オープンAIのスタートアップ統括を務めるマーク・マナラが18日、ソウル・COEXで開かれた「NextRise 2026」で発表している。/ イ・ジェウン記者

「今よりスタートアップを創業するのに適した時期はないと考える。人工知能(AI)エージェントに業務を委任すれば、少人数でも過去には不可能だったスピードで製品を開発し事業を拡大できる。」

マーク・マナラ オープンAIスタートアップ総括は18日、ソウル・サムソン洞のCOEXで開かれた「ネクストライズ2026」で「9カ月の間に人工知能(AI)モデルの性能が以前とは比較にならない水準に大幅向上し、過去は数週から数カ月かかった作業を数日でこなせるようになった」と語った。ChatGPT開発社オープンAIでグローバルスタートアップ事業を率いるマナラ総括は、この日「次世代AI時代:モデルからエージェントへ」というテーマの発表で、最近のスタートアップエコシステムで起きている変化を紹介した。

マナラ総括は、今日のスタートアップエコシステムが「息が詰まるほど速く変化している」と評価した。マナラ総括は「直近6カ月の変化はそれ以前の2年とは明確に異なる驚くべき『加速の時間』だった」とし、自律的に業務を遂行するAIエージェントの導入と拡散がスタートアップの運営様式を変えていると診断した。

特に9カ月の間にAIの進化速度が指数関数的に速まり、高性能AIエージェントを実装できるようになった点が変化の主な原動力だとマナラ総括は説明した。マナラ総括は「1年前までは自ら計画を立て、ツールを活用して業務を遂行するAIエージェントを作るのは難しく複雑だったが、今ではスタートアップが最先端AIモデルを活用し、開発業務を代替するAIエージェントを容易に実装できる」と述べ、「その結果、スタートアップエコシステムでエージェントが『カンブリア紀の大爆発』級に急増する現象を目撃している」とした。

このためにオープンAIは直近1年でAIモデルの推論能力、長文文脈処理、コーディング、ツール活用、指示遂行、コンピューター使用、文書・プレゼンテーション生成能力などを集中的に改善した。これによりオープンAIの最新モデル「GPT-5.5」で構築したエージェントは、人の介入なしに長時間作業を遂行する段階に到達したと説明した。マナラ総括は「昨年8月にGPT-5で作ったエージェントは開発者の介入なしに自律的に作業する時間が平均7時間だったが、現在のGPT-5.5では24時間に延びた」と述べた。

AI産業がChatGPTで代表される「チャットボット時代」から「エージェント時代」へ移行する中で、スタートアップの成長方程式も変わったとマナラ総括は強調した。マナラ総括は、イーロン・マスク テスラ最高経営責任者(CEO)が率いる宇宙企業スペースXが最近600億ドル(約91兆ウォン)で買収したAIコーディングスタートアップのCursorの事例を挙げた。Cursorは年初、GPT-5.2を基盤に作った多数のAIエージェントを活用してウェブブラウザーを成功裏に構築した。

マナラ総括は「きちんと機能するウェブブラウザーを作るには過去には数カ月を要したが、Cursorは人の介入なしにエージェントのみを活用して1週間で構築した」とし、「Cursorがこの期間に同時運用した数百のエージェントは合計300万行のコードを書き、1000個以上のファイルを生成し、比較的難度が高いプログラミング言語であるRustで独自のレンダリングエンジンまでゼロから開発した」と述べた。

このように開発業務の相当部分をAIエージェントに委任する段階に入ったことで、スタートアップは小規模チームでも生産性を画期的に高められるようになった。マナラ総括は「開発者は今やエージェントに一つの作業だけを任せるのではなく、作業10〜20個を並行して進める」とし、「スタートアップが少人数でも過去とは比べものにならない速いスピードで製品とサービスを開発し、事業を拡張できるようになった理由だ」と述べた。

韓国については「AI技術を最も速く導入し積極的に活用する国家の一つだ」とし、「同時に世界で最も躍動的なスタートアップエコシステムを備えた場所でもある」と評価した。続けて「韓国スタートアップの潜在力と成長可能性を高く評価しており、ソウルに構築したスタートアップ支援チームを通じて韓国のスタートアップエコシステムに継続的に投資する」と付け加えた。

オープンAIと競合のAnthropicはいずれも直近1年の間にソウルにオフィスを構え、韓国のスタートアップ市場を攻略している。スタートアップはAIの導入と活用が速く、AI企業にとって最適のテストベッドの役割を果たすためだ。マナラ総括は「スタートアップはオープンAIにとって最も重要な顧客の一つだ」とし、「オープンAIの最新モデルとツールを最初に試用した後、どの部分に改善が必要かを知らせてくれるため、モデル研究とフォストトレーニング(post-training)で重要な役割を担う」と述べた.

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