• 옴니모달 (r)
    • 이미 이미지 + 오디오는 기본적으로 생성 가능하며, 다음은 비디오입니다.
  • 디퓨전 모델에 대한 초기 실험 단계 (r)
  • 기본적으로 '에이전트'화 (m)
    • 동급 최고의 '툴 콜링' 및 '툴 사용'을 넘어서, 모델 자체가 에이전트가 되어가고 있습니다.
  • 추론 능력의 확장은 계속될 것입니다 (s)
    • 연구 혁신이 계속해서 이어지고 있습니다.
  • 더 많은 소형 모델 (s)
    • 곧 더 많은 소식을 공유할 예정입니다!
  • 무한한 컨텍스트 (r)
    • 현재의 '어텐션'과 '컨텍스트' 작동 방식으로는 절대 불가능합니다.
    • 이를 가능하게 하려면 핵심 아키텍처 수준의 새로운 혁신이 필요합니다.
  • 대형 모델
    • 스케일(규모)이 전부라는 것을 우리는 알고 있습니다.

모든 내용은 변경될 수 있습니다 :) 하지만 최선을 다하겠습니다!




+ 각 항목 세부 설명

1. 옴니모달 (Omnimodal)

  • 이게 무슨 뜻이야? '옴니(Omni)'는 '모든'이라는 뜻이야. 즉, AI가 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 모든 종류의 데이터를 한 번에 이해하고 처리하는 걸 말해.
  • 예를 들면? 지금도 제미나이는 네가 올린 사진을 보고 설명해주거나, 소리를 듣고 분석할 수 있잖아? 여기서 한 단계 더 나아가서, 앞으로는 영상까지 자연스럽게 만들고 이해하게 될 거라는 뜻이야. 마치 사람이 눈으로 보고, 귀로 듣고, 말로 표현하는 모든 감각을 AI가 갖게 되는 거지.

2. 디퓨전 모델 초기 실험 (Early experiments on Diffusion)

  • 이게 무슨 뜻이야? '디퓨전 모델'은 요즘 고퀄리티 AI 이미지를 만드는 데 가장 핫한 기술이야. 아주 선명하고 창의적인 이미지를 만들어내는 걸로 유명해.
  • 그래서 뭐? 제미나이가 이 디퓨전 기술을 연구하고 있다는 건, 앞으로 이미지 생성 능력을 엄청나게 끌어올리겠다는 신호야. 지금보다 훨씬 더 사실적이고 멋진 그림을 그려주게 될 수도 있어.

3. 기본적으로 '에이전트'화 (Agentic by default)

  • 이게 무슨 뜻이야? '에이전트'는 단순히 대답만 하는 걸 넘어서, 스스로 도구(앱, 웹사이트 등)를 사용해서 특정 '임무'를 수행하는 주체적인 AI를 말해.
  • 예를 들면? "이번 주말 부산 가는 KTX 예약하고, 해운대 근처 맛집 찾아서 알려줘"라고 말하면, AI가 그냥 정보만 주는 게 아니라 직접 예약 앱을 실행해서 표를 예매하고, 지도 앱으로 맛집을 검색해서 목록을 만들어주는 거지. 비서처럼 알아서 일을 처리해 주는 단계로 발전한다는 뜻이야.

4. 추론 능력의 확장 (Reasoning scaling will continue)

  • 이게 무슨 뜻이야? '추론'은 AI의 '생각하는 힘'이야. 복잡한 문제의 논리적인 관계를 파악하고, 숨겨진 의미를 이해하고, 창의적인 해결책을 내놓는 능력을 말해.
  • 그래서 뭐? AI가 단순히 아는 것을 뱉어내는 수준을 넘어, 점점 더 사람처럼 깊게 생각하고 똑똑해질 거라는 의미야. 계속되는 연구를 통해 AI의 지능 자체가 계속해서 발전할 거라는 거지.

5. 더 많은 소형 모델 (More small models)

  • 이게 무슨 뜻이야? 거대한 서버에서만 돌아가는 무거운 AI 말고, 스마트폰이나 노트북 같은 개인 기기에서도 빠릿하게 작동하는 가벼운 AI 모델을 더 많이 만들겠다는 거야. 이걸 '온디바이스 AI'라고도 해.
  • 장점이 뭔데? 인터넷 연결 없이도 AI를 쓸 수 있고, 반응 속도도 훨씬 빨라져. 내 개인정보가 기기 밖으로 나가지 않으니 보안에도 더 좋지.

6. 무한한 컨텍스트 (Infinite context)

  • 이게 무슨 뜻이야? '컨텍스트'는 AI의 '단기 기억력'이라고 생각하면 쉬워. 대화를 얼마나 길게 기억하는지, 얼마나 긴 문서를 한 번에 읽고 이해하는지를 나타내.
  • 근데 왜 '불가능'하다고 해? 지금의 기술(어텐션 메커니즘)로는 AI의 기억력을 무한대로 늘리는 게 한계가 있다는 솔직한 고백이야. 이걸 해결하려면 AI의 작동 방식을 아예 처음부터 다시 설계하는 수준의 엄청난 기술 혁신이 필요하다는 거지. 이건 '궁극적인 목표' 같은 거야.

7. 대형 모델 (Big models)

  • 이게 무슨 뜻이야? 소형 모델도 만들지만, 동시에 AI 모델의 '규모(Scale)'를 계속해서 키우는 근본적인 방향은 변하지 않는다는 뜻이야.
  • 왜? AI 분야에서는 "Scale is all you need" (규모가 전부다)라는 말이 있을 정도로, 모델을 더 크게 만들고 더 많은 데이터로 학습시키는 것이 AI 성능을 높이는 가장 확실한 방법으로 알려져 있거든. 가장 똑똑한 최첨단 AI를 만들기 위한 노력도 계속하겠다는 거지.