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구글 딥마인드 CEO, "AI 로봇 혁명이 도래했다"

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작성자 이수
작성일 2025.12.27 18:49
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Google DeepMind CEO 데미스 하사비스는 오랫동안 약속되어 온 로봇공학 혁명이 더 이상 미래의 전망이 아니라 현재의 현실이며, 이는 하드웨어 발전이 아닌 인공지능의 돌파구에 의해 주도되고 있다고 선언했습니다. 최근 로봇공학의 현황에 대해 언급하면서 하사비스는 "로봇공학의 병목 현상은 하드웨어가 아니라... 사실 소프트웨어 지능이 항상 로봇공학을 저해해 온 요인이라고 생각한다"고 강조했습니다. 그는 그 병목 현상이 마침내 해소되기 시작했다고 말합니다.

​이러한 변화는 파운데이션 모델이 로봇이 학습하고 작동하는 방식을 변화시키면서 나타났습니다. Boston Dynamics의 Atlas 로봇이 이미 2018년에 백플립을 수행하며 놀라운 물리적 능력을 보여주었지만, 이러한 기계들은 특정 작업에만 집중되어 있었습니다. 각 로봇 기능은 기술 이전이나 일반화 없이 별도의 프로그래밍이 필요했습니다—로봇은 상자나 병을 집어 올릴 수 있었지만, 조명이나 방향이 바뀌면 처음부터 다시 시작해야 했습니다.



파운데이션 모델은 로봇이 생각할 수 있게 한다

파운데이션 모델은 그 패러다임을 다시 작성했습니다. 2025년 3월에 출시된 구글 딥마인드의 제미니 로보틱스와 9월에 출시된 후속작 제미니 로보틱스 1.5는 하사비스가 "명확한 변곡점"이라고 부르는 것을 나타냅니다. 이러한 비전-언어-행동 모델은 로봇이 환경을 인식하고, 다단계 작업을 계획하며, 모든 상황에 대해 수작업으로 코딩된 행동 없이도 자율적으로 실행할 수 있게 합니다.
​결정적으로, 이러한 모델은 로봇이 "행동하기 전에 생각"할 수 있게 하여, 복잡한 명령을 일련의 단계로 분해합니다. 제미니 로보틱스 1.5는 색상별로 세탁물을 분류하고, 웹 검색에서 가져온 날씨 예보를 기반으로 여행 가방을 꾸리며, 지역 지침에 따라 재활용품을 분류할 수 있습니다. 이 모든 작업은 사전 프로그래밍된 응답이 아닌 진정한 이해를 필요로 합니다. 또한 이 모델은 서로 다른 로봇 유형 간에 학습을 전이하며, 한 플랫폼에서 학습한 기술이 휴머노이드 로봇을 포함한 다른 플랫폼에 성공적으로 적용됩니다.


AGI로 가는 길로서의 체화된 지능

Hassabis는 물리적 세계에서 감지하고, 계획하며, 행동할 수 있는 능력인 구현된 지능(embodied intelligence)을 인공 일반 지능(AGI) 달성의 핵심으로 자리매김합니다. "결국 AGI는 이 모든 것을 할 수 있어야 합니다"라고 그는 밝혔습니다. 이는 업계가 로봇공학을 평가하는 방식의 근본적인 전환을 나타내며, 고도로 전문화된 엔지니어링으로 가격을 책정하는 것에서 구현된 AI 시스템으로 취급하는 것으로 이동하고 있습니다.
이러한 변화는 개발 일정을 극적으로 가속화하고 있습니다. 수년간의 전문화된 프로그래밍은 훨씬 적은 예제로 적응할 수 있는 범용 모델의 신속한 미세 조정으로 대체되고 있습니다. Google의 2025년 12월 연구 요약에 따르면, 회사는 2025년을 "AI가 우리와 함께 진정으로 생각하고, 행동하며, 세상을 탐험하기 시작한 해"로 규정합니다. 구현된 AI 시장은 이러한 모멘텀을 반영하며, 2025년 44억 4천만 달러에서 2030년까지 230억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

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자율주행로봇전문기업로보티즈가편의점CU의물류를담당하는BGF로지스와협력하여물류센터에휴머노이드로봇을투입합니다.로보티즈는산업통상자원부가지원하는60억원규모의산업기술혁신사업주관기관으로선정되었으며,이를통해'AI파운데이션모델기반유통공정특화휴머노이드로봇'을개발하고실증할예정입니다.이번프로젝트에는로보티즈외에도고려대학교,광운대학교,한국통합물류협회,BGF로지스등이민간및학계파트너로참여하여유통물류센터에서실제활용가능한로봇기술을고도화할계획입니다.개발될로봇의핵심은최근AI업계의주요트렌드인비전-언어-행동(VLA)모델과피지컬AI기술이적용된다는점입니다.이를통해로봇은시각과언어정보를스스로이해하고판단하여행동할수있게되며,기존자동화설비로는처리가어려웠던분류,피킹,반품등비정형상품의수작업공정을수행할수있을것으로기대됩니다.로보티즈는가상의실험실이아닌실제BGF로지스의물류현장에로봇을투입하여입출고및오발주처리등고난도작업을수행하게할방침입니다.이를통해핵심공정자동화율을80%이상으로높이고,오발주재분류및피킹작업의성공률을90%이상달성하여물류현장의인력부족문제를근본적으로해결하는것을목표로하고있습니다.로보티즈김병수대표는이번협력을통해로봇이인간의작업을대체하고협업하는수준까지기술을발전시켜글로벌물류자동화시장에서경쟁력을확보하겠다는포부를밝혔습니다.
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2025.11.26 등록
MIT 연구진은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 훼손할 수 있는 취약점을 발견했으며, GPT-4 및 Llama와 같은 고급 AI 시스템조차도 때때로 진정한 이해보다는 문법적 지름길을 기반으로 질문에 답한다는 사실을 밝혔습니다.신경 정보 처리 시스템 학회(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정인 이 연구는 LLM이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연관시킨 다음, 실제 질문을 이해하는 대신 이러한 학습된 패턴에 의존할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함은 정확한 응답이 중요한 의료, 금융 및 고객 서비스 분야에 배포된 AI 시스템에 위험을 초래합니다.의미보다 문법MIT 부교수 Marzyeh Ghassemi가 이끄는 연구팀은 Northeastern University와 Meta의 연구원들과 함께, 모델이 훈련 중에 “구문 템플릿”—품사의 패턴—을 특정 도메인과 연결하는 방법을 학습하는 과정을 입증했다.MIT News 기사에 따르면, LLM은 “파리는 어디에 위치해 있나요?“가 지리 질문과 관련된 특정 문법 구조를 따른다는 것을 학습할 수 있다. 문법적으로는 유사하지만 “빠르게 앉다 파리 흐림?“과 같이 말이 되지 않는 질문이 제시될 때, 모델은 질문이 무의미함에도 불구하고 여전히 “프랑스”라고 답할 수 있다.Northeastern University 대학원생이자 MIT 방문 학생인 Chantal Shaib는 “이것은 모델이 질문에 올바르게 답하기 위해 학습하는 간과된 유형의 연관성입니다”라고 말했다. 연구원들은 구문을 동일하게 유지하면서 단어를 동의어, 반의어 또는 무작위 단어로 대체했을 때, LLM이 질문이 완전히 말도 안 되는 경우에도 종종 올바른 답변을 생성한다는 것을 발견했다.보안 및 테스트 시사점이 취약점은 심각한 보안상의 영향을 미칩니다. arXiv에 게시된 연구에 따르면, 공격자들은 모델이 무해한 콘텐츠와 연관시키는 구문 패턴을 사용하여 유해한 요청을 표현함으로써 안전 가드레일을 우회하기 위해 이 현상을 악용할 수 있습니다.연구에 참여한 MIT 대학원생 Vinith Suriyakumar는 “이 연구를 통해 LLM의 보안 취약점을 해결하기 위해 더욱 강력한 방어 체계가 필요하다는 것이 분명해졌습니다”라고 말했습니다. 연구진은 GPT-4와 Llama를 포함한 사전 훈련된 모델에서 이를 테스트했으며, 학습된 행동이 성능을 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다.문제를 해결하기 위해 연구팀은 개발자들이 자신의 모델이 이러한 잘못된 구문-도메인 상관관계에 의존하는지 평가할 수 있는 자동 벤치마킹 절차를 개발했습니다. 연구진은 더 다양한 구문 템플릿을 포함한 증강된 훈련 데이터를 활용한 완화 전략을 탐구할 계획이며, 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 추론 모델에서 이 현상을 연구할 예정입니다.
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2025.11.26 등록
메타 플랫폼스가 구글의 AI 칩 텐서처리장치(TPU)를 2027년부터 데이터센터에 도입하는 방안을 논의 중인 것으로 25일 알려지면서, 엔비디아가 장악해온 AI 반도체 시장에 균열이 생길 조짐을 보이고 있다. 이날 뉴욕증시에서 엔비디아 주가는 2.59% 하락한 177.82달러에 마감한 반면, 알파벳 주가는 1.62% 상승하며 시가총액 4조 달러를 눈앞에 두게 됐다.IT 전문매체 디 인포메이션은 24일 메타가 수십억 달러 규모로 구글의 TPU를 도입하는 방안을 검토 중이라고 보도했다. 메타는 2027년부터 자사 데이터센터에 TPU를 직접 설치하고, 내년에는 구글 클라우드를 통해 TPU를 임대하는 방안도 협의하고 있는 것으로 전해졌다. 현재 메타는 AI 학습과 서비스 운영에 엔비디아 GPU를 대규모로 사용하고 있어, 이 계약이 성사되면 엔비디아의 주요 고객사에 대한 영향력이 축소될 수 있다는 우려가 나온다.구글 제미나이3.0 성공이 TPU 확산 계기구글이 자체 AI 칩에 자신감을 갖게 된 배경에는 최근 공개한 AI 모델 ‘제미나이 3.0 프로’의 성공이 있다. 제미나이 3.0 프로는 LM아레나 리더보드에서 1501점을 기록하며 처음으로 1500점을 돌파했고, ‘인류의 마지막 시험’에서 정답률 37.5%로 챗GPT의 26.5%를 크게 앞섰다. 이 모델은 엔비디아 GPU 없이 100% 자체 TPU 클러스터만으로 학습됐다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다.구글은 지난 10월 AI 챗봇 ‘클로드’를 운영하는 앤트로픽과 최대 100만 개의 TPU를 공급하는 수백억 달러 규모의 계약을 체결한 바 있다. 구글 클라우드 경영진은 TPU 도입 확대를 통해 엔비디아 연간 매출의 최대 10%를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다고 디 인포메이션은 전했다.엔비디아 즉각 반박, 삼성전자는 수혜 전망엔비디아는 25일 소셜미디어 엑스(X)를 통해 “우리는 업계보다 한 세대 앞서 있으며, 모든 AI 모델을 구동하고 컴퓨팅이 이뤄지는 모든 곳에서 이를 수행하는 것은 우리 플랫폼뿐”이라고 강조했다. 엔비디아는 “TPU 같은 주문형반도체(ASIC)보다 뛰어난 성능과 다용성, 호환성을 제공한다”고 덧붙였다.구글도 성명에서 “맞춤형 TPU와 엔비디아 GPU 모두 수요가 늘어나고 있다”며 “우리는 수년간 그래왔던 대로 양쪽 모두를 지원할 것”이라고 밝혔다.증권가에서는 TPU 생태계 확장의 최대 수혜자로 삼성전자를 꼽고 있다. 김동원 KB증권 연구원은 “구글 TPU 설계와 생산을 담당하는 브로드컴의 경우 삼성전자가 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 향후 구글 TPU 생태계 확장의 최대 수혜가 기대된다”고 분석했다. SK하이닉스도 구글 TPU에 HBM을 공급하고 있어 AI 생태계 다변화로 수혜를 볼 것으로 전망된다.
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2025.11.26 등록
제품 리더 Aakash G와 OpenAI의 Miqdad Jaffer는 모델 품질보다는 컨텍스트 엔지니어링—사용자 기록, 관련 문서, 시스템 제약 조건과 같은 올바른 정보를 AI 모델에 제공하는 관행—이 AI 기능이 훈련이 부족한 인턴처럼 실패하거나 성공하는지를 결정한다고 주장합니다.이 글은 Apollo의 이메일 작성기를 통해 이를 보여주는데, 엔지니어들이 대화 스레드, CRM 노트, 회사 톤, 관계 컨텍스트를 계층화한 후에야 일반적인 출력에서 출시 가능한 품질로 발전했습니다.전체 코드베이스를 인덱싱하고 벡터 데이터베이스를 통해 관련 코드를 검색하여 연간 10억 달러 이상의 수익을 달성한 AI 코딩 어시스턴트 Cursor는 컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 경쟁 우위를 만들어내는지를 보여주는 사례로, Google이 이 기능을 내부에서 구축하는 대신 경쟁사인 Windsurf와 24억 달러의 라이선스 계약을 체결하게 만들었습니다.
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2025.11.26 등록
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