Google은 현대 AI 경쟁의 시작을 도왔지만 앞서 나가는 것은 경쟁에 참여하는 것보다 훨씬 더 어려운 일이었습니다. 새로운 Bloomberg 보고서에 따르면 엔지니어들이 가장 큰 약점 중 하나인 코딩을 개선하기 위해 계속 노력함에 따라 회사는 차기 주력 AI 모델인 Gemini 3.5 Pro 출시 내부 일정보다 몇 달 늦어졌습니다.
지연은 단순히 다른 챗봇을 다듬는 것에 관한 것이 아닙니다. 이는 대규모 엔지니어링 팀, 여러 제품 부문, 점점 더 엄격해지는 AI 안전 요구 사항으로 인해 훨씬 더 빨리 움직이고 싶어하는 경쟁업체에 대응하는 회사의 능력이 느려지는 Google이 직면한 더 광범위한 문제를 강조합니다.
OpenAI, Anthropic 및 Meta가 계속해서 점점 더 유능한 모델을 출시하는 동안 Google은 수십억 명의 사람들이 사용하는 제품 전반에 걸쳐 구축한 신뢰를 깨지 않으면서 더 나은 AI를 구축하는 어려운 균형 작업에 빠진 것으로 보입니다.
코딩은 Gemini의 가장 큰 과제로 남아 있습니다.
Bloomberg는 여러 현직 및 전직 Google 직원의 말을 인용하여 Gemini 3.5 Pro가 코딩 성능에서 기대했던 만큼의 개선을 달성하지 못했기 때문에 출시가 지연되었다고 보고했습니다. 보고서에 따르면 구글은 코딩 능력을 강화하기 위해 지난달 말 모델의 훈련 데이터를 새로 고쳤지만 결과는 내부 기대에 미치지 못한 것으로 알려졌다.
그것은 점점 더 중요한 전쟁터가 되고 있습니다. 코드 작성은 오늘날의 주요 AI 모델을 구분하는 가장 명확한 벤치마크 중 하나로 부상했습니다. OpenAI, Anthropic 및 최근 Meta는 모두 복잡한 소프트웨어 프로젝트를 통해 작성, 디버깅 및 추론할 수 있는 개발자 중심 AI 시스템에 막대한 투자를 해왔습니다. 보고서에 따르면 OpenAI와 Meta는 현재 이 분야에서 Google의 사용 가능한 모델보다 성능이 뛰어납니다.
그러나 구글은 개발이 진행되고 있다고 주장한다. 블룸버그가 인용한 성명에서 회사는 업그레이드된 플래시 모델인 제미니 3.5 프로(Gemini 3.5 Pro)와 기타 AI 시스템을 파트너와 함께 테스트하고 있으며 테스트 표준 및 AI 안전성에 관해 미국 정부와 계속 논의하고 있다고 밝혔습니다.
많은 관찰자들이 Gemini 3.5 Pro가 올해 초 Google I/O에서 데뷔할 것으로 예상했기 때문에 지연 또한 주목할 만합니다. 대신 회사는 경쟁업체가 계속해서 새로운 프론티어 모델을 출시하는 동안 점진적인 Gemini 개선에 중점을 두었습니다.
Google의 가장 큰 강점은 속도를 늦추는 것일 수도 있습니다.
대부분의 AI 스타트업과 달리 Google은 단독으로 모델을 구축하지 않습니다. 모든 주요 Gemini 릴리스는 결국 검색, YouTube, 지도, Android, Workspace, Cloud 및 기타 수십 가지 제품에서 작동해야 합니다. 이러한 규모는 Google에 엄청난 양의 실제 데이터에 대한 액세스를 포함하여 엄청난 이점을 제공하지만 의사 결정을 지연시킬 수 있는 내부 조정 계층을 도입하기도 합니다.
Bloomberg의 보고서에 따르면 현직 및 전직 직원들은 DeepMind, Google Cloud, Android 및 기타 팀 간의 경쟁 우선순위에 대해 설명합니다. AI 코딩 작업이 중복되어 통합 전략을 유지하기가 더 어려워집니다. 전직 직원들은 또한 AI 생성 코드에 대한 내부 의견 불일치와 소프트웨어 개발에 Gemini 사용에 대한 이전 제한으로 인해 기술 초기 출시 동안 실험이 제한되었다고 말했습니다.
Google은 이러한 정책이 발전했다고 말합니다. 회사는 현재 생산 코드의 약 75%가 AI를 사용하여 생성되고 있으며 내부 코딩 도구는 Google Antigravity라는 공통 플랫폼으로 통합되고 있다고 주장합니다. 보고서는 또한 엔지니어들이 이제 코딩에 AI를 사용할 것으로 예상되지만, 일부는 GPU 리소스에 대한 내부 수요가 높아 컴퓨팅 용량 제약에 계속 직면하고 있다고 지적합니다.
보고서는 또한 일부 연구자들이 Anthropic과 같은 경쟁업체로 떠나는 등 Google AI 조직 내에서 불만이 커지고 있음을 지적합니다. 한편 Gemini 3.5 Flash에 대한 고객은 분열된 것으로 보입니다. Figma와 같은 회사는 속도와 품질의 균형을 칭찬했지만, 교육 플랫폼 Platzi를 포함한 다른 회사는 이 제품이 프리미엄 경쟁사의 추론 능력과 일치하지 않으면서 이전 Flash 모델보다 더 높은 비용을 제공하는 어색한 중간 지점에 있다고 믿고 있는 것으로 알려졌습니다.
더 큰 그림은 Google의 AI 과제가 더 이상 첨단 모델을 구축할 수 있음을 입증하는 것이 아니라는 것입니다. 그것이 가능하다는 것을 의심하는 사람은 거의 없습니다. 진짜 질문은 경쟁업체들이 현재 몇 달이 아닌 몇 주 만에 진행 상황을 측정하는 업계에서 Google 규모의 회사가 해당 모델을 충분히 신속하게 출시할 수 있는지 여부입니다.
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