구글 AI Gemini: 이름의 어원과 그 의미
(Gemini 어원 관련 구글 공식 블로그 URL): How Google’s AI model Gemini got its name
이름에 담긴 의미는?
구글이 최첨단 AI 모델 “Gemini”를 공개했을 때, 사람들은 그 이름의 배경에 호기심을 가졌습니다. 겉보기엔 그저 멋진 코드네임 같지만, 사실 그 안에는 구글 내부의 여정과 미래에 대한 포부가 담겨 있습니다. 구글이 공식적으로 이 이름의 유래를 밝히기 전부터, 우주에 관심이 많은 제게는 몇 가지 촉이 왔습니다. 저는 구글 AI의 이름을 “제미니”라고 발음했는데 (NASA의 1960년대 제미니 계획에서 유래한 발음입니다), 주위 사람들은 흔히 쓰이는 “제미나이” 대신 왜 그렇게 부르냐며 웃곤 했죠. 제가 일부러 독특하게 부른 게 아니라, 이미 NASA의 제미니를 떠올렸기 때문인데요. 나중에 알고 보니 구글이 밝힌 Gemini 이름의 실제 유래와 딱 들어맞았습니다. 이렇듯 현대의 첨단 기술에도 의외로 오래된 역사의 한 조각이 숨겨져 있습니다. 이제, Gemini라는 이름에 담긴 어원과 그 의미를 하나씩 알아보겠습니다.
Gemini: 쌍둥이에 담긴 두 가지 의미
라틴어로 Gemini는 “쌍둥이”*를 뜻하며, 이름 그대로 구글의 AI 모델 곳곳에 쌍둥이의 상징성이 녹아 있습니다. 구글 DeepMind 팀의 설명에 따르면, Gemini라는 이름에는 두 겹의 의미가 담겨 있다고 합니다. 그 두 가지 핵심 이유를 정리하면 다음과 같습니다.
두 AI 팀의 결합: 쌍둥이라는 단어는 구글의 두 거대 AI 연구 조직인 구글 브레인 팀과 딥마인드(DeepMind) 팀의 합류를 상징합니다. 2023년 초, 이 두 팀은 하나로 합쳐져 Google DeepMind라는 연합 팀을 이루었고, 차세대 AI 모델 개발에 공동 착수했습니다. Gemini 프로젝트는 바로 이 두 팀이 힘을 합친 첫 대형 프로젝트였던 것이죠. AI 분야의 선구자인 제프 딘(Jeff Dean)은 “Gemini 프로젝트는 언어 모델 연구를 하던 두 팀을 더 가깝게 묶기 위해 시작됐다”며, *“이름 ‘Gemini’의 쌍둥이 컨셉트가 두 팀에 딱 들어맞는다”*고 말했습니다. 실제로 Gemini라는 이름 속 쌍둥이는, 각각 과거 브레인 팀과 딥마인드 팀을 가리키며 이제는 하나의 목표를 향해 함께 나아가고 있음을 나타냅니다.
이중적 성격과 다재다능함: Gemini는 별자리(쌍둥이자리)이기도 한데, 쌍둥이자리의 사람들은 두 가지 면모를 지니고 있으며 상황에 따라 빠르게 적응하고 다양한 관점을 가질 수 있다고 합니다. 구글은 이런 점이 자사의 AI 모델에 잘 어울린다고 봤습니다. Gemini는 태생부터 멀티모달 AI로 개발되었는데, 텍스트, 이미지, 코드 등 여러 종류의 데이터를 다룰 수 있는 다재다능함을 목표로 합니다. 다시 말해 광범위한 입력을 처리하고 여러 시각으로 문제를 이해해야 하는 모델인 것이죠. 쌍둥이자리의 융통성과 다면적 사고는 이런 Gemini의 특성을 상징적으로 뒷받침합니다. 이름 하나로 AI의 유연하고 폭넓은 능력을 암시한 셈입니다.
요컨대, Gemini라는 이름에는 “쌍둥이”가 주는 두 가지 핵심 의미 – 구글의 두 AI 팀의 결합과 AI 모델의 이중적/다재다능한 성격 – 이 cleverly 담겨 있습니다. 그런데 여기서 끝이 아닙니다. 이 이름에는 구글의 시선을 우주 너머로 향하게 한 또 다른 배경이 있습니다.
NASA 제미니 계획에 대한 오마주
이미지: 1965년 케이프커내버럴에서 발사되는 제미니-타이탄 II 로켓. 구글의 Gemini에는 1960년대 NASA의 제미니 우주선 프로젝트의 의미가 투영되어 있습니다.
구글 Gemini 이름의 또 다른 영감은 지구 바깥, 바로 NASA(미 항공우주국)의 “제미니(Gemini) 프로젝트”에서 가져온 것입니다. 구글은 왜 하필 제미니 계획을 떠올렸을까요? 그 핵심은 “더 큰 도약을 위한 징검다리”라는 상징성에 있습니다. 역사적으로 NASA의 제미니 계획(1965–1966)은, 초기 유인우주비행 프로그램인 머큐리 계획과 달 착륙을 목표로 한 아폴로 계획 사이를 잇는 가교 역할을 했습니다. 다시 말해, 제미니는 아폴로의 거대한 도약에 앞서 필수 기술과 절차를 시험해본 중간 단계 미션이었습니다. (참고로 ‘Gemini’란 이름도 한 캡슐에 두 명의 우주비행사가 탑승한 데서 유래했죠.)
구글은 이 점에 주목했습니다. Gemini AI 모델 또한 최첨단 기술의 결정체이지만, 동시에 궁극적인 목표를 향한 중간 단계에 있다는 의미를 부여하고 싶었던 것입니다. NASA 제미니가 우주유영(스페이스워크)이나 도킹 같은 신기술을 시험하며 아폴로의 성공을 뒷받침했듯, 구글의 Gemini는 현 단계 AI의 한계를 밀어붙이고 테스트함으로써 훗날 찾아올 더 혁신적인 AI (“AI계의 아폴로”)를 준비하는 역할이라는 것이죠. 제프 딘은 프로젝트 당시 “Gemini”라는 이름을 제안했고, 팀원 모두 그 의미에 공감했다고 합니다. 공동 책임자인 Oriol Vinyals는, 방대한 대규모 언어모델(LLM)을 학습시키는 작업이 마치 “로켓을 발사하는 것 같은” 엄청난 노력이라서 이 야심 찬 프로젝트에 Gemini만큼 어울리는 이름은 없었다고 말했죠. 요약하자면, 구글이 Gemini라 명명한 데에는 *“현재 최고를 이루면서도, 그것이 최종 목표가 아닌 더 큰 도약의 징검다리”*라는 메시지가 담겨 있습니다. 이는 당시 NASA 제미니 계획이 지닌 의미와 정확히 맥을 같이합니다.
개인적인 일화이지만, 저는 이 NASA 관련 배경 이야기를 알고 나서 무릎을 탁 쳤습니다. 앞서 언급했듯이, 저는 원래부터 구글의 Gemini를 NASA식 발음으로 “제미니”라고 부르는 것이 익숙했는데, 우주 개발사에 익숙지 않은 사람들은 제가 괜히 영어 단어 Gemini를 잘못 발음한다고 생각했죠. 저는 굳이 해명하진 않았지만, 속으로는 “구글이 왜 이 이름을 썼는지 알면 놀랄 텐데!” 하고 웃었습니다. 역시나 공식 블로그에서 그 이유를 밝혔을 때 제 예상이 맞아떨어져서 통쾌하기도 했습니다. 이 에피소드는 이름 한 가지에도 숨은 뜻이 있기 마련이고, 때로는 과거의 유산이 오늘날 기술 용어로 되살아난다는 걸 보여주는 재미있는 사례인 듯합니다.
이름 이상의 의미, Gemini가 가리키는 방향
라틴어, 별자리, NASA… 흥미로운 이야기이긴 하지만, 정작 중요한 것은 이러한 맥락이 시사하는 바입니다. 구글이 가장 강력한 AI 모델에 “Gemini”라는 이름을 붙인 것은 단순한 브랜딩이 아니라, 현재의 AI가 끝이 아닌 과정임을 인정하는 선언으로 볼 수 있습니다. 구글 팀 스스로도 “Gemini 모델은 중대한 도약의 한 단계로서, 우리가 계속해서 별(목표)을 향해 나아갈 방법을 보여준다”고 언급했습니다. 심지어 “이 Gemini 다음에 Apollo라는 이름의 후속 프로젝트가 나오는 거 아냐?” 하고 농담까지 했죠. 농담이긴 하지만, 그 말 속에는 Gemini 이후를 이미 바라보고 있다는 자신감이 담겨 있습니다. 결국 구글은 이 이름을 통해 현재의 LLM 기술이 최종 완성형이 아니며, 더 나아갈 길이 있다는 점을 분명히 한 것입니다.
사실 이는 AI 업계 모두가 직면한 현실이기도 합니다. 지금의 거대 언어모델(LLM) – GPT-4나 구글의 Gemini 같은 모델들 – 은 능력 면에서는 놀라운 성취이지만, 그 뒤엔 엄청난 계산자원과 비용이 필요합니다. 모델을 학습시키고 운영하는 데 천문학적인 연산과 에너지가 들어가기 때문에, 아무리 성능이 좋아도 효율성과 비용 면에서 한계가 있는 것이죠. 쉽게 말해, 우리는 지금 AI 분야의 “제미니 단계”에 와 있습니다. 머큐리 단계(AI의 가능성 입증)는 지났습니다. 이제 제미니 단계에서 현 기술의 한계를 밀어붙이며 장기적으로 지속 가능한 해법을 모색하고 있습니다(마치 NASA가 제미니로 장기 비행과 도킹 기술을 연마한 것처럼요). 그리고 이 과정을 거쳐야 비로소 “아폴로 단계”, 즉 AI 분야의 거대한 도약을 실현할 수 있을 것입니다. 그러기 위해선 현재 모델들이 가진 비용, 효율성 문제를 극복해야 합니다.
고무적인 것은, 이미 여기저기서 그 거대한 도약의 조짐이 보이기 시작했다는 점입니다. 전세계 연구자들이 AI 성능과 효율을 획기적으로 높이기 위한 신기술에 도전하고 있는데요. 예를 들어, 최근 부상하는 아날로그 인-메모리 컴퓨팅 기술은 LLM의 핵심 연산을 기존보다 수천 배 빠르게, 그리고 에너지는 수만 분의 일로 줄일 수 있음을 보여주었습니다. 한 연구 사례에서는, 특수한 아날로그 하드웨어로 GPT-2 모델의 “어텐션” 연산을 수행한 결과 최대 7,000배의 속도 향상과 90,000배의 에너지 절감을 달성했습니다. 보수적으로 잡더라도 1만 배 이상의 효율 개선이 가능하다고 연구진은 보고했죠. 믿기 힘든 숫자이지만, 이러한 접근법이 현실화된다면 Gemini 같은 AI를 100배 이상 빠르고 10,000배 이상 효율적으로 구동하는 것도 꿈은 아닙니다. 그리고 이것은 빙산의 일각일 뿐입니다. 알고리즘 최적화, AI 전용 반도체, 신경형 컴퓨팅 등 여러 혁신적 시도들이 현재 LLM의 병목을 뚫기 위해 병렬로 진행 중입니다. 이 같은 신기술들은 마치 NASA가 아폴로를 준비하며 새 로켓과 우주 생존 기술을 개발한 것과 흡사합니다. 지금의 Gemini 단계 AI를 넘어, 앞으로 올 “Apollo 시대로의 AI”를 현실화하기 위한 초석들인 셈입니다.
더 높은 도약을 향하여
이런 맥락을 알고 보면, 구글 Gemini라는 이름이 한층 의미심장하게 다가옵니다. 이름 뒤에 숨은 이야기가 보여주듯, 구글은 이 모델을 통해 AI 발전의 큰 그림을 이야기하고 있습니다. 인류가 달에 가기 전에 제미니 임무가 필요했듯이, 우리가 궁극의 AI에 이르기 위해선 지금의 과도기를 거쳐야 함을 인정하고 있다는 것이죠. 그리고 그 과도기를 이끌 가장 혁신적인 프로젝트로서 Gemini를 위치시킨 것입니다. 결국 Gemini라는 이름에는 구글의 과거와 현재, 그리고 미래 전략이 모두 녹아 있습니다. 두 팀의 결합이라는 출발점, 멀티모달 AI라는 현재진행형 특성, 그리고 더 위대한 도약을 향한 미래 지향점까지 말입니다. 한 기술 팬이자 우주 팬으로서, 저는 구글이 이런 메시지를 이름 하나에 압축해 담은 것에 박수를 보내고 싶습니다. 지금 우리는 AI 역사의 “제미니” 국면에 서 있고, 머지않아 “아폴로”에 해당하는 놀라운 도약을 보게 될지도 모릅니다.
Appendix
https://science.howstuffworks.com/nasa5.htm
Project Mercury (1961 to 1963)
Project Gemini (1965-1966)
Project Apollo (1967-1972)
