1위는 누가 만들었는지 모르는 AI입니다

2026년 8월 27일

순위표 대신 경기장

어떤 AI 모델이 실제로 얼마나 쓰이는지는 숫자가 공개돼 있습니다. 2026년 8월 26일 하루 각 모델이 처리한 토큰이 몇 조인지, 요청이 몇 억 건인지까지.

표로는 안 읽히더군요. 23.3조와 17.2조가 얼마나 다른 건지 감이 안 옵니다.

그래서 숫자를 몸집으로 바꿨습니다. 많이 일한 모델은 크고 무겁게, 적게 일한 모델은 작고 가볍게. 그리고 한 경기장에 몰아넣었어요.

무거운 놈에게 받히면 가벼운 놈이 날아갑니다.

1위 Ox Alpha가 하루 23.3조 토큰, 12위 Opus 5가 1.5조. Ox Alpha는 만든 곳이 공개되지 않은 모델입니다. 열다섯 배 차이라 스치기만 해도 담장을 넘어갑니다. 물리는 제가 정한 게 아니라 숫자가 정합니다.

마지막 하나가 남으면 그 위로 꽃가루가 쏟아집니다.

날아간 열한 명은 통통 튀며 떨어져서는 관중석 너머 그 자리에 그대로 누워 있어요.

3D를 직접 빚지 않았습니다. 그림을 뽑고, 그 그림을 3D로 변환합니다. 품질이 그림 단계에서 거의 정해져서, 마음에 안 들면 그림에서 거르는 게 훨씬 쌉니다.

몸이 곧 머리인 동그란 검투사. 얼굴형과 표정, 투구 모양, 무기를 하나씩 다르게 줬습니다. 창과 방패만 든 놈, 도끼 두 자루를 든 놈, 삼지창 하나만 든 놈.

투구 이마의 흰 판은 일부러 비워뒀습니다. 여기에 나중에 이름표를 붙입니다.

경기장도 같은 방식입니다. 지붕 없는 원형 경기장을 위에서 내려다본 그림을 뽑고, 그걸 통째로 3D로 바꿨습니다.

무기는 몸에 안 붙어 있고 창도 검도 방패도 각각 떨어진 조각이라, 손잡이 자리에 관절만 하나씩 박으면 됩니다. 뼈대를 심는 것보다 손이 덜 갑니다.

평소엔 살랑살랑 흔들리다가, 돌진할 때 치켜들었다 내리찍어요.

경기장 위쪽에 원본 그림에는 없는 게 튀어나와 있었습니다. 3D 변환기가 안 보이는 뒷면을 짐작해서 채우다 만들어낸 조각입니다.

경기장이 하나로 붙은 덩어리라 그 부분만 떼기가 어려웠어요.

만들어놓고 보니 순위 자체는 삼십 초면 다 봅니다. 그래서 왜 그 자리에 있는지를 붙였어요.

선수를 누르면 사연이 나옵니다. GPT가 6위인 건 약해서가 아닙니다. 이 순위가 개발자용 중계소 한 곳만 보기 때문이죠. ChatGPT 앱에서 오가는 양은 여기 안 잡힙니다. 구글이 9위인 것도 같은 이유고요.

경기 중에는 해설이 흐르고 끝나면 요약이 뜹니다. 숫자에서 눈에 띈 것들:

1위가 이름 없는 모델입니다. Ox Alpha는 만든 곳이 공개되지 않았습니다. 중계소는 출시 전 모델을 가명으로 풀어 반응을 보는데, 그게 어제 하루 1등을 했어요.
상위 일곱 중 넷이 중국 회사입니다. DeepSeek, 샤오미, 텐센트, 그리고 7위 Z.ai.
싼 모델이 더 많이 쓰입니다. 같은 DeepSeek 안에서도 값싼 Flash가 비싼 Pro보다 여섯 배 많이 쓰였고, 무료로 풀린 엔비디아 모델이 GPT보다 위에 있습니다.
순위는 며칠이면 뒤집힙니다. GLM-5.3은 하루 만에 사용량이 418% 뛰었고요.

그림과 3D 변환은 힉스필드, 화면은 Three.js. 소리는 파일을 안 쓰고 브라우저에서 직접 만들었습니다. 징, 부딪히는 소리, 관중이 웅성거리는 소리 전부 몇 줄짜리 코드예요.

부딪히는 소리는 처음에 초당 열 번씩 났습니다. 열두 명이 부대끼니 당연한데 듣기에는 기관총이더군요. 약한 접촉을 버리고 최소 간격을 두니 초당 두 번쯤으로 정리됐습니다.

직접 한 판 보시려면 AI 아레나 로 가시면 됩니다. 한 판에 1분쯤 걸립니다.