구글 Gemini 대변혁: 세르게이 브린 전선 복귀, DeepMind 재편

서론

Google의 AI 조직이 2023년 Google Brain과 DeepMind의 합병 이후 가장 큰 리더십 변동을 겪고 있다.

이번 파장의 도화선이 된 것은 Google이 발표한 모델 실패에 관한 공지가 아니라, 반도체 및 AI 인프라 연구 기업 SemiAnalysis가 발표한 날카로운 분석 보고서였다. 제목은 "Gemini는 식었지만, GCP는 힘을 내고 있다" 였다.

SemiAnalysis는 Gemini가 최첨단 영역에서 모멘텀을 잃었으며, Google Cloud는 Google의 AI 야망을 뒷받침하는 동일한 인프라의 수혜를 보고 있다고 분석했다. 이 회사는 나아가 Google DeepMind가 최첨단 모델 리더십 자리를 되찾을 가능성은 사실상 제로에 가깝다고 단언했다.

이는 분석가의 견해일 뿐, 확정된 사실은 아니다.

Google 자체의 공개 입장은 전혀 다르다. 2026년 8월, CEO 순다르 피차이는 회사가 여전히 AI 최첨단에 전념하고 있다고 밝히며, Google DeepMind의 새로운 리더십 체계를 발표하고, Google이 지금까지 가장 야심찬 Gemini 4 사전 학습 작업에 착수했다고 말했다.

그럼에도 불구하고 조직 개편은 실재한다.

데미스 하사비스는 Google DeepMind의 일상적 관리 업무에서 물러나 Google DeepMind 회장 겸 Alphabet 최고과학책임자로 자리를 옮겼다. 코라이 카부크추올루는 수석 부사장 자격으로 Google DeepMind를 총괄하게 되었다. 제프 딘과 산제이 게마와트는 사직하고 Discovery Loop라는 새로운 비영리 회사를 설립할 예정이며, 오리올 비냘스와 취레이도 합류할 예정이다. 놈 샤지어는 OpenAI로 이직했고, AlphaFold 공동 창시자 존 점퍼는 Anthropic으로 자리를 옮겼다.

그리고 공식 조직도 밖에서, 공동 창업자 세르게이 브린의 Google AI 작업 참여도는 날로 깊어지고 있다.

원문 중국어 기사는 이 순간을 Gemini의 사실상 붕괴로 묘사했다.

더 설득력 있는 해석은 그만큼 극적이지는 않지만 여전히 의미심장하다:

Google은 동시에 모델 출시 압박, 고위 인재 이탈, DeepMind 리더십 교체, 외부의 TPU 인프라 수요 급증, 그리고 Gemini를 보다 신속하게 움직이는 제품 조직으로 재편하려는 노력을 동시에 처리하고 있다.

Gemini 4는 이제 이번 개편이 실행력을 개선했는지, 아니면 단지 동일한 문제를 중심으로 조직 구조를 재배치한 것에 불과한지를 시험하는 리트머스 시험이 될 것이다.

Gemini 3의 정점에서 더 험난한 위치까지, 단 9개월 만에

Gemini 3가 2025년 말에 등장했을 때, 그것은 현대 생성형 AI 경쟁에서 Google의 가장 강력한 순간 중 하나로 널리 평가받았다.

SemiAnalysis는 Gemini 3 Pro를 당시 세계 최고의 모델이라고 할 수 있다고 묘사하며, OpenAI 내부에서 "레드 코드" 수준의 대응을 촉발하는 데 도움이 되었다고 밝혔다.

정확한 경쟁 순위는 벤치마크와 워크로드에 따라 다르지만, 더 포괄적인 결론은 공정하다: Gemini 3는 Google이 단순히 검색과 안드로이드를 통해 AI를 유통하는 것 이상으로 최첨단 영역에서 경쟁할 수 있음을 보여주며 자신감을 회복시켰다.

2026년까지 그 자신감은 약화되었다.

Gemini 3.5 Pro는 공개 출시 시점을 놓쳤다

5월 19일, Google은 Gemini 3.5 시리즈를 출시했다.

Gemini 3.5 Flash가 먼저 출시되었고, Google은 Gemini 3.5 Pro가 내부적으로 사용 중이며 다음 달에 출시될 예정이라고 밝혔다.

그 6월의 공개 출시는 이루어지지 않았다.

Alphabet의 7월 22일 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 순다르 피차이는 Gemini 3.5 Pro가 여전히 테스트 중이라고 말했으며, Google이 Gemini 4의 가장 야심찬 사전 학습 프로젝트를 시작했다고 밝혔다.

로이터는 이후 출시되지 않은 플래그십 Gemini 모델을 투자자와 업계의 우려의 원천으로 묘사했다.

SemiAnalysis는 더 나아가 Google이 사실상 Gemini 3.5 Pro를 포기하고 Gemini 4로 초점을 전환했다고 주장했다.

Google은 공개적으로 "취소"라는 표현을 사용하지 않았다.

따라서 공개 발표 시점에서 신중한 표현은 다음과 같다:

• Google은 Gemini 3.5 Pro가 Flash 이후에 출시될 것이라고 발표했다.
• 당초 예정된 6월 출시는 이루어지지 않았다.
• 7월 말까지 Google은 해당 모델이 여전히 테스트 중이라고 밝혔다.
• 8월 초까지 Google 리더십은 공개적으로 Gemini 4를 강조했다.
• SemiAnalysis는 이 과정을 3.5 Pro의 조용한 취소로 해석했다.
• Google은 아직 이 해석을 공식적으로 확인하지 않았다.

Gemini 3.6 Flash가 과도기 모델로 자리잡다

Google은 3.5 Pro를 공개적으로 출시하는 대신, Gemini 3.6 Flash와 Gemini 3.5 Flash-Lite를 포함한 여러 모델을 출시했다.

Google은 Flash 시리즈를 프로덕션 환경 에이전트를 위한 성능, 지연 시간, 비용의 강력한 조합이라고 설명했다.

SemiAnalysis의 태도는 훨씬 덜 긍정적이었다.

그 8월 보고서는 Gemini 3.6 Flash가 일부 벤치마크에서 여전히 여러 경쟁 최첨단 모델 및 오픈소스 모델에 뒤처진다고 지적했다.

이러한 순위는 동적이다.

모델 품질은 여러 측면에서 상당한 차이를 보일 수 있다:

• 프로그래밍
• 추론
• 긴 컨텍스트 작업
• 에이전트 워크플로우
• 멀티모달 작업
• 비용
• 지연 시간
• 신뢰성

종합 순위표에서 밀린 모델이라도 프로덕션 환경에서 더 저렴하고, 빠르고, 배포가 쉽거나, 고객 워크플로우에 더 깊이 통합된다면 여전히 경쟁력을 가질 수 있다.

따라서 중요한 변화는 Gemini가 객관적으로 "죽었다"는 것이 아니다.

오히려 Google이 재정비된 최첨단 모멘텀을 가지고 2026년에 진입했지만, 이제 OpenAI, Anthropic, xAI, Meta, 그리고 중국의 선도 연구소들의 더 빠른 모델 반복 주기에 의해 시험대에 올랐다는 점이다.

Google은 많은 핵심 구성 요소를 발명했지만, 종종 머뭇거리며 이를 제품화하지 못했다

원문은 Google AI 역사상 가장 흔한 비판 중 하나로 돌아간다.

Google 연구원들은 2017년 Transformer 아키텍처를 제안한 "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자다.

ChatGPT가 대중 시장 제품이 되기 훨씬 전부터 Google 팀은 대화형 언어 모델을 실험하고 있었다.

전 Google 및 DeepMind 연구원들은 이후 소비자용 AI 어시스턴트와 유사한 내부 시스템을 여러 차례 묘사했다.

출처 기사는 전 DeepMind 연구원의 말을 인용해 LMChat이라는 내부 프로젝트가 ChatGPT와 매우 유사했으며, 약 1년 먼저 존재했다고 밝혔다.

정확한 내부 역사를 Google 공개 문서로 검증하는 것은 어렵지만, 더 넓은 패턴은 충분히 기록되어 있다: Google은 기초 연구와 강력한 프로토타입을 모두 보유하면서도, 이러한 시스템이 소비자 제품에 진입하는 속도에 대해서는 신중함을 유지해 왔다.

이러한 신중함에는 합리적인 이유가 있다.

Google은 고려해야 할 사항이 많았다:

• 검색 품질
• 광고 경제성
• 안전성
• 환각 문제
• 평판
• 법적 리스크
• 제품 자기잠식
• 인프라 비용

하지만 ChatGPT가 사용자 기대치를 리셋했을 때, 느리게 움직이는 대가는 훨씬 더 명백해졌다.

SemiAnalysis는 Google의 반복되는 약점을 조직적 신념의 부재로 요약한다.

이는 하나의 관점이지만, 실제 전략적 긴장을 포착한다:

높은 마진의 기존 사업을 가진 회사는 기존 질서를 뒤엎는 것이 유일한 돌파구인 스타트업보다 보호해야 할 것이 훨씬 더 많다.

해당 27억 달러 규모의 Character.AI 거래는 Noam Shazeer를 2년도 못 채우게 했다

다음 타격은 인재 쪽에서 나왔다.

2024년, 구글은 Character.AI와 라이선스 및 채용 계약을 체결했다.

로이터통신과 월스트리트저널에 따르면, 구글은 약 27억 달러 규모의 거래로 Character.AI 공동창업자 Noam Shazeer와 여러 동료들을 다시 구글로 데려왔다.

Shazeer는 평범한 최고급 인재가 아니었다.

그는 다음을 역임했다:

• 구글의 시니어 전직 연구원
• Transformer 논문의 공동 저자
• Character.AI의 창업자
• 구글 복귀 후 Gemini의 기술 공동 책임자

그로부터 2년도 채 지나지 않아, 그는 OpenAI에 합류하겠다고 발표했다.

로이터통신은 2026년 6월 이 이직 소식을 보도하면서, 수십억 달러를 들여 그를 데려온 것과 그의 두 번째 구글 근무 기간이 짧았던 것 사이의 선명한 대비를 지적했다.

같은 주, John Jumper는 Anthropic으로

며칠 후, 또 한 명의 주목받는 연구원이 이직을 발표했다.

AlphaFold 공동 창조자이자 2024년 노벨 화학상 수상자 중 한 명인 John Jumper는 약 9년 만에 Google DeepMind를 떠나 Anthropic에 합류한다고 밝혔다.

Jumper의 이탈이 특히 주목되는 이유는 과학을 위한 AI가 DeepMind의 상징적 성과 중 하나였기 때문이다.

Demis Hassabis는 그에게 공개적으로 감사를 표하며 AlphaFold의 영향을 극찬했다.

이번 이직은 공개적인 자리에서는 불쾌한 결별로 묘사되지 않았다.

그럼에도 불구하고, 조직적 관점에서 Shazeer와 Jumper가 같은 주에 이직한 것은 최첨단 AI 연구소들이 구글의 가장 주목받는 연구원 일부를 성공적으로 영입하고 있다는 인식을 강화했다.

Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals, Quoc Le가 뒤이어 떠나 Discovery Loop를 설립하다

가장 큰 조직적 충격은 8월에 발생했다.

구글은 Jeff Dean과 Sanjay Ghemawat가 27년 만에 회사를 떠나 머신러닝, 과학, 공학 분야의 발견을 가속화하는 데 주력하는 독립적인 공익 법인을 설립한다고 발표했다.

로이터통신에 따르면, Oriol Vinyals와 Quoc Le도 Discovery Loop라는 새 기업에 합류할 예정이다.

이번 이탈의 영향은 아무리 강조해도 지나치지 않다.

Jeff Dean은 구글의 수많은 기반 컴퓨팅 시스템과 깊이 연관되어 있으며, 여기에는 회사의 현대 AI 기술 스택을 가능하게 만든 인프라와 머신러닝 작업이 포함된다.

Sanjay Ghemawat는 Dean과 함께 구글의 가장 중요한 분산 시스템 기술 몇 가지를 오랫동안 공동으로 개발해왔다.

Oriol Vinyals는 구글 딥마인드의 시니어 연구원이자 Gemini 책임자였다.

Quoc Le는 Google Brain과 구글 현대 딥러닝의 핵심 인물 중 하나였다.

Discovery Loop는 구글과의 적대적 결별이 아니다

원문은 이번 이직 사건을 거의 내전을 연상시키는 표현으로 묘사했다.

구글의 공식 입장은 이보다 더 복잡하다.

순다르 피차이는 구글이 다음을 수행할 것이라고 밝혔다:

• Discovery Loop의 창업 투자자로 참여
• 클라우드 파트너 역할 수행
• 머신러닝 시스템의 연구 프레임워크에서 협력
• 인프라 발전과 관련해 새 회사와 계속 협력

로이터통신 역시 Discovery Loop가 구글의 투자를 받았고, 구글 클라우드와 컴퓨팅 역량에 관한 파트너십을 체결했다고 보도했다.

따라서 구글은 한편으로 시니어 인재를 잃으면서도, 다른 한편으로 새 회사와 경제적·기술적 유대를 유지하고 있다.

이는 두 가지 관점에서 해석될 수 있다.

부정적인 해석은 구글이 더 이상 최고의 기술 책임자들을 조직 내부에 붙잡아 둘 수 없게 되었다는 것이다.

보다 관대한 해석은 Alphabet이 재능 있는 팀이 더 독립적인 운영 구조를 원하더라도 생태계 내에 머무를 수 있는 방법을 모색하고 있다는 것이다.

이 두 상황은 동시에 성립할 수 있다.

TPU 문제: Google DeepMind와 구글 클라우드는 똑같이 부족한 컴퓨팅 자원을 필요로 한다

메시지 원문은 이어서 두 번째 모순점, 즉 컴퓨팅 자원 배분 문제로 넘어간다.

구글은 10년 이상 자체 텐서 처리 장치(TPU)를 구축하는 데 투자해왔다.

이 칩들이 전략적으로 중요한 이유는 다음 용도로 사용될 수 있기 때문이다:

• Gemini 학습
• Gemini 추론
• 구글 검색
• YouTube 추천
• 내부 AI 워크로드
• Vertex AI
• 외부 클라우드 고객
• TPU 시스템 직접 판매

모순은 명확하다.

모든 단위의 첨단 컴퓨팅 자원에는 기회비용이 존재한다.

구글은 이를 내부적으로 Gemini 개선에 사용하거나, Gemini의 직접적인 경쟁사를 포함할 수 있는 고객에게 인프라 및 클라우드 서비스로 판매할 수 있다.

Anthropic은 TPU 주요 고객이 되었다

Anthropic은 대규모 TPU 역량을 확보하기 위해 구글 및 브로드컴과의 파트너십을 확대했다.

Anthropic은 2026년 4월 공식적으로 Claude에 대한 수요가 가속화됨에 따라 구글/브로드컴과의 컴퓨팅 파트너십을 확장한다고 발표했다.

SemiAnalysis는 향후 TPU 출하량의 상당 부분이 Anthropic에 직접 공급될 것으로 추정한다.

메시지 출처에는 다음 차트가 포함되어 있다:

이는 SemiAnalysis의 추정치이며, 공식 출하량 공시가 아니다.

알파벳.

또한 이 수치는 Anthropic이 Google Cloud를 통해 임대할 수 있는 TPU 역량도 제외한다.

이 구분이 중요한 이유는 원문의 표현이 마치 구글이 TPU 출하량의 20% 이상을 Anthropic에 제공하겠다고 공식 발표한 것처럼 읽힐 수 있기 때문이다.

구글은 그렇게 명확한 공개 발표를 한 적이 없다.

순다르 피차이는 최첨단 AI가 여전히 최우선 순위라고 밝혔다

가장 강력한 반박은 Alphabet 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 나왔다.

TPU 배분에 대한 직접적인 질문을 받자, 피차이는 구글의 최우선 과제는 AGI 최전선 경쟁에 필요한 자원을 자체적으로 확보하는 것이라고 말했다.

그는 또한 외부 수요가 엄청나게 크다는 점도 인정했다.

따라서 구글은 두 가지를 동시에 추구하고 있다:

1. 최첨단 모델 개발을 위한 충분한 컴퓨팅 역량을 확보한다.
2. 외부 고객에게 TPU 시스템과 AI 인프라를 판매한다.

이러한 긴장은 실제로 존재하지만, 구글은 '클라우드 사업 매출이 내부 모델 작업보다 우선한다'는 주장을 거부한다.

구글은 Gemini와 경쟁하는 고객사들에 인프라를 공급하고 있다

클라우드 사업 관점에서 외부 AI 연구소에 컴퓨팅 역량을 판매하는 것은 합리적이다.

AWS는 아마존 제품과 경쟁할 수 있는 고객사들을 지원한다.

마이크로소프트는 Azure 서비스를 대규모로 확장하면서도 OpenAI를 지원한다.

구글은

Cloud는 가능한 한 많은 대형 AI 구축 업체들이 사용하는 플랫폼이 되기를 원합니다.

이는 최종적으로 승리하는 애플리케이션이 Gemini가 아니더라도 Google이 이익을 얻을 수 있음을 의미합니다.

원문은 이러한 접근 방식을 전략적 자살 행위로 간주합니다.

또 다른 해석은 Alphabet이 AI 기술 스택의 여러 계층에서 헤지(헤징)를 하고 있다는 것입니다.

Gemini가 승리할 경우, Google은 다음을 통해 이익을 얻습니다:

• Gemini 구독
• 검색 통합
• Workspace
• API
• 엔터프라이즈급 AI
• 광고
• Android 배포

다른 프런티어 연구소가 워크로드를 확보할 경우에도 Google은 다음을 통해 여전히 이익을 얻을 수 있습니다:

• TPU 판매
• Google Cloud
• 데이터 센터
• 네트워크
• 스토리지
• 관리형 AI 인프라

이는 강력한 비즈니스적 입지입니다.

불편한 질문은 이것입니다: 강력한 인프라 공급업체가 되는 것이 조직 내부에서 Gemini 자체를 최고의 모델로 만드는 데 대한 긴박감을 낮추는가 하는 것입니다.

SemiAnalysis는 그렇다고 봅니다.

Google은 그렇지 않다고 말합니다.

Google Cloud 성장률이 그 어느 때보다 빠릅니다

Alphabet의 2026년 2분기 재무 실적은 인프라 측면이 제 역할을 하고 있다는 가장 명확한 증거를 제공합니다.

Google Cloud 매출은 2분기에 전년 동기 대비 82% 성장한 248억 달러를 기록했습니다.

Google Cloud의 계약 잔액(백로그)은 5,140억 달러에 달합니다.

영업 수익은 88억 달러로 전년 동기의 3배 이상입니다.

Google은 AI 인프라, AI 솔루션, 핵심 GCP가 모두 중요한 성장 동력이라고 밝혔습니다.

회사는 또한 고객 데이터 센터에 TPU 시스템을 직접 판매하여 발생하는 매출을 인식하기 시작했습니다.

이는 예측이 아닙니다.

이는 Alphabet이 발표한 2분기 실제 실적입니다.

Gemini도 성장 중입니다 — 단지 방식이 다를 뿐입니다

원문은 Cloud의 가속화와 Gemini API 성장 둔화를 대조했습니다.

SemiAnalysis는 Gemini 자사 API 매출 추정치와 전 분기 대비 성장률 데이터를 공개했습니다:

![이는 SemiAnalysis가 공개한 Gemini 자사 API 매출 관련 차트로, Alphabet 공식 재무 보고가 아닙니다. 차트는 이중 축 설계로, 빨간색 막대는 분기별 API 매출을 나타내며 3Q24의 거의 0달러에서 2Q26의 약 22억 8천만 달러로 점진적으로 증가합니다. 청록색 점선은 전 분기 대비 성장률을 나타내며 2Q25에 약 175%로 정점을 찍은 후 전반적으로 하락 추세를 보여 2Q26에 약 40%로回落합니다. 이 차트는 Gemini

해당 차트는 Alphabet 공식 재무 보고의 일부가 아닙니다.

Google은 이러한 형태로 Gemini API 매출을 공개적으로 공시하지 않습니다.

Alphabet은 대신 사용량 지표를 보고합니다. 예를 들어:

• 매월 Google 모델을 사용하여 개발하는 개발자가 900만 명 이상
• 해당 모델 API는 분당 약 220억 개의 토큰을 처리
• 지난 1년간 각각 1조 개 이상의 토큰을 처리한 클라우드 고객이 약 500곳
• 지난 1년간 1,000억 개 이상의 토큰을 소비한 기업이 2,000곳 이상

이러한 지표는 Gemini의 사용량이 막대하고 지속적으로 증가하고 있음을 보여줍니다.

SemiAnalysis의 논점은 보다 구체적입니다. 즉, Google Cloud 인프라의 성장 속도가 모델 프런티어에서 Gemini의 입지 성장 속도보다 빠르다는 것입니다.

소식통의 클라우드 성장 차트는 전망적입니다

소식통에는 또한 Google Cloud의 추가 가속화를 예측하는 SemiAnalysis 차트가 포함되어 있습니다:

Alphabet이 실제 발표한 2026년 2분기 데이터는 전년 동기 대비 82% 성장입니다.

차트에 표시된 2026년 3분기 또는 향후 더 높은 수치는 모두 분석가 추정치이며 완료된 분기 데이터가 아닙니다.

위험한 순환 — 아니면 강력한 풀스택 전략?

원문은 부정적 피드백 루프를 설명합니다:

Gemini의 우위 상실
↓
Google은 더 많은 컴퓨팅 자원을 클라우드 사업에 할당
↓
외부 연구소가 더 많은 TPU 용량 확보
↓
외부 연구소가 더 강력한 모델 구축
↓
Gemini의 우위 추가 상실

이는 가능한 해석 중 하나입니다.

그러나 Alphabet은 다른 루프를 구축하려고 시도하고 있습니다:

AI 수요 증가
↓
Google이 더 많은 TPU 및 데이터 센터 용량 구축
↓
내부 및 외부 AI 워크로드 성장
↓
클라우드 매출 및 인프라 투자 확대
↓
Google이 더 많은 프런티어 AI 컴퓨팅 자원 확보

어떤 루프가 지배하게 될지는 실행에 달려 있습니다.

핵심 변수는 다음과 같습니다:

• Gemini에 얼마나 많은 컴퓨팅 자원이 예약되어 있는가
• Gemini 4가 프런티어 모델 품질 수준에 도달할 수 있는가
• Google이 새로운 TPU 용량을 얼마나 빠르게 구축하는가
• 외부 TPU 판매가 이익률을 개선할 수 있는가
• 클라우드 사업 이익이 AI 연구에 재투자되는가
• Google이 충분한 연구 및 제품 인재를 유지할 수 있는가

따라서 이는 단순히 "DeepMind가 지고, Cloud가 이긴다"는 이야기가 아닙니다.

핵심은 한 기업이 프런티어 연구소와 하이퍼스케일 AI 인프라 사업을 동시에 운영하면서도 어느 한쪽이 자원 부족으로 피해를 입지 않게 할 수 있는지 여부입니다.

세르게이 브린이 더 적극적인 AI 역할로 복귀

이것이 바로 세르게이 브린이 등장하는 지점입니다.

브린은 수년 전 일상적인 경영에서 물러났지만, ChatGPT 출시 이후 Google 내부에서 다시 더 많은 시간을 보내기 시작했습니다.

월스트리트저널은 이미 2023년에 브린이 AI 연구자들과 직접 협력하여 Gemini를 개발하고 있다고 보도했습니다.

2026년까지 그의 영향력은 다시 한 번 상승한 것으로 알려졌습니다.

파이낸셜타임스는 브린을 재편된 AI 작업에서 점점 더 중요한 전략적 세력으로 묘사했습니다.

지위안 연구원(Zhiyuan Research Institute)의 소식통은 이를 거의 전시 지휘 체제 장악에 가깝다고 묘사했습니다.

이 주장은 Google의 공식 발표보다 훨씬 강합니다.

Google 공식 리더십 발표에서 브린에게 운영 직책이 부여되지 않음

8월 5일, 순다르 피차이는 Google DeepMind의 새로운 단계를 소개하는 상세한 내부 서신 형식의 발표를 게시했습니다.

공식 구조는 다음과 같습니다:

• 데미스 하사비스 — Google DeepMind 회장 겸 Alphabet 최고 과학 책임자
• 코라이 카부크추올루 — Google DeepMind 수석 부사장 겸 최고 AI 아키텍트
• 순다르 피차이 — 코라이의 직접 상관
• 제프 딘 및 산자이 게마와트 — 퇴사하여 Discovery Loop 설립

세르게이 브린은 공식 조직 구조에 나타나지 않습니다.

이는 그가 영향력이 없다는 것을 의미하지 않습니다.

이는 증거가 그를 공식적으로 발표된 DeepMind CEO 대체자가 아닌, 참여도가 점점 높아지는 공동 창업자이자 전략적 목소리로 묘사하는 것을 뒷받침한다는 것을 의미합니다.

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코라이 카부크추올루가 일상 운영 책임을 맡다

가장 중요한 공식 변경은 코라이 카부크추올루의 역할입니다.

피차이는 코라이가 다음을 담당할 것이라고 밝혔습니다:

• Gemini 모델 개발
• 프론티어 AI 연구
• Gemini 앱 팀
• 개발자 팀

그는 피차이에게 직접 보고합니다.

로이터는 이번 임명이 Google DeepMind를 더욱 제품 중심 방향으로 이끌 것으로 예상된다고 전했습니다.

이는 브린의 비공식적 역할보다 훨씬 구체적입니다.

데미스 하사비스, AGI 전략과 과학으로 전환

데미스 하사비스는 구글을 떠나지 않습니다.

그는 일상적 관리에서 물러나는 중입니다.

그의 새 역할은 다음과 같습니다:

• Google DeepMind 회장
• Alphabet 최고 과학자
• Isomorphic Labs CEO

하사비스는 AGI로 가는 더 넓은 경로와 그 사회적 영향에 더 많은 시간을 집중하고 싶다고 썼습니다.

또한 Isomorphic Labs와 AI 기반 신약 개발에 더 많은 시간을 투자할 계획입니다.

이것이 중요한 이유는 DeepMind가 항상 이중적 정체성을 지녀왔기 때문입니다.

그것은 동시에:

1. 장기적 과학적 돌파구를 추구하는 프론티어 AI 연구소.
2. 구글이 Gemini 모델과 AI 제품을 출시하는 핵심 조직.

이 목표들은 겹치지만 완전히 동일하지는 않습니다.

새로운 구조는 이들을 더 명확하게 분리합니다.

코라이는 더 많은 운영 및 제품 부담을 떠안습니다.

하사비스는 장주기 과학, AGI 전략, Isomorphic Labs에 더 집중합니다.

원문은 이를 구글이 상업화와 DeepMind의 연구 문화 사이에서 전자를 선택한 것으로 해석합니다.

구글은 양쪽 사명을 강화하는 방식이라고 설명합니다.

무게중심이 런던에서 마운틴뷰로 이동 중

DeepMind는 런던에서 설립되었으며 강력한 연구 정체성을 유지해왔습니다.

리더십 변경은 마운틴뷰가 Gemini의 일상적 개발에 미치는 영향력을 강화했습니다.

로이터와 파이낸셜 타임즈는 모두 이번 개편을 더 빠른 실행과 상업화를 향한 한 걸음으로 묘사했습니다.

소식통에 따르면 안전 및 윤리 기능이 법무나 홍보 부서로 이동할 수 있다고 합니다.

이 구체적 주장은 구글의 공식 발표에서 확인되지 않았으며, 확정된 조직 사실이 아닌 보도 또는 내부 추측으로 간주해야 합니다.

확인된 내용의 범위는 더 좁습니다:

• 하사비스는 일상 운영 관리에서 물러납니다.
• 코라이는 순다르 피차이에게 직접 보고합니다.
• Gemini 모델, 프론티어 연구, Gemini 앱, 개발자 팀 모두 코라이의 관할입니다.
• 하사비스는 회장으로 남아 적극적 고문 역할을 합니다.
• 구글은 여전히 기초 과학을 핵심 강점으로 본다고 밝혔습니다.

직원들의 불안감은 합리적으로 존재하지만 계량화는 어렵다

소식통은 직원들이 경쟁사에 연락하고 이직을 모색하고 있다고 설명합니다.

로이터와 FT의 보도는 조직 내 불안이 존재하고 상당한 인재 유출이 있었다는 것을 시사합니다.

현재 얼마나 많은 DeepMind 직원이 적극적으로 새 일자리를 찾고 있는지 보여주는 공개 데이터셋은 없습니다.

이러한 주장은 회사 전체의 계량 가능한 추세가 아닌 익명 소식통에 귀속되어야 합니다.

Gemini 4가 이제 진정한 시험대

인력과 인프라에 대한 많은 논쟁에도 불구하고, 최종 결과는 모델과 제품으로 판단될 것입니다.

구글은 지금까지 가장 야심찬 Gemini 4 사전학습 작업을 시작했다고 밝혔습니다.

하사비스는 새 모델의 진전에 대해 흥분하고 있다고 말했습니다.

피차이는 구글이 저비용 Flash 모델부터 가장 강력한 프론티어 모델까지 성능-비용 프론티어 전체를 아우르는 데 여전히 전념하고 있다고 말했습니다.

소식통은 Gemini 4를 운명을 건 한 판의 승부로 묘사합니다.

이는 다소 과장일 수 있습니다.

Alphabet은 규모가 크고 사업이 다각화되어 있어, 단일 모델 출시가 구글의 '생존'을 결정하지는 않습니다.

하지만 Gemini 4의 중요성은 여전히 이례적입니다.

Gemini 4가 증명해야 할 것

성공적인 출시는 여러 질문에 답해야 합니다.

1. 구글이 프론티어 모델 품질의 대열에 다시 설 수 있는가?

Gemini 4는 다음 경쟁자들과 직접 비교될 것입니다:

• OpenAI의 최신 모델
• Anthropic의 Claude 시리즈
• xAI
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• 선도적인 중국 오픈소스 모델

비교는 단일 벤치마크의 범위를 훨씬 넘어설 것입니다.

1. 구글이 코딩 및 에이전트 성능을 향상시킬 수 있는가?

코딩과 장기 실행 에이전트 작업은 다음을 주도하기 때문에 전략적 우선순위가 되었습니다:

• 개발자 채택률
• 기업 사용량
• 자동화
• AI 네이티브 소프트웨어 창출
• 고가치 토큰 소비

구글은 이미 Antigravity, Gemini API 호스팅 에이전트, 그리고 깊은 개발자 유통 채널을 보유하고 있습니다.

모델 품질이 이 플랫폼을 뒷받침해야 합니다.

1. 제때 출시할 수 있는가?

3.5 Pro의 일정을 놓친 것은 실행력에 대한 의문을 제기했습니다.

깔끔한 Gemini 4 출시는 운영적 측면에서 기술적 측면만큼이나 중요합니다.

1. 구글이 유통 우위를 지속적 사용으로 전환할 수 있는가?

구글은 엄청난 도달 범위를 보유하고 있습니다.

Alphabet 보고:

• Gemini 앱 월간 활성 사용자 9억 5천만 명
• 일일 활성 사용자 전년 대비 3배 증가
• AI 모드의 월간 활성 사용자 10억 명 초과

검색

• 모델 생태계는 매월 900만 명 이상의 개발자에게 서비스를 제공

이것들은 비범한 유통 우위입니다.

하지만 유통이 모델 선도력 문제를 자동으로 해결하지는 않습니다.

구글의 유통 기계는 여전히 거대하다

Gemini의 비판자들조차 구글이 다음 채널을 통해 AI를 사용자 앞에 내놓을 수 있음을 인정합니다:

• 검색
• Android
• Chrome
• Workspace
• YouTube
• 클라우드
• Pixel
• 지도
• Gemini 앱
• Google AI Studio

동등한 기술 스택을 가진 경쟁사는 거의 없습니다.

이것은 구글의 상황을 비관적 논평에서 사용되는 IBM이나 인텔 비유와 다르게 만듭니다.

구글은 단지 기존 제품을 지키면서 새로운 시장을 놓치는 것이 아닙니다.

그것은 이미 AI 분야에서 가장 큰 유통업체, 인프라 제공업체, 모델 개발자 중 하나입니다.

문제는 세 가지 차원 모두에서 최고 수준을 유지할 수 있느냐입니다.

구글이 먼저 AI 인프라 기업이 되고 있는가?

원문은 가장 강력한 논점으로 마무리됩니다.

어쩌면 구글은 더 이상 모델 경쟁에서 이기지 않아도 재정적으로 승리할 수 있습니다.

Google Cloud와 TPU 판매가 빠르게 성장한다면, Alphabet은 다른 기업들이 가장 존경받는 모델을 만든다고 해도 AI 붐의 혜택을 누릴 수 있습니다.

이 가능성은 인센티브 구조를 바꿉니다.

단순화된 관점은 다음과 같습니다:

이렇게 많은 층위를 가진 회사는 모든 층위에서 매 분기 1위일 필요는 없습니다.

하지만 전략적 위험이 존재합니다.

Gemini가 경쟁사 모델보다 구조적으로 약하다면, 구글은 결국 외부 프론티어 연구소가 자사 인프라 위에서 가장 가치 높은 AI 워크로드를 만드는 데 의존하게 될 수 있습니다.

그것은 수익성이 있을 것입니다.

하지만 지능 자체에서 선두를 유지하려는 구글의 원래 야망과는 크게 다릅니다.

SemiAnalysis의 논점과 구글의 논점

이 논쟁은 명확하게 요약될 수 있습니다.

SemiAnalysis의 관점

SemiAnalysis는 다음을 주장합니다:

• Gemini 3 Pro는 구글의 최근 하이라이트였습니다.
• Gemini의 프론티어 위치는 2026년 동안 하락했습니다.

구글은 비정상적으로 심각한 인재 유출을 겪었다.

• 3.5 Pro는 실제로 출시에 성공하지 못했다.
• TPU의 경제적 효용은 점점 Google Cloud에 유리해지고 있다.
• 외부 AI 연구소가 Gemini 자체보다 구글의 컴퓨팅 자원으로부터 더 많은 혜택을 얻을 가능성이 있다.
• DeepMind의 장기적 실패는 Google Cloud의 단기적 재무 성공이 될 수 있다.

구글의 관점

구글은 다음과 같이 밝혔다:

• Gemini에 대한 수요는 여전히 강력하다.
• Gemini API는 분당 약 220억 개의 토큰을 처리한다.
• 매달 9억 5천만 명이 Gemini 앱을 사용한다.
• AI 모드 월간 활성 사용자는 10억 명을 초과한다.
• 구글은 여전히 프런티어 AI에 전념하고 있다.
• 컴퓨팅 자원을 배분할 때 프런티어 모델 개발이 최우선 과제다.
• Gemini 4는 이미 중요한 사전 학습을 진행 중이다.
• Koray의 새로운 역할은 실행을 가속화할 것이다.
• Hassabis는 여전히 장기 AI 작업에 깊이 관여하고 있다.

전략.

• 구글의 풀스택 포지셔닝은 독특한 경쟁 우위다.

두 내러티브 모두 실제 증거를 포함하고 있다.

차이는 무엇이 가장 중요한가에 있다.

SemiAnalysis는 프런티어 모델의 궤적과 내부 인센티브에 주목한다.

구글은 규모, 유통, 인프라, 기업 채택, 그리고 차세대 모델에 자금을 지원할 수 있는 능력에 주목한다.

확인된 사항, 보도된 사항, 의견

구글 또는 알파벳이 확인한 사항

• Demis Hassabis는 현재 Google DeepMind 회장 겸 Alphabet 최고과학책임자다.
• Koray Kavukcuoglu는 현재 고위 부사장으로서 Google DeepMind를 이끌며 Sundar Pichai에게 보고한다.
• Koray는 Gemini 모델 개발, 프런티어 AI 연구, Gemini 앱 및 개발자 팀을 담당한다.
• Jeff Dean과 Sanjay Ghemawat는 퇴사하여 독립적인 공익 법인을 설립할 예정이다.
• 구글은 Discovery Loop의 창업 투자자이자 클라우드 파트너다.
• 7월 22일 실적 발표 기준으로 Gemini 3.5 Pro는 여전히 테스트 중이다.
• 구글은迄今为止 가장 야심 찬 Gemini 4 사전 학습 프로그램을 시작했다.
• Gemini 앱 월간 활성 사용자는 9억 5천만 명을 초과한다.
• AI 모드 월간 활성 사용자는 10억 명을 초과했다.
• 구글 클라우드 수익은 2026년 2분기에 전년 대비 82% 성장했다.
• 구글은 TPU 배분의 최우선 과제가 AGI 프런티어에서 경쟁할 수 있는 충분한 컴퓨팅 파워를 유지하는 것이라고 밝혔다.

공개 보도로 확인된 사항

• Noam Shazeer는 2026년 6월 구글을 떠나 OpenAI에 합류했다.
• 보도에 따르면 구글은 2024년 Character.AI 라이선스/인재 영입 거래에서 약 27억 달러를 지불했다.
• John Jumper는 Google DeepMind를 떠나 Anthropic에 합류했다.
• Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals, Quoc Le는 Discovery Loop를 설립 중이다.
• Sergey Brin은 ChatGPT 등장 이후 구글 사무실로 복귀하여 AI 작업에 참여했으며, 영향력이 커지는 전략적 목소리가 되었다.

SemiAnalysis의 추정 또는 의견

• Gemini가 SOTA로 복귀할 확률은 사실상 0이다.
• Gemini 3.5 Pro는 조용히 취소되었다.
• Gemini 3.6 Flash는 전체적으로 약 8~9위권이다.
• TPU 출하 비중이 Anthropic으로 흘러가고 있다.
• Gemini 자체 API 수익과 전분기 대비 성장률 추정치.
• 향후 구글 클라우드 성장률은 현재 발표된 수치보다 높을 것이다.
• DeepMind의 장기적 실패가 구글 클라우드의 단기적 성공에 직접적으로 기여하고 있다.

이러한 내용은 유용한 분석적 주장일 수 있지만, 알파벳의 공식 공시로 간주되어서는 안 된다.

자주 묻는 질문

Gemini가 정말 "죽었나"?

아니다. "Gemini가 식었다"는 것은 SemiAnalysis가 의도적으로 내놓은 도발적인 판단일 뿐, 공식적이거나 일반적으로 받아들여진 결론이 아니다. 구글은 여전히 Gemini 모델을 지속적으로 출시하고 있으며, 수억 명의 사용자에게 서비스를 제공하고 있고, Gemini 4가 사상 최대 규모의 사전 학습 작업을 시작했다고 밝혔다.

구글이 Gemini 3.5 Pro를 취소했나?

구글은 공식적으로 취소를 발표하지 않았다. 해당 모델은 처음 언급된 6월 출시 기간을 놓쳤고, 7월 22일에도 여전히 테스트 중으로 설명되었으며, 구글은 현재 공개적으로 Gemini 4를 강조하고 있다. SemiAnalysis는 이러한 일련의 징후를 조용한 취소로 해석한다.

Sergey Brin이 현재 Google DeepMind를 총괄하고 있나?

공식적으로는 그렇지 않다. 구글의 공식 구조에서 Koray Kavukcuoglu가 Google DeepMind의 일상 업무를 담당하고 있다.

운영 부문을 맡아 Sundar Pichai에게 보고한다. 보도에 따르면 Brin은 AI 전략과 실무 기술 논의에 점점 더 많이 관여하고 있지만, 구글은 그의 새로운 운영 직함을 발표하지 않았다.

Demis Hassabis는 어떻게 되었나?

Hassabis는 일상 관리 역할에서 물러나 Google DeepMind 회장 겸 Alphabet 최고과학책임자로 자리를 옮겼다. 그는 AI 전략과 모델 연구에 계속 참여하면서도 AGI, 과학, Isomorphic Labs에 더 많은 시간을 할애하고 있다.

Jeff Dean은 왜 구글을 떠났나?

구글은 Dean이 27년 근무 후 새로운 방향을 모색하고 싶어 했다고 밝혔다. 그는 Sanjay Ghemawat와 함께 머신러닝, 과학, 엔지니어링에 중점을 둔 독립 공익 법인인 Discovery Loop를 설립 중이며, 구글은 창업 투자자이자 클라우드 파트너로 참여한다.

구글이 Anthropic에 TPU를 판매하나?

그렇다. Anthropic은 구글 및 브로드컴과 중요한 컴퓨팅 파워 협력 관계를 맺고 있다. 다만 SemiAnalysis 차트에 표시된 향후 출하 비중 수치는 추정치이며, 알파벳의 공식 출하 공시가 아니다.

구글 클라우드의 성장 속도는 어느 정도인가?

알파벳은 2026년 2분기 구글 클라우드 수익이 전년 대비 82% 성장한 248억 달러라고 보고했다. 클라우드 백로그는 5,140억 달러에 달하며, AI 인프라와 AI 솔루션이 주요 성장 동력이다.

Gemini를 사용하는 사람은 얼마나 되나?

알파벳은 2026년 2분기 Gemini 앱 월간 활성 사용자가 9억 5천만 명을 초과했고, 검색 내 AI 모드 월간 활성 사용자는 10억 명을 돌파했다고 보고했다. 이러한 제품 유통 데이터는 프런티어 모델 품질을 직접적으로 측정하는 것은 아니지만, 구글의 엄청난 도달 범위를 보여준다.

관련 도구

• Gemini: 구글의 소비자용 AI 어시스턴트이자 Gemini 모델 제품군의 주요 제품 인터페이스.
• Google AI Studio: Gemini 모델을 테스트하고 Gemini API를 통해 개발할 수 있는 구글 공식 브라우저 환경.
• Gemini API: Gemini 모델을 애플리케이션에 통합하기 위한 공식 개발자 문서.
• Vertex AI: Gemini 모델을 배포하고 관리하기 위한 구글 클라우드의 엔터프라이즈 플랫폼.
• Google Cloud TPU: AI 학습 및 추론을 위해 텐서 처리 장치를 사용하는 구글 공식 플랫폼.
• Google DeepMind: Gemini 및 주요 과학 AI 작업을 담당하는 구글의 프런티어 AI 연구 기관.

관련 링크

• 구글: 우리 AI 모멘텀의 다음 장: 2026년 8월 구글 공식 발표로, Demis Hassabis와 Koray Kavukcuoglu의 새로운 역할 및 구글과 Discovery Loop의 관계를 설명한다.
• [알파벳 2026년 2분기 실적 발표 회의](https://abc.

xyz/investor/events/event-details/2026/2026-Q2-Earnings-Call-2026-GgTAq7Is0z/default.aspx): Gemini 사용량, 구글 클라우드 성장, TPU 할당, Gemini 3.5 Pro 테스트 및 Gemini 4 사전학습에 대한 공식 데이터.

• Google: Gemini 3.5: 구글의 2026년 5월 발표

Gemini 3.5 시리즈 및 Pro의 최초 공개 타임라인.

• SemiAnalysis: Gemini는 익었지만 GCP는 요리 중: 이 애널리스트 보고서는 원문 기사에서 요약된 논쟁의 대부분을 촉발했습니다.
• 로이터: 구글, AI 리더십 개편: 딥마인드 리더십 변경, Discovery Loop 퇴사 사건 및 시장 반응에 대한 독립 보도.
• 로이터: Noam Shazeer, 구글 떠나 OpenAI 합류: Shazeer의 퇴사와 이전 Character.AI 거래에 관한 보도.
• 로이터: John Jumper, 구글 딥마인드 떠나 Anthropic 합류: AlphaFold 연구원의 Anthropic 이적에 관한 보도.

요약

구글의 AI 조직은 진정한 재편을 겪고 있습니다. Demis Hassabis는 일상적인 경영에서 물러났고, Koray Kavukcuoglu가 현재 구글 딥마인드의 운영을 책임지고 있으며, Jeff Dean과 여러 기술 핵심 책임자들이 퇴사하여 Discovery Loop에 합류했고, 보도에 따르면 Sergey Brin이 AI 전략에 점점 더 깊이 관여하고 있습니다.

한편, 실제 비즈니스 상황은 가장 과장된 "Gemini는 죽었다"는 헤드라인이 암시하는 것보다 훨씬 견고합니다. Gemini 앱 월간 활성 사용자는 9억 5천만 명을 넘었고, AI 모드 사용자는 10억 명을 초과했으며, Gemini API 사용량은 방대하고, 구글 클라우드 2분기 매출은 전년 동기 대비 82% 성장했습니다.

진짜 모순은 외부 연구소들이 구글의 TPU를 사용해 Gemini와 경쟁하더라도, 구글이 여전히 AI 인프라에서 막대한 이익을 얻을 수 있다는 점입니다. 이것이 전략적 약점이 될지, 아니면 독보적인 풀스택 AI 기업의 강점이 될지는 크게 Gemini 4에 달려 있습니다.

Gemini 4는 구글이 AI 물결 속에서 생존할 수 있을지를 결정하지는 않지만, 구글이 계속해서 최첨단 모델 리더로 남을지, 아니면 다른 AI 리더들의 성장이 의존하는 인프라 및 배포 플랫폼으로 전락할지를 결정할 수 있습니다.