구글, 멀티 에이전트·차세대 TPU로 기업 AI 전환 선언

구글이 4월 9일부터 11일까지 미국 라스베이거스에서 연 ‘구글 클라우드 넥스트 2025’에서 차기 AI 전략의 방향을 공개했다. 기업 업무 구조 자체를 바꾸는 인프라 중심 AI에 가중치를 싣겠다는 선언이다. 멀티 에이전트 시스템, 생성형 미디어 모델 확장, 그리고 추론에 최적화된 7세대 텐서처리장치(TPU) ‘아이언우드(Ironwood)’ 공개가 핵심이었다.

행사 기조연설에서 구글 클라우드 경영진은 AI가 이제 실제 비즈니스 프로세스를 재설계하는 단계에 들어섰다고 밝혔다. 이에 따라 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 시스템을 기업 환경에 적용하겠다는 구상이다. 

에이전트는 특정 업무를 수행하도록 설계된 AI 프로그램을 뜻한다. 예를 들어 하나의 에이전트가 데이터를 수집하면 다른 에이전트가 이를 분석하고, 또 다른 에이전트가 보고서를 작성하는 식이다. 사람의 부서 협업 구조를 소프트웨어로 구현하는 개념으로 볼 수 있다.

구글은 이를 지원하기 위해 에이전트 빌더 기능을 강화했다. 기업이 자체 데이터를 연결해 업무에 맞는 AI 에이전트를 설계하고 배포할 수 있도록 한 것이다. 

이를 통해 재무 분석, 고객 상담 자동화, 내부 문서 검색 등 실제 업무 흐름을 처리하는 데 초점을 맞췄다. 구글 측은 AI를 개별 기능이 아닌 업무 단위로 통합하는 것이 이번 전략의 핵심이라고 설명했다.

생성형 미디어 모델도 확장됐다. 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음악, 음성을 생성하는 모델을 클라우드 환경에 통합해 기업이 마케팅 콘텐츠나 교육 자료, 시각 자료를 자동으로 제작할 수 있도록 했다. 생성형 AI가 멀티미디어 제작 도구로 확장되고 있다는 의미다. 

구글은 기업 고객이 이러한 모델을 자사 서비스 안에 연결해 활용할 수 있도록 API와 관리 기능을 함께 제공하겠다고 밝혔다.

이번 행사에서 가장 주목받은 발표는 7세대 TPU ‘아이언우드’였다. TPU는 구글이 자체 설계한 AI 전용 반도체다. 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)와 달리 대규모 AI 연산에 특화돼 있다. 

아이언우드는 특히 ‘추론’ 작업에 초점을 맞췄다. 추론은 이미 학습이 끝난 모델이 실제 사용자 요청에 응답하는 과정이다. AI 서비스가 대규모로 운영될수록 추론 속도와 비용 효율성이 중요해진다. 구글은 아이언우드가 이전 세대 대비 성능과 전력 효율을 개선했다고 밝혔다.

이는 AI 경쟁의 무게중심이 학습에서 서비스 운영으로 이동하고 있음을 보여준다. 과거에는 더 큰 모델을 더 많은 데이터로 학습시키는 것이 경쟁의 핵심이었다. 이제는 학습된 모델을 얼마나 빠르고 효율적으로 기업 환경에 적용하느냐가 중요해졌다. 

구글은 아이언우드를 통해 대규모 기업 고객이 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 마련하겠다는 전략을 제시했다.

클라우드 인프라 측면에서도 AI 중심 재편이 진행 중이다. 구글은 자사 데이터센터 네트워크와 TPU 인프라를 결합해 고성능 AI 연산을 제공하겠다고 밝혔다. 기업이 AI를 대규모로 운영할 수 있는 기반 시설을 패키지로 제공하겠다는 의미로 AI를 서비스 기능이 아니라 기업 인프라의 일부로 보는 접근이다.

이번 행사에서 가장 많이 보인 메시지는 ‘AI의 실제 비즈니스 전환’이다. 경영진은 AI가 기업 일선에서 조직 구조와 업무 방식 자체를 바꾸는 도구가 되고 있다고 설명했다. 고객 사례 발표에서도 고객 상담 자동화, 물류 최적화, 의료 데이터 분석 등 구체적인 활용 장면이 이어졌다.