최근 열린 Cloud Next '26 행사는 조직이 머신 인텔리전스를 바라보는 관점에 결정적인 변화를 가져왔다. 그동안 AI 담론이 챗봇이나 이미지 생성에 집중되었다면, 구글은 인프라 계층으로 조용히 시선을 돌리고 있다. 특히 시스템이 단순한 대화를 넘어 전문 업무 환경에서 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 '에이전트' 중심의 워크플로우를 전면에 내세웠다.

이 전략의 핵심은 Gemini Enterprise Agent Platform이다. 기업이 스스로 행동하는 AI 에이전트를 구축하고 관리하며 확장할 수 있는 중앙 지휘 본부 역할을 한다. 구글의 모델들은 현재 분당 160억 개 이상의 토큰을 처리하고 있으며, 이는 디지털 에이전트가 기업 운영의 신경망으로 자리 잡는 차세대 산업 단계의 토대가 되고 있다.

구글은 스스로가 가장 먼저 이 기술을 도입하는 'Customer Zero' 전략을 구사하고 있다. 내부 데이터에 따르면 신규 코드의 75%가 AI로 생성되고 있는데, 이는 불과 6개월 전 50% 수준에서 비약적으로 상승한 수치다. 실제로 에이전트 워크플로우를 도입한 엔지니어링 팀들은 복잡한 코드 이전을 수동 작업보다 6배 빠르게 완료했다.

이러한 혁신은 단순히 효율성 향상에 그치지 않는다. 인간과 기계의 협업 방식을 재설계하여 개발자들이 수개월 걸리던 앱 프로토타이핑을 며칠 만에 끝낼 수 있도록 돕는다. 구글은 이를 뒷받침하기 위해 8세대 Tensor Processing Unit을 선보이며 하드웨어 역량을 강화했다.

새로운 하드웨어는 목적에 따라 분리되었다. TPU 8t는 단일 슈퍼포드에서 2페타바이트의 공유 메모리를 제공하여 대규모 학습에 최적화되었으며, TPU 8i는 칩 내 메모리를 통해 지연 시간을 최소화하여 추론 성능을 극대화했다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 결합은 에이전트 시대가 단순한 청사진을 넘어 글로벌 기업을 위한 실질적인 성과로 자리 잡았음을 시사한다.

최근 열린 Cloud Next '26 행사는 조직이 머신 인텔리전스를 바라보는 관점에 결정적인 변화를 가져왔다. 그동안 AI 담론이 챗봇이나 이미지 생성에 집중되었다면, 구글은 인프라 계층으로 조용히 시선을 돌리고 있다. 특히 시스템이 단순한 대화를 넘어 전문 업무 환경에서 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 '에이전트' 중심의 워크플로우를 전면에 내세웠다.

이 전략의 핵심은 Gemini Enterprise Agent Platform이다. 기업이 스스로 행동하는 AI 에이전트를 구축하고 관리하며 확장할 수 있는 중앙 지휘 본부 역할을 한다. 구글의 모델들은 현재 분당 160억 개 이상의 토큰을 처리하고 있으며, 이는 디지털 에이전트가 기업 운영의 신경망으로 자리 잡는 차세대 산업 단계의 토대가 되고 있다.

구글은 스스로가 가장 먼저 이 기술을 도입하는 'Customer Zero' 전략을 구사하고 있다. 내부 데이터에 따르면 신규 코드의 75%가 AI로 생성되고 있는데, 이는 불과 6개월 전 50% 수준에서 비약적으로 상승한 수치다. 실제로 에이전트 워크플로우를 도입한 엔지니어링 팀들은 복잡한 코드 이전을 수동 작업보다 6배 빠르게 완료했다.

이러한 혁신은 단순히 효율성 향상에 그치지 않는다. 인간과 기계의 협업 방식을 재설계하여 개발자들이 수개월 걸리던 앱 프로토타이핑을 며칠 만에 끝낼 수 있도록 돕는다. 구글은 이를 뒷받침하기 위해 8세대 Tensor Processing Unit을 선보이며 하드웨어 역량을 강화했다.

새로운 하드웨어는 목적에 따라 분리되었다. TPU 8t는 단일 슈퍼포드에서 2페타바이트의 공유 메모리를 제공하여 대규모 학습에 최적화되었으며, TPU 8i는 칩 내 메모리를 통해 지연 시간을 최소화하여 추론 성능을 극대화했다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 결합은 에이전트 시대가 단순한 청사진을 넘어 글로벌 기업을 위한 실질적인 성과로 자리 잡았음을 시사한다.