Google DeepMind CEO 데미스 허사비스와의 대담

1. AI의 중심 이동과 최신 성과 (Gemini 3 & Agentic AI)

트렌드 변화: 지난 1년 동안 AI의 무게 중심이 단순한 거대언어모델(LLM)에서 에이전트 AI(Agentic AI)로 이동했습니다.

Gemini 3: DeepMind는 최근 멀티모달 기능이 대폭 강화된 'Gemini 3'를 출시했습니다.

Nano Banana Pro: 이미지 생성 및 이해 도구로, 단순 생성을 넘어 이미지 내의 객체, 재료, 메커니즘을 의미론적으로 이해하고 텍스트를 정확하게 렌더링하는 '이미지 분야의 AGI'에 근접한 모델입니다.

2. 과학적 난제 해결 ("Root Node" 문제)

허사비스는 AI를 통해 파급 효과가 큰 근본적인 과학 문제(Root Node Problems)를 해결하는 데 집중하고 있습니다.

AlphaFold의 성공: 단백질 구조 예측의 성공은 이러한 접근법의 가능성을 증명했습니다.

새로운 목표 분야:

-재료 과학: 상온 초전도체 및 더 나은 배터리 소재 개발.

-핵융합 (Fusion): Commonwealth Fusion과의 파트너십을 강화했습니다. AI를 활용해 토카막(Tokamak) 반응로 내 플라즈마 제어 및 마그넷 안정화를 돕고 있습니다. 이는 무제한 청정 에너지라는 '성배'를 위한 것입니다.

-양자 컴퓨팅: 구글 퀀텀 AI 팀과 협력하여 오류 수정 코드(Error correction codes) 개발에 머신러닝을 지원하고 있습니다.

3. 스케일링과 혁신의 균형 (50:50)

스케일링의 한계? 데이터 고갈이나 스케...