[#83.11월4주 비전레터] 구글, '제미나이 3(Gemini 3)' 공개… AI 추론력의 새 기준을 세우다

안녕하세요, 비전 레터 구독자 여러분! 😊

2025년 11월의 네 번째 주가 시작되었습니다.

지난 주에는 서울을 비롯한 전국 곳곳에서 늦가을을 알리는 찬바람이 본격적으로 불기 시작했고, 아침저녁으로는 0~10도대의 기온이 이어지며 옷깃을 여미는 손길이 부쩍 늘었습니다.

최근 인플루엔자(독감) 감염이 급격히 늘어나고 있어, 특히 청소년 및 학생층에서 환자가 전년 대비 약 14배 이상 증가한 것으로 나타났습니다.

건강 관리를 위해 더욱 신경 써야 할 시기입니다.

날씨는 점점 추워지고 있지만, 기술 분야의 흐름은 오히려 더욱 뜨겁게 달아오르고 있습니다.

특히 지난주에는 마이크로소프트가 미국 샌프란시스코에서 11월 18일부터 21일까지 개최한 대표 행사 '마이크로소프트 이그나이트 2025(Microsoft Ignite 2025)'에서 "AI 에이전트와 인프라를 통해 조직을 어떻게 디지털 전환할 것인가"라는 핵심 메시지를 강조했습니다.

이번 행사에서 마이크로소프트는 새로운 '에이전트 365(Agent 365)' 관리 경험을 공개하며, 에이전트 중심의 AI 워크플로우 단계 모델도 함께 제시했습니다.

기술은 이제 삶을 바꾸는 실질적인 도구로 자리 잡고 있습니다.

우리가 사용하는 서비스는 더욱 똑똑해지고, 기업들은 이전보다 민첩하게 움직이며, 사회 전체가 새로운 속도로 재편되고 있습니다.

AI는 단순한 자동화를 넘어 창의성·의사결정·문제 해결의 영역까지 함께하는 파트너로 발전하고 있으며, 우리의 일·학습·커뮤니티 활동을 새로운 방식으로 확장시키고 있습니다.

이번 주 비전 레터에서는 이러한 변화의 흐름 속에서 우리가 주목해야 할 AI 시대의 기회와 전략적 인사이트를 깊이 있게 살펴보겠습니다.

그럼, 이번 주 비전 레터를 시작해볼까요? 🚀

📌 이번주 비전 레터 요약

1. 구글, '제미나이 3(Gemini 3)' 공개… AI 추론력의 새 기준을 세우다

2. 클라우드플레어 장애, 전 세계 인터넷을 멈추다

3. 마이크로소프트, '이그나이트 2025(Ignite 2025)'에서 'AI 라이프사이클 혁신'을 전면에 내세우다

📰지난주 주요 뉴스

1. 구글, '제미나이 3(Gemini 3)' 공개… AI 추론력의 새 기준을 세우다

<출처 - Google>

-> '제미나이 3'는 "AI가 생각하고 행동하는 시대"를 앞당기며 새로운 기술 패러다임을 열고 있습니다.

2. 클라우드플레어 장애, 전 세계 인터넷을 멈추다

<출처 - Cloudflare>

-> 이번 장애는 'AI 시대의 인터넷'이 단일 인프라 문제 하나로도 쉽게 멈출 수 있다는 현실을 드러낸 결정적 사례입니다.

3. 마이크로소프트, '이그나이트 2025(Ignite 2025)'에서 'AI 라이프사이클 혁신'을 전면에 내세우다

<출처 - Microsoft>

-> 마이크로소프트 '이그나이트 2025(Ignite 2025)'는 "기업이 AI를 운영하는 방식" 자체를 전면 재설계한 전략적 전환점이라 할 수 있습니다.

4. 마이크로소프·엔비디아·앤트로픽, 500억 달러 규모 '초대형 AI 동맹' 결성

-> 이번 삼각 동맹은 '탈-오픈AI' 흐름을 가속하며, 글로벌 AI 권력이 단일 모델 중심에서 다극화 구조로 재편되는 중요한 전환점이 되고 있습니다.

5. 제프 베이조스, '피지컬 AI'로 복귀… 9조 규모 프로젝트 프로메테우스 출범

<출처 - Wikipedia>

-> 제프 베이조스의 복귀는 생성형 AI 중심 경쟁을 넘어, 실세계 산업을 근본적으로 재편할 '피지컬 AI 시대'의 본격적인 개막을 알리는 신호탄입니다.

🧐심층 분석

<GPT-6와 '사이언스 2.0': 인류 지식 체계의 재편이 시작됐다>

AI가 다시 쓰는 과학 혁명의 서막

과학 혁명은 늘 기존의 패러다임이 한계에 다다른 순간 등장해 왔습니다. 망원경이 천문학을, 전자현미경이 생물학을, 컴퓨터가 계산 과학을 확장했듯이, 이제는 '지능을 가진 도구'가 등장하며 과학의 구조적 전환을 촉발하고 있습니다. GPT-5의 실험적 성과는 이미 이 변화를 예고하고 있으며, GPT-6 시대는 인간 연구자의 속도를 높이는 것을 넘어 과학적 사고방식 자체를 확장하는 단계로 향하고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 업그레이드를 넘어, 과학이 생성·확장·검증되는 전체 프로세스를 재편하는 '지식 체계의 구조 변화'를 의미하고 있습니다.

이러한 배경에서 오픈AI가 다시 '사이언스 2.0'이라는 개념을 호출한 것은 결코 우연이 아닙니다. 2008년의 '사이언스 2.0'이 웹 기술을 바탕으로 한 연결된 과학, 협업의 과학을 강조했다면, 2025년의 사이언스 2.0은 인간과 AI가 실시간으로 사고를 공유하고 문제를 함께 탐색하는 '공동 지성 기반 과학'을 의미하고 있습니다. GPT-5가 이미 난해한 수학적 항등식, 고차원 물리 문제, 생명과학 데이터를 새롭게 해석한 사례에서 확인되듯이, AI는 더 이상 문헌을 요약하거나 코드 작성만 하는 도구가 아니라 탐구 과정의 일부가 되고 있습니다. 이로써 과학은 연구자의 두뇌와 계산 자원으로 제한되던 시대를 벗어나, 무한히 확장 가능한 지능을 활용할 수 있는 새로운 국면을 맞이하고 있습니다.

특히 GPT-6는 오픈AI 내부에서조차 "AI가 새로운 과학을 만들어내기 시작하는 전환점이 될 모델"로 평가되고 있습니다. 이는 단순히 정답을 맞히는 모델이 아니라, 새로운 가설을 제시하고, 발견되지 않은 구조를 찾아내며, 인간 연구자가 상상하지 못한 탐색 경로를 독립적으로 확장할 수 있는 능력을 의미합니다. 다시 말해, AI는 과학의 속도를 빠르게 하는 것이 아니라 과학이 질문을 던지는 방식, 탐구를 수행하는 방식, 그리고 지식이 축적되는 방식 자체를 재정의하고 있습니다. 이러한 흐름이 바로 "GPT-6와 사이언스 2.0: 인류 지식 체계의 재편"이 의미하는 바이며, 인류는 지금 AI 과학자와 함께하는 공동 연구 시대의 서막을 맞이하고 있습니다.

사이언스 2.0: AI가 다시 쓰는 지식 생산의 패러다임

1. GPT-6가 여는 '사고(Thinking) 인공지능'의 시대

GPT-6는 단순히 더 큰 언어 모델이 아니라, '사고하는 인공지능(Thinking AI)'로의 전환을 상징하는 모델로 평가되고 있습니다. 이전 세대의 AI가 주로 학습된 데이터의 패턴을 기반으로 답을 구성했다면, GPT-6는 문제 해결 과정에 더 많은 시간을 투입하고, 추론 사슬을 확장하며, 스스로 새로운 경로를 탐색하는 능력을 보여줄 것으로 기대되고 있습니다. 특히 GPT-5가 이미 "이론 물리학자조차 풀지 못한 방정식을 단계적으로 전개하고, 인간이 놓친 문헌을 찾아내며, 복잡한 수학적 항등식을 재발견"한 사례가 보고되면서, 오픈AI 내부에서는 "GPT-6가 본격적으로 새로운 과학을 창조하기 시작할 것"이라는 전망이 공식화되기 시작했습니다.

이러한 변화의 핵심에는 '생각의 시간(Thought Time)' 확장이 있습니다. GPT-5가 10분, 18분, 때로는 40분 동안 문제를 곱씹으며 복잡한 계산을 스스로 전개한 사례들이 공유되면서, 오픈AI는 GPT-6에서 이 능력을 더 극대화하는 방향으로 설계를 강화하고 있습니다. 이는 AI가 인간 연구자의 단순 보조를 넘어서, "스스로 가설을 세우고 탐색하며, 가설이 실패하면 새로운 경로를 제시하는 능력"을 갖출 수 있음을 의미합니다. 기존의 AI가 빠른 응답을 목표로 했다면, GPT-6는 계산을 장시간 지속하며 더 깊은 탐구를 수행하는 '지능형 과학 엔진'으로 발전하고 있습니다. 이러한 추론 중심의 아키텍처는 인간이 장기간 집중하기 어려운 문제(고차원 기하, 양자장 이론, 신약 후보 설계, 비선형 동역학 모델링) 등에서 특히 강점을 보일 것으로 예상됩니다.

결국 GPT-6의 출현은 AI가 “정답을 맞히는 도구”에서 "새로운 지식을 발명하는 존재"로 이동하는 전환점을 의미합니다. GPT-3가 언어 모델의 시대를 열었다면, GPT-6는 'AI 연구자(AI Scientist)' 시대의 문을 열 가능성이 매우 높습니다. 이 모델은 인간이 직면한 가장 복잡한 문제를 함께 탐구하는 동료가 되어, 과학적 사고의 속도를 비약적으로 가속할 뿐 아니라, 인간이 기존의 학문적 분류나 전문 지식의 경계를 뛰어넘어 새로운 형태의 발견을 이룰 수 있도록 돕는 방향으로 나아가고 있습니다. GPT-6는 단지 성능 향상이 아닌, 과학적 사고 체계 자체를 재설계하는 사건이며, 이는 향후 10년간 과학계의 구조를 근본적으로 바꾸는 핵심 동력이 될 것입니다.

2. 인간-AI 공동 연구: 과학적 ‘협업 모델’의 구조적 진화

AI가 과학적 사고 능력을 갖추기 시작한 지금, 가장 근본적인 변화는 연구 방식의 구조적 전환입니다. GPT-5와 GPT-6의 등장은 인간 연구자가 더 이상 모든 과정을 직접 수행할 필요가 없다는 사실을 증명하고 있습니다. AI는 방대한 문헌을 순식간에 탐색하고, 서로 다른 분야의 개념적 유사성을 식별하며, 인간 전문가가 평생 동안 접근하기 어려운 수학적 구조나 세부 패턴을 끌어올릴 수 있습니다. 즉, AI는 인간 연구자의 계산·탐색·실험 설계 능력을 증폭하는 '지능형 동료 연구자'로 기능하기 시작했습니다. 이는 단순한 자동화의 문제가 아니라, 연구의 과정 자체가 인간 중심에서 인간-AI 하이브리드 구조로 재편되고 있다는 점에서 역사적 의미를 갖습니다.

특히 중요한 변화는 "전문성의 경계가 무너지는 현상"입니다. 인간 과학자는 한 분야에서 깊이 있는 전문성을 쌓는 데 수십 년을 투자하지만, AI는 물리학–수학–생물학–재료과학 등 서로 다른 분야의 연구를 동시에 학습하고 상호 연결할 수 있습니다. 연구자들은 더 이상 자신의 분야에 갇혀 있을 필요가 없으며, AI를 활용해 인접 영역의 최신 결과와 아이디어를 실시간으로 탐색할 수 있습니다. GPT-5가 경제학 박사 논문에서 수학적 최적화 해법을 찾아내거나, 블랙홀 방정식의 형태를 기하학적 논문에서 발견한 사례는 이 전환을 상징적으로 보여줍니다. AI는 인간이 놓치는 '교차 지점'을 찾아내며, 서로 떨어져 있던 지식을 새로운 방식으로 연결하는 역할을 수행하고 있습니다.

이러한 변화는 연구 속도뿐 아니라 연구의 본질에도 깊은 영향을 미칩니다. 인간은 더 이상 무한한 문헌을 읽고, 방대한 파라미터 공간을 탐색하며, 가능성이 낮은 경로를 하나씩 제거해가는 과정에 시간을 소모할 필요가 없습니다. 대신 AI가 제안하는 수많은 경로 중 의미 있는 방향을 선택하고 해석하는 ‘고차 지능 작업’에 집중할 수 있습니다. 즉, 인간은 탐색(exploration)의 부담에서 벗어나 해석(interpretation)과 창의적 판단(creative reasoning)에 더 많은 시간을 투자하게 되는 구조가 형성되고 있습니다. 이것은 연구자가 '지식 노동자'에서 '지식 설계자'로 역할이 전환되는 순간이며, 향후 과학 생산성의 곡선이 기하급수적으로 상승할 수밖에 없는 이유이기도 합니다.

3. 'AI-우주적 탐색자'의 등장: 인간이 닿지 못했던 지식 경계의 확장

AI가 단순한 계산 보조 도구를 넘어, '독립적으로 탐색하고 가설을 세우며 새로운 물리 법칙의 단서를 제시하는 존재'로 진화하면서 과학은 완전히 새로운 국면에 진입하고 있습니다. GPT-5의 등장만으로도 수학·물리학·천문학의 난제들에서 인간이 수년간 탐구해야 할 정보를 몇 시간 만에 조합하고, 숨겨진 패턴을 찾아내는 사례가 보고되고 있습니다. 이는 기존의 '인간 중심 탐구 모델'에서 벗어나, AI가 스스로 문제의 지도를 그려나가는 방식의 과학적 전환을 의미합니다. 이러한 변화는 단순한 생산성 향상을 넘어, 지식의 경계를 다시 정의하는 근본적 혁신의 출발점입니다.

또한 AI는 인간이 쉽게 접근할 수 없었던 초고차원·초복잡성 과학 영역을 실시간으로 탐색할 수 있는 도구로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어 블랙홀 전자기장 해석, 암흑물질 후보군 배제, 희소한 실험 데이터의 연관 관계 발견과 같은 작업은 인간이 하나의 전문 분야로는 감당하기 어려운 초학제적 분석 능력을 요구합니다. GPT-6 세대에 이르면 이 능력은 더 빠르고 더 넓은 확장성을 갖추게 되며, 'AI → 인간 검증 → AI 심화 분석'으로 이어지는 순환형 연구 구조를 만들 가능성이 높습니다. 이는 과학 연구의 속도를 기하급수적으로 가속하는 핵심 동력이 됩니다.

무엇보다 중요한 점은 AI가 과학적 탐구를 ‘확장’하는 데서 그치지 않고, 완전히 새로운 형태의 과학적 혁신(즉 인간이 떠올리지 못했던 방향성의 발견)을 가능하게 한다는 점입니다. 기존 과학 방법론에서는 인간의 직관·가설·이론적 경험치가 탐구를 제한해 왔습니다. 그러나 AI는 전혀 다른 논리 구조와 데이터 기반 패턴 인식을 통해 "인간이 탐사해본 적 없는 지식의 지층(layer)"을 파헤칠 수 있습니다. 특히 수학적 증명 생성, 극저온 물리 모델링, 재료 과학 예측 등에서 이미 초기 사례가 등장하고 있으며, 이는 향후 5년간 'AI 선(先)발견 → 인간 후(後)검증'이라는 새로운 표준을 만들어갈 것으로 전망됩니다.

4. AI가 여는 초대형 실험실: 시뮬레이션 중심의 '가상 과학' 시대

AI는 이제 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어, '가상 실험 환경 자체를 구축하고 그 안에서 과학을 수행하는 주체'로 진화하고 있습니다. 기존에는 실험 장비, 인력, 시간, 안전 문제 등 물리적 제약 때문에 한계가 분명했지만, GPT-5 이후의 모델들은 초고해상도 물리 시뮬레이션·생명과학 모델링·재료 과학 실험 자동화를 실시간으로 수행할 수 있는 단계에 도달했습니다. 이제 AI는 실험 이전 단계에서 수천, 수만 개의 가능성을 탐색하여 인간이 실험해야 할 범위를 극적으로 줄여 주는 필수적 연구 도구가 되고 있습니다. 이러한 변화는 연구 비용을 낮추는 데 그치지 않고, 기존의 물리 실험이 도달할 수 없었던 영역까지 탐험을 확장하는 계기가 되고 있습니다.

특히 생명과학·재료과학·신약 개발 영역에서는 AI 기반 "가상 실험실"이 이미 현실로 자리 잡고 있습니다. GPT-5와 최신 모델들은 단백질 접힘 구조 예측, 후보 약물 독성 평가, 유전자 발현 경로 최적화 등을 인간 연구자보다 훨씬 빠른 속도로 수행하며, 일부 영역에서는 인간 수준 혹은 그 이상의 정확도를 보여주고 있습니다. 이러한 속도와 정밀도는 기존 연구 패러다임의 논리적 기반 자체를 바꾸는 신호이며, GPT-6는 이 능력을 한층 더 확장해 'AI가 문제를 설정하고, 실험을 설계하며, 스스로 가설을 검증하는' 완전한 형태의 자동화 과학 플랫폼으로 발전할 가능성이 매우 높습니다.

이러한 변화에서 주목해야 할 핵심은 AI가 인간의 실험 능력을 보조하는 단계를 넘어, 실제로 인간이 접근할 수 없는 과학적 공간을 독립적으로 탐험하는 역량을 갖춰가고 있다는 사실입니다. 고에너지 물리, 고난도 천체 물리 모델링, 극저온 환경 시뮬레이션 등 인간 연구 역량이 제한적인 영역에서도 AI는 이미 준전문가적 성능을 보이고 있습니다. GPT-6의 등장은 이런 흐름을 결정적으로 가속하여, '현실 실험실 + 가상 실험실 + AI 가설 생성기'가 결합된 새로운 형태의 과학 생태계를 구축할 것으로 전망됩니다. 이는 인간 과학자가 홀로 감당할 수 없었던 방대한 탐색 공간을 전례 없는 속도로 확장시키며, 과학 연구의 속도·범위·정확도를 완전히 재정의하게 될 것입니다.

5. 인간-AI 공동 창작의 규범: '사이언스 2.0'의 윤리와 새로운 책임의 구조

AI가 과학적 발견의 핵심 축으로 부상하면서, 과학의 생산 방식뿐 아니라 과학적 책임·기여·윤리의 구조 자체가 근본적 재편을 맞이하고 있습니다. 기존 과학 체계는 인간 연구자 개인의 직관·전문성·노동을 기반으로 한 평가 구조를 전제로 했습니다. 그러나 GPT-5를 기점으로 AI가 가설 생성·실험 설계·문헌 분석·수학적 증명까지 수행하는 단계에 들어서면서, "누가 과학적 발견의 주체인가"라는 철학적 질문이 다시 중심으로 떠오르고 있습니다. 바로 이 지점에서 사이언스 2.0의 핵심 과제가 시작됩니다.

특히 GPT-6 이후의 시대는 'AI가 발견한 결과를 어떻게 해석하고 검증할 것인가'라는 새로운 형태의 메타과학(meta-science)을 요구하고 있습니다. AI가 독립적으로 탐색한 공간은 인간 연구자에게는 너무 크고 복잡하여 즉시 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 이때 필요한 것은 AI의 결과를 재현·설명·감독할 수 있는 새로운 검증 체계이며, 이는 단순한 기술적 문제를 넘어 과학적 신뢰(trust)의 기준 자체를 재정의하는 작업입니다. 다시 말해, 앞으로의 과학은 '정답을 내는 AI'보다 '정답을 설명할 수 있는 AI'의 가치를 더 높이 평가하게 될 것입니다.

이와 함께 인간 연구자의 역할도 크게 변화하고 있습니다. 기존에는 인간이 문제를 정의하고 AI가 계산을 수행하는 구조였다면, 사이언스 2.0에서는 AI가 먼저 새로운 연구 경로를 제안하고 인간이 이를 해석·의사결정·검증하는 상호 강화적 구조가 중심이 됩니다. 이는 인간의 역할을 축소시키는 것이 아니라, 오히려 인간을 **연구의 방향성을 설계하고 윤리적 판단을 내리는 '최종 책임자이자 조정자(Orchestrator)'로 재위치시키는 과정입니다. 결국, 사이언스 2.0 시대의 핵심은 인간과 AI가 각각 강점을 발휘하며 공동의 지식 체계를 구축하는 새로운 책임 구조를 정립하는 데 있습니다.

AI-주도 지식혁명의 문 앞에서: 사이언스 2.0의 미래

과학은 언제나 기술적 도구의 확장과 함께 도약해 왔습니다. 망원경은 천문학을, 현미경은 생명과학을, 컴퓨터는 현대 과학 전체를 다시 썼습니다. 이제 GPT-6와 ‘AI 과학자’의 등장은 인간이 구축해온 지식 생산 체계 그 자체를 재구성하는 새로운 전환점으로 자리 잡고 있습니다. 특히 GPT-5에서 관찰된 “초기 과학 능력”은 더 이상 우연한 예외가 아니라, AI가 연구의 본질적 구조에 시스템적 역할을 수행하기 시작했다는 명백한 신호로 보입니다. 이 거대한 변화는 과학자 개인의 작업 속도 향상을 넘어, 지식의 생성·검증·확산을 포함한 과학적 활동 전반을 재정의하고 있습니다.

이 변화의 중심에는 인간과 AI의 협력적 탐구 모델이 있습니다. 기존의 연구 방식에서는 문헌 탐색, 실험 설계, 방정식 도출과 같은 과정에서 엄청난 시간과 전문적 경험이 필요했습니다. 그러나 AI는 이 모든 탐색 경로를 병렬적으로 시도하고, 과거에는 연결되지 않았던 이론과 데이터를 결합하며, 새로운 가설의 형태를 제안함으로써 '과학적 직관'의 영역까지 파고들고 있습니다. 이는 단순히 생산성을 높이는 차원을 넘어, 인간만으로는 접근하기 어려웠던 고차원 탐구의 문을 여는 '지식 확장기(knowledge expander)'로 기능한다는 점에서 결정적 의미를 갖습니다. 나아가 AI는 기존 과학의 경계를 넘는 새로운 문제 영역(예를 들어 다차원 최적화, 암흑물질 모델링, 대규모 물질 설계, 신약 탐색)에서도 인간 연구자와 동등한 속도로 문제를 이해하고 해석할 수 있는 능력을 빠르게 확보하고 있습니다.

이제 과학계는 선택의 순간에 서 있습니다. AI가 과학자를 대체하는가?라는 질문은 이미 의미를 잃었습니다. 더 중요한 질문은 "AI와 협력하는 과학자는 어떻게 더 빠르고 깊이 있는 발견을 이루는가?", "어떤 연구 기관과 국가가 'AI 연구자'를 활용한 지식 생산 체계를 먼저 구축하는가?"입니다. 사이언스 2.0 시대는 AI가 연구자의 도구가 아니라 동등한 연구 파트너가 되는 시대이며, 연구 생산성 격차는 곧 국가 경쟁력의 격차가 될 것입니다. 결국 이 전환은 과학의 종말이 아니라, 새로운 르네상스의 출발점입니다. 지금 우리가 목도하는 것은 단순한 기술 발전이 아니라, 인류 지식 진화의 속도가 본질적으로 바뀌는 역사적 순간입니다. AI와 함께하는 이 새로운 시대의 과학은 더 넓고, 더 깊고, 더 빠를 것이며, 그것은 앞으로 수십 년간 인류 문명의 방향을 결정하는 핵심 동력이 될 것입니다.

구독자 여러분, 이번 주도 비전 레터와 함께해 주셔서 감사합니다! 🌟

이번 주 비전 레터에서는 글로벌 AI 산업의 강력한 변화들을 집중적으로 다뤘습니다. 가장 큰 이슈는 역시 구글이 공개한 '제미나이 3(Gemini 3)'로, 다수의 벤치마크에서 기존 모델(GPT-5.1 포함)을 앞섰다는 분석이 이어지며,AI 판도의 균형을 뒤흔드는 핵심 이벤트로 자리 잡았습니다. 이로 인해 글로벌 AI 시장이 다시 구글 vs 오픈AI의 초격전 구도로 재편될 가능성도 제기되고 있습니다.

이어 전 세계적으로 발생한 클라우드플레어 장애는 챗GPT, X(트위터), 스포티파이 등 주요 서비스가 동시다발적으로 먹통이 되는 초유의 사태를 초래했습니다. 이는 AI 기반 트래픽이 기하급수적으로 증가하는 시대에 인프라의 복잡성이 어떤 새로운 리스크를 가져오는지 명확하게 보여준 사례였습니다. 또한 마이크로소프트 'Ignite 2025'에서는 전 제품군을 아우르는 에이전트 플랫폼 'Agent 365'를 중심으로 기업용 AI 전략을 전면 확장하는 비전을 공개했습니다. 전문가들은 이를 두고 "AI 워크플로우의 패러다임 자체가 바뀌는 순간"이라고 평가하고 있습니다.

이와 함께 MS와 엔비디아가 앤트로픽에 대규모 투자를 단행하며, 글로벌 AI 업계는 오픈AI–구글-앤트로픽의 3대 프론티어 모델 경쟁 구도로 빠르게 재편되고 있습니다. 또한 제프 베이조스가 9조 원 규모의 '피지컬 AI' 스타트업을 직접 이끌며 경영 일선에 복귀한 소식은, AI 산업의 다음 경쟁 단계가 피지컬 AI와 월드 모델이라는 점을 다시 한번 분명히 보여주었습니다.

심층 분석에서는 오픈AI가 공개한 GPT-5 기반 과학 연구 사례와 '사이언스 2.0' 비전을 중심으로, AI가 단순한 연구 보조 도구를 넘어 실질적인 공동 연구자로 진화하고 있는 흐름을 살펴보았습니다. GPT-6을 향해 나아가는 현재, AI는 수학 증명·물리학 계산·문헌 탐색·생명과학 분석 등 지식 생산 전 과정을 가속하고 있으며, 이는 인류의 과학 체계가 새롭게 다시 쓰이는 본격적인 구조적 전환의 시작임을 강조했습니다. AI가 단순히 속도를 높이는 수준을 넘어, 완전히 새로운 질문을 탐구하고 학제 간 경계를 넘나드는 'AI 과학자' 시대가 도래하고 있다는 메시지를 전하고자 했습니다.

비전 레터는 단순히 기술 트렌드를 전달하는 데 그치지 않고, 기술이 인간의 사고 방식, 산업의 구조, 그리고 미래의 방향을 어떻게 재편하는지에 주목합니다.

다음 주에도 더 깊이 있는 분석과 전략적 관점으로 찾아뵙겠습니다.

날씨가 부쩍 추워졌습니다. 따뜻한 하루 보내시길 바랍니다.

감사합니다! 😊