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갤럭시 카메라 무음 만들기(adb)
이번이 패치 때문에 풀려서 다시 하면서 혹시 모를 갤붕이를 위해 정리해봤음우선 휴대폰이 wifi에 연결돼있어야 됨adb shell settings put system csc_pref_camera_forced_shuttersound_key 0우선 위의 명령어를 복사해두자1. 플레이스토어에서 adb shell 설치2. 설정 > 보안 및 개인정보 보호 > 보안 위험 자동 차단 해제3. 설정 > 휴대전화 정보 > 소프트웨어 정보에서 "빌드 번호" 를 연타하여 "개발자 옵션" 을 활성화, 그럼 설정 최하단에 "개발자 옵션"이 생김4. 개발자 옵션에서 무선 디버깅을 켜주면 위의 화면이 뜨면서 지금 내 휴대폰과 같은 wifi가 잡힐거임. 허용5. "무선 디버깅" 메뉴를 눌러 위의 화면을 띄워 놓음6. 이제 분할화면이 필요한데 adb shell앱을 상단에, 무선 디버깅은 아랫쪽으로 실행분할화면은 멀티테스킹창에서 상단의 앱 아이콘을 눌러 "분할 화면으로 열기" 누르면 됨이렇게 하는 이유는 무선디버깅이 만약 멀티테스킹이나 화면꺼짐등으로 잠깐이라도 끊기면 뒤에 말할 포트와 페어링코드가 새로고침 됨. 그래서 화면 전환 없이 계속 고정해두기 위해 분할화면을 하는 것7. 분할된 adb에서 상단의 "터미널"8. 분할된 무선 디버깅에서 "페어링 코드로 기기 페어링"9. IP 주소 및 포트가 있을건데 adb의 첫번째 칸엔 IP주소를, 두번째 칸엔 IP: 뒤의 포트 XXXXX (숫자 다섯자리)를 입력10. 아래로 내리면 "페어링 코드" 활성화 해주고 "연결"11. 위의 화면이 떳을건데 아래의 "Wi-Fi 페어링 코드" 의 6자리 숫자를 입력 후 엔터 버튼12. 그럼 Successfully paired to ~ 이렇게 나올거임13. 여기서 무선디버깅을 윗쪽으로 올려보면 또 IP주소 및 포트가 보이는데 여기서 명령어로adb connect IP주소:포트 (예:192.168.00.000:12345)을 입력14. 그럼 상단 팝업으로 "무선 디버깅이 연결되었습니다" 라는 문구와 함께 "connected to IP:포트" 가 나올거임15. 마지막으로 처음에 복사해뒀던adb shell settings put system csc_pref_camera_forced_shuttersound_key 0명렁어 입력하면 마무리 됨.16. 만약 도중에 문제가 생기고 안 된다면 다시 adb 앱의 터미널 에서 우측 상단의 x를 눌러 터미널을 닿고 다시 분할화면에서 부터 시작하면 됨17. 카메라가 무음이 됐나 확인 후 이제 다시 꼭설정 > 보안 및 개인정보 보호 > 보안 위험 자동 차단 설정해서 안전하게 사용하자(보안 위험 자동 차단 설정하면 무선디버깅은 알아서 해제됨)18. 소프트웨어 업데이트 때 풀릴 수 있으나 한 번 알아두면 5분 컷 가능함
작성자 : ㅇㅇ고정닉
데미스 하사비스가 본 2026년 AI 판도
* 주의: 전체 Transcript 를 GPT-5.4 Pro Extended 으로 재구성한 아티클입니다. *
데미스 하사비스가 본 2026년 AI 판도Gemini 3, AGI, 스마트 안경, 신약, 그리고 거품 논쟁
Financial Times 인터뷰와 YouTube 영상 내용을 바탕으로 재구성한 핵심 요약 아티클
https://youtu.be/-RPbxvz6sB8
원본 인터뷰 영상
이번 인터뷰에서 데미스 하사비스는 구글이 Gemini 3를 통해 AI 최전선 경쟁력을 다시 단단히 굳혔다고 자평하면서도, 승부는 이제부터라고 말했다. 그가 그린 구도는 단순한 챗봇 경쟁이 아니다. 모델 성능, 멀티모달, 스마트 안경형 어시스턴트, 과학·의료 응용, 안전, 인재 확보, 그리고 AGI까지 한꺼번에 굴러가는 장기전이라는 것이다.
특히 그는 구글 딥마인드를 구글의 엔진룸에 비유했다. 딥마인드가 Gemini, Veo, Nano Banana 같은 최첨단 모델을 만들고, 구글은 이를 이메일, 크롬, 검색, Gemini 앱, 그리고 앞으로 나올 새 기기들로 연결한다는 설명이다. 요컨대 연구 자체보다 중요한 것은 연구 성과를 제품으로 얼마나 빠르게 밀어 넣느냐는 점이다.
KEY POINT
하사비스의 핵심 메시지는 분명했다. 구글은 Gemini 3로 다시 선두 경쟁력을 확보했다고 보고, 다음 전장을 멀티모달·일상형 디지털 어시스턴트·과학 응용으로 잡고 있다. 동시에 그는 AGI가 내년에 오진 않겠지만 2030년 전후에는 현실적 가능성이 커진다고 봤고, AI 시장 일부는 분명 거품처럼 보인다고 인정했다.
숫자로 보는 이번 인터뷰
핵심 수치 요약
항목
인터뷰에서 제시한 수치
Gemini 앱
월간 사용자 6억5000만 명
AI Overview
사용자 20억 명
AI 인재 스카우트
최대 1억 달러 제안
중국과의 격차
대략 수개월, 6개월 안팎
AGI 일정
오래된 전망 5~10년, 가장 이른 유력 시점은 2030년 전후
AI 신약 프로그램
총 약 17개, 일부는 전임상 단계
숫자는 모두 인터뷰에서 하사비스가 직접 언급하거나 설명한 범위를 기준으로 재구성했다.
1. 구글은 지금 AI 경쟁에서 어디에 서 있나
하사비스의 출발점은 자신감이다. 그는 Gemini 2.5가 이미 2025년 봄부터 최전선에서 경쟁 가능성을 보여줬고, Gemini 3가 그 위상을 굳혔다고 평가했다. 다만 이 자신감은 안도감과 다르다. 그는 경쟁을 맹렬하고 치열하다고 표현했고, 올해도 계속 결과를 내야 한다고 못 박았다.
샘 올트먼의 코드 레드 보도에 대해서도 그는 특별한 감정표현을 하지 않았다. 대신 중요한 것은 남의 반응이 아니라 실행이라고 했다. 소음을 차단하고 연구의 질을 높인 뒤, 그 질을 제품에 충분히 빠르게 실어 나르는 것. 그 기준에서 그는 Gemini 앱이 6억5000만 명의 월간 사용자를 확보했고, AI Overview는 20억 명이 쓰는 제품이 됐다고 소개했다. 그의 표현을 빌리면, 후자는 세계에서 가장 많이 쓰이는 AI 제품이다.
“우리가 할 일은 소음을 차단하고 실행하는 것이다. 연구의 질을 높이고, 그 질을 제품으로 충분히 빠르게 옮겨야 한다.”
- 데미스 하사비스
2. 경쟁사의 강점과 구글의 다음 승부처
흥미로운 경쟁사 사례로 그는 Anthropic의 Claude Code를 먼저 거론했다. 개발자 시장에서 실제 흥분을 만들어낸 사례라는 평가였다. 그러나 곧바로 화제를 다시 구글로 돌리며, 올해 가장 기대하는 축은 멀티모달이라고 말했다.
여기서 멀티모달은 단순히 사진을 읽고 소리를 내는 기능 추가가 아니다. Gemini가 처음부터 텍스트뿐 아니라 이미지, 비디오, 오디오를 입력과 출력의 기본 단위로 처리하도록 설계됐다는 뜻이다. 하사비스는 이 능력이 안경이나 스마트폰과 함께 움직이는 일상형 어시스턴트, 그리고 로보틱스에 필수라고 봤다. 현실 세계의 문맥과 물리적 환경을 이해해야만, AI가 화면 밖으로 나올 수 있기 때문이다.
그는 또 구글이 이미 Warby Parker와 Gentle Monster와 손잡고 새 형태의 스마트 안경을 준비 중이라고 말했다. 구글이 10여 년 전 스마트 안경을 너무 이르게 시작했을 수는 있지만, 그때 빠져 있던 것은 하드웨어가 아니라 킬러 앱이었다는 해석이다. 그의 가설은 분명하다. 스마트 안경의 결정적 킬러 앱은 사용자의 삶을 계속 따라다니며 돕는 범용 디지털 어시스턴트가 될 수 있다는 것이다.
“스마트 안경이 대중화되려면, 하드웨어보다 먼저 일상을 이해하고 함께 움직이는 범용 디지털 어시스턴트가 필요하다.”
3. 왜 하사비스는 구글이 이길 수 있다고 보나
왜 구글이 이 영역에서도 강하게 싸울 수 있다고 보느냐는 질문에, 하사비스는 다시 연구력으로 돌아갔다. 자신들은 업계에서 가장 깊고 넓은 연구 인력 풀을 갖고 있고, 그 인재층이 돌파구와 연구 혁신을 만들며, 그것이 결국 새 제품의 바탕이 된다는 논리다. 그의 세계관에서 좋은 모델은 좋은 제품의 선행 조건이다.
동시에 그는 AI 인재 전쟁이 매우 거칠어졌다는 점도 숨기지 않았다. 일부 연구자는 1억 달러 수준 제안을 받는다고 했다. 하지만 보수만으로 최고 연구자를 붙잡을 수는 없다고 본다. 이들이 보는 것은 미션이다. 사회에 실제로 좋은 일을 하고 있는지, 과학과 의학에 기여하는지, 그리고 연구 성과를 지도나 이메일 같은 대중 제품에 곧바로 반영해 수십억 명이 쓰게 할 수 있는지가 더 큰 동기라는 설명이었다.
4. 안전, 오남용, 그리고 테크래시
오남용과 안전 문제에 대해 하사비스는 사회가 걱정하는 것이 맞다고 답했다. 그는 AI가 과학과 의학에서 엄청난 이익을 가져올 것이라고 믿지만, 바로 그만큼 해로운 사용 사례도 진지하게 관리해야 한다고 말했다. 구글이 내세운 대응은 SynthID 같은 워터마킹 기술, 딥페이크 대응, 그리고 Gemini 사용을 둘러싼 가드레일 구축이다.
다만 그는 기술적 차단만으로 충분하다고 보지 않았다. 업계와 과학계 전체가 사회에 논쟁의 여지가 적은 명백한 효용을 더 빨리 보여줘야 한다고 말했다. 그래서 구글은 AI for Science와 AI for Medicine에 더 무게를 둔다. AlphaFold 같은 사례가 중요한 이유도 여기에 있다.
산업 차원의 공조에 대해서는 현실적이었다. 업계 단체와 연구소장들의 교류는 있지만, 최전선 연구소마다 접근 방식이 다르고, 진정한 범산업 규범은 결국 정부 개입과 국제 협력이 있어야 가능하다는 판단이다.
5. AI는 거품인가, 아닌가
AI 거품론에 대해서도 그의 답은 단순한 찬반이 아니었다. 한편으로 그는 현재 수요가 역사적으로 강하다고 본다. 모델과 AI 기능에 대한 수요가 너무 커서 칩이 부족할 정도이고, 장기적으로 AI는 아마도 인류가 만든 가장 변혁적인 기술이 될 것이기 때문에, 산업 전체를 통째로 거품이라고 보기는 어렵다는 것이다.
다른 한편으로 그는 분명히 거품처럼 보이는 구간이 있다고 인정했다. 제품도 기술도 없는 신생기업에 수십억 달러 규모 시드 투자가 붙는 장면은 지속 가능하지 않아 보인다는 것이다. 이 경우 일부 시장 조정은 올 수 있다. 그래도 그는 구글이 양쪽 시나리오 모두에 대비돼 있다고 봤다. 거품이 꺼지면 기존 사업에 AI를 붙여 생산성을 높일 수 있고, 강세장이 이어지면 Gemini 앱 같은 AI 네이티브 제품이 있다.
6. 중국과의 경쟁, 그리고 AGI라는 북극성
중국을 두고는 흥미로운 구분을 제시했다. 하사비스의 인식에서 중국은 서구 기업들이 말하는 식의 AGI 레이스보다, 단기 응용과 효율 개선에 더 초점을 맞춘다. 그는 이것이 더 현실적이라고 단정하지는 않았지만, 적어도 더 덜 위험한 접근일 수는 있다고 봤다. 동시에 중국 시장 내부 경쟁 자체는 서구 못지않게 치열하다고 평가했다.
다만 그의 북극성은 분명히 AGI다. 딥마인드와 알파벳 전체의 궁극 목표는 AGI를 만드는 것이고, 그 목표가 있어야 연구가 가장 혁신적인 방향으로 전진할 수 있다는 것이다. 이 관점에서 그는 서구 기업들이 여전히 선두라고 봤다.
그가 체감하는 선두 격차는 길지 않다. 그는 그 차이가 이제 수개월, 어쩌면 6개월 안팎일 수 있다고 말했다. 흥미롭게도 그가 만난 일부 중국 기업가들은 자신들이 그보다 더 뒤처졌다고 느꼈지만, 하사비스는 그렇게까지 보지 않았다. DeepSeek를 둘러싼 서구의 반응도 다소 과장됐다고 평가했다. 핵심은 중국 연구소들이 최전선을 따라잡는 속도는 빨라졌지만, 아직 다음 트랜스포머 같은 최전선 바깥의 돌파 혁신을 보여주지는 못했다는 점이다.
7. 왜 그는 ‘일반지능은 존재한다’고 보나
AGI 논쟁에서 얀 르쿤이 일반지능 같은 것은 없다고 한 데 대해, 하사비스는 그 주장을 거의 범주 오류에 가깝게 본다. 그의 핵심 반박은 상대가 일반지능과 보편지능을 혼동하고 있다는 것이다. 인간의 뇌가 모든 가능한 것을 이미 알고 있다는 뜻은 아니지만, 인간은 분명히 매우 넓은 범위의 문제를 다루는 일반적 지능을 갖고 있다는 주장이다.
그는 근거를 두 층으로 댔다. 첫째, 인류 문명 자체가 증거라는 점이다. 인간은 도구를 만드는 존재이고, 비행기와 컴퓨터, 그리고 AI까지 만들어냈다. 둘째, 앨런 튜링의 이론이다. 현대 컴퓨터가 계산 가능한 모든 것을 다루는 튜링 기계 전통 위에 서 있듯, 인간의 뇌도 많은 신경과학자들이 보기에는 대략적으로 튜링 완전한 방향에 가깝다는 것이다. 그래서 뇌는 모든 것을 알고 있는 기관이 아니라, 원리적으로 거의 모든 계산 가능한 것을 학습할 수 있는 매우 강력하고 유연한 범용 시스템이라는 것이 그의 결론이다.
8. AGI에 아직 빠져 있는 것들
그렇다면 AGI에 아직 빠져 있는 것은 무엇일까. 하사비스는 하나만 꼽지 않았다. 그중 중요한 축이 지속학습 또는 온라인 학습이다. 즉, 학습이 끝난 뒤에도 사용자의 피드백과 실제 경험을 통해 계속 새로운 것을 배울 수 있어야 한다는 뜻이다. 개인화는 그 한 형태이고, 더 나아가 자기학습과 자기개선도 여기에 포함된다.
그는 이를 세계를 경험하고, 그 경험으로 지식 기반을 자동 갱신하는 폐쇄 루프로 설명했다. 딥마인드는 이미 AlphaGo와 AlphaZero 시대에 비슷한 아이디어를 실험했지만, 게임은 규칙이 닫혀 있고 현실은 훨씬 더 지저분하고 복잡하다. 결국 관건은 게임에서 먹힌 자기개선 기법을 현실 세계로 얼마나 옮길 수 있느냐는 데 있다.
9. 신약과 재료과학, AI의 가장 명백한 효용
의약 분야에서는 Isomorphic Labs 이야기가 나왔다. 인터뷰어는 회사가 원래 2025년 4분기 임상을 언급했지만 실제로는 전임상 단계였다고 지적했다. 이에 대해 하사비스는 별일이 있었던 것이 아니라, 과거 인터뷰에서 자신이 잘못 말했다고 정정했다. 현재는 몇몇 약물 프로그램이 전임상에 들어가 있으며, 준비가 되면 임상으로 넘어간다는 설명이다.
첫 AI 설계 신약이 언제 나오겠느냐는 질문에는 향후 몇 년 안을 희망한다고 답했지만, 이는 전임상과 임상 결과에 달려 있다고 신중함을 유지했다. 다만 진행 자체는 매우 잘되고 있다고 평가했다. 그는 전날 J&J와 새 파트너십을 발표했고, 현재 Eli Lilly, Novartis와도 협력 중이며, 자체 프로그램까지 합쳐 약 17개의 프로그램을 운영한다고 말했다. 올해 상반기에는 관련 진전이 더 많이 공개될 것이라는 예고도 덧붙였다.
재료과학 쪽에서는 영국에 자동화 실험실을 만들 가능성을 언급했다. 목표는 AI가 설계한 반도체, 초전도체, 배터리 같은 신소재 후보를 빠르게 실제로 검증하는 것이다. 하사비스의 비유를 빌리면, 지금 단계는 아직 AlphaFold 1 정도의 초기 유망 단계다. 중요한 것은 계산 결과를 곧바로 실험으로 이어 붙일 수 있는 검증 인프라다.
참고
하사비스가 안전 문제의 해법으로 과학·의료 성과를 반복해서 강조한 이유도 여기에 있다. AI의 사회적 정당성은 더 좋은 챗봇만이 아니라, 신약과 소재처럼 논쟁의 여지가 적은 실물 성과에서 훨씬 강하게 확보된다는 판단이다.
10. AGI의 시간표와 하사비스 자신의 미래
AGI 일정에 대한 그의 견해는 생각보다 일관됐다. 그는 오래전부터 5~10년을 말해왔고, 지금도 대략 그 범주를 크게 벗어나지 않는다고 했다. 체감상으로는 이제 4~8년 또는 4~9년 수준까지 압축됐지만, 가장 빠른 현실화 지점은 2030년 전후라고 봤다. 그는 그 시점을 절반 정도의 확률이 걸리는 첫 구간으로 묘사했고, 분명한 것은 내년은 아니라는 점이라고 했다.
개인적 진로를 묻는 말에는, 자신이 지금 하는 일을 매우 좋아하고 여전히 과학과 연구 가까이에 있고 싶다고 했다. 여러 제품까지 챙기고 있지만, 밤에 깊이 생각하는 시간을 확보하는 현재의 루틴을 선호한다는 말도 덧붙였다. 사회자는 그가 CEO 욕심을 부인하지는 않았다고 농담했지만, 이 인터뷰에서 더 분명하게 드러난 것은 권한 확대보다 연구와 실행의 접점에 머무르고 싶어 하는 성향이었다.
···
결론
이 인터뷰를 한 문장으로 압축하면 이렇다. 하사비스는 구글이 모델 성능만으로가 아니라 배포력, 멀티모달, 실세계 보조기기, 과학 응용, 책임 있는 배치를 함께 묶어야 다음 국면을 이길 수 있다고 본다. 그는 낙관적이지만 느슨하지 않다. 경쟁 우위는 길어야 수개월이고, AGI는 가깝지만 당장 내년은 아니며, 사회적 정당성은 신약과 재료 같은 실물 성과에서 확보돼야 한다는 것이 이번 인터뷰의 핵심 메시지다.
SOURCE
YouTube 원본 영상
FT 인터뷰 원문 페이지
특이점이온다 갤러리의 초존도초with GPT-5.4 Pro Extended
- 데미스 하사비스가 말한 AGI의 조건* 주의: 전체 Transcript 를 GPT-5.4 Pro Extended 으로 재구성한 아티클입니다. *
데미스 하사비스가 말한 AGI의 조건,스마트 글래스의 타이밍, 그리고 AI 이후의 인간
다보스 현장 Big Technology Podcast 인터뷰 핵심 재구성 | 지속학습·월드 모델·광고·코딩·일의 미래
https://youtu.be/bgBfobN2A7A
원본 인터뷰 영상. 아래 글은 전문 직역이 아니라, 인터뷰 전체의 주장과 맥락을 보존해 기사형으로 재구성한 요약본이다.
읽기 전에
이 글은 하사비스의 발언을 바탕으로 논점, 근거, 사례, 수치, 예상 시점을 다시 배열한 기사형 정리다. 따라서 스마트 글래스 공개 시점, Gemini 광고 계획, AGI까지의 시간은 어디까지나 인터뷰 당시 그의 설명과 전망으로 읽는 것이 맞다.
KEY POINT
하사비스의 핵심 메시지는 분명했다. AI의 발전 속도는 둔화되지 않았다. 다만 지속학습, 기억, 장기 계획, 월드 모델, 로보틱스 같은 공백은 여전히 크다. 그 사이 현실 세계의 승부처는 제미니 기반 개인화 비서, 스마트 글래스, 그리고 신뢰를 해치지 않는 제품 설계가 될 것이라는 전망이다.
인터뷰 한눈에 보기
쟁점
하사비스의 요지
AGI 정의
인간이 할 수 있는 모든 인지 능력과 신체 지능까지 보여야 한다.
AGI 시점
대략 5~10년 정도를 예상했다.
핵심 미해결 문제
지속학습, 더 나은 기억, 효율적 컨텍스트, 장기 추론과 계획.
중간 승부처
멀티모달 월드 모델, 개인화 비서, 스마트 글래스, 로보틱스.
Gemini 광고
Gemini 앱 광고는 현재 계획 없음이라고 말했다.
가까운 제품 타이밍
스마트 글래스는 프로토타입 진행에 따라 여름 무렵부터 가시화될 수 있다고 했다.
시장 판단
AI 산업 일부는 과열일 수 있지만, AI 자체는 이미 되돌릴 수 없는 기술이라고 봤다.
모든 수치와 판단은 인터뷰 발언 기준.
용어 정리
AGI는 인간처럼 폭넓은 영역에서 학습하고 문제를 해결하는 범용 인공지능을 뜻한다. LLM은 대규모 언어 모델, 파운데이션 모델은 다양한 작업의 공통 기반이 되는 대규모 범용 모델, 월드 모델은 세상의 규칙과 인과를 내부적으로 재현하는 모델을 가리킨다.
···
왜 'LLM 정체론'은 빗나갔나
지난해 업계에서는 LLM이 곧 벽에 부딪힐 것이라는 회의론이 유행처럼 번졌다. 데이터가 거의 소진됐고, 남은 것은 겉보기에만 그럴듯한 조립식 개선뿐이라는 시각도 적지 않았다. 하사비스는 인터뷰에서 Google DeepMind 내부에서는 애초에 그 의문을 크게 품지 않았다고 말했다. 지난 1년 동안 성능이 눈에 띄게 뛰어오른 흐름은, 적어도 그의 판단이 단순한 낙관이 아니었음을 보여준다.
그가 든 이유는 구체적이다. 데이터 고갈 우려와 합성 데이터의 유용성 문제는 분명 존재했지만, 기존 아키텍처와 기존 데이터에서도 아직 더 뽑아낼 여지가 컸다는 것이다. 그는 사전학습, 사후학습, 사고·추론 패러다임, 그리고 이들을 엮는 전체 설계에서 모두 추가적인 개선 공간이 남아 있다고 봤다. 요컨대 LLM 정체론은 기술의 끝이라기보다, 성장 곡선을 너무 일찍 단정한 해석에 가까웠다는 이야기다.
아직 풀리지 않은 핵심: 지속학습과 기억
그렇다고 하사비스가 현재 방식만으로 AGI가 완성된다고 보는 것은 아니다. 인터뷰어는 업계의 회의론을 대표하듯 스캐폴딩과 오케스트레이션, 웹 검색 같은 도구 사용이 모델을 더 똑똑해 보이게 할 뿐, 세션이 끝나면 배운 내용을 잊어버린다는 점을 짚었다. 하사비스도 큰 틀에서는 문제의식을 공유했다. 지금의 모델은 여전히 흔히 말하는 금붕어 기억력을 벗어나지 못했고, AGI에 이르려면 적어도 한두 번의 큰 돌파가 더 필요할 수 있다는 것이다.
그가 지목한 돌파 지점은 지속학습, 더 나은 기억, 더 길거나 더 효율적인 컨텍스트 윈도, 그리고 장기 추론과 계획이다. 특히 그는 인간의 뇌처럼 모든 것을 저장하는 대신 중요한 것만 남기는 방식이 더 효율적일 것이라고 봤다. 다만 이 지점에서조차 파운데이션 모델 자체는 필수라고 못 박았다. 쟁점은 '이 모델이 전부인가' 아니면 '최종 AGI 시스템의 핵심 부품인가'이지, 얀 르쿤처럼 이 길을 막다른 골목으로 볼 문제는 아니라는 뜻이다.
그래서 Google DeepMind는 두 방향을 동시에 민다. 하나는 기존 패러다임을 더 크게 확장하면서 미세한 혁신을 누적하는 길이고, 다른 하나는 전혀 새로운 아키텍처를 찾는 길이다. 그는 하이브리드 시스템 혹은 뉴로심볼릭 접근에도 관심을 보였다. AlphaGo와 AlphaFold처럼 신경망과 몬테카를로 탐색 같은 기법을 결합하는 방식이다. LLM에 진화적 방법을 결합해 새로운 지식을 발견하게 하는 AlphaEvolve류 접근도 그 연장선에 있다.
핵심은 결국 학습이다. 하사비스는 '일반성'을 범용적 정답 생성이 아니라 범용적 학습 능력으로 정의한다. 어떤 도메인에서든 새로운 지식을 배우고, 축적하고, 전이할 수 있어야 한다는 뜻이다. 그는 AlphaZero와 AlphaGo Zero 계열에서 이런 원리를 더 좁은 영역에서는 이미 본 적이 있다고 했다. 하지만 게임과 달리 현실 세계는 훨씬 지저분하며, 개인화 비서 수준에서조차 단순히 데이터를 컨텍스트에 얹는 것만으로는 부족하다. 그는 최근 공개한 personal intelligence를 그 첫 걸음으로 언급했지만, 시간이 지나면서 모델 자체가 사용자를 이해하도록 바뀌는 기술은 아직 해결되지 않았다고 선을 그었다.
"학습은 지능과 동의어다."
- 데미스 하사비스
하사비스가 정의하는 AGI와 초지능
하사비스는 AGI를 마케팅 용어처럼 다루는 태도에 분명히 선을 그었다. 인터뷰어가 샘 올트먼의 발언을 인용하며, AGI는 정의가 너무 느슨해서 이미 지나쳐 가는 중이고 이제는 초지능으로 넘어가야 하는 것 아니냐고 묻자 그는 정면으로 반대했다. 그의 정의에서 AGI는 인간이 할 수 있는 모든 인지 능력을 보여 주는 시스템이다. 그는 '모든'이라는 단어를 매우 강하게 강조했다.
그 기준은 높다. 단지 수학 문제를 많이 푸는 수준이 아니라, 아인슈타인처럼 새로운 이론을 만들 수 있어야 한다. 단지 알려진 양식을 그럴듯하게 흉내 내는 수준이 아니라, 피카소나 모차르트처럼 없던 장르를 만들어 내야 한다. 단지 에르되시류 난제를 더 푸는 것이 아니라, 라마누잔 같은 발명적 직관에 닿아야 한다는 뜻이다. 여기에 그는 신체 지능도 넣었다. 인간은 스포츠를 하고 몸을 정교하게 통제하며, 로보틱스는 아직 그 수준과 거리가 멀다는 것이다.
"AGI는 인간이 할 수 있는 모든 인지 능력을 보여야 한다."
그래서 그의 시간표는 비교적 신중하다. 그는 5~10년 정도를 AGI까지의 거리로 봤다. 반면 초지능은 그다음 개념이다. 인간이 할 수 있는 일을 따라잡는 것이 아니라, 인간의 구조로는 애초에 할 수 없는 일을 수행하는 단계다. 예컨대 14차원 사고를 하거나, 기상 위성 데이터를 뇌에 직접 꽂은 듯한 처리를 하는 능력은 AGI가 아니라 초지능의 영역이라는 설명이다.
왜 이미지·비디오 모델이 AGI와 연결되는가
흥미로운 대목은, 하사비스가 AGI에 가까운 오늘의 시스템 후보로 Gemini 3보다 이미지 생성기 Nano Banana를 먼저 꺼냈다는 점이다. 더 정확히는 그는 영상 생성 모델 Veo를 더 흥미로운 사례로 봤다. 10~20초짜리 사실적 장면을 만들 수 있다는 것은, 모델이 유체와 물체의 거동, 운동, 인과를 어느 정도 내부적으로 표현하고 있다는 뜻이기 때문이다.
그는 이를 월드 모델의 전조로 해석했다. 월드 모델은 세상이 어떻게 움직이는지를 직관적으로 이해하는 시스템이다. 인간이 '지금 4년을 투자해 학위를 따면 10년 뒤 더 나은 일을 얻을 수 있다'는 식의 장기 계획을 세우듯, AGI도 현실 세계에서 긴 시간축의 계획을 할 수 있으려면 이런 내부 세계 모델이 필요하다. 로보틱스에서도 마찬가지다. 현재 상태에서 여러 궤적을 마음속으로 시뮬레이션하고, 그중 작업을 성공시키는 경로를 고를 수 있어야 한다. 하사비스가 Gemini를 처음부터 멀티모달로 설계하고, 텍스트·이미지·비디오를 결국 하나의 모델로 수렴시키려는 이유가 여기에 있다.
스마트 글래스는 왜 다음 인터페이스인가
다큐멘터리 The Thinking Game에는 하사비스와 동료들이 휴대폰 카메라를 사물에 들이대며 어시스턴트 Alpha에게 상황을 묻는 장면이 반복된다. 인터뷰어는 바로 그 지점을 찔렀다. 저 정도면 휴대폰이 아니라 안경이 맞는 폼팩터 아니냐는 것이다. 하사비스는 사실상 동의했다. 휴대폰도 작동은 하지만, 요리할 때나 길을 찾을 때, 도시를 돌아다니며 추천을 받을 때, 혹은 저시력 사용자를 도울 때는 양손이 자유로운 장치가 훨씬 자연스럽다는 설명이다.
그는 안경이 최종 폼팩터라고 단정하지는 않았다. 다만 적어도 다음 단계로는 가장 명백한 후보라고 봤다. Google과 Alphabet는 이미 안경형 기기의 긴 역사를 갖고 있지만, 과거에는 기기 자체가 지나치게 두껍고 둔했으며 배터리 문제도 컸다. 무엇보다 킬러 앱이 없었다. 하사비스는 이제 상황이 달라졌다고 본다. 배터리와 하드웨어는 상당 부분 개선됐고, 예전에는 없던 킬러 앱 후보가 생겼다. 바로 컴퓨터·브라우저·휴대폰·현실 공간을 매끄럽게 넘나드는 범용 디지털 비서다.
"스마트 글래스의 킬러 앱은 범용 디지털 비서다."
- 데미스 하사비스의 발언 요지
하사비스는 특히 Gemini 3가 이제는 그 비전을 현실에 올릴 만큼 강력해졌다고 느낀다고 말했다. 그는 이 프로젝트를 가장 흥미로운 일 중 하나로 꼽았고, 자신이 직접 시간을 쓰는 영역이라고도 했다. 인터뷰에서는 Warby Parker, Gentle Monster, Samsung과의 협업도 언급됐다. 프로토타입 진척 속도에 달려 있지만, 사람들은 여름 무렵부터 차세대 안경형 기기를 보기 시작할 수 있다고 그는 내다봤다. 그가 안경, 로보틱스, 월드 모델에 직접 관여하는 이유도 결국 타이밍이 맞기 시작한 최전선이라고 보기 때문이다.
광고, 코딩, 그리고 제품 전략
광고 이야기가 나오자 하사비스의 태도는 신중했다. 인터뷰어는 'AGI가 곧 온다'고 말하는 경쟁자들이 동시에 광고 수익 모델을 고민하는 것은 앞뒤가 맞지 않는 것 아니냐고 물었다. 하사비스는 그 질문이 충분히 합리적이라고 했다. 그리고 Gemini 앱에 광고를 넣을 현재 계획은 없다고 잘라 말했다. 이유는 단순하다. 비서형 제품에서 가장 중요한 것은 신뢰, 보안, 프라이버시인데, 광고가 추천의 동기를 흐리면 사용자는 비서가 '내 편'인지 확신하기 어렵기 때문이다. 순다르 피차이가 적절한 접근을 내부적으로 고민 중이라고 언급한 대목에 대해서도, 그는 아직 브레인스토밍 단계라고 설명했다. 다만 안경 같은 디바이스에는 다른 수익 모델도 있을 수 있다고 덧붙였다.
코딩 에이전트 경쟁에 대해서는 훨씬 더 노골적으로 호평했다. 그는 Anthropic의 Claude Code에 분명한 찬사를 보냈다. 주말 사이 커스텀 CRM을 짤 정도의 생산성 사례가 나온다는 점도 인정했다. 동시에 Gemini 3의 코딩 능력, 특히 프론트엔드 작업에도 자신감을 보였다. 그는 연말에 직접 게임 프로토타입을 만들며 AI 덕분에 다시 프로그래밍이 즐거워졌다고 말했고, 이른바 바이브 코딩이 디자이너·크리에이터·아티스트에게 개발팀 없이도 더 많은 제작 권한을 줄 것이라고 봤다. Google 쪽도 코딩과 도구 사용 성능을 강하게 밀고 있으며, 인터뷰에서는 자체 IDE Antigravity에 대한 수요가 너무 많아 다 감당하기 어렵다고 했다. 다만 Anthropic은 이미지 모델, 멀티모달 모델, 월드 모델보다 코딩과 언어 모델에 훨씬 더 집중해 왔다는 점도 함께 짚었다.
AI 버.블과 산업 구조에 대한 판단
인터뷰어는 꽤 날카로운 붕괴 시나리오를 던졌다. 첫째, 대규모 학습의 수익률이 빠르게 떨어지고, 둘째, Gemini Flash 같은 초저가 모델이 AI 계산을 검색만큼 값싸게 만들며, 셋째, 그 결과 지금의 막대한 인프라 투자가 무용지물이 되어 연쇄 붕괴가 올 수 있지 않느냐는 질문이었다. 하사비스는 이것을 가능한 시나리오라고는 했지만, 가장 그럴듯한 시나리오는 아니라고 봤다. 그의 눈에는 AI가 이미 '내일 아침 눈 떠 보니 사실 안 되는 기술이었다'고 말할 수 있는 지점을 한참 넘어섰다. AlphaFold와 약물 개발 같은 사례만 봐도 AI의 실질적 가치는 이미 증명됐다는 것이다.
오히려 그는 AI를 인류 역사상 가장 변혁적인 기술이 될 가능성이 큰 대상으로 봤다. 차이는 속도뿐이다. 2년이냐 5년이냐의 문제일 뿐, 어느 쪽이든 너무 빠르다는 것이다. 또 그는 현재 모델이 실제로 할 수 있는 일에 비해 제품화가 뒤처져 있는 역량 오버행이 크다고 봤다. Google조차 기존 제품에 AI를 본격적으로 꽂아 넣기 시작한 단계일 뿐이며, AI inbox, 브라우저 에이전트, YouTube 지원, Search 통합처럼 아직 손대지 못한 기회가 많다는 설명이다.
버.블 질문에 대해서도 그는 흑백논리를 거부했다. AI 산업의 일부는 분명 과열일 수 있다. 제품도 연구도 거의 없는 회사가 수십억, 수백억 달러 단위의 평가를 받는다면 정상 시장이라 보기 어렵다는 것이다. 반면 Google 같은 기업은 이미 거대한 기존 사업과 제품을 가지고 있고, AI가 그 효율을 높이는 경로도 비교적 분명하다. 챗봇, 안경 같은 AI 네이티브 제품의 수익화는 아직 검증 전이지만, Alphabet는 버.블이 터지든 안 터지든 어느 쪽 시나리오에서도 승산이 있다고 그는 자신했다.
···
AI가 인간의 일과 의미를 어떻게 바꾸나
이 대목에서 인터뷰는 경제를 넘어 감정의 문제로 이동한다. 다큐멘터리 The Thinking Game은 이세돌과 StarCraft 선수 Mana처럼, 기계가 인간 최고수를 압도하는 순간의 심리적 무게를 보여 준다. 지식 노동도 곧 비슷한 충격을 받을 수 있다는 질문에 하사비스는 게임의 역사를 예로 들었다. 체스는 Deep Blue가 가리 카스파로프를 넘은 뒤에도 더 인기가 많아졌고, 사람들은 여전히 컴퓨터 대 컴퓨터가 아니라 매그너스 칼슨과 다른 인간 고수들의 대결에 관심을 가진다는 것이다.
바둑의 사례는 더 흥미롭다. 하사비스는 현재 세계 최강 바둑기사가 한국인이고, AlphaGo 대국 당시 약 15세였던 그 세대가 지금은 20대 중반이 되어 AlphaGo가 남긴 지식 풀을 네이티브하게 흡수했다고 말했다. 그의 설명대로라면, 그 선수는 평점 기준으로 역대 최강이며 당시의 AlphaGo 자체보다도 강할 수 있다. 즉 기계가 인간을 끝내는 것이 아니라, 인간이 기계가 남긴 지식을 흡수해 새로운 기준을 만든다는 것이다. 이는 우사인 볼트보다 훨씬 빠른 탈것이 있어도 우리가 여전히 100미터 달리기를 사랑하는 이유와도 같다. 인간이 만든 도구와 인간의 행위는 다른 차원의 가치라는 설명이다.
그는 인간을 일종의 '자연적 AGI'처럼 묘사했다. 우리는 인공물이 아닐 뿐, 일반적 문제 해결과 도구 제작 능력을 가진 시스템
작성자 : 초존도초고정닉
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