2년 만에 노벨상 3개 수상: 알파벳의 장기적인 과학 연구는 AI와 양자 컴퓨팅을 중심으로 힘과 야망을 키워갑니다.
2025년 10월, 노벨 물리학상 발표는 전 세계 과학 기술계에 큰 반향을 불러일으켰습니다. 스웨덴 왕립 과학 아카데미는 양자역학 분야에 선구적인 공헌을 한 세 명의 물리학자 존 클라크, 미셸 드보레, 존 마티니스에게 노벨 물리학상을 수여했습니다. 거시적인 양자 터널링과 회로 내 에너지 준위 양자화의 발견은 현대 양자 컴퓨팅 기술의 탄탄한 이론적 토대를 마련했습니다.
외부에서 수상자들에게 주목하는 가운데, 두 명의 수상자가 구글과 긴밀한 관계를 맺고 있다는 사실은 쉽게 알 수 있습니다. 미셸 드보레는 당시 구글 양자 AI 랩의 수석 하드웨어 과학자였으며, 오랫동안 랩의 핵심 하드웨어 연구 개발을 이끌어 왔습니다. 존 마티니스는 수년간 랩의 하드웨어 팀을 총괄해 왔으며, 구글의 양자 컴퓨팅 기술 혁신을 촉진하는 핵심 인물입니다.
이러한 연결은 업계에 큰 반향을 일으켰고, Google CEO인 순다르 피차이는 즉시 X 플랫폼에 대해 입장을 밝혔습니다.그는 "2년 만에 노벨상 수상자를 3명, 수상자를 5명이나 배출한 회사에서 일할 수 있어 매우 운이 좋다고 생각합니다."라는 말에서 자신의 자부심을 감추지 못했습니다.이 짧은 문장은 수상자에 대한 찬사일 뿐만 아니라 모회사인 알파벳을 다시 대중의 이목에 끌어올리는 계기가 되었습니다.
알파벳은 2024년에 AI 분야의 획기적인 업적으로 이미 두 개의 노벨상을 수상했으며, 이제 양자 컴퓨팅 분야에서 또 하나의 영예를 안았습니다. "2년 만에 세 개의 상과 다섯 개의 수상자"라는 이정표는 단순한 영예의 축적이 아니라, 이 거대 기술 기업이 수십 년간 쌓아온 연구 개발의 결실입니다. 각각의 노벨상 수상은 알파벳의 과학적 역량을 구체적으로 입증합니다. 수년간 잠자고 있던 과학적 탐구에 대한 야망부터 노벨상 수상에 빛나는 과학적 역량, 그리고 전략적 연구 프레임워크에 이르기까지, 외부 세계는 알파벳의 연구 환경에 관심을 보이고 있습니다.
연구 야망: AI와 양자에 대한 두 가지 도박
알파벳의 과학적 야망은 2010년에 처음 드러났습니다. "꿈의 공장"으로 불리는 구글 X는 설립 이후 다양하고 재능 있는 엔지니어와 과학자들을 모아 독립적인 의사 결정권과 상당한 재정 지원을 제공해 왔습니다. 이곳에서 과학자들은 대담하고 파격적인 실험을 수행할 수 있으며, 성공 확률이 백만 분의 일이라도 구글 X로부터 아낌없는 재정 및 물질적 지원을 받을 수 있습니다. 전 구글 X 이사인 아스트로 텔러는 2013년 4월 블룸버그 비즈니스위크에서 다음과 같이 말했습니다."제한 없이 하라"는 아이디어는 Google X의 슬로건이 되었습니다.
2011년은 컴퓨터가 급속히 발전한 황금기였습니다.구글 브레인은 컴퓨터와 AI 분야에서 최첨단 탐구를 시작했습니다.그는 딥러닝 신경망 기반 독점 머신러닝 시스템인 DistBelief를 구축하고, 공개 머신러닝 연구를 정보 시스템 및 대규모 컴퓨팅 리소스와 결합했습니다. 텐서플로우와 같은 도구 덕분에 대중이 신경망에 접근할 수 있게 되었습니다. 그의 트랜스포머 아키텍처는 딥러닝을 학문적 개념에서 세계적인 화두로 탈바꿈시켜 오늘날 대규모 언어 모델의 기술적 초석이 되었습니다.
2014년 1월, 구글은 런던에 있는 잘 알려지지 않은 AI 연구소인 딥마인드를 약 5억 달러에 인수했습니다. 당시 이 거래는 많은 의문을 불러일으켰습니다. 딥마인드는 설립된 지 3년밖에 되지 않았고, 완성도 높은 제품도, 명확한 수익 모델도 없었습니다. 전 구글 CEO 래리 페이지는 설립자 데미스 하사비스의 연구 역량에 깊은 인상을 받았습니다. 당시,한때 체스 마스터라는 타이틀을 획득한 이 과학자는 "AI가 인류의 가장 어려운 문제를 해결할 것"이라고 굳게 믿고 있습니다.
그 이후로 이 연구소는 구글 브레인과 함께 "듀얼 엔진" R&D 구조를 형성했습니다.
2017년, AI 바둑 소프트웨어인 알파고 제로를 개발한 딥마인드 팀이 인간 데이터를 전혀 사용하지 않고도 인간을 이긴 이전 버전보다 뛰어난 프로그램을 개발하면서 이 연구소는 중요한 돌파구를 마련했습니다. 알파고 제로는 스스로의 실력을 바탕으로 단 3일 만에 알파고 리를 100:0으로 제압했습니다. 알파고 제로는 단 21일 만에 알파고 마스터 수준에 도달했고, 40일 만에 이전 버전들을 모두 제쳤습니다.
그 이후 딥마인드는 연구 영역을 지속적으로 확장하고 다양한 분야에 걸쳐 최첨단 연구를 수행해 왔습니다. 특히 일반 인공지능(AGI) 연구, 강화 학습 기술의 획기적인 발전, 그리고 AI 기반 생명 과학 및 기초 과학이라는 세 가지 핵심 분야에 집중했습니다. 딥마인드는 기술과 그 응용 분야의 경계를 끊임없이 확장하며 다음과 같은 일련의 이정표를 달성했습니다.
일반 지능 및 게임 AI 분야에서2018년에 출시된 AlphaZero는 체스 부문에서 획기적인 성과를 거두었고, 2020년 말에 출시된 MuZero는 기존 체스 게임에서 우위를 유지하는 데 그치지 않고 57가지의 다양한 Atari 게임에서 초인적인 성능을 보여주며 기능의 경계를 더욱 확장했습니다.
생명과학 분야는 DeepMind 기술 구현의 벤치마크입니다. 2020년, AlphaFold2는 제14회 단백질 구조 예측 경진대회(CASP)에서 우승을 차지하며 반세기 동안 생물학을 괴롭혀 온 단백질 접힘 문제를 해결했습니다. 2021년에는 2억 개 단백질의 예측 구조가 담긴 AlphaFold 구조 데이터베이스를 공개하여 전 세계 연구 커뮤니티에 무료로 제공하고 있습니다.
기초과학에서는DeepMind는 AI의 학제 간 가치를 지속적으로 탐구하고 있습니다. 2022년 2월, 연구팀은 두 가지 주요 성과를 발표했습니다. 트랜스포머 아키텍처 기반의 AlphaCode는 인간 개발자와 동등한 품질의 컴퓨터 프로그램을 생성하여 프로그래밍 경진 대회에서 중상위권의 성적을 달성했습니다. 또한 DeepMind는 AI를 제어된 핵융합에 성공적으로 적용하여 65%의 플라즈마 형상 시뮬레이션 정확도를 향상시키고 토카막 내부의 핵융합 플라즈마 제어를 달성했습니다.
2023년에도 구글은 OpenAI의 ChatGPT에 대응하여 인공지능 작업을 가속화했습니다.DeepMind와 Google AI의 Google Brain 부문의 합병을 발표했습니다.Google DeepMind는 GPT-4와 경쟁하기 위해 대규모 모델을 구축하는 데 리소스를 집중하기 위해 설립되었습니다.
"분산된 AI 연구 리소스를 통합하고, 대형 모델 개발 속도를 높이며, 내부 경쟁으로 인한 리소스 낭비를 방지합니다."이러한 핵심 성장 논리에 따라 팀은 Brain의 대규모 컴퓨팅 플랫폼, TPU 학습 인프라, 자연어 모델링 경험을 통합하여 DeepMind의 강화 학습 및 다중 모드 지능 시스템을 보완했습니다.
데미스 하사비스의 리더십 아래, 새로운 팀은 제미니(Gemini) 시리즈 모델 개발에 신속하게 자원을 집중했습니다. 제미니 1은 언어, 이미지, 코드와 같은 다중 모드 작업에서 탁월한 성능을 보였습니다. 이후 출시된 제미니 1.5 프로(Gemini 1.5 Pro)와 제미니 2.5 울트라(Gemini 2.5 Ultra)는 장문 맥락 이해, 다중 모드 추론, 도구 호출 분야에서 획기적인 발전을 이루었으며, 1천만 토큰이 넘는 맥락 길이를 지원하여 업계의 유사 모델 성능을 능가했습니다.
딥마인드는 과학 탐구를 늦추지 않았습니다. 2024년에 출시된 알파폴드 3는 단백질에서 RNA, DNA, 리간드, 화합물 상호작용까지 예측 기능을 확장하여 AI가 약물 개발 및 분자 시뮬레이션에서 점점 더 중요한 역할을 수행할 수 있도록 했습니다. 2024년, 딥마인드 팀원들은 단백질 구조 예측과 AI의 기초 과학 발전에 기여한 공로로 노벨 화학상을 수상했습니다.
동시에,양자 컴퓨팅 분야에서 알파벳의 레이아웃은 더욱 미래지향적입니다.
2014년, 구글은 캘리포니아 대학교 산타바바라 캠퍼스의 물리학 교수 존 마티니스를 영입했습니다. 버클리 박사 학위 소지자인 그의 지도교수는 2025년 노벨상 공동 수상자인 존 클라크였습니다. 2019년, 마티니스의 팀은 53큐비트 시커모어 프로세서를 사용하여 기존 슈퍼컴퓨터로는 1만 년이 걸리는 계산을 완료하며 최초로 "양자 우위"를 달성했습니다. 당시에는 광범위한 회의론이 있었음에도 불구하고, 알파벳은 계속해서 막대한 투자를 이어갔습니다.2024년에만 12억 달러의 R&D 자금이 양자 AI 연구소에 투자될 예정입니다.
현재 연구소에서 하드웨어 개발을 총괄하고 있는 미셸 드보레는 이 오랜 싸움의 핵심 인물입니다. 1980년대 이 프랑스 과학자가 마르티니와 공동으로 발견한 거시적인 양자 터널링 현상은 초전도 큐비트의 이론적 토대를 마련했습니다. 그가 개발을 주도했던 트랜스몬(Transmon) 초전도 큐비트 아키텍처는 이제 전 세계 양자 컴퓨팅 기업의 표준이 되었습니다.
과학 연구 강점: 노벨상 "2년 만에 3개 상, 5개 수상자"
실제로 알파벳의 야망은 비현실적인 것이 아니라, 오히려 그 과학적 역량에 필적하는 것입니다. 알파벳의 과학적 역량은 최첨단 과학적 과제를 해결하는 능력에서 주로 드러납니다. 단 2년 만에 AI와 양자 컴퓨팅 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 이번 노벨상 수상은 알파벳의 연구 역량과 깊이를 더욱 잘 보여줍니다.
2024년 노벨 화학상 수상자들이 인정한 획기적인 성과들은 AI가 과학에 어떻게 힘을 실어주는지 보여주는 대표적인 사례입니다. DeepMind CEO 데미스 하사비스와 핵심 연구원 존 점퍼가 이끄는 AlphaFold2 프로젝트는 반세기 동안 생물학을 괴롭혀 온 단백질 구조 예측 문제를 완전히 해결했습니다. 기존 방식으로는 단일 단백질 구조를 분석하는 데 1년 이상 걸리고 수십만 달러의 비용이 드는 반면, AlphaFold2는 아미노산 서열만으로 단 몇 분 만에 정확한 예측을 달성할 수 있습니다. 이 프로젝트의 핵심적인 혁신은 데이터, 컴퓨팅 성능, 그리고 알고리즘 간의 최적의 균형을 찾는 데 있습니다. 2주간의 학습에 128개의 TPU V3 코어만 사용했지만, 기존 기술을 훨씬 뛰어넘는 정확도를 달성했습니다.
AlphaFold 데이터베이스에 따르면,2025년을 기준으로 AlphaFold는 2억 개 이상의 단백질 구조를 예측했습니다.190개국 이상에서 300만 명 이상이 사용하고 있으며, 학술적 인용만 36,000건에 달해 구조생물학 분야 전체의 발전을 직접적으로 가속화하고 있습니다.
구글 브레인의 전 핵심 멤버인 제프리 힌튼도 같은 해에 물리학상을 수상했습니다."딥 러닝의 아버지"로 알려진 힌튼은 볼츠만 머신과 역전파 알고리즘을 제안했습니다. 볼츠만 머신은 이미지 분류나 학습 데이터와 유사한 새로운 샘플 생성에 사용될 수 있습니다. 또한 특정 유형의 데이터에서 특징적인 요소를 식별하는 방법을 학습하여 현대 AI의 기반이 되었습니다. 힌튼은 통계 물리학의 도구를 활용하여 기계가 작동 중 가장 가능성이 높은 패턴을 인식하도록 학습시켰습니다.
2025년 양자 물리학 분야 노벨상은 알파벳이 기초 물리학 연구에 깊이 축적한 업적을 강조합니다.
구글 양자 AI 랩의 현 수석 하드웨어 과학자인 미셸 드보레와 전 하드웨어 팀장 존 마티니스의 연구는 거시적 초전도 회로에서 양자 터널링과 에너지 양자화를 입증하여, 양자 특성이 육안으로 볼 수 있는 시스템에서도 안정적으로 유지될 수 있음을 증명했습니다. 이 발견은 실험실에 국한된 이론적 호기심이 아니라, 초전도 양자 컴퓨팅의 초석입니다. 두 사람이 설계한 조셉슨 접합 "샌드위치" 구조는 현재 초전도 회로에 널리 사용되고 있습니다.
2024년에 출시될 AlphaQubit 시스템은 AI와 양자 기술을 긴밀하게 통합합니다.Google의 Sycamore 양자 프로세서에 대한 테스트 결과, AlphaQubit은 텐서 네트워크 방식에 비해 6%의 오류를 줄이고 널리 사용되는 상관 관계 매칭 디코더에 비해 30%의 오류를 줄이는 것으로 나타났습니다. 이는 내결함성 양자 컴퓨터 개발의 주요 장애물을 제거한 것입니다.
노벨상 수상 분야 외에도 알파벳은 인공지능, 양자 컴퓨팅, 생체 의학, 로봇 공학, 환경 지속가능성, 정밀 의학 등 다양한 분야를 끊임없이 탐구하고 있습니다. 자회사인 구글 딥마인드는 일반 AI와 기본 알고리즘에, 베릴리는 건강 데이터와 의료 기술에, 아이소모픽 랩스는 AI를 활용한 신약 개발 가속화에, X 랩스는 농업, 에너지, 기후 변화, 그리고 "문샷(Moonshot)" 프로젝트에 집중하고 있습니다. 이러한 학제적이고 다층적인 연구 시스템을 통해 알파벳은 글로벌 기술 혁신 생태계에서 가장 체계적이고 장기적인 연구 역량을 갖춘 기업으로 자리매김했습니다.
알파벳 연구 프로젝트 예시. 출처: x.company
과학 연구 지원: 건축의 삼위일체
노벨상 수상 연구 성과의 폭발적인 성장은 알파벳이 구축한 "자금-인재-혁신"의 3중 통합 과학 연구 시스템에서 비롯됩니다. 이 시스템은 기초 연구의 자유로운 성장을 보장할 뿐만 아니라 기술 혁신의 효율적인 실행을 실현합니다.
재정 투자 측면에서 알파벳은 기초 연구에 대한 장기적 헌신을 입증했습니다.
알파벳의 2분기 재무 보고서에 따르면, 2025년 자본 지출은 당초 예측인 750억 달러에서 850억 달러로 늘어났습니다.이 중 30억 달러 이상이 AI 인프라 연구에 사용되었습니다.이 수치는 2026년까지 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 이 막대한 투자는 단기적인 추세가 아니라, 과학 연구 주기에 정확히 맞춰진 전략적 배치입니다. 양자 AI 랩은 2016년 설립 이후 8년 연속 직접 수익을 창출하지 못했지만, 연간 10억 달러 이상의 자금을 지원받았습니다. 베릴리의 생명과학 사업부는 매년 수십억 달러의 운영 손실을 입음에도 불구하고 투자를 지속하고 있습니다. 이러한 강력한 연구 지원은 베릴리의 탄탄한 과학 연구 역량의 기반입니다.
더욱이 알파벳의 인재 전략은 연구 시스템을 뒷받침하는 핵심 동력입니다. 연구 인력의 안정적인 공급을 위해 알파벳은 교육 및 인재 개발에도 막대한 투자를 해왔습니다.
2025년에는구글은 향후 3년 동안 미국 전역에서 AI 교육과 훈련을 지원하기 위해 10억 달러를 투자하겠다고 약속했습니다.이 이니셔티브에는 이미 100개 이상의 대학이 참여하여 회원들에게 무료 AI 과정과 직업 훈련을 제공했습니다. 이를 통해 알파벳은 글로벌 AI 연구 생태계에서 최고의 인재를 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 교육을 통해 미래 연구를 강화할 수 있습니다.
알파벳은 산학연의 폐쇄형 통합을 통해 과학적 연구 역량을 경쟁 우위로 전환할 수 있었습니다. 벨 연구소의 성공을 바탕으로 "과학적 발견 - 기술 발명 - 제품 혁신"이라는 포괄적인 체인을 구축했습니다. 근본적인 알고리즘 혁신부터 오픈소스 데이터베이스 공개에 이르기까지, 알파폴드2는 단 2년 만에 전 세계 생명과학 연구의 표준 도구로 자리 잡았으며, "단백질 기반 공학"과 같은 예상치 못한 혁신적인 응용 분야를 탄생시켰습니다. 양자 분야의 기초 연구는 시카모어 프로세서와 구글 클라우드의 양자 컴퓨팅 서비스 특허로 직접 전환되어 "학문적 혁신 - 특허 보호 - 상업적 구현"이라는 선순환 구조를 형성했습니다. 이러한 변화는 단순한 기술적 수익 창출을 넘어, 오픈소스 전략을 통해 연구의 가치를 증폭시킵니다. AlphaFold2의 2억 개 단백질 구조가 담긴 데이터베이스의 오픈소스 코드와 공개는 단기적 이익을 포기한 것처럼 보이지만, 글로벌 과학계의 신뢰를 얻었고, 궁극적으로 약물 발견 및 개발과 같은 분야에서 실질적인 가치를 창출하고 회사의 의료 AI 사업을 촉진하는 데 도움이 되었습니다.
* 벨랩스(Bell Labs): 노키아(Nokia)가 소유한 미국의 산업 연구개발 기업인 벨랩스는 노벨상 11개와 튜링상 5개를 수상했습니다.
연구 전략: 기술 + 모델이 산업 연구 패러다임을 재편하다
"2년 만에 3개의 상과 5개의 수상자"라는 이정표는 과거의 업적을 요약하는 것일 뿐만 아니라, 알파벳의 과학 연구 역량이 지닌 미래 잠재력을 예고하는 것이기도 합니다. 기술 레이아웃과 과학 연구 패러다임에 대한 탐구는 차세대 산업 과학 연구의 운영 기준을 재편하고 있습니다.
기술 트랙에서는알파벳은 "AI+양자+생명과학"의 3차원 과학 연구 매트릭스를 구축했습니다.
AI 분야에서는 AlphaFold 시리즈 외에도 Google DeepMind가 강화 학습, 멀티모달 모델 등 여러 분야에서 획기적인 발전을 이루고 있으며, 기초 연구 개발 모델이 특수 목적에서 일반 목적으로 진화하고 있습니다. 양자 컴퓨팅 분야에서는 Quantum AI 팀이 100만 양자 비트의 컴퓨터를 개발하고 있으며, 수십억 달러 규모의 양자 컴퓨터를 개발하여 2029년까지 공식 상용화할 계획입니다. 생명 과학 분야에서는 Verily의 스마트 콘택트 렌즈가 임상 시험에 들어갔으며, 실시간으로 혈당 수치를 모니터링할 수 있어 AlphaFold2를 보완하는 애플리케이션 생태계를 형성하고 있습니다.
이러한 다중 트랙 레이아웃은 기술적 시너지 효과를 형성했습니다. AI 기술은 양자 오류 탐지의 효율성을 향상시키고, 양자 컴퓨팅은 미래에 AI 모델의 훈련을 가속화할 수 있으며, 생명 과학의 응용 시나리오는 전자와 후자의 구현 및 검증을 위한 토대를 제공합니다.
더욱 심오하게도, 알파벳은 산업 연구의 패러다임을 재편하고 있습니다. 단일 기업에 자금을 의존했던 벨 연구소와 달리, 알파벳은 광고, 클라우드 컴퓨팅, 하드웨어라는 세 가지 주요 현금 흐름 기둥을 구축했습니다. 2025년 자본 지출 중 40%는 비광고 사업에서 발생할 것입니다. 이러한 다각화된 자금 조달 모델은 기초 연구의 회복력을 높여줍니다. 연구 문화 측면에서는 "학계-상업 간 격차"라는 전통적인 인식을 깨뜨립니다. 과학자들은 자유롭게 논문을 발표하고 학술 교류에 참여하는 동시에 특허 포트폴리오 개발 및 기술 이전을 통해 상업적 수익을 확보할 수 있습니다. 알파폴드2의 오픈소스 개발과 구글 클라우드 컴퓨팅 파워의 상업적 판매는 완벽한 균형을 이룹니다. 이러한 패러다임 전환은 전 세계적인 과학 연구 자원 집중을 유도하여, 점차 벨 연구소에 버금가는 "노벨상 요람"으로 자리매김했습니다. AI와 양자 컴퓨팅의 긴밀한 통합은 트랜지스터와 레이저를 능가하는 파괴적 기술을 탄생시킬 잠재력을 가지고 있습니다.
알파벳의 연구 여정이 어려움에 직면해 있다는 것은 부인할 수 없습니다. 850억 달러에 달하는 막대한 투자는 일부 투자자들에게 단기 수익에 대한 우려를 불러일으켰고, 2025년 2월 증자 발표 후 단 하루 만에 주가가 71% 폭락하는 결과를 초래했습니다. 더욱이 메타(Meta)와 아마존(Amazon)과 같은 경쟁사들의 AI 투자 증가는 인재 확보 경쟁을 심화시켰습니다. 그러나 데미스 하사비스가 지적했듯이, "과학적 혁신은 결코 선형적이지 않습니다. 지속적인 투자 후 폭발적으로 나타납니다."
2015년 조직 개편부터 2025년 세 번째 노벨상 수상까지, 알파벳은 지난 10년 동안 기초 과학 연구가 더 이상 학계만의 전유물이 아니라는 것을 증명해 왔습니다. 미셸 드보레의 팀이 최신 초전도 칩의 디버깅을 진행하고 딥마인드 과학자들이 차세대 범용 AI를 훈련시키는 동안, 이 거대 기술 기업의 연구 역사는 이제 막 가장 흥미로운 장을 열었을지도 모릅니다.
참고문헌:
1.https://wallstreetcn.com/articles/3751755?
2.https://www.bloomberg.com/news/articles/2013-05-22/inside-googles-secret-lab
3.https://www.ebi.ac.uk/about/news/technology-and-innovation/google-deepmind-partnership-renewal/
4.https://thequantuminsider.com/2024/11/20/ai-power-for-quantum-errors-google-develops-alphaqubit-to-identify-correct-quantum-errors/
5.https://www.mittrchina.com/news/detail/12241