4월, 라스베이거스의 형광등 불빛 아래 수많은 개발자들이 커피와 졸음으로 뒤섞인 눈빛으로 다음 빅테크를 기다리고 있었다. 올해 구글 클라우드 NEXT ‘26에서 ‘빅테크’는 단순히 새로운 서비스나 조금 더 빠른 칩이 아니었다. 바로 ‘에이전틱’이라는, 베테랑 기자로서의 회의감을 자극하는 단어로 포장된 ‘아이디어’였다.
구글 CEO 토마스 쿠리안이 연단에 올라 “에이전틱 클라우드의 시대가 열렸다”고 선언했다. AI 지원도, AI 파워드도 아닌, ‘에이전틱’이라고. 내 머릿속 첫 생각은 이거였다. 또 시작이네. 똑같은 인프라를 AI라는 새 페인트로 덮어씌우려는 또 하나의 허세용 단어. 그런데 발표 내용을 들어보니… 뭐, 마냥 헛소리는 아니었다. 핵심은 이렇다. 클라우드는 더 이상 코드와 데이터를 저장하는 창고가 아니라, 스스로 판단하고, 조율하며, 당신이 잠든 사이에도 일하는 주체가 된다는 것이다. 마치 모든 지시를 기다리는 하청업자와, 알아서 일을 주도하고 정말 중요한 것만 당신에게 보고하는 프로젝트 매니저의 차이라고 할까.
이건 단순한 이름 변경을 넘어선 근본적인 재정의다. Vertex AI는 이제 ‘Gemini Enterprise Agent Platform’으로 탈바꿈했다. 무려 200개 이상의 모델(솔직히 요즘 누가 구글만 쓰겠나, Claude도 당연히 포함)을 품은 거대한 플랫폼이다. 워크스페이스를 위한 노코드 에이전트 빌더, 마케팅/HR 담당자들이 혹할 만한 기능, 그리고 ‘Managed MCP servers’라는 것도 내세웠다. 하지만 아직도 키보드에 손가락을 붙이고 있는 개발자라면 제일 주목해야 할 것은 바로 ‘Agent2Agent(A2A)’ 프로토콜이다.
이 부분이 공급업체 종속(vendor lock-in)에 대한 불안감을 조금이나마 덜어줄 수 있는 지점이다. A2A는 화려한 브로슈어와 숨 가쁜 시연에서 설명되듯, 서로 다른 모델과 플랫폼에서 구축된 에이전트들이 – 마치 Gemini가 Claude와 대화하거나, 자체 모델이 비공개 시스템과 비밀 이야기를 나누는 것처럼 – 진정으로 소통할 수 있도록 만드는 것을 목표로 한다. API와 씨름하는 걸 좋아하는 사람들에게는 꿈, 싫어하는 사람들에게는 악몽이겠지만 말이다. 모든 주요 클라우드 업체가 ‘원스톱 쇼핑’을 꿈꾸는 세상에서 상호 운용성은 분명 고귀한 목표다.
그래서, 실제 일은 누가 하나?
프로토콜과 플랫폼을 넘어, 딥마인드의 웹 브라우징 AI 에이전트인 Project Mariner가 있다. 벤치마크(WebVoyager에서 83.5% 달성했다는 모양)에서도 좋은 점수를 받고 있으며, 클라우드 VM에서 10개의 동시 작업을 처리하고 쇼핑부터 양식 작성까지 모든 것을 자동화한다고 한다. 이 부분이 꽤나 생각해 볼 만한 지점이다. AI에게 손가락 까딱하지 않고 여행 예약, 호텔 찾기, 일정 차단까지 지시할 수 있다고 상상해 보라. 꿈만 같지만, 에이전트가 “400달러 미만”을 “4000달러 정도”로 잘못 해석하면 엄청난 비용의 악몽이 될 수도 있다. 로드맵에는 비주얼 빌더, 크로스 디바이스 동기화, 그리고 당연히 에이전트 마켓플레이스까지 포함되어 있다. 아마도 당신의 일자리를 빼앗을 것으로 예상되는 AI 에이전트를 사고팔 수 있는 곳이겠지. 참 편리하기도 하다.
그리고 실리콘 이야기도 빼놓을 수 없다. 8세대 TPU는 훈련용 TPU 8t와 추론용 TPU 8i로 나뉘고, 이제는 자체 Axion ARM 기반 프로세서에서 실행된다. 칩부터 API까지 공동 설계된 이 스택은 성능과 비용 우위를 내세운다. “GPT-4o 대비 24배 높은 달러당 지능” 같은 숫자를 던지고 있다. 물론 거창한 주장이다. 언제나 그렇듯. 하지만 만약 이게 사실이고, 실제 기업의 비용 절감으로 이어진다면, 경쟁사에게는 속도 방지턱이 아니라 교통 체증을 유발할 것이다.
단순한 기업용 툴의 복잡성 증가인가?
구글은 또한 산재한 ‘Google Agentspace’를 통합된 ‘Gemini Enterprise’ 제품으로 통합하여 일을 단순화하려 한다. 목표는 모든 AI 니즈를 위한 단일 창(single pane of glass)을 제공하는 것: 인트라넷 검색, 지원, 그리고 이 새로운 에이전틱 워크플로우까지. Confluence, Jira, ServiceNow 등 기업용 솔루션에 자주 등장하는 서비스들을 위한 사전 구축된 커넥터도 제공한다. 예전에는 별도의 도구와 학습 곡선을 다뤄야 했지만, 이제는 하나의 플랫폼으로 해결한다는 것이다. 마찰은 줄고 채택은 늘어날 것이다. “통합” 플랫폼에 필연적으로 따라붙는 잠재적 복잡성을 감당할 수 있다면, 이는 분명 합리적인 전략이다.
보도자료에 좀 더 깊숙이 파묻혀 있던 것 중 내 눈길을 끈 것은 구글 클라우드 전반에 걸쳐 관리되는 MCP 서버에 대한 언급이었다. MCP, 즉 Model Context Protocol. 이는 AI 모델이 외부 세계, 외부 도구 및 API와 통신할 수 있게 해주는 배관 작업과 같다. 텍스트 출력 이상의 무언가를 해야 하는 모든 지능형 시스템의 숨은 영웅이다. 이를 관리함으로써 구글은 사실상 에이전틱 클라우드를 위한 더욱 안정적이고 표준화된 신경망을 구축하고 있는 셈이다.
하지만 문제는 이렇다. 자율성과 당신이 잠든 사이 일하는 에이전트에 대한 모든 수사에도 불구하고, 현실은 결국 몇 가지 핵심 질문으로 귀결된다. 누가 처음 프롬프트를 작성하는가? 누가 목표를 정의하는가? 그리고 가장 중요한 것은, 누가 실제로 돈을 버는가? 구글은 이 에이전틱 모델에 크게 베팅하고 있으며, 인상적인 기술 비전을 분명히 제시했다. 그들은 AI 에이전트가 연주자인 정교한 오케스트라를 만들고 있다. 하지만 최고의 지휘자에게도 악보가 필요하고, 누군가는 콘서트홀 비용을 지불해야 한다. 효율성 증대와 새로운 애플리케이션의 가능성은 부인할 수 없다. 그러나 반응형 클라우드에서 능동적이고 에이전트 주도의 클라우드로의 전환은 단순한 기술 업그레이드가 아니라, 역할, 책임, 그리고 분명히 수익원을 재정의할 철학적 전환이다. 문제는 클라우드가 더 에이전틱해질 것인가가 아니라, 그것이 우리를 위해서 작동하도록 어떻게 보장할 것인가이다.
“우리는 에이전트가 기본 모델이나 플랫폼에 관계없이 통신하고 상호 운용할 수 있도록 보장하는 에이전트 간(Agent2Agent) 프로토콜과 같은 개방형 표준을 통해 업계를 선도하고 있습니다.”
이 선언은 중요한 기술 아키텍처의 일부이지만, 점점 더 분열되는 AI 환경에서 구글이 중립적인 입지를 구축하려는 것처럼 들리기도 한다. 이타주의의 탈을 쓴 플랫폼 지배력을 위한 장기적인 수다. 영리한 움직임이다.
개발자에게 이게 왜 중요할까?
봐라, 나는 이 일을 20년 동안 해왔다. 수많은 트렌드가 왔다가 갔고, 수많은 허세용 단어들이 흥망성쇠를 거듭했다. ‘에이전틱 클라우드’도 후자에 속할 가능성이 크다. 하지만 여기에는 실질적인 내용이 있다. A2A 프로토콜이 상호 운용성에 대한 약속을 진정으로 이행한다면, 기업 개발을 괴롭히는 맞춤형 통합의 악몽을 실제로 줄일 수 있다. Project Mariner의 기능은 다소 무섭지만, 일상적인 작업이 오프로드되어 개발자가 더 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있는 미래를 보여준다. 그리고 통합된 Gemini Enterprise 플랫폼이 마찰을 줄여준다면, AI 기반 솔루션 배포를 실제로 더 쉽게 만들 수 있다. 개발자를 완전히 대체하는 것이 아니라 – 적어도 아직까지는 – 작업의 성격을 바꾸는 것이다. 목표 정의, 에이전트 워크플로우 설계, 그리고 이러한 자율 에이전트들이 제대로 작동하는지 확인하는 데 더 많은 초점이 맞춰질 것으로 예상된다. 개발자의 역할이 구축자에서 디렉터로 바뀌는 미묘하지만 중요한 변화다.
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자주 묻는 질문
에이전틱 클라우드란 무엇인가요? 에이전틱 클라우드는 미리 정의된 지침을 실행하는 대신, 고급 AI 모델로 구동되는 AI 에이전트가 능동적으로 작업과 워크플로우를 수행, 결정 및 조정하는 클라우드 컴퓨팅 모델을 의미합니다.
에이전틱 클라우드가 인간 개발자를 대체할까요? 에이전틱 클라우드는 많은 작업을 자동화하고 워크플로우를 간소화하는 것을 목표로 하지만, 개발자를 완전히 대체하기보다는 목표 정의, 에이전트 상호 작용 설계, 자율 시스템 감독에 초점을 맞추도록 개발자 역할을 변환할 가능성이 높습니다.
Project Mariner란 무엇인가요? Project Mariner는 Gemini 2.0으로 구동되는 Google DeepMind의 웹 브라우징 AI 에이전트로, 웹사이트와 상호 작용하고 여러 동시 작업을 처리하여 정보 검색, 양식 작성 및 쇼핑과 같은 작업을 자동화하도록 설계되었습니다.
