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[IT뉴스]트랜스포머 만들고도 선두 뺏긴 구글…제미나이로 승부 공식 대전환

온카뱅크관리자

2026-08-08 07:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">제프 딘 등 핵심 AI 연구진 이탈 <br>연구 포기 아닌 제품화 가속<br>AI 경쟁 무게중심 ‘발견’서 ‘사업’으로 <br>클라우드 매출도 급증AI 수익화 통로 확대</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PQmsrsOcC7">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="18e1619a507b40206252d68aea20a1d6543419905545e2bce1b33fd3f11fb6f7" dmcf-pid="QxsOmOIkyu" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="제프 딘 구글 AI총괄. 사진= 뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/seouleconomy/20260808070400854pdxb.jpg" data-org-width="860" dmcf-mid="B02KBK9US4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/seouleconomy/20260808070400854pdxb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            제프 딘 구글 AI총괄. 사진= 뉴스1
           </figcaption>
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          <p contents-hash="aad178a9b9296351821a8e1e30372ad3ed551ff4033f39b99c20a63e5f4c74c2" dmcf-pid="xMOIsICEyU" dmcf-ptype="general"><span>구글의 ‘전설적인 엔지니어’로 불리는 제프 딘이 27년 만에 회사를 떠났다. 1999년 구글의 30번째 직원으로 입사한 딘은 검색 인프라부터 구글 브레인까지 지금의 구글을 만든 핵심 인물이다. 제프 딘 뿐만 아니라 샌제이 게마왓, 오리올 비냘스, 쿽 레 등 세계적인 인공지능(AI) 연구자들도 짐을 쌌다. 이들은 AI를 이용해 과학·공학 연구를 자동화하는 스타트업 ‘디스커버리 루프(Discovery Loop)’를 세울 계획이다. 구글 모회사 알파벳도 이 회사에 투자한다.</span></p>
          <p contents-hash="b1d53f694e8e13a5d02735ce7f94c360f6e3331cf13622e4d41212dd13e72e3c" dmcf-pid="y8DwEwrNhp" dmcf-ptype="general">구글에 남은 AI 조직도 대폭 바뀐다. 구글 딥마인드를 이끌던 노벨화학상 수상자 데미스 허사비스는 일상적인 조직 경영에서 물러나 알파벳 최고과학자(CSO) 겸 딥마인드 의장을 맡는다. 대신 코레이 카부크추오울루 딥마인드 최고기술책임자(CTO)가 AI 조직의 실질적인 운영을 책임진다. 그는 구글의 최고 AI 설계자 역할도 겸하면서 순다르 피차이 최고경영자(CEO)에게 직접 보고한다.</p>
          <div contents-hash="da13e18af38635f4141d588a00a084b0a9ed700402ada2b4aeb1040ed59dc278" dmcf-pid="W6wrDrmjS0" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>트랜스포머 만들고도 챗GPT에 선두 내준 구글</strong>
           </div>
           <br><span>AI 연구의 상징과 같은 인물들이 떠나거나 역할을 바꾸면서 구글의 연구 중심 문화가 약화되는 것 아니냐는 관측도 나온다. 실제로 이같은 우려가 반영되면서 이들의 퇴사가 결정된 지난 5일(현지시각) 구글의 주가는 4%까지 하락했다. 하지만 이를 구글이 연구에서 손을 떼는 신호로 보기는 어렵다. 구글은 머신러닝뿐 아니라 양자컴퓨팅과 헬스·바이오, 로봇, 보안 등 광범위한 분야에서 현재도 연구를 진행 중이다. 다만 이번 조직 개편을 통해 AI 경쟁에서 연구 성과 자체보다 이를 제품과 서비스로 구현하고 실제 사업 성과로 연결하는 단계에 한층 무게를 실은 것으로 보인다.</span>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3e52ee5c735b7f79f5140776b3415c6d2100730ddd6a663cf393eff13512b0f3" dmcf-pid="YPrmwmsAT3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진=챗GPT 제작" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/seouleconomy/20260808070402386xphp.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="Krt5X51ySV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/seouleconomy/20260808070402386xphp.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사진=챗GPT 제작
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="5610a555a2696a7a46bf81cbfa2a4073f6187d3a818e1afd49dde6fe29455c0a" dmcf-pid="GQmsrsOcyF" dmcf-ptype="general">구글은 현대 AI 산업의 토대를 만든 기업이다. 2017년 구글 연구진이 발표한 ‘어텐션 이즈 올 유 니드(Attention Is All You Need)’ 논문에서 제시한 트랜스포머는 챗GPT와 제미나이를 비롯한 생성형 AI의 핵심 기술이 됐다. 하지만 정작 생성형 AI 시장을 먼저 장악한 기업은 오픈AI다. 챗GPT는 생성형 AI를 대중화했고 앤트로픽도 클로드를 앞세워 빠르게 기업 시장을 파고들었다. 세계적인 연구진과 논문, 컴퓨팅 인프라를 갖췄다고 해서 시장까지 자연스럽게 따라오는 것은 아니라는 사실을 구글 스스로 경험한 셈이다.</p>
          <p contents-hash="ed820d49c8f48c21bef609b8c3ec954847d1b2be594255ec16a4289dafd64bbc" dmcf-pid="HxsOmOIkyt" dmcf-ptype="general"><span>이제 구글은 새로운 AI 기술을 개발할 수 있느냐보다 그 기술을 얼마나 빨리 수억 명이 사용하는 제품으로 만들고 기존 사업의 매출과 이익으로 연결하는 것에 초점을 맞출 것으로 보인다. 올해 2분기 제미나이 애플리케이션의 월간활성이용자(MAU)는 9억5000만 명에 달했다. 구글 AI 모델을 활용하는 개발자는 월 900만 명을 넘어섰고 구글의 모델 API가 처리하는 토큰은 분당 약 220억 개로 직전 분기의 160억 개보다 37.5% 증가했다.</span></p>
          <p contents-hash="3b6a7db037570e9d271e318a2824f0ebd1ec0443222d87bfff01d8d6141c0a5e" dmcf-pid="XMOIsICEy1" dmcf-ptype="general">제미나이는 실제 구글의 사업 성과와도 맞물리고 있다. 알파벳의 올해 2분기 매출은 1198억 달러로 시장 전망치 1169억 달러를 웃돌았다. 특히 구글 클라우드의 매출은 전년 동기보다 82% 급증한 248억 달러를 기록했다. 생성형 AI가 기존 검색을 대체할 것이라는 우려와 달리 검색 매출도 17% 성장했다.</p>
          <p contents-hash="114a52c7d88c209efdbbd441f85cd47dccd924a9523b33ccf7d1e471e40288d3" dmcf-pid="ZRICOChDW5" dmcf-ptype="general">오픈AI와 앤트로픽이 AI 자체를 하나의 거대한 사업으로 키워야 한다면 구글은 제미나이를 검색·광고·클라우드·유튜브·안드로이드·워크스페이스 등 이미 수십억 명이 이용하는 서비스에 동시에 투입할 수 있다. 그만큼 구글의 AI의 수익화 경로도 다양하다. 기업이 제미나이 기반 서비스를 사용하면 클라우드 사용량이 늘어날 수 있고 소비자가 AI 검색을 이용하면 다시 광고 사업과 연결된다. 워크스페이스에서는 기업용 구독료를 받을 수 있다. 제미나이 자체에서 돈을 버는 것뿐 아니라 AI가 구글의 기존 사업에서 더 많은 매출을 만들어내는 구조를 구축할 수 있다는 의미다.</p>
          <div contents-hash="fdcee37abeb355d1a77946e3ebca9743ea1e7a1087243030714cd4cf42c661a3" dmcf-pid="5eChIhlwyZ" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>2000억弗 쏟는 구글…이제 ‘AI 투자 회수율’이 관건</strong>
           </div>
           <br><span>다만 AI 경쟁에는 막대한 비용이 따른다. AI 모델을 학습하고 서비스하려면 데이터센터와 서버, 네트워크는 물론 자체 AI 반도체까지 확보해야 한다.</span>
          </div>
          <p contents-hash="f23d09cbd86799d8b7ce3b6d3b81265529650ee87a068d982905eaffdba79a7d" dmcf-pid="1iSvlvTshX" dmcf-ptype="general">알파벳은 올해 자본적지출(CAPEX) 전망치를 1950억~2050억 달러로 높였다. 올해 초 예상했던 1750억~1850억 달러에서 최대 300억 달러가 늘었다. 급증하는 AI와 클라우드 수요에 대응하기 위해 데이터센터와 서버 투자를 확대하기로 한 것이다. 투자가 급증하면서 올해 2분기 알파벳의 잉여현금흐름(FCF)은 59억 달러 적자로 돌아섰다. 기업이 영업활동으로 벌어들인 현금에서 설비투자 등을 제외하고 실제로 남긴 돈이 마이너스가 됐다는 의미다. AI 인프라 구축이 얼마나 자본집약적인 사업인지 보여주는 대목이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4af25d3f5a5d800908cfd26d16d523f7eb36f629b51dd2f4a7492adb5407b3b1" dmcf-pid="tnvTSTyOWH" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진=챗GPT 제작" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/seouleconomy/20260808070404674nrwz.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="6ormwmsAhz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/seouleconomy/20260808070404674nrwz.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사진=챗GPT 제작
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="0f6b19c0c92165457b7fa6a0010083f27c01b8c7621d7cc8012efd800d408b07" dmcf-pid="FLTyvyWITG" dmcf-ptype="general"><span>따라서 앞으로 투자자들이 구글의 AI 사업을 평가할 때는 제미나이의 벤치마크 점수만 보는 것으로 부족하다. AI에 투입되는 돈과 AI가 만들어내는 돈을 함께 봐야 한다. 구글 클라우드에서 82%에 달하는 성장세가 이어진다면 대규모 AI 인프라 투자가 기업 고객의 수요 증가로 연결되고 있다는 강력한 신호가 될 것이다. AI 검색에서는 기존 검색 광고를 잠식하지 않고 검색 매출 자체를 계속 키우는지 여부가 중요하다. 이 경우 구글은 생성형 AI 시대에도 최대 현금창출원인 광고 사업을 지킬 수 있다. 제미나이의 수익화도 관건이다. MAU가 10억 명을 넘는 것보다 중요한 것은 이 이용자가 클라우드와 광고, 구독 등에서 얼마의 추가 매출을 만들어내느냐다. 마지막은 현금흐름이다. 2000억 달러 안팎의 CAPEX를 집행한 뒤 FCF가 다시 빠르게 회복된다면 지금의 지출은 비용이 아니라 미래 성장을 위한 선행투자로 평가받을 수 있다. 반대로 이용자는 늘지만 현금창출력이 계속 약해진다면 AI 투자 효율에 대한 의문은 커질 수밖에 없다.</span></p>
          <p contents-hash="a996c99bde7b395caa5ba78ffd3ce91ba223886163c774fd638f08652171100b" dmcf-pid="3oyWTWYClY" dmcf-ptype="general">서지혜 기자 wise@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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