구글, 앤스로픽과의 50% AI 코딩 격차 해소를 위해 엘리트 팀 구성

구글은 경쟁사인 앤스로픽에 크게 뒤처진 핵심 분야인 AI 기반 코드 생성에서 추격전을 벌이기 위해 내부 엘리트 팀을 동원하고 있습니다.

알파벳 산하 구글은 공동 창업자 세르게이 브린이 직접 감독하는 내부 '코만도 팀'을 구성했습니다. 이 팀의 목표는 AI 지원 프로그래밍 분야에서 앤스로픽과 약 50%의 역량 격차를 해소하고, 스스로 개선되는 AI로 향하는 경로를 가속화하는 것입니다.

브린은 최근 내부 메모에서 "우리는 에이전트 실행의 격차를 줄이기 위해 적극적으로 피벗해야 하며, 우리 모델이 코드의 주요 저자가 되도록 해야 한다"고 작성하며, 회사 최고 수준의 전략적 긴급성을 시사했습니다.

이번 조치는 아나트 아슈케나지 최고재무책임자(CFO)가 2월에 언급한 바와 같이, 제트스키(Jetski)와 같은 구글의 자체 도구가 내부 코드의 약 50%를 작성하고 있는 시점에 이루어졌습니다. 이는 앤스로픽의 클로드 코드 책임자인 보리스 체르니가 1월에 자사 프로그래밍 작업의 "거의 100%"를 AI가 완료한다고 밝힌 것과 극명한 대조를 이룹니다. 새로운 구글 팀은 딥마인드 연구 엔지니어인 세바스티앙 보르고(Sebastian Borgeaud)가 이끕니다.

코드 생성을 둘러싼 이러한 내부 군비 경쟁은 구글, 앤스로픽, OpenAI 간의 더 큰 경쟁의 핵심입니다. 구글(GOOGL)에게 AI 기반 프로그래밍 분야의 리더십 확보는 'AI 테이크오프(AI takeoff)'를 향한 중요한 단계로 간주됩니다. 이는 AI가 자율적으로 자체 연구를 발전시키고, 잠재적으로 AI 엔지니어의 업무를 자동화하며 장기적인 경쟁 우위를 공고히 할 수 있는 상태를 의미합니다.

외부 도구에서 내부 집중으로

이번 이니셔티브는 AI 프로그래밍 모델을 외부 고객용으로 개발하는 것보다 내부 요구 사항에 맞게 사용하는 것을 우선시하는 구글의 중요한 전략적 전환을 나타냅니다. 이러한 피벗의 기술적 논리는 구글의 방대하고 폐쇄적인 코드베이스가 일반 프로그래밍 모델을 학습시키는 데 주로 사용되는 외부 코드와 크게 다르다는 점에 있습니다. 내부 코드에 특화된 모델 학습은 자사 엔지니어들에게 상당한 성능 향상을 가져다줄 것으로 기대됩니다.

구글 대변인은 성명을 통해 "우리의 내부 프로그래밍 도구는 상당한 채택률을 보이고 있으며, 우리가 정말로 집중하고 있는 모델 및 AI 도구 개발을 크게 가속화하고 있다"고 밝혔습니다.

독점적인 내부 코드로 학습된 모델은 공개적으로 출시될 수 없지만, 개발된 통찰력과 기술은 결과적으로 더 강력한 대중용 모델 제작을 지원할 수 있습니다.

의무적 채택과 자기 개선을 향한 경쟁

진행 속도를 높이기 위해 구글은 공격적인 내부 채택 전략을 시행하고 있습니다. 회사는 메타에서 사용하는 방식과 유사하게 직원의 기본 코딩 도구인 제트스키 사용량을 추적하는 내부 리더보드를 구축했습니다. 해당 사안에 정통한 두 소식통에 따르면, 딥마인드 이외의 일부 팀은 의무적인 AI 교육을 받고 있습니다.

브린은 메모에서 모든 제미나이(Gemini) 엔지니어에게 복잡하고 다단계적인 작업에 내부 에이전트 도구를 사용하도록 명시적으로 요구했습니다. 이러한 하향식 지침은 고급 프로그래밍 에이전트가 AI 개발의 새로운 단계를 달성하기 위한 핵심 요소라는 믿음을 강조합니다.

이러한 노력은 프로그래밍 능력이 주요 격전지가 된 AI 업계의 광범위한 트렌드를 반영합니다. OpenAI는 최근 소라(Sora) 비디오 생성기에서 자원을 빼내 프로그래밍 및 기업용 애플리케이션에 더 집중하기 시작했습니다. 앤스로픽이 코드 생성 분야에서 오랜 우위를 활용하고 있는 가운데, 구글의 '코만도 팀' 결성은 스스로를 구축할 수 있는 AI를 만들기 위한 급격히 가속화되는 경쟁의 최신 신호입니다.

이 기사는 정보 제공만을 목적으로 하며 투자 조언을 구성하지 않습니다.