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“AI 정체기라는 거짓말..” 구글 제미나이 3, 한계 돌파 비결은?

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.11.21 08:01

기사 3줄 요약

1 구글 제미나이 3, AI '스케일링 법칙' 유효성 재증명
2 AI 발전 한계론 뒤집고 업계에 큰 파장 일으켜
3 빅테크 기업들, 천문학적 AI 인프라 투자 경쟁 가속화

구글의 최신 AI 모델 '제미나이 3'가 등장하며 AI 업계에 거대한 파장을 일으키고 있습니다. 한동안 잠잠했던 '스케일링 법칙' 논쟁에 다시 불을 붙인 것입니다. 많은 전문가가 AI 발전이 한계에 부딪혔다고 말했지만, 구글은 보란 듯이 그 통념을 깨뜨렸습니다. 제미나이 개발을 이끈 오리올 비냘스 딥마인드 부사장은 제미나이 3의 성공 비결은 간단하다고 밝혔습니다. 바로 AI를 학습시키는 '사전 훈련'과 똑똑하게 다듬는 '사후 훈련' 기술이 크게 발전했기 때문입니다.

스케일링 법칙이 대체 뭐야?

'스케일링 법칙'은 아주 간단한 원리입니다. 더 많은 데이터로, 더 큰 컴퓨터를 사용해 AI를 학습시키면 성능이 그만큼 좋아진다는 이론입니다. 마치 요리할 때 좋은 재료를 듬뿍 넣고 화력을 높이면 더 맛있는 음식이 나오는 것과 같습니다. 하지만 최근 들어서는 OpenAI조차 이 법칙의 한계를 인정하는 분위기였습니다. 무작정 규모만 키우는 것이 비효율적이라는 지적이 많았기 때문입니다. 그래서 AI 업계에서는 스케일링 시대는 끝났다는 말이 나오기도 했습니다.

구글은 어떻게 한계를 뚫었지?

이런 상황에서 구글 제미나이 3의 등장은 모두를 놀라게 했습니다. 구글은 단순히 규모를 키우는 것을 넘어, AI를 훈련하는 방식 자체를 더 똑똑하게 만든 것입니다. 이는 AI의 잠재력이 아직 무궁무진하다는 것을 보여주는 강력한 증거입니다. 제미나이 3는 글자뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상까지 한 번에 이해하는 '네이티브 멀티모달' AI입니다. 또한, 문제에 따라 가장 적합한 전문가를 골라 쓰듯 AI 내부 구조를 효율적으로 활용하는 '전문가 혼합(MoE)' 방식을 사용해 성능을 극대화했습니다.

그래서 앞으로 어떻게 되는데?

제미나이 3의 성공은 AI 기술 경쟁의 판도를 완전히 바꿔놓았습니다. 펜실베이니아대학교 와튼스쿨의 에단 몰릭 교수에 따르면, AI 분야는 둔화할 조짐 없이 여전히 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 이는 AI 성능을 높이기 위해 천문학적인 비용을 투자하는 빅테크 기업들의 전략이 옳았음을 증명합니다. 결국 AI 경쟁은 이제 GPU 같은 컴퓨팅 자원을 누가 더 많이 확보하느냐의 '인프라 전쟁'으로 번지는 모양새입니다. 구글의 이번 발표로 인해, 앞으로 AI 모델의 성능은 지금보다 훨씬 더 빠르게 발전할 것으로 보입니다.