코드냐 세상이냐, 하사비스와 구글의 AGI 승부수

1기술을 만들고도 먼저 맞은 충격

상편은 하사비스가 노벨상을 받던 2024년 가을, 구글이 전혀 다른 전장에서 고전하고 있었다는 이야기로 끝났습니다. 그 전장의 무기는 아이러니하게도 구글이 만든 것이었습니다.

그림 1 · 챗GPT 충격과 구글의 대응트랜스포머 논문에서 제미나이 1.0까지. 가운데 구간은 시간 간격을 줄여 그렸다 — **그림 1 · 챗GPT 충격과 구글의 대응**트랜스포머 논문에서 제미나이 1.0까지. 가운데 구간은 시간 간격을 줄여 그렸다

2017년 6월 구글 연구진이 발표한 논문 「Attention Is All You Need」는 오늘날 대화형 AI의 뼈대인 트랜스포머 구조를 내놓았습니다. 구글은 2021년 대화형 모델 람다(LaMDA)를 공개하며 기술로는 앞서 있었지만, 일반인에게 챗봇을 내놓는 데는 신중했습니다. 틀린 답이 검색 회사의 신뢰를 해칠 수 있고, 잘 팔리는 검색 광고를 스스로 갉아먹을 수 있다는 점이 흔히 꼽히는 이유입니다.

그 사이 2022년 11월 30일 오픈AI가 챗GPT를 공개했습니다. 닷새 만에 사용자 100만 명을 넘었고, 두 달 만에 월 사용자 1억 명에 이른 것으로 추정됐습니다. 그해 12월 구글 경영진이 '코드 레드(비상)'를 선언했다는 보도가 나왔습니다.

서둘러 내놓은 대응은 오히려 상처를 냈습니다. 2023년 2월 챗봇 바드(Bard)의 홍보 영상에 제임스 웹 우주망원경에 관한 틀린 답이 담겼고, 알파벳 주가는 하루에 약 7.7% 떨어져 시가총액 약 1,000억 달러가 사라졌습니다.

두 달 뒤 구글은 조직을 고쳤습니다. 사내 연구 조직 구글 브레인과 딥마인드를 '구글 딥마인드'로 합치고 하사비스에게 이끌게 한 것입니다. 게임과 과학에서 이름을 얻은 연구자가 회사의 핵심 제품 경쟁을 떠안게 된 순간입니다. 순다르 피차이는 두 조직의 인재를 한 팀으로 모으고 구글의 컴퓨팅 자원으로 뒷받침해 발전을 앞당기겠다고 설명했습니다.

기술은 먼저, 출시는 나중
시기	구글	오픈AI
2017.6	트랜스포머 논문 발표
2021.5	대화형 모델 람다 공개(일반 출시는 안 함)
2022.11		챗GPT 공개
2023.2~12	바드 → 조직 통합 → 제미나이 1.0	GPT-4 공개(2023.3)

2처음부터 함께 배운 제미나이, 그리고 반격

그림 2 · 제미나이의 설계글·그림·소리를 따로 배워 잇는 대신, 한 모델이 처음부터 함께 배운다 — **그림 2 · 제미나이의 설계**글·그림·소리를 따로 배워 잇는 대신, 한 모델이 처음부터 함께 배운다

2023년 12월 나온 제미나이 1.0은 글자·그림·소리·영상을 처음부터 한 모델에서 함께 배우도록 설계됐습니다. 언어를 넘어 세상을 이해하는 AI를 말해 온 하사비스의 방향이 그대로 드러난 선택입니다. 출발은 순탄하지 않았습니다. 시연 영상이 실제보다 매끄럽게 편집됐다는 지적을 받았고, 2024년 2월에는 역사 인물 이미지를 잘못 그려 사람 그림 생성을 멈췄습니다.

그림 3 · 돌아온 숫자제미나이 앱 사용자, 구글 클라우드 매출, API로 처리하는 토큰 양 — **그림 3 · 돌아온 숫자**제미나이 앱 사용자, 구글 클라우드 매출, API로 처리하는 토큰 양

2025년은 반격의 해였습니다. 모델 성능과 인기 기능이 잇따라 터지면서 제미나이 앱이 앱스토어 순위에서 챗GPT를 앞지르기도 했습니다. 그해 12월에는 반대로 오픈AI의 샘 올트먼이 사내에 '코드 레드'를 선언했다는 보도가 나왔습니다. 3년 만에 처지가 뒤바뀐 셈입니다.

2025년 반격 일지
시기	일어난 일
2025.3	제미나이 2.5 프로, 사용자 투표 순위표(LMArena) 1위로 데뷔
2025.7	국제수학올림피아드에서 공식 채점으로 금메달 기준 통과
2025.8~9	이미지 편집 모델 '나노 바나나' 인기 → 제미나이 앱 미국 앱스토어 무료 1위

3CEO 자리를 내려놓다

2026년 8월 5일, 하사비스는 구글 딥마인드 CEO에서 물러났습니다. 의장이자 알파벳 수석 과학자로 자리를 옮겼고, 신약 개발 자회사 아이소모픽 랩스는 계속 이끕니다. 일상 운영은 최고기술책임자였던 코레이 카부크추오울루가 수석 부사장으로서 맡게 됐습니다.

그림 4 · 바뀐 구조하사비스는 일상 경영을 넘기고 의장·수석 과학자로. 같은 날 제프 딘은 회사를 떠났다 — **그림 4 · 바뀐 구조**하사비스는 일상 경영을 넘기고 의장·수석 과학자로. 같은 날 제프 딘은 회사를 떠났다

보도된 배경은 순탄치 않았습니다. 여름 출시를 목표로 했던 제미나이 3.5 프로는 몇 달째 늦어지고 있었고, 제미나이를 함께 이끌던 노엄 샤지어는 오픈AI로, 알파폴드로 노벨상을 함께 받은 존 점퍼는 앤트로픽으로 옮겼다는 보도가 나왔습니다. 발표 당일 알파벳 주가가 약 5% 떨어졌다는 보도도 나왔습니다.

하사비스 자신의 설명은 다릅니다. 그는 사내 메모에서 큰 그림에 집중할 시간과 여유를 갖기 위해 일상 업무를 넘긴다고 밝혔습니다. 경영 부진에 따른 문책으로 볼지, 연구자의 자리로 돌아간 선택으로 볼지는 해석이 갈립니다.

"평생 AGI를 향해 일해 왔고, 많은 분들처럼 이제 그것이 가까이 와 있다고 느낍니다"하사비스 사내 메모(2026.8.5, Axios·TIME 보도) · 영어 원문을 옮김

분명한 것은 이후 구글의 속도입니다. 두 달도 지나지 않아 제미나이 4 아르곤과 카본, 월드 모델 지니 4가 연달아 나왔습니다. 하사비스가 직접 운영하지 않는 구글 딥마인드가 그의 생각을 어떻게 제품으로 옮기는지가 이제부터의 관전 포인트입니다.

하사비스의 지금 자리 세 가지
자리	하는 일
구글 딥마인드 의장	연구 방향과 큰 그림 담당(일상 운영은 카부크추오울루)
알파벳 수석 과학자	구글 전체의 과학·기술 전략 자문
아이소모픽 랩스 대표	알파폴드 기술로 신약 후보를 찾는 자회사 운영(2021년 설립, 2024년 일라이 릴리·노바티스와 공동 연구, 2025년 첫 외부 투자 6억 달러)

4제미나이 4, 다시 앞줄로

제미나이 3.5 프로를 건너뛴 구글은 바로 4세대로 넘어갔습니다. 9월 30일 사이버 보안 방어자들에게 먼저 공개한(미국 정부도 출시 전 검토에 참여) 제미나이 4 아르곤은 10월 13일 개발자에게 정식으로 풀렸습니다. 공개된 평가 18개 가운데 12개에서 단독 1위였다는 보도가 나왔고, 특히 긴 영상을 이해하는 평가에서 경쟁 모델을 크게 앞섰습니다. 로봇이 공간을 이해하고 행동을 고르는 능력을 보는 평가(ERQA)에서도 87%를 기록했다고 구글은 밝혔습니다.

그림 5 · 분야별 점수로 본 세 모델영상 이해·코딩 과제·종합 지수는 제미나이, 어려운 코딩은 GPT, 터미널 작업은 클로드가 1위 — **그림 5 · 분야별 점수로 본 세 모델**영상 이해·코딩 과제·종합 지수는 제미나이, 어려운 코딩은 GPT, 터미널 작업은 클로드가 1위

그림 5의 시험은 무엇을 재나
분야	시험	무엇을 보나
긴 영상 이해	LVBench	한 시간 안팎의 긴 영상을 보고 내용에 관한 질문에 답하기
코딩 과제·어려운 코딩	DeepSWE·FrontierSWE	실제 개발에 가까운 코딩 과제를 얼마나 풀어내는지
터미널 작업	Terminal-bench	명령어 창에서 여러 단계의 작업을 혼자 끝내는지
종합 지수	Artificial Analysis	여러 시험 점수를 묶어 하나로 낸 종합 점수

약점도 분명했습니다. 어려운 코딩 과제와 터미널 작업 평가에서는 오픈AI·앤트로픽 모델에 뒤졌습니다. 10월 28일 실적 발표에서 순다르 피차이가 공개한 상위 모델 카본은 한 종합 지수에서 59점으로 클로드 오퍼스 5.5(58점), GPT-6 아스트라(57점)를 1~2점 앞섰지만, 다른 지수에서는 오퍼스 5.5가 1위라는 보도도 있습니다. 평가표의 1등은 몇 주 만에 바뀌는 일이 잦으니, 숫자 하나보다 각 회사가 어디서 강한지를 보는 편이 낫습니다.

제미나이 4의 두 모델
	아르곤	카본
강점	긴 영상 이해, 공간·행동 추론, 한 번에 100만 토큰	종합 지수 1위(한 지수 기준), 환각이 가장 적다는 주장
가격(100만 토큰)	입력 2달러·출력 10달러, 11월 30일 이후 4달러·20달러	개발자 공개 전

자료: 구글 블로그(2026.10.13), Tom's Hardware(2026.11.3) · 카부크추오울루는 9월 "우리는 언제나 최전선에 있을 것"이라고 말했다(9to5Google)

5세 회사, 세 개의 무게중심

그림 6 · 세 회사의 차별점·강점·약점2026년 11월 초 기준, 공개 자료와 보도를 바탕으로 정리 — **그림 6 · 세 회사의 차별점·강점·약점**2026년 11월 초 기준, 공개 자료와 보도를 바탕으로 정리

오픈AI는 매주 12억 명이 쓰는 챗GPT를 가진 소비자 회사로 출발했지만, 최근에는 코딩 에이전트와 기업용 제품에 힘을 싣고 있습니다. 2026년 3월에는 영상 앱 소라를 접기로 했는데, 로이터는 기업용 제품에 집중하기 위해서라고 전했습니다. 9월에는 스스로 정한 목표였던 'AI 연구 인턴'을 달성했다고 발표했지만, 외부 검증이 없는 회사 자체 평가입니다.

앤트로픽은 처음부터 기업을 주요 고객으로 삼았습니다. 기업 고객이 빠르게 늘었지만, 11월 수정 상장 신청서를 보면 단기 계약으로 빌린 컴퓨팅 비용과 일회성 비현금 비용이 겹쳐 3분기에는 영업손실로 돌아섰습니다. 다리오 아모데이는 9월 에세이에서 AI 발전 속도를 늦춰야 한다며 스스로 먼저 나서겠다고 했지만, 직후에도 새 모델을 잇따라 내놓아 말과 행동이 다르다는 비판도 받습니다.

구글의 강점은 칩(TPU)부터 클라우드, 검색·안드로이드라는 유통망까지 한 회사 안에 있다는 점입니다. 덕분에 모델 연구와 제품을 오가는 속도를 스스로 정할 수 있습니다. 다만 관계는 단순하지 않습니다. 앤트로픽은 구글 TPU를 대규모로 빌려 쓰는 고객이자 구글이 투자한 회사이기도 해, 적이자 고객인 셈입니다.

세 회사의 차이는 결국 다음 성장을 어디서 찾느냐의 차이입니다. 오픈AI는 사용자 기반 위에 일하는 도구를 얹고, 앤트로픽은 기업이 믿고 쓰는 AI를 내세우며, 구글은 세상을 이해하는 AI가 결국 더 멀리 간다는 쪽에 겁니다. 최근 1년 동안 각 회사가 내린 선택에서도 이 방향이 드러납니다.

최근 1년, 세 회사가 내린 선택
회사	선택	읽히는 방향
구글 딥마인드	하사비스가 CEO에서 의장·수석 과학자로(2026.8), 월드 모델 지니 4 공개(10월)	제품 경쟁은 운영진에게, 창업자는 과학과 월드 모델로
오픈AI	영상 앱 소라 종료 결정(2026.3), 'AI 연구 인턴' 달성 발표(9월)	소비자 화제성보다 기업용 제품과 AI 연구 자동화로
앤트로픽	'속도 조절' 에세이(2026.9), 상장 신청(10월)	안전을 앞세운 기업용 AI, 그러면서도 출시는 계속

'읽히는 방향'은 각 회사의 발표와 보도를 바탕으로 한 라이트뷰의 해석입니다

6코드로 가는 길, 세상을 그리는 길

이 방향 차이를 AGI라는 목표에 비춰 보면 더 선명해집니다. 한쪽은 코드를, 다른 쪽은 세상을 지름길로 봅니다.

그림 7 · 두 갈래 길AI가 AI를 더 빨리 만드는 순환과, AI가 세상을 더 깊이 이해하는 순환 — **그림 7 · 두 갈래 길**AI가 AI를 더 빨리 만드는 순환과, AI가 세상을 더 깊이 이해하는 순환

코드로 가는 길의 논리는 간단합니다. AI가 코드를 잘 짜면 AI 연구 자체가 빨라지고, 그렇게 만든 더 강한 AI가 다시 연구를 앞당긴다는 것입니다. 아모데이는 9월 에세이에서 AI 발전이 "AI가 다음 세대 AI를 만드는 능력"에 힘입어 크게 빨라지고 있다고 썼습니다.

하사비스는 다른 곳을 봅니다. 그는 지금 AI를 어려운 문제는 풀면서 쉬운 산수는 틀리는 "울퉁불퉁한 지능"이라 부르고, 경험에서 계속 배우는 능력과 스스로 질문과 가설을 세우는 능력이 아직 빠져 있다고 말합니다. 상편에서 본 해마 연구처럼, 머릿속에 세상을 짓고 그 안에서 미래를 시험해 볼 수 있어야 진짜 지능이라는 생각입니다.

"AGI 시스템이라면 고등학교 수학이나 간단한 셈에서 실수해서는 안 됩니다"하사비스, 올인 서밋(2025.9, OfficeChai 보도) · 영어 원문을 줄여 옮김

물론 두 길은 칼로 자르듯 나뉘지 않습니다. 차이는 어디에 가장 큰 판돈을 거느냐입니다.

두 길을 나란히 놓으면
	코드로 가는 길	세상을 그리는 길
강점	매출로 바로 이어지고, 성과를 재기 쉽다	로봇·과학처럼 아직 열리지 않은 큰 시장을 겨눈다
약점	코드 밖의 물리 세계 이해는 따로 풀어야 한다	돈이 되기까지 오래 걸리고, 성과를 재기 어렵다
성공의 신호	AI가 만든 AI 연구 성과가 늘어나는지	가상 세계에서 배운 로봇이 현실에서 잘 움직이는지

라이트뷰가 각 회사의 발표와 리더 발언을 바탕으로 정리한 비교입니다

7지니 4, 머릿속 세상을 만드는 AI

세상을 그리는 길의 대표 작품이 월드 모델 '지니'입니다. 그림이나 글 한 줄을 주면 사람이 걸어 다니고 조종할 수 있는 세상을 실시간으로 만들어 냅니다.

그림 8 · 지니의 진화와 다른 월드 모델 진영2D 게임 화면에서 소리까지 나는 세상으로. 장면을 유지하는 시간은 2분까지 늘었다 — **그림 8 · 지니의 진화와 다른 월드 모델 진영**2D 게임 화면에서 소리까지 나는 세상으로. 장면을 유지하는 시간은 2분까지 늘었다

10월 27일 공개된 지니 4는 배경음과 음악, 대화까지 만들어 내고, 세상이 돌아가는 도중에 글로 날씨나 카메라 각도를 바꾸거나 인물을 더할 수 있습니다. 한 장면을 일관되게 유지하는 시간은 최대 2분으로, 이전 세대의 두 배가 됐다고 TechCrunch는 전했습니다. 지금은 일부 테스터에게만 연구용으로 열려 있습니다.

게임을 만들던 하사비스의 경력을 떠올리면 자연스러운 방향이지만, 목표는 놀이가 아닙니다. 구글은 제미나이 4 아르곤이 로봇의 할 일을 단계로 나누고 지니 4가 그 장면을 실시간으로 시뮬레이션하는 연구 실험을 소개했습니다. 실제 로봇을 움직이기 전에 가상 세계에서 먼저 연습시키겠다는 구상입니다. 다만 오래 돌리면 세부가 흐트러지는 등 한계도 여전합니다. 구글 밖에서도 얀 르쿤의 AMI 랩스, 페이페이 리의 월드 랩스, 엔비디아가 같은 길에 큰돈을 걸고 있습니다.

월드 모델이 쓰일 곳
분야	쓰임	지금 단계
로봇	현실에서 하기 어렵거나 위험한 동작을 가상 세계에서 먼저 연습	연구 실험(지니 4 + 제미나이 로보틱스)
게임·영상	글 몇 줄로 시험해 볼 수 있는 세계, 영화 장면 구상	구독자용 시험판(프로젝트 지니), 테스터의 스토리보드 활용
자율주행	드문 사고 상황을 만들어 운전 AI를 훈련	엔비디아 코스모스 등 공개 모델
AI 에이전트	3D 세계에서 스스로 목표를 세우고 배우는 AI	딥마인드 시마 2(2025.11) 연구

자료: TechCrunch(2026.10.27), 구글 딥마인드(2025.11 시마 2), GamesBeat(코스모스 3)

8AGI 시계, 그리고 투자자가 볼 것

그림 9 · 세 리더의 AGI 시간표와 알파벳의 숫자예측 시점은 1~2년 뒤부터 2030년 안팎까지 갈린다 — **그림 9 · 세 리더의 AGI 시간표와 알파벳의 숫자**예측 시점은 1~2년 뒤부터 2030년 안팎까지 갈린다

세 회사 리더가 말하는 시계는 다릅니다. 아모데이는 2026년 1월 강력한 AI가 이르면 1~2년 안에 올 수 있다고 썼고, 올트먼은 2025년 1월 "우리가 전통적으로 이해해 온 AGI"를 만드는 법을 안다고 확신한다고 썼습니다. 가장 신중했던 하사비스는 2030년 앞뒤 1년을 말해 왔지만, 10월 인터뷰에서는 그 시점이 점점 가깝게 보인다고 했고, 월스트리트저널은 그의 전망이 2~3년 안으로 당겨졌다고 해석했습니다. 각자 AGI의 뜻이 달라, 날짜보다 무엇을 근거로 드는지가 더 중요합니다.

투자자에게 구글의 승부수는 숫자로 확인됩니다. 클라우드 매출과 수주 잔고는 AI 수요가 실제 돈이 되고 있음을 보여 주지만, 올해 2,000억 달러 안팎의 설비투자는 그만큼 큰 부담입니다. 체스판에서 시작된 질문에 대한 하사비스의 답이 맞는지는, 결국 세상을 이해하는 AI가 코드를 짜는 AI보다 더 큰 가치를 만들어 내느냐에 달려 있습니다.

앞으로 확인할 것
볼 것	좋아지는 신호	나빠지는 신호
클라우드	매출 증가율과 수주 잔고가 계속 늘어난다	설비투자보다 매출이 더디게 는다
제미나이	카본이 개발자에게 풀리고 사용자가 계속 는다	새 모델 출시가 다시 늦어진다
월드 모델	지니로 연습한 로봇의 실제 성과가 공개된다	시연에 머물고 제품으로 이어지지 않는다
사람	핵심 연구자가 남고 새 인재가 들어온다	경쟁사로의 이동이 이어진다

이기는 생각은 어디서 오는가열두 살 체스 소년의 질문은 이제 수천억 달러가 걸린 산업의 질문이 됐습니다

＋더 알아 둘 용어와 출처

용어

트랜스포머 — 문장 속 단어들의 관계를 한꺼번에 계산하는 신경망 구조. 오늘날 대화형 AI의 바탕입니다.

멀티모달 — 글·그림·소리·영상처럼 여러 형태의 정보를 함께 다루는 것.

코딩 에이전트 — 계획을 세우고 코드를 쓰고 시험하는 일을 스스로 이어 가는 AI 도구.

월드 모델 — 세상이 어떻게 움직이는지를 머릿속에 그려 보고, 다음 장면을 예측·시뮬레이션하는 AI.

벤치마크 — AI 성능을 같은 문제로 비교하는 시험. 평가 방식에 따라 순위가 쉽게 바뀝니다.

토큰 — AI가 글을 처리하는 작은 단위. 대략 단어 조각에 해당합니다.

TPU — 구글이 AI 계산용으로 직접 설계한 칩.

수주 잔고 — 계약은 맺었지만 아직 매출로 잡히지 않은 금액.

챗GPT 충격과 구글의 대응

arXiv 1706.03762(2017.6, 트랜스포머) · 구글 블로그(2021.5 람다, 2023.4.20 조직 통합, 2023.12.6 제미나이) · 올트먼 X(2022.12.5) · 로이터(2023.2.1 UBS 추정, 2023.2.8 바드) · 뉴욕타임스(2022.12.21 코드 레드) · 블룸버그(2023.12.7 시연 영상) · 구글 블로그(2024.2.23 이미지 생성 중단)

반격과 역할 변화

구글 딥마인드(2025.3 제미나이 2.5, 2025.7 IMO) · TechCrunch(2025.9.16 앱스토어 1위) · 구글 블로그(2025.11.18 제미나이 3) · Fortune(2025.12.2, 2026.8.5) · Axios·Semafor(2026.8.5) · TIME(2026.8.6) · 9to5Google(2026.9.24) · 알파벳 실적 자료(2025년 4분기~2026년 3분기, SEC 8-K) · 알파벳 3분기 실적 콜(2026.10.28) · 아이소모픽 랩스(2024.1 일라이 릴리·노바티스 계약, 2025.3 투자 유치) · 오픈AI(2023.3 GPT-4)

제미나이 4와 지니

VentureBeat(2026.9.30) · 구글 블로그(2026.10.13 아르곤, 2026.10.27 지니 4) · 피차이 X(2026.10.28) · Tom's Hardware(2026.11.3) · TechCrunch(2026.10.27) · arXiv 2402.15391(지니 1) · 위키백과(Genie) · Silicon Republic(AMI 랩스) · TechCrunch(2026.2.18 월드 랩스) · GamesBeat(코스모스 3) · 구글 딥마인드(2025.11 시마 2)

오픈AI·앤트로픽과 AGI 전망

Fortune(2026.9.3 GPT-6, 2026.5.28, 2026.11.2 수정 S-1) · aiweekly(2026.10, WSJ 기사 요약) · 9to5Mac(2026.10.26) · TechCrunch(2026.9.22 오퍼스 5.5) · 로이터·Axios(2026.3.24 소라) · Dataconomy(2026.9.7) · 앤트로픽 상장 신청서 S-1(2026.10.26, 11.2 수정) · Axios(2026.10.8) · 블룸버그(2026.11.6, 2026.4.24, 2026.3.31) · 앤트로픽(2026.4.6)·브로드컴 8-K · CNBC(2026.4.20) · 오픈AI(2025.1 스타게이트) · Zvi Mowshowitz(2026.9.14, 아모데이 에세이 인용) · TechSpot(앤트로픽 CFO) · OfficeChai(2025.9.13) · 세계경제포럼(2026.1.20) · TIME(2025.1.8) · Fortune(2026.1.27) · Fast Company(2026.5.22) · WSJ 매거진(2026.10.21, Yahoo 요약) · companiesmarketcap

공개 자료와 보도를 바탕으로 작성한 인물·기술 분석 칼럼이며, 특정 종목의 매수·매도 권유가 아닙니다. 내용은 2026년 11월 8일까지 공개된 정보를 기준으로 하며, 실존 인물은 사진 대신 실루엣으로 표시했습니다. 작성에 쓴 AI 도구(Claude)는 이 글에서 비교한 회사 가운데 하나인 앤트로픽이 만든 것입니다. 세 회사를 같은 기준으로 다루려 했지만, 이 점을 감안해 읽어 주시기 바랍니다.

이 칼럼은 운영자가 주제와 분석 방향을 정하고 최종 검토·수정한 뒤 게시합니다. 자료 조사, 초안 작성, 인포그래픽 제작에는 AI 도구를 활용했으며, 모든 숫자는 출처와 대조해 확인했습니다.

핵심 요약