Google Cloud Next '25 : 새로운 AI 칩 및 에이전트 생태계 챌린지 Microsoft 및 Amazon

Google Cloud는 치열한 경쟁이 치열한 인공 지능 세계에서 자리를 강화하기 위해 큰 움직임을하고 있습니다. 라스 베이거스에서 열린 연례 클라우드 컨퍼런스에서 그들은 "사고 모델", 에이전트 생태계 및 대규모 AI 배포를 위해 맞춤화 된 특수 인프라를 중심으로 한 새로운 기술 제품군을 공개했습니다.

쇼의 스타는 Ironwood라고 불리는 7 세대 텐서 처리 장치 (TPU)였습니다. Google은 포드 당 42 개 이상의 컴퓨팅 파워를 제공한다고 자랑하며, 이는 주요 슈퍼 컴퓨터 인 El Capitan보다 24 배 더 강력한 마음을 사로 잡습니다.

ML Systems and Cloud AI의 Google 부사장 겸 총괄 책임자 인 Amin Vahdat는“AI의 기회는 큰 것만 큼 큽니다. "고객과 함께 새로운 황금 시대의 혁신을 강화하고 있습니다."

Google의 클라우드 비즈니스는 추진력의 물결을 타고 있습니다. 1 월, 그들은 2024 년 4 분기의 클라우드 매출이 120 억 달러로 전년 대비 30% 증가한 것으로보고했다. 이 회사는 지난 달 동안 AI 스튜디오와 Gemini API에서 활성 사용자가 80% 증가한 것으로 나타났습니다.

Google의 새로운 Ironwood TPU가 전력 효율로 AI 컴퓨팅을 변환하는 방법

Google은 "완전한 AI-OP 최적화 플랫폼"을 보유한 유일한 주요 클라우드 제공 업체로 자체적으로 포지셔닝하고 있습니다. 이러한 변화는 AI 시스템을 사용하여 교육 모델이 아닌 실제 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.

Ironwood는 칩 설계 철학의 중대한 변화를 나타냅니다. 교육 및 추론의 균형을 잡은 전임자와 달리 Ironwood는 교육 후 복잡한 AI 모델을 실행하도록 특별히 설계되었습니다.

Vahdat는“이것은 더 이상 모델에 넣은 데이터에 관한 것이 아니라 모델이 교육을받은 후 데이터로 모델이 수행 할 수있는 일입니다.

각 Ironwood Pod는 9,000 개가 넘는 칩을 포장하며 이전 세대의 전력 효율적으로 두 배입니다. 이것은 생성 AI : 대규모 에너지 소비에 대한 주요 관심사를 다룹니다.

Google은 또한 Cloud WAN (Wide Area Network)을 통해 Enterprise 고객에게 광대 한 글로벌 네트워크 인프라를 열고 있습니다. 이 서비스는 YouTube 및 Gmail과 같은 소비자 서비스를 제공하는 Google의 2 백만 마일 파이버 네트워크를 활용합니다.

Google에 따르면 Cloud WAN은 네트워크 성능을 최대 40% 늘리고 고객 관리 네트워크에 비해 총 소유 비용을 동일한 금액으로 줄일 수 있습니다. 이 움직임은 초 저격자에게는 드문 일이며 본질적으로 내부 인프라를 제품으로 전환합니다.

내부 Gemini 2.5 : Google의 '사고 모델'개선 엔터프라이즈 AI 응용 프로그램

소프트웨어 전면에서 Google은 "사고 기능"을 소개하는 플래그십 AI 시스템의 비용 효율적인 버전 인 Gemini 2.5 Flash로 Gemini 모델 제품군을 확장하고 있습니다.

응답을 직접 생성하는 전통적인 대형 언어 모델과 달리, 이러한 "사고 모델"은 다단계 추론과 자기 반성을 통해 복잡한 문제를 해결합니다. 불과 2 주 전에 시작된 Gemini 2.5 Pro는 약물 발견 및 재무 모델링과 같은 복잡한 사용 사례를 목표로합니다. 새로 발표 된 플래시 변형은 성능과 비용의 균형을 맞추기 위해 신속한 복잡성에 따라 추론 깊이를 조정합니다.

Google은 또한 Imagen (이미지 생성), Veo (비디오), Chirp (오디오) 및 텍스트-음악 모델 인 Lyria 소개로 생성 미디어 기능을 강화하고 있습니다. 기자 회견에서 Vertex AI의 제품 관리 담당 이사 인 Nenshad Bardoliwalla는 이러한 도구가 어떻게 홍보 콘서트 비디오를 만들기 위해 홍보 콘서트 비디오를 만들고, 사용자 정의 음악과 비디오 클립에서 원치 않는 요소를 제거하는 것과 같은 정교한 편집을하는 방법을 보여주었습니다.

Bardoliwalla는“Vertex AI만이 이러한 모든 모델과 타사 모델과 함께 단일 플랫폼에 함께 제공합니다.

단일 AI 시스템 이외 : Google의 다중 에이전트 생태계가 엔터프라이즈 워크 플로우를 향상시키는 방법

Google의 가장 미래 지향적 인 발표는 여러 AI 시스템이 다양한 플랫폼과 공급 업체에서 협력 할 수있는 "다중 에이전트 생태계"를 만드는 데 중점을 둡니다.

그들은 개발자가 100 줄 미만의 코드로 다중 에이전트 시스템을 구축 할 수있는 에이전트 개발 키트 (ADK)를 도입하고 있습니다. 또한 Google은 Agent2Agent (A2A)라는 새로운 오픈 프로토콜을 제안하여 다른 공급 업체의 AI 에이전트가 통신 할 수 있도록합니다.

Vahdat는“2025 년은 생성 AI가 단일 질문에 대한 답변에서 에이전트 시스템을 통해 복잡한 문제 해결으로 이동하는 전환 연도가 될 것입니다.

Salesforce, ServiceNow 및 SAP와 같은 주요 엔터프라이즈 소프트웨어 제공 업체를 포함한 50 명 이상의 파트너 가이 프로토콜을 지원하기 위해 서명하여 상호 운용 가능한 AI 시스템으로의 잠재적 인 산업 전환을 시사합니다.

비 기술적 사용자의 경우 Google은 에이전트 갤러리 (사용 가능한 에이전트의 단일보기 제공) 및 에이전트 디자이너 (사용자 지정 에이전트를 만들기위한 코드 인터페이스)와 같은 기능으로 에이전트 공간 플랫폼을 향상시키고 있습니다. 시연 중에 Google은 은행 계좌 관리자가 이러한 도구를 사용하여 클라이언트 포트폴리오를 분석하고 현금 흐름 문제를 예측하며 클라이언트 커뮤니케이션을 자동으로 작성하는 방법을 보여주었습니다.

문서 요약에서 드라이브 스루 주문에 이르기까지 : Google의 전문 AI 에이전트가 산업에 영향을 미치는 방법

Google은 작업 영역 생산성 제품군 전체에서 AI를 깊이 통합하여 시트에 "Help Me Analyze"와 같은 기능을 소개합니다.이 기능은 시트에 자동으로 데이터의 통찰력을 자동으로 식별하고 인간과 같은 오디오 버전의 문서를 생성하는 문서의 오디오 개요를 자동으로 식별합니다.

이 회사는 고객 서비스, 창의적 작업, 데이터 분석, 코딩 및 보안의 상당한 채택을보고있는 5 가지 범주의 전문 에이전트를 강조했습니다.

고객 서비스에서 Google은 Wendy의 AI Drive-Strough 시스템을 지적했으며, 현재 매일 60,000 개의 주문을 처리하고 Home Depot의 "Magic Apron"에이전트가 주택 개선 지침을 제공합니다. 창의적인 팀의 경우 WPP와 같은 회사는 Google의 AI를 사용하여 마케팅 캠페인을 개념화하고 제작하고 있습니다.

Cloud AI Competition 강화 : Google의 포괄적 인 접근 방식이 Microsoft와 Amazon에 어떻게 도전하는지

클라우드 AI 공간에서 경쟁이 치열한 경쟁 속에서 구글의 발표가 나옵니다. Microsoft는 Azure 플랫폼에서 OpenAi의 기술을 깊이 통합했으며 Amazon은 자체의 의인성 제품과 전문 칩을 구축하고 있습니다.

Google Cloud의 CEO 인 Thomas Kurian은 "세계적 수준의 인프라, 모델, 플랫폼 및 에이전트를 제공하려는 회사의 약속, 유연성과 선택을 제공하는 개방형 멀티 클라우드 플랫폼을 제공하고 상호 운용성을위한 구축"을 강조했습니다.

이 멀티 프롱 접근 방식은 구글을 ​​특정 영역에서 탁월하지만 칩에서 응용 프로그램에 이르기까지 전체 스택이 부족한 경쟁 업체와 구별되도록 설계된 것으로 보입니다.

Enterprise AI의 미래 : Google의 '사고 모델'과 비즈니스 기술의 상호 운용성 문제

Google의 발표를 특히 중요하게 만드는 것은 AI 전략의 포괄적 인 특성, 맞춤형 실리콘, 글로벌 네트워킹, 모델 개발, 에이전트 프레임 워크 및 응용 프로그램 통합에 걸쳐 있습니다.

훈련 능력보다는 추론 최적화에 중점을두면 성숙한 AI 시장이 반영됩니다. 끊임없는 모델을 훈련시키는 것은 헤드 라인을 지배했지만, 이러한 모델을 효율적으로 배치하는 것은 기업에게 더욱 시급한 과제가되고 있습니다.

다른 공급 업체의 시스템이 함께 작동 할 수 있도록하는 상호 운용성에 대한 Google의 강조는 클라우드 컴퓨팅의 초기 단계를 특징 짓는 벽으로 둘러싸인 정원 접근 방식에서 멀어지게 될 수 있습니다. Agent2Agent와 같은 개방형 프로토콜을 제안함으로써 Google은 모든 채택을 요구하지 않고 이종 AI 생태계에서 결합 조직으로 자체적으로 위치하고 있습니다.

이 공지 사항은 기업 기술 의사 결정자에게 기회와 과제를 모두 제시합니다. Ironwood TPU 및 Cloud WAN과 같은 특수 인프라에 의해 약속 된 효율성은 AI 배포 비용을 규모로 크게 줄일 수 있습니다. 그러나 빠르게 진화하는 모델, 에이전트 및 도구의 환경을 탐색하려면 신중한 전략 계획이 필요합니다.

이러한보다 정교한 AI 시스템이 계속 발전함에 따라 콘서트에서 일하는 여러 전문 AI 에이전트를 조정하는 기능은 Enterprise AI 구현의 주요 차별화 요소가 될 수 있습니다. Google은 구성 요소와 그 사이의 연결을 모두 구축 할 때 AI의 미래가 더 똑똑한 기계에 관한 것이 아니라 서로 효과적으로 통신 할 수있는 기계에 관한 것이라고 내기하고 있습니다.