Loading...

AI 뉴스

구글 딥마인드 CEO, "AI 로봇 혁명이 도래했다"

페이지 정보

작성자 이수
작성일 2025.12.27 18:49
365 조회
0 추천
0 비추천

본문

df0d02ba5b407c9b1b1c2be4e0b74555_1766828917_0444.jpg
 


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.

댓글 0
전체 1,366 / 64 페이지
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
659 조회
0 추천
2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
703 조회
0 추천
2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
690 조회
0 추천
2025.11.25 등록
Microsoft는사용자의PC에서직접시각적스크린샷을해석하고마우스및키보드동작을제어하여작업을수행하는70억개의매개변수를가진AI에이전트Fara-7B를공개했으며,이는데이터처리를로컬에유지하여개인정보보호를강화하고HIPAA및GLBA와같은규정을준수할수있는클라우드기반모델의대안을제공합니다.​WebVoyager웹탐색벤치마크에서Fara-7B는69.5%의작업성공률을달성하여GPT-4o의65.1%성능을능가했으며,유사한크기의모델이필요로하는41단계에비해약16단계만에작업을완료했습니다.​이모델은Microsoft의Magentic-One다중에이전트프레임워크에의해생성된145,000개의합성작업궤적을사용하여훈련되었으며,현재MIT라이선스하에HuggingFace에서사용할수있습니다.다만Microsoft는이모델이여전히실험적이며프로덕션배포보다는파일럿프로젝트에가장적합하다고주의를당부하고있습니다.
684 조회
0 추천
2025.11.25 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입