링 끝났다~ 이제 연구의 시대로 돌아가야~” 이러고 다니네? 일리야 이 양반 진짜 매번 똑같은 레코드만 틀고 자빠졌는데, 이번엔 자기 회사 홍보까지 겸해서 더 꼴사나워 보인다. 하나하나 까보자.


“데이터 한계 찍었다” → 웃기고 있네 지금 데이터 한계라고? 야 너가 2022년도에 “데이터 월(data wall) 2026년쯤 온다”고 떠들던 그 데이터? 그때도 다들 “ㅋㅋㅋ 또 일리야 헛소리” 했는데, 지금 2025년 말인데 데이터 아직도 존나 남아돌아서 SynthVITS, Cosmopedia, FineWeb-Edu 같은 합성 데이터로도 계속 성능 올라가고 있잖아. LLaMA 3 → 4로 가면서도 15T 토큰 → 30T 토큰 정도로 그냥 두 배 때려박았는데 성능이 개오졌는데 이걸 보고도 “데이터 한계”라고? 그냥 너희 SSI가 데이터 스크래핑 돈 없어서 못하는 거 아냐?



“이제는 체급 키워봤자 소용없다” → 지금 그 체급 키우는 게 제일 잘 나가는데? GPT-4o → o3, Claude 3.5 → 3.7/Opus 4, Gemini 1.5 → 2.5, LLaMA 3.1 → 4 Scout/Magnum 다들 그냥 컴퓨팅 5~20배씩 때려박고 post-training에 돈 존나 썼더니 실사용 벤치마크 다 쓸어버리고 있거든? SWE-bench Verified 같은 실전 코딩 태스크도 20% → 50% → 70%씩 그냥 스케일링으로 올라가는데, 일리야 눈엔 이게 다 “무지성”으로 보여? 아 연구 잘해서 올라간 거면 너네 SSI는 지금 어디서 뭔 X 같은 짓 하고 있는 거냐고



“인간처럼 경험하면서 배우는 AI를 만들어야…” → 그게 진짜 제일 웃긴 부분이야 야 지금 너 말하는 그거 in-context learning, long-context, agent memory, tool-use, RAG 다 합친 거잖아. 그거 다 스케일링 부산물이야 이 새끼야. 2023년에 4k context로 “아 인간처럼 학습 못해~” 하던 놈들이 지금 1M 토큰 먹이고 tool call 100번씩 반복시키니까 코드 한 5천 줄짜리 버그도 고치고 있거든? 그게 너 말하는 “경험하면서 배우는” 거 아니냐? 근데 왜 그건 인정 안 하고 “아 우리는 진짜 학습 능력을 만들 거야~” 이러고 다님? 그냥 너희가 지금 모델도 제대로 안 키워서 성능 구린 거를 포장하려는 거 밖에 더 되냐



“AI가 진짜 세져야 기업들이 안전 신경 쓴다” → 이건 그냥 사이코패스 인증이지 “인류 멸망 직전까지 가야 규제 생긴다”는 개소리가 진짜 책임감 있는 CEO가 할 소리냐? 야 지금도 이미 미국·중국·EU 다 규제 칼 갈고 있는데, 너는 오히려 “더 세져야 정신 차린다”고? 그럼 너네 SSI가 안전 연구는 개뿔이나 하고 있긴 한 거냐? 그냥 입만 안전이지 실제론 슈퍼인텔리전스 레이스 뛰어들겠다는 거잖아. 전형적인 “내가 먼저 만들어서 내가 통제할게요~” 식 변태 논리.



결론 일리야가 지금 하는 소리는 그냥 “나 지금 OpenAI 나와서 돈 많고 사람 많고 GPU도 제일 많이 빌릴 수 있는데, 근데 스케일링으로 계속 밀리니까 분위기 좀 바꿔보자 ㅅㅂ” 이거의 포장판이다. 2017년부터 매년 “스케일링 끝났다”는 새끼들 수두룩했는데, 그때마다 스케일링이 그냥 다 쳐먹었어. 이번에도 똑같을 거다. 너네 SSI가 진짜 혁신적인 아이디어로 이기면 그때 가서 떠들어라. 지금은 그냥 “돈 많은데도 밀리니까 연구 타령하는” 꼴 그 이상도 이하도 아님.



막말로, 일리야 너 또 2~3년 뒤에 “아 사실 스케일링이 답이었네요 죄송합니다” 하면서 돌아올 거 뻔하니까 그때까지 좀 조용히 해라. 존나 시끄럽다 진짜.