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

Google Cloud는 치열한 경쟁이 벌어지고 있는 인공지능 세계에서 입지를 다지기 위해 큰 움직임을 보이고 있습니다. 라스베이거스에서 열린 연례 Cloud Next 컨퍼런스에서 그들은 "사고 모델", 에이전트 생태계, 그리고 대규모 AI 배포를 위해 맞춤화된 특화된 인프라를 중심으로 한 새로운 기술군을 공개했습니다.

이번 행사의 주인공은 Ironwood라는 이름의 7세대 Tensor Processing Unit(TPU)이었습니다. Google은 이 장치가 포드당 42엑사플롭스 이상의 컴퓨팅 파워를 제공하며, 이는 선도적인 슈퍼컴퓨터 El Capitan보다 24배 강력하다고 자랑했습니다.

“AI가 제공하는 기회는 그 어느 때보다 크다”고 Google의 ML 시스템 및 클라우드 AI 부문 부사장 겸 총괄 매니저인 Amin Vahdat은 사전 행사 기자회견에서 외쳤습니다. “고객들과 함께, 우리는 혁신의 새로운 황금 시대를 열어가고 있습니다.”

Google의 클라우드 사업은 큰 추진력을 얻고 있습니다. 1월에 그들은 2024년 4분기 클라우드 매출이 120억 달러로, 전년 대비 30% 증가했다고 보고했습니다. 또한 지난 한 달 동안 AI Studio와 Gemini API의 활성 사용자가 80% 증가했다고 밝혔습니다.

Google의 새로운 Ironwood TPU가 전력 효율성으로 AI 컴퓨팅을 어떻게 변화시키는지

Google은 "완전한 AI 최적화 플랫폼"을 가진 유일한 주요 클라우드 제공업체로 자리 잡고 있으며, 이는 그들이 말하는 "추론의 시대"를 위해 처음부터 설계되었습니다. 이러한 변화는 AI 시스템을 단순히 모델 훈련에만 사용하는 것이 아니라 실세계 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

Ironwood는 칩 설계 철학에서 중대한 변화를 나타냅니다. 이전 세대가 훈련과 추론을 균형 있게 처리했다면, Ironwood는 훈련 후 복잡한 AI 모델을 실행하도록 특별히 설계되었습니다.

“더 이상 모델에 입력된 데이터가 중요한 것이 아니라, 훈련 후 모델이 데이터로 무엇을 할 수 있느냐가 중요하다”고 Vahdat은 설명했습니다.

각 Ironwood 포드는 9,000개 이상의 칩을 포함하며, 이전 세대보다 두 배 더 높은 전력 효율성을 제공합니다. 이는 생성 AI의 주요 문제인 막대한 에너지 소비를 해결합니다.

Google은 또한 Cloud WAN(광역 네트워크)을 통해 기업 고객들에게 방대한 글로벌 네트워크 인프라를 개방하고 있습니다. 이 서비스는 YouTube와 Gmail 같은 소비자 서비스를 지원하는 Google의 200만 마일 광섬유 네트워크를 활용합니다.

Google에 따르면, Cloud WAN은 고객이 관리하는 네트워크에 비해 네트워크 성능을 최대 40% 향상시키고 총 소유 비용을 같은 비율로 절감할 수 있습니다. 이는 하이퍼스케일러로서는 이례적인 움직임으로, 내부 인프라를 제품으로 전환하는 것입니다.

Gemini 2.5 내부: Google의 '사고 모델'이 기업 AI 애플리케이션을 어떻게 개선하는지

소프트웨어 측면에서 Google은 Gemini 모델 제품군을 Gemini 2.5 Flash로 확장하고 있으며, 이는 플래그십 AI 시스템의 비용 효율적인 버전으로 "사고 능력"을 도입합니다.

전통적인 대형 언어 모델이 직접 응답을 생성하는 것과 달리, 이러한 "사고 모델"은 다단계 추론과 자기 반성을 통해 복잡한 문제를 분해합니다. 2주 전에 출시된 Gemini 2.5 Pro는 약물 발견 및 금융 모델링과 같은 고복잡도 사용 사례를 타겟으로 합니다. 새로 발표된 Flash 변형은 프롬프트 복잡도에 따라 추론 깊이를 조정하여 성능과 비용의 균형을 맞춥니다.

Google은 또한 Imagen(이미지 생성), Veo(비디오), Chirp(오디오) 업데이트와 함께 텍스트-음악 모델인 Lyria를 도입하며 생성 미디어 기능을 강화하고 있습니다. 기자회견에서 Vertex AI의 제품 관리 책임자인 Nenshad Bardoliwalla는 이러한 도구들이 협력하여 맞춤 음악과 비디오 클립에서 원치 않는 요소를 제거하는 정교한 편집을 포함한 프로모션 콘서트 비디오를 만드는 방법을 시연했습니다.

“Vertex AI만이 이러한 모든 모델과 서드파티 모델을 단일 플랫폼으로 통합한다”고 Bardoliwalla는 말했습니다.

단일 AI 시스템을 넘어: Google의 다중 에이전트 생태계가 기업 워크플로우를 어떻게 개선하려는지

Google의 가장 미래 지향적인 발표는 여러 AI 시스템이 다양한 플랫폼과 공급업체 간에 협력할 수 있는 "다중 에이전트 생태계" 구축에 초점을 맞추고 있습니다.

그들은 개발자들이 100줄 미만의 코드로 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있게 해주는 Agent Development Kit(ADK)를 도입하고 있습니다. 또한 Google은 서로 다른 공급업체의 AI 에이전트가 소통할 수 있도록 하는 새로운 오픈 프로토콜인 Agent2Agent(A2A)를 제안하고 있습니다.

“2025년은 생성 AI가 단일 질문에 답하는 것에서 에이전트 시스템을 통해 복잡한 문제를 해결하는 방향으로 전환되는 전환의 해가 될 것이다”라고 Vahdat은 예측했습니다.

Salesforce, ServiceNow, SAP와 같은 주요 기업 소프트웨어 제공업체를 포함한 50개 이상의 파트너가 이 프로토콜을 지원하기로 동의했으며, 이는 상호 운용 가능한 AI 시스템으로의 산업 전환 가능성을 시사합니다.

비기술적 사용자를 위해 Google은 Agent Space 플랫폼을 Agent Gallery(사용 가능한 에이전트를 한눈에 볼 수 있는 뷰 제공) 및 Agent Designer(코드를 작성하지 않고 맞춤 에이전트를 만드는 인터페이스)와 같은 기능으로 강화하고 있습니다. 시연에서 Google은 은행 계좌 관리자가 이러한 도구를 사용하여 고객 포트폴리오를 분석하고, 현금 흐름 문제를 예측하며, 고객 커뮤니케이션을 자동으로 작성하는 방법을 보여주었습니다.

문서 요약에서 드라이브스루 주문까지: Google의 특화된 AI 에이전트가 산업에 미치는 영향

Google은 Workspace 생산성 제품군에 AI를 깊이 통합하여 Sheets의 "Help me Analyze" 기능(명시적 공식이나 피벗 테이블 없이 데이터에서 통찰을 자동으로 식별) 및 Docs의 Audio Overviews(문서의 인간과 유사한 오디오 버전 생성)와 같은 기능을 도입하고 있습니다.

회사는 고객 서비스, 창의적 작업, 데이터 분석, 코딩, 보안 등 다섯 가지 특화된 에이전트 카테고리가 상당한 채택을 보고 있다고 강조했습니다.

고객 서비스에서는 Google이 Wendy’s AI 드라이브스루 시스템(현재 하루 60,000건의 주문을 처리)과 The Home Depot의 “Magic Apron” 에이전트(주택 개선 가이드를 제공)를 언급했습니다. 창의적 팀을 위해 WPP와 같은 회사들은 Google의 AI를 사용하여 마케팅 캠페인을 대규모로 개념화하고 제작하고 있습니다.

클라우드 AI 경쟁 심화: Google의 종합적 접근이 Microsoft와 Amazon에 어떻게 도전하는지

Google의 발표는 클라우드 AI 분야에서 경쟁이 심화되고 있는 가운데 나왔습니다. Microsoft는 Azure 플랫폼 전반에 OpenAI의 기술을 깊이 통합했으며, Amazon은 Anthropic 기반의 제품과 특화된 칩을 구축하고 있습니다.

Google Cloud의 CEO인 Thomas Kurian은 회사의 “세계적 수준의 인프라, 모델, 플랫폼, 에이전트를 제공하려는 헌신, 유연성과 선택을 제공하는 개방형 멀티 클라우드 플랫폼, 상호 운용성을 위한 구축”에 대해 강조했습니다.

이러한 다각적 접근은 칩에서 애플리케이션까지 전체 스택을 제공하지 못하는 경쟁자들과 Google을 차별화하도록 설계된 것으로 보입니다.

기업 AI의 미래: Google의 '사고 모델'과 상호 운용성이 비즈니스 기술에 중요한 이유

Google의 발표가 특히 중요한 이유는 커스텀 실리콘, 글로벌 네트워킹, 모델 개발, 에이전트 프레임워크, 애플리케이션 통합에 이르는 AI 전략의 포괄적 성격 때문입니다.

훈련 기능뿐만 아니라 추론 최적화에 초점을 맞춘 것은 성숙해지는 AI 시장을 반영합니다. 더 큰 모델을 훈련시키는 것이 헤드라인을 장악했지만, 이러한 모델을 대규모로 효율적으로 배포하는 것이 기업들에게 더 시급한 과제가 되고 있습니다.

Google의 상호 운용성에 대한 강조—다른 공급업체의 시스템이 함께 작동할 수 있도록 하는 것—은 클라우드 컴퓨팅의 초기 단계에서 특징적이었던 폐쇄적 접근 방식에서 벗어나는 변화를 나타낼 수 있습니다. Agent2Agent 같은 오픈 프로토콜을 제안함으로써 Google은 모든 것을 독점적으로 채택해야 하는 대신 이질적인 AI 생태계의 연결 조직으로 자리 잡고 있습니다.

이러한 발표는 기업 기술 의사결정자들에게 기회와 도전을 동시에 제시합니다. Ironwood TPU와 Cloud WAN 같은 특화된 인프라가 약속하는 효율성 향상은 AI를 대규모로 배포하는 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 그러나 빠르게 진화하는 모델, 에이전트, 도구의 환경을 탐색하려면 신중한 전략적 계획이 필요합니다.

이러한 더 정교한 AI 시스템이 계속 발전함에 따라, 여러 특화된 AI 에이전트를 조율하여 함께 작동하도록 하는 능력이 기업 AI 구현의 핵심 차별화 요소가 될 수 있습니다. 구성 요소와 그들 간의 연결을 모두 구축함으로써 Google은 AI의 미래가 더 똑똑한 기계뿐만 아니라 서로 효과적으로 소통할 수 있는 기계에 관한 것이라고 믿고 있습니다.