gpt-6POST

Korean analysis: what Astra means for memory and storage

A Korean long post argues Astra was trained on over 100,000 GPUs, confirming scaling laws, that it is a more token-hungry agent rather than a cheaper model, and that efficiency gains push total usage higher.

풀레 🛰

@fulllleverageArchived 2026.09.14Originally posted 2026.09.08

풀레 🛰 @fulllleverageOriginally posted 2026.09.08

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GPT-6 ASTRA 가 메모리에게 주는 메세지. 1. 스케일링 법칙이 다시 증명 - GPU 10만 개 이상으로 학습 - 이후 젠슨황이 GPU 40만개 가동 언급 - HBM, 서버용 D램 더 필요 의미 2. 더 싸게 만든 모델이 아니라, 더 많이 쓰는 모델 - 아스트라는 사람이 하던 일을 끝까지 처리 - 수십 분씩 컴퓨터를 붙잡고 있는 에이전트 - 토큰,메모리,저장장치를 훨씬 더 많이 사용 3. 제번의 역설 - 효율이 좋아지면 총사용량이 오히려 늘어남 - 성능이 확 뛰면 기업이 더 많은 업무를 AI에 맡기고, 토큰을 더 쓰고, 서버를 더 돌리게 됨.

x.com/fulllleverage/status/2097079622265684338Archived 2026.09.14 16:05