구글 전설급 4인방 Jeff Dean·Ghemawat·Quoc Le·Vinyals, 과학 발견 자동화 스타트업 Discovery Loop 창업

프론트엔드는 딱 봐도 Claude Code로 만든 거 같은데, 그래도 이 팀이 어디까지 갈지 궁금하긴 함

현실 피드백 없는 엔지니어링 루프는 회의적임, 순수 논리와 추론은 수학이나 과학철학 영역이지 "모든 학습 루프"를 풀 수 있다는 건 과장 아님?

이거 구글한테 완전 타격이네, ML 인재 씨가 마르는 느낌인데 잘되면 결국 구글이 다시 사들일 듯

구글이 이미 이 회사 뒤에서 투자하고 있음, 그리고 인력 유출 발표 이후 구글 시총이 1600억달러나 빠졌다던데 그만큼 이 사람들이 값어치 있다는 뜻이겠지

과학이 병목이라는 전제 자체가 과학이 뭔지 너무 좁게 정의한 거라고 봄, 화학이나 재료과학처럼 지적으로 새롭진 않아도 가치 있는 발견이 널려있긴 함

팀 소개에 나온 이력 목록 보고 진짜 놀랐음, Google Search부터 AlphaFold, Gemini까지 이 사람들이 다 만들었다는 거잖아

Jeff Dean 트위터 보니까 NAE 그랜드 챌린지 14개 중에 ML 연구부터 시작해서 거의 전부 커버하겠다는 계획이던데, 3년 안에 구글이 다시 인수해가고 VC만 돈 벌 것 같음

이 랩들끼리 경쟁 우위가 딱히 없어 보임, 모델은 이제 커머디티고 BaseTen이나 OpenRouter 같은 애플리케이션 레이어가 가치를 가져갈 거라고 생각함

이건 모델이 아니라 애플리케이션 레이어를 만드는 회사임, 그리고 고가치 데이터를 서드파티 라우터에 태우는 건 위험한 발상임

계산력이 발견의 어려운 부분이 아님, 이게 핵심 문제라고 봄

사이트가 완전 'Fable로 만든' 느낌 나는데, 모바일에서 잘 돌아가고 읽기 편하면 그게 왜 문제인지 모르겠음

과학 발견을 자동화하겠다는 회사가 자기 웹사이트도 바이브 코딩으로 대충 만든 거 좀 아이러니함

미션이 '단순하다'면서 문장은 그 페이지에서 제일 복잡한 문장이던데, 과학 현대화는 실험 루프 최적화보다 훨씬 복잡한 문제임, 계측기·로봇·기존 연구기관 파트너십·제한된 데이터 문제는 어떻게 할 건지 안 나와있음

experiment라고 할 때 물리 시뮬레이터를 쓴다는 뜻인지 궁금한데, 초기엔 AI/ML 연구 자체를 자동화하는 거라 시뮬레이터는 아닐 듯