“AI 전쟁의 새로운 국면” 구글 vs 오픈AI

10분

2025.01.09.

구글 창업자가 돌아오며 시작된 본격적인 경쟁

구글은 원래 ‘Bard’라는 이름의 생성형 AI를 앞세워 시장에 진입했지만, 시연 단계에서 실수를 범하며 기세가 한풀 꺾였습니다. 그러던 중 2023년 상반기에 공동 창업자인 세르게이 브린이 복귀하면서 상황이 급변했죠. 세르게이 브린은 ‘Google Brain’과 ‘DeepMind’ 팀을 통합해, ‘Google DeepMind’를 출범시켰습니다. 이는 단지 AI 모델 기술력만을 높이려는 것이 아니라, GCP와의 강력한 연계로 시장에 폭넓은 서비스를 제공하기 위한 포석이었습니다.

한동안 한발 물러선 듯 보이던 구글이 다시 전쟁터로 복귀한 이유는 명확합니다. AI 모델 경쟁이 곧 클라우드 시장의 승패와 직결된다는 사실을 인지한 것이죠.

B2B 시장을 노리는 제미나이

세르게이 브린의 복귀 이후 구글은 제미나이 시리즈를 공개했습니다. 제미나이는 Flash, Pro, Ultra로 라인업을 구성해 다양한 고객군에 대응했죠. 그 중 Flash는 소형 모델임에도 일부 영역에서 대형 모델 못지않은 퍼포먼스와 연산 비용이 낮다는 장점을 갖고 있습니다. 중, 소규모 프로젝트나 간단한 Proof-of-Concept(파일럿)에 적합하죠. 반면, Pro와 Ultra 모델은 연산량이 많이 필요한 엔터프라이즈용 과제에 적합하게 설계되었습니다. 예를 들어, 대규모 텍스트 분석, 복잡한 자연어 처리, 다수의 이미지나 동영상 처리 등에서 고성능을 발휘합니다.

이렇게 다양한 모델을 준비했다는 점에서 구글은 단순히 기술 성능만을 겨루는 것이 아니라, 광범위한 클라우드 고객층을 흡수하려는 의도가 엿보입니다. 특히 제미나이는 GCP와 긴밀하게 연동됨으로써, B2B 매출 성장의 핵심 동력이 될 것으로 보입니다. GCP와 제미나이의 결합이 B2B 시장에서 강점을 가지는 이유는 크게 네 가지입니다.

첫째, 기업들은 이미 GCP에서 운영 중인 데이터 파이프라인과 제미나이를 손쉽게 통합할 수 있습니다. 예를 들어, BigQuery로 데이터를 분석하고, 여기서 도출된 인사이트를 제미나이가 자연어로 설명하는 보고서를 자동으로 생성하는 식이죠.

둘째, GCP의 강력한 보안 정책과 규정 준수(Compliance) 체계가 그대로 제미나이에도 적용됩니다. 금융이나 의료 같은 민감한 산업군에서도 별도의 보안 검증 없이 안심하고 도입할 수 있다는 뜻입니다.

셋째, 구글의 AI 모델들은 모두 통합된 API와 관리 도구를 제공합니다. 제미나이뿐만 아니라 Vision AI, Speech-to-Text 등 다양한 AI 서비스를 하나의 인터페이스로 제어할 수 있어, 개발 리소스가 크게 절감됩니다. 기업이 GCP를 도입하면 AI 모델부터 데이터 분석, 엔터프라이즈 솔루션까지 모두 구글 생태계 내에서 완결성 있게 운영할 수 있는 거죠. 이는 단순한 기능 통합을 넘어, 클라우드 시장에서 구글의 입지를 더욱 강화하는 핵심 전략이 되고 있습니다.

넷째, 제미나이의 경량화 모델인 Flash는 기업의 비용 효율성을 크게 높여줍니다. 예를 들어, 고객 응대나 문서 요약 같은 일상적인 업무는 Flash로 처리하고, 복잡한 분석이나 의사결정이 필요한 작업에만 Pro나 Ultra를 사용하는 식으로 리소스를 최적화할 수 있죠. 실제로 많은 기업들이 대형 모델의 높은 연산 비용 때문에 AI 도입을 망설이는데, Flash는 이러한 진입 장벽을 크게 낮춰줍니다. 특히 GCP의 자동 스케일링과 결합하면 트래픽에 따라 모델을 자동으로 전환할 수 있어, 비용은 최소화하면서도 서비스 품질은 유지할 수 있습니다.

프리미엄 모델로 전문가 시장 공략에 나선 오픈AI

오픈AI는 대화형 AI의 대표 주자인 ‘ChatGPT’와 고성능 모델 ‘GPT-4’로 이미 대중과 기업 사이에서 높은 인지도를 확보한 상태입니다. 최근에는 전문 영역에 특화된 프리미엄 모델을 연이어 출시하며, 고급 기능과 정확도를 중요하게 여기는 전문가 집단을 적극 공략하고 있죠. 이러한 OpenAI의 전략은 다른 플랫폼들이 오픈AI API를 가져다 쓰기 쉽도록 하여, 폭넓은 생태계를 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 애플리케이션 개발사나 스타트업이 ChatGPT API를 활용해, 다양한 기능을 구현할 때마다 오픈AI는 사용량 기반의 수익을 얻을 수 있죠.

특히 ChatGPT가 모든 작업의 시작점이 되도록 유도해, ChatGPT가 곧 시장에서 Agentic workflow와 마켓플레이스의 허브 역할을 하도록 만드는 것이 목표입니다. 이는 Azure를 통해 제공되는 만큼, 마이크로소프트의 클라우드 시장 점유율 확대에도 큰 도움이 되고 있습니다. 구글이 제미나이로 맹추격하고 있지만, 오픈AI가 이미 쌓아 올린 ChatGPT와 GPT-4의 시장 인지도와 기술 우위는 여전히 막강합니다. ChatGPT는 대화형 AI의 표준처럼 자리매김했고, GPT-4는 텍스트 기반 문제 해결력과 논리적 사고력에서 높은 평가를 받았습니다.

오픈AI 팀은 샘 올트먼을 중심으로 빠른 업데이트와 철저한 모델 최적화에 박차를 가하고 있습니다. 이 모델들은 이미 수많은 개발자와 기업에게 폭넓게 쓰이며, 교육부터 법률, 컨설팅, 마케팅까지 사용 분야가 확장되는 추세입니다. 오픈AI가 Azure와 손잡고 클라우드 시장마저 적극 공략하고 있다는 점도 주목할 만합니다. Azure는 마이크로소프트의 탄탄한 엔터프라이즈 고객 네트워크와 결합해, 이미 클라우드 시장에서의 AI 활용 사례를 빠르게 늘리고 있는데요. 이는 클라우드 시장에서 Azure의 입지를 더욱 강화하는 계기가 됐습니다.

영상 제작으로 번져가는 경쟁: Google ‘Veo2’ vs OpenAI ‘Sora’

AI 모델 간 경쟁은 텍스트 영역에만 머무르지 않고 있습니다. 이미지, 더 나아가 동영상 생성 분야에서도 격돌이 벌어지고 있죠. 오픈AI는 ‘Sora’라는 동영상 생성 모델을 내놓았지만, 컴퓨팅 자원 문제와 출시 지연 등으로 예상만큼 화제가 되지는 못했습니다. 반면, 구글은 ‘Veo2’라는 영상 모델을 선보였고, 스테이크를 써는 장면처럼 복잡하고 섬세한 동작을 더욱 자연스럽게 표현하는 데 성공했죠.

이러한 고성능 영상 모델은 클라우드 인프라가 없다면, 실험에 그칠 가능성이 큽니다. 막대한 GPU와 다양한 컴퓨팅 리소스, 대용량 데이터 처리가 필요하기 때문인데요. 구글은 GCP를 통해 Veo2를 독점적으로 제공하면서 클라우드 사용자에게 새로운 가치를 제시했습니다. 예컨대 영상 제작사나 광고 대행사가 GCP 상에서 Veo2를 활용해 간단한 스크립트만 작성해도, 실제 촬영처럼 자연스러운 영상 샘플을 만들어볼 수 있다는 점이 특징입니다. 이는 GCP만의 차별화된 서비스로 자리 잡으며, 미디어 산업 분야에서의 클라우드 시장 점유율 확대로 이어지고 있습니다.

이처럼 AI 모델과 클라우드가 긴밀히 맞물리면 사용자는 인프라 운영과 모델 활용을 한 번에 해결할 수 있죠. 결국 영상 생성 기능도 GCP를 통해 쉽게 활용할 수 있다는 측면에서, 구글은 AI 모델 경쟁을 클라우드 매출로 직결시키려는 전략을 쓰고 있습니다.

구글의 차세대 AI: Project Astra와 Deep Research

구글은 미래 AI 전장을 위해 ‘Project Astra’와 ‘Deep Research’라는 프로젝트를 준비하고 있습니다. Project Astra는 카메라, 오디오, 여러 센서를 통해 현실 세계와 연결된 AI 에이전트를 만들겠다는 목표인데요. 예를 들어, 스마트 글래스를 착용하면 주변 사물 인식과 번역, 지도 정보까지 실시간으로 받을 수 있죠.

Deep Research는 웹상의 방대한 정보를 빠르게 탐색하고 가공해, 사용자에게 한 번에 종합 분석을 제공하는 모델입니다. 단순 검색 엔진 이상의 역할을 수행하는 것이 특징이죠. 창업을 예로 들면, 업계 동향, 상권 분석, 원자재 수급, 마케팅 비용, 매출 예측 등을 한 번에 추천하고 정리해 주는 식입니다. 이렇게 되면 사용자가 GCP 기반의 데이터 분석 툴과 AI 모델을 함께 활용하기 쉬워지고, 구글은 클라우드 서비스와 AI 모델을 더욱 단단히 묶을 수 있습니다.

제미나이와 GCP의 시너지로 노리는 시장 확장

또한 구글은 제미나이를 비롯해 Veo2, Deep Research 같은 프로젝트들을 GCP로 제공하고 있습니다. 이는 AI 모델 경쟁이 클라우드 인프라 경쟁으로 자연스럽게 이어진다는 사실을 잘 보여줍니다. 마이크로소프트가 Azure와 오픈AI를 강력하게 연동해 점유율을 올린 것처럼, 구글도 같은 전략을 취하고 있죠. 기업 고객 입장에서는 GCP 환경에서 AI를 도입하면, 데이터 분석을 BigQuery, 모델 학습을 Vertex AI, 배포와 운영을 GCP 인프라로 통합해 진행할 수 있습니다.

특히 제미나이 모델을 중심으로 구글 생태계 내에서 AI 활용이 일원화되면, 구글은 클라우드 사용료에서부터 추가적인 AI 솔루션 수수료까지 다양하게 수익을 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 헬스케어나 금융 분야처럼 민감한 데이터를 다루는 기업에서는, 특정 클라우드 환경에서 일괄적으로 데이터 보안, 모델 학습, 서비스 제공까지 진행할 수 있는지를 중요한 판단 기준으로 삼습니다. 구글은 결국 보안과 확장성, 비용 효율까지 한꺼번에 잡으려는 목적이죠.

AI와 클라우드의 만남, 어디까지 이어질까?

과거에는 AI 모델 성능만 좋으면 시장을 선도할 수 있다는 견해가 많았습니다. 하지만 실제 비즈니스에서는 인프라가 얼마나 안정적이고 비용 대비 효율적인지, 그리고 모델을 얼마나 쉽게 통합해 활용할 수 있는지 같은 요소가 더욱 중요하죠. 오픈AI가 애초부터 클라우드 인프라와 밀접하게 협력해 빠른 성장을 이룬 점, 그리고 구글이 뒤늦게나마 GCP와 AI 모델을 강하게 결합해 반격에 나선 점이 이를 잘 보여주고 있습니다.

특히 오픈AI는 프리미엄 모델을 통한 전문가 시장 공략과 API 생태계 확장으로 시장 장악에 나서고 있습니다. 반면, 구글은 제미나이를 GCP에 깊이 연동해 클라우드 매출을 높이는 데 집중하는 형태로 경쟁 구도가 펼쳐지고 있죠. 이렇게 AI 모델의 경쟁력과 클라우드 플랫폼이 맞물리는 흐름 속에서, 사용자는 인프라 운영과 모델 활용을 한 번에 해결할 수 있는 회사를 더욱 선호하게 될 것으로 보입니다.

AI가 바꿀 클라우드 시장의 미래

결국 구글 vs 오픈AI의 AI 모델 경쟁은 단순히 기술적 우위만 겨루는 싸움이 아니라, 클라우드 시장 전체와 엔터프라이즈 솔루션 지형을 뒤바꾸는 거대한 전쟁으로 확장되고 있습니다. 구글은 제미나이 시리즈와 Veo2 같은 모델을 GCP와 함께 제공해, 클라우드 매출 상승을 노리고 있죠. 오픈AI는 프리미엄 모델 출시와 폭넓은 API 제공으로, 전문가부터 대중까지 아우르며 마켓플레이스와 Agentic workflow의 시작점이 되려 합니다.

이제 기업들이 클라우드 플랫폼을 선택할 땐 다음 세 가지를 살펴봐야 합니다. 첫째, AI 모델과 기존 데이터 인프라와의 통합이 얼마나 수월한지 확인해야 합니다. 예를 들어, 데이터 웨어하우스나 분석 도구와의 연동이 자연스러운지, API 호출 방식은 개발자 친화적인지 등을 꼼꼼히 살펴봐야 합니다.

둘째, AI 모델의 다양성과 확장성입니다. 경량화 모델부터 고성능 모델까지 업무 특성에 맞게 선택할 수 있는지, 그리고 Vision AI나 음성 인식 같은 특수 목적 모델도 필요할 때 쉽게 추가할 수 있는지 확인해야 합니다. 셋째, 비용 효율성과 보안입니다. 사용량 기반 과금은 어떻게 책정되는지, 자동 스케일링 기능은 있는지, 산업별 규제 준수는 어떻게 지원하는지 등을 면밀히 검토해야 합니다.

이렇게 AI 경쟁이 심화되면서 클라우드 플랫폼의 선택은 더욱 전략적인 의사결정이 되고 있습니다. 단순히 인프라 비용만 비교하던 과거와 달리, AI 서비스의 품질과 통합 용이성이 핵심 기준이 된 것이죠. 앞으로 기업의 디지털 전환 성공 여부는 이러한 AI 기반 클라우드 플랫폼을 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 달려 있을 겁니다.

로그인하고 자유롭게 의견을 남겨주세요.