OpenAI, Astra로 설계한 Codex 연결 장치 시제품 제작
OpenAI가 GPT-6 Astra에 장치 설계를 맡겨 Codex와 대화하는 장치를 만들었다. 직원 두 명이 Astra로 부업 삼아 일주일 안에 설계했고 계약 제조업체가 한 달 안에 시제품을 만들었지만, 제조 준비에는 여러 차례 수정이 필요했다.
가 11월 3일 모델이 물리 제품의 설계와 제작에 어디까지 쓰이는지 정리한 글을 공개했다. 회사는 GPT-6 Astra가 사람의 직접 수정 없이 장치 하나를 만들 수 있는지 시험했다고 밝혔다. -6가 기능 요구사항을 정했고, Astra가 외관과 케이스, 부품 선정, 인쇄회로기판(PCB), 사용자 화면, 펌웨어와 소프트웨어 연동을 설계했다. 시험 대상은 사용자가 와 대화할 수 있는 장치다.
이 장치는 직원 두 명이 부업으로 Astra와 함께 일주일이 안 되는 기간에 설계했다. 계약 제조업체는 한 달이 안 돼 소량의 시제품을 만들었다. 다만 제조 준비에는 여러 차례 검토와 수정이 필요했다. Astra가 제조업체의 생산 한계와 부품 공차, 조립 세부 사항을 일관되게 반영하지 못했기 때문이며, OpenAI는 이를 이후 모델이 개선할 부분으로 꼽았다.
OpenAI 하드웨어·인프라 팀은 Codex와 로 CAD(컴퓨터 지원 설계) 모델을 만들고 고친다. 제조 도면 작성과 시뮬레이션 설정, 설계 검토에도 쓰며, 이 작업은 로보틱스와 컴퓨팅 인프라에 걸쳐 있다. 하드웨어 팀 전체의 모델 사용량은 2월 이후 기준 23배로 늘었다.
회사는 BenchCAD 2.0 점수도 제시했다. 3D 부품과 조립체를 복원하고 회로 기판의 연결을 찾아내는 시험이다. 새 내부 모델은 평균 0.875점이고, 가장 높은 추론 설정의 GPT-6 Astra는 0.594점이다. OpenAI는 설계 말고도 엔지니어링에는 다른 단계가 많다고 덧붙였다.
외부 협력도 소개했다. Chip Ganassi Racing과는 기존 부품의 3D 스캔을 편집 가능한 CAD 모델과 2D 제조 도면으로 바꾸는 작업을 시험한다. 원본 설계 파일이 없을 때 쓸모가 있다는 설명이다. 이 팀의 연구개발 엔지니어는 Codex와 CAD에서 직접 작업하며 "내가 주는 피드백이 바로 반영돼 더 빠르고 손이 덜 가는 과정이 됐다"고 말했다. 마쓰다와는 공기역학과 충돌 안전 엔지니어가 참여하는 연구 협력을 시작했고, 결과는 앞으로 몇 달 안에 공유하겠다고 했다.
OpenAI는 이 글에서 제조 단계의 한계를 직접 적었고, BenchCAD 점수가 설계 단계만 측정한 값이라는 점도 밝혔다.
