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.
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