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[AI는 지금] "AI 인재, 주식으로 유혹"…오픈AI發 빅테크 보상 경쟁 가열

오픈AI가 직원 주식 보상을 위해 500억 달러 규모 지분을 별도로 확보한 사실이 알려지면서 글로벌 빅테크 기업 사이에서 '인공지능(AI) 인재 몸값 버블' 논란이 본격적으로 제기되고 있다. AI 경쟁이 격화되는 과정에서 소수 핵심 인재에게 과도한 보상이 집중되고, 그 부담이 기업의 지분 구조와 재무 건전성으로 전가되고 있다는 지적이다. 9일 로이터통신, 디인포메이션 등 주요 외신에 따르면 오픈AI는 지난 해 가을 직원용 주식 보상 풀로 회사 지분의 약 10%를 설정했다. 그 해 10월 기준 기업가치 5천억 달러를 적용하면 500억 달러에 달하는 규모다. 오픈AI는 이미 직원들에게 약 800억 달러 규모 주식 보상을 지급한 상태로, 기존 지급분과 신규 보상 풀을 합치면 직원 보상과 유동성 확보에 배정된 지분은 전체의 약 26%에 이른다. 이는 상장·비상장을 막론하고 빅테크 기업 가운데서도 이례적인 수준이다. 이 같은 수치는 단순한 '후한 보상'을 넘어 보상 구조의 비정상적 팽창을 보여준다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 2025년 기준 오픈AI 직원 1인당 평균 주식 보상액은 150만 달러(한화 21억원)에 달한다. 이는 2000년 이후 상장한 주요 기술기업들이 기업공개(IPO) 직전에 지급했던 평균 주식 보상과 비교해도 수십 배 높은 수준이다. 과거 직원 보상이 높기로 유명했던 구글의 상장 전년도와 비교해도 약 7배에 이른다.업계에선 AI 연구 인력 보상 증가 속도가 기업의 매출 성장이나 현금 창출 속도를 앞지르고 있다는 점을 우려했다. 데이터 분석업체 에퀼라(Eqila)에 따르면 오픈AI는 연 매출의 약 46%를 주식 보상으로 지출하고 있다. 이는 알파벳이나 메타, 심지어 주식 과다 지급으로 지분 희석 논란을 겪었던 팔란티어보다도 높은 수치다. 매출의 절반에 가까운 규모를 인재 보상에 사용하는 구조가 장기간 유지될 수 있을지는 불투명하다는 평가가 나온다. 이 같은 구조는 비상장 기업에서 더욱 민감하게 작용한다. 누적된 주식 보상은 상장이나 대규모 자금 조달 국면에서 기존 투자자의 지분율을 빠르게 낮추는 요인으로 작용할 수 있어서다. 기업가치 상승 속도가 둔화될 경우 주식 보상은 인재 유인책이 아니라 재무 부담으로 전환될 가능성도 제기된다.이는 오픈AI뿐만 아니다. 메타는 '초지능(superintelligence)' 개발을 선언한 이후 오픈AI와 구글 딥마인드 출신 연구진을 대상으로 수천만 달러 규모의 보상 패키지를 제시한 것으로 알려졌다. 구글 딥마인드 역시 일부 최상위 AI 연구자에게는 일반 임원급을 뛰어넘는 연봉과 주식 보상을 제공하고 있다. 아마존도 생성형 AI 경쟁이 본격화되면서 AWS 산하 AI·클라우드 조직을 중심으로 주식 보상 비중을 높이고, 성과급 상한선을 완화하는 방식으로 인재 유치에 나서고 있다. 또 AI 관련 핵심 인력에 대해 기존 내부 보상 체계를 넘어서는 예외적 계약을 허용하고 있는 것으로 알려졌다. 비상장 AI 기업들인 앤트로픽이나 xAI는 초기 인력에게 상당한 지분을 배정하며 인재 확보에 나서고 있다.다만 일각에선 AI 인재 풀이 극도로 제한된 상황에서 보상 경쟁은 불가피하다는 시각도 나온다. 대규모 언어모델과 인프라 경쟁에서 핵심 인력 확보에 실패할 경우 기술 경쟁력 자체가 흔들릴 수 있다는 이유에서다.업계에선 이 과정에서 보상의 기준이 '성과'가 아니라 '희소성'으로 이동하고 있다는 점에서 버블 논란을 키우고 있다고 짚었다. AI 모델의 성능 경쟁이 극소수 연구진의 역량에 좌우된다는 인식이 확산되면서 기업들이 미래 성과를 선반영해 보상을 지급하고 있다는 분석이다. 이는 기업가치가 계속 상승할 것이라는 가정이 있을 때만 성립하는 구조다.특히 비상장 기업에서 주식 보상은 현금 유출을 줄이는 대신 지분 희석을 누적시키는 방식으로 부담이 이연된다는 점에서 우려된다. 로이터는 직원 주식 보상 확대가 AI 인재 확보를 위한 핵심 수단으로 활용되고 있다면서도, 대규모 지분 배정이 장기적으로는 기존 주주 지분 희석으로 이어질 가능성이 있다고 분석했다. 기업가치 상승 속도가 둔화될 경우 주식 보상은 인재 유인책이 아니라 재무 리스크 요인으로 전환될 수 있다는 의미다. 업계에서는 이러한 구조가 닷컴버블 시기 스톡옵션 경쟁과 닮아 있다는 지적도 나온다. 당시에도 핵심 개발자 확보를 위해 주식 보상이 급증했고 시장 환경이 바뀌자 옵션 가치가 급락하며 인재 이탈과 조직 불안정이 동시에 발생했다. AI 산업 역시 기술 패러다임이 빠르게 변하는 만큼, 현재의 보상 체계가 중장기적으로 지속 가능할지에 대해서는 의견이 엇갈리고 있다. 업계 관계자는 "결국 'AI 인재 몸값 버블' 논란의 본질은 기술 경쟁의 속도와 기업가치 현실 사이의 괴리에 있다"며 "AI 인재 확보 경쟁이 계속되는 한 보상 규모는 더 커질 가능성이 있지만, 그 부담은 언젠가 기업의 지분 구조와 투자 수익률로 되돌아올 것"이라고 지적했다. 이어 "주식 보상이 인재 확보의 핵심 수단이 된 만큼, 그 후폭풍 역시 기업과 투자자 모두가 감내해야 할 과제가 되고 있다"고 덧붙였다.

2026.01.09 11:39장유미 기자

순혈주의는 옛말…완성차, 빅테크와 AI 동맹으로 승부수

현대차그룹·메르세데스-벤츠·BMW 등 글로벌 완성차 업체들이 CES 2026을 계기로 구글, 엔비디아, 아마존 등 빅테크와의 인공지능(AI) 동맹을 잇달아 공개하며 'AI 합종연횡' 흐름이 뚜렷해지고 있다. 완성차 업체들은 소프트웨어·데이터 기반 경쟁이 곧 제품 경쟁력으로 직결되는 국면에서 'AI 두뇌'를 외부에서 신속히 확보하려 하고, 빅테크는 대규모 이용자 데이터와 검증된 AI를 양산 차량에 얹어 확산시킬 창구를 얻기 위해 협력 전선을 넓히는 모습이다. 현대차그룹은 최근 계열사 보스턴다이내믹스가 구글 딥마인드와 파트너십을 맺고 휴머노이드 로봇 '아틀라스' 고도화에 나선다고 밝혔다. 양사는 딥마인드의 로보틱스 기반 모델을 접목해 아틀라스의 지능·행동 역량을 강화하는 공동 연구를 추진한다. 현대차그룹이 피지컬 AI 영역에서 기술·생태계를 선점하려는 행보로 해석된다. 엔비디아는 CES 기조연설에서 자율주행 AI 플랫폼 '알파마요'를 공개하고, 메르세데스-벤츠와 협력해 신형 CLA에 적용하겠다고 발표했다. 엔비디아는 차량용 AI 모델·시뮬레이션·개발 도구를 포함한 소프트웨어 스택을 제시하며 'AI로 정의되는 차량'을 전면에 내세웠고, 벤츠는 이를 기반으로 단계적 고도화를 추진한다는 구상이다. CES 2026에서는 이 같은 '빅테크-완성차' 결합이 특정 기업에 국한되지 않고 다변화되는 흐름도 확인된다. 엔비디아는 현대자동차와도 자율주행 관련 협력 방안을 논의했을 것이란 관측이 나온다. 정의선 현대차그룹 회장은 지난 6일 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 약 30분 동안 황 CEO와 만나 이야기를 나눴으며, 대화 내용은 공개되지 않았지만 업계에서는 자율주행 관련 협업을 논의했을 것으로 보고 있다. 박철완 서정대학교 스마트자동차학과 교수는 "현대차그룹은 포티두닷 대신 엔비디아 솔루션을 통해 자율주행 시장에 빠르게 진입하는 방향을 택한 것으로 보인다"며 "1~2년 사이에 자율주행 향방이 크게 바뀔 가능성이 있다"고 관측했다. 자율주행 외 영역에도 기술 협력 발표가 이어졌다. BMW는 아마존의 차세대 음성 비서인 알렉사+ 기술을 BMW 인텔리전트 퍼스널 어시스턴트에 확대 적용하는 계획을 공개했다. 음성 기반 차량 제어와 개인화 기능을 강화해 인간-차량 인터랙션을 한 단계 끌어올리겠다는 취지다. 중국 완성차 립모터 퀄컴과 협업해 콕핏·주행 플랫폼을 결합한 중앙집중형 컴퓨팅 구성을 양산 모델에 적용하겠다는 내용을 발표했다. 차량 내 여러 도메인을 통합해 소프트웨어 업데이트, AI 기능 확장 등을 용이하게 하려는 접근이다. 토요타는 CES 2026에 참가하진 않았지만, 전시 기간에 퀄컴 스냅드래곤 콕핏 플랫폼 기반 차세대 인포테인먼트·콕핏 기능을 공개하며 AI 기반 사용자 경험 강화를 강조했다. 업계에서는 이런 기술 협력 확대 배경으로 양산 데이터의 전략적 가치가 커진 점을 꼽는다. 완성차는 자율주행·콕핏·로봇 등으로 AI 적용 범위가 넓어지는 상황에서 모델 학습과 검증에 필요한 데이터·컴퓨팅·개발 생태계를 단기간에 확보하기 어렵기 때문이다. 반대로 빅테크는 고도화된 AI를 보유하더라도 이를 대규모로 탑재·운영할 물리적 플랫폼이 제한적인 만큼, 글로벌 판매망을 가진 완성차와의 연합이 확산의 지름길이 된다는 분석이다. 결국 AI 두뇌와 양산 플랫폼·데이터 상호 보완 관계가 맞물리며, 완성차-빅테크 간 협업 발표는 이후 더 잦아질 가능성이 크다는 전망이 나온다. 특히 자율주행을 넘어 차량 내 개인화 서비스, 구독형 기능(FOD), 로봇·물류 등으로 AI 활용 영역이 확장될수록 동맹의 형태도 칩–소프트웨어–서비스를 아우르는 '연합 생태계'로 진화할 것이라는 관측이다. 김필수 대림대 미래자동차학과 교수는 “과거에는 완성차의 '순혈주의'가 강했지만, 기술의 총합인 미래 모빌리티는 한 기업이 모든 것을 다 잘하기 어렵다”며 “잘하는 기업들끼리 협력해 경쟁력 있는 제품을 내놓는 것이 시장 선점의 기본 조건”이라고 말했다. 이어 “자율주행 선두권(T1)에 진입하기 위해 각자의 강점을 결합하는 흐름”이라면서도 “다만 알고리즘과 소프트웨어정의차(SDV) 역량이 약하면 주도권을 잃을 수 있어, 협력과 내재화를 병행하는 투트랙 전략으로 갈 가능성이 크다”고 덧붙였다.

2026.01.08 19:15류은주 기자

구글, 보스턴다이내믹스에 로봇용 AI 모델 공급…"피지컬AI 강화"

구글이 로봇용 인공지능(AI) 모델을 보스턴다이내믹스에 공급해 피지컬AI 경쟁력을 높인다. 6일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글 딥마인드는 9일까지 미국 네바다주 라스베이거스에서 열리는 'CES 2026'에서 이같은 목적으로 파트너십을 맺었다. 이번 협력을 통해 구글 딥마인드는 로봇 전용 AI 모델 '제미나이 로보틱스'를 보스턴다이내믹스 '아틀라스'에 적용할 방침이다. 두 기업은 로봇이 주변 환경을 인식하거나 필요한 행동을 수행하는 등 사람과 자연스럽게 소통할 수 있는 방법을 연구할 방침이다. 제미나이 로보틱스는 대규모 멀티모달 모델 '제미나이' 기반으로 작동한다. 여러 로봇 하드웨어(HW) 전반에서 행동을 일반화하도록 설계됐다. 구글 딥마인드는 이번 협력이 단순히 로봇 연구 단계에 머무르지 않는다는 점을 강조했다. 보스턴 다이내믹스가 이미 상용 로봇을 다수 보유하고 있고 실제 고객 환경에 운영 중인 점이 실증 기반 확장 배경으로 작용한다. 보스턴다이내믹스는 사족보행 로봇 '스팟'을 40개국 이상에 공급하고 있으며, 물류 로봇 '스트레치'는 2023년 출시 이후 전 세계 2천만 개 넘는 물류 박스를 처리했다. 이번 협력 핵심 대상인 휴머노이드 로봇 아틀라스는 생산 단계에 활용되고 있다. 향후 현대차 공장에 투입될 예정이다. 캐롤라이나 파라다 구글 딥마인드 로보틱스 부문 수석 디렉터는 "우리는 최첨단 AI 파운데이션 모델을 보스턴다이내믹스 로봇과 통합할 것"이라며 "향후 진정한 범용 휴머노이드 로봇을 구현할 것"이라고 강조했다.

2026.01.06 10:43김미정 기자

"포토샵보다 낫다"…구글, '나노 바나나 프로' 출시

구글이 인공지능(AI) 창작 활용 범위를 넓히기 위해 최신 이미지 생성 도구를 공개했다. 21일 CNBC 등 외신에 따르면 구글은 '제미나이3' 기반 이미지 생성·편집기 '나노 바나나 프로'를 출시했다. 이 제품은 지난 8월 출시된 '나노 바나나' 후속 버전이다. 나노 바나나 프로는 인포그래픽과 슬라이드 제작, 다중 이미지 기반 캐릭터 유지 등 기존보다 확장된 기능을 지원한다. 내부 실험에서는 코드 조각이나 이력서를 넣어 시각 자료로 변환하는 방식이 활용됐다. 이 도구는 제미나이 앱과 노트북LM, 개발자·엔터프라이즈·광고 제품군에서 사용 가능하다. 일부 무료 제공과 유료 티어 차등 정책으로 운영된다. 구글 AI 프로·울트라 구독자는 검색 기능의 'AI 모드'에서 해당 도구를 이용할 수 있다. 울트라 등급에서는 이미지 워터마크가 제거된다. 구글은 AI 필름메이킹 도구 '플로우'에 나노 바나나 프로를 적용할 예정이다. 또 해당 도구에 생성 이미지 판별 기능을 추가해 업로드된 이미지가 구글 AI로 만들어졌는지 표시된다. 이전 버전인 나노 바나나는 사용자 얼굴이나 반려동물 사진을 3D 형태로 변환하는 기능으로 주목받았다. 출시 직후 나흘 만에 제미나이 앱에 신규 사용자 1천300만 명을 유입시키기도 했다. 구글은 제미나이 앱 월 활성 이용자가 6억5천만 명, 제미나이 기반 AI 오버뷰 월 사용자가 20억 명에 달한다고 밝혔다. 반면 오픈AI는 지난 10월 챗GPT 주간 활성 이용자가 8억 명이라고 언급한 바 있다. 최근 오픈AI는 GPT-5.1의 대화력과 효율성을 개선한 두 가지 업데이트를 발표하며 경쟁력을 강화하고 있다. 애플 앱스토어 무료 앱 순위에서도 챗GPT가 1위, 제미나이가 2위를 기록하며 AI 앱 시장 경쟁이 이어지고 있다. 조시 우드워드 구글 랩스·제미나이 부사장은 "많은 사람이 생성형 AI 앱에 몰리고 있다"며 "높아진 수요에 대응하는 것이 가장 바람직한 상황"이라고 밝혔다.

2025.11.21 15:22김미정 기자

구글, 신규 모델 '제미나이3' 출시…"추론력 최고치"

구글이 새 인공지능(AI) 모델 '제미나이3'를 공개해 글로벌 AI 경쟁력을 업그레이드했다. 19일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글은 제미나이3를 '제미나이' 앱과 AI 검색 기능에 적용했다고 공식 블로그를 통해 발표했다. 제미나이3는 이전 모델인 제미나이2.5 출시 후 7개월 만에 나왔다. 구글은 "제미나이 3는 지금까지 공개된 모델 중 가장 높은 추론력을 갖췄다"며 "오픈AI의 'GPT 5.1'이나 클로드 '소넷 4.5'와 견줘도 뒤지지 않는다"고 강조했다. 구글은 제미나이3 추론 능력을 수치화해 공개했다. 해당 모델은 추론 능력을 평가하는 벤치마크(Humanity's Last Exam)에서 37.4점을 받은 것으로 나타났다. 이는 현존하는 AI 모델 중 가장 높은 점수다. 코라이 카부크쿠오울루 구글 딥마인드 최고기술책임자(CTO)는 "제미나이3 활용 규모가 빠르게 늘 것으로 기대한다"고 블로그를 통해 강조했다. 실제 구글은 제미나이 앱 월간 활성 사용자가 6억5천만명인 것으로 나타났다. 개발자 1천3백만명이 업무에 활용하고 있다. 이날 구글은 코딩 도구 '안티그래비티'도 선보였다. 이 도구는 프롬프트 창과 명령줄, 브라우저 창을 함께 보여주는 방식으로 코드 작성과 실행을 한 화면에서 처리하도록 돕는다. 구글은 연구용으로 설계된 '제미나이3 딥싱크'도 곧 공개한다고 밝혔다. 이 버전은 추가 안전성 검증을 거쳐 구글 AI 울트라 구독자에게 제공될 예정이다. 카부크쿠오울루 CTO는 "제미나이3는 최선의 방식으로 사용자를 도울 것"이라고 블로그에서 강조했다.

2025.11.19 07:35김미정 기자

"LLM, 사이버 범죄에 악용 가능"...빅테크, AI 보안 취약점 해결 집중

빅테크 기업들이 사이버 범죄자들에 의해 악용 여지가 있는 초거대 언어모델(LLM)의 핵심 보안 취약점을 해결하기 위한 노력을 강화하고 있다. 2일(현지시간) 파인내셜타임스 등 외신에 따르면 구글 딥마인드, 앤트로픽, 오픈AI, 마이크로소프트(MS) 등 빅테크들은 웹사이트나 이메일에 숨겨진 명령어를 통해 인공지능(AI) 모델이 기밀 정보 등 비인가 데이터를 노출하도록 속이는 '간접 프롬프트 인젝션' 공격을 막기 위해 대응 중이다. 앤트로픽의 위협 정보팀을 이끄는 제이콥 클라인은 “현재 공격 체인의 모든 단계에서 AI가 사이버 공격자들에 의해 활용되고 있다”고 말했다. 빅테크들은 외부 테스터를 고용하거나 AI 기반 도구를 활용하는 등 다양한 기술을 사용해 강력한 기술이 악용되는 것을 탐지하고 줄이기 위해 노력하고 있다. 그러나 전문가들은 업계가 아직 간접 프롬프트 인젝션을 완전히 차단하는 방법을 찾지 못했다고 경고한 상황이다. LLM이 본질적으로 명령을 따르도록 설계돼 있어 사용자의 합법적인 명령과 신뢰할 수 없는 입력을 구분하지 못한다는 점이 문제의 핵심이다. 이는 사용자가 모델의 안전장치를 무력화하도록 유도하는 행동이 가능한 이유이기도 하다. 클라인은 앤트로픽이 외부 테스터들과 협력해 클로드 모델을 간접 프롬프트 인젝션 공격에 더욱 강하게 만들고 있다고 언급했다. 또 공격 발생 가능성을 탐지하는 AI 도구도 사용하고 있다고 덧붙였다. 그는 “악성 사용을 발견하면 신뢰 수준에 따라 자동 개입이 이뤄지거나 인적 검토로 넘어간다”고 설명했다. 구글 딥마인드는 '자동화된 레드티밍' 기법을 활용한다. 자동화된 레드티밍 기법은 회사 내부 연구팀이 실제 공격과 유사한 방식으로 제미나이 모델을 지속적으로 공격해 취약점을 찾는 방식이다. 외부인이 악성 데이터를 학습 데이터에 삽입해 모델의 행동을 바꾸는 '데이터 포이즈닝'도 LLM의 또 다른 취약점이다. 앤 존슨 MS 부사장은 “수년간 공격자는 단 하나의 취약점을 찾으면 됐지만, 방어자는 모든 것을 지켜야 했다”며 “그러나 이제 방어 시스템이 더 빠르게 학습하고 적용하며 반응형에서 선제형으로 전환하고 있다”고 말했다. 기업들이 AI 도입을 확대함에 따라 AI 모델의 결함을 해결하려는 경쟁이 치열해지면서 사이버 보안은 기업의 최우선 우려 사항 중 하나로 부상하고 있다. 제이크 무어 ESET 글로벌 사이버 보안 고문은 “LLM 덕분에 해커들이 아직 탐지되지 않은 새로운 악성 코드를 빠르게 생성할 수 있어 방어가 더욱 어렵다”고 말했다. 매사추세츠공대(MIT) 연구에 따르면 조사된 랜섬웨어 공격의 80%가 AI를 활용했고, 지난해 피싱 및 딥페이크 관련 사기는 60% 증가했다 AI는 피해자의 온라인 정보를 수집하는 용도로도 사용된다. LLM은 SNS, 이미지, 음성 파일 등을 효율적으로 수집해 타깃을 분석할 수 있다. 무어 고문은 기업이 특히 이같은 공격에 취약하다고 지적했다. AI가 인터넷에서 임직원 공개 정보를 수집해 회사가 사용하는 소프트웨어를 파악하고 이를 기반으로 취약점을 찾기 때문이다. 전문가들은 기업들이 새로운 위협을 모니터링하고 민감한 데이터셋과 AI 도구 접근 권한을 제한해야 한다고 강조하기도 했다.

2025.11.03 09:53박서린 기자

사이먼 칸 구글 부사장 "과감한 AI 혁신, 책임감 있는 실행 전제돼야"

[경주=장유미 기자] "우리는 인터넷, 모바일에 이어 지금 세 번째 거대한 기술인 인공지능(AI) 혁명을 거치며 인류 전체의 잠재력이 새롭게 열리는 시대를 맞이 했습니다. AI가 전 세계 사람들과 사회에 의미 있고 긍정적인 변화를 가져올 수 있겠지만, 대담한 혁신과 책임감 있는 실행이 전제 돼야 함께 미래를 만들어 갈 수 있을 것입니다." 사이먼 칸 구글 APAC 부사장은 30일 경북 경주 예술의전당에서 진행된 '아시아태평양경제협력체(APEC) CEO 서밋'에 연사로 참석해 '지속 가능한 혁신을 위한 차세대 AI 로드맵'을 주제로 이처럼 강조했다. '구글 딥마인드'를 앞세워 AI의 활용 확장성에 대해 설명한 그는 AI가 앞으로 과학적 한계를 돌파하고 인류가 해결하지 못한 문제들을 해결하는 데 많은 도움을 줄 것이라고 주장했다. 칸 부사장은 "단백질 구조 분석은 질병 치료제 개발에 핵심적인 과정으로, 과거에는 박사 한 명이 논문 한 편을 쓰고 단백질 하나를 분석하는 데만 몇 년이 걸렸다"며 "구글 딥마인드가 이 문제를 해결하기 위해 '알파폴드'를 개발했고, 지금까지 2억 개 이상의 단백질 구조를 분석해 190개국 200만 명 이상의 연구자들이 오픈소스로 활용할 수 있게 도왔다"고 설명했다. 이어 "구글의 AI 기반 예측 시스템인 '플루드 허브(Flood Hub)'도 홍수를 최대 7일 전까지 예측할 수 있어 80여 개국, 20억 명 이상의 인구에게 생명을 구할 수 있는 정보를 제공 중"이라며 "AI는 인명을 보호하는 데도 도움이 되고 있다"고 덧붙였다. 또 그는 AI가 공공 안전에도 보탬이 되고 있다고 주장했다. 매년 전 세계적으로 인적 오류로 인해 교통사고 사망자 수가 약 130만 명가량 되는 상황에서 구글 모회사인 알파벳에서 선보인 '웨이모'가 완전 자율주행 기술을 선보이며 이에 대한 위험을 낮춰주고 있다고 강조했다. '웨이모'는 현재 미국 5개 도시에서 운영 중으로, 조만간 일본 도쿄, 영국 런던에서도 선보일 예정이다. 칸 부사장은 "'웨이모'는 단순한 편의성이 아니다"며 "모두가 안전한 도로 환경을 만드는 미래로 나아가는 길"이라고 말했다. 하지만 그는 이러한 기술 혁신에는 책임감이 필요하다고 강조했다. 특히 AI 기술은 모든 세대가 혜택을 받을 수 있도록 기업들이 디지털 접근성과 역량 강화를 위해 노력해야 한다고 밝혔다. 구글의 경우 지난 2015년 이후 아시아-태평양 지역에서 6천만 명 이상에게 디지털 교육과 기술 훈련을 제공해왔다. 칸 부사장은 "구글은 이제 미래 세대의 인재를 양성하는 데 집중하고 있고, 이번 주에 선보인 '구글 스킬스'도 이의 일환"이라며 "앞으로도 아세안(ASEAN)과 같은 기관 및 각국 정부와 협력해 AI 핵심 기술 교육을 확대할 계획"이라고 말했다. 또 그는 책임감 측면에서 지속 가능성에 대해서도 고려해야 한다고 주장했다. 구글의 경우 모든 운영 단계에서 탄소 배출 저감과 에너지 효율 향상을 실천하고 있다고 설명하며 7세대 탠서 프로세싱 유닛(TPU) '아이언우드'를 사례로 들었다. 이는 구글이 지난 4월 공개한 AI 추론 특화 칩으로, 이전 세대인 '트릴리엄' 대비 성능이 10배 이상 향상됐다. 칸 부사장은 "'아이언우드'는 2018년 첫 CPU 대비 전력 효율이 30배 높다"며 "구글은 지난해에만 '제미나이' 텍스트 모델의 탄소 발자국을 44배 줄이는 성과도 냈다"고 소개했다. 더불어 그는 AI를 두고 에너지 소비자가 아닌, 더 깨끗한 에너지 미래를 이끄는 촉매제가 될 것이라고 내다봤다. 실제 학술지 네이처의 연구에 따르면 AI는 오는 2035년까지 전 세계 탄소 배출량을 5기가톤 이상 줄일 수 있다고 분석한 바 있다. 칸 부사장은 "우리는 전력망의 전면 가시화를 통해 저렴하고 신뢰할 수 있으며 친환경적인 에너지 공급을 가능하게 하는 프로젝트를 추진 중"이라며 "뉴질랜드, 칠레 등에서 전력 회사들이 우리의 프로젝트를 통해 신재생 에너지를 효율적으로 전력망에 통합하고 있다"고 설명했다. 마지막으로 칸 부사장은 AI를 함께 만들어가는 미래라고 정의하고 모두가 이를 실현하기 위해 협력에 나서야 한다고 강조했다. 그러면서 구글에서도 현재 LG AI연구원, 카카오헬스케어, 삼성 등 APEC 경제권 전반의 파트너뿐 아니라 여러 정부 기관들과 함께 통합 인프라를 구축하고 협력해 나가고 있다고 설명했다. 그는 "기술 전환의 속도가 너무 빨라 그 어느 때보다 신뢰할 수 있는 파트너십이 중요하다"며 "AI의 국제화에는 규제 체계의 조율도 필수적으로, 국제 공통 표준을 마련해 글로벌 차원의 협력 기반을 구축해야 한다"고 주장했다. 이어 "AI의 약속은 어느 한 기업, 한 나라만으로는 실현할 수 없다"며 "대담하게 혁신하고, 책임감 있게 실행하며 함께 미래를 만들어 가는 것이 우리가 AI 시대를 이끌어 가는 핵심 철학"이라고 마무리했다.

2025.10.30 15:48장유미 기자

앤트로픽·구글 "AI 안전은 핵심 경쟁력"…네이버·LG도 '책임 확장' 가속

인공지능(AI)이 고도화될수록 안전은 더 이상 부가 요소가 아니라 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있다. AI 선도 기업들은 모델 확장 속도만큼 안전 검증을 정교하게 설계하며 책임 있는 기술 개발을 위한 내부 체계를 강화하고 있다. 앤트로픽·구글 딥마인드·네이버클라우드·LG AI연구원 등 주요 기업들은 28일 호텔 나루 서울 엠갤러리 앰배서더에서 열린 '2025 인공지능 안전 서울 포럼'에서 기술적·제도적 접근을 결합한 AI 안전 프레임워크와 검증 체계를 공개했다. 첫 발표를 맡은 앤트로픽 마이클 셀리토 글로벌정책총괄은 "강력한 AI 시스템이 물리적 세계와 연결되기 시작한 만큼 안전장치도 정교해져야 한다"며 "AI가 스스로 실행하는 시대에는 기술적 제어만으로는 충분하지 않다"고 말했다. 셀리토 총괄은 앤트로픽이 추진 중인 '책임 있는 확장 정책'을 공개하며 AI 모델의 성능이 높아질수록 보안·평가·통제 수준을 단계적으로 강화하는 구조를 소개했다. 그는 "우리는 위험한 AI 모델을 배포하지 않겠다는 원칙을 명문화했고 외부 AI 안전 연구기관과 협력해 제3자 검증을 받는다"며 "이런 방식이 개발 속도를 늦추는 것이 아니라 오히려 더 빠르고 안전한 배포를 가능하게 한다"고 강조했다. 이어 "AI 안전 평가가 이제는 자율적 약속이 아니라 법적 의무로 전환되는 시점에 와 있다"며 "유럽연합(EU)·미국·한국 모두 안전 프레임워크 공개와 검증을 요구하는 규제 체계를 준비하고 있다"고 덧붙였다. 기술을 얼마나 빨리 확장하느냐보다 얼마나 책임 있게 확장하느냐가 향후 AI 기업의 신뢰를 좌우할 것이라는 설명이다. 이어진 영상 발표에서 구글 딥마인드의 루이스 호, 메리 퐁 연구원은 '프론티어 세이프티' 프레임워크를 중심으로 AI의 위험 역량을 조기 탐지하고 정기적으로 평가하는 체계를 설명했다. 두 연구원은 자율성, 생물, 사이버 위험, 기계학습 연구 역량 등 네 가지 핵심 위험 영역을 지정하고 모델이 위험 임계치를 넘어서기 전 단계에서 위험 역량 평가를 수행한다고 발표했다. 메리 퐁 연구원은 "현재의 AI 모델들은 아직 위험 임계치에는 도달하지 않았지만 세대가 바뀔 때마다 일부 고위험 작업 수행 능력이 비약적으로 향상되고 있다"며 "이를 놓치지 않으려면 정기적이고 반복적인 검증이 필요하다"고 말했다. 이어 "AI 안전은 단발성 평가로 끝나선 안 되며 모델의 변화 주기마다 업데이트되는 동적 평가가 핵심"이라고 덧붙였다. 국내 기업들도 AI 안전을 독립된 경쟁력의 축으로 다루고 있다는 점을 강조했다. 네이버클라우드 윤상두 AI랩 연구소장은 "네이버는 2021년 '사람을 위한 AI'라는 윤리 준칙을 제정하고 초거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X' 개발 전 과정에 안전성 검증을 내재화했다"고 소개했다. 그러면서 "한국어 기반 안전 데이터셋이 부족한 현실을 보완하기 위해 자체 구축한 평가 데이터셋을 오픈소스로 공개했다"며 "모델 개발·배포·운영 전 단계를 관리하는 3선 방어 체계를 도입해 독립된 AI 세이프티 오피스가 사내외 모델의 안전성을 주기적으로 점검하고 있다"고 설명했다. 이어 "AI 안전을 단순한 법적 요구가 아니라 기업의 생존 전략으로 접근해야 한다"며 "모든 개발 과정에 리스크 관리 절차를 자동화해 AI 서비스의 신뢰를 확보하는 것이 목표"라고 강조했다. LG AI연구원 김유철 전략부문장은 AI 안전이 모델 개발의 마지막 단계에서 덧붙이는 절차가 아니라 설계 초기부터 내재화해야 하는 원칙이라고 짚었다. 이에 LG AI연구원은 설립 직후 윤리 원칙과 거버넌스 체계를 수립하고 모든 연구 과제에 윤리 영향 평가를 의무화했다. 또 데이터 컴플라이언스 체계를 통해 학습 데이터의 저작권과 개인정보 위험을 점검하고 AI 에이전트를 활용해 이를 자동화하고 있다. 김 부문장은 "AI의 가장 큰 위험은 기술 자체보다 소수 국가나 대기업만 혜택을 누리며 사회적 격차가 심화되는 것"이라며 "AI를 만드는 기술자뿐 아니라 AI를 사용하는 사회가 얼마나 선한가 역시 AI 세이프티의 핵심 가치로 봐야 한다"고 말했다. 끝으로 발표자들은 "AI의 위험은 국경을 넘어 확산되며 대응 역시 글로벌 협력이 필수적"이라며 "기업이 먼저 안전의 원칙을 실천할 때 비로소 신뢰할 수 있는 AI 생태계가 완성된다"고 입을 모았다.

2025.10.28 17:26한정호 기자

얀 르쿤 "제 꾀에 넘어갔다"…오픈AI, 'GPT-5' 성과 부풀리다 망신

오픈AI가 'GPT-5' 성과 과장 논란으로 얀 르쿤 메타 수석 과학자에게 "제 꾀에 넘어갔다"는 비판을 받았다. 차세대 인공지능(AI) 성능을 과시하려던 시도가 전문가의 반박과 경쟁사들의 조롱으로 이어지며 망신을 자초했다는 평가다. 20일 테크크런치에 따르면 이번 논란은 케빈 웨일 오픈AI 부사장이 소셜 미디어(SNS)에 올린 게시물에서 시작됐다. 그는 "GPT-5가 이전에 풀리지 않았던 '에르되시 문제' 10개를 해결했다"고 선언했다. 더불어 다른 11개 문제에서도 진전이 있었다고 덧붙였다. 이에 '에르되시 문제 웹사이트'를 운영하는 수학자 토마스 블룸은 즉각 반박에 나섰다. 그는 웨일 부사장의 주장이 '극적인 왜곡'이라고 일축했다. 해당 문제들이 '미해결'로 등재된 것은 "개인적으로 그 해법을 담은 논문을 알지 못했다"는 의미일 뿐이라고 선을 그었다. 'GPT-5'가 새롭게 문제를 해결한 것이 아니라는 지적이다. 블룸은 "GPT-5는 이 문제들을 해결한 내가 몰랐던 참고 문헌을 찾아낸 것"이라고 밝혔다. 파문이 커지자 웨일 부사장은 해당 게시물을 삭제했다. GPT-5의 성과를 함께 홍보했던 세바스티앙 부벡 연구원 역시 문헌에 있는 해결책만 발견됐다고 물러섰다. 다만 그는 이 역시 의미 있는 성과라고 항변했다. 문헌 검색 역시 매우 어렵다는 주장이다. 경쟁사들은 즉각 공세에 나섰다. 얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자는 이번 사태를 "제 꾀에 제가 넘어갔다"고 비판했다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO는 "이것은 망신스러운 일"이라고 밝혔다.

2025.10.20 10:48조이환 기자

구글 딥마인드, AI로 '인공태양' 불 지핀다…핵융합 스타트업과 '맞손'

구글 딥마인드가 인공지능(AI) 기술을 앞세워 '꿈의 에너지'로 불리는 핵융합 발전 상용화에 본격 승부수를 띄웠다. 17일 테크크런치에 따르면 구글 딥마인드는 에너지 스타트업 커먼웰스 퓨전 시스템즈(CFS)와 손잡고 핵융합 발전을 고도화한다. 양사는 딥마인드의 AI 소프트웨어 '토락스'를 활용해 CFS의 실증 핵융합로 '스파크' 내부 플라즈마를 시뮬레이션하고 운전을 최적화할 계획이다. 핵융합 발전의 최대 난제는 초고온의 플라즈마를 안정적으로 유지하는 것이다. 태양과 같은 중력이 없는 환경에서 플라즈마는 소멸하기 쉬워 정교한 제어가 필수적이다. AI는 인간이 통제하기 어려운 수많은 변수를 동시에 관리하는 데 탁월해 이 문제의 핵심 해결사로 꼽힌다. CFS는 현재 보스턴 인근에 실증용 핵융합로 스파크를 건설하고 있다. 약 3분의 2 공정이 진행됐으며 내년 완공을 목표로 한다. 회사는 스파크가 투입된 에너지보다 더 많은 에너지를 생산하는 최초의 핵융합 장치가 될 것으로 기대하고 있다. 구글의 행보는 미래 데이터센터에 필요한 막대한 전력을 확보하기 위한 포석으로 풀이된다. 구글은 지난 8월 엔비디아와 함께 CFS의 8억6천300만 달러(한화 1조2천억원) 규모 시리즈B2 투자에 참여했다. 또 CFS가 건설할 첫 상업용 발전소 '아크'에서 200메가와트(MW)의 전력을 구매하는 계약도 이미 체결했다. 구글의 핵융합 투자는 이번이 처음이 아니다. 이전부터 경쟁 스타트업인 TAE 테크놀로지스와도 협력해 AI를 활용한 플라즈마 연구를 진행해왔다. 이는 특정 기업이 아닌 핵융합 기술 자체에 대한 구글의 깊은 관심을 보여준다. 구글 측은 "토락스를 강화학습 모델 등과 결합해 순에너지 생산을 위한 가장 효율적이고 안정적인 경로를 찾을 수 있다"며 "AI를 활용한 핵융합로 직접 제어 기술도 함께 연구하고 있다"고 밝혔다.

2025.10.17 11:08조이환 기자

제프 베조스·에릭 슈미트도 투자한 미국 AI 스타트업

미국의 인공지능(AI) 스타트업 '페리오딕 랩스'가 AI모델과 로봇을 결합한 로봇 자율 연구소를 앞세워 과학 연구의 패러다임 전환에 나선다. 12일 테크크런치 등 외신에 따르면 페리오딕 랩스는 최근 3억 달러(한화 약 4천억원) 규모의 시드 투자를 유치했다. 이번 투자는 안드레센 호로위츠(a16z)가 주도했고 엔비디아, 액셀, DST 등이 참여했다. 제프 베조스와 에릭 슈미트 같은 기술업계 거물들도 투자자 명단에 이름을 올렸다. 이번 투자 유치 과정에서 페리오딕 랩스는 10억 달러(한화 약 1조3천억원)의 프리머니(투자 전 기업가치)를 인정받았다. 페리오딕 랩스는 현재 AI 기술이 가진 근본적 한계를 지적한다. 대규모 언어 모델이 약 10조 개에 달하는 인터넷 토큰 데이터를 모두 학습했지만 이는 기존 지식을 반복하는 수준에 그친다는 것이다. 회사의 해법은 AI 모델과 로봇 연구소를 직접 결합하는 것이다. 이를 통해 세상에 없던 새로운 실험 데이터를 생성하고 AI를 훈련시켜 진정한 과학적 발견을 이루겠다는 목표다. 작동 방식은 AI가 가설을 세우면 로봇 연구소가 자동으로 실험을 진행하는 피드백 루프 구조다. AI는 실험 결과로부터 학습하는데 특히 공개되지 않는 '실패' 데이터가 핵심 학습 자원이 된다. 이러한 흐름을 'AI 포 사이언스(AI for Science)'라 부른다. AI 기술로 신약 개발, 신소재 연구, 질병 진단 등 과학 분야의 난제를 해결하는 기업들을 의미한다. 구글 딥마인드, 라일라 사이언시스 같은 해외 빅테크와 스타트업들이 이 분야의 대표 주자다. 국내에서는 아스테로모프가 '과학자 AI'를 개발하는 대표적인 스타트업으로 꼽힌다. 이 회사는 AI가 인간의 개입 없이 스스로 지식을 탐구하고 새로운 질병 치료법이나 생명공학 기술을 대규모로 제안하도록 설계된 시스템인 '스페이서(Spacer)'를 개발 중이다. 지난 8월 첫 테크리포트를 공개한 이후 현재는 해외의 최상위 연구기관들과 협력해 '스페이서'가 제안한 후보 기술의 실증 연구에 착수한 것으로 알려졌다. 이같은 시도들은 AI 기술의 진화 방향과도 맞닿아 있다. 한 AI 업계 관계자는 "생성형 AI가 코딩과 수학을 정복하고 있는 가운데 이제는 과학의 영역에 도전하는 시도가 뜨겁다"며 "AI가 불러올 다음 패러다임 전환은 바로 이 지점에서 나올 것"이라고 전망했다.

2025.10.12 14:52조이환 기자

구글, 인간처럼 클릭·입력하는 AI 에이전트 공개

구글이 인간의 눈과 손을 대신해 컴퓨터 화면을 직접 제어하는 인공지능(AI) 에이전트 기술 상용화에 시동을 걸었다. 8일 구글 공식 블로그에 따르면 이 회사는 지난 7일 '제미나이 2.5 컴퓨터 유즈' 모델을 공개 프리뷰로 출시했다. 이 모델은 구글 AI 스튜디오와 버텍스 AI의 제미나이 응용 프로그램 인터페이스(API)를 통해 개발자에게 제공된다. '컴퓨터 유즈' 모델은 제미나이 2.5 프로의 시각적 이해와 추론 능력을 기반으로 만들어졌다. AI 에이전트가 인간처럼 웹사이트 양식을 채우거나 필터를 조작하는 등 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 직접 상호작용하도록 힘을 실어주는 것이 핵심이다. 모델은 스크린샷과 작업 기록을 받아 분석한 뒤 클릭이나 타이핑 같은 다음 행동을 결정해 실행하는 순환 구조로 작동한다. 구글은 해당 모델이 주요 성능평가(벤치마크)에서 경쟁 솔루션을 압도한다고 설명했다. 온라인-마인드투웹, 웹보이저, 안드로이드월드 등 다수 벤치마크에서 더 낮은 지연 시간으로 높은 정확도를 기록하며 기술력을 입증했다. 구글은 AI 에이전트 기술의 오용 가능성에 대비해 강력한 안전장치를 마련했다. 개발자는 시스템의 보안을 해치거나 의료 기기를 제어하는 등 민감한 작업은 수행하지 못하도록 제한할 수 있다. 구체적으로 ▲단계별 안전 서비스 ▲시스템 지침 등 세부 제어 기능을 통해 위험을 관리한다. 이 기술은 이미 구글 내부 유저 인터페이스(UI) 테스트 자동화와 검색 AI 모드 등에 적용돼 활용되고 있다. 초기 테스트에 참여한 외부 파트너사들도 개인 비서나 업무 자동화 영역에서 긍정적 결과를 얻었다. 한 AI 에이전트 개발사는 가장 어려운 평가에서 성능이 최대 18% 향상됐다고 전했다. AI 에이전트 개발사 오토탭 관계자는 "우리 에이전트는 데이터 수집과 분석에서 작은 실수도 용납되지 않는 작업을 자율적으로 수행한다"며 "제미나이 2.5 컴퓨터 유즈는 복잡한 상황에서 맥락을 안정적으로 분석하는 데 다른 모델을 능가했고 가장 어려운 평가에서 성능을 최대 18%까지 끌어올렸다"고 밝혔다.

2025.10.08 11:24조이환 기자

"생각하는 로봇 만든다"…구글 딥마인드, 에이전틱 AI 모델 공개

구글 딥마인드가 스스로 생각하고 계획, 행동하는 로봇 개발을 겨냥한 에이전틱 인공지능(AI) 모델을 내놨다. 구글 딥마인드은 26일 '제미나이 로보틱스 1.5'와 '제미나이 로보틱스-ER 1.5'를 공개했다고 홈페이지를 통해 밝혔다. 제미나이 로보틱스 1.5는 비전-언어-행동(VLA) 모델이다. 시각 정보와 지시를 모터 명령으로 바꿔 실행하고, 행동 전 내부 사고 과정을 생성해 다단계 과제를 짧은 단계로 나눠 처리한다. 서로 다른 체화 형태에서도 학습을 공유해 기술 습득 속도를 높인다. 제미나이 로보틱스-ER 1.5는 물리 환경을 추론하고 계획을 세우는 고수준 두뇌 역할을 맡는다. 자연어로 상호작용하고 성공 가능성과 진행 상황을 추정할 수 있다. 구글 검색 같은 도구나 사용자 정의 함수를 네이티브로 호출할 수도 있다. 최근 공간 이해 벤치마크 전반에서 최신 최고 수준 성능을 기록하기도 했다. 두 모델은 에이전틱 프레임워크로 동시에 작동한다. 로보틱스-ER 1.5가 임무를 계획하고 단계 지시를 생성하면, 로보틱스 1.5가 시각과 언어 이해로 구체 동작을 수행하는 식이다. 구글 딥마인드는 로봇이 실제 환경을 얼마나 이해할 수 있는지 검증하기 위한 과정도 거쳤다. 내부적으로 로보틱스-ER 1.5 대상으로 '이알큐에이(ERQA)'와 '포인트 벤치(Point-Bench)'를 포함한 15개 학술 벤치마크를 활용해 실험을 진행했다. 여기서 로봇의 포인팅 능력과 이미지·영상 기반 질의응답 성능을 측정했으며, 최신 최고 수준의 결과를 달성한 것으로 확인됐다. 로보틱스 1.5는 서로 다른 로봇 사이에서 학습한 동작을 그대로 옮길 수 있는 능력을 갖췄다. 예를 들어 '알로하 2' 로봇에서 익힌 동작을 앱트로닉의 휴머노이드 로봇 '아폴로'나 양팔을 가진 '프랑카' 로봇에 적용시킬 수 있다. 로봇마다 별도로 학습시키지 않아도 같은 동작을 적용할 수 있다는 점이 핵심이다. 구글 딥마인드는 로봇 안전성과 책임성을 한층 강화했다고 밝혔다. 현재 이 모델을 탑재한 로봇은 행동하기 전에 먼저 상황을 의미적으로 분석해 안전을 고려할 수 있다. 또 필요할 경우 충돌을 피하는 등 저수준 안전 시스템을 자동으로 작동시켜 위험을 줄인다. 또 로봇 안전성을 위해 '아시모프(ASIMOV)' 벤치마크도 업그레이드했다. 새 버전은 더 다양한 위험 상황을 다루고 주석 품질을 높였다. 새 유형의 안전 질문과 비디오 기반 평가 방식도 추가됐다. 로보틱스-ER 1.5는 이 벤치마크에서 최신 최고 수준의 성능을 보였고, 내부적으로 사고하며 안전을 이해하고 물리적 제약을 지키는 능력을 입증했다. 구글 딥마인드는 "우리는 더 넓은 연구 커뮤니티와 개발 작업을 이어갈 것"이라며 "로봇 공학 커뮤니티가 최신 모델로 무엇을 만들지 기대된다"고 밝혔다.

2025.09.26 16:59김미정 기자

[현장] "게임 개발, AI가 지휘한다"…딥마인드, '오케스트레이터'로 10억 달러 전쟁 선포

구글 딥마인드가 미래 게임 개발의 핵심은 개별 AI 모델이 아닌 이들을 통합 지휘하는 '오케스트레이터' 소프트웨어에 달렸다고 선언했다. 아이디어만으로 게임을 완성하는 '콘셉트에서 콘솔까지' 시대를 열어 AI '개발 속도'와 '콘텐츠 제작 비용' 전쟁을 주도하겠다는 것이다. 한국콘텐츠진흥원은 25일 서울 성수동 피치스 도원에서 '2025 스타트업콘'을 개최했다. 이날 발표자로 나선 피터 대넨버그 구글 딥마인드 시니어 소프트웨어 엔지니어는 AI 경쟁의 본질이 '통합'과 '지휘'로 넘어가고 있음을 역설했다. 대넨버그 엔지니어는 "AI로 트레일러, 캐릭터, 월드, 사운드까지 게임의 모든 조각을 만들 수 있지만 아무도 아직 이것들을 하나로 꿰지 못했다"며 "이것이 바로 10억 달러(한화 약 1조4천억원)짜리 기회"라고 말했다. 그의 설명에 따르면 ▲제미나이(Gemini)로 캐릭터 시트 생성 ▲지니(Genie) 등 월드 모델로 배경 구축 ▲상황에 맞는 적응형 사운드트랙 자동 생성 등 개별 기술은 이미 성숙 단계에 접어들었다. 문제는 이 개별 AI들을 조율해 하나의 게임으로 완성하는 '오케스트레이터'의 부재다. 구글은 이 문제를 해결하는 소프트웨어 기술이 미래 게임 산업의 '게임 체인저'가 될 것이라고 내다봤다. 이 같은 변화는 인간 개발자의 역할을 '코더'나 '제작자'에서 '선장'으로 바꿀 전망이다. 대넨버그 엔지니어는 "미래 개발자는 AI라는 거대한 배를 자신의 비전에 맞춰 올바른 방향으로 이끄는 선장의 역할을 하게 될 것"이라고 강조했다. 그는 순수 AI 생성 콘텐츠에 대한 우려도 인정했다. 젊은 세대가 영혼 없는 AI 콘텐츠를 보면 오히려 몸서리친다는 점을 강조하며 AI는 인간의 창의성을 증폭시키는 도구이지 대체재가 아니라는 점을 역설한 것이다. 대넨버그 엔지니어는 "무한히 자유로운 게임은 재미없다"며 "창작자가 설정한 핵심 아이디어, 즉 '커널(kernel)'을 중심으로 AI의 자율성을 통제하는 균형 감각이 무엇보다 중요하다"고 말했다. 이어 "궁극적으로 인간과 AI가 서로에게 영감을 주는 상호 발전적인 관계를 구축해야 한다"고 말했다.

2025.09.25 15:27조이환 기자

구글 제미나이, '인간의 벽' 넘었다…세계 최고 코딩 대회서 금메달

구글이 인공지능(AI) '제미나이'를 앞세워 세계적인 컴퓨팅 프로그래밍 대회에서 금메달을 수상했다. 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 '추상적 추론' 능력 정복에 본격 나선 것이다. 18일 구글 딥마인드 공식 블로그에 따르면 회사의 AI 모델 '제미나이 2.5 딥 씽크'의 업그레이드 버전이 지난 4일 아제르바이잔 바쿠에서 열린 '2025 국제 대학생 프로그래밍 경진대회(ICPC) 월드 파이널'에 참가했다. '제미나이'는 5시간의 제한 시간 동안 총 12개 문제 중 10개를 해결해 금메달 수준의 성과를 기록했다. '제미나이'의 성적은 대회에 참가한 139개 대학 팀과 비교 시 종합 2위에 해당한다. 특히 대회 시작 45분 만에 8개 문제를 풀어내는 압도적인 속도를 과시했다. 특히 인간 참가팀이 아무도 풀지 못한 'C번 문제'를 해결하며 AI의 잠재력을 입증했다. 이 문제는 무한에 가까운 경우의 수를 탐색해야 하는 고난도 과제였다. 제미나이는 '미니맥스 정리'와 '동적 계획법' 같은 복잡한 알고리즘을 활용해 최적의 해답을 찾아냈다. 여러 AI 에이전트가 각자 해결책을 제시하고 검증하며 반복적으로 개선하는 방식으로 문제를 공략했다. 이번 성과는 사전 훈련, 사후 훈련, 강화 학습, 다단계 추론 등 구글이 쌓아온 AI 기술력이 집약된 결과다. 두달 전 국제 수학 올림피아드 금메달에 이은 성과이기도 하다. AI와 인간 전문가가 협력할 경우 모든 문제를 해결할 수 있었다는 분석도 나온다. 이번에 증명된 추상적 추론 능력은 향후 신약 개발이나 반도체 설계 등 다양한 산업에 적용될 전망이다. 빌 파우처 ICPC 글로벌 총괄 디렉터는 "'제미나이'가 이 분야에 참여해 금메달 수준의 결과를 낸 것은 차세대 AI 도구와 학문적 기준을 정의하는 중요한 순간"이라며 "이 연구는 모두를 위한 디지털 르네상스를 촉진하는 데 도움이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.09.18 14:55조이환 기자

AI '공짜 시대' 막 내리나…구글 제미나이, 요금제별 혜택·한도 공식화

구글이 자체 인공지능(AI) 서비스 '제미나이'의 요금제별 사용량 기준을 명확히 규정하고 본격적인 유료화 전략에 나섰다. 8일 더버지에 따르면 구글은 최근 'AI 구독자를 위한 제미나이 앱 제한 및 업그레이드' 도움말 문서를 업데이트했다. 이번 업데이트를 통해 그간 모호했던 제미나이의 무료 및 유료 등급별 사용 한도가 구체적으로 공개됐다. 핵심인 프롬프트 횟수는 등급에 따라 차등을 뒀다. 이에 따라 '제미나이 2.5 프로'를 ▲무료 이용자는 모델을 하루 5회까지 ▲'AI 프로' 요금제 이용자는 100회 ▲'AI 울트라' 이용자는 500회까지 이용이 가능하다. 이미지 생성과 리서치 기능 역시 한도가 설정됐다. 무료 계정은 하루 100개의 이미지를 생성하고 5개의 '딥 리서치' 보고서를 이용할 수 있다. 유료 요금제인 프로와 울트라 등급은 이미지 생성 한도가 1천 개로 크게 늘어난다. 구글은 이전까지 '제한된 액세스'나 '특정 기간 내 사용 제한'과 같은 모호한 표현으로 정책을 안내해왔다. 이번 조치로 사용자들은 자신의 사용 패턴에 맞는 요금제를 명확히 선택할 수 있는 기준을 갖게 됐다. 더버지는 이번 정책 변경에 대해 "사용자들은 이제 자신의 필요에 맞춰 요금제를 업그레이드할 시점을 명확히 알 수 있게 됐다"며 "구글이 서비스의 가치를 명확히 제시하고 유료 구독 모델을 강화하려는 움직임"이라고 분석했다.

2025.09.08 16:31조이환 기자

"텍스트로 3D 세상 만든다"…구글 딥마인드, '지니 3' 모델 공개

구글 딥마인드가 스스로 현실 세계를 학습·판단해 임무를 수행하는 대형 세계 모델(LWM)을 공개했다. 사람이 경험을 통해 세상을 이해하는 것처럼 사물 움직임과 상호작용을 실시간 학습해 3D 세계에서 재현할 수 있다는 게 특징이다. 6일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글 딥마인드가 실시간 작업을 스스로 수행하는 LWM '지니 3'를 미리보기 버전으로 공개했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 해당 모델은 스스로 현실 세계를 탐색·학습해 문제를 스스로 해결하는 자율형 에이전트 구조로 이뤄졌다. 범용 인공지능(AI) 에이전트를 훈련하는 데도 사용 가능하다. 딥마인드는 지니 1과 2, 베오(Veo) 시리즈 기술을 통합해 지니 3을 설계했다. 지니 3는 텍스트 프롬프트만으로 3D 가상 세계를 실시간으로 만들 수 있다. 생성된 화면은 초당 24프레임, 720픽셀(p) 해상도로 수 분간 작동한다. 딥마인드는 지니 3의 가장 큰 특징으로 현실 세계와 가상 세계를 일관성 있게 유지한다는 점을 꼽았다. 지니 3가 가상 세계 안의 물건이나 움직임, 빛, 물 흐름 등 물리 현상을 실제처럼 자연스럽게 표현할 수 있다는 이유에서다. 특히 지니 3 사용자는 3D 속 환경을 명령어로 변경할 수 있는 '프롬프트 가능한 세계 이벤트' 기능을 이용할 수 있다. 예를 들어 '비가 오게 해줘' 같은 텍스트를 입력하면, 해당 기능이 3D 세계 속 날씨를 실시간으로 변경하는 식이다. 지니 3는 사전 프로그래밍된 물리 엔진 없이 직접 사물 움직임과 상호작용을 실시간 학습해 재현한다. 이는 사람이 경험을 통해 세상을 이해하는 방식과 유사한 방식이다. 딥마인드는 "AI가 단순 영상·텍스트 생성에서 벗어나 일반인공지능(AGI) 수준으로 진화하고 있다는 것을 방증한다"고 홈페이지에서 밝혔다. 딥마인드는 지니 3를 자체 범용 AI 에이전트 '시마(SIMA)'에 적용했다는 점도 소개했다. 이를 통해 시마는 가상 세계에서도 사용자 명령어에 맞게 작업을 수행할 수 있게 됐다는 설명이다. 예를 들어 가상 창고 환경에서 '초록색 쓰레기 압축기로 가라'는 명령을 받은 시마는 해당 임무를 스스로 수행하고 목표를 달성할 수 있게 됐다. 다만 지니 3 기술이 당장 상용화될 만큼 완전하지는 않은 것으로 전해졌다. 다수 에이전트 간 복잡한 상호작용 구현이 어려울 뿐 아니라 현실과 가상세계 상호작용 시간이 수 분에 불과하다는 이유에서다. 또 시뮬레이션 정확도가 실제 지리 환경을 반영하기에는 역부족이다. 현재 소수 연구자와 창작자만 제한적으로 지니 3를 이용할 수 있다. 구글 딥마인드 슐로미 프룩터 연구 디렉터는 "지니 3는 실시간으로 상호작용 가능한 최초의 범용 세계 모델"이라며 "이 기술은 AI 에이전트를 훈련할 수 있는 기반 플랫폼으로 AGI로 가는 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.

2025.08.06 13:34김미정 기자

"AI가 사진을 영상으로"…구글, '비오 3' 기능 제미나이에 통합

구글이 영상 인공지능(AI) '비오 3'의 주요기능을 '제미나이' 언어모델에 통합했다. 사진 한 장으로 동영상을 만들 수 있는 AI 기능이 사용자 경험의 핵심 축으로 자리잡게 됐다. 11일 테크크런치에 따르면 구글은 지난주부터 '비오 3' 기반 '이미지-투-비디오' 기능을 전 세계 150여 개국에 확대 적용했다. 해당 기능은 '제미나이 앱'과 '플로우 툴'을 통해 제공되며 'AI 울트라'와 'AI 프로' 유료 요금제 사용자에게만 지원된다. 무료 사용자 확대 여부는 공개되지 않았다. 사용자는 '제미나이' 앱에서 프롬프트 창 하단 '비디오' 항목을 선택한 뒤 이미지를 업로드하면 된다. 여기에 영상 분위기나 배경음에 대한 설명을 함께 입력하면 이를 바탕으로 시청각 요소가 결합된 짧은 클립이 생성된다. 생성된 영상은 즉시 다운로드하거나 타인과 공유할 수 있다. 구글은 '비오 3' 모델의 상용화 이후 7주 만에 전체 플랫폼에서 4천만 건 이상의 AI 영상이 제작됐다고 밝혔다. 모든 영상에는 '비오' 로고가 삽입된 시각적 워터마크와 함께 '신스ID' 기반의 비가시 디지털 워터마크가 포함된다. '신스ID'는 생성형 인공지능 콘텐츠 식별을 위해 구글이 개발한 기술로, 외형 변경이나 영상 편집이 이뤄져도 식별이 가능하다. 구글은 올해 초부터 '신스ID' 탐지 기능도 별도 도구로 제공하며 생성물의 투명성 확보에 주력해왔다. 이번 기능은 지난 5월 구글 I/O에서 먼저 공개된 AI 기반 영상 툴 플로우에서 선제 적용된 바 있다. 이후 같은 기능을 '비오 3' 기반 제미나이 앱에도 옮긴 것이다. 테크크런치는 "영상 생성은 요금제에 따라 하루 최대 3건까지 가능하며 미사용 횟수는 이월되지 않는다"며 "생성된 콘텐츠는 공유 또는 저장은 가능하지만 편집 기능은 제공되지 않는다"고 밝혔다.

2025.07.11 09:22조이환 기자

[현장] 구글 "AI, 이제 연구가 아니다"…알파폴드부터 아스트라까지, 실용화 전략 제시

구글이 기초과학과 일상생활을 넘나드는 인공지능(AI) 활용 사례를 공개하며 '에이전트화된 다중모달 AI'가 차세대 기술 진화의 핵심임을 강조했다. 단순 언어 처리에서 벗어나 시각·음성·코드 등 다양한 입력을 통합적으로 이해하고 실질적인 조력을 제공하는 AI의 가능성을 직접 시연했다. 구글코리아는 2일 서울 조선팰리스에서 '구글 포 코리아 2025' 행사를 열고 AI 기술이 창작·산업·과학 분야 전반에 걸쳐 어떻게 실용화되고 있는지를 소개했다. 이날 간담회에는 구글 딥마인드 및 랩스 디렉터가 함께 참석해 연구 중심의 기술과 서비스로 구현의 흐름을 중심으로 발표를 진행했다. 이 행사에서는 딥마인드의 핵심 프로젝트 소개와 구글 랩스의 프로젝트가 순차적으로 설명됐으며 행사 이후에는 AI 기반 콘텐츠 제작 툴과 연구성과에 대한 전시존 체험도 제공됐다. 딥마인드 "다중모달·에이전트형 모델로 전환…제품화 전략이 핵심" 이날 행사에서는 마니쉬 굽타 구글 딥마인드 시니어 디렉터가 '이론에서 현실로(From Research to Reality)'라는 주제를 중심으로 회사의 AI 연구 전략과 최신 기술을 공유했다. 굽타 시니어 디렉터는 구글이 개발한 기초모델 '팜(PaLM)' 사례를 소개하며 문제별로 매번 모델을 새로 학습해야 했던 기존 방식에서 벗어나 범용적 문제 해결 능력을 갖춘 '파운데이션 모델'의 중요성을 강조했다. '팜'은 58개 벤치마크 테스트 중 다수에서 기존 특화모델을 능가했으며 이는 이후 '제미나이(Gemini)' 시리즈로 진화해 텍스트·음성·영상·코드까지 모두 다룰 수 있는 멀티모달 모델로 확장됐다. 굽타 디렉터는 '프로젝트 아스트라(Project Astra)' 역시 소개했다. 이 프로젝트는 '제미나이 모델'을 기반으로 구현된 에이전트형 AI로, 실제 사용자 음성 명령에 따라 자전거 수리, 이메일 검색, 유튜브 조회, 매장 재고 확인까지 일관된 조력 흐름을 실시간으로 수행하는 예시가 시연됐다. 기존 챗봇을 능가하는 대화 유지력과 멀티태스킹 수행력을 기반으로 차세대 AI 비서의 전형을 제시했다. 기초과학 영역에서는 딥마인드의 '알파폴드(AlphaFold)'를 중심으로 생물학적 문제 해결 사례를 소개했다. '알파폴드'는 아미노산 서열을 기반으로 수초 내 단백질 3차원 구조를 예측할 수 있으며 현재 전 세계 2백억 종 이상의 단백질 구조 예측 데이터를 공개하고 있다. 굽타 디렉터는 이 기술이 약물 개발, 플라스틱 분해 효소 설계, 병충해 저항 종자 개발 등 다양한 영역에서 활용 중이며 국내에서도 많은 연구자들이 알파폴드 기반 연구를 진행 중이라고 밝혔다. 특히 그는 암 치료를 위해 알파폴드를 활용 중인 서울대 송지준 교수의 연구를 직접 언급하며 국내 연구진의 기여도에 주목했다. 송 교수는 알파폴드를 활용해 암세포 표적 단백질 구조를 분석하고 있으며 굽타는 이같은 실제 임상 접목이 과학적 진보의 상징이라고 평가했다. 창작과 콘텐츠 영역에서는 ▲'이마젠4(Imagen 4)' ▲'뮤직 AI 샌드박스(Music AI Sandbox)' ▲'비디오 생성 모델 비오3(Veo 3)' ▲'음성 기반 음악 생성기 리리아(Lyria)' 등이 공개됐다. '이마젠4'는 현재 업계 최고 수준의 텍스트-이미지 생성 모델로 평가받고 있으며 실제 프레임을 기반으로 동영상을 확장하는 '비오3' 모델도 함께 시연됐다. 이 모델은 영상에 자동으로 배경 음향을 삽입하는 오디오 생성 능력도 갖춰 무성 영상 한계를 넘어서고 있다. 영상 생성 기술은 '플로우(Flow)'라는 툴로 연결돼 영화 제작자를 위한 실제 프로덕션 환경에서도 쓰일 수 있도록 제품화되고 있다. 음악 분야에선 '리리아'를 통해 곡을 생성하고 이를 크리에이터가 활용할 수 있도록 뮤직 AI 샌드박스 툴킷이 함께 제공된다. 글로벌 확장성을 위해 구글은 '멀티컬처·멀티링구얼(Multicultural Multilingual)' 모델 개발도 병행 중이다. 영어 등 서구권 언어 중심의 성능 편향을 극복하기 위해 힌디어·한국어·중국어 등 다양한 언어의 이해력 격차를 줄이고 단순 번역이 아닌 '문화적 맥락 기반 생성'이 가능하도록 학습 방향을 조정 중이다. 마니쉬 굽타 구글 딥마인드 시니어 디렉터는 "우리는 대담한 혁신을 추진하는 동시에 책임 있는 개발과 배포를 최우선 가치로 두고 있다"며 "헬스케어 등 고위험 분야에 AI를 적용하는 만큼 각국 파트너들과의 협력을 통해 기술의 실질적 활용성과 안전성을 함께 담보하겠다"고 밝혔다. 구글 랩스 "실험을 제품으로…AI가 일하는 시대 온다" 이날 행사에서는 구글 랩스의 제품 전략도 함께 공개됐다. 발표는 사이먼 토쿠미네 구글 랩스 프로덕트 매니지먼트 디렉터가 맡았다. 그는 구글 랩스가 기술을 사용자 중심 제품으로 전환하는 임무를 가진 조직이라고 소개하며 AI 설계 키워드로 '변환'과 '협업'을 제시했다. 토쿠미네 디렉터가 첫 번째 사례로 소개한 사례는 '노트북LM'이었다. 이 도구는 대량의 문서를 분석해 요약, 마인드맵, 오디오, 영상 형태로 변환하는 리서치 보조 도구다. 이 툴은 입력된 정보를 기반으로만 작동하며 결과물마다 정보의 출처를 명시해 생성형 AI의 신뢰성 문제를 구조적으로 보완했다. 구글은 이 제품을 통해 실험적 AI 기술이 사용자 실생활에 적용되는 전환 사례를 구축하고 있다. 더불어 '오디오 오버뷰(Audio Overview)' 기능은 문서를 음성 콘텐츠로 자동 변환해주는 기능으로, 이날 행사에서는 KBO 올스타전 기록을 주제로 한 한국어 팟캐스트 형식의 오디오가 시연됐다. 감탄사나 여백 같은 비효율적 요소를 일부러 삽입해 실제 대화처럼 자연스럽게 들리도록 설계된 것이 특징이다. 구글은 이러한 음성화 전략이 오히려 정보 전달의 몰입도와 이해도를 높이는 데 효과적이라고 판단하고 있다. 아울러 '비디오 오버뷰(Video Overview)'는 이미지와 슬라이드 등 시각 자료를 기반으로 AI가 실시간으로 설명을 제공하는 기능이다. 이 과정에서 AI는 화면 속 콘텐츠를 보고 이해한 뒤 설명하는 방식을 택하고 있어 일반적인 텍스트 기반 요약 기능과는 몰입감에서 차별점을 둔다. 이 기능은 '비오3(Veo 3)' 기반의 고해상도 영상 생성 기술과 연동돼 교육, 회의, 여행 기록 요약 등에서 활용 가능성이 제시됐다. 토쿠미네 디렉터는 AI의 '에이전트화' 가능성을 설명하며 두 가지 협업형 AI도 함께 공개했다. 하나는 개발자 보조용 '줄스(Jules)'로, 코드 수정과 버그 해결을 자동화하는 도구다. 또다른 하나는 '마리너(Mariner)'로, 웹브라우저 환경에서 사용자를 대신해 온라인 쇼핑, 예약, 일정 정리 등을 수행하는 소비자용 AI 에이전트다. 두 제품 모두 '제미나이 2.5 프로' 기반으로 설계됐으며 구글은 이를 통해 AI를 단순 도구가 아닌 디지털 동료로 진화시키는 방향성을 실험하고 있다. 사이먼 토쿠미네 구글 랩스 프로덕트 매니지먼트 디렉터는 "에이전트형 AI는 단순한 기능 수행을 넘어 사용자와 함께 일하는 협업자로 자리 잡을 것"이라고 강조했다.

2025.07.02 15:09조이환 기자

"DNA 100만 개 동시 분석"…구글 딥마인드, '알파지놈' 공개

구글 딥마인드가 유전자 정보를 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. DNA 글자 100만 개를 한 번에 분석할 수 있는 등 기존 모델과 차별화된 기능을 갖췄다. 딥마인드는 26일 공식 블로그를 통해 AI 기반 DNA 서열 분석 모델 '알파지놈(AlphaGenome)'을 연구용 API 형태로 공개했다고 밝혔다. 누구나 비상업적으로 해당 모델을 이용할 수 있다. 알파지놈은 DNA 글자 100만 개를 읽고 각 염기 수준에서 정밀하게 예측할 수 있다. 긴 서열을 높은 해상도로 분석할 수 있어 멀리 떨어진 유전자 조절 영역까지 해석할 수 있다. 딥마인드가 해당 모델에 컨볼루션과 트랜스포머 구조를 탑재해 가능한 기능이다. 또 유전자가 언제, 어디서, 얼마나 작동하는지 나타내는 다양한 조절 정보를 예측할 수 있다. 변이 서열과 원래 서열의 차이를 빠르게 비교해 유전 변이가 미치는 영향을 1초 안에 평가하는 기능도 갖췄다. RNA가 잘리는 접합부까지 직접 예측할 수 있어, 스플라이싱 오류로 생기는 희귀 질환 분석에도 활용 가능하다. 딥마인드는 이 모델이 24개 예측 과제 중 22개에서 기존 최고 모델보다 높은 성능을 기록했다고 밝혔다. 조절 효과 예측 과제에서는 26개 중 24개에서 최상위 성능을 보였다고 설명했다. 이 모델은 기존 '엔포머(Enformer)' 기반으로 작동한다. 이용자는 단백질 코딩 영역에 특화된 '알파미스센스(AlphaMissense)'와 모델을 함께 사용할 수 있다. 이에 유전체 98%를 차지하는 비코딩 영역까지 분석할 수 있어 희귀 질환 연구에 활용 가능하다. 모델 학습에는 ENCODE, GTEx, FANTOM5 등 대규모 유전체 데이터가 사용됐다. 사람과 생쥐의 다양한 조직과 세포 데이터도 포함됐다. 딥마인드는 "알파지놈은 유전자 조절 과정을 전반적으로 이해할 수 있도록 학습됐다"며 "연구자들은 자신만의 데이터에 맞게 모델을 조정해 사용할 수 있다"고 설명했다. 미국 메모리얼 슬로언 케터링 암센터 케일럽 라로우 박사는 "긴 문맥, 염기 단위 정밀도, 다양한 유전체 분석을 한 번에 처리할 수 있는 첫 모델"이라며 "복잡한 유전 정보의 활용 가능성을 넓혀줄 것"이라고 말했다.

2025.06.26 09:56김미정 기자

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