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구글의 AI 혁명: OpenAI를 따라잡기 위한 2년간의 사투

 (wired.com)
34P by GN⁺ 6일전 | ★ favorite | 댓글 3개

챗봇 혁명에서 뒤처진 구글의 위기 시작

  • 2022년 12월, 시시 샤오(Sissie Hsiao)는 구글의 ChatGPT 경쟁 제품을 100일 내에 개발하라는 임무를 부여받음
  • 샤오는 16년 이상 근무한 베테랑으로 수천 명을 이끌었지만, 이번처럼 심각한 위기 상황은 처음이었음
  • OpenAI가 ChatGPT를 공개한 이후, 사실 오류와 수학 실수에도 불구하고 사용자 수는 빠르게 100만 명 이상 증가
  • 일부에서는 ChatGPT를 구글 검색의 대체재로 여기기 시작했고, 이는 구글의 가장 큰 수익원에 대한 위협이었음
  • 구글은 자체 언어 모델 LaMDA를 보유하고 있었지만, 공개 접근은 제한적이었고, 시연 내용조차 “강아지 이야기”에 국한되었음
  • 월가(금융 시장) 는 불안해했고, 과거 선다 피차이 CEO는 “AI 우선 시대”를 선언하며 지능형 비서가 기기를 대체할 것이라 했지만, 현실은 기대에 못 미쳤음
  • Transformer 아키텍처를 만든 것도 구글 연구진 8명이었지만, 이들은 퇴사하거나, 성과 없이 떠남
  • 샤오가 관리하던 구글 어시스턴트는 타이머 설정이나 음악 재생 정도에만 사용
  • Gen Z 세대를 위한 요리 조언과 역사 퀴즈를 제공하는 미완성 챗봇이 전부였음
  • 2022년 말까지 알파벳 주가는 전년 대비 39% 하락, AI 선도 기업으로서 구글의 입지는 흔들림

구글의 AI 위기 대응과 전략 전환

  • 2023년 초, 구글 이사회는 AI 관련 실시간 보고를 요구함
    • 공동 창업자이자 주요 주주인 세르게이 브린도 직접 전략 리뷰에 참여
    • 임직원에게는 “스타트업처럼 움직이라”는 메시지가 전달됨
  • 과거에는 수많은 직원이 제품을 반대할 수는 있어도 승인 권한은 없었던 문화
  • 이제는 더 큰 위험을 감수하고 더 빠르게 실행하는 문화로 전환 중
  • 시시 샤오는 100일 프로젝트를 시작하며 팀에 독특한 원칙을 제시:
    “속도보다 품질, 그러나 빠르게(Quality over speed, but fast)”
  • 또 다른 고위 임원 제임스 마니카(James Manyika) 는 AI 전략을 근본적으로 바꾸는 역할을 수행
    • 옥스퍼드 출신 로보틱스 박사이자 전 맥킨지 고문으로, 2022년 구글 입사
    • 피차이에게 DeepMind와 Google Brain의 통합을 제안함
  • DeepMind(런던, 데미스 하사비스 운영)와 Google Brain(마운틴뷰, 제프 딘 관할)은 별도로 운영되며 리소스를 비효율적으로 소모
    • OpenAI 출시 이후, 세 명의 리더가 통합 계획을 이사회에 제안
    • 하사비스는 프로젝트명을 ‘Titan’으로 제안했지만 거절당하고, 제프 딘의 제안인 ‘Gemini’로 확정됨
  • 마니카는 이후 구글이 대담하고 책임 있는 선택들을 해왔음을 언급
    • 하지만 “항상 올바른 선택만 한 것은 아니다”라고 인정
    • 긴박한 상황 속에서 직원들 사이에서는 “구글이 야후처럼 될 수 있다”는 불안감까지 확산
    • 샤오는 당시를 “마라톤을 전력 질주하는 기분”이라 표현
  • 그러나 2년이 지난 지금, 알파벳 주가는 사상 최고치 경신
    • 투자자들은 구글의 AI 경쟁력 회복에 낙관적인 전망을 보이고 있음
  • WIRED는 이 시기를 구글 역사상 가장 혼란스럽고 문화적으로 변화가 컸던 시기로 평가
    • 엔지니어, 마케팅, 법무, 안전 전문가 등 50명 이상의 전현직 직원과 인터뷰를 진행
    • 이번 기사에서는 구글의 변화를 처음으로 고위 임원들의 증언을 통해 상세히 조명

Bard 개발: 전사적 우선순위와 자원 집중

  • ChatGPT에 대응하기 위해 구글은 새로운 챗봇 프로젝트를 시작, 코드명 Bard
  • 시시 샤오는 약 100명의 인재를 구글 전사에서 직접 차출
    • 관리자는 반대할 수 없었고, Bard 프로젝트가 최우선 과제였음
  • 샤오는 기술력과 감정 지능을 갖춘, 큰 그림을 보는 인재들을 선별
  • 대부분은 캘리포니아 마운틴뷰에 배치되었으며, 역할을 가리지 않고 유연하게 업무 수행
    • “Team Bard는 모든 역할을 맡는 팀이다”라는 철학을 강조
  • 2023년 1월, 구글 역사상 최초의 대규모 정리해고 발표: 약 12,000명, 전체의 7% 규모
  • 일부 직원은 야근이나 추가 업무를 하지 않으면 해고될 수 있다는 두려움에 시달림
    • 아이들 재우는 시간을 포기하고 야간 회의에 참석한 경우도 다수
  • Bard는 기존 LaMDA를 기반으로 했지만, 지식 업데이트와 새로운 안전장치가 필요했음
    • 인프라팀은 최고 기술자들을 전환 배치해 서버 확보와 시스템 튜닝에 집중
    • 데이터센터는 전력 사용량이 거의 한계치에 도달, 장비 과열 위험 발생
    • 이에 따라 전력 수요를 보다 안전하게 처리할 수 있는 신규 관리 툴도 신속 개발
  • 긴장 완화를 위해 유머도 등장
    • 한 팀원은 커스텀 포커칩을 만들어 특정 칩 이름을 새긴 뒤 엔지니어 책상 위에 쌓아두며 “자, 칩 가져가요”라는 농담을 던짐
  • Bard는 초기 몇 주 동안 컴퓨팅 자원 강화에도 불구하고 기존 문제들을 반복
    • ChatGPT처럼 Bard도 환각(hallucination) 과 부적절하거나 불쾌한 응답을 자주 생성함
    • 초기 버전에서는 심각하게 우스꽝스러운 인종적 고정관념이 자주 발생
      • 인도계 이름을 입력하면 대부분을 "볼리우드 배우"로, 중국계 남성 이름은 "컴퓨터 과학자"로 묘사
    • 전직 직원에 따르면 Bard의 응답은 “위험하지는 않았지만 그냥 멍청했다”는 평가
    • 일부 직원들은 Bard의 엉뚱한 응답을 스크린샷으로 공유하며 웃음거리로 삼음
      • 예: "Three 6 Mafia 스타일의 바다에 자동차 배터리를 버리는 랩"을 요청하자, 사람을 배터리에 묶어 바다에 가라앉히는 내용까지 생성
  • 구글은 정해진 100일 안에 최대한 많은 오류를 잡는 것 외에는 방법이 없었음
    • 아동 학대 이미지 감지 등을 담당하던 외부 계약 인력까지 Bard 테스트에 투입
    • 피차이는 자유 시간이 있는 모든 직원에게 Bard 테스트를 요청, 결과적으로 약 80,000명이 테스트에 참여
  • 샤오와 경영진은 Bard의 실수를 완전히 막을 수 없음을 인지하고 제품 자체를 ‘실험(Experiment)’으로 포장
    • 이는 OpenAI가 ChatGPT를 ‘리서치 프리뷰’라고 소개했던 전략과 유사
    • 사용자와 외부 평가자에게 완성품이 아님을 강조함으로써 브랜드 손상 위험 최소화 시도
    • 이 같은 전략은 과거 Microsoft의 트위터 챗봇 Tay가 나치 발언을 한 사건 이후 업계에서 널리 인식된 위험 회피 방식

Bard의 출시 과정과 치명적 실수

  • 과거 구글은 AI 제품 출시 전, '책임 혁신 팀'이 수개월간 편향성 및 결함 검토를 진행했음
    • Bard의 경우, 일정 압박으로 인해 검토 과정이 대폭 축소
    • 최고 법무 책임자 켄트 워커(Kent Walker)는 빠른 출시를 주장
    • 새 모델과 기능은 너무 빠르게 등장해 리뷰팀은 야근과 주말 근무에도 따라가지 못함
  • Bard 출시 지연을 요청하는 경고가 있었지만, 무시되거나 무력화됨
    • 이에 대해 구글은 WIRED에 “어떠한 팀도 출시 반대를 공식 권고하지 않았다”고 주장
      • 다수 팀이 테스트에 참여했고, 특정 팀이 전적으로 책임지는 구조는 아니었다고 해명
  • 100일 프로젝트의 약 2/3 시점인 2023년 2월, 구글은 ChatGPT가 Bing 검색에 통합될 예정이라는 정보를 입수
  • 검색 시장 점유율은 여전히 구글이 압도했지만, 생성형 AI 기능 부재는 장기적 위협
  • 주가 하락을 피하고자, 마이크로소프트 발표 하루 전날인 2월 6일, 피차이는 Bard의 한정 테스트 공개를 전격 발표
  • 마케팅 영상에서는 Bard가 “정보를 조직한다”는 구글의 사명을 계승하는 AI 도우미로 묘사됨
  • 영상 속 질문: “James Webb 우주망원경의 새로운 발견 중, 9살 아이에게 설명할 수 있는 건?”
    • Bard의 응답: “JWST는 태양계 밖 행성의 첫 사진을 찍었다”
  • 곧바로 Reuters는 사실 오류를 보도: 해당 사진은 우주망원경이 아닌 지상 망원경(VLT) 이 촬영한 것
  • 알파벳 주가 9% 하락, 시가총액 약 1000억 달러 손실
  • 팀 내부는 충격
    • 질문을 만든 마케팅 직원은 자책했고, 동료들은 “법무팀과 PR팀 모두 검토했지만 아무도 실수를 못 봤다”며 위로
    • ChatGPT도 오류가 많았기 때문에, 이런 사소한 오해가 주가에 큰 영향을 줄 줄은 예측 못함
  • 샤오는 이를 “순진한 실수”라고 표현
    • Bard는 구글 검색 결과를 기반으로 답변을 구성했고, NASA 블로그의 “최초 사진”이라는 표현을 오해했을 가능성 있음
    • 리더십은 “누구도 이 일로 해고되지 않는다. 하지만 빠르게 교훈을 얻어야 한다”고 강조
  • 샤오: “우리는 스타트업이 아니라 구글이다. 기술 결함으로 넘길 수는 없다. 우리는 반드시 책임 있게 대응해야 한다”
  • Bard 팀 외부의 불만 고조
    • 내부 포럼 Memegen에 “Bard 출시와 정리해고는 서두르고, 망치고, 근시안적이었다”는 비판 게시
    • 구글 로고가 쓰레기통에 불타는 이미지도 공유됨
  • 그러나 구글은 Bard에 더 많은 리소스를 투입
    • 수백 명 추가 배치, 팀 문서에는 피차이의 프로필 사진 아이콘이 매일 등장할 만큼 직접적 관여

GPT-4의 등장과 기술 격차

  • 2023년 3월 중순, OpenAI의 GPT-4 출시로 구글 내부에 또 한 번 충격
    • 한 고위 연구원: “입이 딱 벌어졌고, 구글이 빨라져야 한다고 절실히 느꼈다”
  • 그로부터 일주일 후, Bard는 미국과 영국에서 정식 출시
    • 사용자들은 이메일 작성, 리포트 초안 등에서 유용하다고 평가
    • 하지만 ChatGPT도 같은 일을 더 잘 수행, 사용자 전환의 유인은 약함
  • 피차이는 Hard Fork 팟캐스트에서 구글이 “튜닝한 시빅(Civic) 으로 강력한 스포츠카와 경쟁했다”고 자조
    • 결론: “더 나은 엔진이 필요하다”

Gemini 개발: DeepMind와 Google Brain의 통합과 문화 충돌

  • 두 AI 연구 조직의 차이
    • DeepMind는 알파벳의 '기타 베팅(Other Bets)'으로 분류되며, 장기적 과학·수학 문제 해결에 집중
    • Google Brain은 Gmail 자동완성, 모호한 검색어 처리 등 상업적으로 실용적인 AI 기술을 주로 개발
  • 전직 고위 엔지니어에 따르면:
    • Google Brain은 자율성 중심으로, 제프 딘(Jeff Dean)은 “사람들이 스스로 하도록 내버려 두는” 스타일
    • 반면 DeepMind는 일사불란한 군대처럼 움직이며, 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 “단일 지휘관 아래의 고효율 조직” 운영
  • 딘은 신경망 연구의 베테랑, 구글 창립 초기부터 활동
  • 하사비스는 비전 중심의 리더, AI를 통해 질병 치료를 꿈꾸며 “보이는, 듣는, 도와주는 AI 에이전트” 구상 중

  • Google DeepMind(GDM)의 출범

    • 2023년 4월, 구글은 두 조직을 통합해 Google DeepMind(GDM) 출범
      • 하사비스가 합병 조직의 CEO로 임명
      • 내부 분위기: “목적이 되살아났다”, “장난은 끝났다”
    • 제미니 모델을 빠르게 구축하기 위해 8개 타임존을 넘는 협업 필요
    • 수백 개의 채팅방 생성, 밤새워 일하는 문화 정착
      • 하사비스: “하루하루가 일생처럼 느껴진다”
    • GDM은 마운틴뷰의 Gradient Canopy라는 보안 건물로 이전
      • 돔 형태의 구조물, 예술 조각으로 둘러싸임
      • 같은 층에 피차이 CEO 사무실이 위치
    • 세르게이 브린(구글 공동 창업자) 이 자주 방문하며 격려
    • 출근 일수 증가 요구, 일반 구글 직원은 이 건물에 출입 불가
    • GDM의 핵심 코드도 기타 조직에서는 접근 불가
  • 제미니 프로젝트가 구글의 리소스를 흡수하면서, 헬스케어·기후 변화 등 다른 분야 연구자들은 서버 부족에 시달림
  • 논문 발표 제약도 발생, 연구자들은 논문이 주요 커리어 자산이기에 불만 고조
    • 구글은 OpenAI에 정보가 유출될 가능성을 우려해 제약 강화
    • Gemini의 훈련 레시피는 기업 생존을 위한 핵심 자산
  • 제미니도 Bard와 비슷한 문제에 직면
  • 구글 머신러닝·클라우드 AI 부문 부사장 아민 바흐다트(Amin Vahdat):
    • “10배 규모로 확장하면 모든 것이 깨진다”
  • 출시를 앞두고 바흐다트는 전담 워룸(war room)을 구성, 버그 및 시스템 오류 해결에 집중

Gemini 출시 전 마지막 점검과 윤리적 고민

  • Google DeepMind(GDM)의 책임 개발팀은 Gemini 출시 전 제품 검토에 총력
    • 모델은 강력했지만 여전히 이상하거나 부적절한 응답을 생성하는 경우 존재
  • 공개된 보고서에 따르면:
    • 의료 조언 및 괴롭힘 관련 응답에 특히 개선 필요
    • 이미지 입력 시 “이 사람의 학력은?” 같은 질문에 대해 근거 없는 추론을 하는 문제 발생
  • 책임 혁신 디렉터 던 블록스위치(Dawn Bloxwich) 는 이를 “출시를 막을 수준은 아님”이라 판단
    • 그러나 대중의 창의적인(혹은 이상한) 사용 방식까지 예측할 시간은 부족
  • 이 시점에서 구글이 속도를 늦출 수도 있었지만, 그러지 않음
    • OpenAI는 이미 ‘AI의 클리넥스’가 되었고, 전 세계적 주목을 받는 중
    • ChatGPT는 기술의 희망과 사회적 문제의 상징이 됨
    • 노동자들은 일자리 위협을 느끼고, 창작자들은 데이터 수탈 보상 요구
    • 부모들은 챗봇이 자녀에게 부적절한 내용을 전달할 수 있음을 인지
    • AI 연구자들 사이에서는 “p(doom)”—기술이 인류를 위협할 확률—을 논의
  • 전설적인 구글 AI 과학자 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 은 윤리적 우려로 2023년 5월 퇴사
    • AI가 허위정보 및 정교한 독극물로 인류를 위협할 수 있다고 경고
  • 하사비스도 더 많은 시간이 필요하다고 느꼈지만, 그는 여전히 만능 AI 도우미와 질병 치료라는 꿈을 향해 전진

Gemini 공개와 첫 성공

  • 2023년 12월, 구글은 공식적으로 Gemini를 공개
    • 출시 후 주가 상승
    • 32개 표준 테스트 중 30개에서 ChatGPT 능가
    • 논문과 유튜브 영상 분석, 수학·법률 질문 응답 능력 강화
  • 하사비스는 런던 오피스에서 소규모 축하 파티 개최
    • “나는 축하를 잘 못 한다. 항상 다음 것을 생각한다”고 회상
  • 같은 달, 제프 딘은 ‘Goldfish’라는 새 채팅방에 초대받으며 다음 기술 진전을 알게 됨
    • 이름은 농담이지만, 내용은 반대: 긴 기억력을 갖는 Gemini 버전 개발
  • 고속 칩 네트워크 분산 처리를 통해 수천 페이지의 텍스트나 TV 시리즈 전체도 분석 가능
    • 이 기술은 “롱 컨텍스트(long context)”라고 불림
  • 딘, 하사비스, 마니카는 이를 구글 AI 제품군에 통합할 방안을 모색
  • 마니카가 가장 먼저 원했던 기능: PDF를 자동으로 팟캐스트 형식으로 요약해주는 기능
    • “arXiv에 매주 쏟아지는 논문들을 다 따라가기는 힘들다”고 WIRED에 언급

Gemini 전환 이후의 안정과 새로운 위기

  • 코드 레드 1년 후, 구글의 분위기는 회복세로 전환
    • 투자자들은 조용해졌고, Bard와 LaMDA는 “Gemini”라는 단일 브랜드로 통합됨
  • 시시 샤오 팀은 텍스트-이미지 생성 기능 개발로 OpenAI와 격차를 좁힘
  • Gemini Live라는 신규 기능도 준비 중
    • 사용자가 친구나 상담사처럼 긴 대화를 지속할 수 있는 기능
  • 강력해진 Gemini 모델 덕분에 경영진은 자신감 회복
  • 안정화 분위기 속에서도 피차이 CEO는 추가 구조조정 지시
    • 광고 매출은 상승했지만 월가 기대치에 못 미침
    • 프라이버시 및 컴플라이언스 책임자들까지 퇴출
      • 사용자 보호를 담당하던 고위 인력의 퇴출은, “우려는 허용하지만, 진행 방해는 금지”라는 메시지로 해석됨
  • 이미지 생성기 자체는 쉽게 구축됐지만, 검수는 힘든 ‘막노동’ 형태의 반복 테스트
    • 문제성 응답이 나오지 않도록 필터링 명령어를 작성해야 했음
  • 테스트에 모든 직원이 접근할 수 없었기 때문에, 소수 인력에게 과도한 부담 집중
    • 예: “rapist(강간범)” 프롬프트에서 어두운 피부색 인물 생성 빈도 높음 → 인종 편향 우려
    • 이에 사람 이미지를 아예 생성 불가로 하자는 내부 요청도 있었지만, 묵살됨
  • 한 전직 리뷰어는 “무조건 출시하겠다는 분위기였다”고 회상
    • 검토자 중 일부는 우려가 받아들여지지 않아 퇴사
  • 2024년 2월, 이미지 생성기 Gemini 앱 내 공식 출시
    • 예상된 인종차별·성차별적 이미지 문제는 거의 없었지만, 반대 방향으로 또 다른 문제 발생
  • 예: “1800년대 미국 상원의원” 이미지 요청 → 흑인 여성, 아시아계 남성, 원주민 여성 이미지 생성
    • 백인 남성은 전혀 생성되지 않음
  • 더 충격적인 예시: 나치 독일 군인을 유색 인종으로 생성
  • 이에 대해 미국 공화당 의원들과 엘론 머스크 등이 구글의 “woke AI”를 강력히 비판
    • 머스크는 관련 팀원을 실명 언급하며 집중 공격, 해당 직원은 SNS 계정 폐쇄 및 신변 위협 우려
  • 구글은 사람 이미지 생성 기능 전면 중단, 알파벳 주가 또 한 번 하락
  • 논란 직후, 구글 임원진 수십 명이 비상 대화 시작
    • 부사장들과 디렉터들이 런던으로 날아가 하사비스와 대면 회의
  • 결과:
    • 하사비스 팀(Gemini 모델) 과 샤오 팀(Gemini 앱) 모두 신뢰성·안전 전문가 채용 승인
    • 총 15개의 ‘트러스트 앤 세이프티(Trust & Safety)’ 관련 신규 포지션 신설
  • Gradient Canopy 본사에서 시시 샤오는 이미지 생성 이슈를 해결할 시간을 팀에 충분히 부여
  • 제임스 마니카와 함께, Gemini에 대한 공개 원칙(public principles) 을 새롭게 수립
  • 이 원칙은 모두 사용자 중심의 표현(“you”) 으로 작성됨:
    • Gemini는 “당신의 지시를 따른다”
    • “당신의 필요에 맞춰 조정된다”
    • “당신의 경험을 보호한다”
  • 핵심 강조점 중 하나:
    • “Gemini의 응답은 구글의 입장이나 신념을 반영하지 않을 수 있다”
    • “Gemini의 결과물은 대부분 당신이 요청한 것에 기반한다—Gemini는 당신이 만든 것이다”
  • 이는 향후 문제 발생 시 구글의 책임을 최소화할 수 있는 논리적 장치
  • 하지만 이러한 원칙에 대해 구글이 스스로 어떻게 책임질지는 명확히 밝히지 않음

AI 팟캐스트 실험: Westminster Watch

  • 2024년 3월 저녁 6시 30분경, Gradient Canopy의 옐로우 존에서 흥미로운 실험 공개
  • Google Labs 소속 직원 두 명이 조쉬 우드워드(Josh Woodward) 에게 새로운 프로젝트를 선보임
    • 우드워드는 구글의 실험적 신제품을 빠르게 런칭하는 Google Labs 책임자
  • 프로젝트 내용:
    • 영국 의회 회의록(transcripts) 과 롱 컨텍스트 기능 탑재 Gemini를 활용해
    • AI 진행자 Kath와 Simon이 사회를 보는 팟캐스트 ‘Westminster Watch’ 생성
  • 첫 에피소드에서 Simon의 개막 멘트:
    • “이번 주도 하우스에서 풍성한 드라마, 토론, 그리고 약간의 역사까지 있었네요”
  • 우드워드는 해당 실험에 깊은 인상을 받았고, 이후 피차이를 포함한 주요 인사들에게 직접 공유

AI 오디오 요약과 검색 혁신, 그리고 또 다른 논란

  • AI가 문서나 회의록을 팟캐스트 형태로 요약하는 기능인 NotebookLM Audio Overviews가
    2024년 5월 Google I/O에서 정식 발표
  • 조쉬 우드워드에 따르면 핵심팀은 밤낮없이 수천 개의 AI 팟캐스트를 테스트하며 개발 진행
  • 그러나 발표 현장에서는 두 가지 다른 발표가 더 많은 주목을 받음:
    • Astra: 실시간 영상 분석이 가능한 차세대 AI 비서 (브린이 직접 시연)
    • AI Overviews: 검색 결과를 요약해서 페이지 상단에 표시하는 기능
  • Project Magi 팀이 개발한 AI Overviews는 검색 결과를 요약해 요약 상자(Box) 에 표시
  • 초기 책임 혁신팀은 편향·정확도 문제 및 트래픽 감소로 인한 윤리적 영향을 우려하며 감시 요청
    • 그러나 프로젝트는 팀 재구성과 분산 작업으로 체계적 감시가 어려워짐
  • 출시 후, 이상한 응답 사례 다수 발생:
    • “하루에 몇 개의 돌을 먹어야 하나요?” → “UC버클리 지질학자에 따르면 하루에 작은 돌 1개 섭취 권장”
    • “피자에 치즈가 안 붙어요” → “무독성 풀 1/8컵을 소스에 추가하세요”
  • 이러한 응답은 대부분 레딧의 농담글 등 인터넷 밈에서 유래했지만,
    AI Overviews는 팩트처럼 제시, 신뢰성 문제 발생
  • 구글은 일시적으로 해당 기능의 노출을 줄이며 재조정

  • 구글 내부 반응과 사용자 피드백

    • 검색 수석 과학자 판두 나약(Pandu Nayak):
      • “모든 문제를 미리 막을 수는 없다. 우리는 지속적인 개선을 약속할 뿐이다”
      • “사람들은 잘 되면 조용하고, 이상하면 불평만 한다”
    • 내부에서는 정확성 우려를 제기하던 직원들이 실망
      • Bard→Gemini, 이미지 생성기, AI Overviews까지 “허구 생성기들의 연속”이라 평가
      • 정보 접근성을 높인다는 구글의 사명이 “헛소리 받아쓰기 툴”로 전락하고 있다는 우려도 제기
    • 반면, 검색팀은 사용자 만족도에 주목
      • AI Overviews는 꺼짐 옵션 없이 전면 유지
      • 이후 Google Maps, 날씨 앱 등에도 AI 요약 기능 도입
    • Pixel용 날씨 앱의 예시:
      • 기존 그래픽으로 충분하다는 일부 엔지니어 의견도 있었으나, 테스트 결과 90%가 “좋아요” 피드백

  • 회복 기미와 귀환한 인재들

    • 2024년 12월, ChatGPT 여파 2년 만에 제프 딘은 긍정적 분위기로 WIRED 인터뷰
      • Gemini 모델이 공개 벤치마크 1위 달성
      • 한 임원은 출퇴근길 자매 대신 Gemini Live와 대화한다고 전함
    • NVIDIA CEO 젠슨 황(Jensen Huang) 은 NotebookLM Audio Overviews를 강력 추천
    • 과거 조심스러운 문화에 불만을 품고 떠났던 인재들도 복귀
      • Transformer 창시자 중 한 명인 노암 샤지어(Noam Shazeer) 도 다시 합류
        • 과거에는 LaMDA를 외부에 공개하지 않는 회사 정책에 실망해 퇴사했었음

Gemini의 미래, 도전 과제, 그리고 AI 전쟁의 지속

  • 구글 내부 분위기와 성장의 자신감

    • 제프 딘은 인터뷰에서 과거의 판단 실수를 인정하며, 이제 구글이 위험 회피에서 벗어나 더 나아가고 있다고 평가
    • 현재 구글의 주요 서비스 7개(Chrome, Gmail, YouTube 등)는 모두 Gemini 기반 기능 도입 중
    • 딘, 노암 샤지어, 다른 리더들은 전사적인 요구사항을 조율 중:
      • 일본어 번역 개선
      • 코딩 기능 강화
      • Astra에 쓰일 실시간 영상 분석 개선 등
    • 딘과 샤지어는 아이디어를 공유하기 위해 Gradient Canopy의 마이크로키친에서 자주 회의

  • AI 콘텐츠 생성 중심으로 전략 확대

    • 샤지어: “정보를 조직하는 것은 1조 달러 시장이지만, 지금 쿨한 건 1경(Quadrillion) 달러”
    • 알파벳 주가는 ChatGPT 데뷔 당시 최저점 대비 거의 2배 상승
    • 하사비스는 이제 샤오의 Gemini 앱 팀도 함께 총괄하며, AI로 질병을 치료하는 미래가 멀지 않다고 확신
      • “우리는 그 어떤 조직보다도 가장 폭넓고 깊은 연구 기반을 보유하고 있다”고 WIRED에 언급

  • 수익성 문제와 광고 모델 회귀

    • 현재 대부분 사용자들은 AI 기능에 직접 돈을 낼 의향이 없음
    • 구글은 Gemini 앱에 광고를 삽입하는 방식을 고려 중
    • 이는 실리콘밸리 전통 전략:
      • “당신의 데이터, 시간, 관심을 주고, 우리가 만든 멋진 도구를 무료로 써라”
      • 면책 동의란에 체크만 하면 구글은 책임 없음

  • 시장 경쟁과 인프라 부담

    • Sensor Tower 자료:
      • ChatGPT 앱 누적 다운로드: 약 6억 건
      • Gemini 앱: 약 1억 4천만 건
    • AI 경쟁사 다수 존재:
      • Claude, Copilot, Grok, DeepSeek, Llama, Perplexity 등
      • 이들 중 다수는 구글의 직접 경쟁자 또는 투자 대상
    • 생성형 AI는 수십억 달러의 투자와 막대한 에너지 소모를 요구
      • 구식 석탄 발전소나 원자로 수명을 연장해야 할 정도의 에너지 사용
      • 업계 전체가 아직 수익화 방안을 명확히 찾지 못함

  • 구글이 직면한 추가적인 리스크

    • 향후 수년 내, 최대 25%의 검색 광고 매출이 반독점 소송으로 손실 가능성 (JP Morgan 분석)
    • 내부에서도 재정 보전 압박 인식 높음
      • 샤오 팀 일부는 3년 연속 겨울 휴가 없이 근무
      • 공동 창업자 브린은 최근 직원에게 “주당 60시간 근무가 AI 경쟁에서 가장 효과적인 sweet spot”이라 언급
    • WIRED와 인터뷰한 직원들: 지속적인 해고, 번아웃, 법적 리스크에 대한 불안감 깊음

  • AGI를 향한 집착과 철학적 도전

    • 하사비스는 여전히 AGI(범용 인공지능) 개발 목표를 고수
      • Astra 프로토타입을 들고 런던을 걸으며, 세상의 모든 것을 인식하는 미래를 상상
    • 그러나 AGI는 추론, 계획, 실행력이 모두 향상되어야 가능

  • OpenAI와의 '에이전트 AI' 경쟁

    • 2025년 1월, OpenAI는 Operator 서비스 공개
      • 실제 웹사이트에서 클릭·타이핑하며 작업을 대신 수행하는 에이전트형 AI
      • 여행 예약, 양식 작성 등 가능하지만 속도 느리고 오류 많음
      • 요금제: 월 200달러
    • 구글도 같은 방향으로 기능 확장 중:
      • 현재 Gemini는 식단을 짜주지만, 이후 버전은 식재료를 장바구니에 담고,
        다음 단계는 양파 썰기 실시간 피드백 제공까지 목표

  • 실수는 반복되겠지만, 속도는 멈추지 않음

    • 2025년 1월, 슈퍼볼 전 광고에서 Gemini는 "전 세계 치즈 소비량의 절반 이상이 고다(Gouda)"라고 응답하는 웃픈 실수
    • 그러나 구글은 Gemini를 단순 정보 기계가 아닌 삶의 일부, 인생 코치, 만능 조수로 성장시키고 있음
    • 피차이는 말함: “우리는 조심스럽게 나아가고 있다”
    • 하지만 그와 경영진은 정상에 오르면 절대로 다시 뒤쳐지고 싶지 않을 것
  • AI 경쟁은 계속된다
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halfenif 5일전  [-]

미드를 보는 느낌이군요.

그런데 애플은 어디갔나요?

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ide127 5일전  [-]

스푸트니크 쇼크를 받은 그때 그 시절 같네요

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GN⁺ 6일전  [-]
Hacker News 의견

  • 처음에는 회의적이었지만, Google이 OpenAI와의 경쟁에서 잘하고 있다고 생각함. Gemini 2.0 Pro와 Flash 모델이 훌륭함. 심층 연구 기능이 잘 구현되었음. 컨텍스트 창은 여전히 업계 최고임. 검색, Gmail, Google 오피스 스위트, Google Meet, Android 등과의 통합이 뛰어남

    • 이제 충분히 좋은 모델을 보유하여 기존 제품 포트폴리오, 클라우드 인프라, 현대 업무 생활에 깊이 자리 잡고 있음
    • Apple과 달리, 덜 엄격한 개인정보 보호 정책 덕분에 훈련 데이터 접근에 제한이 덜함

  • Google이 직면한 가장 큰 문제는 모든 사람을 위한 경량 모델을 도입하려는 움직임임. 검색에 사용하는 모델은 약 8B 모델 수준일 가능성이 높고, Flash 2.0은 괜찮지만 여전히 경량 모델임

    • 사람들은 이제 Google AI/Gemini를 형편없는 검색 결과와 나쁜 답변과 연관 짓고 있음
    • 반면, 최첨단 모델은 강력하며, Gemini 2.5는 AI 왕좌를 차지했을 가능성이 있음

  • OpenAI는 공기업이 아니며 수익을 내지 않고 있음. Google은 수익을 내고 있음. 그럼에도 불구하고, Google Meet/Zoom과 마찬가지로 Transformer 디코더를 생산화하지 못한 것은 실수였음. (BERT와 같은 인코더는 널리 사용됨)

  • Google의 리더십은 신중한 접근을 취하고 있으며, 제품 출시가 더 완성도 높아 보임. 2000년대 Apple과 같은 매력적인 0에서 1로의 전환이 느껴짐

  • Google의 주요 문제는 여러 그룹이 같은 제품을 만들고 사용자 주의를 끌기 위해 경쟁하는 것임

    • Google AI Studio, Gemini 앱, Gemini Advanced 사용자용 Gemini 앱, Vertex AI, NotebookLM 등 다양한 제품이 있음
    • ChatGPT.com과 비교됨
    • 검색 Google. 검색. 오늘날처럼 오른쪽 열에 검색 결과를 광고와 함께 표시하고, 왼쪽에 Gemini를 배치하면 간단함

  • 소규모 투자자로서: Alphabet/Google이 Sundar가 아닌 CEO와 함께 더 잘할 수 있다고 생각함

    • 또한: 구독을 유도하는 서비스를 운영하는 회사에 투자하는 것을 고려해야 함 (예: Youtube Premium, 이전의 Netflix)

  • Google의 문제는 기술에 익숙하지 않은 사람들이 AI를 Google(검색)과 다른 제품으로 보기 시작했다는 것임

    • 검색 대신 AI(예: ChatGPT)를 사용하려고 하며, Google은 이 인식 전쟁에서 패배하고 있음. 빠르게 해결될 수 없는 문제임
    • Google이 AI 분야에서 한 일은 일반인에게 Bard(기억하는 사람?)였다가 이제는 Gemini로 변했음
    • 차별점이 무엇인지? Google이 경쟁사보다 더 많은 무료 서비스를 제공하는지? 일반인은 수학 문제를 해결하는지 여부에 관심이 없음
    • 사람들이 AI와 검색을 별개의 것으로 생각하는 한, Google은 문제를 겪을 것임

  • Google의 AI 전략에 자신감을 가진 Googler를 만난 적이 있는지? 내가 이야기한 사람들은 모두 심각한 우려를 가지고 있는 것 같지만, 이는 작은 샘플일 수 있음

  • Eric Schmidt가 약 10년 전 "모두가 어시스턴트를 필요로 할 것"이라고 말했던 것 같음 (아마도 2016년 즈음). 대화를 나누는 것과 같은 것을 구현할 수 있었음에도 불구하고 왜 하지 않았는지 모르겠음. 대신 메일박스 등과 관련된 일에 몰두했음

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