개발이야기

AI 인사이트 5월 마지막 주 뉴스레터

구글, 동의 없이는 묻힌다” 데이터 주권의 경고장

2025.05.25 | 조회 192 |
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AI 인사이트 5월 마지막 주 뉴스레터

2025년 5월 넷째 주, 인공지능 업계는 기술적 진보와 윤리적 경계선 위에서 첨예한 흐름을 보였습니다.

구글, OpenAI, 네이버클라우드 등 주요 기업은 AI 학습 기반을 확장하면서 동시에 플랫폼 주도권을 강화하는 전략을 펼치고 있습니다.

특히 분산 학습과 AI 검색 기술의 발전은 기술 인프라와 콘텐츠 생태계에 중요한 균열을 가져오고 있으며, AGI 선언과 API 전략은 개발자와 조직의 AI 사용 방식 전반을 바꾸고 있습니다.

본 뉴스레터는 사실 기반 분석실질적 인사이트를 결합하여 각 이슈를 입체적으로 해석합니다.

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✅ 요약 하이라이트

 1. 분산 학습, AI의 새 인프라 표준이 되다

2. 구글, AI 학습 거부 시 검색 제외 방침 논란

3. OpenAI, MCP 대응 Responses API로 개발자 생태계 확장

4. 세르게이 브린, “Gemini가 최초 AGI 될 것” 발언

5. 네이버, 영상 분석-검색 MAIU 6월 출시 예정

6. Superb AI, 자발적 정답 추론으로 라벨링 한계 돌파


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🧵 1. 분산 학습, AI의 새 인프라 표준이 되다

📌 배경지식

기존 대형 AI 모델은 수천 개의 GPU가 연결된 단일 데이터 센터에서 학습되며, 이는 높은 에너지 소모와 운영비를 초래합니다.

분산 학습(distributed training)은 이러한 중앙집중형 구조를 벗어나 여러 노드와 환경에서 학습을 수행해 자원 효율성과 접근성을 높이는 방식입니다. 이는 특히 AI 모델이 대형화되면서 하드웨어 비용과 운영 효율의 한계를 극복하는 대안으로 주목받고 있습니다.

🔎 팩트체크

Prime Intellect 성과: 32B 규모 분산 RL 튜닝 모델 논문

Nous 발표: 40B 파라미터 ‘Consilience’ 모델 논문

Google ShieldGemma2: 안전 이미지 분류 모델 논문

정확도: ★★★★☆ (논문 공개 및 구현 구조 명시 기준)

💡 인사이트

Nous와 Prime Intellect는 저비용 클러스터 기반으로 대규모 모델을 훈련하는 기술력을 입증했습니다. 이는 AI 개발에서 ‘GPU 자산을 가진 자가 왕’이라는 기존 질서에 균열을 가하는 신호입니다.

구글 역시 ShieldGemma2를 통해 분산 아키텍처에 기반한 안전성 우선 모델을 개발 중입니다. 이는 향후 AI 학습 인프라가 중앙집중형에서 탈중앙-협력형으로 이동하는 흐름을 가속화할 것으로 보이며, 고비용 하드웨어 없이 고성능 모델을 만드는 시대가 도래하고 있음을 시사합니다.

특히 이 흐름은 단지 인프라 효율성 향상이 아니라, AI 산업 내 플랫폼 권력 구조의 이동으로도 해석할 수 있습니다. 분산형 학습 기술의 확산은 AI 모델 개발 주체를 소수의 거대 빅테크에서 다수의 연구자, 오픈소스 커뮤니티, 신생 기업으로 분산시키는 구조적 변화로 이어질 수 있습니다.


2. 구글, AI 학습 거부 시 검색 제외 방침 논란

📌 배경지식

Google은 AI 모델 학습에 웹 콘텐츠를 활용하면서도, 웹사이트의 robots.txt 설정이 실질적인 거부 의사를 나타내는지에 대해 명확한 해석 없이 운영해왔습니다.

최근 구글은 학습을 거부한 웹사이트를 검색 결과에서 제외하거나 순위를 낮출 수 있다는 방침을 시사했습니다.

이는 단순한 검색 알고리즘 조정이 아닌, AI 학습과 검색 노출을 연결 짓는 플랫폼 전략의 변화입니다.

🔎 팩트체크

해당 방침은 AI타임스 via Bloomberg 보도를 통해 확인되었으며, 구글 내부 가이드라인 일부가 사내 문건으로 유출되며 파악된 내용입니다.

정확도: ★★★★☆ (복수 매체 교차 확인, 일부는 내부 문건 기반)

💡 인사이트

이 조치는 콘텐츠 제공자에게 검색 노출과 AI 학습 허용 사이에서 선택을 강요하는 구조로 바뀔 수 있음을 의미합니다. 이는 사실상 검색 플랫폼이 AI 학습 권한을 담보로 퍼블리셔를 통제하는 형태로, ‘AI에 콘텐츠 제공하지 않으면 검색에서 제외된다’는 위협으로 작용할 수 있습니다.

검색 시장 지배력을 AI 데이터 확보 수단으로 활용하는 플랫폼 전략은 정보 생태계의 균형을 위협하며, 중소 콘텐츠 제작자와 독립 언론의 생존을 위협할 수 있는 중요한 쟁점이 됩니다.


🧵 3. OpenAI, MCP 대응 Responses API로 개발자 생태계 확장

📌 배경지식

MCP(Model Context Protocol)는 다양한 AI 도구와 애플리케이션이 서로 통신할 수 있도록 돕는 메타 프로토콜입니다.

OpenAI는 여기에 대응해 ‘Responses API’를 강화하며 외부 툴 연동성과 사용자 정의 워크플로우 구현을 지원하고 있습니다.

🔎 팩트체크

Responses API와 Assistants API에 대한 공식 문서는 OpenAI 개발자 문서를 통해 확인 가능하며, 실제 API 호출 예제도 공개되었습니다.

정확도: ★★★★★ (공식 문서 기반)

💡 인사이트

이 전략은 OpenAI가 단순한 API 공급자가 아닌, AI 기반 운영 체제 수준의 플랫폼으로 확장하겠다는 신호입니다. Responses API는 외부 도구 호출, 파일 업로드, 함수 실행 등을 포함하며, 개발자에게 더 복잡한 맥락 기반 처리 기능을 제공합니다.

이는 단순 채팅형 AI를 넘어 워크플로우 자동화, 에이전트 개발, SaaS 통합 등 다양한 산업에서 활용될 수 있는 범용 AI 플랫폼 구조로 진화하고 있음을 보여줍니다.


🧵 4. 세르게이 브린, “Gemini가 최초 AGI 될 것” 발언

📌 배경지식

AGI(Artificial General Intelligence)는 인간과 유사한 사고·추론 능력을 갖춘 범용 인공지능을 의미합니다.

현재까지 기술적 기준이 명확하지 않아, 기업마다 ‘AGI 도달’에 대한 해석과 선언 기준이 다릅니다.

🔎 팩트체크

세르게이 브린의 발언은 Google I/O 2025 공식 영상에서 공개적으로 이루어졌으며, 관련 내용은 복수 언론을 통해 인용 보도되었습니다.

정확도: ★★★★★ (공식 행사 발언)

💡 인사이트

세르게이 브린의 AGI 선언은 기술적 근거보다는 상징적 선점과 투자자 신뢰 유도 전략에 가깝습니다.

AGI에 대한 경쟁이 기술 자체보다 ‘누가 먼저 선언하느냐’로 집중되면서, 각 기업은 기술적 지표보다는 브랜드 프레임 전쟁에 몰입하고 있습니다.

이는 Gemini가 기술, 검색, Android OS, 개발자 도구 등 구글 생태계 전반과 통합되는 과정을 통해 ‘AI 중심 운영체제’로 자리잡기 위한 포석으로도 해석됩니다.


🧵 5. 네이버, 영상 분석-검색 MAIU 6월 출시 예정

📌 배경지식

영상 검색 기술은 기존에 자막과 타임라인 기반 키워드 매칭 방식에 머물러 있었으나, 최근 AI는 장면 이해, 인물 추적, 문맥 해석까지 확장되며 영상 검색의 개념 자체를 바꾸고 있습니다.

네이버는 MAIU(Multimodal AI Understanding)를 통해 영상 콘텐츠를 텍스트로 분석하고, 텍스트만으로도 시청자가 원하는 장면을 찾을 수 있게 하는 기술을 선보일 예정입니다.

🔎 팩트체크

네이버클라우드는 AI타임스 보도를 통해 MAIU를 6월 19일 ‘KOBA 2025’ 행사에서 공개한다고 밝혔습니다.

정확도: ★★★★★ (공식 일정 및 사전 안내 자료 기반)

💡 인사이트

MAIU는 영상 검색 기능 이상의 전략적 의미를 지닙니다. 이는 영상 콘텐츠의 생산과 관리에서 ‘검색 → 편집 → 아카이빙’을 자동화할 수 있는 AI 백엔드로 작용할 수 있으며, 기업의 콘텐츠 유통 전략 전반을 혁신할 수 있습니다.

교육, 언론, 미디어 자산 플랫폼 등이 MAIU 기반으로 자동 태깅, 요약, 검색 기능을 구현함으로써 콘텐츠 비용 절감과 검색 정확도 향상이라는 두 가지 효과를 동시에 거둘 수 있습니다.


🧵 6. Superb AI, 자발적 정답 추론으로 라벨링 한계 돌파

📌 배경지식

AI 모델 학습을 위한 ‘정답(라벨)’ 데이터는 높은 품질이 요구되며 수작업 라벨링 비용이 매우 큽니다. 특히 의료영상, 방범 CCTV, 위성지도 등 고품질 데이터 확보가 어려운 분야에서는 ‘약지도 학습’이나 ‘자기지도 학습’ 방식이 중요하게 여겨집니다.

Superb AI는 자발적 정답 추론(Self-supervised label guessing) 방식을 도입하여 수작업 라벨 없이도 정확도 높은 모델 학습을 시도하고 있습니다.

🔎 팩트체크

Superb AI는 AI타임스 보도를 통해 한화시스템즈 AI 챌린지에서 2연속 우승한 사실이 확인되었으며, 해당 기술의 실제 적용 사례도 공개되었습니다.

정확도: ★★★★☆ (대회 수상 + 시연 결과 기반, 일부 기술은 비공개)

💡 인사이트

Superb AI의 기술은 대규모 라벨링이 어려운 산업에서 AI 모델 학습의 민주화를 의미합니다. 자발적 정답 추론은 데이터 비용을 절감하고, 개발 초기 기업이나 리소스가 부족한 조직에서도 고정밀 AI 모델을 개발할 수 있게 만듭니다.

이는 AI 산업의 진입 장벽을 낮추고, 다양한 분야에서 ‘AI 활용 가능성’을 넓히는 중요한 계기가 될 수 있습니다.


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🖋 마치며

AI의 미래는 기술 혁신 그 자체를 넘어, 인간과 기계가 조화롭게 공존하며 상생하는 방향으로 나아가야 합니다.

오늘 다룬 분산 학습과 API 전략에서는 더 많은 이들이 AI 개발에 동참해 지식과 자원을 공유할 수 있는 길을 열었습니다.

구글과 네이버처럼 거대 플랫폼도 책임과 윤리를 고민하기 시작했습니다.

AGI 선언과 같이 과감한 도전은 우리에게 기술의 한계를 실험하는 계기를 제공하며, Superb AI의 자발적 정답 추론은 자원 제약 속에서 새로운 가능성이 피어날 수 있음을 보여주었습니다.

앞으로 AI 여정은 연결과 협력, 투명성과 신뢰, 기술과 가치의 균형 위에서 새로운 시대를 그려야 합니다.

모두가 함께 설계하고, 모두가 함께 지켜가는 AI 생태계 , 그것이야말로 우리가 꿈꾸는 이상적인 내일의 모습입니다.


참고자료 

📚 Prime Intellect 32B 분산 RL 튜닝 모델 논문 https://arxiv.org/abs/2505.05197

📚 Nous 40B ‘Consilience’ 모델 논문 https://arxiv.org/abs/2504.01081

📚 Google ShieldGemma2 안전 분류 모델 논문 https://arxiv.org/abs/2505.07291

📚 AI타임스 via Bloomberg 보도 (검색 제외 논란) https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=170658

📚 OpenAI 개발자 문서 (Responses API) https://platform.openai.com/docs/assistants/overview

📚 Google I/O 2025 공식 영상 (브린 AGI 선언) https://www.youtube.com/googledevelopers

📚 AI타임스 보도 (네이버 MAIU) https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=170676

📚 AI타임스 보도 (Superb AI 챌린지) https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=170623


해당 뉴스레터는 chatGPT 를 도구로 사용하고
글쓴이가 의도를 담아 기획하고 작성한 뉴스레터입니다.

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