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과학은 AI로 완전히 바뀌기보다, Gemini for Science와 Co scientist 같은 도구를 통해 과학자가 질문을 정의하고 가설을 탐색·검증하는 방식이 크게 확장되는 방향으로 바뀐다.

우주 데이터 센터는 냉각·방사선·전력·보안·통신 병목을 동시에 해결해야 해서, 현재 조건에서는 너무 위험한 발상에 가깝다.

AI 시대에 꼭 배워야 할 것은 알파고식 학습 원리를 이해하는 과학·수학 기초, 그리고 AI 도구를 직접 실험하며 좋은 질문을 설계하는 능력이다.

지속 학습, 장기 추론, 기억의 일부 측면은 아직 해결되지 않았고, 이런 능력들은 AGI에 필수적인 구성 요소로 남아 있다

데미스 하사비스는 AGI가 산업혁명보다 더 큰 변화를 더 빠르게 일으킬 수 있다고 보지만, 실제 승부처는 단순 성능 향상이 아니라 컴퓨트, 연속 학습, 메모리, 계획, 추론 안정성 같은 구조적 병목을 누가 먼저 풀어내느냐에 있다고 본다.

향후 3년 안에 AI는 소프트웨어·게임·과학·의료 전반의 작업 방식을 크게 바꾸겠지만, 진짜 차별화는 도구 자체보다 어떤 문제를 고르고 어떻게 워크플로에 통합하느냐에서 생긴다.