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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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인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
서바이벌 게임 DayZ의 제작자이자 Rocketwerkz의 CEO인 Dean Hall은 게임 개발의 미래에 대해 대담한 예측을 내놓았습니다: 전통적인 게임 엔진이 아닌 프레임워크가 업계를 지배할 것이라는 것입니다. Game Developer와의 인터뷰에서 Hall은 우주 시뮬레이션 게임 Kitten Space Agency를 위해 특별히 제작된 자신의 스튜디오의 커스텀 C# 프레임워크 Brutal이 개발자들이 게임 제작에 접근하는 방식의 근본적인 변화를 대표한다고 설명했습니다.이 예측은 수년간 게임 개발의 표준이었던 Unity와 Unreal Engine과 같은 비주얼 스크립팅 도구의 현재 지배력에 도전장을 내밉니다. Hall은 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만들어, 비주얼 기반 스크립팅의 주요 이점을 잠재적으로 제거할 수 있다고 주장합니다. “LLM이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만든다면, 비주얼 기반 스크립팅은 그 우위를 잃게 됩니다”라고 Hall은 설명했습니다.첫 번째 원리로부터 구축하기“최신 .NET 기능을 사용하면서 Vulkan 그래픽 API를 포함한 고성능 C++ 라이브러리 및 도구에 대한 저수준 API 액세스를 제공하는” 도구로 설명되는 Brutal은 기존 엔진들이 효율적으로 해결할 수 없었던 특정 기술적 과제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이 프레임워크는 개발자들이 게임 시스템을 처음부터 구축할 수 있게 하여, “어떻게 할 것인가?“보다 “무엇을 하려고 하는가?“를 먼저 물을 수 있도록 합니다.Kerbal Space Program의 제작자인 Felipe Falanghe와 함께 작업하면서, Hall의 Rocketwerkz 팀은 약 1년 만에 Kitten Space Agency 알파 전체를 구축했습니다. 11월 13일에 공개 프리 알파를 출시한 이 게임은 카메라가 0-0-0에 고정되어 있고 모든 것이 카메라를 기준으로 그려지는 맥락적 렌더링(contextual rendering)을 사용하는데, 이는 Unity나 Unreal과 같은 씬 기반 엔진에서는 구현하기 어려운 기법입니다.문서화 보조 도구로서의 LLMsHall과 Falanghe는 LLM이 프레임워크 워크플로우를 실행 가능하게 만들었다고 평가하지만, 일반적으로 AI 코딩 도구와 연관된 방식은 아니라고 말한다. “vibe coding”을 통해 코드를 생성하는 대신, 개발자들은 LLM을 사용하여 C# 라이브러리와 Vulkan에 대한 문서에 빠르게 접근함으로써 수 시간의 수동 조사를 건너뛸 수 있다. Hall은 LLM이 잘 정의된 프로그래밍 언어를 어떻게 처리하는지를 언급하며 “고도로 구조화된, 사실상 잔인할 정도로 구조화된 언어보다 더 나은 것이 무엇이 있겠습니까?“라고 말했다.이러한 예측에도 불구하고, Hall은 Brutal이 만능 솔루션이 되도록 의도된 것은 아니라고 강조했다. 이 프레임워크는 Ahwoo라는 상업적 법인을 통해 오픈 소스로 제공될 예정이지만, Hall은 다른 사람들이 유사한 원칙을 따르는 다른 프레임워크를 만들 것으로 기대한다. 그는 “저는 Brutal이 만능 주머니칼이 되는 것을 좋아하지 않습니다. 왜냐하면 그것이 사실이라고 생각하지 않기 때문입니다”라고 말했다.
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2025.11.23 등록
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