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Bloomberg에 따르면 DeepSeek이 102억 9천만 달러 규모의 투자 유치를 추진 중입니다. 창업자 량원펑은 단기 수익화보다 오픈소스 AI 개발과 AGI 목표를 계속 추구하겠다는 의지를 공개적으로 밝혔습니다.

2024년 'Ingenia 정리'를 통해 머신러닝으로는 인간 수준 성능이 불가능하다고 주장한 논문이 반박됐다. 해당 증명의 오류를 보여주는 논문이 같은 저널 Computational Brain & Behavior에 게재됐다.

DeepMind 직원이 AGI 도달을 주장하는 비공개 AI 기업들을 정면 비판했다. 일반인 투자를 허용하거나, 그렇지 않으면 억만장자만 부유하게 만든다는 점을 인정하라는 주장이다.

Anthropic 공동창업자 잭 클락이 2027년 말까지 AI 연구가 자동화될 확률을 약 30%, 2028년 말까지는 60% 이상으로 전망했다. 천재적 창의성 없이도 AI 자기 개선이 시작될 수 있다는 분석이다.

AGI 수준 평가 벤치마크 ARC-AGI-3에서 GPT-5.5 High가 0.43%, Claude Opus 4.7이 0.18%를 기록했다. 최강 모델들도 이 벤치마크 앞에서는 사실상 제로에 수렴한다.

Google DeepMind는 AGI 진척을 평가하기 위한 cognitive taxonomy를 발표하고, 이를 실제 benchmark로 연결하기 위한 Kaggle hackathon도 함께 시작했다. 핵심은 단일 headline score 대신 10개 cognitive ability별로 AI를 human baseline과 비교하자는 제안이다.

Google DeepMind는 2026년 3월 12일 X에서 AlphaGo 10주년 podcast를 소개하며, 게임에서 다듬은 AI 기법이 이제 scientific discovery로 이어지고 있다고 강조했다. 이 post는 3월 10일 공개된 DeepMind의 AlphaGo 10주년 글과 맞물려 biology, mathematics, algorithms까지 이어지는 기술 계보를 다시 부각한다.

Google DeepMind가 2026년 3월 17일 AGI 진전을 평가하기 위한 cognitive framework를 공개했다. benchmark leaderboard 대신 인간 인지 능력 분해와 capability profile 비교로 논의를 옮기려는 시도다.

Google DeepMind는 X에서 20만 달러 상금 규모의 Kaggle hackathon을 열어 AI용 새로운 cognitive evaluation을 만들겠다고 밝혔다. 연결된 Google 글은 이 노력이 단일 benchmark가 아니라 10개의 cognitive ability 전반에서 AGI 진행 상황을 측정하려는 더 큰 프레임워크의 일부라고 설명한다.

Google DeepMind의 AI 수학 연구 에이전트 Aletheia가 FirstProof Challenge에서 전문가 심사단이 인정한 연구 수준 수학 문제 10개 중 6개를 자율적으로 해결했습니다. Gemini Deep Think 기반의 이 에이전트는 테렌스 타오 등 수학자들로부터 가치 있는 연구 협력자로 인정받고 있습니다.

OpenAI CEO 샘 올트먼이 2028년 말까지 AGI(범용인공지능)가 달성될 것이라는 새로운 예측을 내놓으며, 인류의 지적 능력 대부분이 데이터센터 내에 집중될 수 있다고 주장했습니다.

DeepMind CEO 데미스 하사비스는 진정한 AGI를 판별하는 테스트로, 1911년까지의 지식만으로 학습된 AI가 1915년 아인슈타인처럼 일반 상대성이론을 독자적으로 도출할 수 있는지를 제안했다. 이는 단순한 패턴 매칭이 아닌 진정한 과학적 발견 능력을 측정하는 기준이다.