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요약

  • 생성형 AI 모델의 발전: 미디어를 생성하는 모델인 Veo (베오)가 어드밴스드 모델로 출시되어 동영상 품질을 크게 향상시켰다. 이전에는 텍스트로만 동영상을 제어하기 어려웠으나, 이제는 이미지를 기반으로 동영상을 제작하여 등장인물의 일관성을 유지할 수 있게 되었다. 또한, 이미지를 생성하는 Imagen (이마젠)이나 음악을 생성하는 Lyra (리라)와 같은 모델들은 몇 번의 프롬프트 엔지니어링만으로도 손쉽게 콘텐츠를 생산하여 기업의 생산성 향상 및 비용 절감에 기여한다.
  • AI의 일관성 및 신뢰도: AI 기술에서 일관성은 답변의 신뢰성을 보장하는 중요한 허들이다. 이는 할루시네이션(환각 현상)과도 연관되며, 텍스트 기반 모델(LLM)에 시드(seed) 정보를 넣어 동일한 질문에 유사하고 일관된 답변이 나오도록 모델 개발에 중점을 두고 있다.
  • 개발 생산성 향상: Gemini Code Assistant (제미나이 코드 어시스턴트) 2.5 버전이 출시되어 개발자들의 생산성을 높이는 데 기여한다. 이 도구는 문서 작업을 대신 생성하고, 에러를 잡는 데 유용하며, 멀티턴 대화를 통해 질문에 대한 추가 질문을 할 수 있어 효율적이다. 궁극적으로 개발자들이 반복적인 코딩 작업보다는 소프트웨어 아키텍처 설계와 디자인에 집중할 수 있도록 돕는 것이 주된 목적이다.
  • AI의 역할 변화: AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 어시스턴트로서 활용되어야 한다는 관점을 제시한다. 과거에는 AI가 불가능하다고 여겨졌던 그림 그리기, 사진 만들기, 코딩과 같은 창의적인 영역에 AI가 먼저 도전하고 있다.
  • 워크스페이스 기능 강화: Google Workspace (구글 워크스페이스)에도 다양한 AI 기능이 추가되었다. 대표적으로 라이브 통역(Live Interpreter) 기능이 꿈같은 기능으로 언급되었으며, 이메일 작성, 문서 요약, 파일 위치 확인 등 사용자의 생산성을 향상시키는 디폴트 기능들이 대거 도입될 예정이다.
  • 에이전트 시대의 도래: 2024년은 ‘에이전트 시대(Agentic Year)’로 불린다. 초기 AI가 대고객 서비스에 주로 활용되려 했으나 AI 자체의 완벽하지 않음으로 인해 어려움이 있었으며, 현재는 기업 내부의 어시스턴트로서 에이전트 환경을 구축하는 데 집중하고 있다.
  • 구글의 에이전트 생태계 구축 전략: 구글은 에이전트 생태계를 확장하기 위해 ADK (Agent Development Kit)와 A2A (Agent-to-Agent)를 오픈소스로 릴리즈하고 있다. 이는 구글이 TPU/GPU부터 소프트웨어까지 모든 것을 다루는 풀스택(Full-stack) 회사임에도 불구하고, 더 큰 생태계를 구축하기 위해 다양한 파트너와 협력하여 기술 표준화를 주도하려는 전략이다.
    • ADK: 에이전트를 쉽게 만들고 실행할 수 있는 개발 도구이다. 에이전트가 무엇을 해야 할지에 대한 명령(프롬프트)에 따라 실행하며, 필요할 경우 툴을 활용한다.
    • A2A: 에이전트 간의 통신 규약(프로토콜)을 표준화하는 기술로, 서로 다른 에이전트들이 원활하게 커뮤니케이션할 수 있도록 돕는다.
  • MCP (Model-Component-Protocol): MCP는 에이전트와 툴 간의 표준화된 통신 규약이다. 에이전트가 어떤 작업을 수행할 때 필요한 툴(예: 구글 서치)을 효율적으로 사용하고 관리할 수 있도록 지원하며, 이는 에이전트 생태계를 확장하고 표준화하는 데 중요한 역할을 한다.
  • Firebase Studio (파이어베이스 스튜디오): 백엔드 개발 프레임워크인 파이어베이스의 새로운 기능으로, 일반 언어 프롬프트만으로 프로토타이핑을 빠르고 쉽게 생성할 수 있게 한다. 이는 개발 과정에서 커뮤니케이션을 가속화하고, 사전 문제점을 빠르게 파악하여 생산성을 높이는 데 매우 중요한 도구이다.
  • 구글의 미래 비전: 구글은 현재를 “구글의 시간이 왔다”고 표현하며, 미래에는 AGI (일반 인공지능) 레벨에 가까운 AI 기술이 등장할 것으로 예측하고 있다. 이는 더욱 깊어진 추론 능력과 강화된 멀티모달리티, 그리고 더욱 강력해진 답변 일관성을 특징으로 할 것이다. 궁극적으로 다양한 비즈니스에 활용될 수 있는 AI 기술의 발전을 기대하고 있다.

내 생각 정리

해당 팟캐스트를 통해 알 수 있는 사항, 사실 1편에서도 이야기 된 내용들이었긴 하지만… 그럼에도 대단한 것들에 대해 다시 강조하는 내용, 보여주는 내용들은 확실히 훌륭하다고 생각했다.

ChatGPT 5가 발표 되었지만, 논란, 호불호가 있는 것에 비하면, Google 의 서비스는 일반 대중에게는 그다지 큰 놀라움이 아니고, 심지어 개발자들 조차 빠르게 인지하는 사람들은 AI에 진심인, 정말 얼마 안된다는 생각이 들긴 한다.

하지만 막상 써보고 느낀 감상은, 오히려 ChatGPT 보다 Google의 그것들이 정말 놀랄 만큼 미친 수준이고, 또 여전히 아쉬움이 있지만(특히 Google Code Assistance) 여전히 그 포텐셜이나 어떤 서비스를 구축하려고 하는가를 곰곰히 생각해보면 확실하게 ‘효과적’인 것들이며 플랫폼으로의 영향력을 얼마나 치밀하게 고민했는가를 느낄수 있었다. (실력도 실력이고)

이부분이 중요하다고 생각하는 것은 다음과 같은 일들 때문이다.

오픈 AI, 1년 매출 120 달러 속 적자 여전…

이건 사실 뭐 어쩔 수 없다고 본다

AI 코딩 스타트업, 매출 급성장에도 수익성은 여전히 ‘글쎄’

오늘자 기사다

물론 부정적인 이야기를 본다고 뭔가 결론이 나진 않을 것이다. 그리고 여전히 투자 열기나, 새로운 기대감, 그리고 변화하는 진폭의 크기가 너무 커서, 객관적 평가가 되긴 할까? 하는 의구심은 든다.

하지만 한가지 확실하게 알 수 있는 것은 AI는 과거의 다른 IT 트랜드 보다는 확실히 혁신적이지만, 그것이 시장의 성장과 기업의 성과, 그리고 매출이 시장의 반응성에서 정말 혁신으로 자리잡을 까, 세상의 판도를 뒤집는가, 기업이 여기에 모든 걸 투자할 이유가 되는가? 에 대한 답이 아직 아님을 보여준다.

그러다 보니 기업들은 생존을 위한 현실적 BM 이 필요해지고, 이런 점에서 개발자들의 역할과 역량, AI에 대한 어떤 생각을 갖고 있어야 할지는 생각해볼만한 영역이라고 고민이 된다.

과거 메타버스로 정부 투자 열심히 받아서, 결과적으로 살아있는 회사가 몇 군데인가? 를 바라본다면, 이러한 흐름 속에서 살아가는 한 사람으로서 보다 진중하게 이 상황을 적절하게 활용할 태도가 필요하다는 생각은 확고하게 든다.

특히나 이런 점은 그냥 단순하게 AI 자체를 잘 다루는 기술의 시대에서, AI를 얼마나 효과적이게 시스템에 녹여내고, 비용 절감, 수익 창출로 이끌어낼 것인가- 라는 차원에서 바라볼 이유이자, 이런 점을 무시한 투자와 고민은 튤립에 투자를 하던 때나, 메타버스에 투자하던 때와 유사한 결론이라는 사실을 다시 한 번 상기 시켜준다.