외부소식

오늘의  줄 요약

1. 오픈AI와 마이크로소프트의 협공에 구글이 한 때 위기에 몰렸습니다.
2. 구글은 위기에서 벗어나기 위해 다섯가지 승부수를 던집니다.
3. 결국 뛰어난 제품이 구글이 위기에서 탈출한 비결이었습니다. 
4. 이제 GPU가 아니라 ASIC에 주목해야할 때입니다.

AI 골리앗 구글을 무너뜨리기 위해 오픈AI와 마이크로소프트가 힘을 합쳤습니다. <챗GPT로 생성>

오픈AI와 마소 연합국

골리앗 구글을 쓰러뜨리다

챗GPT가 등장하기 전 구글은 인공지능의 알파요 오메가 같은 회사였어요. 딥러닝의 가능성을 일찌감치 알아보고 제프리 힌튼 토론토대 교수, 일리아 수츠케버 전 오픈AI 최고수석과학자, 데미스 하사비스 딥마인드 창업자 같은 AI의 초기 개척자들을 모두 영입했어요. 엔비디아가 만드는 GPU가 AI 시대의 핵심 하드웨어라는 것도 알고 있었죠. 그것이 구글이 초기부터 AI 반도체인 TPU를 직접 만들기 시작한 이유. 우리에게도 잘 알려진 2016년 알파고와 이세돌 기사의 바둑 대결에서 주로 엔비디아 GPU가 쓰였지만 일부에서는 TPU를 사용했다고 하죠. 

최고의 인재, 가장 많은 데이터, 직접 개발한 하드웨어까지.. 구글의 AI는 뛰어날 수 밖에 없었습니다. 그래서 오픈AI는 이런 ‘AI공룡’ 구글에 대항하기 위한 민간 연구소로 출범했습니다. 구글의 폐쇄적인 AI에 대항하는 열린 AI를 만들겠다는 것이었고, 그 연구소를 만든 건 바로 일론 머스크 테슬라 CEO와 샘 올트먼 오픈AI CEO 였습니다.

그런데 언제부턴가 구글은 관성에 빠지고 타성에 젖은 조직이 되어가고 있었습니다. 구글은 탄생할 때부터 ‘검색’에서 월등히 앞선 기술을 가지고 있었고, 이를 통해 인터넷의 수문장이 되었습니다. 여기에 ‘검색광고’라는 비즈니스모델이 붙으면서 구글은 말 그대로 땅집고 헤엄치는 회사가 됩니다. 돈도, 데이터도, 인재도 넘치는 구글은 정말 쉽게 사업을 할 수 있었습니다.

땅집고 헤엄치다가 익사할 뻔

하지만 이것이 독이 됩니다. 특히 AI쪽에서 혁신의 속도가 느려지는데요. 지금 LLM의 기초가 되는 논문인 ‘All You need is Attention’ 논문이 구글 내부에서 나왔음에도 불구하고, 이를 기반으로하는 스케일링의 법칙을 보여준 것은 스타트업 오픈AI의 ‘챗GPT’였습니다. 구글의 기술개발과 상용화가 더딘 사이에 스타트업에게 기술 경쟁력을 추월당한 것이죠. 특히, 오픈AI가 구글의 숙적인 마이크로소프트와 손잡았다는 것은 구글에게 뼈아팠습니다. 마이크로소프트가 오픈AI의 GPT로 구글의 검색, 오피스, 클라우드 사업을 공격해온다면 구글은 '실존적인 위기'를 경험할 수도 있었습니다. 

오픈AI와 마이크로소프트의 협공에 놀란 구글의 초기 대응은 헛발질의 연속이었습니다. 2022년 11월 챗GPT가 공개된 이후 대항마로 2023년 2월 공개된 ‘바드’는 형편없는 성능으로 비웃음을 샀고, 주가가 7%나 폭락하기도 했습니다. 가장 잘 하는 AI에서 스타트업인 오픈AI와 라이벌 마이크로소프트에게 굴욕을 당하고, 핵심 사업 모델인 검색시장도 흔들릴 수 있다는 우려까지 나온 구글. 이때가 구글에게는 가장 최악의 시기였을 겁니다. 

POV : 나의 인사권자와 함께 인터뷰 무대에 섰을 때 나의 표정 <구글 I/O 2025>

구글의 다섯가지 변화

절체절명의 위기. 구글은 몇가지 파격적인 승부수를 던집니다.

첫번째, 두 개로 나눠져있던 AI 연구조직을 하나로 합칩니다. 구글은 미국과 영국 런던 양쪽에 AI 연구조직이 별도로 있었는데요. 구글 브레인과 영국에 있는 딥마인드 두 곳이었어요. 구글 브레인의 수장은 전설적인 프로그래머인 제프 딘. 딥마인드의 수장은 우리에게도 잘 알려진 노벨상 수상자 데미스 하사비스였습니다. 구글이 딥마인드를 인수한 2014년 이후로 계속 유지됐던 두 개의 연구조직이 2023년 4월 하나로 합쳐집니다. 10년 가까이 별개의 조직으로 있었고, 물리적인 위치도 달랐던 두 조직을 합치는 것은 쉽지 않았을 겁니다. 하지만 내부의 소모적인 경쟁을 줄이고 역량을 집중하기 위해서는 이것이 필요했습니다. 

두번째, 구글은 단순히 조직을 합치는 것이 아니라 전사 차원의 인력감축을 합니다. 2023년 1월 1만2000명의 직원을 내보내는데요. 이 정도 규모의 구조조정은 구글 역사상 최초였습니다. 사실 챗GPT가 인력을 줄인 유일한 이유는 아니었습니다. 코비드19 기간 지나치게 늘렸던 인력을 줄이려는 목적이 컸습니다. 하지만 챗GPT와 마이크로소프트의 도전으로 위기감이 이미 팽배해있던 상황이었기 때문에, 이 인력 구조조정은 생각보다 쉽게 진행됩니다. 이 인력 구조조정 이후 구글의 문화가 많이 달라졌다는 얘기가 나오지만 지금은 잘한 결정이었다는 생각이 듭니다. 

세번째, 구글의 창업자 세르게이 브린이 회사에 복귀합니다. 구글은 래리 페이지와 세르게이 브린이라는 두 연구자들에 의해서 설립된 회사지만, 초기부터 일찍 전문경영인 체제로 들어갑니다. 하지만 지주회사 알파벳이 설립되는 과정에 있었던 2011년부터 2019년까지는 두 사람이 CEO와 핵심임원으로 비교적 깊게 경영에 개입합니다. 그런데 2019년 이후 경영에서 물러났던 두 사람 중 세르게이 브린이 2023년 초 회사로 출근을 하면서 같이 제미나이 개발에 참여합니다. 세르게이 브린은 알파벳 이사회의 멤버로 회사 지분 6%를 보유하고 있습니다. 구글의 CEO나 핵심 인재에 대한 임명권이 있을뿐만 아니라 회사의 핵심적인 의사결정에 참여하는 가장 중요한 사람 중 하나죠. 이런 사람이 회사에 복귀해서 일한다는 것만으로 구글의 직원들은 큰 압박을 받습니다. 실제로 그는 2024년과 2025년 구글의 연례행사인 I/O에 직접 참석하고, 인터뷰를 통해서 자신의 생각을 밝히기도 했습니다. 

애플 아이폰에도 개인 AI 비서로 제미나이가 탑재된다면 어떤 일이 벌어질까요? <제미나이 생성 이미지>

AtoZ 대기업의 장점을 살리다 

네번째, 구글은 ‘제미나이’라는 단일 AI 브랜드를 구축합니다. 제미나이는 구글의 LLM의 이름이기도 하면서, 개인용 챗봇의 이름이기도 합니다. 이 제미나이는 기업용 제품에서도 사용됩니다. 챗GPT의 경우 모델의 이름이 GPT이고, 개인용 챗봇의 이름이 챗GPT죠. 마이크로소프트는 코파일럿이 개인용 챗봇의 이름이고 LLM은 특정한 이름이 없습니다. 이처럼 단일한 AI 브랜드를 구축한 것은 초기에는 혼란스러운 부분도 있었지만 지금은 구글의 AI 스택의 중요한 부분이 되었습니다. 

다섯번째, 구글은 오픈AI의 도전에도 불구하고 ‘AI 풀 스택’이라는 기존의 전략을 그대로 밀어 부쳤습니다. 구글은 제미나이라는 LLM을 직접 학습시켜서 개발할 뿐만 아니라, AI를 학습시키는 데이터센터, 데이터센터에 들어가는 자체 반도체(구글 TPU), 이를 고객에게 제공하는 클라우드서비스(구글클라우드), B2C 소비자들이 접하는 어플리케이션(제미나이), 이 어플리케이션이 탑재되는 브라우저(크롬), 이 어플리케이션을 기반으로 하는 스마트폰(픽셀 및 갤럭시)까지 제미나이와 관련된 모든 것을 직접 개발하고 서비스합니다. 이는 많은 인력과 비용이 드는 일입니다. 구글은 적절한 파트너십을 통해서 이를 진행하고 있는 것으로 보입니다. TPU 반도체 개발에는 브로드컴과 미디어텍이라는 파트너를 두고 있고, 스마트폰에서는 삼성을 파트너로 두고 있습니다.

오늘 미라클레터를 노트북LM에 넣고 인포그래픽을 만들어달라고 했습니다. <노트북LM으로 생성>

제품의 성능이 뛰어나면

모든 문제는 일거에 해소된다

위기의 구글은 조직을 개편하고, 인력을 효율화하면서, 창업자의 복귀로 기업문화를 쇄신합니다. 그리고 일관된 전략을 세워서 이를 밀어부치게됩니다. 최근의 구글 주가가 오르고 관심을 받게된 것은 이런 전략으로 만들어진 플라이휠(선순환구조)이 돌아가기 때문입니다. 가장 중요한 것은 AI 스택의 끝에 있는 제품이라고 할 수 있는 ‘제미나이’의 성능이었습니다.

챗GPT와 경쟁관계에 있는 제미나이가 뛰어난 성능을 보이자, 제미나이 소비자 앱의 사용자들이 늘어났고, 제미나이를 학습시킨 TPU에 대한 평가가 좋아졌습니다. 메타나 클로드 같은 중요한 고객이 구글 TPU를 사용하기로 했죠. 

어째서 제미나이의 성능이 챗GPT보다 좋을까요? 사실 텍스트 기반에서는 이미 LLM의 능력이 더 차별화할 수 없는 상황에 도달했다고 저는 생각합니다. 수능 만점자와 1개 틀린 사람 정도의 차이라고 해야할까요? 하지만 제미나이가 엄청난 강점을 보이는 이미지와 동영상 생성은 오픈AI와 구글의 실력차를 여실히 보여줬습니다. 이것은 결국 많은 이미지와 동영상 데이터(유튜브)를 갖고있는 구글이 유리할 수 밖에 없는 분야입니다. 

제미나이 사용자가 늘어나면 개인용 AI 비서를 만든다는 구글의 계획은 한층 더 정교해질 수 있습니다. 구글은 이미 지메일, 구글 캘린더, 구글 맵, 안드로이드 OS 등을 통해 많은 개인 정보를 확보하고 있는데요. 이 데이터를 기반으로 만들어지는 제미나이는 훨씬 뛰어난 성능을 보여줄 것으로 예상됩니다. 구글은 이미 안드로이드 스마트폰에 제미나이를 탑재해서 톡톡하게 효과를 보고 있는데요. 뚜렷한 성능 차이로 인해 결국 애플도 ‘제미나이’를 아이폰의 개인용 AI 비서에 쓸 것으로 보입니다.     

구글이 마이크로소프트의 기업가치를 넘은 것은 2018년 이후 처음입니다. <시킹알파>

플라이휠이 돌아가면 결국 구글이 이긴다

지금의 AI 인프라에 대한 투자가 합리화가 되려면 결국은 B2C 시장에서 AI에 대한 소비자들의 지출이 늘어나야합니다. B2B 수요만으로는 지금의 막대한 투자를 합리화하기 어렵다는 지적이 많이 나오고 있습니다. 과거 인터넷과 이동통신에 대한 대규모 투자가 소비자들의 인터넷 요금이나, 통신사에 지불하는 값비싼 요금제, 그리고 개별 앱들에 대한 지출로 합리화된 것처럼 말이죠. 

대규모 데이터센터 투자는 결국 AI와 관련된 하드웨어의 판매가 늘어나거나, AI를 쓰기 위해 소비자들의 월 구독료 지출이 늘어나거나, AI를 기반으로하는 개인 맞춤형 광고가 붙어야하죠. 이런 B2C AI 시장에서 가장 유리한 입장에 있는 것은 구글입니다. 구글은 제미나이 앱과 노트북LM과 같은 킬러 서비스, 개인용 저장공간(2테라 바이트)을 묶어서 판매하는 ‘구글 AI 프로’를 서비스하고 있는데요. 이는 챗GPT나 마이크로소프트가 따라올 수 없는 막강한 ‘끼워팔기’ 요금제입니다. 구글은 삼성전자 갤럭시S 구매자나 대학생들에게 'AI 프로'를 무료로 제공하고 있는데, 무료 사용기간이 끝나면 이들을 유료 사용자로 전환시키기 위한 전략이죠. 

구글은 삼성전자와 손잡고 내년에 스마트 안경을 내년에 내놓을 예정인데요. 스마트 안경은 온디바이스 혹은 클라우드에서 B2C AI의 사용량(토큰)을 크게 늘릴 수 있는 디바이스입니다. 그렇기 때문에 처음에는 삼성전자가 최우선 디바이스 파트너로 시작하겠지만, 다음에는 구글 스마트폰인 픽셀용 AI 안경도 나오고 점차 다른 제조사와도 AI 안경에서 협력을 시작할 것으로 보입니다. 구글이 안드로이드 스마트폰에서 했던 전략이 AI 안경에서도 반복되는 것이죠. 궁극적으로는 모든 안드로이드 OS와 iOS에 제미나이를 기본 AI 비서로 최대한 많이 탑재시키는 것이 구글이 가진 야망인 것으로 보입니다.  

사실 오픈AI는 구글을 각성시키기 위한 다크나이트였던 것일까요?? <구글 제미나이로 생성>

오픈AI와 마소의 2인3각

결국 서로의 발목을 잡다

한때 환상의 파트너십으로 불렸던 마이크로소프트와 오픈AI의 연합. 왜 구글에게 추격을 허용했을까요? 2018년 이후 마이크로소프트가 구글에게 시가총액에서 역전당한 것은 최근이 처음인데요. 마이크로소프트의 경우 자체 AI모델과 반도체 및 B2C 사업이 약하다는 점, 오픈AI는 자체 데이터센터 인프라와 학습용 데이터가 부족했다는 점이 구글의 추격을 허용한 이유인 것 같습니다. 마이크로소프트는 오픈AI와 협력하면서도 자체 AI모델을 개발하고, 자체 AI 반도체와 B2C 앱인 ‘코파일럿’을 계속 준비해왔지만, 구글 처럼 각 기술에 큰 힘을 실어주지 못했습니다. 오픈AI는 ‘스타게이트 프로젝트’로 전세계적으로 투자자를 유치하고 데이터센터 구축에 나서고 있지만, 물리적 한계로 인해 인프라 구축이 빨리 이뤄지지 않는다는 점이 문제입니다. 이미 막대한 인프라와 자체 반도체를 가진 구글이 속도를 내자 오픈AI가 따라잡힌 것으로 보입니다. 결국 오픈AI는 마이크로소프트에 의존해야하는데 두 회사가 장기적으로는 결별의 수순을 밟고 있다는 점이 문제입니다. 만약 두 회사가 구글처럼 하나의 회사같이 완벽한 협력이 이뤄졌다면 어땠을까요. 

1년전 리인벤트 2024에서 AWS는 새로운 AI 가속기 출시를 예고했습니다. <AWS>

GPU의 시대에서 ASIC의 시대로

구글 TPU는 엔비디아에 어떤 영향을 미칠까요? 가장 우수한 성능의 AI 모델인 제미나이 3.0이 엔비디아 GPU가 아닌 TPU로만 학습시켜서 이뤄졌다는 점은 올해 1월 ‘딥시크 쇼크’ 이상으로 AI 버블을 가라앉히는 효과를 가져올 것 같습니다. 딥시크는 그 이후 오히려 ‘추론용 AI 반도체’ 수요를 폭발시켰다는 점에서 일시적인 혼란에 불과했지만, 구글의 TPU는 빅테크들의 맞춤형 AI 반도체인 ASIC의 가능성을 보여준다는 점에서 엔비디아에게 훨씬 더 위협적입니다. 

미국 서부 시간으로 12월2일 오전8시 AWS의 최대 연례 행사인 ‘리인벤트 2025’가 열립니다. 여기서 AWS의 자체 AI 반도체인 ‘트레이니움3’의 자세한 스펙과 내용이 공개될 것으로 예상됩니다. 구글의 TPU에 해당하는 AWS의 제품이라고 보면되는데요. 구글 TPU가 최근 엄청난 관심을 받으면서 올해 리인벤트에서도 AWS의 반도체인 트레이니움3가 제일 큰 관심을 받게될 것 같습니다. 이것이 얼마나 위협적이냐에 따라 엔비디아가 한번 더 타격을 받을 것 같습니다.

실제로 인텔의 서버용 CPU 사업에 가장 큰 타격을 준 것은 AMD가 아니라 AWS가 만든 자체 서버용 CPU 그라비톤 때문이었습니다. 가장 많이 데이터센터를 만드는 기업인 AWS가 인텔 제품을 쓰지 않고, Arm 설계 기반의 저전력 CPU를 사용하면서 인텔의 가장 수익성 좋은 사업이 타격을 받은 것이죠. AWS의 경우 자체 서버의 50%에 이미 그라비톤을 사용하는 것으로 알려져있습니다. 이런 점에서 구글과 AWS의 행보에 엔비디아가 관심을 쏟을 수 밖에 없고, 엔비디아가 인텔에 투자를 해서 함께 CPU를 개발하기로 한 것도 이런 배경으로 이해해 볼 수 있습니다. 서버 CPU 시장에서도 x86 진영과 Arm 진영의 경쟁이 치열해지고 있는데 하이퍼스케일러들이 Arm CPU + ASIC 으로 나선다면, 엔비디아는 x86 CPU + GPU로 대응에 나설수도 있는 것이죠. 

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애플, 인텔 파운드리에서 M칩 생산한다 

애플의 랩탑 제품에 들어가는 M 프로세서를 이르면 2027년부터 인텔 파운드리에서 생산할 수도 있다는 궈밍치 TF인터내셔널증권 애널리스트의 주장이 나왔어요. 주로 저사양 M칩을 생산한다는 설명. 미국 정부가 인텔 지분을 획득하고, 미국 내에서 빅테크들의 반도체를 생산하도록 압박을 하고 있기 때문에 충분히 가능한 이야기인것 같아요. 이 소식이 전해지면서 인텔 주가는 10% 급등하기도. 

에어팟 가져오면 스마트안경 할인

연말을 맞아서 레이밴 AI 안경 판매를 확대하고 있는 메타. 구형 메타 레이밴 안경이나 에어팟 등 이어버드를 가져오면 신형 AI 안경을 할인해주는 행사를 진행 중. 구형 안경은 122달러, 애플 에어팟은 70달러를 할인해준다고 해요. 참고로 메타 레이밴 AI 안경 2세대의 경우 379달러라고 해요. 스마트안경이 안경 교체수요를 촉진하고, 에어팟 등을 대체할 수 있는 제품이라는 점을 생각해보면 똑똑한 판매전략인 것 같아요!