구글 딥마인드의 새로운 도전, '알파이볼브'가 여는 AI 코드 혁신의 미래

진화형 AI 알고리즘 '알파이볼브', 코드 생성의 패러다임을 바꾸다

구글 딥마인드가 코드 생성의 새로운 시대를 열었다. 2024년 5월, 구글은 자사의 공식 블로그를 통해 '알파이볼브(AlphaEvolve)'라는 진화형 AI 시스템을 공개하며 기술계의 이목을 집중시켰다. 이 시스템은 단순한 코드 생성 수준을 넘어서 알고리즘 전체의 구조를 설계하고, 성능까지 스스로 개선하는 전례 없는 방식으로 작동한다. 특히 언어모델 ‘제미나이(Gemini)’ 시리즈의 코드 생성 능력과 자동화된 평가 시스템이 결합되어 기술 병목 문제를 해소하고, 학습 비용을 획기적으로 줄일 수 있다는 점에서 주목받고 있다.

 

기존 한계를 넘는 코드 생성 방식의 진화

제미나이 + 자동 평가 알고리즘의 융합

알파이볼브는 구글의 최신 언어모델인 ‘제미나이 플래시(Gemini Flash)’와 ‘제미나이 프로(Gemini Pro)’를 조합해 속도와 논리적 정합성을 동시에 추구한다. 이 두 모델이 협업하여 생성한 수백 줄 규모의 복잡한 알고리즘 코드는 자동 평가 시스템을 통해 정확도, 실행 속도, 자원 효율성 등의 기준으로 평가되며, 최상의 성능을 낸 코드만 다음 세대로 진화하게 된다. 일종의 ‘AI 내 진화 알고리즘’ 구조를 갖춘 셈이다.

코드가 진화하는 과정, 알고리즘을 설계하는 AI

알파이볼브의 핵심은 AI가 단순히 코드를 쓰는 데 그치지 않고, 스스로 코드의 구조와 효율성을 분석하며 더 나은 버전을 끊임없이 만들어낸다는 점이다. 기존의 함수 단위 코드 생성이 아니라, 전체 알고리즘 단위에서 설계가 이뤄지는 방식이기 때문에 복잡한 문제 해결에도 적용 가능하다.

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실제 운영 환경에서 검증된 성능

구글 데이터센터 스케줄링 최적화

알파이볼브가 가장 먼저 적용된 사례는 구글 데이터센터의 자원 스케줄링이다. 구글의 내부 클러스터 관리 시스템인 ‘보그(Borg)’에 알파이볼브가 제안한 새로운 스케줄링 규칙을 적용한 결과, 자원 활용률이 향상되고 전체 컴퓨팅 자원의 0.7%가 꾸준히 절약되었다. 이 절감 수치는 단순한 숫자를 넘어서, 대규모 컴퓨팅 환경에서의 자원 효율성과 유지비용 절감이라는 실질적 효과로 이어졌다.

칩 설계와 AI 모델 학습 성능 향상

칩 설계 분야에서도 성과가 확인되었다. 구글의 텐서플로우 처리장치(TPU) 내 연산 회로에 불필요한 비트를 제거하는 베릴로그(Verilog) 코드가 자동 생성되었고, 이는 실제 차세대 칩 설계에 반영되었다. 특히 제미나이 모델 학습에 필수적인 행렬 곱셈 연산이 최적화되어 23%의 속도 향상이 있었고, 전체 학습 시간도 1% 줄었다. 기존에는 수주가 걸리던 커널 최적화 작업이 이제는 수일 내 자동화 실험으로 완료 가능해졌다.

GPU 저수준 명령어 최적화까지

알파이볼브는 GPU 커널 최적화 분야에서도 성과를 냈다. ‘플래시어텐션(FlashAttention)’ 커널 영역에서 최대 32.5%의 속도 향상을 달성했으며, 이는 기존 컴파일러 최적화 수준을 능가하는 결과다. AI가 병목 구간을 스스로 찾아내고 이를 최적화함으로써 사람의 손이 닿기 어려운 코드 영역에서도 실질적인 개선을 이뤄낸 것이다.

 

수학 난제 해결까지 확장된 가능성

1969년 이후 처음으로 깨진 수학 기록

알파이볼브는 수학적 문제 해결에서도 놀라운 성과를 보였다. 복소수 4×4 행렬 곱셈 문제에서 기존보다 곱셈 횟수를 더 줄인 새로운 알고리즘을 AI가 직접 찾아낸 것이다. 이 결과는 1969년 수학자 스트라센이 세운 기록을 처음으로 넘어선 것으로, 지난 수십 년간 인류가 해결하지 못한 수학적 구조를 AI가 스스로 설계해낸 전례로 기록될 전망이다.

다양한 수학 분야에서 검증된 성능

알파이볼브는 수학 분석, 기하학, 조합론, 수론 등 50여 개 이상의 미해결 문제에도 적용되었다. 그중 약 75%는 기존 최고 해법을 재현했으며, 20%는 더 나은 해법을 제시해 학계에서도 큰 반향을 일으켰다. 이는 단순 계산을 넘어서 논리적 구조를 이해하고 최적화할 수 있는 AI의 능력을 실증한 것이다.

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과학과 산업 전반에 걸친 잠재력

연구, 설계, 자동화 전 영역으로 확장 가능

구글 딥마인드는 현재 '피플+AI 리서치(PAIR)' 팀과 함께 알파이볼브의 사용자 인터페이스를 개발하고 있으며, 학술 연구자 대상의 얼리 액세스 프로그램도 준비 중이다. 일반 공개 여부는 아직 미정이나, 명확한 평가 기준을 갖춘 알고리즘 문제라면 어떤 분야에도 적용 가능한 구조라는 점에서 산업 전반에 적용 가능성이 높다. 특히 신소재 개발, 신약 설계, 에너지 시스템 최적화, 공정 자동화 등 연산 중심의 과학 영역에서의 활용이 활발히 논의되고 있다.

알렉산더 노비코프 연구원은 “우리는 평가자가 명확한 문제에 집중하고 있으며, 자동화된 피드백 루프를 통해 성능을 지속적으로 개선할 수 있다”고 설명했다. 또한 마테이 벌로그 연구원은 “알파이볼브는 일반적인 AI 시스템임에도 불구하고 알파텐서보다 더 나은 성과를 냈으며, 실제 문제에 바로 적용 가능한 과학 도구는 연구 현장에서도 드문 경험”이라고 평가했다.

​결론: 인간을 넘어서 협력자로 진화하는 AI

알파이볼브는 코드 생성 AI가 단순한 도우미를 넘어 ‘알고리즘 설계자’로 진화하고 있음을 보여준다. 사람이 접근하기 어려운 복잡한 연산 구조나 논리 체계에서도 AI가 스스로 진화하며 더 나은 해법을 찾아가는 모습은, 향후 과학과 산업의 흐름을 바꿔놓을 강력한 신호탄이다. 단순한 기술 발전을 넘어, 이제는 AI와 인간이 협력하여 문제를 해결하는 시대가 본격적으로 열리고 있다