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Google의 2025년 연구 성과 리뷰: 올해의 연구 혁신 분야 8가지

 (blog.google)
2P by GN⁺ 2일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 2025년 구글은 Gemini 3와 Gemma 3를 중심으로 인공지능의 추론력·멀티모달 이해·효율성을 크게 향상시킴
  • Gemini 3 Pro는 LMArena 리더보드 1위를 기록하고, Humanity's Last Exam과 GPQA Diamond 등 벤치마크에서 획기적 점수 달성
  • AI가 도구에서 유틸리티로 전환되며, Pixel 10, Search, NotebookLM 등 제품 전반에 에이전틱 기능 적용
  • 생명과학·수학·양자컴퓨팅 등 과학 연구에서도 AI가 핵심 역할을 수행하며, AlphaFold와 Deep Think가 주목받음
  • 기후 예측·의료·교육 등 글로벌 과제 해결에 AI를 적용, WeatherNext 2와 Gemini 번역 기능이 대표적 성과
  • 책임 있는 AI 개발을 위해 Frontier Safety Framework 강화 및 Agentic AI Foundation 설립 참여

AI 모델 발전

AI 제품 혁신

AI와 창작

Google Labs 실험

과학 및 수학 발전

컴퓨팅 및 물리적 세계

글로벌 임팩트

책임성 및 안전

산업, 학계, 시민사회 협력

향후 전망

  • 구글은 2026년에도 인류에 이로운 안전하고 책임 있는 AI 발전을 지속 추진 예정
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GN⁺ 2일전  [-]
Hacker News 의견들

  • 최근 Google이 정말 전방위로 전력 질주 중임
    지난 1년간의 성과를 보면 놀라울 정도임. OpenAI를 따라잡은 것도 예상했지만, 양자컴퓨팅 노벨상급 연구, 의료·헬스케어 혁신, 첨단 AI 하드웨어, 최고 수준의 기상 모델 등은 기대 이상임
    단순히 광고 회사로 남지 않은 게 다행스러움

    • 사실상 여전히 광고 중심 회사 같음
      연구는 훌륭하지만, 사용자 제품 품질은 광고 중심 설계로 점점 나빠지고 있음
      검색 결과가 LLM 생성 텍스트, 광고 4개, 그리고 그 뒤에야 진짜 결과가 나오는 식임
      내부적으로 어떻게 이런 모순이 가능한지 궁금함
    • 광고가 전체 매출의 75%를 차지하고, 검색 품질은 점점 악화되는 중임
    • 실질적으로는 광고 회사임. 다만 막대한 이익률 덕분에 다양한 사이드 프로젝트를 운영할 수 있음
    • 사실 Google은 예전부터 꾸준히 전력 질주해왔음
      지금은 단지 마케팅 방식이 달라졌을 뿐, 언급된 모든 성과는 장기 투자 결과임
    • 한편으로는 경제가 침체 중인데, 시가총액 수조 달러짜리 회사로서는 참 좋은 시기이기도 함

  • 예전에는 Science지가 “올해의 돌파구”를 정말 흥미롭게 다뤘는데, 요즘은 온통 AI 관련 주제뿐임
    다양한 분야의 진짜 혁신을 꾸준히 조명하는 매체를 찾고 있음. 혹시 그런 곳이 있을까 궁금함

    • Quanta Magazine을 추천함. 매년 분야별로 정리해주는데, 오랫동안 팬으로 지켜보고 있음
    • Science지의 2025년 올해의 돌파구 기사도 참고할 만함. 재생에너지의 폭발적 성장을 다룸
    • Arb Research와 Renaissance Philanthropy가 올해 훌륭한 리스트를 냈음. 링크 참고
    • 어쩌면 지금의 AI 연구 돌파구들이 다른 분야보다 훨씬 파급력 있는 전환점일 수도 있음. AI가 모든 연구를 가속화할 수 있기 때문임

  • DeepMind와 Demis Hassabis를 다룬 다큐 The Thinking Game이 정말 인상적이었음
    YouTube 링크
    인류의 미래에 대해 낙관적인 기분이 들게 함

  • “에이전트의 해”라고 부르기엔 너무 AI 중심적임
    아직 에이전트가 프로그래밍 영역을 벗어나지도 못했는데, 일반 연구의 해라고 부르긴 무리임

    • 결국 “망치만 가진 사람”의 시각으로 모든 걸 보고 있는 셈임

  • 양자컴퓨팅에 대한 의견을 묻고 싶음
    실제 응용 가능성이 있는지, 아니면 연구비를 위한 논문 생산용인지 궁금함

    • 예전에 관련 영상을 올렸는데 관심이 적었음. Peter Gutmann의 발표 영상을 보면 암호해독 관점에서 회의적임
    • 기술적으로는 가능하겠지만 아직 킬러 앱이 없음.
      프로그래밍은 마치 카드탑을 쌓는 것 같고, 안정성·컴파일러·언어 추상화가 더 필요함
    • Scott Aaronson의 블로그 글에 따르면,
      현재 양자컴퓨터의 주요 응용은 물리·화학 시뮬레이션, 암호 해독, 최적화 문제 정도임
      2025년에는 99.9% 정확도의 2큐빗 게이트가 등장했고, 2028~2029년 로드맵이 현실적일 수 있다고 함
      다만 양자암호 이행의 시급성을 경고함
    • 개인적으로는 회의적임. 31보다 큰 수를 인수분해할 때 깨우라고 말하고 싶음

  • Sergey Brin이 복귀한 이후 그의 영향력이 얼마나 작용했는지 궁금함

  • DeepMind가 상온 초전도체 탐색 문제를 다룰지도 궁금함
    단백질 접힘처럼 접근할 수 있을까 생각함

    • 최근 기사에 따르면, DeepMind가 영국에 자동화 과학 연구소를 설립해
      초전도체·태양전지·반도체용 신소재 개발에 AI를 활용할 예정임
      FT 기사 링크
    • 하지만 아직은 학습 데이터 부족과 이론적 기반이 약해 합성 데이터 생성도 어렵다고 봄

  • 광고 독점의 이점이 이런 결과를 가능하게 함

  • 요즘은 AI가 명사, 형용사, 부사까지 다 되는 세상임

    • 마치 “Google”이 그랬던 것처럼 느껴짐
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