Google Cloud NEXT ‘25 참관기 #1

2025년 4월, 라스베이거스 만달레이 베이는 수많은 사람들로 가득 차 있었다. 매년 개최되는 Google Cloud Next는 Google이 최신 기술과 비전을 공유하고, 고객 성공 사례를 발표하는 자리로 확고히 자리매김했다.

이번 2025년 행사의 핵심 주제는 예상대로 AI였다. AI 중심의 기술 진화와 산업 변화의 흐름을 한눈에 확인할 수 있는 기회였다. 키노트와 기술 세션, 전시 부스, 커뮤니티 프로그램까지 풍성하게 마련됐으며, 전체적으로는 ‘Gemini를 중심으로 한 에이전트 기반 AI 생태계’에 대한 Google의 방향성이 뚜렷하게 제시됐다.

이번 참관기는 총 두 편으로 나누어 작성했으며, 1부에서는 키노트와 주요 세션 중심으로 내용을 정리했다.

수천 명의 참석자가 한자리에 모인 키노트 현장은 AI에 대한 높은 기대감으로 가득 차 있었다. Thomas Kurian은 “AI의 미래는 우리 모두가 함께 만들어간다”라는 말로 키노트를 시작했다. 그의 발표를 통해 Google이 AI 기술을 어떤 방향으로 이끌고 있는지 뚜렷하게 확인할 수 있었다. 키노트 핵심 내용은 다음과 같다.

7세대 TPU ‘Ironwood’가 공개됐다. 속도는 첫 번째 TPU 대비 3,600배 빨라졌으며, 에너지 효율은 29배 향상되었다고 발표했다. Google은 자사의 글로벌 네트워크를 기반으로 한 Cloud WAN을 통해 지연을 최소화하면서도 비용을 절감하는 방식으로, 성능은 40% 향상되고 비용은 40% 절감할 수 있다고 소개했다.

• 7세대 TPU ‘Ironwood’ 공개
  → 속도는 1세대 대비 3,600배, 에너지 효율은 29배 향상
  
• Cloud WAN
  → 지연을 줄이고 비용을 절감하여 성능 40% 향상, 비용 40% 절감

얼마전 공개된 Gemini 2.5 Pro가 소개됐다. 이 모델은 응답 전에 추론을 먼저 수행하여 더 정교하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있다고 한다. 조만간 출시 예정인 Gemini 2.5 Flash는 더 빠르고 가벼운 구조로, 실시간성이 중요한 환경에 최적화된 모델로 소개됐다.

• Gemini 2.5 Pro
  → 추론 기반 응답을 통해 더욱 정교하고 자연스러운 결과 제공
  
• Gemini 2.5 Flash (출시 예정)
  → 고속 처리 구조로 실시간 환경에 최적화

Google은 Gmail, Docs, Meet, Sheets 등 자사의 15개 주요 제품에 AI 기능을 통합했다고 밝혔다. 또한 Imagen 3, Chirp 3, Lyria, Veo 2 같은 생성형 AI 모델들이 공개했고, 이 모델들을 활용하여 텍스트로 이미지·음성·영상까지 생성할 수 있다고 발표했다. 특히 라스베이거스 Sphere에서 상영될 ‘오즈의 마법사’ AI 리마스터링 사례를 통해 Google의 AI 서비스 활용 범위와 기술적 가능성에 대해 구체적으로 확인할 수 있었다.

Google 서비스에 AI 통합

• Gmail, Docs, Meet, Sheets 등 자사 15개 제품에 AI 기능 내장
  
• Imagen 3, Chirp 3, Lyria, Veo 2 등 다양한 생성형 AI 모델 공개
  • 텍스트로 이미지·음성·영상까지 생성 가능
    
• 라스베이거스 Sphere에서는 ‘오즈의 마법사’ AI 리마스터링 사례 시연

구글은 AI 에이전트를 활용해 추론, 기억, 도구 사용이 가능한 시스템을 구현할 수 있다고 밝혔다. 작년에 공개한 Agent Builder를 넘어서, 올해는 Agent Development Kit을 오픈소스로 공개하고, Agent2Agent Protocol을 기반으로 누구나 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 지원하겠다고 발표했다. 또한 Agentspace를 통해 업무 자동화, 데이터 요약, 검색 등 실무에 즉시 활용 가능한 다양한 에이전트를 제공하며 Data Agent, Code Assist Agent 등 구체적인 사례도 함께 소개했다.

• Agent Builder → Agent Development Kit (오픈소스) 공개
  
• Agent2Agent Protocol 기반 멀티 에이전트 구현 지원
  
• Agentspace 플랫폼을 통해 실제 업무에 활용 가능한 AI Agent 제공
  • 업무 자동화와 데이터 요약, 검색 등
    (예: Data Agent, Code Assist Agent 등)

보안은 이번 키노트에서 또 하나의 핵심 주제였다. Google은 Google Unified Security를 통해 AI 기반 탐지 및 운영, 빠른 위협 대응이 가능한 통합 보안 플랫폼을 소개했다. 보안 시연 데모와 함께 멀티 클라우드 보안 플랫폼 wiz 인수 계약 등에 대해서도 같이 언급했다.

• Google Unified Security 통합 보안 플랫폼 발표
  → AI 기반 탐지, 위협 대응,  빠른 위협 대응
  
• 멀티클라우드 보안 플랫폼 wiz 인수 계약 언급

Google은 강력한 AI 인프라, 모델, 플랫폼, 보안 기술을 토대로 다양한 산업군에서 고객 및 파트너와 협업하고 있다. Thomas Kurian이 말한 것처럼, Google은 모든 기업이 함께 AI 시대를 열어나갈 수 있도록 기반을 제공하는 모양새다. 이번 키노트는 Google Cloud가 어떻게 AI 중심의 시대 전환을 추진하고 있는지 확인할 수 있는 시간이었다.

Spotify의 실시간 음악 추천 시스템을 어떻게 구축하였는지 설명하는 세션이었다. 사용자들은 익숙한 음악을 반복해서 듣는 동시에 새로운 곡도 발견하고 싶어하기 때문에, Spotify는 이 복잡한 니즈를 충족시키기 위한 AI 기반의 시스템을 만들었다고 한다. Spotify는 Bigtable과 BigQuery를 이용해 데이터 처리 파이프라인을 단계별로 구분하고, 비용과 성능을 고려해 최적의 시스템을 운영하기 위한 가이드를 제시했으며 BigQuery DataFrames 등의 기술도 같이 소개했다.

• 문제 인식: 사용자는 익숙한 곡과 새로운 곡을 모두 원함
  
• 기술 구성: Bigtable과 BigQuery를 활용해 데이터 파이프라인 구성
  
• 성과: 실시간 데이터 분석과 추천 정확도 향상
  
• 소개 기술: BigQuery DataFrames 등

이 세션에서는 Google Cloud의 플랫폼을 통해 BigQuery, Vertex AI, Looker를 기반으로 AI와 데이터를 통합한 에이전트를 소개했다. 이를 통해 자연어를 기반으로 워크플로우를 생성하고, 멀티모달 데이터를 처리하며, 사용자에 맞춘 대시보드까지 생성할 수 있다고 한다. 실제로 General Mills가 이 기능을 활용해 자사 데이터 분석 프로세스를 간소화하고, 운영 효율과 생산성/수익성을 향상시킨 사례를 소개했다. 데모에서는 SQL이나 Python 없이 자연어 입력만으로 실시간 분석과 시각화를 수행하는 과정을 보여줬고, 이를 통해 AI가 분석 업무 전반을 대신하거나 보조할 수 있음을 확인할 수 있었다. 

이 세션에서는 Gemini를 데이터 분석 워크플로우에 어떻게 통합하는지를 소개했다. Gemini는 BigQuery와 결합되어 Data Canvas, 메타데이터 자동 생성, 에이전트 기반 데이터 운영 기능을 제공하며, 이를 통해 데이터 분석가나 엔지니어는 SQL이나 Python 없이도 손쉽게 데이터 분석과 파이프라인을 구축할 수 있게 된다. 또한, General Mills와 VMO2가 이 기능을 어떻게 활용하고 있는지도 함께 소개됐다.

Google Cloud Next 2025의 키노트와 주요 세션을 통해 Google은 단순한 AI 기능 제공을 넘어, 기업 전반의 환경을 에이전트 중심으로 전환하며 AI 생태계를 구축하고 있음을 확인할 수 있었다.

2부에서는 더욱 흥미로운 세션 중심으로 내용을 이어 소개하도록 하겠다.