알파벳 C Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

토머스, 감사합니다 에릭. 구글 클라우드는 알파벳의 엔터프라이즈 부문입니다.

구글이 개발한 제품을 전 세계의 중소기업, 대기업, 그리고 정부 고객에게 제공하고 있습니다. 지난 몇 분기 동안 저희 사업은 계속해서 견조한 성장세를 보이고 있습니다. 신규 고객을 확보하는 속도는 1년 전 대비 대략 두 배로 빨라졌고, 기존 고객과의 관계를 더욱 심화시키며, 시장점유율을 확대하고 있습니다. 그 결과 매출과 영업이익 모두 성장하고 있습니다. 핵심은, 저희가 매우 차별화된 제품을 보유하고 있고, 전체 스택 전반에 걸쳐 퍼스트파티 솔루션을 제공하는 유일한 사업자라는 점입니다. 저희는 자체 가속기를 제공하고 있으며, 학습, 추론, 그리고 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 인프라 측면에서 저희를 선택하는 고객이 많이 늘고 있습니다.

또한 저희는 자체 프런티어 모델을 구축하고 있고, 대기업은 물론 중소기업 및 중견기업(SMB)에서도 제미니의 강한 성장세를 확인하고 있습니다. 기업들은 점점 더 AI를 내부 시스템과 연결하길 원하며, 이를 통해 세 가지를 하고자 합니다. 데이터 이해, 회사 보안 강화, 그리고 조직 내 프로세스나 워크플로의 자동화입니다. 저희 포트폴리오 전반에서 데이터 관리 역량이 강점이며, 빅쿼리 같은 제품의 오랜 데이터 관리 강점과 머신러닝 도구를 함께 연결하고 있습니다. 그리고 여기에 AI를 접목합니다. 마찬가지로, 방어를 지원하도록 AI를 보안 포트폴리오와도 연결하고 있으며, 구글 워크스페이스 같은 협업 애플리케이션부터 도메인 특화 애플리케이션까지 다양한 애플리케이션 제품군을 제공하고 있습니다. 이렇게 다각화된 포트폴리오를 보유하는 가치는 무엇인가요?

첫째, 각각의 총 주소가능시장(TAM) 세그먼트가 큰 여러 대형 시장에서 저희가 사업을 전개할 수 있게 해줍니다. 둘째, AI의 수익화가 진화함에 따라, 다양한 방식 전반에서 매출과 점유율을 분산해 확보할 수 있게 해줍니다. 어떤 고객은 저희 실리콘 때문에 저희를 선택하고, 어떤 고객은 저희 모델을 사용하며, 또 어떤 고객은 저희 데이터 플랫폼을 사용합니다. 그래서 저희가 확보하는 매출원이 다변화됩니다. 셋째, 조직들은 이 모든 것들이 함께 연동되기를 원하기 때문에, 품질·성능·비용 관점에서 저희 제품을 차별화할 수 있습니다. 현재 저희는 각각 10억 달러가 넘는 17개 이상의 제품 라인을 보유하고 있습니다. 이들 제품은 빠르게 성장하고 있으며, 저희가 얼마나 다각화되어 있는지를 보여줍니다. 신규 고객 확보는 전년 대비 2배 이상 성장했고, 1억 달러를 넘는 딜, 즉 대형 딜도 전분기 대비와 전년 대비 모두 2배 성장했습니다.

고객이 예를 들어 100달러 규모로 저희에게 커밋먼트를 주면, 보통 그보다 50% 이상 더 지출하는 경우가 많습니다. 이는 저희가 목격하고 있는 채택 확대와 고객 기반에서의 성장세를 반영합니다. 이제 각 요소를 간단히 살펴보겠습니다. 인프라 관점에서만 보더라도, 오늘 아침에도 저희 자체 실리콘의 총소유비용(TCO) 측면 이점을 보여주는 기사가 나왔습니다. 저희는 AI를 위한 최고의 컴퓨팅 인프라를 제공하고 있으며, 엔비디아 GPU, 저희 자체 텐서 처리 장치(TPU), 그리고 모델이 점점 더 코드를 생성하고 실행해야 하는 상황이 늘어나는 만큼 이를 구동하기 위한 저희 자체 Arm 프로세서까지, 세 가지 유형의 실리콘을 제공합니다. 학습(training)에서는 2.7배 더 나은 가격 대비 성능을, 추론(inference)에서는 80% 더 나은 가격 대비 성능을, CPU에서는 30% 더 나은 가격 대비 성능을 제공합니다. 이 모든 것이 다른 제공업체 대비 저희 포트폴리오를 차별화할 수 있게 해줍니다.

또한 금융시장과 자본시장에 솔루션을 제공할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 많은 헤지펀드와 도이체 뵈르제(Deutsche Börse)가 저희를 사용하고 있습니다. 그래서 단지 연구소들뿐 아니라, 자본시장 기업들, 고성능 컴퓨팅, 화이자(Pfizer) 같은 기업들, 그리고 여러 정부 기관들도 사용하고 있습니다. 예를 들어 미국 정부의 에너지 관련 제네시스 미션(Genesis Mission)도 고성능 컴퓨팅 용도로 이를 활용하고 있으며, 물론 여러 연구소들도 마찬가지입니다. 이제 저희 인프라는 세 가지 중요한 장점을 제공합니다. 첫째, 이들은 대형 시장에서 매우 차별화된 제품입니다. 둘째, 이를 통해 실리콘 수준에서 저희 제품의 비용을 최적화할 수 있습니다. 그래서 저희는 제품을 위에서 아래까지 전반적으로 공동 설계합니다.

예를 들어 저희가 Gemini 3.8 Flash 같은 것을 출시하면 사람들이 “왜 여러분은 달러당 추론 성능이 시장의 다른 어떤 업체보다 2배나 좋습니까?”라고 묻습니다. 그 답은 저희의 토큰, 즉 달러당 실제 지능에 있습니다. 전체 스택을 모두 최적화할 수 있기 때문입니다. 셋째, 이는 다양한 비즈니스 모델을 지원할 수 있게 해주며, 이들 모두는 투자자본수익률(ROIC)이 높습니다. 저희 가속기 사업, 즉 TPU 사업의 규모는 다음으로 큰 하이퍼스케일러의 두 배를 넘습니다. 둘째, AI 서버에 대한 저희의 전체적인 투자 회수 기간은 2년 미만이며, 자체 실리콘에서는 그 절반 수준입니다. 즉 저희는 회수 기간이 견조하고, 인프라 계약의 대부분—인프라의 총 계약 가치(TCV) 기준으로—장기 확약된 5년 계약입니다.

이제 이 플랫폼에서는 단순히 질문에 답하거나 채팅하는 것을 넘어, 작업 수행을 위해 모델을 활용하기 시작했습니다. 모델에 목표를 부여하면 그것을 에이전트라고 부르며, 그 에이전트는 목표를 부여받습니다. 에이전트는 그 목표를 분해하고, 일련의 도구를 사용해 기업 시스템에 연결해 목표를 수행한 뒤 최종 답을 다시 돌려줍니다. 저희 플랫폼은 Gemini Enterprise라고 합니다. 포춘 100 기업의 90% 이상과 수천 개의 중소기업이 이를 사용하고 있습니다. 이는 매우 특정한 방식으로 사용됩니다. 사람들은 이를 추론 에이전트로 활용하고자 합니다. 계획을 쪼개고, 필요한 단계를 이해하고, 이를 바탕으로 추론한 다음, 그 단계를 실행하는 것입니다. 추론 에이전트를 사용해 회사 내의 모든 정보를 이해한 뒤, 그 워크플로 프로세스를 자동화합니다. 그리고 이를 수행할 때는 강력한 통제가 필요합니다.

어떤 종류의 통제일까요? 기업들은 보안을 우려합니다. 이런 에이전트들이 무엇을 하고 있는지에 대한 감사(auditing)도 우려합니다. 기업들은 비용을 관리하고 예산 한도를 설정하길 원합니다. 저희는 그런 모든 통제 장치를 갖추고 있고, 사람들로 하여금 과업에 맞는 적절한 모델을 사용하도록 할 수 있습니다. 항상 가장 비싼 모델을 쓸 필요가 없기 때문에, 그렇게 함으로써 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 저희 고객사는 보험 등 다양한 업종에 걸쳐 있는데, 예를 들어 독일 최대 보험사인 지그날 이두나(Signal Iduna)도 있습니다. 이들은 보험금 청구와 언더라이팅(인수심사) 분석에 이를 활용합니다. 또한 펩시코는 수급 계획(supply-demand planning)에, 메이시스는 리테일 커머스에 사용하고 있고, 이처럼 폭넓은 기업들이 이를 활용하고 있습니다. 그리고 이러한 인프라 위에서, 저희는 이 기초 플랫폼을 기반으로 한 도메인 특화 솔루션도 구축하고 있습니다. 그 도메인 특화 솔루션은 무엇을 할까요? 사람들이 에이전트를 활용하려는 핵심적인 세 가지 일을 수행합니다.

내 데이터를 이해하도록 돕고, 사이버보안 위협으로부터 보호하며, 애플리케이션과 프로세스를 전환(혁신)하는 것입니다. 각 영역마다 저희는 역량 스택을 결합해 제공합니다. 예를 들어, 여러분이 펩시코에서 수요 계획을 운영하면서 전망치를 모델링하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 가장 먼저 알아야 할 것은 ‘내 데이터가 모두 어디에 있느냐’입니다. 저희는 대규모 데이터를 저장·관리하고, 다른 클라우드와도 연결해 데이터를 가져올 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 둘째로, 여러 제품 중 어떤 제품이 어떤 국가에서 어떤 지표 기준으로 성장하고 있는지 알려 달라는 니즈가 있습니다. 매출입니까? 재고입니까? 무엇이 성장하고 있는지 파악하려면, 그런 항목들의 정의를 제공하는 ‘카탈로그(catalog)’라는 것이 필요합니다. 그다음에는 전망치 계산을 수행하기 위해 머신러닝 모델을 실행하고, 결과를 도출해 보여줘야 합니다.

저희는 그 부분을 아주 잘합니다. 예를 들어, 이러한 머신러닝 모델을 실행하는 저희 비용은 업계 1위 대비 2.5배 더 우수합니다. 둘째, 펩시가 보고 있는 재무 지표의 정의가 카탈로그에 들어 있기 때문에 훨씬 더 높은 정확도로 이를 수행합니다. 보안 관점에서도 마찬가지입니다. AI 모델로 인한 위협 때문에 사이버 리스크가 커질 때, 사람들이 중요하게 보는 것은 두 가지입니다. 취약점을 얼마나 빨리 찾아내고, 또 얼마나 신속하게 이를 복구할 수 있느냐입니다. 저희는 AI를 위즈(Wiz) 플랫폼에 연결하는 방식으로 동일하게 이를 수행합니다. 위즈는 동일한 역량을 제공합니다. 보호해야 하는 애플리케이션이 무엇인지 정의하는 데 도움을 줍니다. 그중 어떤 것들이 고위험인지요? 침해되었는지, 이를 개선(리미디에이션)하도록 도와주고, 실제로 문제가 해결됐는지 테스트하는 것까지 지원합니다.

저희는 여러 애플리케이션 도메인에서도 같은 일을 하고 있습니다. 저희는 단순히 기반 플랫폼만 구축하는 것이 아니라, 사람들이 정보를 이해하고 프로세스를 현대화하며 스스로를 보호할 수 있도록 회사의 핵심 워크플로에 이를 통합하고 있습니다. 이러한 솔루션의 효과로, 첫째, 저희가 제미니에 하고 있는 투자를 훨씬 더 많은 시장으로 확장할 수 있습니다. 둘째, 프런티어를 강화하는 데 도움이 됩니다. 프런티어를 보면 큰 과제는 예측이나 장기(롱 호라이즌) 계획 같은 새로운 역량을 모델에 부여할 수 있느냐입니다. 모델이 비공개 데이터를 이해하도록 도울 수 있느냐? 안전을 위한 가드레일을 준수하도록 모델이 행동하게 만들 수 있느냐? 이를 통해 저희는 그 프런티어를 구축할 수 있습니다.