|
18일 카이스트(KAIST)에 따르면, 제프 딘 디스커버리 루프 CEO는 지난 13일 서울 우면동 소재 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “인간과 AI가 함께 일할 때, 어느 한쪽만으로 일할 때보다 더 나은 결과에 도달할 수 있다”며 이같이 밝혔다. 이번 특별강연은 카이스트와 국가AI연구거점 초청으로 진행됐다.
“15년간 AI 발전 이끈 힘은 인프라와 하드웨어”
‘머신러닝의 주요 흐름(Exciting Trends in Machine Learning)’을 주제로 진행된 이번 강연에서 그는 지난 15년간 AI가 걸어온 길을 직접 참여한 연구를 중심으로 상세히 짚었다. 강연에는 카이스트를 비롯해 고려대, 연세대, 포스텍 등 국가AI연구거점 컨소시엄 대학의 교수와 학생, 파트너 기업 관계자 등 150여 명이 현장을 찾았고, 온라인 중계로도 220여 명이 참여했다.
제프 딘 CEO는 1990년대 학부 시절 여러 대의 컴퓨터로 신경망을 학습시키는 연구를 했으나 당시 컴퓨팅 성능의 한계로 성과를 내지 못했던 사례를 언급했다. 이어 20여 년이 지나 충분한 컴퓨팅 자원이 갖춰지자 같은 아이디어가 비로소 작동하기 시작했다고 설명하며, AI 연구에서 인프라와 자원이 갖는 핵심적 의미를 피력했다.
그는 더 많은 연산과 더 많은 데이터, 더 큰 모델이 곧 더 나은 성능으로 이어져 온 것이 지난 15년의 일관된 흐름이었다고 설명했다.
특히 소프트웨어 알고리즘과 하드웨어의 동반 발전이 필수적이었음을 강조했다. 음성인식 기능 사용량이 급증하던 시기, 사용자들이 이 기능을 실제로 쓰기 시작하면 기존 방식으로는 데이터센터를 두 배로 늘려야 한다는 계산이 나왔고, 구글의 자체 AI 연산 특화칩인 TPU(Tensor Processing Unit·텐서 처리 장치) 개발로 이어졌다는 설명이다. 이러한 하드웨어와 알고리즘의 발전이 함께 쌓인 결과 오늘날 AI 모델이 국제수학올림피아드(IMO)와 국제대학생프로그래밍대회(ICPC)에서 금메달 수준의 성적을 거두게 됐다고 소개했다.
|
이어진 질의응답에서도 코딩 에이전트 확산에 따른 일자리 변화, 자율적 실험 시스템의 안전성 확보 방안, AI 활용 역량의 형평성 등 기술 확산에 따른 사회적 영향에 대해 학생과 연구자들의 질문이 이어졌다. 그는 코딩 에이전트 등 최신 기술의 도입으로 업무 방식과 필요한 역량은 변화할 수 있지만, 대체보다는 인간과 AI가 각자의 강점을 결합하는 협업이 중요하다는 관점을 제시했다.
이번 강연은 카이스트 김재철AI대학원 교수진 및 석박사급 연구자들과의 실질적인 연구 교류로도 이어졌다. 제프 딘 CEO는 연구자들과 별도로 만나 대규모 분산학습과 AI 인프라 등 각 연구실의 연구 과제를 논의하고 연구 방향과 기술적 과제에 대해 직접 조언했다.
제프 딘 CEO가 산제이 게마왓, 퀵 레, 오리올 비냘스와 함께 2026년 설립한 디스커버리 루프는 가설 수립부터 실험 실행과 결과 분석에 이르는 연구의 반복 과정을 AI로 자동화해 과학·공학 발견의 속도 자체를 끌어올리는 것을 목표로 한다. 머신러닝 연구·개발 자동화를 시작으로 신약 개발과 청정에너지 등 인류적 난제로 영역을 넓혀간다는 구상이다.
맵리듀스, 빅테이블, 텐서플로우, TPU 개발을 이끌고 구글 브레인 공동 설립 및 제미나이 개발을 총괄하며 27년간 구글 대규모 분산 시스템의 기틀을 다진 그가 회사를 떠나 새 비전을 제시하자 업계의 관심이 쏠렸다.
특히 구글 내부에서 ‘전설’로 통하던 제프 딘을 비롯해 핵심 AI 연구진이 잇따라 이탈해 디스커버리 루프 창업에 나섰다는 소식이 전해지자 당시 시장에서는 주가가 하락하는 등 불안감이 나타나기도 했다. 이에 구글 역시 딥마인드 CEO인 데미스 허사비스에게 수석과학자 직책을 맡기는 등 AI 조직 및 연구 체계 정비에 나선 바 있다.



![김정은 응답했다 우르르…대북주 30% '불기둥'[특징주]](https://image.edaily.co.kr/images/vision/files/NP/S/2026/08/PS26081800471t.jpg)


