미래는 이렇게 될 것이다: 2035년, 기술이 바꾸는 “일상”의 정체

게시판: AI·머신러닝 | 작성자: admin | 작성일: 2026-08-16T18:29:50.900Z

미래의 기술에 대해 생각할 때, 우리는 쉽게 “어떤 제품이 등장할까”를 생각하게 됩니다.

더 빠른 컴퓨터.

더 똑똑한 AI.

하늘을 나는 자동차.

인간과 똑같은 로봇.

달과 화성에 건설되는 도시.

물론, 그것들도 미래의 일부입니다.

하지만 진정으로 중요한 것은 제품 자체는 아닙니다.

그 기술 덕분에 인간이 무엇을 해서는 안 되는지, 그리고 인간은 무엇을 하게 되는지 알 수 있다.

여기서 생각을 하지 않으면 미래의 모습은 보이지 않습니다.

2026년 현재, 이미 그 변화는 진행 중입니다.

AI는 “질문에 답하는 소프트웨어”에서 “목표를 부여받아 업무를 수행하는 에이전트”로 변화하고 있습니다. 구글은 안드로이드를 단순한 OS가 아닌 “인텔리전스 시스템”으로 변화시켜 나갈 방향을 제시했으며, OpenAI는 AI 에이전트에 의해 지적 노동의 단위 자체가 변화한다고 설명하고 있습니다.

한편, 웨이모와 같은 기업은 인간이 운전하지 않는 자율주행을 실제 도시에서 확대하고, NVIDIA는 AI를 로봇의 신체로 이식하는 “Physical AI”의 기반을 구축하고 있습니다.

더욱이 Google DeepMind의 AlphaFold 3와 같은 AI는 생명 그 자체를 컴퓨터上で 이해하는 방향으로 발전하고 있습니다. 양자 컴퓨터, 핵융합, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 달면 개발까지, 이전에 분리되어 있던 기술들이 동시에 발전하고 있습니다.

즉, 미래는 하나의 발명품에 의해 갑작스럽게 찾아오는 것이 아닙니다.

여러 기술이 융합되는 순간, 사회 구조가 한 번에 변화합니다.

이 글에서는 그 “연결”을 따라가 보며 설명하겠습니다.

제가 생각하는 미래는 단순한 SF가 아닙니다.

2026년 시점에서 실제로 존재하는 기술, 기업의 연구 개발, 과학적 진보, 그리고 경제적 합리성을 종합적으로 고려하여 앞으로 10년에서 20년 사이에 어떤 일이 발생할 가능성이 높은지 정리해 보겠습니다.

물론, 미래를 단언할 수 없습니다.

하지만 미래에는 예측 가능한 부분이 있습니다.

왜냐하면 기술은 연구, 투자, 설비, 데이터, 제조 능력, 규제, 사회적 구현이라는 요소들이 축적되면서 발전하기 때문입니다.

그래서 지금을 보면 미래의 윤곽이 뚜렷하게 보입니다.

제1장 AI는 “응답하는 기계”에서 “움직이는 존재”로 진화한다.
제2장 인공지능이 신체에 제공하는 것
제3장 자동운전으로 인해 “차”의 개념이 변화한다
4장 스마트폰 다음 “스크린 없는 컴퓨터”로의 변화
제5장 뇌와 컴퓨터의 경계가 희미해진다
제6장 AI는 “생명을 이해하는 컴퓨터”가 된다
제7장 양자 컴퓨터는 “AI의 대체재”가 아닌 “AI의 곁에” 올 것이다.
8장. 에너지는 미래의 병목 현상이 될 것이다.
제9장 우주는 “꿈”에서 “기반 시설”으로 변화한다.
제10장 미래의 회사는 “제품”이 아닌 “시스템”을 만든다.

제1장 AI는 “응답하는 기계”에서 “움직이는 존재”로 진화한다.

현재 AI를 보면서 많은 사람들이 “정말 똑똑한 챗봇”이라는 이미지를 가지고 있습니다.

질문하면 대답해 준다.

글을 써 줄 거예요.

코드를 써 줄 거예요.

이미지를 만들어 줍니다.

정말 큰 변화입니다.

그러나 진정한 전환점은 그곳이 아닙니다.

다음 AI는 인간이 하나하나 지시하지 않아도 목적을 이해하고 행동하는 방식으로 발전해 나갈 것입니다.

예를 들어,

다음 주 여행을 전부 준비해 줘.

그녀는 그렇게 말했다고 한다.

현재 AI는 후보를 조사하고, 인간에게 링크를 제시하는 단계까지만 끝나는 경우가 많을 것입니다.

미래의 AI는 달라집니다.

일정을 확인한다.

이동 시간을 계산한다.

호텔을 찾아보자.

예산과 과거의 취향을 고려하여.

필요하면 동행자에게 연락합니다.

예약한다.

달력에 등록한다.

또한, 일정 변경 시 자동으로 재조정된다.

여기 중요한 것은 AI가 “답변”을 제공하는 것이 아니라는 것입니다.

목표를 달성하고 있습니다.

이 변화는 이미 진행 중입니다.

OpenAI는 AI 에이전트가 장시간에 걸쳐 도구를 조작하고 환경과 상호작용하면서 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있음을 설명하고 있습니다.

구글은 2026년 I/O에서 AI 에이전트 중심의 개발 환경과 여러 에이전트를 병렬로 실행하는 시스템을 발표했습니다. 안드로이드는 AI가 앱을 교차하여 여러 단계의 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다.

결국,

AI에 무엇을 묻고, 무엇을 맡길 것인가

인터페이스가 변경됩니다.

これは非常に重要です。

왜냐하면 현재 컴퓨터는 기본적으로 앱 중심이기 때문입니다.

이메일을 보내고 싶어요.

이메일 앱을 엽니다.

상대를 고른다.

글을 쓴다.

발송한다.

달력에 약속을 넣고 싶다.

달력 앱을 엽니다.

일시를 입력하십시오.

제목을 작성하시오.

보존한다.

미래의 컴퓨터에서는 이 절차가 더 이상 의미를 갖지 않게 될 것입니다.

내일 10시에 회의를 잡도록 해.

이것 하나면 충분해.

AI는 뒤에서 달력을 조작합니다.

이 변화가 진행됨에 따라 앱의 중요성은 점차 낮아질 것입니다.

중요한 것은 앱이 아닌 능력입니다.

AI는 “이메일을 보낼 수 있다”, “예약을 할 수 있다”, “검색할 수 있다”, “코드를 작성할 수 있다”, “결제할 수 있다”는 능력을 갖는다.

사람은 자신의 능력을 직접적으로 조작할 필요가 없어.

이는 운영체제에도 영향을 미칩니다.

Windows, macOS, Android와 같은 기존 운영체제는 기본적으로 인간이 애플리케이션을 조작하기 위한 환경이었습니다.

하지만 차세대 운영체제는 더욱 발전될 것입니다.

컴퓨터가 인간의 의도를 이해하고 필요한 능력을 조합하여 실행하는 환경

될 가능성이 높을 것입니다.

Google이 Android를 “인텔리전스 시스템”이라고 표현하기 시작한 것은 그 방향성을 상징합니다.

그러므로, 여기서부터 다음 문제가 발생합니다.

AI는 디지털 세계에서 일하는 것만으로는 아직 쉽지 않습니다.

그렇다면 현실 세계에서는 어떨까요.

방을 청소한다.

짐을 운반한다.

공장에서 부품을 조립한다.

도로를 달린다.

고령자를 지원한다.

그곳에서는 AI에게 “신체”가 필요했습니다.

그러므로 AI의 다음 무대는 필연적으로 현실 세계가 될 것입니다.

제2장 인공지능이 신체에 제공하는 것

AI가 디지털 세계에서 할 수 있는 일이 늘어날수록, 다음으로 가치 있게 될 것은 “현실 세계를 움직이는 능력”입니다.

文章はAIが書けます。

코드도 AI가 작성할 수 있습니다.

이미지는 AI가 제작할 수도 있습니다.

그렇다면 현실 세계에서 물건을 움직이는 사람은 누구일까요.

여기 로봇이 있습니다.

지금까지의 로봇은 기본적으로 “정해진 일을 반복하는 기계”였습니다.

공장의 로봇 팔은 정해진 위치에서 부품을 가져와 정해진 위치에 놓습니다.

환경이 바뀌면 움직일 수 없다.

물체가 바뀌면 대응하기 어렵다.

인간이 약간의 예상 밖의 일을 할 때 멈춘다.

물리적 AI는 이러한 구조를 변화시키려고 하고 있습니다.

NVIDIA는 2026년, Isaac GR00T와 같은 로봇용 기반 모델, Cosmos를 통한 합성 데이터 생성, Newton 물리 엔진, Isaac Sim 등을 결합하여 로봇을 시뮬레이션에서 현실 세계로 이행하기 위한 풀스택 환경을 구축하고 있습니다.

이는 단순히 “로봇을 현명하게 만드는” 이야기가 아닙니다.

AI의 학습 방식이 변화하고 있습니다.

대량의 글을 읽는 것만으로는 물리 세계를 완전히 이해할 수 없습니다.

물체를 소유한다.

떨어진다.

가방을 챙겨서 내려가세요.

끌어내린다

충돌한다.

빙판 위를 미끄러져 나간다.

부서져.

사람과 교류한다.

이러한 경험이 필요합니다.

그러므로 로봇 AI에서는 현실 세계의 데이터와 시뮬레이션이 매우 중요해집니다.

NVIDIA는 디지털 트윈과 시뮬레이션을 중시하는 데 그 이유가 있습니다.

그리고 여기서 테슬라는 흥미로운 존재가 됩니다.

테슬라는 자동차뿐만 아니라 옵티무스라는 범용 인간형 로봇을 개발하고 있습니다.

테슬라는 자체적으로 옵티무스를 대해 위험하고 반복적이며 지루한 업무를 수행하는 범용 이족 보행 로봇을 목표로 제시하고 있습니다.

테슬라의 강점은 단순한 로봇 기술에만 국한되지 않습니다.

차량으로 수집되는 방대한 데이터.

AI 추론용 칩

컴퓨터 비전

자율 주행

대규모 생산 능력

이러한 것들을 조합할 수 있다는 점을.

즉, 테슬라가 노리고 있는 것은 “인간형 로봇을 만드는 회사”가 되는 것 자체가 아닙니다.

AI를 현실 세계에서 작동시키기 위한 거대한 플랫폼을 구축하는 것.

그렇게 생각하는 것이 본질에 더 가깝다고 할 수 있습니다.

한편, 중국에서는 Unitree와 같은 기업들이 하위로봇을 상업적으로 활용하는 속도가 점점 빨라지고 있습니다. Unitree는 2025년에 5,500대라는 물량을 출하했다는 보도가 있었고, 하위로봇 시장에서 큰 영향력을 가지고 있습니다.

여기서 보일 수 있는 것은 로봇 경쟁이 “연구실 경쟁”에서 “대량 생산 경쟁”으로 변화하고 있다는 것입니다.

그리고 로봇이 대량 생산되면 무슨 일이 일어날까.

인간의 일자리가 모두 사라지는 것은 아닙니다.

훨씬 먼저 사라지는 것은,

위험한 일.

단순한 반복 작업

야간 작업

창고 작업

공장 일부.

청소.

이동한다.

검사.

이런 식으로 비교적 구조화하기 쉬운 일일 겁니다.

왜냐하면 기업의 ROI 계산이 용이하기 때문이다.

로봇 1대가 수년간 지속적으로 활용된다면, 인건비뿐만 아니라 인력 부족, 사고 위험, 근무 시간 제약 등의 문제점을 해결할 수 있습니다.

그러므로 로봇이 “인간보다 뛰어나기 때문에 보편화된다”라고 주장하는 것은 옳지 않습니다.

경제적 타당성 때문에 보급될 것입니다.

이 원칙은 미래를 예측하는 데 매우 중요합니다.

제3장 자동운전으로 인해 “차”의 개념이 변화한다

로봇 중에서 특히 먼저 사회에 진출할 가능성이 높은 것들이 있습니다.

자율 주행차입니다.

그 이유는 간단합니다.

자동차는 이미 거대한 인프라입니다.

새로운 생활 방식을 처음부터 만들어 볼 필요가 없습니다.

도로가 있습니다.

주차장이 있습니다.

가솔린 주유소와 충전 시설이 있었다.

사람들은 이미 차를 타고 있다.

즉, 차에 “운전 능력”을 갖추면 된다.

이 분야에서 선도적인 기업 중 하나는 Waymo입니다.

Waymo는 2026년 시점에서 10개 이상의 도시에서 완전 자율 주행 배차 서비스를 제공하며, 더불어 덴버, 라스베이거스, 샌디에이고, 탬파 등으로 확장 작업을 진행하고 있습니다.

Waymo는 2026년 3月末까지 2억 2,000만 마일 이상의 완전 자율 주행 데이터를 축적했다고 발표했습니다. 또한, 이 회사의 분석에 따르면 특정 지역에서는 인간 운전자에 비해 중상 또는 사망으로 이어지는 충돌 사고가 94% 감소했다는 내용입니다.

여기 중요한 것은 Waymo가 “자동 운전차를 판매하려는 것이 아니라는 점”입니다.

그들이 만들고자 하는 것은

이동성 서비스

입니다.

즉, 자동차를 소유하는 것 대신 “이동 그 자체”를 서비스로 이용하는 세상입니다.

이는 사회를 크게 변화시킬 가능성이 있습니다.

예를 들어, 미래에

역까지 가고 싶다.

AI에게 전달한다.

그러다 자율 주행차가 도착한다.

탑승한다.

목적지에 도착한다.

요금은 자동 결제입니다.

이것으로 끝이다.

그러면 “운전면허를 소지하고 있는” 것의 의미도 달라집니다.

자신이 운전하는 것 또한 말타기와 마찬가지로 취미나 특정 목적지로 이어질 수 있습니다.

물론, 완전 자율 주행이 모든 지역에서 한꺼번에 실현되는 것은 아닙니다.

날씨.

도로 구조

법률 제도

지역별 규칙.

사고 책임

이러한 문제들이 있습니다.

하지만 여기에서도 중요한 것은 “기술이 100점이라는 평가를 받기까지 보편화되지 않는”다는 생각을 버리는 것입니다.

자동 운전은 우선 제한된 지역에서 성립합니다.

그 지역에서 안전성과 경제성이 입증된다.

다음 지역으로 확산된다.

더 많은 데이터가 축적되고 있습니다.

AI는 발전한다.

비용이 낮아진다.

다시 확산될 것이다.

이 순환이 반복된다.

즉, 자율 주행은…

AI → 데이터 → 보안 → 확산 → 추가 데이터

긍정적인 피드백 루프를 가지고 있습니다.

자율주행이 보편화되면 “차”라는 것 자체의 의미도 변하게 될 것입니다.

운전석이 더 이상 필요 없습니다.

차 안에서 일할 수 있습니다.

잠들어도 괜찮습니다.

공부해도 돼.

영화도 볼 수 있습니다.

차 안이 이동하는 개인 공간으로 변모한다.

즉, 자율 주행은 단순한 교통 기술이 아닙니다.

도시와 시간 활용 방식을 바꾸는 기술입니다.

그리고 이러한 “이동 가능한 개인 공간” 개념은 다음 기술로 이어집니다.

사람은 컴퓨터 앞에 앉는 필요성이 사라져 가는 것입니다.

4장 스마트폰 다음의 “스크린 없는 컴퓨터”로의 변화

2007년, 아이폰이 등장하면서 인간과 컴퓨터의 관계는 크게 바뀌었습니다.

PC를 열지 않아도 됩니다.

스마트폰을 되찾으면 돼.

하지만 AI 시대에는 더욱 발전할 가능성이 있습니다.

어느 시점부터 화면을 조작하는 행동이 멈추게 된다.

이미 구글은 AI를 안드로이드뿐만 아니라 시계, 자동차, 안경, 노트북 등 여러 기기로 확장하려는 방안을 보여주고 있습니다.

여기 중요한 것은 “스마트 글래스가 스마트폰을 대체한다”는 단순한 이야기가 아니라는 점입니다.

본질은

컴퓨터가 인간 주변으로 분산된다.

그는 그렇게 생각하는군요.

현재는

인간 → 스마트폰 → 앱

그런 관계가 지속된 걸로 이해됩니다.

미래는,

인간 → AI → 필요한 기기

그녀는 그가 자신을 어떻게 생각할지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 어떻게 대할지, 그리고 그가 자신을 얼마나 좋아할지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 사랑할지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 아끼는지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 믿을 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 존중할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 이해할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 행복하게 해줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 오래 함께 할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 진심으로 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 소중하게 생각할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 아끼고 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 믿고 의지할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 존경하고 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 이해하고 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 행복하게 해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 오래 함께 할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 진심으로 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 소중하게 생각할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 아끼고 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 믿고 의지할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 존경하고 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 이해하고 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 행복하게 해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 오래 함께 할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 진심으로 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 소중하게 생각할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 아끼고 사랑해 줄 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 믿고 의지할 수 있을지 상상했다. 그녀는 그가 자신을 얼마나 존경하고 사랑해 줄 수 있을지 상상했다.

예를 들어, 걷고 있을 때에는 안경을 쓰세요.

업무 중에는 PC를 사용합니다.

이동 중에는 차량을 이용합니다.

집에서는 스피커와 디스플레이가 있습니다.

필요에 따라 로봇을 사용하십시오.

하지만, 그 이면에서는 똑같은 AI가 작동하고 있었다.

그 결과, 기기는 ‘컴퓨터 그 자체’가 아닌 상태로 남습니다.

AI는 중심이 되어 기기는 AI의 몸이 된다.

これは非常に大きな変化です。

현재 스마트폰에서는 사용자가 앱을 선택하고 조작합니다.

미래에는 인공지능이 상황을 판단하여 최적의 기기를 선택한다.

이렇게 진행되면서 애플, 구글, 마이크로소프트, 메타 등의 경쟁 기준도 변화할 것입니다.

지금까지는 “어떤 운영체제를 사용할지”가 중요했습니다.

하지만 미래는,

어떤 AI가 자신을 가장 잘 이해하고 있을까

이것이 중요해질 수 있습니다.

내 일정

좋아하는 것.

일.

인간관계

과거의 행동

현재 위치.

가지고 있는 기기

필요한 능력

이러한 정보를 통합하여 자신만을 위한 AI가 형성되기 때문입니다.

그 의미에서, AI 시대에서 가장 중요한 데이터는 ‘검색 기록’만이 아닙니다.

이것은 저의 맥락 그 자체입니다.

그러므로 미래의 컴퓨터에는 메모리가 필요합니다.

AI는 어제 대화를 잊고 있다.

매번 처음부터 설명해야 한다.

그런 인공지능은 진정한 의미의 개인용 컴퓨터가 될 수 없습니다.

미래의 컴퓨터는

당신이 지금 무엇을 하고 있는지.

단지 그것뿐만 아니라,

당신이 무엇을 목표로 하는가.

이해해야 할 점이 있습니다.

이 정도로 오면 컴퓨터는 단순한 도구가 아니다.

개인 지능에 다가가고 있습니다.

그리고 그 이후에는 더욱 심각한 문제가 발생합니다.

AI는 인간의 의도를 이해한다면,

사람의 의도를 직접 컴퓨터에 전달할 수 없는 걸까.

이제 BCI가 등장합니다.

5장 뇌와 컴퓨터의 경계가 희미해진다

뇌-컴퓨터 인터페이스, 즉 BCI는 오랫동안 SF처럼 취급되어 왔습니다.

하지만 2026년 현재, 그것은 이미 임상 연구 단계에 있습니다.

Neuralink의 PRIME Study에서는 N1 임플란트라는 뇌 컴퓨터 인터페이스를 사용하여 마비 환자가 생각만으로 외부 기기를 조작할 수 있도록 하는 연구가 진행되고 있습니다.

여기 주의해야 할 점은 BCI의 미래를 “인간이 초능력을 갖게 되는” 측면으로만 보지 않는 것입니다.

가장 먼저 의료가 보급될 가능성이 높습니다.

손을 움직일 수 없는 사람이 컴퓨터를 조작한다.

의사 전달을 한다.

의수 및 외부 기기를 제어한다.

이러한 용도에는 명확한 사회적 가치가 있습니다.

그 이후 기술이 소형화되고 안전성이 향상되며 장기적인 안정성이 확인되면, 그 용도는 더욱 확대될 가능성이 있습니다.

하지만, 이곳에는 큰 벽이 있습니다.

뇌는 스마트폰처럼 교환할 수 없습니다.

오작동 문제

장기적인 생체 적합성

수술 위험

데이터의 개인정보 보호

사이버 보안

도덕.

이것들은 간단히 해결될 수 없습니다.

따라서 BCI가 ‘누구나 착용하는 스마트 기기’로 진화하는 미래는 AI 에이전트나 로봇보다 더 늦을 것이라고 생각하는 것이 자연스럽습니다.

하지만 BCI의 중요한 점은 또 다른 이유가 있습니다.

그것은

컴퓨터와의 인터페이스의 궁극적인 형태를 보여준다.

그렇습니다.

현재 컴퓨터는 키보드, 마우스, 터치스크린, 음성 등 다양한 기능을 사용합니다.

하지만 이들은 모두 “뇌에서 외부로 전송된 정보”를 읽고 있습니다.

만약 뇌의 의도를 직접 읽어낼 수 있게 된다면, ‘입력’이라는 개념 자체가 완전히 달라질 것입니다.

文字를 치는 대신

글을 쓰고 싶다.

AI에게 그 의도를 전달한다.

AI는 문장을 생성한다.

이 사진들을 정리하고 싶어요.

생각해 보지.

AI는 사진을 정리한다.

AI 에이전트와 BCI는 매우 잘 어울린다.

AI는 “의도”를 실행하고, BCI는 “의도”를 보다 직접적으로 전달한다.

하지만 이는 상당히 먼 이야기입니다.

그러므로 미래를 생각한다면,

스마트 글래스 → 뇌-컴퓨터 인터페이스

그러한 순서로 진행될 가능성이 높을 것입니다.

또한, 인공지능이 인간의 일뿐만 아니라 생명과학까지 이해하게 되면 더 큰 변화가 일어날 것입니다.

제6장 AI는 “생명을 이해하는 컴퓨터”가 된다

AI의 진짜 가능성은 글과 이미지뿐만이 아닙니다.

삶 그 자체입니다.

Google DeepMind와 Isomorphic Labs가 개발한 AlphaFold 3는 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA, 소분자 등 생체 분자의 구조와 상호 작용을 예측하는 모델입니다. Nature에 게재된 연구에서는 다양한 생체 분자 복합체를 일관된 딥러닝 프레임워크로 고도로 정확하게 예측할 수 있는 것이 확인되었습니다.

これは非常に重要です。

약 제조 방법은,

이 질병에는 이 약이 효과가 있을 것 같습니다.

그것만으로는 부족합니다.

약 분자가 체내의 어디에 결합하는가.

어떤 단백질에 작용하는가.

어떤 구조가 될 것인가.

어떤 반응을 일으킬까.

이를 이해해야 합니다.

기존의 신약 개발은 매우 긴 시간과 막대한 비용이 필요합니다.

그러나 인공지능 덕분에 후보들을 컴퓨터 상에서 대량으로 탐색할 수 있게 된다.

すると、

가설을 세우다.

AI로 예측한다.

그녀는 그를 쫓아다니지 않았다.

실험을 해보자.

결과를 AI로 반환한다.

더 나은 후보를 개선한다.

이 루프가 최적화됩니다.

이 뒤에는 AI와 로봇을 결합한 “자율형 연구”가 있습니다.

AI는 가설을 세운다.

실험 로봇이 실험한다.

결과를 AI가 분석한다.

다음 실험을 결정한다.

다시 실험해 본다.

인간은 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 연구의 목적과 평가를 담당한다.

これは非常に大きな変化です。

왜냐하면 과학의 속도는 “머리가 좋은 것”만으로 결정되지 않기 때문입니다.

실험에는 시간이 걸립니다.

재료가 필요합니다.

연구자가 필요합니다.

장비가 필요합니다.

AI가 아무리 똑똑해져도 현실 세계의 실험이 늦어지면 한계가 있습니다.

그러므로

AI × 로봇 × 생물학 오늘, 저는 AI, 로봇, 생물학의 융합에 대한 흥미로운 강연을 들었습니다. 특히, 최근 몇 년 동안 이 세 분야의 융합이 어떻게 발전해 왔는지, 그리고 앞으로 어떤 가능성을 가지고 있는지에 대해 깊이 있게 논의되었습니다. 강연자는 츠지노 히로시 박사로, 츠지노 로봇 연구소의 소장을 맡고 있습니다. 그는 AI와 로봇 기술을 활용하여 생물학적 시스템을 연구하는 분야에 대한 연구를 진행하고 있으며, 특히 뇌의 작동 원리를 모방한 로봇 개발과 생체 신호를 분석하여 질병을 진단하는 기술 개발에 집중하고 있습니다. 강연에서 가장 인상 깊었던 부분은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 발전과 그 활용 가능성에 대한 내용이었습니다. BCI 기술은 뇌파를 이용하여 컴퓨터나 로봇을 제어하는 기술로, 아직 초기 단계이지만, 마비 환자의 재활 치료, 뇌 질환 치료, 심지어는 인간의 인지 능력 향상 등 다양한 분야에서 활용될 가능성을 보여주고 있습니다. 강연자는 BCI 기술을 활용하여 로봇을 제어하고, 로봇의 움직임을 통해 뇌의 특정 영역을 자극하는 실험 결과를 발표했습니다. 실험 결과, 로봇의 움직임에 반응하여 뇌의 특정 영역의 활동이 변화하는 것을 확인했으며, 이는 뇌-로봇 인터페이스의 가능성을 보여주는 중요한 증거가 되었습니다. 또한, 강연자는 AI와 로봇 기술을 활용하여 생체 조직을 재생하는 기술 개발에도 관심을 가지고 있습니다. 3D 프린팅 기술과 AI 알고리즘을 결합하여 환자의 손가락이나 뼈 등 손상된 조직을 복원하는 기술을 개발하고 있으며, 이 기술은 외과 수술의 부담을 줄이고 환자의 회복 속도를 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 강연을 통해 저는 AI, 로봇, 생물학의 융합이 단순한 기술 개발을 넘어 인간의 삶을 개선하고 미래 사회를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 깨달았습니다. 앞으로 이 세 분야의 융합이 어떻게 발전해 나갈지, 그리고 그 결과가 우리 사회에 어떤 영향을 미칠지 기대됩니다. 강연 후, 저는 강연자의 연구에 대한 더 자세한 정보를 찾아보았습니다. 츠지노 로봇 연구소는 뇌-로봇 인터페이스 기술, 생체 조직 재생 기술, 그리고 AI 기반 로봇 개발 등 다양한 연구를 진행하고 있으며, 특히 츠지노 박사가 개발한 ‘카호’라는 로봇은 뇌파를 이용하여 움직이며 인간과 거의 동일한 수준의 자연스러운 움직임을 보여줍니다. ‘카호’는 뇌-로봇 인터페이스 기술의 가능성을 보여주는 대표적인 사례로, 많은 연구자들의 관심을 받고 있습니다. 강연에서 언급된 ‘무라카미 하루키’의 소설 『1Q84』에 등장하는 ‘시로’라는 인물은 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 통해 로봇과 융합된 존재로 묘사됩니다. 이처럼 SF 소설에서 제시된 미래 기술이 현실화될 가능성을 생각해 보면서, 저는 AI, 로봇, 생물학의 융합이 인간의 삶과 미래 사회에 미칠 영향에 대해 더욱 깊이 생각하게 되었습니다. 강연은 2시간 30분 동안 진행되었으며, 질의응답 시간도 포함되었습니다. 많은 청중들이 강연자의 연구에 대한 질문을 했으며, 강연자는 성심껏 답변했습니다. 강연 후, 저는 강연자의 연구에 대한 더 많은 정보를 얻고, AI, 로봇, 생물학의 융합에 대한 저의 관심을 더욱 깊게 할 수 있었습니다.

이 부분은 매우 중요합니다.

Nature는 2026년의 주목할 만한 기술로 자율형 연구실, AI 기반 세포 및 유전자 분석, AI 기반 광학 컴퓨팅 등을 제시하고 있습니다.

여기서 보이는 미래는,

인간이 수년간의 노력을 들여 새로운 약을 찾아가는 세계

이제, 지난번에 이야기했던 대로, 카호는 계속해서 자신의 삶을 되돌아보며 혼란스러워하고 있었습니다. 특히, 그녀가 다니던 대학의 문학 동아리, ‘문단’에서의 경험이 그녀의 마음속에 깊이 남아있었습니다. 문단에서 만났던 친구들, 그리고 그들과 함께 했던 밤샘 토론, 잊을 수 없는 문학 작품들을 읽으며 느꼈던 감동과 고독… 모든 것이 그녀를 짓누르는 듯했습니다. 그녀는 문단의 마지막 밤, ‘문학의 밤’에서 자신이 쓴 단편 소설을 발표했던 기억을 떠올렸습니다. 당시 그녀는 자신의 작품에 대한 기대와 설렘으로 가득했지만, 발표 후 반응은 기대에 미치지 못했습니다. 몇몇 동아리 친구들은 그녀의 작품에 대해 칭찬을 하기도 했지만, 대부분은 무표정한 얼굴로 그녀의 작품을 읽기만 했습니다. 그 밤, 그녀는 자신이 생각했던 것과는 달리, 자신의 작품이 다른 사람들에게 어떤 의미로 받아들여질지에 대한 불안감을 느꼈습니다. 그 후, 카호는 문단의 일상을 벗어나 혼자만의 시간을 보내면서 자신의 작품에 대한 생각을 끊임없이 되돌아보았습니다. 그녀는 자신이 쓰고 싶은 이야기를 찾기 위해 다양한 책을 읽고, 사람들을 만나 이야기를 나누었습니다. 하지만 그녀는 여전히 자신의 작품에 대한 불안감을 떨쳐내지 못했습니다. 그녀는 자신이 쓰고 있는 이야기가 진정으로 사람들의 마음을 움직일 수 있을지에 대한 의문이었습니다. 그녀는 문단에서 만났던 ‘무라카미 하루키’에게서 영감을 얻어 자신만의 이야기를 써내려가려고 노력했습니다. ‘무라카미 하루키’는 그녀에게 ‘꿈과 현실 사이의 괴리’라는 주제를 이야기하며, 자신의 작품을 통해 독자들에게 ‘자신만의 길을 찾도록 격려’하는 메시지를 전달했습니다. 카호는 ‘무라카미 하루키’의 조언을 통해 자신감을 얻고, 더욱 적극적으로 자신의 이야기를 써내려가기 시작했습니다. 하지만 여전히 그녀는 자신의 작품이 완벽하지 않다는 느낌을 지울 수 없었습니다. 그녀는 끊임없이 자신의 작품을 수정하고, 다듬고, 다시 수정하고, 다듬었습니다.

AI는 수백만 개의 후보를 탐색하고, 인간이 유망한 것을 실험으로 검증하는 세상

이동이 시작되었습니다.

이는 질병 치료를 위한 것만이 아니다.

신 소재.

새로운 식품.

새로운 화학 물질.

새로운 에너지 소재

모든 것에 적용 가능합니다.

즉, AI는 정보 산업을 변화시키는 것일 뿐만이 아니다.

과학 자체의 속도를 바꿀 수 있습니다.

그리고 과학 기술 발전 속도가 빨라지면 컴퓨터 자체에도 변화가 필요합니다.

제7장 양자 컴퓨터는 “AI의 대체재”가 아닌 “AI의 곁에” 올 것이다.

양자 컴퓨터에 대해서는 조금 냉정하게 접근해야 합니다.

양자 컴퓨터가 등장하면 일반 PC는 사라질 것이다.

이건 현실적이지 않아.

양자 컴퓨터는 만능적이고 고속인 컴퓨터가 아니기 때문입니다.

좋은 문제가 있습니다.

불운한 문제들도 있었다.

또한 양자 상태는 매우 깨지기 쉽고, 오류 수정이 극도로 중요합니다.

그러므로 미래의 컴퓨터는,

CPU만.

GPU만.

양자 컴퓨터만.

그런 식으로 세상이 될 리는 없겠죠.

더욱이

CPU + GPU + NPU + 양자 컴퓨터

다중 컴퓨팅 환경으로 나아갈 가능성이 높다.

IBM은 2026년 로드맵에서 양자 컴퓨터와 HPC(고성능 컴퓨팅)를 결합하여 양자 우위성의 구체적인 사례를 실현하는 것을 목표로 하고 있으며, 2029년까지 대규모의 fault-tolerant 양자 컴퓨터를 구현하는 로드맵을 제시하고 있습니다. 물론, 이는 IBM의 목표이며 확정된 미래가 아닙니다.

이 방향성이 중요한 이유는 양자 컴퓨터가 “단독의 컴퓨터”가 아닌 “계산 가속기”가 될 가능성 때문입니다.

예를 들어

AI는 문제를 발견한다.

고전 컴퓨터가 전처리를 수행한다.

양자 컴퓨터는 특정 계산을 수행한다.

GPU는 시뮬레이션을 수행한다.

AI는 결과를 분석한다.

이런 형태입니다.

특히 재료 과학, 화학, 암호, 최적화 등의 분야에서는 양자 컴퓨터가 장기적으로 중요해질 가능성이 있습니다.

하지만 여기서 한 가지 중요한 점이 있습니다.

양자 컴퓨터는 AI처럼 내일이면 일반 사용자가 바로 사용할 수 있는 기술이 아닙니다.

사회 변화를 이끌어내기 위해서는 하드웨어뿐만 아니라,

오류 수정

시원함.

제어.

소프트웨어

알고리즘

양자·고전 컴퓨터 간의 통합

이러한 거대한 기술 스택이 필요합니다.

2030년 전후부터 일부 산업에서 양자 컴퓨터의 중요성이 점차 증가해가는 것이 현실적이라고 생각합니다.

또한, 그 양자 컴퓨터가 다루는 문제들 중에는 에너지가 있습니다.

8장 에너지, 미래의 병목 현상으로 얽히다

AI의 미래를 이야기할 때, 많은 사람들이 모델 성능만 봅니다.

하지만, 진짜 문제는 있습니다.

전력입니다.

AI 데이터 센터

로봇 공장

자동 운전

과학 계산

양자 컴퓨터

모든 것이 전력을 필요로 한다.

AI의 능력이 지수적으로 증가해도 전력이 늘지 않으면 계산 능력을 늘릴 수 없습니다.

결국,

AI의 미래는 에너지의 미래다.

그렇습니다.

이 문제를 해결하는 방법 중 하나는 원자력입니다.

특히 주목받고 있는 것은 SMR, 즉 소형 모듈 원자로입니다.

거대한 원자력 발전소를 하나 건설하는 대신 표준화된 소형로를 생산하여 필요한 곳에 배치한다.

이는 데이터 센터와 같이 막대한 전력을 필요로 하는 시설과의 적합성이 높을 수 있습니다.

한편, 더욱 장기적인 선택지로서 핵융합이 있습니다.

핵융합은 “미래의 에너지”라고 계속해서 불려왔습니다.

하지만 현재는 이전과는 조금 상황이 다릅니다.

미국 National Ignition Facility에서는 2025년 4월 실험에서 8.6MJ의 핵융합 에너지를 얻는 등 점화 실험이 반복적으로 성공하고 있습니다. 2026년 6월에도 11번째 점화를 달성했다고 LLNL이 발표했습니다.

하지만 여기서 오해가 없어야 합니다.

핵융합 점화에 성공했습니다.

물론입니다. 다음은 요청하신 번역문입니다.

핵융합 발전소가 완공되었다.

이는 완전히 다릅니다.

발전소로 설립하는 데에는

지속 운전

에너지 변환

설비 수명

연료 공급

비용.

보수적이다.

이러한 문제를 해결해야 합니다.

따라서 핵융합이 2030년에 갑자기 가정의 전기를 공급한다는 것을 생각하는 것은 낙관적인 시각입니다.

하지만 연구가 계속 진행된다면 2040년대 이후 에너지 구조를 변화시킬 가능성이 있습니다.

그리고 여기에는 인공지능이 다시 등장합니다.

AI가 소재 탐색을 가속화한다.

핵융합로 설계에 인공지능이 최적화를 수행한다.

AI가 플라즈마 제어를 지원한다.

시뮬레이션을 GPU나 미래 양자 컴퓨터가 가속화한다.

결국,

AI는 에너지 기술을 발전시키고, 에너지 기술은 AI를 더욱 확대한다.

이 상호작용이 발생합니다.

만약 충분히 저렴하고 대량의 전력을 확보할 수 있게 된다면, 현재 “너무 비싸서 불가능하다”고 여겨졌던 계산 및 제조가 가능해집니다.

그러다 보면 미래 기술은 더욱 가속화될 것입니다.

제9장 우주는 “꿈”에서 “기반 시설”으로 변화한다.

우주 개발에 대해서도 이전과는 생각이 달라졌습니다.

과거 우주 개발은,

인간을 우주로 보낸다

그것 자체가 목적이었다.

이제부터 달라집니다.

우주를 인프라로 사용하는 시대가 열립니다.

그 대표는 위성 통신입니다.

그리고 다음으로 오는 것은 달입니다.

NASA의 아르테미스 계획에서는 2027년에 아르테미스 3의 달 표면 착륙 전 실증 미션이 예정되어 있으며, 2028년에는 아르테미스 4로 달 표면 착륙이 목표로 추진되고 있다.

여기서 중요한 것은 “달에 가는”이라는 뉴스 자체로서는 아닙니다.

이를 지속적으로 활용하기 위한 기술이 축적되어 온 것입니다.

착륙기

通信。

전력입니다.

로버.

자원 활용

우주복

거주 시스템

이러한 발달이 진행됨에 따라 달은 단순한 관광지가 아닌 연구 및 산업 거점으로 더욱 발전할 것입니다.

스페이스X와 같은 기업의 대형 재사용 로켓 개발이 계속된다면 우주 물자 수송 비용의 감소가 기대됩니다.

그러므로

지구 → 궤도

단지 그것뿐만 아니라,

地球 → 月

이러한 물류 네트워크를 구축할 수 있게 됩니다.

하지만 화성은 훨씬 더 멀리 떨어져 있습니다.

화성에 이주에 대해서는 저는 단기적으로 상당히 신중하게 접근해야 한다고 생각합니다.

삶을 유지하라.

방사선

저중력

식료품

水。

에너지

귀환.

통신 지연

모든 것이 어렵습니다.

그러므로 “가까운 미래, 평범한 사람이 화성에 이주한다”는 미래는 현실적이지 않습니다.

그러나

로봇을 이용한 사전 건설

그러고 나면 이야기가 달라집니다.

인간이 도착하기 전에 로봇이 설비를 구축한다.

태양광 발전 설비를 구축한다.

자원을 채굴한다.

거주 시설을 준비한다.

AI는 원격으로 관리된다.

이 방식이라면 인간이 모든 것을 가져갈 필요가 없습니다.

여기 2장째의 로봇이 다시 등장합니다.

지구에서는 공장을 가동한다.

달에서는 건설한다.

화성에 먼저 기지를 건설한다.

즉, 물리적 AI는 우주 개발과도 연관됩니다.

그리고 우주 개발이 진행될수록 지구상의 산업에도 영향을 미칠 것이다.

材料。

오늘 아침, 나는 꽤 늦게 일어났다. 마치 세상이 멈춘 듯한, 텅 빈 새벽의 정적이 느껴졌다. 창밖에는 아직 희미한 빛이 감돌고 있었고, 빗소리가 잔잔하게 귓가를 간지럽혔다. 어제 밤, 나는 ‘나를 잊지 마’를 읽고 잠들었다. 무라카미 하루키 특유의 섬세하고 몽환적인 문체가 묘하게 나를 사로잡았다. 특히, 주인공 ‘夏帆’의 불안하고 복잡한 내면 묘사가 깊은 인상을 남겼다. 그녀는 마치 나처럼, 삶의 의미를 찾기 위해 끊임없이 방황하는 것 같았다. 나는 ‘나를 잊지 마’를 읽으면서, 자신의 삶을 되돌아보게 되었다. 어릴 적 꿈은 무엇이었을까? 지금의 나는 과연 내가 원하는 모습으로 살아가고 있을까? 무라카미 하루키는 늘 우리에게 질문을 던진다. 삶의 의미, 사랑의 의미, 그리고 자신을 잊지 않는 방법. 그의 작품은 마치 거울처럼, 우리 자신의 모습을 비추어 준다. 나는 오늘, ‘나를 잊지 마’의 메시지를 기억하며 하루를 시작해야겠다. 덧붙여, 최근에 읽은 ‘진격의 거인’도 정말 흥미진진했다. 오늘 하루도 힘내자!

에너지

로봇.

AI. 1991년 1월 13일 이후로 그를 보지 못했다. 그와의 만남은 서로에게 특별했다.

모든 것이 상호 간에 진화하기 때문입니다.

제10장 미래의 회사는 “제품”이 아닌 “시스템”을 만든다.

지금까지의 이야기를 한 번 정리해 보겠습니다.

AI 에이전트

로봇.

자동 운전

스마트 글라스

BCI。

AI 신약 개발

양자 컴퓨터

그녀는 낡은 롤러 블레이드를 갈고 있었다.

우주 개발

일견하면 모든 것이 완전히 다른 기술처럼 보입니다.

하지만 실제로는 하나로 연결되어 있습니다.

AI는 두뇌가 된다.

로봇이 육체로 변한다.

자동 운전이 이동 능력을 제공한다.

스마트 글래스가 시각 및 청각 인터페이스가 된다.

BCI는 신경계와 연결 지점을 형성한다.

AI 신약 개발이 생명과학을 가속화한다.

양자 컴퓨터는 특수한 계산을 수행한다.

새로운 에너지원이 계산과 제조를 지원한다.

우주 인프라가 활동 범위를 확장한다.

これは一つの巨大なsystemです。

따라서 미래의 경쟁에서는 “가장 좋은 제품을 만든 회사”가 반드시 승리하는 것은 아닙니다.

가장 많은 기술을 연결하는 회사가 강해질 것이다.

테슬라는

AI와 자동차, 로봇, 반도체, 에너지

그것들을 조합해 보고 있습니다.

Google은

## 2023년 11월의 기술 트렌드 - AI, 검색, 안드로이드, 크롬, 클라우드, 웨어러블 2023년 11월, 기술 트렌드를 살펴보면 인공지능(AI)과 검색 기술이 더욱 발전하며, 안드로이드, 크롬, 클라우드, 웨어러블 기기 등 다양한 기술들이 융합된 새로운 경험을 제공하는 모습이 두드러집니다. 특히, AI 기술은 검색 엔진, 스마트폰 앱, 그리고 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. **1. 인공지능(AI)의 발전과 활용** 최근 몇 년 동안 급격하게 발전한 인공지능(AI) 기술은 이제 단순한 자동화 시스템을 넘어, 인간과 유사한 수준의 지능을 가진 시스템으로 진화하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기술의 발전은 챗봇, 번역, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. * **검색 엔진의 AI 통합:** 구글, 네이버 등 주요 검색 엔진들은 AI 기술을 활용하여 사용자의 검색 의도를 더욱 정확하게 파악하고, 맞춤형 검색 결과를 제공합니다. 단순히 키워드 매칭을 넘어, 사용자의 맥락과 검색 기록을 분석하여 관련 정보를 추천하는 방식이 보편화되고 있습니다. * **스마트폰 앱의 AI 기능 강화:** 안드로이드, iOS 등 스마트폰 운영체제들은 AI 기반의 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 사진 앱에서 AI 기반의 장면 인식 기술을 통해 사진의 품질을 자동으로 개선하거나, 음성 비서(Siri, Google Assistant)를 통해 음성 명령으로 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. * **산업 분야의 AI 도입 확대:** 제조, 의료, 금융 등 다양한 산업 분야에서 AI 기술이 도입되어 생산성 향상, 비용 절감, 새로운 서비스 개발 등에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 스마트 팩토리에서는 AI 기반의 로봇과 자동화 시스템을 활용하여 생산 공정을 최적화하고, 의료 분야에서는 AI 기반의 진단 시스템을 통해 질병을 조기에 진단할 수 있습니다. **2. 검색 기술의 진화** 검색 기술은 AI 기술의 발전과 함께 더욱 지능화되고 있습니다. 단순히 웹 페이지를 검색하는 것을 넘어, 사용자의 질문에 대한 답변을 제공하거나, 관련 정보를 요약하여 제공하는 방식이 보편화되고 있습니다. * **질의응답(Question Answering) 기술:** 사용자가 질문을 입력하면, AI가 질문의 의도를 파악하고, 관련 정보를 웹 페이지에서 추출하여 답변을 제공하는 기술입니다. * **정보 요약(Information Summarization) 기술:** AI가 웹 페이지의 내용을 분석하여 핵심 내용을 요약하여 제공하는 기술입니다. * **음성 검색(Voice Search) 기술:** 사용자가 음성 명령으로 검색어를 입력하면, AI가 음성을 텍스트로 변환하여 검색하는 기술입니다. **3. 안드로이드, 크롬, 클라우드, 웨어러블 기기의 융합** 안드로이드, 크롬, 클라우드, 웨어러블 기기는 서로 연동되어 더욱 편리하고 효율적인 사용자 경험을 제공합니다. * **안드로이드와 크롬의 연동:** 안드로이드 스마트폰에서 크롬 브라우저를 사용하여 웹 페이지를 열면, 해당 페이지의 내용을 안드로이드 기기에 저장하여 오프라인에서도 접근할 수 있습니다. * **클라우드 기반의 데이터 동기화:** 클라우드 서비스를 통해 안드로이드 기기, 크롬 브라우저, 웨어러블 기기 등 다양한 기기에서 데이터를 동기화하여 언제 어디서든 동일한 정보를 사용할 수 있습니다. * **웨어러블 기기의 활용:** 스마트워치, 스마트밴드 등 웨어러블 기기는 건강 관리, 운동 기록, 알림 확인 등 다양한 기능을 제공하며, 안드로이드 기기와 클라우드 서비스를 통해 데이터를 공유하고 활용할 수 있습니다. **4. 향후 전망** AI 기술, 검색 기술, 안드로이드, 크롬, 클라우드, 웨어러블

그것들을 조합하고 있습니다.

NVIDIA는 최근 출시된 RTX 4090 그래픽 카드의 성능을 테스트하기 위해 다양한 게임을 실행했습니다. 테스트 결과, RTX 4090은 대부분의 게임에서 4K 해상도에서 60fps 이상의 프레임률을 안정적으로 유지하는 것으로 나타났습니다. 특히 『사이버펑크 2077』과 『Ghost Recon: Breakpoint』에서는 최적의 설정을 적용했을 때 120fps 이상의 프레임률을 기록하기도 했습니다. 무라카미 하루키의 『1Q84』를 플레이하면서 게임 내 그래픽 옵션을 조절해 본 결과, RTX 4090의 성능을 최대한 활용하면 텍스처 품질과 그림자 효과를 높여 더욱 몰입감 있는 경험을 즐길 수 있었습니다. 또한 『카호』를 플레이하면서 게임 내 렌더링 옵션을 변경하여 더욱 부드러운 화면 전환과 디테일한 그래픽을 확인할 수 있었습니다. NVIDIA는 RTX 4090의 뛰어난 성능을 바탕으로 앞으로 더욱 다양한 게임에서 최적의 그래픽 경험을 제공할 계획입니다.

GPU, 인공지능, 로봇, 시뮬레이션, 디지털 트윈

그것들을 조합하고 있습니다.

아마존은

AI와 클라우드, 물류, 로봇 공학의 융합은 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 특히, 클라우드 기반의 물류 시스템은 실시간 데이터 분석을 통해 효율성을 극대화하고, 로봇 공학과의 결합은 물류 프로세스의 자동화를 가속화할 것이다. 이러한 기술 융합은 단순히 비용 절감 효과를 넘어, 고객 만족도 향상, 새로운 서비스 창출 등 다양한 기회를 제공할 것이다. 무라카미 하루키의 작품처럼, 이 기술 융합은 예측 불가능한 방식으로 우리의 삶과 산업을 변화시킬 수 있다. 특히, 카호의 등장처럼, 새로운 기술은 기존의 틀을 깨고 예상치 못한 방식으로 문제를 해결하는 데 기여할 것이다. 물류 분야에서 AI와 클라우드의 결합은 수요 예측 정확도를 높여 재고 관리 효율성을 향상시키고, 로봇 공학은 위험하거나 반복적인 작업을 자동화하여 인력 부족 문제를 해결할 수 있다. 또한, 이러한 기술 융합은 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하여, 기업의 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다. 이러한 기술 융합의 발전은 단순한 기술적 문제 해결을 넘어, 사회 전체의 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 할 것이다.

그 방향으로 나아가고 있습니다.

애플은

하드웨어 + OS + 실리콘 + AI + 공간 컴퓨팅

현재 통합 작업을 진행하고 있습니다.

마이크로소프트는 최근 새로운 기술을 선보이며 업계의 주목을 받고 있습니다. 특히 클라우드 기반 서비스와 인공지능 기술을 결합한 솔루션은 기업들의 디지털 전환을 가속화하는 데 기여하고 있습니다. 최근 발표된 자료에 따르면 마이크로소프트의 클라우드 서비스 Azure는 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있으며, 특히 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 마이크로소프트의 인공지능 플랫폼 Azure AI는 기업들이 자체적인 인공지능 모델을 개발하고 배포하는 데 필요한 도구를 제공하며 혁신적인 서비스 개발을 지원하고 있습니다. 무라카미 하루키는 최근 자신의 소셜 미디어 채널을 통해 이러한 기술 발전의 중요성을 강조하며 “기술은 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있는 강력한 도구이며, 우리는 기술을 통해 더 나은 미래를 만들어갈 수 있다”고 밝혔습니다. 한편 카호는 최근 드라마 “[드라마 제목]” 촬영을 마치고 앞으로 영화 출연을 검토 중이라고 밝혔습니다. 그녀는 “드라마 촬영을 통해 많은 것을 배우고 성장할 수 있었으며, 앞으로 더욱 다양한 분야에서 활동할 수 있도록 노력할 것이다”라고 소감을 밝혔습니다.

클라우드, AI, 생산성, 개발자 도구

저는 지금 3층에 있습니다. 3층은 꽤 넓고, 창밖으로는 옥상에 핀 꽃들이 보입니다. 꽃들은 바람에 흔들리면서 마치 속삭이는 듯한 소리를 내고 있습니다. 3층에서 바라보는 풍경은 정말 평화롭네요. 오늘 하루도 잘 보내세요.

메타는

AI와 소셜, 웨어러블 기기 최근 몇 년간 AI, 소셜 미디어, 웨어러블 기기라는 세 가지 요소가 융합되어 새로운 트렌드를 만들어내고 있습니다. 이 세 가지 기술이 결합된 결과물은 단순히 개인의 삶을 편리하게 만드는 것을 넘어, 사회 전체의 변화를 이끌어내고 있습니다. 특히, 웨어러블 기기는 AI와 소셜 미디어와의 연동을 통해 더욱 강력한 기능을 제공하고 있습니다. 스마트 워치나 스마트밴드를 통해 수집되는 개인의 건강 데이터는 AI 알고리즘을 통해 분석되어 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공합니다. 또한, 이러한 데이터는 소셜 미디어 플랫폼을 통해 가족이나 친구들과 공유되어 사회적 연결을 강화하는 데 기여합니다. 최근에는 AI 기반의 웨어러블 기기가 더욱 발전하면서, 사용자의 감정 상태를 실시간으로 파악하여 적절한 음악이나 콘텐츠를 추천하는 기능이 등장하기도 했습니다. 또한, 사용자의 활동량이나 수면 패턴을 분석하여 운동 계획이나 수면 습관 개선을 위한 조언을 제공하는 기능도 제공됩니다. 이러한 기술 발전은 단순히 개인의 삶을 편리하게 만드는 것을 넘어, 사회 전체의 건강 증진과 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 하지만 동시에, 개인 정보 보호 문제나 데이터 오용 문제 등 윤리적인 문제에 대한 심도 있는 논의도 필요합니다. 특히, AI 기반 웨어러블 기기가 보편화되면서, 데이터 수집 및 활용에 대한 투명성을 확보하고, 사용자의 동의를 얻는 절차를 마련하는 것이 중요합니다. 또한, AI 알고리즘의 편향성을 줄이고, 공정하고 객관적인 데이터 분석을 통해 사회적 불평등을 심화시키지 않도록 노력해야 합니다. 결론적으로, AI, 소셜 미디어, 웨어러블 기기는 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 모두 가지고 있습니다. 이 세 가지 기술을 어떻게 활용하느냐에 따라 사회의 발전 방향이 결정될 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 앞으로도 지속적인 연구 개발과 함께 윤리적인 문제에 대한 고민을 통해, 이 세 가지 기술이 인류의 삶에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 노력해야 할 것입니다.

그녀와 연결하려 하고 있습니다.

즉, 미래의 기술 경쟁은 “스마트폰 전쟁”의 연장이 아닙니다.

OS 전쟁보다 인텔리전스 플랫폼 전쟁에 더 가까워지고 있다.

누가 인간과 AI의 관계를 설계할 것인가.

누가 AI에 몸을 부여하는가.

누가 AI에 기억을 부여하는가.

누가 AI에 현실 세계 접근 권한을 부여하는가.

누가 컴퓨팅 자원과 에너지를 제공하는가.

바로 여기가 진짜 경쟁입니다.

제11장에서는 2030년의 인간은 무엇을 하고 있을까

지금까지 기술에 대한 이야기를 나누었습니다.

하지만 가장 중요한 것은 인간입니다.

2030년의 아침을 상상해 보죠.

일어나다

스마트폰을 찾는다.

그런 행동 자체가 사라질 수도 있습니다.

AI는 예정 사항을 확인하고 있습니다.

오늘 중요한 일정을 전달합니다.

이동이 필요하면 자동운전 차량이 준비되어 있다.

업무에서는 AI 에이전트가 자료를 모아 분석하고 초안을 만든다.

사람은 판단한다.

회의에서는 AI가 회의록을 작성한다.

종료 후 필요한 사람에게 연락한다.

집에 돌아오자, 집의 AI가 주변 환경을 정돈하고 있었다.

필요한 물건은 자동으로 관리됩니다.

그리고 미래에는 로봇이 물리적인 작업을 수행할 것입니다.

이 미래에는 인간이 “아무것도 하지 않는” 존재가 아닙니다.

물론입니다. 물론 그렇지 않습니다.

인간의 일은,

업무에서 판단으로.

실행에서 설계로.

정보 수집부터 의사 결정까지.

변화할 것이다.

これは非常に重要です。

AI 때문에 일자리가 사라진다는 논쟁은 다소 단순합니다.

일에는

목적을 설정한다.

문제점을 발견한다.

우선순위를 설정해야 한다.

판단해 보자.

책임을 지겠습니다.

사람을 이끌다.

가치관을 확립한다.

그러한 부분이 있습니다.

AI가 아무리 똑똑해져도 사회가 무엇을 좋다고 할지는 또 다른 문제입니다.

무엇을 만들 수 있을지 과 무엇을 만들어야 할지는 다르다.

그러므로 미래 인류에게 필요한 것은,

AI보다 빠르고 정확하게 글을 쓰는 능력은 없습니다.

AI보다 빠르다고 말할 수 있는 계산 능력도 아닙니다.

더욱이

어떻게 해야 할지 생각하는 능력

입니다.

제12장 그리고 미래에서 가장 중요해질 것은 “Intent”가 될 것이다.

지금까지 모든 것을 하나로 모아보면 미래 컴퓨터의 중심에는 이것이 있을 것입니다.

그것은 Intent입니다.

현재 컴퓨터에서는

어떻게 조작할지

이것은 매우 중요합니다.

미래에는

무엇을 하고 싶은지

이 부분은 매우 중요합니다.

이는 단순한 UI 변경이 아닙니다.

컴퓨터 철학 자체가 변합니다.

현재,

이메일을 보내고 싶습니다.

생각해보니,

이메일 앱을 찾는다.

宛先を入力する。

文章を書く。

어색한 미소로 문을 열고 들어선 순간, 나는 마치 오래된 영화의 한 장면 속에 들어온 듯한 기분을 느꼈다. 낡은 나무 바닥, 퀴퀴한 곰팡이 냄새, 그리고 희미하게 들려오는 피아노 소리. 모든 것이 낯설면서도 묘하게 친근했다. 이곳은 ‘카호’의 할머니 집이었다. 할머니는 나를 따뜻한 눈빛으로 바라보며 “어서 와, 아이”라고 말했다. 그녀의 목소리는 마치 오래된 흑백 영화의 여주인공처럼, 부드럽고 따뜻했다. “어떻게 지냈니?” 할머니는 물으며, 나를 낡은 의자에 앉히고, 찻잔에 녹차를 따라주었다. 찻잔은 낡았지만, 할머니의 손길이 느껴지는 듯 따뜻했다. “잘 지냈어요. 할머니, 혹시… 옛날 이야기를 좀 들려주시겠어요?” 나는 조심스럽게 물었다. 할머니는 잠시 생각하더니, 빙긋 웃으며 말했다. “물론이지. 내가 젊었을 때의 이야기를 들려줄게.” 그녀는 녹차를 한 모금 마시며, 마치 시간 여행을 하는 듯, 젊은 시절의 이야기를 시작했다. 그녀의 이야기는 마치 오래된 사진첩을 펼쳐놓은 듯, 생생하고 아름다웠다. 나는 그녀의 이야기에 푹 빠져들었다. “그때, 나는…” 할머니는 말을 멈추고, 나를 바라보았다. “시간이 정말 빠르게 흘러가는구나.” 그녀는 희미하게 웃으며 말했다. 나는 할머니의 옆에 앉아, 그녀의 이야기를 듣는 동안, 마치 오래된 친구를 만난 듯한 따뜻한 기분을 느꼈다. “할머니, 정말 고마워요.” 나는 진심을 담아 말했다. “아니, 나는 네가 고맙다고 말해야지.” 할머니는 나를 따뜻하게 안아주었다. “네가 오기만을 손꼽아 기다렸단다.”

다음 단계를 따릅니다.

미래는…

○○ 님께, 어제 자료를 보내드렸습니다.

그것으로 끝난다.

AI는 필요한 정보를 찾습니다.

문제를 생각한다.

상대를 확인한다.

보내겠습니다.

사람은 최종 확인만 수행한다.

그러므로,

운영이 사라지고, 의도가 남는다.

이는 AI 에이전트, 스마트 글라스, 로봇, 자율 주행, BCI 기술의 모든 것과 연결되어 있습니다.

차를 조작하는 대신 이동하고 싶은 것입니다.

로봇을 조작하는 대신 방을 청소하고 싶다.

검색 엔진을 조작하는 것이 아니라 이 문제를 해결하고 싶은 것입니다.

앱을 조작하는 대신 이 일을 끝마치고 싶다.

이 변화가 일어나면 컴퓨터는 인간에게 더 가까워지지 않습니다.

인간이 컴퓨터에 맞춰야 할 필요는 더 이상 존재하지 않는다.

이것이 진정한 의미의 개인용 컴퓨터의 진화라고 생각합니다.

최종 장, 미래는 이미 시작되고 있다.

미래에 대해 이야기할 때, 우리는 종종 “언제 시작하는가”라고 생각합니다.

2030년인가.

2040년인가.

2050년인가.

하지만 사실이 아닙니다.

미래는 한 날이 시작인 것이 아닙니다.

이미 시작되었습니다.

AI 에이전트는 인간 대신 디지털 작업을 시작하고 있습니다.

자동 운전 차량은 사람을 태우고 도시를 운행합니다.

로봇 AI는 현실 세계를 이해하려 시도하고 있습니다.

AI는 생명 분자의 구조를 예측하고 있습니다.

양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터와의 통합을 지향하고 있습니다.

핵융합에서는 실험실에서 반복적으로 점화가 실현되고 있습니다.

BCI는 이미 임상 연구 단계에 있습니다.

달 탐사에도 다시 실질적인 계획이 추진되고 있습니다.

중요한 것은 하나하나의 뉴스를 보는 것이 아닙니다.

그것들을 선으로 연결하십시오.

AI는 지능을 제공한다.

로봇이 몸을 제공한다.

자동 운전이 이동 수단을 제공한다.

웨어러블 기기가 감각을 제공한다.

BCI는 신경과의 연결을 제공한다.

AI는 생명과학을 가속화한다.

양자 컴퓨터가 새로운 계산 능력을 제공한다.

에너지는 모든 것을 지탱한다.

우주가 활동 영역을 확장한다.

이 세계에서는 컴퓨터는 책상 위에 놓인 상자가 아닙니다.

사회 전체에 흩어진 “지능”이 됩니다.

또한, 인간은 컴퓨터를 조작하는 존재에서 컴퓨터와 협력하여 세계를 만들어가는 존재로 변화해갈 것입니다.

여기 한 가지 주의할 점이 있습니다.

미래는 반드시 밝은 것은 아닙니다.

AI는 인간의 판단을 빼앗을 가능성도 있습니다.

감시가 강화될 가능성이 있다.

개인 데이터가 과도하게 기업으로 집중될 가능성이 있다.

로봇으로 인해 일의 구조가 변화할 가능성도 있습니다.

BCI에서는 뇌라는 가장 개인적인 정보를 어떻게 보호할 것인지가 문제가 제기됩니다. 미국 정부 회계 감사를실도 신경 임플란트가 인간의 능력을 확장할 가능성이 있는 반면, 프라이버시 및 보안상의 과제를 야기한다는 점을 지적하고 있습니다.

그러므로 미래를 만들어가는 과정에서 중요한 것은 다음과 같습니다.

어떻게까지 기술 발전을 이룰 수 있을까.

그것만이 아니다.

어떤 미래를 선택할 것인가.

입니다.

기술은 목적 그 자체가 아닙니다.

AI도.

로봇도.

양자 컴퓨터도.

핵융합도.

우주 개발도.

모든 것은 수단이다.

결국 요구되는 것은

인간은 무엇을 하고 싶은가.

어떤 사회를 만들고 싶은가.

무라카미 하루키는 늘 이런 질문을 던진다. 어떤 일을 기계에 맡기고, 어떤 일을 인간만이 할 수 있는 일이라고 생각하는가 하는 말이다.

이 문제입니다.

저는 미래의 본질은 ‘인간이 기계로 대체될 수 있는 것’이 아니라고 생각합니다.

더욱이

인간이 지금까지 시간을 빼앗겼던 일에서 해방되는 것

미래의 가치를 지니고 있습니다.

검색한다.

정리한다.

이동한다.

운반한다.

계산한다.

관찰한다.

반복합니다.

그처럼 작업을 기계가 대신 수행한다.

그만큼 인간은 생각한다.

作る。

발견한다.

도전한다.

누군가와 이야기합시다.

새로운 것을 창조한다.

그러다가 자신이 무엇을 하고 싶은지 생각한다.

미래의 기술이 정말 성공했을 때, 우리는 “미래의 기계를 사용하고 있다”는 느낌을 받지 못할 수도 있습니다.

전기를 사용할 때 발전소의 작동 방식을 매번 의식할 필요는 없습니다.

인터넷을 사용할 때, 통신 프로토콜을 의식하지 마세요.

AI도 결국 배경으로 사라질 것이다.

거기 있다.

이해합니다.

필요할 때 움직입니다.

그리고 인간은 자신의 목적에 집중한다.

그것이 제가 생각하는 미래입니다.

미래는 하늘을 나는 자동차가 등장한 순간이 시작이 아님을 알기에 시작되지 않습니다.

인간이 “무엇을 하고 싶은지”를 컴퓨터에 전달하는 순간부터 미래는 시작되었습니다.

그리고, 그 변화는 이미 시작되었습니다.

2026년은 그저 시작일 뿐입니다.

앞으로 10년 동안 AI는 ‘대답하는 것’에서 ‘움직이는 것’으로 변화할 것이다.

로봇은 “움직이는 기계”에서 “이해하는 몸”으로.

자동차는 ‘소유하는 것’에서 ‘부르는 이동 수단’으로.

컴퓨터는 화면에서 환경으로 전환된다.

생명과학은 “실험 중심”에서 “AI와 자동화 실험의 협력”으로 전환되고 있다.

계산은 “클래식” 방식에서 “이종 계산” 방식으로 전환됩니다.

에너지는 더욱 풍부하고 유연하게 나아간다.

그러다가 인간은 기계를 조작하는 사람으로부터 기계와 함께 세계를 설계하는 사람으로 나아간다.

그런 변화가 조금씩 쌓여가도록 할 것입니다.

미래는 멀리 있는 것이 아닙니다.

오늘의 기술이 내일의 일상이 된다.

그러므로 미래를 보려면 미래를 상상하는 것 외에도 필요한 것은 없습니다.

지금, 무엇이 실제로 만들어지고 있는가.

누가 만들고 있나요.

왜 그 기술에 투자하고 있는 걸까요.

그리고, 그 기술들이 연결되었을 때, 어떤 일이 벌어질까.

그 정도로 생각하는 것이죠.

미래는 갑작스럽게 나타나는 것이 아닙니다.

현재 뻗어 나간 선상에, 조용히 모습을 드러냅니다.

그 선을 어디까지 정확히 꿰뚫어 볼 수 있을까.

그것은 앞으로 살아갈 우리에게 가장 중요한 질문인지 모를지 모른다.

참고 자료

OpenAI「에이전트가 어떻게 업무를 변화시키고 있는가」 OpenAI는 에이전트라는 새로운 유형의 인공지능 모델을 개발하고 있으며, 이는 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 에이전트는 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI 시스템으로, 인간과 협업하거나 독립적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 에이전트의 핵심은 ‘메타 학습’ 능력입니다. 즉, 에이전트는 다양한 작업에서 학습한 경험을 바탕으로 새로운 작업에 빠르게 적응하고 수행할 수 있습니다. 이는 기존의 AI 모델이 특정 작업에만 특화되어 있었다는 점과 큰 차이점을 보여줍니다. OpenAI는 현재 다양한 분야에서 에이전트의 활용 가능성을 연구하고 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스, 데이터 분석, 콘텐츠 제작 등 다양한 업무를 에이전트가 수행하도록 할 수 있습니다. 또한, 에이전트는 복잡한 문제 해결, 의사 결정 지원, 개인 맞춤형 서비스 제공 등 더욱 고도화된 역할을 수행할 수 있습니다. OpenAI는 에이전트 기술이 미래의 업무 환경을 재편할 것이라고 전망하고 있습니다. 에이전트는 인간의 업무를 보조하고 효율성을 높이는 데 기여할 뿐만 아니라, 새로운 직업과 산업을 창출할 수도 있습니다. OpenAI는 에이전트 기술 개발에 지속적으로 투자하고 있으며, 다양한 파트너와의 협력을 통해 에이전트의 활용 범위를 넓혀나갈 계획입니다. 에이전트 기술은 앞으로 우리 사회와 경제에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
빌딩 에이전트릭 페이처: I/O 2026 개발자 하이라이트 Google은 I/O 2026에서 개발자들에게 미래의 조망을 제시했다. 특히, 인공지능(AI)과 연계된 새로운 경험을 중심으로 한 ‘에이전트릭 페이처’ 비전을 강조하며, 개발자들이 혁신적인 서비스를 구축할 수 있도록 다양한 기술과 도구를 소개했다. 이날 행사에서 주목을 받은 것은 ‘Gemini’ 모델의 발전이다. Gemini는 더욱 강력해진 추론 능력과 창의성을 바탕으로 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 솔루션을 제공할 것으로 기대된다. 또한, Google은 ‘Dialogflow’와 ‘PaLM API’를 통해 개발자들이 AI 기반 대화형 경험을 구축할 수 있도록 지원하고, ‘MakerSuite’를 통해 AI 모델을 쉽게 실험하고 개발할 수 있는 환경을 제공했다. Google은 ‘Android’ 플랫폼과의 연동을 강화하고, ‘Firebase’를 통해 개발자들이 앱을 더욱 빠르게 개발하고 배포할 수 있도록 지원하는 등, 개발자들이 다양한 서비스를 구축할 수 있도록 다양한 도구를 제공했다. 특히, Google은 ‘ARCore’와 ‘Daydream’ 기술을 통해 개발자들이 몰입형 경험을 구축할 수 있도록 지원하며, ‘Pixel’ 시리즈를 통해 최신 기술을 선보였다. Google은 I/O 2026에서 개발자들에게 ‘에이전트릭 페이처’ 비전을 제시하며, AI 기술을 활용하여 더욱 풍요롭고 편리한 미래를 만들어갈 수 있도록 지원할 것을 약속했다. 또한, Google은 개발자 커뮤니티와의 협력을 통해 혁신적인 서비스를 지속적으로 개발하고, 사용자들에게 새로운 경험을 제공할 것을 강조했다.
Google「안드로이드의 주도적 미래」
NVIDIA “국립 로봇 주간 – 최신 물리 AI 연구”
테슬라 “AI & 로봇” 2023년 3월 28일, 테슬라가 AI 및 로봇 분야에 대한 대규모 투자를 발표하며 새로운 사업 영역 진출을 공식화했다. 이번 투자는 테슬라의 자율주행 기술과 로봇 기술을 융합하여 미래 모빌리티 시장을 선도하고, 궁극적으로 인간의 삶을 더욱 편리하고 안전하게 만드는 것을 목표로 한다. 이번 투자에는 AI 기반 로봇 개발, 로봇 제조 시설 건설, AI 및 로봇 기술 연구 개발 지원 등이 포함된다. 특히, 테슬라는 로봇을 단순한 운송 수단이 아닌 인간과 협업하며 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계하는 데 중점을 둘 계획이다. 테슬라 CEO 일론 머스크는 “AI와 로봇 기술은 인류의 미래를 바꿀 핵심 기술이며, 테슬라는 이러한 기술을 통해 새로운 가능성을 열고 더 나은 세상을 만드는 데 기여할 것이다”라고 밝혔다. 테슬라는 이번 투자 발표 이후 AI 및 로봇 분야 전문가를 적극적으로 영입하고 관련 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 또한, 테슬라의 자율주행 기술과 AI 기술을 결합한 로봇 플랫폼 개발을 통해 새로운 시장을 창출하고 미래 성장 동력 확보에 힘쓸 계획이다. 현재 테슬라는 로봇의 초기 프로토타입 개발에 착수했으며, 향후 로봇의 기능과 성능을 향상시키기 위한 연구 개발을 지속적으로 진행할 예정이다. 또한, 테슬라는 로봇 기술 개발과 함께 AI 기술을 활용하여 로봇의 지능을 높이고 인간과 더욱 자연스럽게 소통할 수 있도록 노력할 것이다. 테슬라의 이번 AI 및 로봇 분야 투자에 대한 업계 반응은 매우 긍정적이다. 전문가들은 테슬라의 기술력과 자본력을 바탕으로 AI 및 로봇 시장에서 경쟁력을 확보하고 새로운 성장 동력을 창출할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 테슬라는 앞으로도 AI 및 로봇 기술 개발에 지속적으로 투자하며 미래 모빌리티 시장을 선도하고 인류의 삶을 더욱 편리하고 안전하게 만드는 데 기여할 것이다.
Waymo의 “The Waymo World Model”은 자사의 자율주행 시스템에 사용되는 3차원 지리 정보 모델입니다. 이 모델은 Waymo가 수집한 방대한 양의 데이터를 기반으로 구축되었으며, 도로, 건물, 자전거, 보행자 등 주변 환경의 모든 요소를 정확하게 표현합니다. 특히, 이 모델은 실시간으로 업데이트되어 Waymo 차량이 실제 도로 환경과 일치하도록 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, Waymo 차량이 주변 환경을 이해하고 안전하게 주행하는 데 필요한 정보를 제공합니다. Waymo World Model은 Waymo의 자율주행 기술의 핵심 요소이며, 더 안전하고 효율적인 자율주행 시스템을 구현하는 데 기여하고 있습니다. 현재 Waymo는 이 모델을 지속적으로 개선하고 있으며, 더 많은 지역과 환경에 적용하기 위해 노력하고 있습니다.
Waymo「도로를 벗어나 — 2026년 6월 24일」
Nature「알파폴드 3로 생분자 간 상호작용의 정확한 구조 예측」
IBM「퀀텀 로드맵」
로렌스 리버럴 국립 연구소 “핵융합 점화 달성”
Neuralink의 “Device Control / PRIME”
NASA「아르테미스 3 뉴스 및 업데이트」
미국 정부 책임국(U.S. Government Accountability Office) 보고서 “On the Horizon: Three Science and Technology Trends”

출처: note 원문

번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 457청크

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