모델이 하네스를 먹는다 — Google DeepMind가 말하는 에이전트 시대의 진짜 알파

무슨 얘기였나: 호스트가 "애플리케이션 회사들이 자체 하네스를 짜는 건 벤더 락인을 피하려는 것 아니냐"고 묻자, Logan은 "그게 지금은 맞는 말이지만, 모델 품질이 올라갈수록 점점 덜 맞는 말이 된다"고 답했다. 좋은 범용 모델이라면 어떤 하네스에도 적응할 수 있어야 하고, 그게 가능해지면 자체 하네스의 방어력은 사라진다는 논리.

그럼 알파는 어디로? 수직 도메인 전문성, 고객·생태계 이해, 빠른 실행력. 하네스 자체가 아니라 그 하네스로 무엇을 해결하느냐가 남는 것. Logan은 "harness bench"(모델이 각 하네스를 얼마나 잘 쓰는지 측정하는 벤치마크)가 생태계 차원에서 필요하다고 제안했다.

"스캐폴딩이 외부에 있는 것이 유리한 케이스도 물론 있어요. 검색이 좋은 예고, 코드 실행도 그렇죠. 하지만 에이전트 하네스만큼은 지금 모두가 '여기서 알파 나온다'고 생각하는데, 12개월 후엔 모델이 그 대부분을 소화해 버릴 것 같아요."

배경: 호스트는 "내 개발자 친구들이 Claude와 Codex를 50/50으로 쓰는데, Gemini 얘기는 별로 못 들었다"고 직격했다. Logan은 이를 정면으로 부정하지 않으면서 두 가지 맥락을 제공했다.

첫째, 내러티브 사이클: 작년 12월 "Google이 이겼다"는 내러티브가 지배적이었으나, 연휴 시즌 아젠틱 코딩 붐이 일면서 순식간에 내러티브가 바뀌었다. Logan은 "그만큼 빠르게 돌아간다는 걸 기억해야 한다"고 말했다.

둘째, pre-training 런 타이밍: 대형 훈련 클러스터(수만 TPU 규모)의 가동 타이밍은 외부에서 보이지 않는다. 현재 조용해 보여도 대형 런이 진행 중일 수 있고, 그 결과물은 한 번에 터진다는 것.

Anti-Gravity 생태계: 코어 IDE, 웹 에이전트 경험, CLI, SDK를 모두 포함하는 개발자 생태계. Google 내부에서도 같은 하네스를 Search·Gemini App·Cloud·AI Studio에 적용 중. Logan 본인도 AI Studio에서 첫 Android 앱(정원 관리 앱)을 직접 만들었다고 밝혔다.

"내부적으로 이 팀을 'AI의 어벤져스'라고 부릅니다. 코딩 모델 하나를 정말 잘 만드는 건 다른 모든 비즈니스를 가속하는 엔진이 되거든요."

크롤·워크·런 프레임으로 보면: 전체 Google 제품군은 지금 크롤. Gemini App(Spark)과 Anti-Gravity는 워크에 근접. GDM 연구 실험들이 런 영역 탐색 중.

왜 Search는 느린가: 130억+ 유저 제품에서 갑자기 AI가 모든 걸 해버리면 인터넷과의 관계, 제품 연상 자체가 뒤바뀐다. Logan은 "사람들을 끌어가는 것이지, 갑자기 바꾸는 게 아니다"라고 표현했다.

에이전트가 검색을 잠식하지 않는다: 예상과 달리 AI 답변 기능이 도입되면서 오히려 검색량이 증가했다. 에이전트도 검색하고, 인간도 더 많이 검색하는 positive sum 구도. 다만 3~5년 후는 예측이 어렵다고 인정.

Agent-Led Growth: 호스트가 제시한 개념으로, 코딩 에이전트가 인프라 선택을 대신 해준다 → 유저가 "어떤 DB든 알아서 골라줘"라고 하는 시대. Logan은 GEO(Generative Engine Optimization)가 SEO와 직접 상관관계가 있고, 이 트렌드도 비슷하게 작동할 것이라고 봤다.

시연 사례: Logan이 무대에서 발표 중일 때, 청중이 Omni로 실시간 이미지를 편집 — 무대 위에 개가 등장하고, 다른 게스트들이 자연스럽게 개를 보고 웃는 장면이 삽입됐다. 단순 합성이 아니라 조명·시선·반응까지 세계 이해를 반영한 편집이라는 점이 인상적이었다고.

현재 제공 범위: 지금 공개된 기능은 비디오 편집. 다른 modality는 기술적으론 작동하지만 품질이 SOTA 수준에 못 미쳐 미출시 상태. "Omni Flash 첫 번째 크랭크"라고 표현 — 더 강력한 버전이 뒤따를 것.

세계 모델 vs 코딩 에이전트, 게임에선? Logan의 결론은 단기(2025)엔 코딩 에이전트 + 게임 엔진, 장기(2년+)엔 Omni 계열 세계 모델이 게임 제작을 직접 담당할 가능성. 현재 세계 모델은 "오픈엔디드 공간"의 특성상 반복·재사용 가능한 게임 경험 만들기에 아직 부적합.

콘텐츠 철학: Logan은 "나는 내 AI 콘텐츠에 AI를 안 쓴다 — 내 말, 내 얼굴이 알파"라고 했다. Omni가 마음에 드는 이유는 "나를 바꾸는 게 아니라 나를 둘러싼 비인격적 요소들을 바꾸기 때문"이라고.

Capability Overhang: 모델이 할 수 있는 것과 실제 제품에 적용된 것 사이의 갭. 여기서 스타트업 알파가 나온다. 모델이 점점 더 많은 걸 할 수 있게 되면, 그 역량을 실제 도메인에 착지시키는 작업은 아직 대부분 미개척.

GDM 문화: Demis Hassabis를 중심으로 "과학적 접근"이 DNA에 박혀 있다. Logan이 인상적으로 언급한 구조 — Demis(Nobel 수상 과학자형), Sam Altman(세계 최고 비즈니스맨형), Dario Amodei(다소 난해한 에소테릭형) — 각 CEO의 성격이 회사 문화로 그대로 전이된다는 관찰.

Sergey·Noam Shazeer 귀환: 호스트가 언급했고 Logan도 분위기를 확인. "지금 GDM에 있다는 게 믿기지 않을 만큼 쿨한 순간"이라고 표현.

Vibe Coding 게임 예측: 2024년 10월 트윗 "2025년 안에 누구나 게임을 vibe code할 수 있게 된다"는 예측에 대해 Logan은 "거의 맞다. 모델 품질 갭은 없고, 제품 스캐폴딩 갭이 있다. 그 갭을 메우는 스타트업이 지금 작업 중"이라고 업데이트했다.

"가장 좋아하는 실리콘밸리 명언이요? '우리는 다른 사람들이 세상을 더 좋게 만드는 걸 내버려둘 수 없다.' — Gavin Belson 명언인데, 그걸 생각할 때마다 웃음이 나요. 우리 다 세상을 더 좋게 만들려고 싸우고 있잖아요. 그게 제로섬이 아니라는 게 핵심이에요."