Google이 최신 AI 모델을 공개했지만, 월스트리트는 개인 에이전트를 원한다

Google's Gemini product chief details weeks of company-wide testing ahead of Gemini 4 Argon launch

구글은 인공지능의 최전선에 다시 서게 될 수도 있지만, 투자자와 소비자들은 기술로 무엇을 만들 수 있는지, 특히 개인 에이전트(personal agents)가 인기를 얻으면서 그 부분에 점점 더 초점을 맞추고 있습니다.

이 회사는 오랫동안 기다려온 Gemini 4 Argon 모델을 수요일에 공개하며 코딩, 사이버 보안 및 복잡한 작업에서 주요 발전을 약속했습니다. 업계 벤치마크에 따르면, Argon은 핵심 사이버 보안 테스트에서 OpenAI와 동등한 수준이며 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 선도적인 결과를 기록하고 있습니다.

Argon의 초기 가격 책정은 입력 토큰당 백만 개에 $2, 출력 토큰당 백만 개에 $10으로, 이는 OpenAI가 새로 할인한 GPT-6.1 Sol 모델과 일치합니다. 토큰은 약 4분의 3 단어 분량에 해당합니다.

구글이 모델 경쟁에서 역량을 강화하는 동안, 경쟁사인 Meta는 지난달 출시되어 Apple App Store 상위권을 차지하며 ChatGPT를 능가한 Muse 앱의 수백만 건 다운로드를 기록하고 있습니다. 이보다 앞서 OpenAI는 개인 에이전트 서비스인 Dots를 출시했는데, 이는 사용자 대신 이메일 검색, 여행 예약 및 경비 정리와 같은 작업을 수행할 수 있는 도구에 대한 기업과 소비자의 수요를 활용한 것입니다.

한편, 최전선 모델 수준의 관심은 안전성으로 향했으며, Anthropic CEO Dario Amodei는 3주 전 최고 AI 연구소들에게 개발 속도를 늦출 것을 촉구하며 논란을 일으켰고, 이는 잠재적인 위험에 대한 우려가 커지면서 발생했습니다.

지난 3개월 동안 Alphabet의 주가는 약 6% 하락한 반면, Meta는 9월 랠리에 힘입어 같은 기간 동안 19% 상승했습니다. 이 9월 랠리는 2022년 이후 가장 큰 월간 변동폭이었습니다.

JPMorgan Chase의 분석가들은 목요일 보고서에서 구글이 소비자들의 열광을 불러일으키기 위해서는 개인 에이전트 서비스 분야에서 상당한 발전을 이루어야 한다고 언급했습니다. Bank of America는 Gemini 4가 구글의 클라우드 비즈니스와 기존 제품을 강화하고 미래의 개인 에이전트를 위한 기반을 제공할 잠재력을 제시했습니다.

소비자 시장에서 구글은 막대한 홈 코트 이점(home-court advantage)을 가지고 있습니다.

수십억 명의 사람들이 Gmail, Calendar, Chrome, Search를 포함한 Google 제품을 사용합니다. 그들의 메시지와 일정은 이미 Google 생태계 내에 저장되어 있어, 해당 서비스 전반에서 작동할 수 있는 비서(assistant) 개발에 회사에 상당한 우위를 제공할 잠재력이 있습니다.

CNBC와의 배경 브리핑에서 Google의 에이전트 팀 멤버들은 Spark가 가진 기존 역량과 접근성 확장 방안을 설명했으며, Muse를 무료로 사용할 수 있게 한 것이 소비자들이 이를 발견하고 실험하는 데 도움이 되었다는 점도 인정했습니다.

Google의 I/O 개발자 컨퍼런스에서 5월에 출시된 Spark는 Gmail 및 Calendar 전반에서 작동할 수 있고, Chrome을 통해 웹사이트를 탐색하며, 온라인 양식 작성과 같은 작업을 완료할 수 있습니다. 또한 Google의 모바일 및 데스크톱 앱을 통해서도 이용 가능합니다.

하지만 Muse와 달리, Spark는 사용자 대신 발신 전화(outbound phone calls)를 하거나 구매를 완료할 수는 없습니다. 대신, 사용자를 구매 과정으로 안내한 후 최종 승인을 위해 제어권을 다시 넘겨줍니다.

Meta의 접근 방식 역시 복잡성을 야기했습니다.

로이터 통신은 9월에 해당 회사가 Muse가 자율적으로 완료할 수 없는 일부 전화 통화는 계약직원(contractors)이 처리하는 인간 컨시어지 시스템을 실험했다고 보도했습니다. 내부적인 개인 정보 보호 우려 때문에 Meta는 이 실험을 중단했으며, 자동화된 전화 걸기 기능은 여전히 베타 버전으로 남아 있습니다.

이러한 일련의 사건들은 AI 비서에게 너무 많은 민감한 개인 정보에 대한 접근 권한을 부여하는 것과 관련된 개인 정보 보호 문제를 제기했습니다.

Meta 대변인은 이메일을 통해 내부 테스트가

CNBC와의 인터뷰에서 Gemini 제품 책임자인 Tulsee Doshi는 Argon이 여러 단계를 요구하고 장시간 실행될 수 있는 복잡한 과제를 처리하는 능력을 강조했습니다. 그녀는 Google이 Argon을 가장 효과적으로 배포할 수 있는 곳을 여전히 평가 중이라고 말했습니다.

개인 에이전트는 일상적인 작업을 완료하기 위해 가장 강력한 프론티어 모델(frontier models)을 필요로 하지 않습니다. 그리고 Argon 이전에도 Google은 여름 내내 대규모의 루틴 요청을 처리하도록 설계된 더 저렴하고 가벼운 모델들을 출시하는 데 많은 시간을 할애했습니다. Doshi에 따르면, 이러한 모델들은 일상적인 에이전트에게 여전히 필수적이며, 반면 더 강력한 프론티어 모델은 복잡한 과제에 필요한 추가 추론(reasoning) 기능을 제공할 수 있습니다.

Zacks' Blank: AI business model ‘doesn’t work’

돈 문제도 있습니다. 강력한 AI 모델을 실행하는 것은 비용이 많이 들며, 특히 지속적으로 작동하고 여러 작업을 수행하는 에이전트에게는 더욱 그렇습니다. Google의 초기 Argon 가격은 경쟁력이 있지만, 회사는 공개된 요금이 결국 입력 토큰 백만 개당 $4, 출력 토큰 백만 개당 $20으로 두 배가 될 것이라고 밝혔습니다.

Google의 한 가지 과제는 서비스 운영 비용을 감당할 수 없을 정도로 비싸게 만들지 않으면서 점점 더 정교한 작업을 처리할 수 있는 에이전트로 모델들을 어떻게 결합할지 결정하는 것입니다.

Argon은 아직 광범위하게 사용 가능하지도 않습니다.

Google은 자발적인 미국 정부 안전 테스트 과정에 참여하고 있으며, 초기에는 선택된 사이버 보안 방어자 및 엔터프라이즈 클라우드 고객에게만 접근을 제한하고 있습니다. 회사는 개발자, 엔터프라이즈 고객, 소비자에게 가용성을 확대할 계획이지만, 공개 출시 날짜는 발표하지 않았습니다.

이것이 Argon의 역량을 독립적으로 테스트하는 것을 제한하고 있습니다. 블룸버그는 수요일에 일부 Google 직원들이 강력한 벤치마크 결과에도 불구하고 모델의 실제 코딩 성능에 의문을 제기했다고 보도했습니다.

Google은 이러한 특성화를 부인하며, CNBC에 회사 전반의 직원들이 몇 주 동안 Gemini 4 버전을 테스트해 왔으며, 일부는 무제한 접근 권한을 받았다고 밝혔습니다.

하지만 더 큰 시급성은 에이전트(agent) 측에 있습니다. 다른 회사들이 AI를 대중에게 가져오기 위해 경쟁하고 있기 때문입니다.

JPMorgan 애널리스트들은 다음과 같이 썼습니다. "Google은 지속적인 제품 속도(product velocity)를 소비자와 공명하며, 지속적인 관심(mindshare)을 사로잡고, AI 리더십에 대한 의미 있는 심리를 이끌어내는 화려한 출시물로 전환하는 데 어려움을 겪었다."

—CNBC의 Jonathan Vanian이 이 보고서에 기여했습니다.

시청: Google, Gemini 4 Argon이라는 새로운 프론티어 모델 발표

Google announces new frontier model called Gemini 4 Argon