구글은 이제 AI 업계의 닌텐도가 되었다

여기 와서 합리적인 소리 좀 하지 마라. 이 서브레딧에 퍼져 있는 종말론적 서사랑 안 맞잖아.

글쎄. 다른 AI를 많이 써본 건 아니지만, 구글은 말 그대로 최고의 검색 엔진을 가진 회사잖아. Gemini가 다른 AI보다 지식 면에서 더 뛰어나길 기대하는 게 당연하지.

아마 대중에게 공개된 버전이 현존하는 AI 중 최고의 코딩 실력을 갖춘 건 아닐 거야. 하지만 구글은 최근 자사 코드의 75%를 AI(아마도 자체 모델)가 작성했다고 밝혔으니, 코딩에 뛰어난 버전을 따로 가지고 있을지도 모르지. 어쨌든 그들의 데이터 센터는 다른 용도로 사람들을 지원하느라 바쁘니까.

확실히 컴퓨터 프로그램이나 IT, 하드웨어 관련 추론 능력은 좋아.

문제는 LLM이 전부가 아니라는 거야. 구글은 생물학, 의학 연구, 물리학 분야에서 매우 경쟁력이 있어... 여기 있는 사람들은 LLM만 쓰니까 그런 걸 잘 모르는 거지.

잘 모르겠는데. 다들 코딩이랑 수학에 관해서는 업계가 떠드는 소리를 그대로 믿는 것 같아. LLM이 높은 수준으로 처리할 수 있는 건 사실상 다음 단어 예측, 제한된 어휘와 문법, 그리고 결과가 제대로 나왔는지 확실히 알 수 있는 환경이 갖춰진 경우뿐이거든. 환각(모든 LLM이 설계상 가질 수밖에 없는)을 피하려면 물리, 중력, 의미, 제약 조건에 대한 이해와 경험이 필요해. 그래서 월드 모델, 맥락/의미를 담은 추론(RSI 말고!), 점진적 학습, 그리고 공유 메모리(앞의 세 가지에서 경험을 포착, 활용, 공유하기 위한)가 필요한 거지. OpenAI, Anthropic, X는 이런 분야에 적용된 연구가 눈에 띄지 않아. 구글은 적어도 두 가지 분야에서 깊이가 있지. 2014년부터 이어진 David Silver의 AlphaGo와 AlphaZero 연구, 그리고 WeatherNext나 월드 모델 같은 애플리케이션들 말이야. 그러니까 구글은 핵심 기술을 다른 차원으로 끌어올릴 능력이 있어. NotebookLM이나 스택 상위단의 연구들도 주목할 만하고. 대부분의 사용 사례에서 Gemini는 충분히 좋아. 난 여전히 기본으로 쓰고 있고. 사람마다 다를 순 있겠지.

구글이 트랜스포머를 발명했는데, 그들이 트랜스포머보다 더 대단한 걸 만들고 있지 않다고 어떻게 확신해? 구글은 LLM 시장에 수익을 의존하지 않으니 OpenAI나 Anthropic과 경쟁할 필요가 없어. 봐봐, 또 뭔가 새로운 걸 발명하고 있잖아: https://dream-rsi.com/

그래서 난 구글이 좋음

며칠 전에 딱 이 생각 했음. 모델들이 점점 더 효율적이고 전반적으로 좋아지면서, 사용자들은 자기 용도에 '딱 적당한' 수준만 원하거나 필요로 하게 될 거임. 나사 고치는 법 같은 거 물어볼 때 굳이 가장 강력하고 최첨단인 모델일 필요는 없으니까.

모든 벤치마크에서 이기는 것보다 수직적 통합이 중요하다면 닌텐도 비유가 딱 맞지. NotebookLM 같은 제품은 긴밀한 상호작용 디자인, 신뢰할 수 있는 출처 기반, 명확한 목적 덕분에 가치를 얻는 거야. 반면 원시 모델 순위는 매달 바뀔 수 있지. 유용한 평가는 설정의 번거로움이나 수정 시간을 포함한 반복적인 워크플로우의 완료율이야. https://www.aiosnow.com 이 관련이 있는데, AI 생산성은 모델 하나를 고르는 게 아니라 전체 작업을 조율하는 데 달려 있기 때문이지. 단점은 생태계 종속이니까, 내보내기와 휴대 가능한 소스 데이터는 테스트의 일부로 남아야 해.

이건 무슨 정신승리야?

구글은 분명히 최첨단 모델을 출시할 의도가 있어.

그냥 지금 가지고 있는 결과물에 만족하지 못하는 것뿐이지.

프론티어 모델 내놓은 지 1년밖에 안 됐는데 다들 5년은 지난 것처럼 구네.