신진서 9단 카타고 2점 접바둑 승리, 알파고 이후 바둑 AI 10년의 변화를 정리한다

핵심 메시지

• 신진서 9단은 2026년 7월 카타고와의 공식 대국에서 290수 만에 승리했지만, 흑돌 두 점을 먼저 놓는 접바둑 조건이었다.
• 한국기원은 두 점 접바둑을 약 18집 앞선 상태로 설명했고, 같은 조건의 1국에서는 신진서 9단이 패했다.
• 알파고는 정책망·가치망과 몬테카를로 트리 탐색을 결합해 '어디부터 읽을지'를 학습한 시스템이었다.
• 카타고는 알파고 제로 이후의 방식을 이어받아 예상 집 차이와 각 지점의 소유권까지 예측하고, 오픈소스로 공개돼 있다.
• 이번 대국의 카타고는 RTX 3090 네 장으로 구동됐다. 10년 전 구글 데이터센터급 자원이 필요했던 수준을 소비자용 GPU로 구현한 셈이다.

쉽게 이해하기

2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국 이후, 인간이 정상급 바둑 AI를 이기는 장면은 좀처럼 나오지 않았다. 그런데 10년이 지난 2026년 7월, 신진서 9단이 바둑 인공지능 카타고를 상대로 공식 대국에서 첫 승리를 거뒀다. 290수까지 이어진 접전이었고, 인간이 다시 AI를 넘어섰다는 이야기도 나왔다.

다만 이번 승부에는 중요한 조건이 붙어 있었다. 신진서 9단이 흑돌 두 개를 먼저 놓고 시작하는 2점 접바둑이었고, 덤은 0.5집으로 설정됐다. 시간 조건도 달랐다. 인간에게는 기본 다섯 시간과 30초 초읽기 한 차례가 주어진 반면, 카타고는 기본 시간 없이 매 수를 20초 안에 두어야 했다.

바둑에서 두 점을 먼저 놓는 것은 단순히 두 수 앞서 출발한다는 뜻이 아니다. 화점이라는 중요한 거점 두 곳을 미리 차지한 상태에서 시작하기 때문이다. 한국기원은 이 조건을 신진서 9단이 약 18집 앞선 상태로 설명했다. 그럼에도 같은 조건으로 치른 7월 17일 1국에서 신진서 9단은 우위를 지키지 못하고 패했고, 19일 2국에서 승리해 전적을 1승 1패로 만들었다.

10년 사이 바둑 AI의 내부도 크게 달라졌다. 이세돌 9단과 대국한 알파고 리는 유망한 후보 수를 추천하는 정책망과 현재 판세를 평가하는 가치망을 몬테카를로 트리 탐색과 결합했다. 이후 등장한 알파고 제로는 인간 기보 없이 규칙만 알려준 뒤 자가 대국으로 학습했고, 정책과 가치를 하나의 신경망에서 계산하도록 바꿨다. 자가 학습 3일 만에 이세돌 9단과 대결했던 공개 버전 알파고를 내부 대국에서 100대 0으로 이겼다.

카타고는 알파고 제로 이후의 기술을 이어받으면서 분석 기능을 크게 보강했다. 승리 가능성만 보는 대신 예상 집 차이와 바둑판 각 지점의 소유권까지 함께 예측한다. 접바둑에서는 이 차이가 중요하다. 흑의 승률이 99%로 유지되는 동안에도 우위가 18집에서 12집으로 줄었다면, 승률만 봐서는 AI가 여섯 집을 따라왔다는 사실이 드러나지 않기 때문이다.

주요 인사이트

• 이번 승리는 인간이 AI의 절대적 기력을 다시 따라잡았다는 뜻이 아니다. 두 점 접바둑이라는 조건 자체가 호선에서는 AI가 훨씬 강하다는 사실을 전제로 한다.
• 그렇다고 의미 없는 승리도 아니다. 신진서 9단은 같은 조건의 1국에서 패했고, 2국에서도 다섯 시간 가까이 카타고의 추격을 견디며 우위를 지켜야 했다.
• 이세돌 9단의 승리가 알파고가 낮게 평가했던 한 수로 흐름을 바꾼 경기였다면, 신진서 9단의 승리는 이미 가진 우위를 압박 속에서 끝까지 지켜낸 경기에 가깝다.
• 하드웨어 흐름도 눈에 띈다. 알파고 리는 1세대 TPU 48기를 사용했고 단순 합산 가속기 메모리는 약 384GB였던 반면, 이번 카타고는 24GB짜리 RTX 3090 네 장으로 합계 96GB였다.
• AI 성능을 볼 때 모델 이름이나 승률만 봐서는 안 된다는 교훈도 남는다. 어떤 하드웨어를 썼는지, 생각할 시간을 얼마나 줬는지, 탐색량과 평가 기준이 무엇이었는지가 결과를 함께 만든다.

자주 묻는 질문

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