구글/Gemini AI 경쟁력 현황 메모 (2026.02.08)
모델 현황
Gemini 3 라인업
- Gemini 3 Pro (2025.11): LMArena 1501 Elo (1위 달성), GPQA Diamond 91.9%
- Gemini 3 Flash (2026.01): Pro급 성능(GPQA 90.4%)을 저비용으로 제공
- Gemini 3 Deep Think: 제한적 롤아웃 중, "안전성 평가" 명목으로 수개월째 지연
- Gemini 3 Ultra: 출시일 미정
- Gemini 4: 하사비스가 "추론과 에이전시의 도약"으로 티저만 함
벤치마크 vs 실전
| 영역 | 1위 | Gemini 위치 |
|---|---|---|
| SWE-bench (실제 코딩) | Claude 4.5 Sonnet (77.2%) | 뒤처짐 |
| 수학 추론 (AIME 2025) | GPT-5.2 (100%) | 뒤처짐 |
| LMArena Elo (종합) | Gemini 3 Pro (1501) | 1위 |
| ARC-AGI-2 | GPT-5.2 (52.9%) | Deep Think 45.1% |
핵심: 벤치마크는 선방하지만, 에이전트용 실전 코딩에서 Claude/GPT에 밀림
코딩 도구 난립
- Gemini CLI (v0.27): 매주 릴리스하지만 실사용 안정성 부족
- Jules: 비동기 코딩 에이전트, GitHub 전용. CLI 버전(Jules Tools) + API 공개
- Antigravity: 다중 에이전트 개발 플랫폼
- Gemini Code Assist: 무료 월 18만 건 코드 완성
- Conductor: 컨텍스트를 마크다운으로 관리하는 CLI 확장
문제: 제품이 너무 많고 각각 미완성. Anthropic(Claude Code)이나 OpenAI(Codex)는 하나에 집중
하사비스의 전략 방향
- 멀티모달 → 옴니모델: Gemini + Veo(비디오) + Imagen(이미지) 통합
- 월드 모델: 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 모델, 하사비스가 가장 시간 투자 중
- 에이전트: "신뢰할 수 있는 AI 에이전트"가 2026 핵심이라고 발언
→ 장기 비전은 그럴듯하지만, 지금 시장이 원하는 "코딩 에이전트"에서는 느림
조직 이슈
인력 규모 (모델이 밀릴 이유가 없는 규모)
- Google DeepMind: ~7,000명
- Anthropic: ~3,000~4,000명
- OpenAI: ~1,600명+
내부 문제
- 제품 중심 전환으로 기초 연구 인력 사기 저하 (前 직원 증언)
- Gemini 앱팀 → DeepMind 통합 (단기적으로 속도 저하 우려)
- 연구 인력 유출 ↔ 제품/응용 인력 유입 (Hume AI, Apple Siri 임원 영입)
- 대기업 비효율: 7,000명이 1,600명보다 느린 전형적 대기업병
클라우드 인프라 — 아이러니한 구도
- Anthropic이 Google Cloud TPU 최대 고객: 수백억 달러 규모, TPU 100만 개, 1GW+ 계획
- 구글 TPU로 학습한 Claude가 Gemini를 이기는 구조
- 구글 입장에선 모델에서 지더라도 클라우드로 돈은 버는 안전장치
- Anthropic은 멀티클라우드 전략: Google TPU + AWS Trainium + NVIDIA GPU
투자 시사점
- 구글(Alphabet)은 AI 모델 경쟁에서 밀리더라도 클라우드 인프라 수요로 수혜
- "곡괭이 장사" 포지션 — AI 모델 승자가 누구든 TPU/클라우드는 팔림
- 다만 모델 경쟁력 약화 → Search/광고 시장 방어에 장기적 리스크
- Gemini 4가 반전 카드가 될 수 있으나, 구체적 일정 없음