구글, AI 성능 경쟁 대신 수익성에 집중… 제미나이 10억 명 사용자 돌파

이는 검색 기능을 제외한 단독 앱으로서의 성과로, 이전 구글 서비스인 GL이 같은 규모에 도달하는 데 14년이 걸렸던 것에 비해 매우 빠른 속도입니다.

2분기 기준 구글 모델 API가 처리한 데이터양은 분당 220억 토큰에 달합니다. 이는 전 분기 160억 토큰 대비 크게 증가한 수치입니다.

이처럼 막대한 처리량은 천문학적인 비용과 연산 자원 문제를 수반하므로, 구글 입장에서는 모델 단가 관리가 필수적인 과제로 부상하고 있습니다.

오픈AI와 앤스로픽은 AI 모델 자체가 사업의 전부인 반면, 구글은 안드로이드, 유튜브 등 거대한 기존 서비스 생태계를 보유하고 있다는 점에서 근본적인 차이가 있습니다.

구글에게 1등 모델은 이점도 있지만, 10억 명의 사용자 트래픽을 감당해야 하는 막대한 운영 비용이 더 큰 부담으로 작용합니다. 따라서 성능 벤치마크 1등보다는 비용 효율성이 더 중요한 고려 사항이 될 수밖에 없습니다.

구글은 거대 모델 대신 제미나이 1.5 플래시와 같은 경량 모델을 전면에 내세우고 있습니다. 이 모델은 자사의 직전 최상위 모델을 코딩과 에이전트 분야에서 모두 능가하면서도 4배 빠른 속도를 자랑합니다.

또한 구글은 8세대 TPU를 훈련용과 추론용으로 분리하여 만들겠다고 예고하는 등, 작업별 모델 최적화와 인프라 파편화를 통해 효율성을 극대화하는 전략을 추진하고 있습니다.

구글은 검색 시 AI가 직접 답을 제공하는 'AI 모드'에 광고를 삽입하여 새로운 수익 모델을 구축하고 있습니다. 특히 구매 의향이 높은 검색어의 29%에서 AI 답변 옆에 광고를 노출하며, 고수익 키워드의 경우 절반 이상에 광고를 포함시키고 있습니다.

이는 오픈AI나 앤스로픽이 AI 답변을 길게 제공할수록 비용만 증가하는 것과 대조적입니다. 구글은 AI가 답변을 생성할수록 광고를 붙일 기회가 늘어나며, 질문을 처리할수록 수익을 창출하는 독자적인 구조를 갖추게 됩니다.

구글의 이러한 전략에 대해 시장의 해석은 두 갈래로 나뉩니다. 일부에서는 구글이 막대한 생태계를 바탕으로 가성비와 효율성을 앞세운 효과적인 전략을 펼치고 있다고 평가합니다.

반면 다른 한편에서는 구글이 AI 모델 경쟁에서 밀리고 있어 어쩔 수 없이 저가 모델 전략으로 선회한 것이며, 핵심 인재 유출과 모델 성능 저하의 한계를 드러내고 있다는 우려의 목소리도 나옵니다. 구글이 모델 개발의 목적을 바꾸어 효율성을 추구한다는 주장과 단순한 기술적 후퇴라는 주장이 첨예하게 대립하고 있습니다.