The Unexpected Silver Lining: Why DeepMind's CEO Sees Value in a Slower AI Race

컴퓨팅 자원에 대한 끝없는 갈망과 광속 같은 가속으로 정의되던 환경에서, 인공지능 산업 최상층에선 직관에 반하는 서사가 등장하고 있다. Demis Hassabis, Google DeepMind의 CEO이자 현대 AI 혁명에서 중추적 인물은 업계의 모멘텀을 늦추고 있는 현재의 물류적·기술적 난관이 오히려 인류에 이로울 수 있다고 제안했다. 2026년 1월 다보스에서 열리는 World Economic Forum을 앞두고 Hassabis는 일종의 "AI 발전의 역설(Paradox of AI Progress)"—성장을 자연스럽게 가로막는 장애가 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)을 향해 돌진하는 기술에 대해 필수적이면서도 의도치 않은 안전장치 역할을 한다는 생각—을 설명했다.

이 관점은 수년간 군비 경쟁에 갇혀 있던 업계의 어조에 중요한 변화를 의미한다. 생성형 AI（Generative AI）의 상업화가 성숙해감에 따라, 하드웨어 부족에서 사회적 반발에 이르기까지 마찰 지점들이 점점 더 뚜렷해지고 있다. Creati.ai에게 이 역설을 해부하는 일은 AI 개발의 미래를 들여다볼 수 있는 중요한 창을 제공하며, AGI로 가는 길이 이전에 예측된 것보다 길고, 구불구하며, 어쩌면 더 안전할 수 있음을 시사한다.

The Components of the Paradox: Friction as a Feature

Hassabis의 주장의 핵심은 AI 산업이 물리적·구조적 한계에 부딪히고 있다는 현실에 있다. 2020년대 초반에 보였던 기하급수적 성장 곡선은 공급망 현실의 강한 저항에 부딪히고 있다. DeepMind 경영진에 따르면 이러한 제약은 기술이 잠재적으로 위험한 속도로 확장되는 것을 막아 사회가 AI가 제기하는 심오한 윤리적·상업적·철학적 질문들과 씨름할 수 있는 귀중한 시간을 벌어주고 있다.

이 제약들은 단순한 이론이 아니라 업계의 모든 주요 플레이어에 영향을 미치는 실질적 병목 현상이다. 고대역폭 메모리 칩의 희소성에서 차세대 데이터 센터의 엄청난 에너지 요구까지, 인프라는 현재 연구자들의 이론적 열망을 따라잡지 못하고 있다.

Table: The Dual Impact of AI Development Constraints

The End of the "Golden Era" of Open Research

Hassabis가 지적한 가장 감동적인 관찰 중 하나는 AI 연구 커뮤니티 내부의 문화적 변화에 관한 것이다. 10년 이상 이 분야는 돌파구가 자유롭게 발표되고 인재가 학계와 기업 연구실을 자유롭게 오가는 급진적 개방성의 정신으로 특징지어졌다. 이 "황금기"는 딥러닝의 급속한 부상을 촉진했고, 결국 생성형 AI（Generative AI） 붐으로 이어졌다.

그러나 AI가 연구의 변두리에서 글로벌 경제의 핵심 엔진으로 전환되면서 문은 닫히기 시작했다. 이러한 시스템을 수익화하려는 상업적 압력은 Google, OpenAI, 기타 기업들이 연구를 독점적 영업 비밀로 취급하도록 만들었다. Hassabis는 이러한 개방성의 축소가 이해할 만한 측면이 있지만 과학 공동체에는 분명한 손실이라고 언급했다.

이 같은 분절 효과는 혁신의 제동 장치로 작동한다. 딥러닝 혁명의 초기 수년간을 정의했던 아이디어의 교차수분이 없다면 복합적인 돌파구의 속도는 자연스럽게 느려진다. 순수주의자들이 학계의 동료애 상실을 애도할지라도, 안전 관점에서는 이 속도 저하가 강력한 알고리즘의 통제 불능 확산을 방지하여 AGI로 가는 타임라인을 효과적으로 늘린다.

Societal Pushback and the Energy Equation

기술적·문화적 제약을 넘어서, AI 산업은 새롭고 강력한 장애물—대중—에 직면해 있다. Hassabis는 정치적 스펙트럼 전반에서 다양한 형태로 나타나는 AI 기술에 대한 성장하는 "대중적 경멸"을 강조했다. 2026년에는 이것이 단지 일자리 상실에 대한 추상적 공포만이 아니다; 지역사회에 미치는 실질적 영향에 관한 문제다.

풀뿌리 운동은 점점 더 대규모 데이터 센터 건설에 반대 조직을 구성하고 있으며, 물 사용, 소음 공해, 지역 전력망의 부담에 대한 우려를 제기하고 있다. 동시에 기후 운동가들은 업계의 탄소 발자국을 면밀히 조사하며 AI의 약속이 그 엄청난 환경 비용을 정당화하는지 의문을 제기하고 있다.

Hassabis는 업계가 이러한 반대에 대응하기 위해 챗봇과 이미지 생성기를 넘는 눈에 보이는 가치를 보여주어야 한다고 주장한다. 그가 제안하는 앞으로의 길은 AI를 "하드 사이언스"에 적용하는 것—AI를 사용해 의료, 재료 과학, 청정 에너지 분야에서 돌파구를 여는 것이다.

The Scientific Imperative

DeepMind는 오랫동안 과학적 발견을 위한 AI 활용을 옹호해 왔으며, 그 증거로 AlphaFold의 생물학 혁명을 제시한다. Hassabis는 AI가 회의적인 대중의 "마음과 신뢰"를 얻기 위해서는 기후 위기를 악화시키는 도구가 아니라 해결하는 도구가 되어야 한다고 주장한다.

• Nuclear Fusion: AI는 핵융합로의 플라즈마 제어에 사용되어 무한하고 깨끗한 에너지를 열 가능성을 제공함.
• Materials Science: 알고리즘은 새로운 배터리 소재와 탄소 포집 기술의 발견을 가속화하고 있음.
• Drug Discovery: 바이오테크 부문은 생명을 구하는 약물을 시장에 내놓는 시간과 비용을 크게 줄이기 위해 AI를 활용하고 있음.

"오늘날 분열된 정치 세계에서 기후 문제를 해결하는 유일한 방법 중 하나는 새로운 기술을 찾아내는 것이다,"라고 Hassabis는 말하며 업계가 이러한 존재론적 해결책으로 전환할 도덕적 의무가 있음을 강조했다.

Balancing Serving with Training: The Commercial Reality

DeepMind가 Google의 핵심 제품들과 더 깊이 통합됨에 따라, Hassabis는 "서비스와 훈련의 균형"이라는 과제에 직면해 있다. 초기에는 연구소가 다음 거대한 모델을 훈련시키는 데 컴퓨트를 100% 투입할 수 있었다. 오늘날에는 동일한 자원들이 Gemini와 기타 AI 통합 도구의 수백만 쿼리를 처리해야 한다.

이러한 분할된 초점은 2026년 AI 환경의 정의적 특징이다. 인프라에 대한 대규모 투자는 더 이상 단순히 다음 큰 지능 도약을 추구하기 위한 것만이 아니다; 현재 세대 제품의 운영을 유지하기 위해 필요하다. 이 운영적 부담은 진화 속도에 대한 또 다른 자연적 제동 장치로 작용한다. 대규모로 AI를 '운영'하는 데 필요한 자원은 다음 버전의 AI를 '발명'하는 데 필요한 자원과 직접 경쟁한다.

Conclusion: A Necessary Breather

"AI 발전의 역설"은 업계의 현재 상태를 이해하기 위한 설득력 있는 틀을 제공한다. 수년간 지배적 두려움은 AI 개발이 통제 불가능하게 가속화되어 AGI가 하룻밤 사이에 도래하는 '하드 테이크오프' 시나리오를 초래할 것이라는 것이었다.

그러나 2026년의 현실은 다른 궤적을 시사한다. 하드웨어 부족, 에너지 병목, 오픈 연구의 종말, 상업화의 운영적 요구가 결합되어 집단적으로 제동 메커니즘으로 작동하고 있다. Demis Hassabis에게 이 둔화는 실패가 아니라 유예이다.

"우리는 [인공 일반 지능(AGI)]에 도달하기 전에 정리할 시간이 많지 않다,"고 Hassabis는 경고했다. 만약 자연스러운 마찰이 세계에 윤리를 토론하고 안전 프로토콜을 수립하며 노동력을 준비할 몇 년의 여분을 준다면, 현재 순간의 "단점"은 AI 시대의 구원으로 기억될지도 모른다. Creati.ai에게 우리는 이러한 전개를 지속해서 주시하며, AGI 경쟁에서 때로는 가장 중요한 특징이 속도를 늦출 수 있는 능력임을 인식하고 있다.