AlphaEvolve: LLM 기반 알고리즘 설계의 전환점

대규모 언어 모델이 이제는 단순한 코딩 보조를 넘어, 수학 문제 해결과 시스템 효율 개선까지 수행하는 시대다. Google이 공개한 AlphaEvolve는 이러한 흐름의 정점에 있는 기술로, LLM의 창의성과 자동 평가 시스템을 결합해 새로운 알고리즘을 ‘발견’하고 ‘진화’시키는 에이전트다. 이 글에서는 AlphaEvolve가 어떤 기술인지, 어떻게 동작하는지, Google 내부에서 실제로 어떤 성과를 냈는지, 그리고 향후 어떤 가능성이 있는지를 정리한다.

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AlphaEvolve란 무엇인가

AlphaEvolve는 Gemini 기반 LLM과 자동 평가 시스템을 결합해 알고리즘을 설계·개선하는 진화형 코딩 에이전트다.

기존 LLM 기반 코드 생성과 다른 점은 다음과 같다.

• 단일 함수 생성이 아니라 전체 알고리즘을 포함하는 프로그램 수준에서의 탐색
• LLM이 생성한 코드를 자동으로 검증·실행·채점
• 우수한 프로그램을 선별해 다음 코드 생성의 재료로 사용하는 진화 알고리즘 구조

즉, 단순 코드 생성기가 아니라, “작동하는 알고리즘을 점점 더 나아지게 만드는 시스템”이다.

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AlphaEvolve의 작동 방식

1. Gemini Flash + Gemini Pro의 조합

Google은 서로 다른 두 모델을 조합해 탐색의 폭과 깊이를 모두 확보했다.

• Gemini Flash: 속도 최적화 모델로 다양한 아이디어를 빠르게 생성
• Gemini Pro: 고성능 모델로 더 정교하고 깊이 있는 개선안을 제안

두 모델이 협업하여 새로운 알고리즘 후보를 구성한다.

2. 자동 검증과 평가 시스템

AlphaEvolve가 만들어낸 코드는 다음 절차를 거친다.

1. 실행
2. 정답 검증
3. 성능 측정
4. 점수 부여

이 과정이 완전히 자동화되어 있어 수많은 알고리즘 변형을 빠르게 시도할 수 있다.

3. 진화 알고리즘 기반 개선

평가 점수가 높은 코드들은 프로그램 데이터베이스에 저장되고, 이후 새로운 알고리즘을 생성할 때 참고 자료로 활용된다.
이 구조는 생물학적 진화처럼 ‘변이 → 평가 → 선택’을 반복하며 알고리즘을 점진적으로 개선해 나간다.

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Google 내부 시스템 최적화 사례

AlphaEvolve는 Google의 실제 인프라에서 이미 의미 있는 개선 결과를 만들어내고 있다.

1. 데이터센터 스케줄링 최적화

Google의 Borg 스케줄러에 적용된 AlphaEvolve 알고리즘은 다음을 달성했다.

• 전세계 데이터센터에서 평균 0.7%의 컴퓨트 자원 회복
• 단순하지만 매우 효과적인 휴리스틱 발견
• 사람이 이해할 수 있는 수준의 코드 구조 유지

0.7%는 작아 보일 수 있지만 Google 규모에서는 막대한 효율 개선이다.

2. Verilog 기반 칩 설계 개선

AlphaEvolve는 다음과 같은 개선을 제안했다.

• 행렬 연산용 아키텍처에서 불필요한 비트 제거
• 강도 높은 검증을 통과하여 새로운 TPU 설계에 적용

칩 설계 언어 수준에서 AI가 직접 최적화 제안을 했다는 점이 주목할 만하다.

3. AI 훈련 및 추론 성능 향상

가장 인상적인 성과 중 하나는 Gemini 모델 훈련 프로세스의 최적화다.

• 행렬 곱 연산을 더 효율적으로 분할하는 방법을 발견
• Gemini 훈련에 필요한 시간 1% 단축
• 핵심 커널(예: FlashAttention)에서 최대 32.5% 속도 향상

특히 GPU 로우레벨 명령 최적화는 사람이 직접 손대기 어렵던 영역이었기 때문에 의미가 크다.

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수학 및 알고리즘 분야에서의 혁신

AlphaEvolve는 실제 수학 연구에서도 새로운 결과를 만들어냈다.

1. 새로운 행렬 곱 알고리즘 발견

다음과 같은 성과가 보고되었다.

• 4x4 복소 행렬 곱에서 48개의 스칼라 곱으로 해결하는 새로운 알고리즘 발견
• 1969년 Strassen 알고리즘 이후 유지되던 ‘최고 기록’ 갱신
• AlphaTensor가 찾지 못한 영역까지 확장

2. 50개 이상의 수학 문제 테스트

• 약 75%에서 기존 최고 성능 알고리즘을 재발견
• 약 20%에서 기존 기록을 초과하는 성과 달성

3. Kissing Number 문제의 새로운 하한 발견

300년 넘게 연구된 기하학 문제에서

• 11차원 공간에서 593개 구성으로 새로운 lower bound 제시

이는 AI가 단지 속도 최적화뿐 아니라 순수 수학 영역에서도 의미 있는 기여를 하고 있음을 보여준다.

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AlphaTensor와 비교했을 때의 발전점

AlphaEvolve는 AlphaTensor보다 다음 부분에서 크게 확장되었다.

• 특정 문제 전용이 아닌 범용 알고리즘 탐색 프레임워크
• 전체 코드베이스 수준에서 개선 가능
• 다양한 분야(데이터센터, 하드웨어, 모델 훈련, 수학)에 즉시 적용
• 진화형 구조를 기반으로 더 복잡한 알고리즘까지 탐색

즉, AlphaTensor가 특정 문제에 최적화된 시스템이었다면, AlphaEvolve는 어떤 문제든 알고리즘으로 풀 수만 있다면 접근 가능한 ‘범용 알고리즘 설계 AI’다.

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앞으로의 가능성과 전망

Google은 AlphaEvolve를 더 폭넓게 제공하기 위해 다음을 준비하고 있다.

• 학계 중심의 Early Access Program
• People + AI Research 팀과 함께 사용자 친화적 UI 개발
• 산업 전체로 확장 가능한 알고리즘 탐색 프레임워크 구축

향후 재료 과학, 신약 개발, 지속가능성 분야처럼
정확한 알고리즘 평가가 가능한 모든 영역으로 확장될 잠재력이 있다.

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AlphaEvolve는 LLM의 창의성과 자동 평가 시스템을 결합해 알고리즘을 스스로 진화시키는 기술이다.
Google 내부 시스템 효율을 높이고, 새로운 수학적 발견을 만들고, 칩 설계와 AI 훈련 과정까지 개선하는 등 실질적인 성과도 이미 확인되었다.

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https://deepmind.google/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/

AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms