Google의 Agentic AI 전략 – Gemini, Android, 그리고 웨이퍼까지 연결된 자율 에이전트의 진화

Google Agentic AI 완전 분석 - Gemini 2.5 Pro/Flash 최신 기능부터 Project Astra Android 제어, Workspace Gems 활용법까지. OpenAI/Claude와 차별점, TPU 하드웨어 전략, 실전 사용 가이드로 Google AI 에이전트의 모든 것을 한 번에 파악하세요.

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"2025년, AI가 당신 대신 쇼핑하고 회의록을 작성하며 코딩까지 한다면?" ChatGPT 열풍 이후 AI 업계는 "에이전트 전쟁"에 돌입했습니다. OpenAI는 Operator로 브라우저를 제어하고 Claude는 MCP로 시스템 통합을 시도하는 동안 Google은 조용히 가장 효과적인 카드를 준비하고 있었습니다. 15억 사용자 데이터와 Android 생태계를 무기로 한 Google의 전략은 단순한 AI 도구를 넘어 진정한 "디지털 파트너"를 만들어가고 있습니다. 이 글에서는 Gemini 2.5의 최신 기능부터 Project Astra, Workspace Gems까지 Google Agentic AI의 모든 것을 다룹니다. TPU 하드웨어 전략, 경쟁사와의 차별점, 그리고 당장 사용할 수 있는 실전 활용법까지 완벽 분석했습니다.

Agentic AI가 무엇인지 더 자세히 알고 싶다면 자율 에이전트의 기본 개념과 동작 원리 완전 정리를 먼저 확인해보세요.

 

 

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1. Google의 Silent Giant 전략: 왜 지금인가?

Google이 ChatGPT 열풍에 급하게 대응하지 않은 이유는 명확합니다. 15억 사용자 데이터를 보유한 YouTube, Maps, Search 등의 플랫폼 우위를 기반으로 하는 통합 플랫폼 전략을 구사하기 때문입니다.

 

2024년 12월 11일 Gemini 2.0 Flash 실험 버전 공개와 함께 "agentic era"를 선언한 Google은 2025년 2월 5일 정식 출시를 통해 본격적인 공세를 시작했습니다.

 

1.1 데이터 생태계의 절대적 우위

Google의 가장 큰 무기는 데이터의 규모와 다양성입니다.

 

YouTube에서는 매분 500시간의 영상이 업로드되고, Google Maps는 220개국 10억 명이 사용하며, Chrome 브라우저는 전 세계 브라우저 시장의 65%를 점유하고 있습니다.

 

이러한 방대한 데이터는 AI 에이전트가 실제 사용자 행동 패턴을 학습하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 핵심 자산입니다.

 

1.2 왜 "조용한 거인" 전략을 택했나?

다른 기업들이 화려한 데모와 마케팅에 집중하는 동안, Google은 인프라 구축에 집중했습니다.

 

단순히 브라우저에서 작동하는 AI 에이전트가 아닌 모바일 OS부터 클라우드 인프라까지 수직 통합된 에이전트 환경을 구축하기 위해서입니다. 이는 마치 아이폰이 출시되기 전 Apple이 조용히 iOS 플랫폼을 완성한 것과 유사한 전략입니다.

 

왜 지금 Google의 Agentic AI에 주목해야 할까요?

 

답은 "Silent Giant" 전략에 있습니다. 다른 기업들이 브라우저나 개별 앱에 집중하는 동안 Google은 OS 레벨부터 하드웨어까지 수직 통합된 에이전트 네트워크를 구축하고 있습니다.

 

1.3 2025년, 본격화되는 Google의 역습

2025년 상반기부터 Google의 진짜 실력이 드러나기 시작했습니다.

 

Gemini 2.5 Pro의 LMArena 1위 달성, Project Astra의 실제 Android 폰 제어 시연, Workspace Gems의 업무 혁신까지. Google은 이제 "AI 도구"가 아닌 "AI 파트너"의 시대를 열고 있습니다.

 

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2. 구글 Agentic AI 기술 구조: 하드웨어부터 소프트웨어까지

2.1 Google Gemini 2.5 Flash vs Pro - Agentic AI 성능 비교 분석

2025년 상반기 Google AI 최신 기능들은 단순한 성능 향상을 넘어 사용자 경험의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 이 두 모델은 Google의 최신 "thinking model"로서 복잡한 문제를 해결하기 전에 추론 과정을 거치는 첨단 구조를 갖추고 있습니다.

 

Flash 버전은 가격 대비 성능이 뛰어난 효율성 중심 모델이며 Pro 버전은 고도의 추론과 계획 수립에 특화되어 복잡한 agentic 작업을 담당합니다.

 

Gemini 2.5 Flash와 2.5 Pro 주요 특징:

• 멀티모달 네이티브 출력: 텍스트뿐만 아니라 이미지와 오디오를 직접 생성
• 네이티브 도구 사용: API 호출 없이 직접 앱과 서비스 제어
• 확장된 컨텍스트: 100만 토큰 컨텍스트 윈도우 지원
• Thinking 기능: 추론 과정을 거쳐 더 정확한 답변 제공

 

Gemini 2.5의 영상 생성 능력을 다른 AI 영상 도구들과 비교해보고 싶다면 주요 AI 영상 툴 4가지 비교 분석 완전 가이드를 참고해보세요.

 

2.2 Google TPU v6 Trillium과 v7 Ironwood - Agentic AI 전용 칩셋 분석

Google의 하드웨어 전략은 Agentic AI의 핵심 차별화 요소입니다. Google I/O 2024에서 공개된 Trillium TPU v6는 TPU v5e 대비 4.7배 성능 향상과 67% 에너지 효율성 개선을 달성했습니다.

구글 TPU v5e vs Trillium v6 vs Ironwood v7 성능 벤치마크 비교표

TPU 세대	성능 (TFLOPS)	에너지 효율성	특징
TPU v5e	197	기준	기본 LLM 훈련/추론
Trillium v6	926	67%	Agentic AI 최적화
Ironwood v7	4,614	100%	대규모 멀티에이전트 지원

 

최근 공개된 Ironwood TPU v7은 최대 9,216개 칩을 연결해 42.5 엑사플롭스의 연산 능력을 제공합니다. 이는 수천 개의 에이전트가 동시에 작동할 수 있는 인프라를 의미합니다.

 

2.3 Android Agentic 에이전트 프레임워크와 Project Astra 통합

Astra는 최신 모델을 기반으로 Android 앱을 직접 제어할 수 있는 에이전트 기능을 시연했습니다. PDF 매뉴얼 검색부터 YouTube 동영상 재생, Gmail 정보 검색까지 모든 작업을 음성 명령 하나로 처리합니다.

 

핵심 기능:

• Interface Control: 화면 터치와 스와이프 자동화
• Agent Highlighting: 필요한 정보를 화면에서 시각적으로 강조
• Context-Aware Dialogue: 10분간의 영상 메모리와 개인화된 대화

 

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3. 실제 활용 사례: Android, Workspace, Chrome의 Agentic 통합

3.1 Android: 모바일 에이전트의 새로운 패러다임

실제 AI 에이전트 활용 사례를 통해 Project Astra가 일상생활과 업무에서 어떤 혁신을 가져오는지 구체적으로 살펴보겠습니다. 이 시스템은 Android 폰과 프로토타입 안경에서 작동하며 크로스 디바이스 메모리를 통해 기기 간 연속된 대화가 가능합니다.

 

실용적 활용 예시:

• 자전거 수리 시나리오: 사용자가 브레이크 문제를 언급하면 Astra가 자동으로 매뉴얼을 찾고 YouTube 튜토리얼을 재생한 후 부품 구매를 위한 이메일까지 확인
• 시각 장애인 지원: Aira와 협력하여 개발된 Visual Interpreter는 주변 환경을 실시간으로 설명하고 Google Maps, Lens와 연동

 

3.2 Google Workspace Gems와 Gemini 2.5 - 업무 효율화 완전 가이드

Gmail과 Google Docs에서의 이 AI 에이전트 활용은 단순한 지능화를 넘어섭니다.

 

"내 이메일 중 오늘 회신 필요한 것만 요약해서 보여줘"라는 명령 하나로 AI가 다음을 수행합니다:

1. 받은편지함 전체 스캔
2. 중요도와 긴급성 분석
3. 맞춤형 요약 생성
4. 회신 초안 작성 제안

 

Workspace Gems 혁신 (2025년 7월 2일 도입)

 

Google Workspace에 도입된 Gems 기능은 사용자 맞춤형 AI 전문가를 각 앱의 사이드 패널에서 직접 활용할 수 있게 해줍니다.

 

Gmail, Google Docs, Sheets, Slides, Drive에서 "Ask Gemini" 아이콘을 클릭하면 미리 제작한 Gems 또는 커스텀 Gems에 즉시 접근할 수 있어 워크플로우 중단 없이 전문적인 AI 지원을 받을 수 있습니다.

 

Google Workspace Gems는 현존하는 AI 업무 자동화 도구 중에서도 가장 통합적이고 사용하기 쉬운 솔루션으로 평가받고 있습니다.

 

기업에서 Workspace Gems와 AI 통합을 도입하고 싶다면 Google Workspace 공식 페이지에서 비즈니스 플랜을 확인해보세요.

 

3.3 Chrome AI Mode와 Project Mariner - 웹 스마트 에이전트 혁신

AI Mode (Google Search의 새로운 패러다임)

 

Google I/O 2025에서 발표된 AI Mode는 최신 AI 기반의 획기적인 검색 경험입니다. 미국에서 우선 출시된 이 기능은 복잡하고 다단계적인 질문을 하나의 검색으로 해결할 수 있게 해줍니다.

 

"스마트링, 스마트워치, 트래킹 매트의 수면 추적 기능 차이점"과 같은 비교 분석이 필요한 질문에서 query fan-out 기법을 통해 여러 하위 검색을 동시에 수행하고 결과를 종합하여 제시합니다.

 

AI Mode와 Project Mariner를 직접 체험하려면 Google One AI Premium 구독($19.99/월)이 필요합니다.

 

Project Mariner와 Chrome 에이전트 진화

 

Project Mariner는 최대 10개의 서로 다른 작업을 동시에 수행할 수 있는 멀티에이전트 시스템으로 진화했습니다.

 

Gemini in Chrome 기능은 Google AI Pro 구독자에게 제공되며 웹페이지 자동 요약, 멀티태스킹 지원 등의 에이전트 기능을 제공합니다. AI Mode는 이벤트 티켓 구매부터 레스토랑 예약까지 처리하여 사용자가 원하는 조건에 맞는 옵션을 찾아 제시합니다.

 

3.5 개발자 생태계: Agentic AI 에이전트 제작 환경과 도구

(1) Google Agent Development Kit (ADK) - 100줄 코드로 AI 에이전트 만들기

 

Google Cloud Next에서 공개된 ADK는 100줄 미만의 코드로 정교한 AI 에이전트 개발이 가능합니다. Renault와 Revionics 같은 기업들이 이미 워크플로우 최적화에 활용하고 있습니다. ADK를 활용하면 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 무료 AI 비서 만들기가 가능하며, 개인 맞춤형 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.

 

(2) Gemini CLI와 개발자 도구 - 터미널에서 사용하는 AI 에이전트

 

최근 출시된 Gemini CLI는 개발자들에게 터미널에서 직접 Gemini 2.5 Pro에 접근할 수 있는 오픈소스 도구를 제공합니다. 본격적인 Gemini API 개발 가이드가 필요하다면 공식 문서와 함께 실전 프로젝트를 통해 단계별로 학습하는 것을 추천합니다.

 

개발자를 위한 혜택:

• 무료 Google 계정으로 분당 60회, 일일 1,000회 요청 가능
• 100만 토큰 컨텍스트 윈도우 지원
• VS Code와 seamless 통합

 

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4. 구글 vs OpenAI vs Claude - Agentic AI 플랫폼 완벽 비교 2025

4.1 Google Agentic AI vs OpenAI Operator vs Claude MCP - 기술 철학 차이 분석

기업용 AI 솔루션 비교를 위해 주요 플랫폼들의 기술 철학과 비즈니스 모델을 세부적으로 분석해보겠습니다.

구글 vs OpenAI vs Claude - 2025년 Agentic AI 플랫폼 전략 비교분석

기업	접근 방식	핵심 전략	대상 사용자
OpenAI	범용 브라우저 제어	웹 기반 자동화	일반 소비자
Claude	안전한 OS 통합	MCP 표준화	개발자/창작자
Google	모바일+생태계 우선	수직 통합	B2C 중심

 

Claude의 MCP 시스템이 어떻게 작동하는지 궁금하다면 Claude MCP 완전 정복 - 30분 만에 AI 도구 연동하는 실전 가이드에서 구체적인 사용법을 확인할 수 있습니다.

 

4.2 Google Agentic AI 보안과 프라이버시 - 온디바이스 처리의 차별화 전략

Google의 가장 큰 장점은 온디바이스 연산 능력입니다.

 

프라이버시를 중시하는 사용자들에게 Google Agentic AI는 ChatGPT 대안 AI 도구로서 온디바이스 처리의 명확한 장점을 제공합니다. Project Astra는 민감한 정보 보호를 위한 다양한 완화 방안을 탐구하고 있으며 사용자가 세션을 쉽게 삭제할 수 있는 프라이버시 제어 기능을 내장했습니다.

 

왜 Google은 브라우저 대신 OS 단에 집중할까?

 

답은 데이터 주권에 있습니다. 브라우저는 웹사이트와 서비스를 연결하는 창구일 뿐이지만 OS는 사용자의 모든 디지털 활동이 일어나는 터전입니다. Google은 Android를 통해 이 터전을 장악하고 있습니다.

 

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5. Google Agentic AI 중장기 비전: 2025-2030 로드맵과 미래 전략

5.1 "Your Agent for Everything" 전략

Google I/O 2025에서 발표된 로드맵에 따르면 이 시리즈는 점진적으로 사용자 맞춤 개인비서화되고 있습니다. 이는 단순한 질문-답변 도구에서 "Agent ↔ 환경 ↔ 사용자"의 3요소 순환 구조로 진화함을 의미합니다.

 

5.2 월드 모델 AI: 현실 시뮬레이션의 새로운 차원

Gemini 2.5 Pro는 "world model"로 확장되어 세상의 다양한 측면을 이해하고 시뮬레이션하여 계획을 세우고 새로운 경험을 상상할 수 있습니다.

 

구체적 활용 시나리오:

• 여행 계획: "방콕 3박 4일 5만원 예산"이라고 말하면 항공편부터 숙박, 교통수단까지 모든 것을 자동 예약
• 업무 최적화: 캘린더, 이메일, Slack을 통합 분석하여 오늘의 우선순위 자동 제안

 

Google AI 기술에 대한 더 깊은 이해를 원한다면 관련 전문 서적들을 참고해보세요.

 

5.3 미래 디바이스 생태계의 가능성

Google은 최신 모델 기반 Project Astra를 프로토타입 안경에서 테스트하고 있으며 현재 제한된 테스터 그룹을 통해 실험을 진행하고 있습니다.

 

Android XR 운영체제를 통해 Pixel 폰 → Wear OS → Chromebook → XR 디바이스로 이어지는 완전한 Agentic 통합 플랫폼 구축을 목표로 하고 있습니다. 첫 번째 제품인 Project Moohan 헤드셋은 2025년 출시 예정이며 스마트 글래스는 여전히 프로토타입 단계입니다.

 

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6. Google Agentic AI 실전 활용 가이드 - 초보자부터 전문가까지

6.1 현재 바로 사용 가능한 기능들

구글 AI 에이전트 사용법을 처음 배우는 분들을 위해 가장 쉬운 단계부터 차근차근 설명드리겠습니다.

 

단계별 활용 가이드:

 

초보자 단계:

• Live 기능을 통한 음성 대화
• AI 기반 Gmail 자동 요약 기능
• Google Photos AI 정리

 

중급자 단계:

• Gemini 2.0 기반 Project Mariner (Google AI Ultra 구독 필요)
• AI Workspace 통합 솔루션 및 Gems 활용
• AI Mode를 통한 복합 검색 및 정보 분석
• Vertex AI를 통한 커스텀 에이전트 제작

 

고급자 단계:

• Gemini 2.5 API 활용한 비즈니스 솔루션 개발
• ADK를 통한 멀티에이전트 시스템 구축

 

엔터프라이즈급 AI 솔루션 구축을 원한다면 Vertex AI 플랫폼을 통해 Gemini 2.5 모델을 활용한 맞춤형 에이전트를 개발할 수 있습니다.

 

6.2 주의사항과 한계점

Google의 Agentic AI가 완벽하지는 않습니다. 현재 시연 영상들이 가속 재생되는 것으로 보아 실시간 처리 속도에는 개선의 여지가 있습니다. 또한 과도한 AI 의존성과 개인정보 활용에 대한 우려도 있습니다.

 

6.3 한국 사용자를 위한 특화 팁

Gmail 요약 스마트 설정:

1. 앱에서 "오늘 중요한 이메일 요약해줘" 명령 사용
2. 한국어 자연어 처리 성능이 영어 대비 90% 수준까지 향상

 

일정 조율 지능화:

1. Google Calendar와 AI 연동 활성화
2. "다음 주 화요일 오후에 서울역 근처에서 미팅 잡아줘" 같은 자연어 명령 활용

 

생산성 극대화 공식: 개인화 + 데이터 보안 + 멀티모달 상호작용 = Google Agentic AI의 핵심 가치

 

결론적으로 Google의 Agentic AI 전략은 단순한 기술 경쟁을 넘어서 인간과 AI의 협업 방식 자체를 재정의하고 있습니다.

 

브라우저나 개별 앱에 머물렀던 기존 AI 도구들과 달리 Google은 Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Pro를 통해 하드웨어부터 소프트웨어까지 수직 통합된 환경을 구축하여 진정한 "유니버설 AI 어시스턴트"를 구현하고 있습니다.

 

2025년 하반기부터 본격 시작될 Agentic AI 시대에서 Google의 전략이 성공한다면 우리는 곧 AI가 단순한 도구가 아닌 진정한 파트너가 되는 세상을 경험하게 될 것입니다.

 

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🎯 핵심 요약

Google Agentic AI 핵심 전략

• Silent Giant 접근: 화려한 마케팅 대신 OS-하드웨어 수직 통합 생태계 구축
• 15억 사용자 데이터 기반 개인화된 AI 에이전트 개발
• 모바일 우선 전략: Android 생태계를 활용한 차별화

핵심 기술 구성요소

• Gemini 2.5 Flash: 효율성 중심, 가격 대비 성능 최적화
• Gemini 2.5 Pro: 고도의 추론과 계획 수립, thinking model 구조
• Project Astra: Android 앱 직접 제어, 음성 명령 기반 멀티태스킹
• TPU v7 Ironwood: 42.5 엑사플롭스, 수천 개 에이전트 동시 작동 지원

실용적 활용 영역

• Workspace Gems: Gmail, Docs, Sheets에서 사이드패널 AI 전문가 활용
• AI Mode: 복합 검색, query fan-out 기법으로 다단계 질문 해결
• Project Mariner: 최대 10개 작업 동시 수행하는 멀티에이전트 시스템
• 개발자 도구: ADK로 100줄 미만 코드로 AI 에이전트 제작

경쟁 우위 요소

• 온디바이스 처리: 프라이버시 보호와 실시간 성능 양립
• 크로스 디바이스 메모리: 폰-안경-PC 간 연속된 대화 유지
• 네이티브 도구 사용: API 호출 없이 직접 앱/서비스 제어

 

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❓ FAQ (자주 묻는 질문)

Q1. Gemini 2.5 Flash와 Pro의 실질적 차이점은?

A: Flash는 일상적 업무(이메일 요약, 간단한 문서 작성)에 최적화되어 빠르고 저렴합니다. Pro는 복잡한 분석, 코딩, 창작 작업에서 더 정교한 추론을 제공합니다. 개인 사용자라면 Flash로도 충분하지만, 비즈니스 의사결정이나 기술 개발에는 Pro를 권장합니다.

 

Q2. Google AI 에이전트를 무료로 사용할 수 있나요?

A: 기본 Gemini Live는 무료 Google 계정으로 사용 가능합니다. 하지만 Project Mariner, AI Mode 등 고급 기능은 Google One AI Premium($19.99/월) 구독이 필요합니다. 개발자라면 Gemini CLI를 통해 분당 60회, 일일 1,000회까지 무료로 API 사용 가능합니다.

 

Q3. iPhone에서도 Google AI 에이전트를 쓸 수 있나요?

A: Gemini 앱은 iOS에서도 사용할 수 있지만 Project Astra의 앱 직접 제어 기능은 Android 전용입니다. iOS에서는 브라우저 기반 기능과 Workspace 통합 정도만 활용 가능합니다.

 

Q4. Claude MCP와 Google ADK의 핵심 차이점은?

A: Claude MCP는 기존 시스템과의 안전한 연결에 중점을 두는 반면, Google ADK는 모바일 우선의 네이티브 에이전트 개발에 특화되어 있습니다. MCP가 '연결'이라면 ADK는 '창조'에 가깝습니다. 기업 환경에서는 MCP가, 새로운 모바일 서비스 개발에는 ADK가 더 적합합니다.

 

Q5. TPU v7과 NVIDIA H100 성능 비교는?

A: TPU v7은 AI 추론에 특화되어 있어 에이전트 작업에서 H100 대비 3-4배 효율적입니다. 하지만 H100은 범용성이 높아 다양한 AI 모델 훈련에 유리합니다. Google이 TPU를 직접 제어하므로 하드웨어-소프트웨어 최적화에서 우위를 가집니다.

 

Q6. Workspace Gems를 기업에 도입할 때 보안 이슈는?

A: Google Workspace for Business에서는 관리자가 데이터 보존 정책, 지역별 데이터 저장, DLP(Data Loss Prevention) 설정을 통해 보안을 관리할 수 있습니다. EU 기업의 경우 GDPR 준수를 위해 EU 지역 데이터 센터 옵션을 선택해야 합니다.

 

Q7. Gemini API의 rate limit과 토큰 비용 구조는?

A: 무료 tier에서는 분당 60회, 일일 1,000회 제한이 있습니다. 유료 사용 시 Gemini 2.5 Flash는 1M 토큰당 $0.075(입력)/$0.30(출력), Pro는 $3.50/$10.50입니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 고려하면 GPT-4보다 20-30% 저렴합니다.

 

Q8. "Google AI"와 "Gemini"의 관계가 혼란스럽습니다.

A: "Google AI"는 회사의 AI 부문 전체를, "Gemini"는 특정 LLM 제품군을 지칭합니다. Gemini 1.0 → 1.5 → 2.0 → 2.5 순으로 발전했으며, 각각 Flash(효율성)와 Pro(성능) 버전이 있습니다. "Google One AI Premium"은 유료 구독 서비스명입니다.

 

Q9. Project Astra, Mariner, Gems가 모두 다른 제품인가요?

A: 맞습니다. Project Astra는 Android 앱 제어 에이전트, Project Mariner는 Chrome 브라우저 에이전트, Workspace Gems는 Google Workspace 내 맞춤형 AI 어시스턴트입니다. 각각 다른 환경에서 작동하는 별개의 제품이지만 모두 Gemini 모델을 기반으로 합니다.

 

Q10. 한국에서 사용할 수 없는 기능들이 있나요?

A: AI Mode와 Project Mariner는 현재 미국 우선 출시되어 한국에서는 제한적입니다. Project Astra는 프로토타입 단계로 일반 사용자에게는 공개되지 않았습니다. Gemini Live, Workspace Gems는 한국에서 정상 사용 가능하며, 한국어 성능도 영어 대비 90% 수준입니다.