검색 엔진의 진화: 정보 탐색에서 ‘직접 실행’ 에이전트로
구글의 핵심 서비스인 검색(Search)이 사용자의 의도를 파악하고 직접 트랜잭션을 처리하는 대화형 에이전트로 진화하고 있습니다. 구글 검색의 AI 모드(AI Mode)는 단순 링크 제공이나 요약을 넘어, 항공권 가격 변동 추적과 마일리지 확인, 호텔 예약 완결까지 단일 대화창 안에서 처리하는 통합 여행 기능을 선보였습니다.
사용자가 AI 모드에서 비행 일정과 목적지를 입력하면 300개 이상의 파트너 항공사 및 여행 사이트 데이터를 기반으로 최적 가격을 산출하며, 가격 변동 시 알림을 제공하는 항공권 가격 추적 기능을 지원합니다. 이 기능은 현재 전 세계 180개 이상의 국가 및 지역에 적용되었습니다. 또한 아메리칸항공, 알래스카항공, 힐튼, 윈덤 등 글로벌 파트너사와 연동되어 마일리지 및 포인트 기반 항공·호텔 예약 옵션 조회가 전 세계에 동시 공개되었습니다.
- 목적지·일정 입력
- 실시간 항공·호텔 및 마일리지 비교
- Google Pay 인앱 결제 완결
- 제휴사 고객 서비스 연계
호텔 예약 역시 검색 화면 내에서 방 유형 선택, 취소 정책 확인, Google Pay를 통한 결제까지 원스톱으로 처리됩니다. 예약 과정에서 실제 거래 주체(Merchant of Record) 및 고객 응대는 부킹닷컴, 익스피디아, 메리어트 등 연동 제휴사가 담당하며, 미국 영어 사용자를 시작으로 글로벌 파트너십을 확장하고 있습니다.
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개인화 데이터 결합: 판타지 풋볼부터 맞춤 러닝 플랜까지
검색 AI는 사용자의 서드파티 계정 및 전문 라이브러리와 유기적으로 연결되며 초개인화된 실시간 서비스를 제공합니다. 구글 검색은 스포츠 팬들을 위해 경기 실시간 타임라인, AI 분석, 하이라이트 영상을 결합한 라이브 게임 피드(Live Game Feed)를 선보였습니다.
특히 야후 판타지(Yahoo Fantasy)와 슬리퍼(Sleeper) 계정을 AI 모드에 연동하면, 별도의 스크린샷 업로드나 수기 입력 없이 사용자의 실시간 로스터를 불러와 선발 라인업(Start/Sit) 추천이나 웨이버 공시 선수 추천을 받을 수 있습니다.
이러한 개인화 확장은 건강·라이프스타일 영역으로도 이어집니다. 러닝 트레이닝을 위한 캔버스(Canvas) 툴을 활용하면 사용자의 주간 주행 거리, 목표 완주 시간, 특정 동네 경로에 맞춘 맞춤형 훈련 스케줄이 생성됩니다. 유튜브 뮤직(YouTube Music) 계정을 연동해 러닝 전용 플레이리스트를 제작하거나, 600억 개 이상의 상품 정보를 보유한 쇼핑 그래프(Shopping Graph)를 기반으로 발볼 넓은 러너를 위한 신발, 예산 맞춤형 러닝 조끼 등을 실시간 재고와 대조하여 추천받을 수 있습니다.
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감성과 기억의 복원: 딥마인드의 생성형 비주얼 휴머니즘
구글 딥마인드(Google DeepMind)는 리즈 가버스(Liz Garbus), 대런 애러노프스키(Darren Aronofsky) 감독 등 아카데미 후보 제작진과 협업하여 단편 다큐멘터리 *Love, Rendered*를 제작했습니다. 이 프로젝트는 인지 기능 저하를 겪고 있는 70년 차 부부의 과거 기록되지 않은 첫 만남 기억을 생성형 AI 기술로 복원한 사례입니다.
"도구는 사람의 손으로 이끌기 전까지는 아무것도 하지 못합니다. 머신러닝은 과거로 시간 여행을 떠나 사라져 가는 순간을 붙잡도록 돕는 도구였습니다."
기술진은 두 가지 핵심 AI 접근법을 결합했습니다:
- 이미지 복원(Image restoration): 인물의 젊은 시절 흑백 사진을 생성 모델로 정밀 복원하여 시각적 진실성을 확보했습니다.
- 자세 및 퍼포먼스 제어(Pose and performance control): 인물의 현재 미세 표정, 고개 기울임, 대화 시의 망설임과 같은 특성을 캡처해 젊은 시절 외형 모델에 투영했습니다.
이러한 기술적 성과는 일반 사용자 환경에도 이식되어, 현재 제미나이(Gemini) 앱을 통해 오래된 가족 사진을 업로드하고 복원 및 채색을 요청할 수 있는 기능으로 제공되고 있습니다.
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워크스페이스 혁신: ‘구글 픽스’와 협업 그래픽 워크플로
구글은 구글 워크스페이스(Workspace)의 신규 그래픽 생성 및 편집 도구인 구글 픽스(Google Pics)를 발표했습니다. 자체 이미지 모델인 나노 바나나(Nano Banana)를 기반으로 구동되는 구글 픽스는 독립 웹 도구는 물론 구글 슬라이드(Slides), 닥스(Docs), 드라이브(Drive) 등 기존 업무 환경에 직접 임베딩됩니다.
| 주요 기능 | 세부 내용 및 작동 방식 |
|---|---|
| 객체 분할 (Object Segmentation) | 전체 이미지를 훼손하지 않고 특정 오브젝트만 격리하여 수정 |
| 인이미지 텍스트 편집 | 디자인과 폰트를 유지한 상태에서 이미지 내 텍스트 수정 및 번역 |
| 실시간 다중 협업 | 슬라이드나 닥스 내에서 팀원과 동일 이미지를 동시 편집 |
| 다중 시안 생성 | 단일 프롬프트에서 여러 반복 시안을 즉각 생성 및 선택 |
기존 사용자가 별도의 이미지 편집 프로그램을 오가며 복사·붙여넣기를 반복하던 워크플로를 없애고, 드라이브에서 파일을 직접 드래그해 브랜드 에셋을 제작하거나 소셜 미디어 게시용 그래픽을 문서 작성 화면 내에서 직접 수정할 수 있게 되었습니다.
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모델 인프라와 하드웨어의 결합: 제미나이 3.7 플래시와 픽셀 11
구글의 AI 제품 확장은 저비용 고효율 인프라와 하드웨어 최적화에 힘입어 가속화되고 있습니다. 구글은 코딩과 에이전트 작업에 특화된 제미나이 3.7 플래시(Gemini 3.7 Flash)를 3.6 플래시 출시 3주 만에 공개했습니다. 이 모델은 소프트웨어 엔지니어링 및 지식 작업 워크플로 성능을 높이면서도 초기 공급 단가를 기존 3.6 플래시 대비 백만 토큰당 절반 수준으로 인하했습니다.
하드웨어 부문에서는 최신 텐서 G6(Tensor G6) 칩을 탑재하고 온디바이스 제미나이 나노(Gemini Nano)를 구동하는 픽셀 11(Pixel 11) 시리즈(Pixel 11, Pro, Pro XL, Pro Fold)가 공개되었습니다. 또한 음성 인식 모델인 제미나이 3.5 트랜스크라이브(Gemini 3.5 Transcribe)와 4K 업스케일링 및 장면 확장을 지원하는 비디오 생성 모델 제미나이 옴니 1.1 플래시(Gemini Omni 1.1 Flash)가 함께 배포되었습니다.
| 음성 직접 대화 비율 (%) | 63 |
| 부모 사용자 일상 작업 활용 증가율 (%) | 43 |
제미나이 앱은 구글 역사상 가장 빠른 속도로 월간 활성 사용자(MAU) 10억 명을 돌파했습니다. 일일 1억 5천만 개 이상의 이미지가 생성되고 있으며, 오픈소스 모델 젬마(Gemma)는 누적 10억 건 이상의 다운로드를 기록했습니다. 구글은 기상 예측 모델인 웨더넥스트 2(WeatherNext 2)를 네이처(Nature) 논문 발표와 함께 오픈소스로 공개하고, 비행운 감소 프로젝트인 '블루 스카이즈(Operation Blue Skies)'를 영국 정부와 협력해 대서양 항로로 확대하는 등 과학 및 기후 분야에서도 AI 확장을 본격화하고 있습니다.