본 보고서는 구글의 ‘AI-First’ 전략을 다각도로 심층 분석하여, 인공지능을 단순한 제품군이 아닌 기업의 미래 전체를 관통하는 근본적인 기질(substrate)로 삼으려는 구글의 야심을 조명한다. 구글은 자체 설계한 반도체(TPU)부터 기초 모델(Gemini), 그리고 검색, 안드로이드, 클라우드와 같은 글로벌 배포 플랫폼에 이르기까지, 독보적인 수직 통합 스택을 활용하여 강력한 자기 강화형 AI 생태계를 구축하고 있다.
이 전략의 핵심은 막대한 자본 지출, 딥마인드 중심의 연구 역량 통합, 구글 클라우드를 통한 공격적인 기업 시장 공략, 그리고 핵심 소비자 제품의 방어적 재창조로 요약된다. 구글은 2025년에만 AI 및 클라우드 인프라에 750억 달러라는 전례 없는 투자를 집행하고 있으며, 이는 사이버 보안 기업 위즈(Wiz)를 320억 달러에 인수하는 등 전략적 M&A를 통해 기술적, 시장적 약점을 보완하려는 의지와 맞물려 있다.
그러나 구글은 중대한 삼중고(trilemma)에 직면해 있다. 첫째, 끊임없는 혁신의 속도와 그에 따르는 중대한 윤리적 위험 사이의 균형을 잡아야 한다. 둘째, 정보 접근 방식의 패러다임 전환 속에서 핵심 비즈니스인 검색 광고를 방어해야 한다. 셋째, 초경쟁 시장 환경에서 막대한 AI 투자의 재무적 타당성을 입증해야 하는 과제를 안고 있다. 본 보고서는 이러한 전략적 맥락 속에서 구글의 AI 사업 현황을 종합적으로 평가하고 미래 전망을 제시한다.
이 장에서는 구글의 AI 전략을 관통하는 거시적 프레임워크를 분석한다. ‘AI-First’가 단순한 슬로건을 넘어, 전례 없는 자본 배분, 혁신적 인수합병, 그리고 연구 부문의 급진적 재편을 통해 기업의 핵심 조직 원리로 자리 잡았음을 논증한다.
구글의 CEO 순다 피차이는 회사의 성장 동력을 AI로 재정의하며, 기업 전체를 AI 중심으로 재편하라는 전략적 명령을 내렸다.1 이는 단순히 새로운 제품을 출시하는 차원을 넘어, 세상의 정보를 ‘정리’하는 기존의 사명에서 정보를 ‘이해하고, 상호작용하며, 실행’하는 단계로 나아가려는 근본적인 비전의 전환을 의미한다.
이 비전의 궁극적인 목표는 ‘범용 AI 어시스턴트(universal AI assistant)’와 ‘월드 모델(world model)’의 구현에 있다.2 월드 모델이란 현실 세계를 시뮬레이션하고, 계획을 수립하며, 새로운 경험을 상상할 수 있는 AI를 의미하며, 이는 구글이 추구하는 장기적인 기술적 정점을 상징한다. 이러한 비전은 구글의 모든 AI 개발 노력에 방향성을 제시하는 나침반 역할을 한다.
구글의 AI-First 전략은 막대한 자본 투자를 통해 구체화되고 있다. 2025년 한 해에만 AI 및 클라우드 인프라 확장에 무려 750억 달러를 투입할 계획이며, 이는 전년 대비 약 43% 증가한 수치다.1 2023년 투자액인 323억 달러와 비교하면 두 배가 넘는 규모로 4, 이는 구글이 AI 경쟁을 사실상의 ‘전시 상황’으로 인식하고 있음을 시사한다.
이러한 투자는 시장 기대치를 밑돌았던 클라우드 실적을 만회하고, 제미나이(Gemini) 모델 훈련과 같은 내부 개발 수요와 기업 고객 대상 서비스 제공에 필요한 데이터 센터, 서버 등 대규모 인프라를 확충하기 위한 명시적인 목적을 가진다.4 구글의 투자 전략은 다각적이다. 본사를 통한 직접 투자 외에도 그래디언트 벤처스(Gradient Ventures)를 포함한 4개의 독립적인 기업형 벤처캐피탈(CVC)과 초기 스타트업 지원 프로그램인 ‘Google for Startups’를 운영하고 있다.5 이를 통해 구글은 빅테크 기업 중 AI 투자 건수 점유율 1위(43%)를 차지하며 가장 활발한 투자 활동을 보이고 있다.5
구글은 막대한 투자와 더불어, 핵심 역량을 강화하고 시장 지위를 공고히 하기 위해 전략적 인수합병을 적극적으로 활용하고 있다.
가장 대표적인 사례는 2025년 320억 달러에 성사된 사이버 보안 스타트업 위즈(Wiz) 인수다.1 이는 125억 달러였던 모토로라 모빌리티 인수를 2.5배 이상 뛰어넘는 구글 역사상 최대 규모의 M&A다.8 이 인수는 구글의 핵심 취약점을 정면으로 겨냥한 전략적 행보다. 당시 구글은 클라우드 시장에서 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트 애저(Azure)에 이은 3위 사업자였으며 9, 기업들의 AI 도입에 있어 클라우드 보안은 가장 중요한 고려사항 중 하나였다.
위즈 인수의 핵심은 단순히 구글 클라우드의 보안을 강화하는 데 그치지 않는다. 위즈가 AWS, 애저 등 경쟁사 클라우드 환경까지 지원하는 ‘멀티 클라우드’ 보안 역량을 갖추고 있다는 점이 중요하다.8 이를 통해 구글은 경쟁사 생태계에 전략적인 쐐기를 박을 수 있게 되었다. 즉, “어떤 AI 클라우드가 더 우수한가?”라는 질문을 “누가 모든 클라우드에 걸쳐 나의 AI를 가장 안전하게 보호할 수 있는가?”라는 질문으로 전환시키는 효과를 노린 것이다.8
구글은 위즈와 같은 대규모 M&A 외에도 특정 제품 역량 강화와 인재 확보를 위해 소규모 인수를 지속하고 있다. 이미지 인식 기술 강화를 위한 포토매스(Photomath), 3D 아바타 기술을 보유한 알터(Alter), 증강현실 내비게이션 기술의 파이어(Phiar) 인수 등이 대표적이다.5 이는 구글이 거시적 전략과 더불어 제품 단위의 미시적 경쟁력 강화에도 주력하고 있음을 보여준다.
구글의 AI-First 전략은 조직 구조의 근본적인 변화를 동반했다. 가장 중요한 변화는 기존의 구글 리서치 내 ‘브레인(Brain) 팀’과 ‘딥마인드(DeepMind)’를 단일 조직으로 통합한 것이다.10 이 결정은 내부의 불필요한 경쟁을 없애고, 분산된 연구 역량을 한 곳으로 모아 AI 개발 속도를 극적으로 높이기 위해 단행되었다.
특히 주목할 점은 ‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 팀 역시 딥마인드 산하로 편입되었다는 사실이다.10 이는 AI 개발과 안전성 거버넌스를 하나의 강력한 조직 아래에 둔 것으로, 딥마인드가 더 이상 단순한 연구 조직이 아닌 구글 전체 AI 노력의 ‘중앙 사령부’ 역할을 수행하게 되었음을 의미한다. 이러한 통합은 개발 효율성을 극대화하는 동시에, 막강한 개발 조직 내에서 윤리적 가이드라인이 어떻게 작동할 것인지에 대한 새로운 과제를 제기한다. 개발 속도에 대한 압박 속에서 윤리적 고려가 후순위로 밀릴 수 있다는 우려와, 반대로 윤리 원칙이 개발 초기 단계부터 강력하게 반영될 수 있다는 기대가 공존하는 양날의 검과 같다.
| 표 1.1: 구글의 주요 전략적 AI 투자 및 인수 (2021-현재) | ||||
|---|---|---|---|---|
| 연도 | 대상 기업 | 분야 | 거래 규모/투자액 | 전략적 목표 |
| 2025 | Wiz | 사이버 보안 | 320억 달러 | 클라우드 보안 취약점 해결 및 멀티 클라우드 경쟁력 확보 1 |
| 2024 | Inflection AI | 생성형 AI | 6.2억 달러 (인재 인수) | 핵심 AI 인재 확보 및 모델 개발 역량 내재화 5 |
| 2023 | Anthropic | 기초 모델 | 23억 달러 | 최첨단 LLM 기술 접근 및 Vertex AI 모델 포트폴리오 강화 5 |
| 2022 | Photomath | 이미지 인식 | 비공개 | 시각 기반 검색 및 학습 도구 기능 강화 5 |
| 2022 | Alter | 3D 아바타 | 1억 달러 | 메타버스 및 차세대 소셜 경험 기술 확보 5 |
| 2021 | Phiar | 증강현실 내비게이션 | 비공개 | 구글 맵스 및 AR 기반 서비스 고도화 5 |
구글의 가장 지속 가능한 경쟁 우위는 자체 설계한 반도체부터 그 위에서 구동되는 기초 모델에 이르기까지, 기술 스택 전체를 통제하는 능력에서 비롯된다. 이 장에서는 구글 AI 전략의 엔진 역할을 하는 핵심 기술들을 분석한다.
구글 AI의 핵심에는 최신 멀티모달 AI 모델인 ‘제미나이(Gemini)’가 있다. 제미나이는 단일 모델이 아닌, 목적에 따라 최적화된 모델 제품군(Family)으로 구성된다.12
최근 공개된 제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)는 한 단계 더 진화한 성능을 보여준다.15 특히 추론 및 코딩 능력에서 비약적인 발전을 이루어, 인간 선호도를 측정하는 LMArena 리더보드에서 1위를 차지했으며, 코드 생성 능력 평가 벤치마크인 SWE-Bench에서 63.8%라는 높은 점수를 기록했다.15 단 한 줄의 프롬프트로 비디오 게임을 제작하는 시연은 제미나이 2.5 프로의 강력한 능력을 직관적으로 보여주는 사례다.15
제미나이의 가장 중요한 기술적 특징은 ‘네이티브 멀티모달리티(Native Multimodality)’다. 초기 멀티모달 모델들이 텍스트, 이미지 등 각기 다른 모델을 결합하는 방식이었던 것과 달리, 제미나이는 개발 초기부터 다양한 유형의 데이터를 함께 학습하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 간의 미묘한 맥락과 관계를 근본적으로 이해할 수 있도록 설계되었다.12 이는 더 복잡하고 정교한 추론을 가능하게 하는 핵심적인 아키텍처상의 우위다.
또한 구글은 제미나이의 범용성을 기반으로 특정 분야에 고도로 특화된 파생 모델을 개발하고 있다. 대표적인 예가 알파코드 2(AlphaCode 2)다. 제미나이의 강력한 추론 및 코드 생성 능력을 활용하여 개발된 알파코드 2는 복잡한 알고리즘이 요구되는 경쟁 프로그래밍 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 이는 제미나이 기반 모델의 잠재력을 보여준다.12
구글 AI 기술 스택의 하단에는 자체 설계한 AI 가속기, 텐서 처리 장치(TPU)가 자리 잡고 있다. 특히 7세대 TPU인 ‘아이언우드(Ironwood)’는 구글의 하드웨어 기술력이 집약된 결과물이다.1
아이언우드는 1세대 TPU 대비 3,600배 향상된 성능을 제공하며, 9,000개 이상의 칩으로 구성된 ‘Pod’ 단위에서는 42.5 엑사플롭스(42.5×1018 FLOPS)라는 경이적인 연산 능력을 발휘한다.1 이는 세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터를 능가하는 규모다.
자체 반도체를 보유하는 것은 세 가지 핵심적인 전략적 이점을 제공한다.
첫째, 비용 최적화다. 엔비디아(NVIDIA)의 고가 GPU에 대한 의존도를 낮추고, 대규모 모델의 훈련 및 추론에 드는 막대한 운영 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.
둘째, 성능 튜닝이다. 하드웨어(TPU)와 소프트웨어(Pathways 런타임 등)를 함께 설계하여 특정 AI 작업에 대한 효율을 극대화하는 ‘하드웨어-소프트웨어 공동 설계(Co-design)’가 가능하다.16
셋째, 공급망 통제다. 외부 공급업체의 가격 정책이나 공급망 병목 현상으로부터 자유로워져 안정적인 AI 인프라 운영이 가능하다. 이 TPU와 제미나이의 공생 관계는 구글만의 강력한 경쟁 우위를 형성한다. 소프트웨어는 하드웨어의 고유 기능을 최대한 활용하도록 설계되고, 하드웨어는 소프트웨어의 특정 연산을 가속하도록 설계되는 선순환 구조가 만들어지기 때문이다.
구글의 AI 역량은 딥마인드의 선구적인 연구 없이는 설명할 수 없다. 단백질 구조 예측 기술을 혁신하여 신약 개발의 새로운 장을 연 알파폴드(AlphaFold)와 같은 기념비적인 성과를 넘어 1, 딥마인드는 구글 AI 노력의 근간을 이루는 연구 문화와 핵심 인재 풀을 제공한다.
딥마인드의 연구는 학문적 성과에만 머무르지 않는다. AI를 활용해 데이터 센터의 에너지 효율을 극대화하여 구글의 운영 비용을 직접적으로 절감한 사례는 기초 연구가 어떻게 실질적인 사업적 가치로 이어지는지를 명확히 보여준다.1 모든 AI 연구 조직이 딥마인드라는 이름 아래 통합되면서 10, 딥마인드는 구글 AI 전략의 지적, 개발적 심장부로서의 역할을 더욱 공고히 하게 되었다.
| 표 2.1: 제미나이 모델 제품군 - 사양 및 주요 벤치마크 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 모델 | 주요 사용처 | 핵심 특징 | 멀티모달리티 | 주요 벤치마크 성과 | 경쟁 모델 |
| Gemini 1.0 Ultra | 복잡한 추론, 전문 작업 | 최고 성능 | 네이티브 | MMLU 90.04% 12 | GPT-4o |
| Gemini 1.0 Pro | 범용, 확장성 요구 작업 | 균형 잡힌 성능 | 네이티브 | 바드(현 제미나이 앱) 성능 대폭 개선 12 | Llama 4 Maverick |
| Gemini 1.0 Nano | 온디바이스 AI | 고효율, 저지연 | 네이티브 | 픽셀 8 프로 등에서 오프라인 기능 지원 12 | N/A |
| Gemini 2.5 Pro | 고급 코딩, 복잡한 추론 | 추론/코딩 능력 강화 | 네이티브 | SWE-Bench 63.8%, LMArena 1위 15 | GPT-5 (예상) |
| Llama 4 Maverick | 오픈소스, 연구/개발 | 효율적 MoE 아키텍처 | 네이티브 | GPT-4o, Gemini 2.0 Flash와 경쟁 18 | Gemini Pro |
| GPT-4o | 범용, 멀티모달 상호작용 | 실시간 음성/영상 | 통합 | 시장 선도적 성능, 높은 브랜드 인지도 20 | Gemini Ultra |
이 장에서는 구글이 AI 기술을 수익화하고, AWS와 애저가 양분한 기업 시장에 도전하기 위한 핵심 채널인 구글 클라우드 플랫폼(GCP)을 분석한다. 구글은 GCP를 단순한 인프라 제공자를 넘어, 엔드투엔드(End-to-End) AI 솔루션 플랫폼으로 전환시키고 있다.
구글 클라우드 AI 전략의 중심에는 버텍스 AI(Vertex AI)가 있다. 버텍스 AI는 기업과 개발자들이 머신러닝 모델을 쉽게 구축, 배포, 관리할 수 있도록 설계된 통합 플랫폼이다.21
버텍스 AI의 핵심 구성 요소는 다음과 같다.
가격 정책은 사용한 도구, 컴퓨팅, 스토리지 자원에 따라 비용을 지불하는 종량제(Pay-as-you-go)를 채택하고 있으며, 신규 고객 유치를 위해 300달러의 무료 크레딧을 제공한다.26
구글은 단순한 대화형 챗봇을 넘어, 특정 업무를 수행하는 전문화된 AI 에이전트(AI Agent)를 클라우드 전략의 핵심으로 내세우고 있다.16 이 AI 에이전트는 사용자의 질문에 답하는 것을 넘어, 실제 사람처럼 판단하고 행동하는 ‘디지털 동료’로서의 역할을 목표로 한다.
구체적인 에이전트 사례는 다음과 같다.
구글은 이러한 에이전트의 개발과 운영을 용이하게 하기 위해 ‘에이전트 개발 키트(Agent Development Kit, ADK)’와 기업 내에서 에이전트를 검색하고 활용할 수 있는 ‘구글 에이전트 스페이스(Google Agent Space)’를 제공하여 생태계 확장을 꾀하고 있다.16 이는 기초 모델의 성능 경쟁을 넘어, 실제 비즈니스 가치를 창출하는 ‘AI 구현의 마지막 단계(last mile)’에서 승리하려는 전략으로 해석된다.
구글 클라우드는 구체적인 기업 도입 사례를 통해 시장에서의 성공 가능성을 입증하고 있다.
또한, 금융, 의료 및 생명과학(깅코 바이오웍스 등), 소매, 제조 등 특정 산업 분야를 겨냥한 맞춤형 솔루션을 제공하며 시장 침투를 가속화하고 있다.21
이 장에서는 구글이 핵심 비즈니스를 방어하고, 사용자 경험을 향상시키며, 새로운 상호작용 패러다임을 창출하기 위해 어떻게 AI를 자사의 방대한 소비자 제품군에 통합하고 있는지 탐구한다.
AI 개요(AI Overviews, AIO)는 챗GPT와 같은 대화형 AI가 제기하는 패러다임 전환 위협에 맞서 구글이 내놓은 가장 중요한 방어적 조치다.1 이 기능은 사용자의 복잡한 질문에 대해 웹상의 정보를 요약하여 검색 결과 상단에 직접 답변을 제공한다.
이 기능은 빠르게 확산되어 월간 활성 사용자 수가 15억 명을 돌파했으며 31, 초기 사용자 만족도 조사에서는 60%가 만족한다고 응답하는 등 긍정적인 반응을 얻었다.33 그러나 이 기능은 심각한 딜레마를 내포하고 있다. 한 연구에 따르면 AI 개요는 외부 웹사이트로의 클릭을 거의 35% 감소시키는 것으로 나타났다.34 이는 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 데이터를 제공하는 콘텐츠 제작자 및 퍼블리셔의 트래픽과 수익에 직접적인 타격을 줄 수 있어, 장기적으로 구글 검색 생태계의 건강성을 위협하는 요인이 될 수 있다.30 구글은 이 문제를 해결하기 위해 AI 개요 내에 광고를 도입하는 실험을 진행하며 새로운 수익 모델을 모색하고 있다.32
한편, “피자에 접착제를 붙여라”와 같은 잘못된 정보를 제공하는 사례가 발생하며 기능의 신뢰성에 대한 논란이 일었고, 이로 인해 한때 AI 개요의 노출 비중이 급감하는 등 14, 안정적인 서비스 제공에 대한 과제를 남겼다.
구글은 제미나이 나노(Gemini Nano)를 통해 AI 기능을 클라우드가 아닌 기기 자체에서 처리하는 ‘온디바이스 AI’ 전략을 강력하게 추진하고 있다. 이는 낮은 지연 시간과 오프라인 작동, 그리고 사용자 데이터가 외부로 전송되지 않는 강화된 개인정보 보호라는 장점을 제공한다.12
이 전략은 구글 픽셀 8 프로에서 처음 시작되었으며 12, 현재 삼성, 원플러스, 샤오미 등 주요 안드로이드 제조사로 빠르게 확산되고 있다.36 이는 안드로이드 생태계 전반의 AI 역량을 상향 평준화하려는 의도다. 더 나아가 구글은 ML Kit를 통해 API를 공개하여, 서드파티 개발자들이 자신의 앱에 요약, 이미지 캡셔닝 등 제미나이 나노의 기능을 쉽게 통합할 수 있도록 지원하고 있다.35
이러한 움직임은 모바일 시대에 안드로이드가 지배적인 운영체제(OS)가 되었던 것처럼, AI 시대에도 최고의 네이티브 AI 역량을 갖춘 안드로이드를 ‘AI 시대의 기본 OS’로 만들려는 전략적 포석이다. 이는 하드웨어와 소프트웨어를 긴밀하게 통합하는 애플의 전략에 대응하는 구글의 방식이기도 하다.
구글의 AI 통합은 검색을 넘어 일상과 업무의 모든 영역으로 확장되고 있다.
이처럼 구글의 소비자 생태계는 단순히 AI 기술의 배포 채널이 아니다. 검색, 안드로이드, 워크스페이스 등 수십억 사용자와의 모든 상호작용은 사용자 선호도, 질문의 구조, 작업의 성공 여부 등에 대한 귀중한 데이터를 생성한다. 이 데이터는 차세대 제미나이 모델을 훈련하고 미세 조정하는 데 사용되는 가장 가치 있는 자원이다. 즉, 구글의 소비자 생태계는 경쟁사가 규모 면에서 따라올 수 없는, 거대하고 지속적으로 운영되는 실시간 R&D 실험실인 셈이다.
이 장에서는 클라우드, 기초 모델, 투자 철학을 중심으로 구글의 전략을 주요 경쟁사들과 비교 분석한다.
클라우드 시장에서 구글(3위)은 선두주자인 AWS(1위)와 마이크로소프트 애저(2위)에 맞서는 도전자 입장에 있다.9 각 사는 AI 시대를 맞아 뚜렷하게 차별화된 전략을 구사하고 있다.
| 표 5.1: 주요 클라우드 AI 플랫폼 비교 | |||
|---|---|---|---|
| 서비스/기능 | Google Cloud | Microsoft Azure | Amazon Web Services (AWS) |
| 대표 기초 모델 | Gemini | GPT-4, Phi-3 | Claude 3, Titan |
| 모델 허브 | Vertex AI Model Garden | Azure AI Studio | Amazon Bedrock |
| MLOps 플랫폼 | Vertex AI Pipelines, MLOps | Azure Machine Learning | Amazon SageMaker |
| 자체 설계 반도체 | TPU (Tensor Processing Unit) | N/A (Maia 개발 중) | Trainium, Inferentia |
| 온디바이스 AI | Gemini Nano | Phi-3 | N/A |
기초 모델의 성능은 AI 경쟁의 핵심 척도 중 하나다.
빅테크 기업들은 각기 다른 철학으로 AI 투자를 집행하고 있다.
이러한 경쟁 구도는 시장이 몇 가지 뚜렷한 전략적 형태로 분화되고 있음을 보여준다. 첫째는 구글과 애플이 추구하는 ‘통합 생태계’ 모델, 둘째는 마이크로소프트와 OpenAI가 보여주는 ‘지배적 파트너십’ 모델, 셋째는 메타가 주도하는 ‘개방형 파괴자’ 모델이다. 고객과 개발자들은 이제 단순히 개별 제품이 아닌, 이러한 서로 다른 철학과 비전 사이에서 선택을 해야 하는 상황에 놓여 있다.
이 장에서는 구글의 기술 및 전략적 이니셔티브가 재무 성과에 미치는 영향을 분석하고, 회사가 직면한 중대한 윤리적, 실행적 위험을 평가한다.
구글의 재무제표는 AI-First 전략이 가져온 변화를 명확히 보여준다. 이는 단기적인 수익성을 희생하여 장기적인 전략적 우위를 확보하려는 의도적인 전환 과정에 있는 기업의 모습을 드러낸다.
| 표 6.1: 구글 AI 재무 영향 분석 (분기별) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 분기 | 총 매출 | 검색 및 기타 광고 매출 | 구글 클라우드 매출 | 클라우드 매출 성장률(YoY) | 자본 지출(CapEx) | 영업 이익률 | |
| 2025년 1분기 | 891억 달러 (예상) | 664억 달러 (예상) | N/A | N/A | 160억~180억 달러 (예상) | N/A | |
| 2025년 2분기 | 847.4억 달러 | 646.2억 달러 | 103.5억 달러 | 28.8% | N/A | N/A | |
| 자료 출처: 3 |
AI 기술의 발전은 필연적으로 심각한 윤리적 문제를 동반하며, 구글 역시 이 문제에서 자유롭지 않다.
구글의 AI-First 전략은 성공이 보장된 길이 아니다. 몇 가지 중대한 전략적 위험이 존재한다.
구글은 수직 통합된 기술 스택이라는 독보적인 자산을 바탕으로 AI 시대를 준비하는 기술적 강자다. ‘AI-First’라는 전략은 거대하고 야심 차며, 그 성공 여부는 전적으로 ‘실행’에 달려있다. 구글은 현재 기업 클라우드 시장에서는 ‘공격수’로, 소비자 검색 시장에서는 ‘수비수’로 동시에 뛰고 있는 복합적인 상황에 놓여 있다.
구글은 AI 시대의 승자가 될 수 있는 자원, 인재, 인프라를 모두 갖춘 극소수의 기업 중 하나임이 분명하다. 그러나 그 성공은 보장되어 있지 않다. 과거의 실수에서 교훈을 얻어 윤리적 논란을 더욱 능숙하게 관리해야 하며, 막대한 투자를 클라우드 부문의 지속 가능하고 수익성 있는 성장으로 전환해야 한다. 그리고 무엇보다, 정보 접근 방식의 근본적인 변화 속에서 자사의 핵심 소비자 생태계를 성공적으로 방어해야만 한다.
본 보고서의 분석을 바탕으로, 투자자 및 기술 전략가들은 다음 사항에 주목할 필요가 있다.
| 이제 watsonx.ai에서 사용할 수 있는 Meta Llama 4 Maverick 및 Llama 4 Scout | IBM, accessed July 13, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/new/announcements/Meta-llama-4-maverick-and-llama-4-scout-now-available-in-watsonx-ai |
| Vertex AI 소개 | Google Cloud, accessed July 13, 2025, https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/introduction-unified-platform?hl=ko |
| Vertex AI Platform | Google Cloud, accessed July 13, 2025, https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=ko |
| 함께 만들어가는 AI의 미래: 한국 고객들의 성공적인 AI 활용 사례 | Google Cloud 블로그, accessed July 13, 2025, https://cloud.google.com/blog/ko/topics/customers/korea-ai-success-stories-2025 |
| AWS 및 Azure 서비스를 Google Cloud와 비교 | Get started, accessed July 13, 2025, https://cloud.google.com/docs/get-started/aws-azure-gcp-service-comparison?hl=ko |