순다르 피차이 구글 CEO는 지난해 12월 연말 휴가를 앞두고 열린 내부 회의에서 2025년 목표를 밝혔습니다. 핵심은 2025년에는 제미나이 사용자를 5억명으로 늘리고, 상반기 중 여러 AI 제품을 출시하겠다는 것이었습니다,
특히 '모델 개발'보다 '제품 출시'에 무게를 실었습니다. 피차이 CEO는 "모델 성능 면에서 항상 1위가 될 필요는 없지만, 제품으로서는 동급 최고가 돼야 한다"라고 말했습니다. 또 데미스 허사비스 딥마인드 CEO는 ”제품 자체가 앞으로 1~2년 동안 엄청나게 진화할 것”이라며 ”모든 도메인, 모든 모달리티, 모든 기기에서 원활하게 작동할 수 있는 범용 보조원이 될 것”이라고 강조했습니다.
이에 따라 구글은 최근 거의 매주 AI를 탑재한 신제품을 쏟아내고 있습니다. 바로 전날에도 AI 에이전트의 핵심 기능인 휴대폰 영상과 화면 AI 분석 기능을 '픽셀 9'과 삼성 '갤럭시 S25'에 탑재했습니다.
그리고 9일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '구글 클라우드 넥스트 2025'에서는 이런 추세를 잘 보여줬습니다.
이날 발표 중에는 새로운 추론 칩이나 에이전트 도구 등에 스포트라이트가 모였습니다. 그러나 양적인 면에서는 기업용 생산성 도구와 소비자용 AI 도구 등 제품 출시가 압도적으로 많습니다.
대표적인 것이 생성 AI 제품군 라인업을 대폭 강화한 것입니다. 타사에 비해 강점이던 멀티모달 제품을 업데이트하거나 새로운 제품도 공개했습니다.
우선 '소라'보다 뛰어난 것으로 알려진 동영상 모델 '비오 2'에는 원치 않는 이미지를 자동으로 제거하는 '인페인팅'과 원본 동영상의 프레임을 다른 형식으로 확장하는 '아웃페인팅'이 포함, 사용성을 확대했습니다. 동영상의 샷 구성과 카메라 각도 등 편집 기능도 강화했습니다.
역시 가장 뛰어난 이미지 생성 모델 중 하나인 '이매진 3'도 편집 기능이 상당히 향상됐다고 밝혔습니다.
새로운 기능도 2개나 추가했습니다. 우선 2023년 공개 이후 한동안 조용했던 음악 생성 모델 '라이리아(Lyria)'을 미리보기로 출시했습니다. 이 모델은 최고의 성능을 가진 것으로 알려졌지만 저작권 문제로 지난해 프로젝트가 중단됐던 '오르카'의 축소판입니다.
또 음성 모델에 10초짜리 음성 입력으로 복제 음성을 만들 수 있는 새로운 기능도 출시했습니다.
구글의 히트작인 노트북LM의 팟캐스트 생성 기능도 적용 범위를 확대했습니다. '구글 독스'를 팟캐스트 스타일로 변환하는 기능을 추가했습니다. 며칠 전에는 노트북LM에 '인터넷 검색'까지 추가하는 중요 업데이트를 발표했습니다.
이 밖에도 구글 워크스페이스 제품군에 새로운 AI 기능을 추가했으며, '제미나이 코드 어시스트'에 새로운 에이전트 기능을 추가했다고 밝혔습니다.
이 가운데 등장한 모델 출시 소식은 지난주 출시된 '제미나이 2.5 프로'에 이어 경량화 버전인 '제미나이 2.5 플래시'가 조만간 출시될 것이라는 정도였습니다. 이는 기존 모델 중심이었던 행사 내용과 크게 달라진 모습입니다.
구글은 얼마 전 AI 모델 개발을 총괄해 온 책임자가 물러나고, 후임으로 제품 개발을 이끌던 조시 우드워드 부사장을 책임자로 임명했습니다. 이를 통해 "제미나이 챕터 2가 시작됐다"라고 강조했습니다.
이날 행사는 이런 모습을 잘 보여줍니다.
물론 구글은 오는 5월20~21일 최대 연례행사인 개발자 컨퍼런스(I/O)를 앞두고 있습니다. 이때 주요 모델이 추가될 수도 있습니다만, 현재 분위기로 보면 AI 에이전트에 대한 발표가 주를 이룰 것으로 보입니다. 또 최근 계속 강조되는 AI 검색이 주목됩니다.
이처럼 AI는 지난 2년 동안 진행된 첨단 모델 경쟁을 뛰어넘어, 제품화 단계로 접어들고 있습니다.
오픈AI의 추론 모델이 몇개월 만에 딥시크에 따라 잡히고, 딥시크 역시 몇개월 만에 다른 모델에 추월당하는 상황입니다. 이제는 모델 성능보다 누가 더 많이 사용되고, 이를 통해 얼마나 수익을 올리는지가 중요해지고 있습니다.
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아마존이 STT와 TTS가 분리됐던 기존 음성 모델 방식을 뛰어넘은 새 모델을 선보였습니다. 이를 통해 빠르고 효율적인 음성 비서 구축이 가능해졌다는 것입니다. '알렉사'보다 음성 비서 '시리'를 더 오래 서비스했던 애플을 앞서는 기술입니다.
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딥시크 성능의 비결로 알려진 증류를 반복 적용해 성능을 크게 끌어올린 모델이 등장했습니다. 딥시크는 물론, 며칠 전 출시된 라마 4보다 성능이 뛰어나다고 합니다.
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RAG가 기업 필수 도구로 자리 잡음에 따라, 성능을 측정하는 벤치마크도 등장했습니다. '검색'과 '생성' 부분을 세밀하게 파악, RAG 성능을 개선할 수 있도록 지원하려는 의도입니다.
AI타임스 news@aitimes.com
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