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'딥마인드'통합검색 결과 입니다. (67건)

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[AI는 지금] 구글딥마인드, DNA 변이 90억개 AI로 분석…"질병 원인 신속히 찾아"

구글딥마인드가 질병 관련 유전적 변이를 빠르게 찾아내 생명과학 연구·치료법 개발을 앞당길 수 있는 인공지능(AI) 플랫폼을 내놨다. 구글딥마인드는 약 90억개 DNA 변이가 인체 분자생물학적 작용에 미치는 영향을 정리한 '알파게놈 아틀라스'를 8일(현지시간) 홈페이지를 통해 공개했다. 연구자는 이날부터 웹사이트를 통해 비상업적 연구 목적으로 이를 이용할 수 있다. 알파게놈 아틀라스는 인간 게놈을 구성하는 특정 염기가 다른 염기로 바뀔 때 발생할 수 있는 변화를 예측할 수 있다. 특정 단백질 생성량이 달라지는지를 비롯해 각 변이가 인체에 미칠 수 있는 영향을 분자 수준에서 제시한다. 인간 DNA는 아데닌(A)과 사이토신(C), 구아닌(G), 티민(T) 등 네 가지 염기로 구성된다. 인간 게놈에는 약 30억쌍의 염기가 있으며 이 가운데 하나만 바뀌어도 개인 특성이나 질병 발생에 영향을 줄 수 있다. DNA를 구성하는 약 30억개 위치의 염기는 각각 다른 세 가지 염기로 바뀔 수 있다. 이 때문에 발생할 수 있는 단일 염기 변이는 약 90억개에 달한다. 알파게놈 아틀라스는 이런 변이가 인체에 미칠 영향을 AI로 미리 계산해 정리할 수 있다. 연구자는 이를 활용해 수많은 변이 중 질병과 관련됐을 가능성이 큰 변이를 먼저 찾아볼 수 있다. 딥마인드는 연구할 가치가 높은 변이를 쉽게 가려낼 수 있도록 '변이 영향 점수'도 공개했다. DNA 변화가 인체에 미치는 영향을 점수로 나타내 변이 중요도와 작용 방식을 함께 파악하도록 돕는다. 알파게놈 아틀라스는 딥마인드가 지난해 공개한 AI 모델 '알파게놈'으로 구축됐다. 알파게놈은 인간과 생쥐의 공개 게놈 데이터를 학습해 DNA 변화가 생명 활동에 어떤 영향을 주는지 예측한다. 기존 AI 모델 '알파미센스'가 단백질을 변화시킬 가능성이 있는 일부 돌연변이를 분석했다면 알파게놈 아틀라스는 예측 범위를 인간 게놈 전체로 넓혔다. 단백질 생성에 필요한 정보를 직접 담고 있지 않은 '비암호화 영역'도 분석 대상에 포함했다. 비암호화 영역은 단백질을 직접 만들지는 않지만 유전자가 언제 어디에서 얼마나 작동할지를 조절한다. 인간 게놈 대부분을 차지하는 만큼 이 영역 변화를 분석하면 질병이 발생하는 과정을 이해하는 데 도움을 받을 수 있다. 딥마인드는 알파게놈을 활용해 약 90억개 변이의 영향을 미리 계산했다. 이를 모은 알파게놈 아틀라스의 전체 데이터 규모는 약 1페타바이트에 달한다. 연구자는 웹 포털과 구글의 AI 개발 플랫폼 '안티그래비티' 또는 알파게놈 인터페이스를 통해 예측 결과를 확인할 수 있다. 비상업적 연구에는 이날부터 이용할 수 있으며 상업용 서비스는 조만간 구글클라우드를 통해 제공될 예정이다. 지가 아브세크 구글딥마인드 유전체학 총괄은 "변이 범위가 워낙 방대하기 때문에 이렇게 많은 변이를 사전에 계산하고 분석하는 데 상당한 시간이 필요했다"며 "알파게놈 아틀라스는 과학과 의학 분야 난제를 AI로 풀려는 우리 연구 연장선에 있다"고 홈페이지에서 밝혔다.

2026.09.09 09:59김미정 기자

구글, AI 날씨 모델 '웨더넥스트3' 공개…강수 예측 최대 60% 개선

구글이 더 좁은 지역의 날씨를 시간 단위로 예측하는 인공지능(AI) 기상예보 모델을 내놨다. 기존보다 강수 예측 성능을 높이고 실시간 위성 관측 데이터를 활용해 AI 기상예보의 정확도와 활용 범위를 넓혔다. 4일 테크크런치에 따르면 구글 딥마인드와 구글 리서치는 새로운 AI 기상예보 모델 '웨더넥스트3'를 공개했다. 구글은 웨더넥스트3의 예측 정보를 검색과 구글 지도 및 제미나이 등에 적용할 예정이다. 웨더넥스트3는 기존 AI 기상예보의 한계로 꼽혔던 예측 범위와 강수 예측 성능을 개선했다. 주요 기상 변수는 최대 5km 해상도로 예측하며 강수 예측 평가 결과는 이전 모델인 웨더넥스트2보다 최대 60% 향상됐다. 기존 6시간 간격이던 예보도 1시간 단위로 제공한다. 예측 정확도에서도 경쟁 모델을 앞선 것으로 나타났다. AI 기상예보 비교 도구 '오퍼레이셔널 웨더벤치' 평가에서 구글과 마이크로소프트, 엔비디아 및 유럽중기예보센터(ECMWF)가 개발한 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 기록했다. 미국 국립기상청과 ECMWF의 기존 기상예보보다도 높은 성능을 보였다. 성능 향상을 위해 모델 규모도 키웠다. 웨더넥스트3는 이전 모델보다 매개변수가 2.4배 많다. 특정 기상관측소의 데이터를 예측하도록 학습해 보다 세밀한 지역 단위 예보가 가능하도록 했다. 실시간으로 수집되는 기상위성 데이터도 활용한다. 매시간 들어오는 위성 데이터를 모델에 반영해 예보를 더 자주 갱신하도록 했다. 기존 AI 기상예보가 가공된 기상 데이터를 주로 활용했던 것과 달리 실제 관측 데이터를 직접 활용하는 범위를 넓혔다. AI를 활용하면 기존 수치예보보다 적은 비용으로 빠르게 기상예측 결과를 만들 수 있다. 기존 방식은 슈퍼컴퓨터로 대기의 물리 현상을 나타내는 방정식을 계산하는 데 많은 시간과 비용이 필요하다. AI는 과거 기상 데이터에서 패턴을 학습해 예측에 필요한 계산량을 줄인다. 페란 알레 구글 딥마인드 연구원은 "날씨는 혼돈계여서 작은 차이가 크게 증폭되기 시작한다"며 "머신러닝은 불완전한 정보와 제한된 컴퓨팅 자원으로 복잡한 물리 현상을 근사해야 하는 문제를 많은 데이터에서 패턴을 학습하는 방식으로 해결한다"고 설명했다.

2026.09.04 11:06김동원 기자

모티프, 독파모 탈락 이의신청…해외선 '벤치마크 무용론'

글로벌 벤치마크 지표에서 최고점을 받고도 정부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 벤치마크 비중을 더 반영하라며 이의를 제기했다. 그러나 해외 AI 연구 현장에서는 벤치마크만으로 모델을 평가하는 방식에 회의론이 커지고 있는 상황이다. 27일 모티프테크놀로지스는 독파모 2차 선정 결과에 공식 이의를 제기하고 세부 평가점수와 기준 공개, 재심의를 요청했다. 회사가 개발한 '모티프 3'는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지표 AAII에서 47점을 받아 참여 4개 모델 중 1위를 기록했다. 모티프는 입장문에서 "AAII 1위(47점)와 4위(31점)의 16점 격차가 배점 환산 과정에서 4점으로 줄었다"며 "배점 산정 방식이 실제 성능 차이를 반영하지 못한다"고 주장했다. 하지만 해외에선 벤치마크 점수를 실제 성능 척도로 삼는 데 대한 회의론이 커지고 있다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI 추론 모델 'o1'·'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크가 성능을 하나의 숫자로 압축하면서 정작 중요한 차이를 지운다고 지적했다. 브라운 부사장이 든 근거는 연산량이다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 크게 달라지는데 막대그래프 점수 하나로는 이 차이가 드러나지 않는다. 그는 "최신 모델일수록 추론에 투입하는 연산량을 늘리면 성능이 계속 오르는 반면, 구형 모델은 일정 수준에서 정체된다"며 "단일 점수가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 하고 이를 무시하면 실제 역량을 과소평가하거나 반대로 발생할 수 있는 위험을 놓칠 수 있다"고 말했다. 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 정제된 환경에서 시험을 통과해도, 노이즈와 예외가 뒤섞인 실제 현장에서 잘 작동한다는 보장은 없다는 뜻이다. 고얄 엔지니어는 자신의 초기 연구 사례를 들었다. 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도, 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 경우가 있었다. 그는 "친구를 알아보고 나서 1초 뒤 고개를 돌렸을 뿐인데 알아보지 못하는 것과 같았다"며 "정제된 테스트에서 조금만 벗어나도 모델이 무너질 수 있다"고 말했다. 또 "모델 배포 전에 복잡하고 예외적인 상황을 의도적으로 시험하는 테스트를 통과 관문으로 두어야 한다"고 제안했다. 과기정통부가 2차 평가에서 사용자 평가를 새로 도입한 배경도 이러한 벤치마크 한계와 연관된다. 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 짜인 이번 평가에서 AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀 모델을 직접 써보고 채점했다. 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조다. 3차에 오른 곳은 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 27일 제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의 현장에서 모티프 이의신청에 대해 "AAII의 공신력은 인정한다"면서도 "한국어 특성과 안전성, 신뢰성 등을 반영한 별도 성능평가도 있었다"고 밝혔다. 공개 벤치마크 점수만으로 최종 순위를 판단하기는 어렵다는 취지다. 그는 "모델을 잘 만드는 능력과 이를 실제로 활용하는 능력은 다를 수 있다"고 덧붙였다. 김 실장은 모티프 이의신청을 15일 이내에 처리하되, 세부 점수 전면 공개는 하위 평가 기업에 낙인 효과를 줄 수 있어 신중히 검토하겠다고 밝혔다. 일각에서는 모티프테크놀로지스를 둘러싸고 이른바 '벤치맥싱' 논란도 제기된다. 미국 AI 데이터 기업 애프터쿼리가 최근 링크드인을 통해 모티프 3의 '유일한 데이터 파트너'로 참여했다는 소식을 알리면서다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크에서 높은 점수가 나오도록 데이터와 사후학습을 설계하는 작업을 뜻한다. 애프터쿼리는 모델의 취약 영역을 파악해 이를 개선할 데이터와 학습법을 제공하는 사업을 하고 있다. 모티프 측은 "에이전트 성능을 높이기 위한 협업이며 벤치마크 점수만을 겨냥한 것은 아니다"라고 반박했다.

2026.08.27 14:44김동원 기자

오픈AI·딥마인드가 짚은 벤치마크 함정, AI 승부는 '현장'서 갈린다

인공지능(AI) 경쟁 기준이 성적표에서 현장으로 옮겨가고 있다. 벤치마크 점수가 아무리 높아도 실제 업무에서 쓰이지 않으면 좋은 모델로 보기 어렵다는 인식이 확산 중이다. 18일 발표된 정부의 국가대표 AI 선발 2차 평가가 이 변화를 그대로 보여줬다. 이날 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 단계평가에서는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII 지표에서 참여팀 중 최고점을 받은 모티프테크놀로지스가 사용성·활용성에서 밀려 탈락했다. 반면 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 3차에 진출했다. 이번 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 진행했다. AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀의 모델을 직접 써보고 채점하는 사용자 평가를 새로 도입해, 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조였다. 류제명 과기정통부 제2차관은 브리핑에서 "기술력이 뛰어나도 75점의 상당한 배점이 주어진 사용성·활용성에서 낮은 평가를 받으면 종합 결과가 달라질 수 있다"고 설명했다. 성적표가 실력을 보증하지 못하는 이유는 벤치마크 구조적 한계에 있다. 벤치마크는 미리 정해진 문제와 정제된 환경에서 모델을 시험한다. 문제 유형이 고정돼 있어 특정 시험에 맞춰 최적화하면 점수를 끌어올릴 수 있지만, 이렇게 얻은 고득점이 실제 업무 능력으로 이어진다는 보장은 없다. 현장 입력은 지저분하고 예외적이며, 사용자의 질문은 시험지처럼 정돈돼 있지 않기 때문이다. 이 문제는 최전선 연구자들이 먼저 지적해왔다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 지난달 서울에서 열린 글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026에서 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI의 추론 모델 'o1'과 'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크 점수 하나가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 한다고 지적했다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 달라지는데, 단일 점수로는 이 차이가 드러나지 않는다고 강조했다. 국제 AI 학회 ICML 참석차 방한한 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 시험을 통과했다고 실제 도로에서 잘 달릴 수 있는 것은 아니란 뜻이다. 그는 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 사례를 들며 "정제된 환경에서 잘 작동하던 모델도 조건이 조금만 어긋나면 무너질 수 있다"고 지적했다. 통과한 팀들이 활용성을 전면에 내세운 배경도 여기에 있다. LG AI연구원은 이번 모델의 차별점으로 파라미터 규모가 아니라 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 AI 에이전트 성능을 앞세웠다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 집중했다"며 "단순히 큰 모델을 만드는 게 아니라 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 정부는 독파모 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀을 선정한다. 2027년 이후 지원 방식은 개발 주관사 중심의 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토하기로 했다. 글로벌 프론티어 모델과의 격차를 좁히기 위해 지원 규모와 경쟁 방식을 다시 짠다는 방침이다. 고얄 엔지니어는 10년 전 알파고가 정복한 대상이 규칙이 정해진 바둑판이었다면, 지금 마주한 대상은 규칙이 수시로 바뀌는 현실 속 AI라고 했다. 그는 "AI 실력은 정해진 판 위 고득점이 아니라, 판이 흔들리는 현실에서 얼마나 믿을 만한 결정을 내리느냐에 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:13김동원 기자

구글, AI 개발 고삐 쥔다…연구보다 상용화에 '무게'

구글은 자율적으로 운영되던 딥마인드 일부 조직을 본사에 통합해 자사 인공지능(AI) 고도화에 박차를 가한다. 제미나이가 오픈AI '챗GPT'와 앤트로픽 '클로드'보다 뒤처져있다는 평가를 받자 개발 속도를 끌어올리려는 조치로 풀이된다. 로이터통신은 구글이 딥마인드 산하 비기술 지원조직 일부를 본사 보고 체계로 흡수·통합하기로 했다고 12일(현지시간) 보도했다. 구글은 지난 5일 딥마인드 경영진 개편을 발표한 다음 날 전사회의를 열어 이 같은 조직 개편 방침을 알렸다. 경영진 개편으로 딥마인드를 이끌어온 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)는 의장으로 자리를 옮겼다. 부책임자였던 코라이 카부쿠오을루가 조직 운영을 총괄하게 됐다. 카부쿠오을루는 지난해부터 런던을 떠나 캘리포니아 마운틴뷰 구글 본사에서 순다르 피차이 CEO에게 직접 보고해온 인물로, 기술 상용화에 적극적이라는 평가를 받아왔다. 카부쿠오을루의 영향력은 지난해부터 커지기 시작했다. 피차이 CEO는 당시 딥마인드 최고기술책임자(CTO)였던 그를 구글 본사 최고 AI 아키텍트로 임명하고 제미나이를 검색·클라우드·업무용 소프트웨어 등 주요 제품에 적용하는 역할을 맡겼다. 앞서 구글은 2014년 딥마인드를 인수한 뒤에도 런던 기반을 유지하며 매출보다 장기적 기초 연구를 우선하는 자율성을 보장해왔다. 이번 조직 개편은 이런 기조에서 벗어나 제미나이의 제품화와 상용화에 힘을 싣겠다는 뜻으로 풀이된다. 구글 클라우드 등 본사 상업 부서들은 조직 통합으로 그동안 프로젝트 간 AI 연산 인프라 배분을 둘러싼 갈등이 줄어들 것으로 기대하는 분위기다. 구글이 조직 개편에 나선 배경에는 경쟁사와의 격차를 빠르게 좁혀야 한다는 압박도 작용한 것으로 보인다. 구글은 지난해 11월 '제미나이3'를 선보이며 한때 경쟁 모델들을 앞섰다는 평가를 받았다. 그러나 이후 오픈AI와 앤트로픽이 잇달아 신모델을 내놓으면서 경쟁 구도가 다시 뒤집혔다. AI 성능 분석업체 아티피셜 애널리시스 지능지표에 따르면 구글의 최상위 모델 '제미나이3.6 플래시'는 오픈AI 저가형 모델 'GPT-5.6 루나', 중국 '딥시크 V4 플래시 0731'과 공동 11위를 기록했다. 순다르 피차이 CEO가 지난 5월 개발자회의 'I/O'에서 6월 출시를 예고했던 제미나이3.5 프로도 현재까지 나오지 않고 있다. 이 같은 상황이 이어지면서 구글 본사 경영진은 물론이고 경영 일선에서 물러났던 창업자까지 등판했다. 세르게이 브린 구글 공동 창업자는 앤트로픽이 지난 4월 고성능 모델 '클로드 미토스' 프리뷰를 공개하자 수백 명이 모인 타운홀 미팅에서 딥마인드가 더 빠르게 움직일 것을 주문한 것으로 전해졌다. 핵심 개발진에게는 경쟁사와 격차를 좁히기 위해 제미나이 모델 개발에 매진해야 한다고 거듭 촉구한 것으로 알려졌다. 한 소식통은 로이터에 "허사비스가 제미나이에 대한 관여를 줄이고 카부쿠오을루가 구글 본사로 이동한 이후, 런던에 기반을 둔 딥마인드의 리더들은 제미나이의 기술적 방향에 대한 자신들의 영향력이 줄었다고 느꼈다"고 전했다.

2026.08.13 10:08이나연 기자

'알파고' 만든 하사비스, 딥마인드 CEO 물러난다…"AGI 연구 집중"

데미스 하사비스 구글딥마인드 최고경영자(CEO)가 경영 일선에서 물러나 일반인공지능(AGI) 개발 방향과 사회적 영향을 다루는 데 집중한다. 5일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 구글은 하사비스가 구글딥마인드 CEO에서 물러나 딥마인드 의장과 모회사 알파벳 수석과학자를 맡는다고 발표했다. 구글딥마인드는 하사비스 측근으로 꼽히는 코라이 카부크추오글루 수석부사장이 이끈다. 하사비스 CEO는 조직 운영에서 벗어나 AGI 개발 방향과 첨단 AI가 사회에 미칠 영향을 다룰 예정이다. 향후 AI 규제 체계를 만드는 작업에도 참여할 것으로 전해졌다. 구글에서 오랫동안 근무한 제프 딘 구글딥마인드 수석과학자도 회사를 떠나 스타트업을 설립하는 것으로 확인됐다. 구글은 딘이 세우는 스타트업에 투자할 방침이다. FT는 "구글딥마인드가 독립 연구 조직에서 구글의 전반적인 사업과 밀접하게 통합되는 흐름을 보여준다"며 "연구보다 상업적 성과만을 추구하는 조직으로 바뀌지는 않지만, 사업 부문 연계는 강화될 전망"이라고 분석했다. 앞서 구글은 연구 전략도 전면 개편했다. 노벨상 수상 성과를 낸 연구팀을 해체하고 관련 연구자들을 자사 거대언어모델(LLM) '제미나이'에 집중하는 부서로 재배치했다. AI 코딩 분야에서는 앤트로픽과 오픈AI를 따라잡기 위해 내부 조직 '코드 스트라이크'를 구성했다. 구글은 현대 AI 기술 기반이 된 연구 성과를 다수 확보했지만 AI 코딩 에이전트 상용화에서는 경쟁사에 뒤처졌다는 평가를 받아왔다. 이 과정에서 데이비드 실버와 존 점퍼를 비롯한 유명 연구자들도 구글딥마인드를 떠났다. 하사비스 CEO와 제프 딘 역할 변화까지 겹치면서 구글의 AI 연구 조직과 사업화 전략이 새로운 전환점을 맞았다는 분석이 나오고 있다. 하사비스 CEO는 지난달 프런티어 모델이 초래할 위험을 줄이기 위해 미국 금융산업규제국을 본뜬 AI 표준 기구를 설립하는 방안도 제안했다. 첨단 AI 연구뿐 아니라 규제와 사회적 영향에 관한 활동을 확대해 온 셈이다. 순다 피차이 알파벳 CEO는 "하사비스 CEO가 AGI 미래를 적극적으로 설계하는 일에 온전히 집중할 수 있도록 하는 역할을 오랫동안 논의해 왔다"고 밝혔다. 하사비스 CEO는 "이제 AGI가 가까이 와 있다고 느낀다"며 "이 모든 일이 인류에게 이로운 방향으로 진행되도록 다음 단계를 올바르게 밟는 것이 매우 중요하다"고 말했다.

2026.08.06 10:30김미정 기자

신진서, 최강 바둑 AI '카타고'에 2연승…역전 우승

신진서 9단이 세계 최고 수준의 바둑 인공지능(AI)으로 평가받는 카타고 상대로 역전 우승을 거뒀다. 신진서는 21일 서울 중구 한국경제TV 스튜디오에서 열린 '쎈수학·한경 기신전' 최종 3국에서 221수 만에 11집 반 차이로 카타고를 제압한 것으로 전해졌다. 이에 따라 최종 성적 2승 1패로 대회를 마쳤다. 최종국은 신진서가 흑돌 두 점을 미리 놓는 접바둑 방식으로 치러졌다. 대신 카타고에는 18집 반의 덤이 주어졌다. 카타고는 앞선 두 차례 대국과 달리 좌상귀 소목에 첫 수를 뒀다. 신진서는 우하귀 소목으로 맞섰으며, 초반에는 양측 모두 큰 전투를 벌이기보다 영역을 확보하는 데 집중했다. 승부는 중반부터 신진서 쪽으로 기울었다. 신진서는 상변과 중앙에 넓은 흑집을 형성하며 유리한 형세를 만들었다. 대회를 앞두고 밝힌 대로 복잡한 싸움을 줄이고 집으로 승부하는 실리적인 전략을 구사했다. 앞선 1·2국에서는 신진서가 한때 승률 99%까지 높인 뒤에도 흐름을 내준 장면이 나왔다. 그러나 최종국에서는 주도권을 놓치지 않고 끝까지 안정적으로 경기를 운영해 두 자릿수 집 차이의 승리를 완성했다. 대회 전 바둑계에서는 신진서가 카타고를 상대로 한 판만 이겨도 의미 있는 성과라는 평가가 많았다. 신진서는 예상을 넘어 두 차례 승리를 거두며 최종 우승까지 차지했다. 신진서는 대국 후 평소 스타일을 내려놓고 승리를 위해 수비적인 바둑을 두는 과정이 쉽지 않았다고 기자회견서 밝혔다. 완성도 면에서는 3국이 가장 좋았지만, 가장 큰 성취감을 느낀 대국으로는 어려운 상황을 이겨낸 2국을 꼽았다. 카타고의 특성에 대해서는 완벽함을 추구하는 방식이 오히려 약점이 될 수 있다고 분석했다. 불리한 상황에서도 과감한 승부수를 선택하지 않는다는 이유에서다. 신진서는 인간 바둑은 형세에 따라 승부수나 예상 밖 묘수를 던질 수 있다는 점이 매력이라고 강조했다. 이어 이번 대회를 통해 인간 기사도 AI를 상대로 충분히 견디고 경쟁할 수 있다는 사실을 보여준 데 의미가 있다고 평가했다. 신진서는 이번 우승으로 대국료를 포함한 상금 2억 5000만원과 제네시스 G90을 부상으로 받는다. 카타고는 인터넷 바둑 플랫폼 타이젬이 마련한 전용 시스템에서 작동했다. 해당 시스템에는 엔비디아 RTX 3090 그래픽카드 4장이 병렬로 연결됐으며, 카타고가 결정한 수는 한국기원 소속 이단비 초단이 바둑판에 대신 뒀다.

2026.07.21 18:01김미정 기자

구글 딥마인드, 미나리·백룸 배급사와 영화 AI 도구 개발 추진

구글 딥마인드가 미국 독립 영화 스튜디오 A24와 손잡고 영화 제작용 인공지능(AI) 도구 개발에 나선다. 구글 딥마인드는 22일(현지시간) A24와 연구 중심의 비(非) 독점적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. A24는 2022년 아카데미 작품상을 받은 영화 '에브리씽 에브리웨어 올 앳 원스'에 이어 최근 공포영화 '백룸'과 티모시 샬라메 주연의 '마티 슈프림' 등을 잇달아 흥행시킨 독립 영화사다. 배우 윤여정이 아카데미 여우조연상을 받은 영화 '미나리'의 배급을 맡기도 했다. 이번 협업은 다년간 여러 프로젝트에 걸친 양사 간 연구개발(R&D) 협력으로 진행된다. 구글 딥마인드가 A24의 영화·TV 라이브러리 등 데이터에 접근할 수 없는 대신 A24 소속 아티스트들이 창작 과정에 AI를 접목하는 방식이다. 구글 딥마인드는 연구 협력과 별도로 A24에 지분 투자도 단행했다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 투자 규모는 7500만 달러(약 1153억원)로 알려졌다. 최근 할리우드에서는 작품 창작 과정에 AI를 접목하는 사례가 늘고 있다. 넷플릭스는 올해 초 영화제작자용 AI 도구를 만드는 벤 애플렉의 회사 인터포지티브를 인수한다고 발표했고, 아마존의 MGM 스튜디오는 지난해 영상 제작용 도구 개발에 주력하는 AI 부서를 출범했다. 구글 딥마인드는 이번 협업이 연구와 호기심에서 출발한 장기 여정의 시작이라고 강조했다. 세부 계획 등은 양측 협업이 진행되면서 구체화될 전망이다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "창작자에게 힘이 되는 도구를 만들려면 그들과 직접 함께 일하는 것이 최선"이라며 "A24 같은 영화제작자, 업계 리더들과 처음부터 협업해 진정성 있는 스토리텔링과 창작 비전을 뒷받침하는 AI 기능을 선보이겠다"고 말했다.

2026.06.23 11:49이나연 기자

노벨상 수상자까지 떠난 구글…핵심 AI 인재 이탈에 위기

구글 핵심 인공지능(AI) 연구 인력이 경쟁사 앤트로픽으로 이직한다. 20일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 존 점퍼 구글딥마인드 부사장이 회사를 떠나 앤트로픽에 합류하는 것으로 확인됐다. 지난주 제미나이 공동 개발자 노엄 샤지어의 이직 소식이 전해진 데 이어 또 다른 핵심 연구 인력이 자리를 옮기게 됐다. 점퍼 부사장은 단백질 구조 예측 AI 모델 '알파폴드' 개발을 이끈 핵심 인물로 꼽힌다. 그는 데미스 허사비스 구글딥마인드 최고경영자(CEO)와 알파폴드 성과를 인정받아 2024년 노벨 화학상을 공동 수상했다. 점퍼 부사장은 사회관계망서비스(SNS) '엑스'를 통해 "약 9년간 몸담은 구글딥마인드를 떠나 앤트로픽에 합류한다"며 "박사 학위를 받은 지 6개월 만에 알파폴드 팀을 이끌 기회를 준 허사비스 CEO에게 고맙다"고 밝혔다. 지난주 노엄 샤지어 역시 오픈AI 합류 소식을 알렸다. 그는 제미나이 공동 개발자이자 생성형 AI 토대가 된 주요 논문 저자 중 한 명으로 알려져 있다. 점퍼 부사장이 합류하는 앤트로픽과 샤지어가 이동한 오픈AI는 AI 모델 시장을 이끄는 대표 기업으로 평가받고 있다. 오픈AI는 챗GPT를 앞세우고 있으며 앤트로픽은 클로드를 중심으로 영향력을 확대하고 있다. 현재 구글은 AI 연구 역량에서는 여전히 선도 기업으로 평가받고 있지만, 기업용 AI 코딩 도구 시장에서는 뚜렷한 존재감을 확보하지 못했다는 분석이 나오고 있다. 블룸버그통신은 "최근 구글딥마인드 내부에서 AI 코딩 도구 수요 확대에 대응할 명확한 해법을 제시하지 못하고 있다는 우려가 제기됐다"고 보도했다.

2026.06.21 14:20김미정 기자

앤트로픽은 왜…호랑이 등에 올라탄 빅테크의 속내

올해 G7 정상회의는 프랑스 휴양도시 에비앙레뱅에서 열렸다. 우리나라 이재명 대통령도 참석한 국제 무대다. 이 외교의 장 한편에서 기묘한 장면이 연출됐다. 지난 17일(현지시간) 도널드 트럼프 대통령과 미국 빅테크 최고경영자(CEO)들의 비공개 오찬이 있었다. 이 자리에서 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO와 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO가 뜻밖의 제안을 했다. 트럼프 대통령에게 "미국이 글로벌 AI 연합과 거버넌스를 주도해달라"고 요청한 것이다. 미국 기업이 자국 대통령에게 글로벌 리더십을 요구하는 것은 자연스러워 보인다. 하지만 일주일 전 실리콘밸리를 뒤흔든 사태를 보면 예사롭지 않다. 일주일도 안돼 미국 정부에 SOS 친 앤트로픽 미국 상무부는 지난 12일 국가 안보를 이유로 앤트로픽의 최신 AI 모델 '페이블 5'와 '미토스 5'에 기습적인 수출금지령을 내렸다. 미국 내 외국인의 접근도 금지됐다. 앤트로픽은 90분 만에 글로벌 서비스를 중단했다. 정부가 민간 AI 모델에 '킬스위치'를 누른 초유의 사태였다. 앤트로픽은 정부의 칼날에 직격탄을 맞았다. 그런 기업의 CEO가 불과 일주일 만에 도리어 그 정부를 향해 "맹주가 되어달라"고 외쳤다. 매를 든 이에게 더 큰 방망이를 쥐라는 꼴이다. 상식적으로 납득하기 어렵다. 실제로 G7에 참석한 각국 정상들은 미국의 독주와 앤트로픽 사태에 강한 우려를 표했다. 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령과 나렌드라 모디 인도 총리는 '미국 AI 의존 위험성'을 지적했다. 미국이 하루아침에 AI 접근을 차단하면 전 세계 경제와 후발 AI 생태계가 마비될 수 있다는 경고였다. 동맹국들조차 미국의 'AI 무기화'를 경계한다. 그런데 정작 제재 당사자인 앤트로픽은 왜 미국 중심의 판을 짜달라고 했을까? "G7이 거버넌스를 이끌어달라”는 샘 알트먼 오픈AI CEO보다 훨씬 노골적인 패권 귀속 요청이다. 단순한 아부가 아니다. 계산이 치밀하다. 첫 번째 속내는 '불확실성'으로부터의 탈출이다. 현재 AI 시장은 세계 최초로 규제법을 시행한 EU와, 안보를 무기로 목을 죄는 미국 정부 사이에서 파편화된 규제에 걸려 있다. 피 말리는 불확실성 속에서 사업을 하느니, 차라리 절대 권력인 미국을 중심으로 명확한 규제 틀을 짜는 게 낫다는 판단이다. 미국 중심의 판이 짜이면 선두 기업들의 기술 구조가 곧 '세계 표준'이 된다. 후발 주자들에게는 거대한 진입 장벽이다. 중국 AI 기업 겨냥한 '사다리 걷어차기' 전략 진짜 속내는 따로 있다. 현재 AI 경쟁은 사실상 미·중 양강 구도다. 앤트로픽에 미국 정부 규제만큼 무서운 것은 중국 기업들의 거센 추격이다. CNBC 보도가 전하는 아모데이 CEO의 발언을 보면 의도가 명확하다. 그는 비공개 회동에서 최첨단 모델에 대한 체계적인 접근 관리를 주장했다. 이어 “중국을 철저히 배제한 반도체 및 핵심 부품 공급망 구축이 국제 협력의 필수 과제”라고 강조했다. 미국이 주도하는 거대 연합의 힘을 빌려 중국의 추격을 차단하는 '사다리 걷어차기' 전략이다. 지난주 앤트로픽 사태는 AI가 더 이상 민간 기업의 전유물이 아님을 증명했다. AI는 20세기 군수산업이나 핵무기에 준하는 '국가 안보 재화'가 됐다. 빅테크의 '글로벌 AI 연합' 제안은 냉전 시대 미국 주도 UN 같은 구도를 AI 세계에 이식해달라는 요청이다. 결국 앤트로픽의 제안은 국가의 패권주의를 자사의 시장 지배력 공고화에 이용하려는 고도의 비즈니스 외교 전략이다. 글로벌 AI 생태계는 이제 기술의 영역을 넘어섰다. 냉혹한 '정치와 외교의 격전지'다. AI의 연산 속도만큼이나, 빅테크와 백악관이 주고받는 은밀한 체스판의 수(手)를 예의주시해야 할 것 같다.

2026.06.18 14:58김익현 미디어연구소장

카카오, 구글 딥마인드 워터마킹 솔루션 '신스ID' 도입

카카오(대표 정신아)는 구글 딥마인드와 AI 생성 콘텐츠의 투명성 확보를 위한 기술 파트너십을 체결했다고 20일 밝혔다. 이번 파트너십을 통해 카카오는 자체 AI 모델 '카나나(Kanana)'에 '신스ID(SynthID)'를 적용해 AI 생성 콘텐츠에 워터마크를 삽입하고 추적할 수 있는 수 있는 기반을 마련한다. 카카오는 전 세계적으로 신스ID 워터마킹을 초기 도입한 기업 중 하나로, 아시아 기업 중에서는 최초로 AI 생성 콘텐츠에 해당 기술을 적용한다. 신스ID는 구글 딥마인드가 개발한 디지털 워터마킹 및 탐지 기술이다. 이미지, 텍스트, 오디오, 영상에 이용자의 눈과 귀로는 감지할 수 없는 디지털 워터마크가 삽입돼 콘텐츠의 AI 생성 여부를 검증할 수 있다. 특히, 품질 저하 없이 AI 생성 여부를 추적할 수 있어 딥페이크나 허위 정보 등 AI 생성물 악용 대응 기술로 주목받고 있다. 카카오는 올해 하반기부터 이미지 모델인 '카나나 콜라주(Kanana-Kollage)'와 영상 모델 '카나나 키네마(Kanana-Kinema)'에 신스ID 워터마크를 적용한다. 우선 카카오톡 '카나나 템플릿'에 신스ID 워터마크를 적용할 계획이다. 카나나 템플릿은 카카오톡에서 주고받은 이미지를 활용해 AI로 짧은 영상을 손쉽게 만들 수 있는 기능으로, '카나나 키네마' 모델을 기반으로 구현됐다. 기본적으로 카나나 템플릿으로 생성된 영상에는 카나나 로고가 표시되지만, 신스ID를 적용해 결과물이 편집 등 재가공되더라도 AI 생성 여부를 식별할 수 있게 할 예정이다. 올해부터 AI 기본법 시행과 함께 AI 생성물 표시제가 본격 도입된 가운데, 카카오는 법적 의무를 넘어 신스ID 기반의 비가시적 워터마킹 기술까지 선제적으로 적용하며 AI 생성 콘텐츠의 투명성과 신뢰성 강화에 적극 나선다. 김경훈 카카오 AI Safety 리더는 “AI 기술이 일상 속으로 빠르게 확산되면서 AI 생성 콘텐츠의 투명성과 신뢰성을 확보하는 중요성도 함께 커지고 있다” 며 “신스ID 적용을 시작으로 구글과 책임감 있는 AI 영역에서의 기술 협력을 지속하며, 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 안전한 AI 서비스를 제공해 나갈 계획” 이라고 말했다. 푸시미트 콜리 구글 딥마인드 과학·전략 이니셔티브 부문 부사장은 "AI 생성 콘텐츠를 식별하기 위해서는 효과적인 협력이 필수적" 이라며 "업계 선도 기업들과의 파트너십을 통해 신스ID(SynthID) 기술을 더 많은 플랫폼에 확대 적용함으로써, 모두를 위한 보다 투명한 디지털 생태계 구축을 향한 중요한 발걸음을 내딛고 있다" 고 밝혔다.

2026.05.20 14:10안희정 기자

'이브온라인' 개발사, 독립 출범 후 '펜리스 크리에이션즈'으로 리브랜딩

'이브 온라인' 개발사 CCP 게임즈는 독립 법인으로 전환하며 새로운 사명인 펜리스 크리에이션즈(Fenris Creations)로 리브랜딩했다고 7일 밝혔다. 펜리스 크리에이션즈는 자체 이사회 관리 아래 운영된다. 이는 2018년 이전 회사 운영 방식과 유사한 구조다. 지속형 라이브 서비스 게임과 장기 운영 가상 세계에 적합한 전략적 의사결정을 지원하기 위해 설계됐다. 소유 지분은 펜리스 크리에이션즈의 고위 경영진과 장기 투자자로 구성되며, 개발사·퍼블리셔·운영사로서 회사의 미래 비전에 공감하는 이해관계자들이 참여했다. 펄어비스 공시 자료에 따르면 이번 거래 가치는 1억 2000만 달러이며, 현금 및 비현금 자산이 함께 포함됐다. 이번 전환은 소유 구조와 지배 구조에 한정되며, 펜리스 크리에이션즈는 독립 스튜디오로서 전략, 운영, 창의적 방향성을 직접 책임진다. 경영진, 스튜디오, 제품군, 개발 로드맵 역시 그대로 유지되며, 수년간 이브 유니버스를 이끌어온 동일한 리더십이 계속 회사를 이끈다. 아울러 펜리스 크리에이션즈는 구글 딥마인드와 연구 파트너십도 체결했다. 양사는 복잡하고 역동적인 시스템 내 지능 이해를 발전시키는 것을 목표로 협력하며, 장기 계획, 메모리, 지속 학습 등을 주요 연구 분야로 다룬다. 연구에는 이브 온라인의 로컬 서버 기반 오프라인 버전이 활용되며, 통제된 환경에서 AI 모델을 테스트·평가하게 된다. 또 해당 기술을 활용한 새로운 게임플레이 경험 가능성도 함께 모색한다. 구글은 이번 전환 과정에서 펜리스 크리에이션즈에 소수 지분 투자도 진행했다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 공동 창립자 겸 CEO는 "아타리 DQN, 알파고 등 딥마인드의 수많은 혁신은 게임에서 비롯됐다"며 "게임은 AI 알고리즘을 개발하고 테스트하는 데 완벽한 훈련장이다"라고 전했다. 이어 그는 "오랫동안 힐마를 알고 지냈고, 그의 작업을 늘 존경해 왔다. 펜리스 크리에이션즈의 훌륭한 팀과 함께 AI 연구를 발전시킬 수 있게 돼 매우 기쁘다"고 덧붙였다. 힐마르 베이가르 페투르손 펜리스 크리에이션즈 CEO는 "이번 전환을 통해 직접적인 소유권과 명확한 책임, 그리고 수십 년간 성장할 세계관에 투자할 수 있는 독립성을 확보했다"며 "그간 일관된 지원을 보내준 펄어비스에 감사를 표하며, 앞으로도 '영원'을 염두에 두고 살아있는 우주를 지속적으로 진화시켜 나갈 것"이라고 밝혔다. 한편, 회사는 2025년 기준 7천만 달러 이상의 매출을 기록했다. 아울러 탄탄한 유보 자산을 바탕으로 이용자 참여 지속성과 이브 유니버스의 장기적인 성장에 대한 투자를 이어가고 있다.

2026.05.07 10:25진성우 기자

하사비스 방한 사흘째…구글 딥마인드, 국내 17개사 한자리에

데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO) 방한 사흘째, 구글 딥마인드가 제조·플랫폼·유통·엔터테인먼트를 아우르는 국내 기업들과 만나며 산업 현장 인공지능(AI) 협력 가능성을 타진했다. 29일 업계에 따르면 구글 딥마인드는 이날 오전 서울 중구 웨스틴 조선에서 개최한 연례 행사인 구글 포 코리아에 앞서 '2026 리더스 AI 라운드테이블'을 진행했다. 이 자리엔 카림 아유브 구글 딥마인드 AI 기술 전략 부문 총괄(부사장)을 비롯한 구글 본사 임직원 수십명이 참석했다. 한국 측에선 현대자동차그룹·LG전자·LG생활건강·CJ ENM·카카오·야놀자·올리브영·GS리테일 등 17개 기업 임원이 집결한 것으로 나타났다. 전날인 28일엔 하사비스 CEO가 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장 등 4대 그룹 총수와 연쇄 회동을 갖고 AI 반도체·로보틱스·모빌리티 분야 협력 가능성을 논의한 것으로 알려졌다. 구글 딥마인드의 이번 행보는 하사비스 CEO가 직접 주도한 한국 정부와의 협력 토대의 연장선이다. 하사비스 CEO는 방한 첫날인 27일 이재명 대통령을 예방한 자리에서 해외 최초 구글 AI 캠퍼스의 서울 개소 계획을 밝혔다. 김용범 청와대 정책실장은 브리핑에서 구글 연구진 최소 10명의 한국 파견도 즉석에서 합의됐다고 전했다. 같은 날 과학기술정보통신부와는 10년 전 '알파고 대국' 장소였던 서울 포시즌즈 호텔에서 양해각서(MOU)를 체결하고, 생명과학·기상기후 등 'K-문샷' 프로젝트 협력과 AI안전연구소 연계 안전 프레임워크 구축에 나서기로 했다. 하사비스 CEO는 "바이오 혁신과 기상 예측 분야의 지평을 넓히는 새로운 여정을 시작하겠다"며 "AI가 책임감 있게 발전하도록 돕는 보호 체계 구축에 파트너로서 힘을 보태겠다"고 말했다.

2026.04.29 13:05이나연 기자

구글 임직원 560명 "전쟁부 기밀 AI 계약 반대"

구글 임직원들이 미국 전쟁부(국방부)의 기밀 군사 업무에 자사 인공지능(AI)을 활용하는 것에 집단 반발하고 나섰다. 27일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 구글 임직원 560명 이상이 순다르 피차이 최고경영자(CEO)에게 공개서한을 보내 "AI가 인류에 이로운 방향으로 활용되기를 원하며 비인도적이거나 극도로 해로운 방식으로 사용되는 것에 반대한다"고 밝혔다. 특히 치명적 자율무기와 대규모 감시를 구체적 우려 사례로 꼽으며 기밀 업무에 자사 모델이 활용될 경우 어떤 용도로 쓰이는지 알 수도 막을 수도 없다고 지적했다. 이번 서한은 구글의 AI 연구소 딥마인드와 클라우드 부문 직원들이 주도했으며 서명자 중 18명 이상이 수석·디렉터·부사장급 고위 임원인 것으로 알려졌다. 서명자의 약 3분의 1은 익명으로 참여했다. 이번 집단행동은 전쟁부가 기밀 군사 업무용 AI 모델 공급사였던 앤트로픽을 퇴출한 이후 구글과 후속 계약 협상을 진행 중이라는 보도가 나온 데 따른 것이다. 앞서 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO는 자사 모델에 대한 무제한 접근을 거부하고 치명적 자율무기·대규모 국내 감시 목적 사용을 막기 위한 안전장치를 요구했다. 전쟁부는 이에 앤트로픽을 공급망 위험 기업으로 지정하고 클로드 사용을 전면 금지했으며, 이후 오픈AI와 먼저 계약을 체결한 뒤 구글과도 협상을 이어온 것으로 전해진다. 구글은 지난 2018년에도 전쟁부 드론 영상 AI 분석 사업인 '프로젝트 메이븐'에 참여했다가 직원 수천 명의 반발로 계약 갱신을 포기한 전례가 있다. 당시 무기·감시 관련 AI 개발을 하지 않겠다는 원칙을 발표했지만 지난해 AI 원칙 개정을 통해 관련 금지 문구를 삭제하고 정부·공공 부문 사업 확장에 속도를 내고 있다. 지난달엔 구글 AI 모델 제미나이 기반 군사용 AI 플랫폼 'GenAI.mil'에 자사 AI 에이전트 도구를 도입해 전쟁부 직원과 군 관계자들이 비 기밀 업무에 이용할 수 있도록 했다. 서한은 "지금 잘못된 판단을 내리면 구글의 명성, 사업, 그리고 세계에서의 역할에 돌이킬 수 없는 손상을 가져올 것"이라고 경고했다.

2026.04.28 10:45이나연 기자

구글, 애자일로봇 파트너십 체결…AI 로봇 생태계 선점 가속

구글이 차기 인공지능(AI) 경쟁 격전지로 '로봇'을 지목하며 관련 생태계 장악에 속도를 내고 있다. 구글 딥마인드는 25일 독일 로봇 기업 애자일로봇와 전략적 연구 파트너십을 체결했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이번 협력은 AI를 실제 물리 환경에 적용하는 핵심 전략으로, 산업용 로봇을 중심으로 한 AI 확장에 초점을 맞춘다. 구글은 이번 파트너십을 통해 '제미나이 로보틱스' 파운데이션 모델을 애자일로봇의 산업용 로봇에 적용할 계획이다. 이를 통해 로봇의 작업 수행 능력과 상황 판단, 추론 기능을 한층 고도화한다는 전략이다. 애자일로봇은 센서 기반 지능형 로봇 팔과 휴머노이드 로봇을 개발하는 기업이다. 현재 전 세계에 2만대 이상의 산업용 로봇 시스템을 구축하며 대규모 현장 적용 경험을 확보하고 있다. 구글은 이번 협력을 통해 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터를 확보하게 된다. 이는 AI 모델 성능 개선과 로봇 기능 확장을 동시에 이루는 핵심 자산이다. 제미나이 로보틱스 모델은 생성형 AI 기반으로 로봇의 행동을 제어한다. '제미나이 로보틱스-ER'은 확장된 추론 능력을 통해 복잡한 작업 수행을 지원한다. 이 기술은 애자일로봇의 센서 기반 로봇 팔과 휴머노이드 시스템에 적용돼 제조 현장에서 실증될 예정이다. 특히 구글은 로봇 배치, 데이터 수집, 모델 학습, 재배포로 이어지는 'AI 플라이휠' 구조 구축에 집중하고 있다. 실제 환경에서 축적된 데이터를 기반으로 모델을 고도화하고, 개선된 모델을 다시 현장에 적용하는 방식이다. 애자일로봇은 이미 전 세계 2만대 이상의 로봇을 운영 중으로 대규모 실증 환경을 제공할 수 있는 파트너로 평가된다. 구글은 최근 로봇 분야에서 협력을 빠르게 확대하고 있다. 지난해 미국 앱트로닉과 휴머노이드 로봇 개발에 나섰고, 올해 초에는 현대차그룹의 보스턴 다이내믹스와 협력해 아틀라스 로봇용 AI 모델 개발을 추진한다고 밝혔다. 로봇 소프트웨어 기업 인트린식도 최근 본사 조직으로 편입해 제조업 중심 플랫폼으로 육성하고 있다. 이 같은 행보는 아마존, 테슬라 등과의 경쟁을 의식한 전략으로 풀이된다. 물류, 제조, 건설 등 물리 산업에서 AI 활용이 본격화되면서, 실제 환경에서 작동하는 로봇 기술이 새로운 경쟁 축으로 부상하고 있기 때문이다. 다만 내부에서는 우려도 제기된다. 보스턴 다이내믹스가 국방 분야와 협력해온 이력으로 인해 일부 딥마인드 직원들이 윤리적 문제를 제기한 것으로 알려졌다. 그럼에도 구글은 관련 인재 영입과 투자를 확대하며 로봇 전략을 강화하고 있다. 자오펑 첸 애자일로봇 CEO는 "이미 전 세계 2만대 이상의 로봇 솔루션을 설치하며 대규모 지능형 자동화를 입증했다"며 "구글 딥마인드의 제미나이 로보틱스 모델을 통합해 빠르게 성장하는 시장에서 기술 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다. 캐롤리나 파라다 구글 딥마인드 로보틱스 총괄은 "차세대 로봇을 위한 더 발전된 AI 모델을 개발하고 다양한 산업으로 확산하기 위해 협력하게 됐다"며 "이번 연구는 AI의 실제 적용을 확대하는 중요한 단계"라고 말했다.

2026.03.25 10:39남혁우 기자

[AI는 지금] 美 정부 AI 활용 압박에 구글·오픈AI 연구진도 반발…앤트로픽 '지지'

미국 인공지능(AI) 산업에서 기술의 군사 활용 범위를 둘러싼 갈등이 본격적인 법적 분쟁으로 번지고 있다. 구글, 오픈AI 등 경쟁 기업 연구자들까지 법정 의견 제출에 나서면서 정부와 AI 기업 간 권한 충돌이 산업 전반의 쟁점으로 떠오르고 있다. 12일 IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 앤트로픽이 미국 국방부와의 계약 갈등 끝에 제기한 소송과 관련해 최근 오픈AI, 구글 딥마인드 소속 연구자 37명이 앤트로픽을 지지하는 의견서를 법원에 제출했다. 이 중에는 구글 딥마인드 수석 과학자 제프 딘도 이름을 올렸다.이처럼 경쟁사 연구자들이 특정 기업의 법적 분쟁에서 공개적으로 지원에 나선 것은 이례적인 사례로 평가된다. AI 기술의 활용 범위를 둘러싼 정책 논쟁이 연구자 개인의 윤리적 판단까지 영향을 미치고 있다는 점을 보여준다는 분석도 나온다.업계 관계자는 "이번 의견서 제출은 형식적으로는 연구자 개인 자격으로 이뤄졌지만, 대형 기술 기업의 특성상 회사가 이를 사전에 인지했을 가능성이 크다"며 "연구자들이 소속과 직함을 공개한 상태로 정책 논쟁에 참여할 경우 내부 검토나 법무 확인 절차가 뒤따르는 경우가 많기 때문"이라고 밝혔다. 이번 분쟁의 핵심은 AI 모델 사용 범위다. 미국 전쟁부는 계약상 AI 기술을 '모든 합법적 목적'에 사용할 수 있어야 한다는 입장을 유지한 반면, 앤트로픽은 기술 사용에 일정한 제한이 필요하다는 입장을 고수하고 있다. 특히 대규모 감시나 완전 자율 치명 무기 등 특정 군사 활용에 자사 모델이 사용되는 것은 허용할 수 없다는 조건을 제시한 것으로 전해졌다. 양측 협상이 결렬된 이후 전쟁부는 앤트로픽을 '공급망 위험' 기업으로 지정했다. 앤트로픽은 이 조치로 인해 방산 기업과 군 관련 프로젝트에서 자사 기술 채택이 제한되는 등 사업상 피해가 발생했다고 주장하며 법적 대응에 나섰다. 연구자들은 법원에 제출한 의견서를 통해 정부가 기업의 기술 사용 정책을 이유로 시장 접근을 제한하는 방식은 산업 전반에 부정적인 선례가 될 수 있다고 지적했다. 정부와 기업 간 정책 충돌이 연구 환경을 위축시키고 장기적으로 미국 AI 산업 경쟁력에도 영향을 미칠 수 있다는 우려도 제기됐다. 업계에선 이번 사건이 단순한 계약 분쟁을 넘어 AI 산업의 구조적 갈등을 보여주는 사례로 보고 있다. 앤트로픽이 '헌법적 AI' 등 안전성과 윤리 기준을 강조하며 기술 사용 제한을 주장하는 반면, 미국 정부와 방산 산업에선 생성형 AI의 군사 활용 확대를 추진하고 있기 때문이다.일각에선 이번 분쟁이 앤트로픽의 향후 기업 가치에도 영향을 미칠 수 있다는 전망도 내놨다. 특히 미국 정부가 '공급망 위험' 기업으로 지정한 점은 향후 투자 유치나 기업공개(IPO) 추진 과정에서 변수로 작용할 수 있을 것으로도 봤다. 업계 관계자는 "AI가 국가 안보와 직결되는 전략 기술로 자리 잡으면서 정부와 기업 사이의 기술 통제권을 둘러싼 갈등이 점차 확대되는 양상"이라며 "이번 사건은 AI의 군사 활용 기준과 기업의 기술 통제권을 둘러싼 논쟁이 본격화되는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.12 08:53장유미 기자

[알파고 10년 ①] 이세돌, 한국 AI 출발점됐다

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다. 지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 한국은 인간의 창의성과 직관의 영역이라 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 '알파고 쇼크'를 가장 가까이서 체감하며 AI 시대 개막을 목도했다. 하지만 그런 충격에 비해 준비는 턱없이 부족했다는 평이다. 알파고 이후 한국 사회에서는 AI에 대한 관심이 폭발적으로 증가했지만 실질적인 성과는 두드러지지 못했다. 당시 기업들은 앞다투어 AI 전담 부서를 신설했고 정부 부처들도 앞다퉈 관련 예산을 편성하기 시작했다. 하지만 이는 오랜 기간 기초 과학과 컴퓨터 공학에 투자해 온 선진국들의 행보와 달리, 전형적인 한국식 벼락치기에 가까웠다는 분석이다. AI 기술의 근간이 되는 알고리즘 설계나 원천 기술 개발보다는 가시적인 성과나 응용 서비스에만 초점이 맞춰지는 한계가 역력했기 때문이다. "사람이 없다"… 뼈아픈 AI 인재 부족 본격적인 AI 경쟁이 시작되자 가장 먼저 맞닥뜨린 암초는 인재 부족'이었다. 구글, 메타 등 글로벌 빅테크들이 천문학적인 연봉으로 전 세계의 A급 AI 석학들을 싹쓸이하는 동안, 국내 학계와 산업계는 심각한 구인난에 시달렸다. 대학의 AI 관련 학과 정원은 규제에 묶여 유연하게 늘어나지 못했고, 그나마 배출된 우수 인력들마저 더 나은 연구 환경과 처우를 찾아 해외로 유출되는 악순환이 반복되었다. 기술은 돈으로 살 수 있어도, 그 기술을 다룰 사람은 하루아침에 길러낼 수 없다는 뼈아픈 교훈을 얻는 시기였다. 위기감이 고조되자 정부도 본격적인 팔을 걷어붙였다. 2019년 12월, 정부는 'IT 강국을 넘어 AI 강국으로'라는 슬로건을 내걸고 범정부 차원의 '인공지능(AI) 국가전략'을 발표했다. AI 인프라 확충, 전 국민 AI 교육, 그리고 AI 윤리 기준 마련 등 다방면의 청사진이 제시되었다. 이는 국가 차원에서 AI 생태계 조성을 위한 마스터플랜을 세웠다는 점에서 한국 AI 정책의 중요한 출발점으로 평가받는다. "알파고 사태에서 배운 게 없다"는 쓰라린 성찰 AI에 대한 현장의 불만과 우려도 급증했다. 정부의 지원이 단기적인 실적 위주의 연구 과제에 편중되어 있어 10년~20년을 내다보는 혁신적인 원천 기술 연구가 불가능하다는 지적이었다. 또한 데이터 규제와 얽히고설킨 부처 간 칸막이는 AI 기업 발목을 잡는 주요 원인으로 지목되었다. 특히 산업 현장에서는 무늬만 'AI'를 외치는 어설픈 도입이 뼈아픈 부메랑으로 돌아왔다. 당시 많은 기업이 자체적인 데이터 인프라 수준이나 명확한 비즈니스 모델에 대한 깊은 고민 없이 이른바 '알파고 트렌드'에 휩쓸려 섣불리 기술을 도입하는 데 급급했다. 그 결과 막대한 초기 투자 비용을 쏟아붓고도 실제 업무 효율성 향상이나 수익 창출로는 이어지지 못하는 저조한 성과를 거두었고, 이는 곧 AI 기술의 실효성에 대한 현장의 회의감과 기업들의 짙은 불만으로 직결됐다. 여기에 AI가 머지않아 인간의 일자리를 완전히 대체할 것이라는 막연한 공포와 불안감이 사회 전반에 팽배해지면서 도입 초기부터 노동계와 현장 실무자들의 강한 반발에 부딪힌 것이다. 이처럼 섣부른 기술 도입에 따른 실적 부진과 일자리 상실에 대한 사회적 거부감이 맞물리면서 당시 도입된 AI 시스템은 조직 내 갈등만 유발한 채 실제 산업 현장 깊숙이 뿌리내리지 못하고 겉돌 수밖에 없었다는 분석이다. "앞으로의 10년은 다르다"…알파고 쇼크 딛고 '진짜 성과' 내는 한국 AI 하지만 알파고 쇼크 이후 10년이라는 시간이 흐른 지금, 분위기는 완전히 반전되고 있다. 챗GPT 등 생성형 AI의 등장으로 전 세계적인 AI 패권 경쟁이 2차전에 돌입하면서, 과거의 뼈아픈 시행착오를 거름 삼아 이제는 실질적인 성과를 내야 한다는 목소리에 힘이 실리고 있다. 막연한 공포와 어설픈 도입으로 겉돌던 과거와 달리, 기술의 성숙도가 높아지면서 기업들 역시 명확한 비즈니스 모델을 바탕으로 업무 생산성 향상과 수익 창출에 AI를 본격적으로 접목하기 시작했다. 단순한 기술적 호기심을 넘어 AI가 산업 전반에서 눈에 띄는 실적과 성과를 증명해 내는 '진짜 AI 시대'가 마침내 막을 올리고 있는 것이다. 충격과 혼란 속에서 출발했던 한국 AI 생태계가 오랜 담금질을 끝내고 글로벌 무대에서 본격적인 도약을 이뤄낼 수 있을지 기대가 모아지고 있다는 분석이다. 국내 한 AI 전문 기업 대표는 "과거를 돌이켜보면 기술의 급격한 발전 속도를 제도적 지원과 성장 정책이 좀처럼 따라가지 못했고, 척박한 기업 환경 탓에 AI에 대한 현장의 부정적인 인식마저 팽배했다"며 "이로 인해 국내 AI 산업 생태계의 발전이 기대보다 지연된 측면이 분명히 있다"고 지적했다. 이어 "하지만 지금은 산업 전 분야에 걸쳐 'AI 도입은 생존의 필수'라는 공감대가 확고히 자리 잡았고, 기술 자체도 기업의 실질적인 성장을 견인할 수 있을 만큼 충분히 성숙했다"며 "본격적인 실적 장세로 접어든 앞으로의 10년은 지난 과거와는 차원이 다른 폭발적인 도약을 기대해도 좋을 것"이라고 내다봤다.

2026.03.09 17:15남혁우 기자

[현장] 이세돌 "AI 에이전트, 승부 대상에서 인간 협업 파트너로"

"인공지능(AI)는 상상력을 현실로 만들어주는 가장 든든한 조력자로 성장했습니다. 이제 AI는 승부 대상이 아니라 인간이 더 큰 창의성을 발휘할 수 있게 돕는 도구입니다." 이세돌 9단은 인핸스가 9일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 개최한 '에이전틱 AI 시대(The Age of Agentic AI)' 행사에서 AI 에이전트를 인간 의도 이해·실행하는 협업 파트너로 정의했다. 이번 행사는 2016년 이세돌 9단과 알파고 대국이 열렸던 장소에서 10년 만에 다시 진행됐다. 행사 핵심은 이세돌 9단이 인핸스 AI 에이전트와 실시간 협업을 시연한 장면이다. 이세돌 9단은 음성 명령만으로 AI OS를 활용해 바둑 모델을 즉석에서 재구성하고 새롭게 만들어진 모델과 직접 대국을 진행했다. 이날 인핸스는 여러 AI 에이전트가 동시에 협업하는 멀티 에이전트 구조를 공개했다. 사용자가 음성으로 요청하면 AI OS가 이를 이해해 각 역할을 맡은 에이전트에게 업무를 분배하는 식이다. 예를 들어 경쟁사 제품 분석을 요청하면 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)와 온톨로지 에이전트 기획 에이전트가 동시에 작동한다. 이를 통해 웹 검색과 분석 표 작성까지 수행한다. 복잡한 코딩 없이 인간의 의도만으로 실제 업무 워크플로를 실행하는 에이전틱 AI 개념을 시연했다. 이번 행사에서 공개된 AI OS는 다수 AI 에이전트가 동시 협력하는 통합 시스템 비전을 보여주는 사례다. 웹 검색부터 쇼핑, 기획, 디자인, 코딩 등 주요 기능은 이미 실용화 단계에 있으며 현재 커머스 OS에 통합돼 서비스가 가능하다. 행사에는 글로벌 AI 기업도 스폰서로 참여했다. 앤트로픽을 비롯한 엔비디아, 마이크로소프트가 공식 후원사로 참여했으며 행사는 유튜브 생중계로도 송출됐다. 인핸스는 2021년 설립된 AI OS 솔루션 기업이다. 온톨로지와 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)를 핵심 기술로 보유하고 있다. 산업 맥락 이해와 실제 실행을 결합한 에이전트 중심 AI 시스템을 개발하고 있다. 이승현 인핸스 대표는 "과거 알파고 대국이 인간과 AI의 경쟁을 상징했다면 이제 AI는 인간과 문제를 해결하는 협업 파트너가 되고 있다"며 "온톨로지 에이전틱 AI LAM 기술을 표준화해 전 세계 기업이 AI와 협업하는 AI OS 시대를 열겠다"고 밝혔다.

2026.03.09 14:02김미정 기자

'알파고 쇼크' 10년…이세돌, AI와 다시 맞붙는다

기술과 인간 대결로 전 세계를 놀라게 했던 이세돌 9단이 10년 만에 다시 인공지능(AI) 앞에 선다. AI 에이전트로 바둑 모델을 직접 구축하고 대결까지 추진할 방침이다. 이세돌 9단은 9일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 AI 스타트업 인핸스가 주최하는 행사에 참여한다. 이번 시연에서 이세돌 9단은 인핸스 솔루션으로 음성 명령을 통해 바둑 모델을 직접 설계·실행한다. 모델 실력 수준을 설정하거나 대국 흐름을 실시간으로 구성하는 방식으로 바둑 AI를 구동할 방침이다. 10년 전 이세돌 9단과 알파고 대결을 앞두고 다수 전문가들은 이세돌 9단 승리를 예상했다. 바둑 경우의 수가 약 10의 170승에 이르는 만큼 컴퓨터가 이를 모두 계산하기 어렵다고 봤기 때문이다. 그러나 알파고는 정책망과 가치망을 결합한 알고리즘으로 탐색 범위를 줄였다. 그 결과 4대 1 승리를 거두며 AI 기술 가능성을 입증했다. 이세돌 9단은 2019년 현역 은퇴를 선언했으며, 알파고를 비롯한 AI 기술은 빠르게 발전했다. 이후 구글 딥마인드는 트랜스포머 논문으로 멀티모달 AI 생태계 확장을 시작했다. 이후 2022년 시각 언어 모델 '플라밍고'를 공개했다. 이 모델은 이미지 정보를 이해하고 이를 언어로 설명하는 기능을 갖췄다. 같은 해 나온 모델 '가토'는 단일 AI로 텍스트 작성과 게임 수행, 로봇 팔 제어 등 600개 넘는 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다. 알파고 낳은 구글 딥마인드, 멀티모달 시대 열다 구글 딥마인드는 알파고를 넘어 AI 연구를 한층 더 확장했다. 특히 구글 브레인과 딥마인드를 구글 딥마인드에 통합해 멀티모달 개발에 속도를 냈다. 우선 2023년 '제미나이 1.0'가 출시됐다. 당시 초기 버전부터 텍스트와 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 학습한 '네이티브 멀티모달' 모델로 평가받았다. 이후 구글 딥마인드는 더 나아가 '프로젝트 아스트라'에 착수해 실시간 멀티모달 비서 시대를 열겠다는 포부를 밝혔다. 사용자가 스마트폰 카메라로 주변을 비추면 AI 비서가 사물을 실시간 식별해 원하는 물건을 찾아주는 기술을 만드는 것이 핵심이었다. 또 고해상도 비디오 생성 모델인 '베오'와 음작 제작 모델인 '리리아'를 통해 멀티모달 기술로 창작 생태계 영역을 넓히기도 했다. 구글 딥마인드는 '제미나이 3.1' 시리즈 중심으로 AI 생태계를 주도한다는 평을 받고 있다. 지난 3일 속도·비용 효율을 개선한 '제미나이 3.1 플래시 라이트'를 공개하며 모델 라인업을 확장했다. 최상위 모델 '제미나이 3.1 프로'는 복잡한 논리 추론과 심층 코딩 작업에 최적화된 모델로 평가된다. 또 사용자를 대신해 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기능을 강화한 것이 특징이다. 시각 콘텐츠 생성에 특화된 모델도 등장했다. '제미나이 3.1 플래시' 기반으로 한 '나노 바나나 2'는 이미지와 시각 콘텐츠를 빠르게 생성하는 모델로 실시간에 가까운 제작 속도를 목표로 한다. '제미나이 3 딥 싱크' 모델은 과학 연구나 고난도 엔지니어링 문제 해결을 겨냥한 모델이다. 복잡한 사고 과정을 확장해 AI의 논리적 추론 능력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 최근 가장 주목받는 제미나이 모델 변화는 '싱킹 레벨(Thinking Levels)' 기능이다. 사용자가 AI 추론 깊이를 직접 조절해 간단한 질문부터 복잡한 전략 수립까지 필요한 연산 수준을 선택할 수 있도록 설계됐다. AI 모델, 세상 밖 나와...피지컬AI 개발 '시동' 구글 딥마인드가 2016년 알파고를 앞세워 AI 가능성을 제시했다면 현재 텍스트와 이미지 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 현실 세계와 상호작용 하는 피지컬AI 역량 개발에 집중하고 있다. 현재 구글은 AI에 물리적인 팔과 다리를 붙여 '피지컬 AI' 생태계 구축하는 데 힘쓰고 있다. 대표 사례가 로봇 기술과 AI 모델을 결합한 'RT-2(Robotic Transformer 2)'다. 이 기술을 통해 AI가 추상적 언어 명령을 실제 물리 행동으로 전환하도록 힘쓰고 있다. 시각과 언어, 행동을 한 모델로 연결한 형태다. 구글 딥마인드는 휴머노이드 개발도 진행하고 있다. 올해 보스턴다이내믹스 휴머노이드 로봇 '아틀라스'에 제미나이 모델을 결합했다. 이를 통해 산업 현장에서 인간과 소통하며 작업할 수 있는 로봇 개발을 추진했다. 알파고와 대국했던 이세돌 9단은 최근 AI 기술 발전 속도에 대해 직접적인 체감을 밝혔다. AI 기반 프로그램 개발 환경이 과거와 비교할 수 없을 만큼 빨라졌다고 평가했다. 그는 지난 5일 서울대 과학학과와 한국과학기술학회가 주최한 대담에서 "에이전틱 AI는 알파고 같은 프로그램을 2~30분이면 만들 수 있는 시대가 됐다는 점을 확실히 느꼈다"고 밝혔다.

2026.03.09 12:50김미정 기자

"AI 껍데기 장사는 그만"…구글 부사장이 경고한 생존 어려운 두 사업모델

인공지능(AI) 열풍으로 우후죽순 등장하는 스타트업 가운데 단순 재포장이나 중개에 그치는 기업들은 생존이 어렵다는 경고가 나왔다. 이제는 독자 기술력을 갖추고 실질적인 가치를 기업만이 살아남는다는 지적이다. 20일 대런 모우리 구글 부사장은 팟캐스트 '에퀴티(Equity)'에 출연해 "두 유형의 AI 기업은 이미 경고등이 켜진 상태"라고 경고했다. 구글 클라우드와 딥마인드, 알파벳 전반의 스타트업 조직을 총괄하는 그가 지목한 첫 번째는 기존 대형 AI 모델 위에 겉모습만 덧붙인 서비스형 스타트업이다. 업계에서 흔히 'LLM 래퍼(Wrapper)'로 불리는 이 방식은 챗GPT나 제미나이 등 빅테크가 만든 거대언어모델(LLM)을 기반으로 겉모습(UI)만 바꾸거나 얇은 기능 층을 덧입혀 서비스하는 형태를 말한다. 학습 도우미나 법률 초안 작성기 등이 대표적이다. 대런 모우리 부사장은 "백엔드 모델이 사실상 모든 업무를 처리하고, 기업은 상표만 바꾸는 수준이라면 시장은 더 이상 인내하지 않는다"고 꼬집었다. 이어 "이미 존재하는 거대 모델 위에 아주 얇은 지적재산권(IP)만 얹는 것은 차별화가 아니다"라며 "특정 산업에 특화된 깊은 경쟁 우위를 구축하지 못하면 도태될 것"이라고 강조했다. 두 번째는 여러 AI 모델을 한 번에 연결해 주는 'AI 중개 플랫폼'이다. AI 애그리게이터로 불리는 이 서비스는 하나의 화면이나 API를 통해 다양한 AI 모델을 선택해 쓸 수 있거나 질문에 최적화된 모델로 자동 연결해 주는 서비스를 제공한다. 그러나 대런 모우리 부사장은 AI 모델을 직접 개발하는 기업들이 기업용 기능을 빠르게 확장하고 있어, 중간에서 연결만 해 주는 플랫폼은 설 자리가 점점 좁아질 수 있다고 지적했다. 그는 "사용자는 단순한 서비스 나열보다 상황에 맞는 최적의 모델을 찾아주는 내재화된 기술을 원한다"며 "원천 기술을 가진 모델 공급사들이 기업용 기능을 직접 확장함에 따라 중간 중개상들의 입지는 좁아질 수밖에 없다"고 분석했다. 이 같은 상황은 2010년 전후 클라우드 초기 시장과 비슷하다는 분석도 내놨다. 당시 아마존의 클라우드 서비스를 대신 판매하거나 관리해 주던 스타트업이 대거 등장했지만, 이후 아마존이 자체 기능을 강화하면서 상당수가 사라졌다. 결국 보안이나 시스템 이전, 운영 컨설팅처럼 전문 서비스를 제공한 기업만 살아남았다. 다만 그는 모든 AI 스타트업이 비관적인 것은 아니라고 강조했다. 개발자를 돕는 코딩 도구나, 일반 소비자가 직접 활용할 수 있는 AI 서비스는 여전히 성장 가능성이 높다고 평가했다. 또 바이오테크와 기후 기술 분야도 방대한 데이터를 활용해 새로운 가치를 만들 수 있는 유망 영역으로 꼽았다. AI 시장이 성숙 단계로 접어들면서, 단순히 기술을 가져다 쓰는 수준을 넘어 실제 경쟁력을 증명해야 하는 시점에 들어섰다는 진단이다. 모우리 부사장은 "이제는 단순히 거대 언어 모델을 가져다 쓰는 기능의 시대가 아니라 그 기술로 무엇을 해결할 수 있는지를 증명해야 하는 가치의 시대"라며 "남들이 쉽게 따라올 수 없는 자신만의 깊고 넓은 해자를 구축하는 스타트업만이 살아남을 것"이라고 강조했다.

2026.02.23 10:00남혁우 기자

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