OpenAI야 긴장해, 구글이 왔다
Gemini 2.5프로, 조용히 판 깐 구글의 AI 역습 이야기 -뮹작가
읽기 전에,
✅ 이 글은 이런 분께 추천해요:
요즘 구글 AI, 어디까지 왔는지 궁금한 분
GPT 말고 다른 모델도 써볼까? 고민 중인 분
AI 기능, 서비스에 어떻게 붙일지 고민하는 기획자
구글, 조용히 모든 AI 분야를 장악 중입니다.
Gemini 2.5부터 Vertex AI까지,
기술과 생태계 모두에서 의미 있는 행보를 보이고 있는 구글
생성형 AI 시장이 급속도로 확대되면서 수많은 기업들이 LLM(대규모 언어모델) 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 그중에서도 최근 조용히, 그러나 매우 전략적으로 영향력을 확장하고 있는 곳이 바로 Google입니다.
대형 모델 성능, 멀티모달 지원, 서비스 연동, 플랫폼 통합 등 주요 영역 전반에서 구글의 발자취가 두드러지고 있습니다. 이번 글에서는 최근 공개된 Alberto Romero의 분석을 기반으로 구글의 AI 전략을 정리해 봅니다.
⚡️ Gemini 2.5 Pro — 고른 성능의 차세대 언어모델
2024년 3월 공개된 Gemini 2.5 Pro는 Google DeepMind가 개발한 최신 LLM입니다.
GPT-4나 Claude 3와 같은 모델들과 비교해도 여러 주요 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 보여주고 있습니다.
• LMArena, GPQA Diamond 등 벤치마크에서 상위권 기록
• 1M 토큰 컨텍스트 윈도우 지원 → 긴 문서 처리에 강점
• 추론, 수학, 코딩, 창의적 글쓰기 등 다양한 영역에서 안정적인 성능
특이한 점은 Gemini 모델이 다양한 태스크에서 전반적으로 고른 성능을 유지한다는 점입니다. 특정 분야에 특화된 느낌보다는, 다양한 목적에 무난하게 사용할 수 있는 ‘균형 잡힌 모델’에 가깝습니다.
또한, 멀티모달 처리 능력도 강화되어 있어, 단순한 텍스트 입력 외에도 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형태의 입력을 다룰 수 있도록 설계되었습니다.
✨ Vertex AI: 생성형 AI 도구를 통합한 플랫폼
Google이 단순히 모델만 만드는 데 그치지 않고, Vertex AI라는 통합 플랫폼을 통해 다양한 AI 도구를 실사용 단계로 끌어올리고 있다는 점도 주목할 만합니다.
여기에는 구글이 자체 개발한 생성형 AI 모델들이 포함되어 있습니다:
• Imagen 3: 자연어 기반의 고해상도 이미지 생성
• Lyria: 음악 생성 모델 (YouTube 뮤직팀과 협업)
• Veo: 동영상 생성 모델 (최근 공개됨)
• Chirp 3: Whisper와 유사한 음성 인식/합성 모델
이 도구들은 Vertex AI 플랫폼을 통해 사용할 수 있으며, 필요시 Gmail, Docs, YouTube 등 기존 Google Workspace 제품군과의 연동도 가능합니다.
즉, 단순한 AI API 수준을 넘어 실제 업무와 일상에 적용 가능한 통합 솔루션으로 기능하고 있다는 점이 구글의 차별화 포인트입니다.
⭐️ 경쟁사와 비교했을 때의 의미
플랫폼, 생태계, 그리고 ‘실제로 쓸 수 있는가’의 관점
즉시 활용 가능한 도구로서의 완성도는
Google이 상대적으로 앞서 있다는 평가
현재 기준으로 OpenAI, Anthropic, Meta 등 다양한 기업들이 뛰어난 모델을 선보이고 있습니다.
하지만 구글은 단일 모델 성능보다는 모델 + 생태계 + 인프라의 종합적 완성도에서 강점을 보이고 있다는 분석이 많습니다.
OpenAI는 여전히 업계 최강 모델을 보유하고 있지만, Google은 제품 통합성과 실사용 접점에서 강력한 무기를 꺼내 들고 있습니다. 특히 Gemini 2.5는 단순 모델 성능뿐 아니라 Docs, Gmail, YouTube 등 기존 구글 생태계에 자연스럽게 녹여내고 있는 점이 특징입니다.
매일매일 새로운 모델이 나오는 기분입니다.. 거기서 거기 같지만 각자 강점이 약간씩 다릅니다.즉, 개별 성능은 접전이지만, 기업과 조직 입장에서 즉시 활용 가능한 도구로서의 완성도는 Google이 상대적으로 앞서 있다는 평가가 나옵니다.
✅ 기획자가 주목해야 할 두 가지 포인트
기획자 입장에서 보면, 단순히 모델이 얼마나 똑똑한가 보다도 “내가 원하는 서비스를 얼마나 쉽게 만들 수 있느냐”가 더 중요한 질문이 될 수 있습니다. 이 점에서 구글의 AI 전략은 몇 가지 시사점을 줍니다:
1. 멀티모달은 ‘선택사항’이 아닌 ‘기본값’이 됐다
텍스트 외에도 이미지, 음성, 영상까지 처리 가능한 모델이 기본이 되고 있습니다.
서비스에 어떤 형태의 입력이 들어올지 고려해두어야 합니다.
2. 단일 기능보다, 통합된 경험이 더 중요하다
사용자 입장에서는 모델이 똑똑한 것보다, 필요한 기능이 하나의 흐름 안에서 자연스럽게 연결되는 것이 더 큰 가치를 만듭니다. 모델 성능 자체보다 ‘어디에 어떻게 녹여내는가’가 중요해졌습니다. Google의 Vertex AI 전략이 대표적입니다.
✍️ 마무리하며
물론 AI 기술은 빠르게 변화하고 있고, GPT-5 등 새로운 변수들도 곧 등장할 것입니다.
하지만 지금 이 시점에서 보면, 구글은 다양한 방향에서 균형 있게 AI 역량을 확보하고 있는 몇 안 되는 기업 중 하나입니다.
기획자로서도 단순히 모델 자체의 성능만이 아닌, 서비스 설계 관점에서 어떤 기술이 실용적인가를 고민해 볼 수 있는 좋은 시점입니다.
