구글 AI 모델 '제미나이'는 왜 AI 경쟁에서 밀리는 걸까?

구글 코리아 블로그

 

2000년대 초반부터 검색 엔진에 AI를 적용해 온 구글은 원조 AI 강자로 알려져 있습니다. 그러나 최근에는 챗GPT의 폭발적인 성장에 맥을 못 추고 있습니다. 최근에 구글이 새로운 AI 모델인 '제미나이'를 공개했지만, 업계 1위인 오픈AI를 따라잡기에는 아직 부족한 상황입니다.

 

AI 연구개발에 몰두하고 있는 MS, 메타, 인텔 등 다양한 기업들과의 경쟁이 치열해지면서, AI 경쟁은 점차 더욱 격화되는 추세입니다.

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구글의 AI 모델 제미나이, 떨떠름한 시장 반응?

 

 

💻 구글의 새로운 AI 모델, 제미나이

작년 12월 6일, 구글은 멀티모달 기반의 새로운 AI 모델인 '제미나이(Gemini)'를 공개하였습니다. 제미나이 1.0은 크기에 따라 '제미나이 나노', '제미나이 프로', '제미나이 울트라'라는 총 세 가지 버전으로 나뉩니다. 원래 이 세 버전은 모두 2024년에 공개할 계획이었지만, 구글은 나노와 프로 버전을 먼저 출시하였습니다.

구글에 따르면, 제미나이 프로와 울트라는 각각 GPT-3.5 터보와 GPT-4보다 높은 기술 수준을 가지고 있다고 합니다. 특히, 제미나이 울트라는 대규모 다중 작업 언어 이해(MMLU, Massive Multitask Language Understanding)에서 GPT-4와 인간 전문가의 수준을 뛰어넘는 정답률을 기록하였습니다.

 

💡 멀티모달: 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 통해 컴퓨터와 대화할 수 있는 환경.

 

💡 대규모 다중 작업 언어 이해(Massive Multitask Language Understanding, MMLU): 인공지능의 지식과 문제 해결 능력을 평가하는 도구로, 약 57개의 주제에 대해 다지선다형 문제를 풀어 정답률을 측정함.

 

구글이 공개한 제미나이 시연 영상도 화제였습니다. 제미나이 울트라는 장난감 오리 모형을 보고 고무 재질이라는 점까지 파악했으며, 복잡한 수학 문제에 대한 오답을 첨삭하기도 했습니다.

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🧐 제미나이, 버전별로 무엇이 다를까

제미나이 나노

온디바이스(On-Device) 작업에 가장 효율적인 모델로, 구글의 스마트폰 모델 ‘픽셀 8 프로’에 탑재.

제미나이 프로

중간 규모의 모델로, 구글의 AI 챗봇 ‘바드’에 탑재.

제미나이 울트라

가장 큰 규모의 모델로, 2024년 초 출시할 ‘바드 어드밴스드’에 탑재.

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🥶 과대 홍보에 차가운 시장의 반응

그러나, 구글의 과대 홍보에 시장의 반응은 차가웠습니다. 구글의 시연 영상이 실시간 영상이 아닌 편집본이었다는 사실이 드러났으며, 구글이 제미나이의 성능을 과장했을 가능성이 제기되어 주가도 함께 하락하였습니다. 자체 성능 테스트에 대한 의구심도 이어졌습니다. 출시 후 진행한 첫 외부 테스트에서는 제미나이 프로의 성능이 GPT-3.5 터보의 수준과 비슷하거나 그보다 못한 것으로 나타났습니다.

 

😨 바드 출시 때도 비슷했다

작년 2월, 구글이 AI 챗봇 바드를 출시했을 때도 기대치를 따라가지 못해 큰 타격을 입었었습니다. 바드는 챗GPT의 대항마라는 이미지를 달고 시장에 공개되었지만, 실제 시연회에서는 터무니없는 오답을 제시하면서 실망감을 줬습니다. 그 여파로 이틀 동안 무려 시가총액 150조 원이 증발했습니다. 구글이 경쟁에 뒤처지지 않기 위해 성급하게 미완성 모델을 내놓았다는 비판도 받았습니다.

 

😔 이게 다 오픈AI 때문

구글이 미완성 상태의 기술을 계속해서 시장에 내놓는 이유는, 빠르게 진전하는 오픈AI에 뒤처지지 않기 위함입니다. 현재 생성형 AI시장의 선두 주자는 두말할 것 없이 오픈AI입니다. 이는 오픈AI가 베타테스트를 적극적으로 활용한 덕분입니다.

구글이 제품 공개를 완제품 수준이 나올 때까지 미뤘다면, 오픈AI는 베타 수준의 제품을 먼저 공개하고 시장의 반응을 확인하며 기술을 발전시켰습니다. 베타테스트라는 명목하에 시장의 기대 수준은 낮추고 접근성을 높여 빠르게 시장을 장악할 수 있었습니다. 급속도로 성장한 오픈AI를 따라잡기 위해 급하기만 한 구글의 모습에 시장의 반응은 차가울 뿐입니다.

 

달리-3

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생성형 AI 경쟁의 삼각 구도, 현재 상황은?

현재 글로벌 AI 경쟁은 구글, 오픈AI, 그리고 메타의 삼각 경쟁 구도로 볼 수 있습니다. 기존의 구글과 오픈AI-마이크로소프트(MS) 동맹 간 양강 구도에 메타까지 합류한 건데요. 이 경쟁은 단순히 AI의 발전만을 위한 것이 아니라, AI 발전에 따라 구글의 핵심인 검색 엔진까지 위협받을 수 있는 상황으로 이어져, 더욱 골치 아픈 상황이 되었습니다.

 

💥 생성형 AI 모델 경쟁

1️⃣ 구글

구글은 작년 12월에 제미나이 프로와 제미나이 나노 버전을 공개했습니다. 또한, '생성형 AI 검색(SGE)', 의료용 AI 검색 엔진 등을 선보였고 특히, 구글의 협업 스페이스인 워크스페이스용 '듀엣 AI 출시하여 메타와의 경쟁을 예고했습니다. 더 나아가, 2024년 초에는 제미나이 프로의 고도화된 버전인 '제미나이 울트라'를 적용한 '바드 어드밴스드' 출시를 계획하고 있습니다.

 

2️⃣ 오픈AI

작년 11월에 GPT 시리즈의 가장 최신 모델인 'GPT-4 터보'를 공개했습니다. 이 모델은 한 번에 300페이지 분량의 텍스트를 이해할 수 있으며, 2023년 4월까지의 학습 데이터를 기반으로 합니다. 더불어 맞춤형 챗봇 'GPTs'도 공개하였고, 2024년 초에는 GPT 기반의 다양한 챗봇을 공유할 수 있는 'GPT 스토어'를 출시할 예정입니다.

 

3️⃣ 메타

메타는 지난 7월 '라마(Llama)2'를 오픈소스로 공개하였습니다. 이는 구글, 오픈AI의 유료 모델과 달리 모두에게 소프트웨어를 개방하여 혁신을 끌어내기 위함인데요. 더불어 언어 번역 AI 모델 '심리스M4T', 이미지 생성형 AI '이매진 위드 메타', 영상 제작 AI 도구 '에뮤 비디오' 등 다양한 AI 모델을 출시하였습니다. 현재는 라마2의 후속작 '라마 3' 개발에 주력하고 있습니다.

 

	구글	오픈AI	메타
협력구도	-	MS	IBM 등 50여 개의 기관과 협력
대규모 언어 모델(LLM)	제미나이(Gemini) 출시(2023.12)	GPT 시리즈  GPT-4 터보 출시 (2023.11)	라마(Llama) 시리즈  라마2 출시 (2023.07)
대표 제품	바드(Bard)	챗GPT	메타AI
향후 출시 계획	제미나이 울트라 (2025년 초)	GPT 스토어 (2025년 초)	라마3 개발 중

 

📉 클라우드에서 갈린 구글과 MS의 주가

지난 3분기 실적 발표 후 구글의 주가는 9.51% 떨어졌습니다. 전년 동기 대비 매출은 증가했지만 클라우드 부문의 실적이 전망치에 못 미쳤기 때문입니다. 구글의 3분기 클라우드 부문 매출은 84억 1,000만 달러로, 전망치보다 2억 달러가 부족했습니다.

 

반면 MS의 클라우드 매출은 전망치를 넘어서며, 애저(Azure)의 매출 증가율은 29%를 기록하였습니다. 덕분에 MS의 주가는 4%가량 상승하였습니다. 두 기업의 희비가 엇갈린 이유는 클라우드가 AI 기술 개발에 중요한 역할을 하기 때문입니다. AI 학습 데이터와 인프라 확보에 필수적인 클라우드 시장에서 구글이 MS 애저에 점유율을 빼앗기고 있다는 우려마저 나옵니다.

 

👀 구글의 검색 엔진은 괜찮을까

AI는 중요하지만, AI 챗봇과 검색 엔진의 공존이 어렵다는 점도 큰 위협으로 작용하고 있습니다. 구글의 수익 대부분이 검색 엔진 내 광고에서 발생하기 때문인데요. 2023년 3분기 기준으로 구글의 검색 광고 수익은 440억 2,600만 달러로, 전체 매출의 57.4%를 차지하고 있습니다. 만약 AI 모델의 발전에 따라 사람들이 검색 창 대신 챗봇을 이용해 정보를 찾게 된다면, 검색 광고 매출은 큰 타격을 입을 수밖에 없습니다. 이에 따라 웹 트래픽이 최대 40% 감소할 것으로 전망되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 구글은 검색 엔진에 AI를 적용한 생성형 AI 검색(SGE) 모델을 도입하였지만, 아직 그 효과가 불투명한 상황입니다.

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구글, 자체 AI 반도체 칩 생산에도 본격적이라고?

생성형 AI 기술 고도화도 중요하지만, AI 관련 하드웨어 개발도 무시할 수 없습니다. 현재 엔비디아가 AI 반도체 칩 시장을 대부분 장악하고 있어, 잘못하면 부품 조달이 어려워질 수 있습니다. 특히, 반도체 칩에 대한 수요가 높아 비용 부담도 커지는 상황입니다. 이런 문제를 해결하기 위해 구글을 비롯한 여러 빅테크 기업들이 자체 반도체 칩 생산에 본격적으로 나서고 있습니다.

 

🏭 반도체 칩 자체 생산하는 구글

구글은 2014년부터 자체 반도체 칩인 '텐서 프로세싱 유닛(TPU)' 개발해 왔습니다. AI 경쟁 가속화에 따라 자체 반도체 칩 개발을 더욱 본격적으로 진행하고 있습니다. 현재 AI 반도체 칩 시장의 90% 이상을 엔비디아가 장악하고 있으며, 엔비디아에 모든 반도체 칩 수급을 의존할 경우 오랜 기간이 걸릴뿐더러 비용도 만만치 않기 때문입니다.

구글은 이를 해결하기 위해 2023년 4월에 4세대 AI 반도체 'TPU v4'를 공개했습니다. 이 제품은 이전 세대에 비해 10배 높은 성능을 보이며 에너지 효율도 훨씬 높습니다. 또한, TPU v4를 탑재한 AI 개발용 슈퍼컴퓨터 '팜(PaLM)'은 엔비디아의 슈퍼컴퓨터보다 우수한 성능을 보입니다. TPU v4를 적용한 제미나이의 비용도 6개월 사이에 절반으로 줄었습니다. 아직 반도체 칩 시장에서 엔비디아의 점유율이 압도적으로 높지만, 구글의 도전은 계속되고 있습니다.

 

구글

 

 

🔥 경쟁사도 자체 칩 생산에 열중

구글의 여러 경쟁사들도 자체 반도체 칩 개발에 힘을 쏟고 있습니다. 메타는 지난 5월, 자체 AI 반도체 칩인 'MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)'를 공개하였습니다. MTIA는 AI 모델의 추론 기능을 지원하며, 메타의 AI 소프트웨어인 '파이토치(Pytorch)'에 통합되어 메타버스와 생성형 AI 관련 작업에 활용될 예정입니다.

또한, MS는 지난 11월에 자체 개발한 AI GPU '마이아 100'을 선보였습니다. 이 개발에는 MS의 주요 협력사인 오픈AI가 함께 참여하였습니다. 마이아 100은 MS의 AI 기반 소프트웨어 및 애저에 활용될 계획입니다.

 

🇰🇷 한국에서 우수 인력 조달 노린다

2023년 6월, 구글은 한국에 반도체 연구팀인 'TPU 아키텍처 팀'을 설립하였습니다. 이 팀은 TPU의 설계도 개발을 담당합니다. 구글이 미국이 아닌 한국에 이러한 연구 조직을 만든 이유는 한국에 우수한 반도체 인력이 많기 때문입니다. 삼성전자, SK하이닉스 등의 주요 반도체 회사가 자리 잡고 있고, 국가 차원의 지원도 받고 있기 때문입니다.

 

AI 관련 기업들이 자체 반도체 칩 개발에 본격적으로 나서는 상황에서, 구글은 한국의 인재를 활용하여 경쟁력을 높이려는 전략입니다.

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앞으로는 어떤 미래가 펼쳐질까?

기술의 빠른 발전에 따라 구글의 미래에도 다양한 변화가 예상됩니다. 이에 따른 큰 변화 중 하나는 제3자 쿠키 차단과 AI 도입에 따른 광고 인력 대체로 광고 사업에 큰 변화가 있을 것이라는 전망입니다. 또한, 2030년까지 양자컴퓨터를 상용화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

 

👥 AI 기술 도입에 따른 대규모 구조조정

지난 12월 19일, 구글은 대규모 구조조정을 예고하였습니다. 광고 사업에 도입한 AI 모델이 고객사별 최적의 광고 상품 제안을 담당함으로써 기존 광고 판매 인력을 대체한 건데요. 이로 인한 구조조정 규모는 약 3만 명에 달하며, 구글은 광고 담당 인력의 특성상 다른 부서로 재배치가 어렵기 때문에 해고가 불가피하다는 입장을 밝혔습니다. 구글의 경쟁사인 X(구 트위터), 메타, 테슬라 등에서도 AI의 인력 대체가 계속되고 있습니다. 이처럼, 앞으로도 AI 기술 발전에 따른 인력 대체는 지속될 전망입니다.

 

🍪 제3자 쿠키 차단 본격화

구글은 올해 내로 제3자 쿠키(Third-Party Cookie) 차단 기능을 전면적으로 확대할 계획입니다. 1월 4일부터 시작하여, 크롬 브라우저 사용자 중 무작위로 선별된 전 세계 1%의 사용자를 대상으로 새로운 추적 방지 기능을 제공할 예정입니다. 올해 3분기까지 모든 사용자에게 확대 적용될 예정입니다. 이에 따라 그동안 구글의 제3자 쿠키를 활용해 수익을 낸 매체의 매출은 절반 수준으로 감소할 것으로 예상됩니다. 반대로 구글은 개인정보 유출 문제를 최소화하는 한편 제1자(First-Party) 데이터 활용에 유리해집니다.

 

💡 제3자 쿠키(Third-Party Cookie): 여러 사이트에 걸쳐 일어나는 사용자의 행동 데이터를 수집하고 광고 타겟팅에 사용하기 위해 추가하는 쿠키

 

💻 양자컴퓨터 상용화 시도한다

구글은 양자컴퓨터 개발에 대해 공격적인 투자 전략을 펼치고 있습니다. 양자컴퓨터는 양자역학 원리에 기반하여 정보를 처리하며, 기존 컴퓨터보다 훨씬 복잡한 연산을 빠른 속도로 처리할 수 있습니다. AI 분야를 비롯하여 의료, 금융 등 다양한 분야에 적용할 수 있으며, 이에 따라 구글은 2030년까지 양자컴퓨터의 상용화를 목표로 하고 있습니다. 구글은 2023년 2월에 자체적으로 설립한 양자컴퓨터 상업화 로드맵 6단계 중 2단계를 달성하는 데 성공하였고, 5월에는 양자컴퓨터 연구 개발을 위해 시카고대학교에 5,000만 달러(약 658억 원)를 투자하였습니다. 이처럼 IBM과 MS 역시 양자컴퓨터 연구에 적극적으로 나서고 있어, 앞으로 이 세 기업 간의 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상됩니다.

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지금까지 구글이 AI 시장에서 경험하고 있는 다양한 경쟁 상황과 그 속에서의 구글의 전략, 그리고 구글이 앞으로 마주하게 될 미래에 대해 깊이 있게 살펴보았습니다.

'제미나이 울트라' 출시를 앞둔 지금, 구글이 오픈AI의 기술 수준을 넘어설 수 있을지 이목이 쏠리고 있습니다. 또한, 반도체 칩 생산부터 생성형 AI 고도화, 클라우드 사업과의 연계까지, AI 사업에서의 수직 계열화를 추구하는 구글이 어떻게 변화하는 시장에 대응해 나갈지 지켜볼 필요가 있습니다.