컴비 일상 취미

구글에는 제미니 서비스가 있지만 AI Stuido란 서비스도 있습니다. 굳이 얘기하면 서비스라고는 말하기 어렵고, 개발자를 위해서 구글의 멀티모달 생성형 AI 모델 제품군을 빌드해볼 수 있게 만들어본 개발자용 사이트라고 보면 됩니다. 하지만 일반인도 사용하기에 따라 제미니 보다 더 유용하게 사용할 수 있는 면이 있으므로 기본적인 사용법을 알아보고자 합니다. 

1. 제공 기능

Create Prompt: 일반 제미니 서비스와 똑같이 채팅을 위한 프롬프트를 생성하는 최초의 화면입니다. 여기서 대화를 시작하시면 됩니다.

Stream Realtime: 멀티모달 기능인 제미니 라이브를 사용해볼 수 있는 공간입니다. 음성, 비디오, 화면공유 기능을 사용 해볼 수 있습니다.

Starter Apps: 멀티모달 기능인 스타터앱을 사용해볼 수 있는 공간입니다. 공간 이해(객체 탐지), 비디오 분석, 지도 탐색 기능을 사용해볼 수 있습니다. 아마 처음 제미니 멀티모달 기능 나왔을 때 광고를 보셨던 분이면 알 수 있을텐데, 영상을 촬영하면서 라이브로 제미니한테 "이 물건은 뭐야?" 라고 물어보면서 객체를 탐지하는 기능이 해당 기능에 포함되어 있습니다.

Tune a model: 모델 파인튜닝(답변 지침 등 설정)하는 기능

Library: 대화가 저장되는 곳

이 글에서는 다른 멀티모달 기능에 대해서는 다루지 않고 Create Prompt의 채팅 기능에 대해서 주로 다룹니다.

2. AI Studio는 무료야? 유료야?

AI Studio의 사용은 무료입니다. 애초에 웹에서 사용가능한 것은 무료로 밖에 제공하지 않습니다. 유료로 사용하려면 API로 불러서 사용하거나, 제미니 어드밴스드를 결제해서 제미니 사이트에서 사용해야합니다. 그럼 유료와 무료의 성능차이는 있어? 라는 질문이 생길 수 있는데요, 같은 모델(예를 들어, 2.0Flash)이라면 성능 차이도 없습니다. 하지만 두 가지 큰 차이점이 있습니다.

(1) 모델별로 사용 가능한 토큰의 제한: 아래 이미지에서 노란색 부분을 보면 Token count라는 부분이 있습니다. 한 대화당 토큰의 제한이며, Gemini 1.5 pro 모델의 경우 2만 토큰을 사용하면 그 대화를 더 이상 이어나가지 못합니다. 또한, 일당, 시간당 대화가 가능한 수가 제한되어 있습니다. 밑의 Rate limits를 보면 제한을 볼 수 있는데요. 2.0Flash 모델의 경우 하루에 1500번, 분당 사용 횟수가 15회로 제한되어 있습니다.

(2) 대화한 내역은 재학습에 활용: 무료의 경우 대화한 내역은 구글의 모델 재학습에 활용됩니다. 그러므로 개인 정보와 같은 민감한 정보는 절대 입력하지 마세요.

위와 같은 2개의 단점이 있음에도, AI Studio는 매우매우매우 유용한 도구입니다.

3. AI Studio를 사용하는 이유?

(1) 토큰 제한 넘어갈 일이 거의 없다: 토큰 제한이 있습니다만 저 토큰 제한을 넘어갈 일이 거의 없습니다. 그리고 넘어가면 대화방을 하나 더 만들면 토큰은 초기화 됩니다.왜냐하면 대화방당 토큰이 제한되어 있기 때문입니다.

(2) 새로운 모델의 우선 사용: 제미니에는 새로운 모델이 바로 업로드 되지 않는 경우가 있지만, AI Studio에는 새로운 모델이 바로 업로드 되서 미리 사용해볼 수 있습니다.

(3) 검열 설정 가능(제미니 보다 자유로운 사용): AI Studio를 사용하는 가장 큰 이유가 아닐까 싶습니다. 제미니에서는 불가능한 성적 대화, 폭력적 대화 등이 AI Studio에서는 가능합니다. 물론 수위 제한은 어느 정도 있지만 수치를 조정해서 제미니 보다 훨씬 자유로운 대화가 가능합니다.

4. API키 발급

API키는 좌측 상단의 Get a APIKey를 클릭하면 간편하게 발급받을 수 있습니다.

기본적으로 API도 똑같이 무료이며, 무료와 유료API의 차이는 위에서 설명한 것과 같습니다. 성능 차이는 없으나, 토큰, 하루 및 분당 사용량 제한이 있으며, API 사용 내역은 모델 재학습에 이용됩니다. 유료의 경우 재학습에 활용하지 않습니다. 워낙 가격이 싸다보니 개인정보가 걱정되신다면 API 호출해서 개발하실 분들은 그냥 유료로 사용하셔도 괜찮을 것 같고, 개발이 아니라 개인 취미 수준이시라면 무료를 사용해도 충분할 것으로 보입니다.

구글 CEO인 순다르 피차이가 웨이모의 세계화를 시작한다는 말을 하면서 웨이모에 대해 간단히 정리해보려고 합니다.

1. 웨이모(Waymo)란?

웨이모는 구글 산하에서 자율주행 기술 개발을 전문으로 하는 기업임. 현재 수준을 보았을 때 고정밀 지도 기반 자율주행 기술 분야에서 독보적 위치를 선점하고 있음. 핵심 기술은 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전인데, 딥러닝을 통해 주변 환경을 3차원 벡터 공간으로 정밀하게 모델링하고, 이를 바탕으로 안전하고 효율적 자율주행을 위한 추론을 수행함. 또한 라이다, 레이더, 초음파 세너와 같은 다양한 출처로부터 얻은 복합 데이터를 융합하여 실시간 고정밀 지도를 생성하고 업데이트를 하고 있음. 이러한 기술을 통해 웨이모는 운전자 개입 없는 완전 자율주행화를 현실화 하고 있음.

2. 웨이모의 변천 과정

웨이모는 생각보다 시작이 오래 되었음. 2004년 스탠퍼드대 세바스찬 스런 교수가 이끄는 자율주행 자동차 팀에서 뿌리를 찾을 수 있음. 2007년 그랜드 챌린지에서 기계 학습 기반 차량으로 뛰어난 성과를 거둔 뒤 2009년 1월 핵심 팀을 꾸려 구글 산하에서 자율주행 자동차 프로젝트를 본격적으로 시작.

이후 2016년 12월 법인으로 독립하며 사업 확장에 나섰고, 자율주행 기술 안전성과 실용성 검증을 위한 노력이 이어짐. 2017년 미국 애리조나주 피닉스에서 자율주행 택시 시범 서비스를 시작하며 상용화 첫걸음을 내딛음. 2018년 12월 피닉스 대도시 권역에서 상업 자율주행 서비스인 웨이모 원(Waymo One)을 공식 출범시키며 세계 최초 로보택시 서비스 시대를 열었음. 2020년 10월에는 안전 요원이 탑승하지 않는 완전 무인 자율 주행 자동차 운행을 공식적으로 시작하며 기술적 완성도를 더욱 높임.

2024년 1월에는 LA에도 로보택시 라이선스를 신청하며 서비스 지역 확대를 본격화하기 시작했으며, 최근 세계화를 시작한다고 순다르 피차이가 발표하면서 화제가 됨.

3. 웨이모의 주행 테스트 결과

주행 테스트 결과를 보면 인간 운전자보다 78% 안전하다고 나타남. 이미 3,300만 마일 넘는 누적 주행 거리를 기록했으며, 2023년 기준 490만 건 이상의 승객 운송을 수행함. 특히 주당 평균 15만 건 이상의 유료 승차를 기록하며 상업적 성공 가능성도 보여주고 있음. 고속도로에서도 시험 운행을 시작하며 자율주행 기술의 적용 범위를 넓혀나가고 있음. 2024년 2분기 웨이모 매출은 3억 6,500만 달러(약 4,860억 원)를 기록하며 꾸준한 성장세를 나타내고 있음.

4. 웨이모의 세계화

웨이모는 미국 시장에서 성공적 운영으로 글로벌 시장 진출을 본격화 하고 있음. 첫 번째 해외 진출지는 도쿄임. 웨이모는 2025년 초 도쿄에서 시범 운행을 시작하며 해외 시장 공략의 신호탄을 쏘아 올릴 예정이라고 함. 이를 위해 일본 최대 택시 회사인 니혼 코츠 및 차량 호출 서비스 고(Go)와 전략적 파트너십을 체결했다고 함. 

얼마 전 구글은 일본에서 자사 스마트폰 픽셀을 공격적인 마케팅, 매우 저렴한 가격으로 판매를 하였음. 이것도 웨이모가 진출하는 것과 연관이 없어 보이지 않음. 한국에서 카카오톡 - 카카오택시로 이어지는 것처럼 자사 제품들의 연계성을 강화시키기 위한 의도로 판단됨.

다시 도쿄 이야기로 돌아와서, 초기 단계에서는 니혼 코츠의 숙련된 운전기사가 함께 탑승하여 도쿄 주요 지역을 수동으로 운전하며 자율주행 데이터를 쌓을 예정이라고 함. 웨이모가 일본을 첫 해외 진출지로 선택한 이유는 일본 차량 운전석이 오른쪽에 있다는 점을 고려했다고 함. 웨이모는 우측 운전석 및 좌측 통행 규칙을 따르는 국가 데이터가 부족하기 때문에 일본 시범 운행을 통해 이런 데이터를 수집하고자 했다고 함.

5. 웨이모의 미래

웨이모는 2025년까지 10개 새로운 도시로 서비스 지역을 확장한다는 계획을 발표하였음. 일본 시장 진출을 시작으로 해외 시장 진출에 박차를 가해 본격적으로 매출을 끌어올릴 것으로 기대됨. 자율주행 기술 개발에 대한 알파벳의 50억 달러 추가 투자 계획에서도 이 의도는 분명하게 드러남.

구글의 24년 4분기 실저기 발표되었습니다. 결과적으로는 대폭락으로 이어졌는데 왜 그렇게 되었는지 간단히 살펴보려고 합니다.

구글은 장 마감 후 실적을 발표했습니다. 장 마감 때는 주가가 207달러로 최고치를 기록했지만 장 외에서 7%나 하락을 하며 192달러로 회귀하였습니다. 구체적으로 보면 클라우드쪽에서 0.2B만큼의 예상 매출을 달성하지 못했으며, 2025년에 투자 관련해 지출로 750억 달러가 지출될 것으로 발표되면서 크게 하락하였습니다.

사업 부문별 실적

구글의 보고서에 보면 사업 부문별 실적이 나와있습니다.

 AdSense, AdMob, Google Ad Manager를 통해 외부 웹사이트와 앱에 광고를 제공하는 서비스를 포함하는 Google Network 부분을 제외하면 대부분 성장을 하고 있는 것으로 나타나고 있습니다. 

이번에 문제가 된 클라우드 부분을 보면 사실 전년 대비 성장을 굉장히 많이 했습니다. 분기로 봤을 때, 예상 매출에 0.2B 부족해서 하락을 많이 하긴 했는데 솔직히 이 정도 하락할 문제는 아닌 것으로 보입니다.

클라우드 부분에 대해 보고서에서 언급된 부분은 아래와 같습니다.

Google Cloud revenues increased 30% to $12.0 billion led by growth in Google Cloud Platform (GCP) across core GCP products, AI Infrastructure, and Generative AI Solutions.(Google Cloud 매출은 핵심 GCP 제품, AI 인프라, 그리고 생성형 AI 솔루션의 성장에 힘입어 30% 증가한 120억 달러를 기록했습니다.)

Total operating income increased 31% and operating margin expanded by 5% percentage points to 32%.(총 영업이익은 31% 증가했으며, 영업 마진은 5%p 증가하여 32%를 기록했습니다.)

Net income increased 28% and EPS increased 31% to $2.15.(순이익은 28% 증가했으며, EPS는 31% 증가한 2.15달러를 기록했습니다.)

750억 달러 자본 지출은 어디에?

보고서에는 750억 달러 자본 지출은 주로 부동산과 장비 구매에 사용된다고 설명되어있습니다. 아마 최근 딥시크와 오픈AI와의 AI 경쟁으로 인해 지속적으로 투자가 이뤄지고 있기 때문으로 보입니다. 

결과적으로 전년 대비 보았을 때 잘 성장하고 있고, 자본 지출은 앞으로의 AI 경쟁 때문에 어쩔 수 없는 것으로 보고 있기 때문에 저는 이번 실적이 잘 나왔다고 보고 있습니다. 오히려 자본 지출이 750억 달러로 늘었는 것은 투자를 더 공격적으로 한다는 것이고, 그럴 정도로 여유가 있다는 것이니까 이 부분도 긍정적으로 해석이 가능합니다. 최근 계속 나오고 있는 노트북lm이나 Gemini 2.0모델 등 새로운 모델들도 좋은 평가를 받고 있으니 앞으로도 기대를 해도 되지 않을까 싶네요. 

구글은 AI 연산을 위해 자체 개발 반도체를 가지고 있는데 TPU(Tensor Processing Unit)가 그것입니다. TPU는 수학 연산 처리에 특화된 칩입니다. 구글의 발표에 따르면 생성형 AI 유니콘 기업의 90%가 구글 클라우드의 TPU를 선택해서 사용하고 있다고 합니다. 여기에는 미드저니, 앤트로픽 등 유명 AI 기업도 포함되어 있습니다. 

TPU 탄생 배경과 GPU와의 차이점

AI용 칩하면 가장 먼저 떠오르는게 GPU인데요. GPU와 차이점은 GPU는 그래픽 및 범용 병렬 연산이 설계 목적인 반면, TPU는 딥러닝(연산)에 최적화 되어 있다는 점입니다. 또한 GPU는 AI 연산 뿐만 아니라 게임 등 다양한 작업 지원을 하는 반면 TPU는 오직 딥러닝 전용으로만 높은 성능과 효율성을 제공한다는 점입니다. 구글의 TPU가 이렇게 한정된 목적을 가진 이유는 TPU의 탄생 배경부터가 운명을 결정했기 때문입니다. 2013년 피치카 PM은 음성검색 기능을 도입하면서 AI 연산을 위한 특별한 하드웨어가 필요하다는 것을 깨달았다고 합니다. 당시 계산 결과 1억 명의 사용자가 하루 3분씩만 음성검색 기능을 사용해도 데이터 센터 용량을 2배로 늘려야할 만큼 비용이 막대했다고 합니다. 이에 구글은 10년간 AI 연산에 특화된 TPU 개발에 역량을 집중했다고 합니다.

트릴리움

2013년 최초 TPU가 발표되고 2017년에는 최초 클라우드 TPU를 선보인 뒤 지속적으로 성능 개선을 보여주고 있습니다. 최근에는 트릴리움이라는 새로운 TPU를 발표했는데요. 트릴리움은 TPU v5e에 비해 칩당 최대 컴퓨팅 성능이 4.7배 향상되었다고 합니다. 현재 트릴리움이 적용될 것으로 예상되는 서비스로는 에이전트입니다. AI 에이전트(Agent)는 특정 작업을 수행하거나 문제 해결을 위해 설계된 인공지능 시스템인데요, 사용자와 외부 환경과 동시에 상호 작용을 하면서 입력 데이터를 처리하고 학습 또는 의사결정을 하는 시스템입니다. 현재 단순한 챗봇을 넘어서 프롬프트를 입력했을 때 컴퓨터 내부의 조작도 하고, 더 진보된 명령을 수행하는 것을 기대할 수 있습니다. 오픈AI도 그렇고 현재 모든 AI회사의 목표는 AI 에이전트로 맞춰져있는데요, TPU는 이런 AI 에이전트를 구현하는데 특히 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.

AI 시대 구글의 강점

제가 생각하는 AI 시대 구글의 강점은 자체적으로 모든 것을 조달이 가능한 기업이라는 점입니다. 최근 애플이 AI쪽으로 힘을 못 쓰고 있는 이유는 뭘까요? 과거와 다르게 애플 자체에서 모든 것이 수급이 되지 않는 다는 점입니다. 하드웨어, 소프트웨어 두 부분에서 모두 강점을 가지고 있었지만 AI에서는 강점이 없어서 현재 본인들의 하드웨어와 소프트웨어를 AI에 통합하지 못하고 있죠. 그래서 외부적으로 AI에 있어서 좋지 않은 평가를 받고 있습니다. 반면 구글은 하드웨어에서는 애플 보다 단점을 보이지만 어쨌든 제품군을 보유하고 있고, 공격적인 판매전략으로 하드웨어 상품을 점점 보급하고 있습니다. 소프트웨어 쪽으로는 크롬 등 말할 필요도 없고, AI쪽으로는 현재 LLM의 기반 기술이 된 트랜스포머나 최근 노벨상을 받은 알파폴드, 또 과거에는 알파고 등 유명한 기술들이 너무 많고 인력들도 유명하죠. 가장 강력한 경쟁자인 오픈 AI와 비교해보자면 구글의 강점은 자본력입니다. 오픈AI는 시작부터가 비영리 기업이였기에 공격적으로 투자 유치를 못하고 있으며, 현재 투자 유치를 위해 영리 기업 전환을 준비하고 있다는 기사도 보이고 있지만 견제로 인해 쉽게 하지 못하고 있습니다. 하지만 구글은 애초에 영리 기업이었으며 여러 사업분야의 캐시카우(유튜브, 인터넷 광고)를 보유하고 있습니다. 결국 장기 경쟁인 AI 경쟁 시장에서 보았을 때, AI를 보급할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어, AI 기술력, 자본력을 모두 보유하고 있는 구글은 AI 시대에 엄청난 강점을 보유하고 있다고 할 수 있습니다.

저는 이러한 내용을 기반으로 구글에 지속적으로 투자를 하고 있습니다. 아마 장기적으로 투자를 할 것 같아요. 당장 경제가 어려워진다고 망할 회사도 아니고, 기술력이 부족한 회사도 아니기 때문입니다. 그렇다고 경영적으로 크게 문제가 있냐고 하면 그것도 아닙니다. 또한 사회적으로 이미지도 좋은 기업입니다. 최근 반독점 때문에 노이즈가 있긴 하지만 저는 결국에 반독점 법에 의해 큰 피해를 보지 않을 것이라 보기 때문입니다.