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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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NVIDIA GTC Berlin에서 개발자 라운드테이블이 열려 인프라와 확장성에 대한 논의가 진행되었습니다. Google Cloud는 Anthropic AI의 Claude 모델을 활용할 수 있는 두 가지 구축 방법을 제시했습니다. 사용자는 전체 플랫폼 접근성을 위한 'Anthropic 관리형' 또는 높은 보안과 지역 데이터 상주성이 필요한 'Google 관리형' 중 선택할 수 있습니다.
Google Cloud와 Anthropic AI는 Claude 모델을 활용하는 두 가지 구축 방식을 제공합니다. 사용자는 전체 플랫폼 접근이 필요한지(Anthropic managed) 또는 높은 보안과 지역 데이터 거주성이 필요한지(Google managed)에 따라 선택할 수 있습니다. 이는 MLB 사례처럼 실제 엔지니어링 운영에도 적용 가능함을 보여줍니다.
Google은 정부 서비스에 특화된 Gemini를 미리보기로 공개했습니다. 이 버전은 내장형 거버넌스를 갖추고 있으며, 공공 부문 워크플로우에 필요한 목적별 스킬, 보안 커넥터, 파트너 에이전트를 제공합니다. 이를 통해 기관들은 안전하고 신뢰성 높은 방식으로 AI를 도입할 수 있습니다.
AI21은 GKE와 AI Hypercomputer 환경에서 Kueue를 활용하여 수천 개의 NVIDIA H100 및 H200 GPU 자원을 오케스트레이션했습니다. 이를 통해 고우선순위 AI 워크로드의 대기 시간을 72시간에서 12시간으로 크게 단축하는 성과를 거두었습니다.
TPU 환경에서 네이티브 PyTorch 사용이 가능해졌으며, 관련 라이브러리인 TorchTPU가 공식적으로 오픈 소스화되었습니다. 이를 통해 개발자들은 기존에 익숙한 도구들을 활용하여 모델 학습 및 서비스 배포를 더욱 효율적이고 쉽게 진행할 수 있게 되었습니다.
Snap은 Prism 에이전트를 스토리지 아카이브에 직접 연결하여 시스템 진단 문제 해결 시간을 30분에서 30초로 혁신적으로 단축했습니다. 또한, Gemini가 비즈니스 환경에 내장된 제어 기능을 제공하는 방식을 제시하며, 모든 Gemini 에이전트의 안전한 구성 및 관리를 위한 중앙 Agent Registry 구축 방법을 안내합니다.
Etsy가 오픈 Iceberg를 도입하여 3 페타바이트에 달하는 이커머스 데이터를 통합했습니다. 이를 통해 데이터 파이프라인의 쿼리 속도를 60% 향상시키는 성과를 거두었습니다.
Hitachi는 HMAX 플랫폼을 활용하여 현장 작업자들에게 직접 에이전트를 배포함으로써 글로벌 전력 및 유틸리티 산업의 혁신을 주도하고 있습니다. 이 에이전트들은 200가지가 넘는 사용 사례를 지원하며, 작업자의 안전성을 유지하면서 생산성을 최대 30%까지 향상시키는 성과를 보였습니다.
법률 회사 Cooley가 Gemini Enterprise for Legal을 활용하여 기밀 비식별화 에이전트를 구축하고 있습니다. 이 시스템은 공개 제출 전에 개인 식별 정보(PII)를 자동으로 비식별화함으로써, 회사의 보안 기준을 유지하면서 검토 시간을 획기적으로 단축할 수 있게 합니다.
AI 시대의 '10배 엔지니어'는 단순히 결과물의 양을 늘리는 것이 아니라, AI를 활용하여 역량이 증폭되는 시스템 사고가여야 합니다. 이는 기술적 깊이와 더불어 전체 시스템을 이해하고 설계하는 능력이 중요함을 시사합니다.
Gemini Enterprise의 새로운 Workflow Builder를 통해 사용자는 자연어 설명만으로 코딩 없이 완전한 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있게 되었습니다. 이 대화형 어시스턴트는 일반 영어로 필요한 기능을 설명하면 자동으로 복잡한 에이전트를 생성해 줍니다.
Virgin Media O2가 Gemini 모델, BigQuery, Pub/Sub 및 Gemini Enterprise Agent Platform을 활용하여 고객 서비스 상담원용 다중 에이전트 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 실시간 인사이트를 제공하며, 통화 처리 시간을 9.2% 단축하고 NPS를 26% 향상시키는 성과를 거두었습니다.
Gemini Enterprise Agent Platform과 @antigravity를 활용하여 상태 유지(stateful)가 가능한 프로덕션급 AI 에이전트 네트워크 구축 방법을 다룹니다. 이 4부작 기술 시리즈는 ADK 기반의 프로그램 로직 구현, 장기 상태 관리 기법, 그리고 Google Cloud 환경에서의 안전한 배포 과정을 안내합니다.
BigQuery 대화형 분석, 데이터 엔지니어링 에이전트, 데이터 에이전트 키트 등 에이전트 개발을 지원하는 새로운 도구와 기능을 소개합니다. 데이터베이스를 위한 관리형 MCP 서버를 포함하여 에이전트 구축 프로세스를 간소화합니다.
Audiomob가 Gemini Enterprise Agent Platform, BigQuery, GKE를 활용하여 18개 언어로 AI 기반 오디오 광고를 생성하는 기술을 선보였습니다. 이를 통해 개발자의 수익 증대와 광고주의 클릭률 향상, 브랜드의 높은 청취 완료율을 달성했습니다.
Fetcherr가 Gemini Enterprise Agent Platform과 BigQuery를 결합하여 시장 모델(Market Model)을 구축했습니다. 이 생성형 AI 기반의 의사 결정 엔진은 실시간으로 시장 역학을 예측하며, 높은 가격 정확도와 운영 효율성 개선 효과를 입증했습니다.
BASF Agricultural Solutions가 180개 사이트 네트워크 매핑을 위해 Google Cloud 기반의 AlphaEvolve를 도입했습니다. AlphaEvolve는 스스로 코드를 작성하고 개선하는 진화형 코딩 에이전트입니다.
Google I/O 이후 Google Cloud 고객을 위한 Gemini 제품군의 주요 업데이트를 소개합니다. 최신 모델인 Gemini 3.5 Flash와 멀티모달 능력이 강화된 Gemini Omni, 그리고 에이전트 구축 및 자율 업무를 지원하는 Google Antigravity와 Gemini Spark가 포함됩니다.
Gemini Enterprise Agent Platform의 Managed Agents API는 개발자가 보안이 보장된 Google 호스팅 환경 내에서 맞춤형 에이전트를 구축하고 실행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개발자는 플랫폼과 원활하게 통합하여 효율적인 에이전트 운영이 가능합니다.
Gemini 3.5 시리즈를 활용하여 다양한 산업 분야에서 구현된 에이전트 활용 사례를 소개합니다. Shopify, Salesforce, Databricks 등 글로벌 기업들이 서브 에이전트, 멀티모달 이해, 에이전틱 워크플로를 통해 복잡한 데이터 분석 및 업무 자동화를 실현하고 있습니다.