Google, 사내 코딩 AI GfG 성과 공개

Google 등 연구진은 10월, 기업 내부 개발 데이터로 대규모 언어 모델을 조정해 사내 시스템 개발에 특화하는 방법과 실제 효과를 논문으로 발표했습니다. Google에서는 이미 코드의 75% 이상을 AI가 작성하거나 초안을 만들고 있지만, 공개 데이터로 학습한 범용 모델은 수십억 줄에 이르는 사내 저장소의 독자 라이브러리와 설계 방식, 언어에 충분히 대응하지 못하는 문제가 있었습니다. 연구팀은 기반 모델 Gemini를 사내용으로 특화한 ‘Gemini for Google(GfG)’를 개발했습니다.

학습에는 완성된 코드뿐 아니라 코드 검토 의견과 수정 전후 차이, 사내 문서와 질의응답, 개발 화면 기록에서 추출한 빌드 오류 해결 과정의 변경 사항, 운영 환경 개선 기록과 작업 로그 등 개발 과정 전반에서 모은 1조 토큰 규모의 데이터를 활용했습니다. 사내 데이터 학습으로 기본 추론 능력이 떨어지는 치명적 망각을 막기 위해 사전 학습이 끝나기 직전에 사내 데이터를 넣는 ‘중간 학습 개입’과 범용 데이터를 섞어 다시 학습시키는 ‘데이터 리플레이’를 결합했습니다. 연구팀은 이를 통해 범용 능력을 유지하면서 사내 지식을 정착시켰다고 밝혔습니다.

사내 개발자 2만9000명을 대상으로 한 블라인드 A/B 테스트에서 Gemini 2.5 Pro와 비교해 작업 완료까지 AI와 주고받는 횟수가 23.1% 줄었고, 응답 시간은 8.9% 단축됐습니다. AI가 생성한 코드 줄이 14일 뒤에도 수정되지 않은 채 코드베이스에 남아 있는 비율을 뜻하는 코드 생존율은 16.8% 높아졌습니다.

실무에서는 광고 부문이 32비트 ID를 64비트 정수로 전환하는 작업에서 수작업보다 소요 시간을 추정 50% 줄였고, 제출된 변경 목록의 코드 변경분 가운데 80%를 AI가 작성했습니다. 비효율적인 코드를 찾아 최적화하는 시스템 ‘ECO’는 분기마다 CPU 50만 코어에 해당하는 컴퓨팅 자원을 절약하고 있습니다. 복사한 코드를 붙여 넣는 위치에 맞게 조정하는 ‘Smart Paste’는 Google에서 새로 작성되는 전체 코드의 1% 이상을 차지한다고 보고됐습니다. 이 수치와 효과는 논문이 보고한 Google 내부 활용 사례입니다.

Google 등 연구진은 10월, 기업 내부 개발 데이터로 대규모 언어 모델을 조정해 사내 시스템 개발에 특화하는 방법과 실제 효과를 논문으로 발표했습니다. Google에서는 이미 코드의 75% 이상을 AI가 작성하거나 초안을 만들고 있지만, 공개 데이터로 학습한 범용 모델은 수십억 줄에 이르는 사내 저장소의 독자 라이브러리와 설계 방식, 언어에 충분히 대응하지 못하는 문제가 있었습니다. 연구팀은 기반 모델 Gemini를 사내용으로 특화한 ‘Gemini for Google(GfG)’를 개발했습니다.

학습에는 완성된 코드뿐 아니라 코드 검토 의견과 수정 전후 차이, 사내 문서와 질의응답, 개발 화면 기록에서 추출한 빌드 오류 해결 과정의 변경 사항, 운영 환경 개선 기록과 작업 로그 등 개발 과정 전반에서 모은 1조 토큰 규모의 데이터를 활용했습니다. 사내 데이터 학습으로 기본 추론 능력이 떨어지는 치명적 망각을 막기 위해 사전 학습이 끝나기 직전에 사내 데이터를 넣는 ‘중간 학습 개입’과 범용 데이터를 섞어 다시 학습시키는 ‘데이터 리플레이’를 결합했습니다. 연구팀은 이를 통해 범용 능력을 유지하면서 사내 지식을 정착시켰다고 밝혔습니다.

사내 개발자 2만9000명을 대상으로 한 블라인드 A/B 테스트에서 Gemini 2.5 Pro와 비교해 작업 완료까지 AI와 주고받는 횟수가 23.1% 줄었고, 응답 시간은 8.9% 단축됐습니다. AI가 생성한 코드 줄이 14일 뒤에도 수정되지 않은 채 코드베이스에 남아 있는 비율을 뜻하는 코드 생존율은 16.8% 높아졌습니다.

실무에서는 광고 부문이 32비트 ID를 64비트 정수로 전환하는 작업에서 수작업보다 소요 시간을 추정 50% 줄였고, 제출된 변경 목록의 코드 변경분 가운데 80%를 AI가 작성했습니다. 비효율적인 코드를 찾아 최적화하는 시스템 ‘ECO’는 분기마다 CPU 50만 코어에 해당하는 컴퓨팅 자원을 절약하고 있습니다. 복사한 코드를 붙여 넣는 위치에 맞게 조정하는 ‘Smart Paste’는 Google에서 새로 작성되는 전체 코드의 1% 이상을 차지한다고 보고됐습니다. 이 수치와 효과는 논문이 보고한 Google 내부 활용 사례입니다.