0~12분: "2026년은 과학의 해" — AI가 실험실 문을 열다

노정석이 "2025년 최대 사건은 Claude Code로 시작된 코딩의 해였고, 2026년은 과학이 끝나는 해가 될 거야"라는 말로 시작해. 최승준은 "새해가 벌써 새어 들어오는 느낌"이라고 맞장구.

GPT-5.2가 COLT(수학 학술대회)에서 나온 문제를 스스로 풀어냈대. 인간 수학자들이 한 건 검증이랑 정리만. 최승준이 "작년엔 이런 소리가 없었는데"라며 신기해하고, 노정석은 "수학·화학·물리 뉴스는 이제 읽어도 나도 잘 모르겠다"고 솔직하게 인정해.

생물학 쪽 얘기도 나와. GPT-5가 실험실 분자 복제 프로토콜 효율을 79배 높였고, 로봇이 실제 비커를 다루면서 인간보다 2.5배 빠르게 실험을 수행했대. 노정석이 "발전 속도가 너무너무 빨라요"라고 말할 때 그 목소리에 약간 어지러운 느낌이 묻어 나와.

12~25분: 수학자들이 AI와 손잡기 시작했어 — Terence Tao 사례

최승준이 수학계 슈퍼스타 테런스 타오 얘기를 꺼내. 1975년에 던져진 수학 난제를 인터넷 집단 지성 + AI 도구 조합으로 풀어냈대. 타오가 AlphaEvolve(Google DeepMind 도구)를 써서 힌트를 얻고, 다른 연구자들은 Deep Research로 문헌 검색하고, 자동 증명 도구 Lean으로 확인하고. 인간과 AI가 여러 층위에서 협업한 사례야.

노정석이 여기서 재밌는 말을 해. "전 세계 똑똑한 사람들은 다 AI에 붙어 있다고 보면 돼. 아직 아니라고 하던 의사나 변호사, 수학자들도 이제 다 AI랑 같이 일하는 게 기본이 됐어." 최승준도 "도망자 연합에 의료계 분들이 많이 오셨다"며 공감해.

그리고 한 가지 중요한 포인트: 어려워 보이는 분야일수록 AI로 건드릴 수 있는 "쉬운 과실(low-hanging fruit)"이 많이 남아 있대. 노정석이 이걸 비즈니스에 연결해서 "아직 안 들어간 domain들에 좋은 기회가 많다"고 짚어.

25~38분: 미국 정부가 뛰어들었다 — Genesis Mission

백악관이 "Genesis Mission"을 선언했어. OpenAI·Google DeepMind·Anthropic 전부 참여 선언. AlphaEvolve, AlphaGenome 같은 최고급 AI 도구들을 미국 과학자들한테 개방하겠다는 거야. 노정석이 딱 한 마디로 정리해: "Manhattan Project예요. 이게."

그리고 이어서 Demis Hassabis(Google DeepMind CEO) 팟캐스트 내용을 같이 풀어. 핵융합 에너지가 풀리면 어떻게 되는지, AI에 쓸 전력이 무한대에 가까워지면 어떤 세상이 오는지를 얘기했대. 노정석이 "요즘 컴퓨팅 단위가 GPU 몇 장이 아니라 기가와트(GW)로 바뀌었다"고 설명해. 마치 팔로워 수로 영향력 재던 걸 이제 실시간 시청자 수로 재는 것처럼 단위 자체가 바뀐 거야.

Demis는 스케일링(모델 크기 키우기)의 한계라는 말에도 "우리가 스케일링 안 된다고 한 적 없다"며 반박해. 코딩·수학처럼 답을 검증할 수 있는 분야는 AI가 무한정 자체 학습 데이터를 만들 수 있대.

38~50분: 산업혁명이 10년 안에 온다 — Demis의 솔직한 고백

여기서 분위기가 좀 무거워져. Demis가 "이번 변화는 산업혁명보다 10배 크고 10배 빠르게 올 거야, 100년이 아니라 10년 안에"라고 해. 최승준이 웃으면서 "난리가 더 난다는 얘기죠"라고 하는데 웃음에 진짜 쫄린 기색이 섞여 있어.

노정석이 그 유명한 말을 여기서 해. 산업혁명 때는 부모가 실업자 되면 자식 세대엔 새 직업이 생겼는데, 이번엔 부모와 자식이 동시에 실업자가 된다고. 그러면서 정부 시스템과 기본소득 이야기가 나오고, Sam Altman이 "막대한 소득"을 얘기한다는 것도 소개해.

AI 버블에 대한 솔직한 인정도 나와. Demis가 "버블이 일부 껴 있긴 하다"고 인정하되, Google DeepMind는 TPU·연구 기반 때문에 버블이 터져도 괜찮다고 자랑했대. 노정석이 "부러운 얘기"라고 중얼거려.

50~57분: NVIDIA Nemotron과 새로운 모델 구조 — 다음 전쟁터

노정석이 요즘 열심히 파고 있다는 Nemotron 얘기를 해. NVIDIA가 코드·데이터셋·학습 레시피 전부 공개한 완전 오픈소스 모델이야. 근데 핵심은 구조야: 기존 Transformer 방식이 아니라 Mamba+Transformer를 섞은 하이브리드 구조래. 이게 왜 중요하냐면 비슷한 성능을 훨씬 적은 연산으로 낼 수 있대.

노정석이 RNN→Transformer→SSM/Mamba의 흐름을 죭 설명하는데, 핵심만 뽑으면: RNN은 속도가 빠른데 학습이 불편하고, Transformer는 학습은 좋은데 긴 문맥에서 계산량이 폭발해. Mamba는 그 둘의 장점을 합치려는 시도야. 이 하이브리드 구조가 "새로운 알고리즘 유전자"가 될 거라고 노정석이 예측해.

마지막으로 Andrej Karpathy 연간 리뷰를 짧게 다루고 "안전벨트를 매세요"라는 결론으로 마무리. 노정석·최승준 둘 다 27일에 한 번 더 녹화할 예정이라고 하고 인사해.