2025년 10월 13일·7분
순다르 피차이와 AI를 인터넷의 기본 요소로 만든 과정
순다르 피차이가 구글을 어떻게 이끌어 AI를 제품·인프라·안전의 관점에서 인터넷의 기본 요소로 자리잡게 했는지에 대한 실용적 분석.
순다르 피차이가 구글을 어떻게 이끌어 AI를 제품·인프라·안전의 관점에서 인터넷의 기본 요소로 자리잡게 했는지에 대한 실용적 분석.
인터넷의 기본 요소(internet primitive)는 하이퍼링크, 검색, 지도, 결제처럼 어디에나 있고 존재할 것이라 기대하는 구성 요소입니다. 사람들은 그것이 어떻게 동작하는지 생각하지 않으며, 단지 저렴하고 신뢰할 수 있게 언제나 이용 가능하길 기대합니다.
순다르 피차이의 큰 베팅은 AI가 그런 종류의 기본 요소가 되어야 한다는 것입니다. 몇몇 제품에 숨어 있는 특별 기능이 아니라 웹의 여러 경험 아래에 깔린 기본 역량으로 자리잡아야 한다는 뜻입니다.
수년간 AI는 여기저기 붙여 넣는 부가 기능처럼 등장했습니다: 사진 태깅이 더 잘되거나, 스팸 필터링이 더 똑똑해지는 식이었죠. 피차이가 밀어붙인 변화는 보다 구조적입니다. “어디에 AI를 뿌릴까?”가 아니라 “AI가 항상 있다고 가정하고 제품을 어떻게 설계할까?”라는 질문을 던지게 만들었습니다.
그 사고방식은 우선순위에 변화를 가져옵니다:
이 글은 모델 구조나 학습 레시피에 대한 기술적 심층 분석이 아닙니다. 대신 전략과 제품 결정에 관한 글입니다: 피차이 아래에서 구글이 AI를 공유 인프라로 위치시킨 방식, 그것이 사람들이 이미 쓰는 제품에 어떤 영향을 미쳤는지, 그리고 내부 플랫폼 선택이 무엇을 가능하게 했는지를 설명합니다.
AI를 기본 요소로 바꾸기 위해 필요한 실무 구성 요소들을 살펴보겠습니다:
마지막에는 조직적·전략적으로 AI가 현대 웹의 나머지처럼 기본적이고 늘 존재하는 것으로 느껴지게 하기 위해 무엇이 필요한지 명확한 그림을 얻을 수 있을 것입니다.
순다르 피차이가 구글의 AI 방향에 미친 영향은 그의 경력을 이루는 업무 유형을 보면 더 이해하기 쉽습니다: 단순히 사용자를 끌어모으는 제품이 아니라 다른 이들이 기반 위에 쌓을 수 있는 토대를 만드는 제품들이죠.
피차이는 2004년에 구글에 합류했고 곧 ‘기본(default)’ 경험과 연관되기 시작했습니다—수백만 명이 기반 기술에 대해 생각하지 않고도 의존하는 도구들입니다. 그는 크롬의 부상에서 중심적인 역할을 했습니다. 단순한 브라우저가 아니라 웹에 더 빠르고 더 안전하게 접근하는 방식으로, 표준과 개발자 기대를 앞으로 밀어낸 것이죠.
그는 이후 안드로이드에 대한 주요 책임을 맡았습니다. 이는 거대한 파트너 생태계(디바이스 제조사, 통신사, 앱 개발자)를 조율하면서도 플랫폼을 일관되게 유지해야 한다는 뜻이었습니다. 특정 앱이나 기능만 최적화할 수 없는, 규칙과 API, 확장 가능한 인센티브를 설정해야 하는 특정한 리더십 유형입니다.
그 플랫폼 빌더 사고방식은 AI를 ‘정상적인’ 온라인 경험으로 만드는 도전과 자연스럽게 맞닿아 있습니다.
AI를 플랫폼으로 취급하면 리더십 결정은 보통 다음을 우선시합니다:
피차이가 2015년 구글 CEO가 되고(2019년에는 알파벳 CEO), 회사 전반의 전환을 밀어붙일 위치에 서자 AI는 부수 프로젝트가 아니라 공유 인프라가 되도록 압력을 가하게 되었습니다. 이 관점은 이후 내부 도구 표준화, 컴퓨트 투자, 제품마다 재발명하지 않는 재사용 레이어로 AI를 전환한 선택들을 설명해 줍니다.
AI를 ‘기본’처럼 느껴지게 만드는 구글의 경로는 단지 영리한 모델만의 문제가 아니었습니다—그 모델들이 어디에 존재할 수 있는지의 문제였습니다. 소비자 도달 범위가 크고, 잘 다듬어진 제품군이 있으며, 장기간 축적된 연구 프로그램을 가진 회사는 드뭅니다. 그 조합은 빠른 피드백 루프를 만들어냈습니다: 개선을 배포하고, 성능을 보고, 수정합니다.
수십억 건의 쿼리, 동영상, 앱 상호작용이 핵심 서비스 몇 곳을 통해 흐를 때, 작은 향상도 의미가 큽니다. 더 나은 랭킹, 불필요한 결과 감소, 약간 개선된 음성 인식—구글 규모에서는 그러한 미세 향상들이 사용자에게 매일 체감되는 경험으로 이어집니다.
‘데이터 우위’가 의미하는 바를 정확히 할 필요가 있습니다. 구글이 인터넷에 대한 마법 같은 접근 권한을 가진 것은 아니며, 단지 규모가 크다고 해서 결과를 보장할 수 없습니다. 우위는 주로 운영적입니다: 장기간 운영되는 제품들이 품질을 평가하고 회귀를 탐지하며 유용성을 측정하는 신호를 생성할 수 있다는 점입니다(정책과 법적 한계 내에서).
검색은 사람들로 하여금 빠르고 정확한 답을 기대하게 만들었습니다. 시간이 지나면서 자동완성, 맞춤법 수정, 쿼리 이해 같은 기능들은 시스템이 단순히 키워드를 매칭하는 것을 넘어서 의도를 예측해야 한다는 기대를 높였습니다. 이 사고방식은 현대 AI와 직접 연결됩니다: 사용자의 의미를 예측하는 것이 사용자가 입력한 것에 반응하는 것보다 더 가치 있는 경우가 많습니다.
안드로이드는 구글에게 AI 기반 기능을 전 세계적으로 배포할 현실적 수단을 제공했습니다. 음성 입력, 온디바이스 인텔리전스, 카메라 기능, 어시스턴트 유사 경험의 개선은 많은 제조사와 가격대에 걸쳐 도달할 수 있었고, AI가 별도 제품이 아니라 내장된 역량처럼 느껴지게 했습니다.
‘모바일 퍼스트’는 스마트폰을 기본 화면·문맥으로 설계하는 것을 의미했습니다. ‘AI 퍼스트’는 유사한 조직 원칙이지만 더 넓습니다: 머신러닝을 제품을 설계·개선·제공하는 기본 재료로 취급하는 것입니다—끝에 추가되는 전문 기능이 아니라요.
실무에서는 AI 퍼스트 회사가 많은 사용자 문제를 소프트웨어가 예측·요약·번역·추천·자동화할 때 더 잘 해결될 수 있다고 가정합니다. 질문은 “여기에 AI를 써야 하나?”에서 “이 경험에 AI가 안전하고 도움이 되도록 어떻게 설계할까?”로 이동합니다.
AI 퍼스트 태도는 일상적 결정에서 드러납니다:
또한 ‘출시’의 의미도 바뀝니다. 단일 런칭 대신 AI 기능은 지속적 튜닝이 필요합니다—성능 모니터링, 프롬프트나 모델 행동의 반복 개선, 실제 사용에서 드러나는 엣지케이스에 대한 가드레일 추가 등입니다.
회사 전반의 전환은 구호 수준에 머물러서는 작동하지 않습니다. 리더십은 반복적인 공적 프레이밍, 자원 배분, 인센티브를 통해 우선순위를 설정합니다: 어느 프로젝트에 인력이 배정되는지, 어떤 지표가 중요한지, 어떤 리뷰에서 “이것이 AI로 어떻게 개선되나?”를 묻는지가 그것입니다.
구글처럼 큰 회사에서는 그 신호가 주로 조정과 관련됩니다. 팀들이 공통의 방향(AI를 기본 계층)으로 움직이면 플랫폼 그룹은 도구를 표준화할 수 있고, 제품팀은 자신 있게 계획할 수 있으며, 연구자들은 돌파구를 확장 가능한 것으로 번역할 수 있습니다.
AI가 ‘인터넷 프리미티브’처럼 느껴지려면 연구 데모나 일회성 제품 실험에만 머물러서는 안 됩니다. 공통 모델, 표준 도구, 품질을 반복적으로 평가하는 방법 같은 공유 기반이 필요합니다. 그래야 팀들이 매번 재발명하지 않고 동일한 기반 위에 쌓을 수 있습니다.
피차이의 플랫폼 빌더 사고방식 하에서의 핵심 전환은 AI 연구를 독립적 프로젝트들의 연속으로 보는 대신 새 아이디어를 쓸모 있는 역량으로 꾸준히 바꾸는 공급망으로 취급한 것입니다. 이는 학습, 테스트, 안전 검토, 배포, 지속적 모니터링 같은 확장 가능한 파이프라인으로 작업을 통합하는 것을 의미합니다.
공유된 파이프라인이 있으면 진전은 더 이상 ‘누가 최고의 실험을 했나’가 아니라 ‘얼마나 빨리 안전하게 개선을 모든 곳에 배포할 수 있나’가 됩니다. TensorFlow 같은 프레임워크는 모델을 구축하고 서빙하는 방식을 표준화하는 데 도움이 되었고, 내부 평가·롤아웃 관행은 실험실 결과를 프로덕션 기능으로 옮기는 것을 쉽게 만들었습니다.
일관성은 단지 운영 효율성이 아닙니다—AI가 신뢰할 수 있게 느껴지게 하는 요소입니다.
이것이 없으면 사용자는 AI를 한 곳에서는 도움이 되고 다른 곳에서는 혼란스럽고 의존하기 어려운 것으로 경험하게 됩니다.
집집마다 발전기를 돌려야 한다면 전기는 비싸고 시끄럽고 신뢰하기 어려울 것입니다. 공유 전력망은 요청 시 전기를 사용할 수 있게 하고 안전·성능 기준을 제공합니다.
구글의 목표도 비슷합니다: 모델, 도구, 평가의 ‘의존 가능한 그리드’를 구축해 AI를 여러 제품에 일관되게, 빠르게, 명확한 가드레일과 함께 꽂아 넣을 수 있게 만드는 것입니다.
AI가 인터넷의 기본 요소가 되려면 인상적인 연구 논문 이상이 필요합니다—모델 학습과 배포를 일반 소프트웨어 작업처럼 느끼게 하는 도구가 필요했습니다.
TensorFlow는 머신러닝을 전문 기술에서 엔지니어링 워크플로로 바꾸는 데 기여했습니다. 구글 내부에서 모델을 구축·배포하는 방식을 표준화해 중복 노력을 줄였고, 한 제품 그룹에서 다른 그룹으로 아이디어를 옮기기 쉽게 했습니다.
구글 외부에서도 TensorFlow는 스타트업, 대학, 기업팀의 진입 장벽을 낮췄습니다. 공통 프레임워크는 튜토리얼, 사전학습 컴포넌트, 채용 파이프라인을 중심으로 한 공유 언어 효과를 만들어 채택을 가속화했습니다.
(기초를 빠르게 복습하고 싶다면 /blog/what-is-machine-learning 를 참고하세요.)
TensorFlow 같은 도구를 오픈소스로 공개한 것은 단순한 관대함이 아니었습니다—피드백 루프를 만들었습니다. 더 많은 사용자는 더 많은 버그 리포트, 커뮤니티 기여, 실제 세계에서 중요한 기능(성능, 이식성, 모니터링, 배포)에 대한 빠른 반복을 가져왔습니다.
또한 생태계 전반의 호환성을 촉진했습니다: 클라우드 제공자, 칩 제조사, 소프트웨어 벤더가 널리 쓰이는 인터페이스에 최적화할 수 있게 되어 독점적 인터페이스 대신 공통 표준을 중심으로 최적화가 일어났습니다.
개방성은 실질적 위험도 동반합니다. 널리 접근 가능한 도구는 오용(사기, 감시, 딥페이크)을 규모 있게 만들기 쉽고, 적절한 테스트 없이 모델을 배포하는 것을 촉진할 수 있습니다. 구글처럼 큰 규모로 운영하는 회사에게 이 긴장은 상수입니다: 공유는 발전을 가속하지만 동시에 해악의 표면적을 넓힙니다.
실용적 결과는 중간 경로입니다—개방형 프레임워크와 선택적 릴리스를 병행하고, 책임 있는 사용에 대한 정책·안전장치·명확한 가이드를 함께 제공하는 방식입니다.
AI가 더 ‘기본적’이 되면 개발자 경험도 변화합니다: 빌더들은 점차 API뿐 아니라 자연어로 앱 흐름을 생성하길 기대합니다. 이 지점에서 Koder.ai 같은 분위기-코딩(vibe-coding) 도구가 의미를 갖습니다—채팅을 통해 웹·백엔드·모바일 앱을 프로토타입하고 배포하면서도 필요할 때 소스 코드를 내보낼 수 있게 합니다.
AI가 웹의 기본 계층처럼 느껴지려면 ‘가끔 작동하는 특별 프로젝트’처럼 행동해서는 안 됩니다. 일상적으로 충분히 빠르고, 매분 수백만 번 실행해도 비용이 합리적이며, 사람들이 일상 업무에서 신뢰할 만큼 안정적이어야 합니다.
AI 워크로드는 유난히 무겁습니다. 막대한 연산이 필요하고 데이터 이동이 많으며 종종 결과를 빠르게 필요로 합니다. 이 때문에 세 가지 실용적 압력이 생깁니다:
피차이의 리더십 하에서 구글 전략은 ‘배관(plumbing)’이 모델 자체만큼 사용자 경험을 결정한다는 생각에 기댔습니다.
AI 기능을 대규모로 사용 가능하도록 유지하는 한 방법은 특수 하드웨어입니다. 구글의 Tensor Processing Units(TPU) 는 범용 프로세서보다 AI 연산을 더 효율적으로 수행하도록 설계된 맞춤형 칩입니다. 간단히 말해, 모든 작업에 다목적 기계를 쓰는 대신 AI가 반복적으로 사용하는 수학 연산에 특히 강한 기계를 만드는 셈입니다.
그 이점은 단순한 과시용이 아닙니다—예측 가능한 성능과 낮은 운영 비용으로 AI 기능을 제공할 수 있게 해줍니다.
칩만으로는 충분하지 않습니다. AI 시스템은 데이터센터, 저장소, 서비스 간 정보를 빠르게 옮길 수 있는 고용량 네트워킹에도 의존합니다. 이 모든 것이 결합된 일관된 시스템으로 설계될 때 AI는 제품이 필요할 때마다 준비된 ‘항상 사용 가능한’ 유틸리티처럼 행동할 수 있습니다.
Google Cloud는 이 인프라가 기업과 개발자에게 도달하는 방식의 일부입니다: 구글 자체 제품 뒤에 있는 것과 같은 대규모 컴퓨팅과 배포 패턴에 접근하는 현실적 수단을 제공합니다. 마법 같은 지름길이 아니라 실용적 접근 방식입니다.
피차이 체제에서 구글의 가장 중요한 AI 작업은 항상 화려한 새 앱으로 드러나지는 않았습니다. 대신 검색이 사용자가 의미하는 것을 추측하고, 포토스가 적절한 기억을 찾아주고, 번역이 어조를 포착하고, 지도가 요청하기 전에 최적 경로를 예측하는 식으로 일상적 순간이 더 부드러워졌습니다.
초기에는 많은 AI 역량이 부가 기능으로 도입되었습니다: 특별 모드, 새로운 탭, 별도 경험. 변화는 AI를 사람들이 이미 쓰는 제품 내부의 기본 계층으로 만드는 것이었습니다. 이는 제품 목표를 “이 새 기능을 써보라”에서 “그냥 작동해야 한다”로 바꿉니다.
검색, 포토스, 번역, 지도 전반에서 의도는 일관됩니다:
AI가 핵심에 내장되면 기준이 올라갑니다. 사용자는 그것을 실험으로 평가하지 않고 즉시, 안정적으로 정확하며 자신의 데이터에 대해 안전하길 기대합니다.
따라서 AI 시스템은 다음을 제공해야 합니다:
전: 사진 찾기는 날짜별 스크롤, 앨범 뒤지기, 저장 위치 기억하기 등이 필요했습니다.
후: “빨간 우산 있는 해변”, “3월 영수증”, “눈 속의 개”처럼 자연어로 검색하면 포토스가 관련 이미지를 정리하지 않아도 찾아줍니다. AI는 보이지 않는 엔진이 되어, 사용자는 결과를 보고 기계 장치를 의식하지 않습니다.
이게 ‘기능에서 기본으로’의 모습입니다—AI가 일상의 유용성을 조용히 떠받치는 엔진이 되는 것이지요.
생성형 AI는 대중의 머신러닝과의 관계를 바꿨습니다. 이전의 AI 기능은 대부분 분류, 랭킹, 예측이었습니다: “이것은 스팸인가?”, “어떤 결과가 최선인가?”, “이 사진에 무엇이 있는가?” 생성형 시스템은 언어와 미디어를 만들어 냅니다—초안 작성, 코드 작성, 이미지 생성, 질문에 답하기 등. 출력은 때때로 추론처럼 보이지만 기반 과정은 패턴 기반일 수 있습니다.
구글은 다음 단계가 Gemini 모델과 사람들이 실제로 작업하는 방식에 더 가깝게 위치한 AI 어시스턴트 주변으로 조직된다고 분명히 밝혔습니다: 묻고 다듬고 결정하는 흐름입니다. AI를 단순히 하나의 기능 뒤에 숨긴 구성요소로 보는 대신, 어시스턴트는 도구를 호출하고, 검색하고, 요약하고, 질문에서 실행까지 도와주는 전면 창구가 됩니다.
이 물결은 소비자·비즈니스 제품 전반에 새 기본값을 도입했습니다:
생성형 출력은 자신감 있게 틀릴 수 있습니다. 이는 사소한 모서리가 아닙니다—핵심 한계입니다. 실무적 습관은 검증입니다: 출처를 확인하고, 답을 비교하고, 생성된 텍스트를 초안이나 가설로 취급하세요. 대규모에서 성공하는 제품은 이 확인을 쉽게 만드는 방식을 도입할 것입니다, 선택적 기능으로 두지 않고요.
AI가 웹의 기본 계층처럼 작동하려면 사람들이 그에 의존할 수 있어야 합니다. 구글 규모에서는 작은 실패율도 수백만 명의 일상적 현실이 되므로 “책임 있는 AI”는 부수 프로젝트가 아니라 제품 품질과 가동 시간처럼 다뤄져야 합니다.
생성형 시스템은 자신감 있게 오류(환각)를 출력할 수 있고, 사회적 편향을 반영·증폭하며, 민감한 입력을 다룰 때 프라이버시 위험을 초래할 수 있습니다. 보안적 문제도 존재합니다—프롬프트 인젝션, 도구 사용을 통한 데이터 유출, 악의적 플러그인이나 확장 등—그리고 사기·멀웨어·금지된 콘텐츠 생성 같은 광범위한 오용 위험도 있습니다.
이것들은 이론적 문제가 아닙니다. 애매한 질문을 하거나 민감한 텍스트를 붙여넣거나 AI를 잘못된 워크플로에 사용하는 정상적 사용자 행동에서 드러납니다. 한 번의 잘못된 답이 치명적 결과를 초래할 수 있는 경우도 있습니다.
단일 방어책으로는 문제가 해결되지 않습니다. 실무적 접근은 계층화입니다:
모델이 검색, 워크스페이스, 안드로이드, 개발자 도구에 내장될수록 안전 작업은 반복 가능하고 자동화된 방식이어야 합니다—단일 기능을 검토하는 방식이 아니라 전 세계 서비스를 모니터링하는 방식으로요. 이는 지속적 테스트, 빠른 롤백 경로, 제품 전반에 걸친 일관된 기준을 의미합니다. 신뢰는 어떤 팀이 해당 AI 기능을 출시했느냐에 따라 달라져서는 안 됩니다.
이 수준에서 ‘신뢰’는 공유 플랫폼 역량이 되며, AI가 선택적 실험이 아니라 기본 동작으로 자리잡을 수 있는지를 결정합니다.
구글의 AI 퍼스트 전략은 진공 상태에서 발전하지 않았습니다. 생성형 AI가 연구실에서 소비자 제품으로 이동하면서 구글은 동시에 여러 방향의 압력을 받았습니다—각 방향이 무엇이 출시되는지, 어디에서 실행되는지, 얼마나 빨리 롤아웃되는지에 영향을 미쳤습니다.
모델 계층에서 경쟁은 단순히 ‘누가 최고의 챗봇을 가졌나’뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 모델(예: Gemini 모델)과 이를 실제품에 통합할 도구를 누가 제공하느냐의 문제입니다. 그래서 구글이 플랫폼 구성요소—역사적으로는 TensorFlow, 지금은 관리형 API와 모델 엔드포인트—에 강조를 두는 것이 모델 데모만큼 중요합니다.
디바이스 측면에서는 운영체제와 기본 어시스턴트가 사용자 행동을 형성합니다. AI 기능이 휴대폰, 브라우저, 생산성 도구에 내장되면 배포는 전략적 이점이 됩니다. 구글의 안드로이드, 크롬, 검색에 걸친 위치는 기회를 제공하지만 동시에 기능이 안정적이고 빠르며 널리 이용 가능해야 한다는 기대를 높입니다.
클라우드 플랫폼에서는 AI가 엔터프라이즈 구매자의 주요 차별화 요소입니다. TPU, 가격, 모델을 어디에 호스팅할 수 있는지 등에 대한 선택은 고객이 제공자 간에 이미 비교하고 있는 사안에 반영됩니다.
규제는 또 다른 제약 층을 추가합니다. 공통된 주제는 투명성(무엇이 생성된 것인지 vs 출처된 것인지), 저작권(학습 데이터와 출력), 데이터 보호(사용자 프롬프트와 기업 데이터 처리 방식) 등입니다. 구글 같은 규모의 회사에게 이 주제들은 UI 설계, 로깅 기본값, 어떤 기능이 어떤 지역에서 활성화되는지에 영향을 미칠 수 있습니다.
경쟁과 규제가 함께 구글을 단계적 출시로 밀어붙이는 경향이 있습니다: 제한된 프리뷰, 명확한 제품 라벨링, 조직이 AI를 점진적으로 도입할 수 있게 돕는 통제가 그것입니다. 구글 CEO가 AI를 플랫폼으로 프레이밍하더라도, 광범위한 출시에는 신뢰·준수·운영 준비성 사이의 균형이 필요합니다.
AI를 ‘인터넷 프리미티브’로 만든다는 것은 별도로 찾아가는 도구로 느껴지지 않고 기본 역량처럼 행동하게 만드는 것입니다—검색, 지도, 알림처럼 말이죠. 사람들은 그것을 ‘AI’라고 의식하지 않고 제품이 이해하고 생성하고 요약하며 자동화하는 정상적인 방식으로 경험하게 됩니다.
AI가 인터페이스가 된다. 메뉴를 탐색하는 대신 사용자는 자연어로 요구를 설명하고 제품이 그 단계를 알아서 수행합니다.
AI가 공유된 기반이 된다. 모델, 도구, 인프라는 여러 제품에서 재사용되어 개선이 빠르게 누적됩니다.
AI가 ‘기능’에서 ‘기본 동작’으로 이동한다. 자동완성, 요약, 번역, 사전 제안은 기본 기대치가 됩니다.
돌파구만큼 배포가 중요하다. AI가 널리 사용되는 제품에 내장될 때 채택은 마케팅 캠페인이 아니라 소프트웨어 업데이트를 통해 발생합니다.
신뢰가 핵심 규격의 일부가 된다. 안전, 프라이버시, 거버넌스는 선택사항이 아니라 AI가 웹의 ‘배관’에 들어갈 수 있는지를 결정하는 요소입니다.
사용자에게 ‘새로운 기본값’은 편의성과 속도입니다: 클릭이 줄고 답이 늘어나며 일상 업무 전반에 걸쳐 자동화가 늘어납니다. 그러나 동시에 정확성, 투명성, 통제에 대한 기대도 높아집니다—사람들은 무언가가 생성되었을 때 이를 알고 싶어하고, 어떻게 수정하는지, 어떤 데이터가 사용됐는지를 알고 싶어합니다.
기업에게 ‘새로운 기대치’는 더 까다롭습니다: 고객들은 당신의 제품이 의도를 이해하고, 콘텐츠를 요약하며, 의사결정을 돕고, 워크플로 전반에서 통합될 수 있기를 기대합니다. 당신의 AI가 억지로 붙여넣은 것처럼 느껴지거나 신뢰할 수 없다면, 비교 대상은 ‘AI 없는’ 제품이 아니라 사용자가 이미 가진 최고 수준의 어시스턴트가 될 것입니다.
도구를 일관되게 평가하려면 /blog/ai-product-checklist 같은 구조화된 체크리스트를 사용하세요. AI 기반 제품의 빌드 대 구매(빌드-버-바이)를 평가할 때는 의도에서 작동하는 앱까지 얼마나 빨리 갈 수 있는지 테스트할 가치가 있습니다—Koder.ai 같은 플랫폼은 채팅 기반 빌드, 배포, 소스 내보내기를 통해 그 ‘AI가 기본인’ 세계를 위해 설계되어 있습니다.
인터넷 프리미티브는 링크, 검색, 지도, 결제처럼 어디에나 있을 것으로 가정할 수 있는 기본 기능입니다. 이 관점에서 AI는 많은 제품이 ‘플러그인’할 수 있는 신뢰할 수 있고 저렴하며 항시 이용 가능한 계층으로 자리잡는다는 의미입니다.
기능(feature)은 선택적이고 종종 고립된 형태입니다(예: 특정 모드나 탭). 기본 기능(default capability)은 핵심 흐름에 녹아 들어 사용자들이 ‘그냥 작동하길’ 기대하는 것이죠.
AI가 기본이 되었다는 실질적 징후:
프리미티브는 모든 사용자에게 항상 작동해야 하므로 정확성만큼 지연시간, 비용, 신뢰성이 중요합니다. 구글 규모에서는 작은 지연이나 비용 증가도 막대하게 확대됩니다.
팀이 우선시하는 것:
구글의 전략에서 ‘배포(distribution)’는 사람들이 이미 쓰는 제품(검색, 안드로이드, 크롬, 워크스페이스)을 통해 AI를 전파하는 것을 뜻합니다. 즉 AI 채택이 별도 앱 홍보가 아니라 일반 업데이트를 통해 이뤄지게 한다는 의미지요.
자체 제품을 만드는 경우에는 다음을 유념하세요:
플랫폼 빌더의 배경은 생태계를 최적화하는 리더십 스타일입니다: 표준 설정, 공유 도구, 재사용 가능한 컴포넌트를 통해 여러 팀과 외부 개발자가 일관되게 구축하게 만드는 것이지요.
AI에서의 구체적 전환:
연구 성과를 ‘공유 기반’으로 전환한다는 것은 연구 성과를 반복 가능한 프로덕션 워크플로(학습 → 평가 → 안전 검토 → 배포 → 모니터링)로 바꿔서 개선 사항이 널리 배포되도록 만드는 것을 뜻합니다.
팀 관점의 실용적 시사점:
제품 전반의 일관성은 AI가 신뢰할 수 있게 느껴지도록 하고 중복 작업을 줄여줍니다.
얻는 효과:
TensorFlow는 모델을 만드는 방식, 학습시키는 방식, 서빙하는 방식을 표준화해 내부적으로는 중복 노력을 줄이고, 산업 전반에서는 ML을 일반 소프트웨어 엔지니어링 워크플로처럼 느끼게 했습니다.
개발 스택을 고를 때 살펴볼 점:
TPU는 AI에 자주 쓰이는 수학 연산을 효율적으로 실행하도록 설계된 특수 칩입니다. 대규모에서는 그 효율성 덕분에 비용을 낮추고 응답 시간을 개선할 수 있습니다.
맞춤형 칩이 반드시 필요하진 않습니다—중요한 건 워크로드에 맞는 인프라를 선택하는 것입니다:
생성형 모델은 자신감 있게 틀린 답을 내놓을 수 있고, 대규모에서는 작은 실패율도 수백만 명에게 영향을 줍니다.
규모에 맞는 실용적 방어책: