구글, Gemini AI 플랫폼 업그레이드 발표

이미지

구글, Gemini AI 플랫폼 업그레이드 발표

구글은 기업 사용자와 개발자들을 위해 멀티모달 기능과 성능을 강화한 Gemini 2.0을 출시했다. 이번 업데이트는 구글이 첨단 AI 기술 분야에서의 리더십을 확고히 하려는 목적을 가지고 있다.

  • 현재 AI 시장은 2025년까지 1900억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 이는 구글의 AI 플랫폼 업그레이드가 매우 중요한 이정표임을 의미한다.
  • 구글의 경쟁자인 Microsoft와 OpenAI는 역시 대규모 언어 모델 개발에 집중하고 있어, Gemini 2.0의 성능 강화는 중요한 차별화 요소가 될 수 있다.

Gemini 2.0의 정식 출시

2023년 12월 실험적 롤아웃으로 처음 발표된 Gemini 2.0은 이제 구글의 클라우드 AI 서비스와 다른 플랫폼에서 공식적으로 제공된다. 이 릴리스는 다양한 응용 분야에 복잡한 AI 도구를 더 쉽게 접근할 수 있게 하려는 중요한 진전을 의미한다.

  • Gemini 2.0은 이전 버전에 비해 처리 속도가 30% 향상되었으며, 이는 다양한 복합 작업에서의 사용성을 증가시킨다.
  • 플랫폼 사용자는 이제 전 세계적으로 200개 이상의 국가와 지역에서 서비스 접근이 가능하며, 지속 가능한 기술로 100% 재생 에너지를 사용하여 운영된다.

Vertex AI를 통한 AI 모델 구축

Vertex AI는 구글 클라우드의 통합 머신러닝 플랫폼으로, 머신러닝 생애 주기를 간소화한다. 개발자와 데이터 과학자들이 실험에서부터 생산에 이르기까지 AI 모델을 더 효율적으로 구축하고 배포 및 확장할 수 있도록 돕는다.

  • Vertex AI는 70% 이상의 모델 훈련 시간을 절감해주며, 데이터 준비와 관리, 모델 배포까지 모든 과정을 통합적으로 제공한다.
  • 이 플랫폼은 쿠버네티스(Kubernetes) 기반으로 구축되어 있어 클라우드간의 손쉬운 이전과 확장이 가능하며, 2000개 이상의 기존 고객사가 이를 활용 중이다.

강화된 멀티모달 기능

Gemini 2.0 Flash는 멀티모달 기능을 강조하며 새로운 API를 도입했다. 이 API는 Gemini와의 양방향 음성 및 비디오 상호작용을 저지연으로 가능하게 한다. 또한 향상된 성능과 에이전트 경험을 지원하는 새로운 모달리티와 기능을 포함하고 있다.

  • 새로 도입된 멀티모달 API는 텍스트, 음성, 이미지 입력을 20% 더 빠르게 처리할 수 있으며, 사용자 인터페이스 반응 속도도 크게 향상됐다.
  • 이러한 기능은 특히 고객 서비스, 원격 의료 및 사용자 맞춤형 광고 분야에서 활용되어 운영 비용 절감과 서비스 품질 향상에 기여할 수 있다.

새로운 기능 및 플랫폼

새로운 기술은 Google AI Studio를 통해 API로도 제공되며, 특히 생성 AI 모델을 구축하고 실험하는 데 중점을 둔 브라우저 기반 개발 환경이다. 또한, 온라인 Gemini 앱에서도 사용할 수 있으며, 다양한 스타일의 사용자 경험을 제공한다.

  • Google AI Studio는 개발자가 작성한 코드의 25% 이상을 자동으로 검토하고 오류를 줄여주며, 이는 코드 품질 개선에 중요한 역할을 한다.
  • Gemini 앱은 사용자의 피드백을 통해 AI 모델의 학습 정확도를 증가시키며, 매월 50만 명 이상의 활발한 사용자를 보유하고 있어 지속적인 성능 개선이 이루어지고 있다.

경제성과 성능을 동시에

Gemini 2.0 Flash-Lite는 비용 효율성에 중점을 둔 새로운 모델로, 공공 미리보기 상태로 제공된다. 이는 빠른 속도와 비용을 유지하면서도 더 나은 품질을 제공하며, 멀티모달 입력을 처리할 수 있다.

  • Flash-Lite는 비용을 50% 이상 절감하면서 GPU 사용률을 최적화해 소규모 기업과 스타트업에 매력적인 옵션으로 자리 잡고 있다.
  • 현재 Flash-Lite 모델은 교육, 중소기업 등에서 빠르게 채택되고 있으며, 구글은 앞으로의 수익성 보고에 큰 기대를 걸고 있다.

실험적 Pro 모델

Gemini 2.0 Pro Experimental은 복잡한 작업과 코딩을 위한 실험적 버전으로, 이전 모델보다 뛰어난 코딩 성능과 복잡한 명령을 처리할 수 있는 능력을 특징으로 한다. 이는 2백만 개의 토큰 길이의 문맥 창을 통해 방대한 정보를 분석하고 이해할 수 있다.

  • 이 모델은 특히 빅데이터 분석, 고급 자연어 처리 작업 등에서 40% 이상의 정확성을 자랑하며 업계 전문가들 사이에서 높은 평가를 받고 있다.
  • 구글은 고객 피드백과 실제 활용 사례를 기반으로 지속적인 업데이트를 계획 중이며 이는 향후 모델 성능 개선의 중요한 데이터로 활용된다.

출처 : 원문 보러가기