Jeff Dean과 Sanjay Ghemawat이 함께 떠나면서 한 황금시대가 끝난 느낌임. 경제적으로 은퇴해도 되는 최고참 엔지니어들 중에는 “적어도 Jeff와 Sanjay는 남아 있다”는 이유로 버티던 이들이 적지 않았을 것임

나도 바로 그런 사람이라 무슨 말을 해야 할지 모르겠음

Alphabet이 이들의 새 회사에 투자하는 것 아닌가?

20년 뒤 Google은 새로운 IBM으로 평가받을 듯함

진짜 소식은 Jeff와 Sanjay가 Google을 떠나고, Demis Hassabis가 사실상 Alphabet 전체 수석 과학자로 Jeff를 대체한다는 것임. Demis의 보직 변경보다 두 사람의 퇴사가 훨씬 큰 사건임

성과가 부진한 Gemini 조직이 크게 개편되는 듯함. 예전에는 Shazeer와 Vinyals가 Hassabis 아래 공동 책임자였지만, 이제 Gemini는 DeepMind 수석부사장 Kavukcuoglu가 맡아 Pichai에게 직접 보고함
Hassabis가 맡던 DeepMind CEO 직책은 사라졌고 그는 이제 의장과 신설된 Alphabet 수석 과학자 직함만 갖게 됐는데, 체면을 살려주는 직함인지 AGI 개발에 실질적 영향력이 남아 있는지 의문임. Shane Legg는 수석 AGI 과학자로 남았지만 DeepMind가 사실상 Gemini 사업부가 됐다면 다음 퇴사자가 될 수도 있음. 강화학습 전문가 David Silver도 이미 2월에 떠나 지속학습 스타트업 Ineffible Intelligence를 설립했음

수십 년간 회사를 대표했던 Jeff Dean의 퇴사가 상위 댓글에서 크게 다뤄지지 않아 놀라움. Apple이 Jony Ive를 잃은 것과 비슷하며, 좋고 나쁨을 떠나 회사 발전에 큰 영향을 준 대외적 상징이었음
다만 몇 년 뒤라면 거액의 인재 인수 형태로 돌아올 수도 있음

최근 몇 달 동안 Google이 잃은 주요 인물은 Demis Hassabis, Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals, Quoc Le, Noam Shazeer, John Jumper, Jonas Adler, Alexander Pritzel, David Silver, Denny Zhou, Fernando Pereira, Alex Turner이고, 새로 얻은 거물은 아무도 없음
약 14개월간 Gemini 최전선 모델의 정식 출시도 없었으니, 이 정도면 혁신에 상당히 적대적인 환경을 만들었다고 봐야 함

Gemini 3 Pro는 분명 최전선급이었고 출시는 14개월 전이 아니라 8개월 반 전이었음

Google의 진짜 문제는 반혁신 문화보다 형편없는 사내 도구일 수도 있음. 개발 업무가 두 배 오래 걸리는 것만으로도 영향이 큰데, 대규모 언어 모델조차 Google 내부 도구를 이해하지 못하니 지금은 열 배쯤 악화됐을 수 있음

Gemini는 매주 약 1%씩 꾸준히 개선되는 느낌임

Jeff Dean은 27년 만에 Google을 떠나 Sanjay Ghemawat과 머신러닝·과학·공학의 발견을 가속하는 독립 공익법인을 세움. 두 사람에게는 좋은 일이지만 Google에는 엄청난 손실이며, 주가도 5% 하락했으니 두 사람의 가치가 약 2,000억 달러라는 말도 아주 과장은 아닐 수 있음

Sanjay가 Twitter에 합류했다는 뜻은 회사에 취직했다는 게 아니라, 2026년 7월 @Sanjay_Ghemawat 계정을 새로 만들었다는 의미임

2,000억 달러라는 평가는 두 개인의 가치보다, 이들이 떠나기로 한 결정이 드러내는 Google 내부 분위기의 가치가 대부분일 것임

지난 1년간 “Google이 OpenAI와 Anthropic에 크게 뒤처졌다”는 말에 대한 상투적 답변은 “Dean과 Hassabis가 있으니 괜찮다”였는데, 이제 그 근거가 사라짐. 지금 Google을 낙관할 이유가 무엇인지 모르겠음

Jeff가 새 사업에 전념하려고 사실상 Google을 완전히 떠나는 듯함. 자문역으로 내부 접근권은 남겠지만 처음 생각했던 것보다 훨씬 큰 지각변동으로 느껴짐

새로운 Jeff Dean 전설: Jeff가 Google을 떠나면 주가가 20포인트 하락함

DeepMind는 순수 AI 연구소로서 세대를 대표할 성과를 냈음. AlphaGo, AlphaZero, 단백질 접힘, 텐서 개선, 기상 예측, GNoME 등을 만든 조직에 Google 경영진은 수조 달러 사업을 만들고 OpenAI와 Anthropic까지 꺾으라고 요구했고, 예상대로 실패했으니 안타까움

오늘 함께 일했던 가장 뛰어난 엔지니어 중 한 명이 DeepMind를 떠났는데, 이제 그 이유를 일부 알 것 같음. Google의 AI 사업에 먹구름이 끼고 있음

외부에서 보면 Google의 전략은 불분명하고 운전대 앞에서 잠든 것처럼 보임. 저가·개방형 시장에서는 Qwen, DeepSeek, Kimi에 밀리고, 고급 시장에서도 Mythos, Sol은커녕 기본 Opus와도 경쟁하기 어려움
Gemini도 쓸 곳은 있지만 매우 제한적이고 틈새에 가까움. 언젠가 Google이 AI 시장을 장악하리라는 초기 전망은 갈수록 멀어지며, Hassabis가 소비자·코딩 AI보다 물리·화학을 비롯한 과학용 AI를 선호한 것이 상업적으로 불리했을 수도 있음

장기적으로 Google이 AI 경쟁에서 승리하지 못한다면 오히려 놀라울 것임. 자본과 칩이 있고 인재를 끌어올 능력도 있음

Cursor도 모델을 훈련할 수 있다면 Google이 못 할 이유는 없음. 더 많은 인력을 채용해 여러 방향으로 시도하면 됨

고등학생 때 용돈이 허락하는 한 모든 컴퓨터 게임 잡지를 샀는데, DeepMind가 처음 화제가 됐을 때 전 Bullfrog 직원들과 Demis Hassabis가 개발하던 Republic 기사가 실린 영국 잡지 Edge가 떠올랐음
Internet Archive에서 그 기사를 다시 찾았고 [0], Wikipedia [1]를 보니 Hassabis는 Theme Park의 수석 프로그래머였고 Lionhead에서 Peter Molyneux와 Black & White도 개발했음. 당시 게임 프로그래머가 되고 싶었지만 부모님의 권유로 공학을 공부했던 일이 생각남
[0]: https://archive.org/details/edge-issue-078-november-1999/pag...
[1]: https://en.wikipedia.org/wiki/Demis_Hassabis

Demis의 숨은 최종 목표는 기대에 제대로 부응하는 Black & White의 새 버전을 만드는 것이라고 늘 생각했음

David Silver도 그곳에 있었다는 사실은 처음 알았고, 사진 속 모습은 평행우주의 Depeche Mode 같음

DeepMind가 OpenAI와 Anthropic만큼 잘하지 못하는 이유는 의외로 단순할 수 있음. 작은 스타트업에서 거대 기업이 된 두 회사의 스톡옵션과 RSU 수익률은 이미 거대한 Google 직원이 얻을 수 있는 수준보다 훨씬 높음
AI가 경제를 근본적으로 바꿀 것이라 믿는 사람일수록, 대기업 규모와 상장사 의무 때문에 보상의 상한이 정해진 Google에서 일할 유인이 줄어듦

OpenAI와 Anthropic은 다른 회사를 부주의하게 해킹하는 것 같은 무모한 행동의 자유도 있음. Google에서 비슷한 일이 조금이라도 벌어지면 주가에는 치명적일 것임

더 온건한 이유는 자체 모델을 훈련하고 서비스하는 것보다 Anthropic 등에 TPU를 임대하는 수익률이 높기 때문임. Google Cloud의 주문 잔고가 엄청나고 이를 충족할 데이터센터를 빠르게 확장하는 동안 자체 제품의 자원을 잠식하고 있음
Anthropic 투자자라 간접적으로 이익을 얻고, 수익 기회가 바뀌면 나중에 모델 훈련을 따라잡거나 가치 회수가 불가능하면 포기할 수도 있으니 합리적인 선택임

Gemini 3.5 Pro 지연은 완전한 재난이라고밖에 표현할 수 없음. 거대 조직이라 한 사람에게 책임을 돌리기는 어렵고 해당 인물에게 책임이 전혀 없을 수도 있지만, 변화는 필요함

“AI의 경제적 변혁을 진심으로 믿는 사람”이라기보다 부자가 되고 싶은 사람에 가까움. DeepMind는 단백질 접힘처럼 생명을 구할 혁신을 이뤘지만, CEO가 직원을 해고하고 더 큰 몫을 차지하게 해주는 기술은 아니었음

Google은 연구자들에게 충분한 예산과 급여를 주되 상승 여력은 제한된 Bell Labs·Xerox PARC 방식을 제공했음. 당시와 마찬가지로 발명은 Google에서 나왔지만 무제한 보상을 좇는 이들이 외부에서 제품화했으며, ChatGPT가 강제하지 않았다면 Google은 대규모 언어 모델을 영원히 연구실에 뒀을 수도 있음

Jeff Dean은 Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals, Quoc Le와 함께 머신러닝·과학·공학을 자동화해 발견을 가속하는 공익법인 Discovery Loop를 창업한다고 발표함: https://xcancel.com/JeffDean/status/2085034604172603724
네 사람은 14~30년간 함께 일하며 널리 쓰이는 제품과 기반시설, AI 모델을 구축해 왔고 이제 이 야심 찬 목표에 집중할 예정임

현재 데이터셋만으로는 최전선 모델의 추가 발전이 제한적일 수 있으므로 이들의 선택은 타당함. 온라인 대화와 이미지, 일부 과학 문헌은 챗봇·지식 검색·프로그래밍에는 좋지만 진정한 발견에는 부족함
다음 단계의 지능에는 물리·화학·생물학 실험에서 나온 훨씬 정밀한 데이터가 필요함. 인류가 이미 얻은 지식만 먹여서는 인간보다 똑똑해지기 어려우므로 AI 자체의 눈과 귀, 코에 해당하는 감각이 필요함