구글 클라우드 부사장과의 대화: 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 단순 ‘재판매업자’가 되지 말 것—AI 스타트업의 후반전 혜택은 ‘에이전트(Agent)’에 있다
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구글 클라우드 부사장과의 대화: 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 단순 ‘재판매업자’가 되지 말 것—AI 스타트업의 후반전 혜택은 ‘에이전트(Agent)’에 있다
에이전트는 복잡한 맞춤형 문제를 해결할 수 있으며, 그 응용 분야는 매우 광범위합니다. 향후 수천 개에서 수만 개에 이르는 에이전트가 개발될 가능성이 있습니다.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰정리 및 번역: TechFlow
게스트: 달런 모우리(Darren Mowry), 구글 클라우드 부사장
진행자: 리베카 벨란(Rebecca Bellan)
패러디 출처: TechCrunch
원 제목: 스타트업의 ‘체크 엔진 라이트’가 켜졌나요? 구글 클라우드 부사장이 해법을 설명합니다 | Equity 팟캐스트
방송 일자: 2026년 2월 19일
핵심 요약
스타트업 창업자들은 전례 없는 압박에 직면해 있습니다. 자금 조달이 점차 어려워지고 인프라 비용이 꾸준히 상승하는 가운데, 창업자들은 혁신 속도를 높이는 동시에 초기 단계에서 시장 수요를 확보할 수 있는 제품임을 입증해야 합니다. 클라우드 크레딧(Cloud credits, 클라우드 서비스 제공업체가 제공하는 무료 체험 한도), GPU, 기반 모델(Foundation models, 생성형 AI를 지원하는 사전 훈련된 모델)의 보급은 창업을 더 용이하게 만들었지만, 이러한 초기 인프라 선택은 무료 체험 한도 소진 후 실제 클라우드 비용을 지불해야 할 때 예기치 않은 도전 과제를 초래할 수 있습니다.
이번 TechCrunch의 Equity 팟캐스트에서는 리베카 벨란이 구글 클라우드 글로벌 스타트업 부사장 달런 모우리와 함께, 급속히 성장하는 과정에서 스타트업이 마주하는 균형과 도전 과제를 심층적으로 탐구했습니다. 전 세계 스타트업 생태계의 핵심 인물인 모우리는 업계 동향에 대한 통찰, 구글 클라우드가 AI 스타트업을 유치하기 위해 경쟁에서 차별화되는 전략, 그리고 스타트업 창업자가 규모 확장을 고려할 때 주의해야 할 핵심 사항들을 공유했습니다.
주요 통찰 요약
- 클라우드 크레딧(Credits)은 업계 표준 관행이긴 하나, 특별한 점은 없습니다. 우리는 모두 크레딧이 스타트업에게 중요하다는 것을 알고 있지만, 창업자들이 진정으로 필요로 하는 것은 보다 심층적인 엔지니어링 자원과 기술 지원입니다.
- TPU 기반이든 GPU 기반이든, 우리의 목표는 창업자가 자신에게 가장 적합한 솔루션을 찾도록 돕는 것이며, 특정한 경로를 강제하지 않습니다. 이러한 선택의 자유가 창업자에게 매우 중요하며, 이는 우리만의 큰 강점이기도 합니다.
- 현재 스타트업의 관심사는 칩(GPU 및 TPU 등)에서 데이터 모델 및 에이전트(Agentic)에 더 집중하는 방향으로 빠르게 전환되고 있습니다. 현재 약 10~15%의 논의는 여전히 칩에 초점을 맞추고 있지만, 대부분인 약 80~85%는 이미 모델 및 에이전트 개발에 집중하고 있습니다.
- 에이전트는 복잡하고 맞춤화된 문제를 해결할 수 있으며, 응용 분야가 매우 광범위하여 향후 수천 개 이상의 다양한 에이전트가 개발될 가능성이 있습니다.
- 우리는 이제 하버드, 스탠퍼드 등 최정상권 대학, Y Combinator, 그리고 OpenAI, Anthropic, DeepMind와 같은 저명한 AI 연구 기관 출신의 신진 창업자들이 대거 등장하는 현상을 보고 있습니다. 이들 신진 창업자는 더 많은 혁신적 활력을 가져오고 있습니다.
- AWS와 마이크로소프트에 대해 말하자면… 이들의 시장 포지셔닝은 기술 유통업체 역할에 더 치중되어 있는 반면, 구글은 선도적인 기술 솔루션을 직접 제공하는 데 초점을 맞춥니다. 구글은 세계 정상급 AI 기술을 자체 개발할 뿐 아니라, 제3자 능력을 직접 제공하는 1차 제공자로서 지원함으로써 경쟁에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.
- 클라우드 및 AI의 급속한 발전 속에서 스타트업은 전통적인 기업 IT의 경제 논리를 바꾸고 있습니다. 과거에는 직원 수가 많은 기업이 최대 고객으로 간주되었지만… 지금은 Cursor, Lovable, Open Evidence처럼 직원 규모는 작지만 기술 자원 소비량은 그 규모를 훨씬 넘어서는 소규모 스타트업들이 등장하고 있습니다. 이들 기업은 엔지니어링 중심의 운영 방식을 통해 우리의 플랫폼을 새로운 기술 한계까지 밀어붙이고 있습니다.
- 첫 번째는 ‘대규모 언어 모델(LLM) 래핑’ 현상입니다. 래핑이란 Gemini나 GPT-5와 같은 모델 주변에 기능 또는 지적재산권(IP) 계층을 추가해 애플리케이션 계층을 형성하는 것을 의미합니다. 그러나 우리는 이런 단순한 래핑에 대한 산업 수요가 급격히 감소하고 있음을 발견했습니다. 만약 스타트업이 백엔드 모델에 전적으로 의존해 모든 작업을 수행하고, 거의 모델을 브랜드만 바꿔 판매하는 수준이라면, 이런 방식은 이제 더 이상 인정받기 어렵습니다.
- 또 다른 주목할 만한 트렌드는 ‘어그리게이터(Aggregator)’ 모델의 한계입니다. 어그리게이터란 여러 모델 또는 플랫폼 위에 사용자에게 모델을 선택하도록 돕는 계층을 구축하려는 시스템을 말합니다… 그러나 우리는 이런 어그리게이터 모델의 성장이 눈에 띄지 않음을 발견했습니다. 사용자들은 단순한 선택 계층이 아니라, 보다 지능화된 기능을 원하기 때문입니다.
- 바이오테크놀로지, 기후 기술, 소비자 경험이 우리가 특히 주목하는 분야입니다. 이 분야들은 급속히 성장 중이며, 생태계 내에서 두드러진 성장세, 강력한 유지율, 그리고 증가하는 관심을 확인할 수 있습니다.
스타트업이 구글 클라우드 생태계에 참여하는 방법
리베카: 스타트업은 어떻게 귀사의 생태계에 참여할 수 있나요? 구체적으로 어떤 방식으로 참여할 수 있으며, 어떤 지원을 제공하시나요?
달런:
이는 양방향 상호작용 과정입니다. 우리는 스타트업을 유치하기 위해 ‘끌림(Pull)’과 ‘밀림(Push)’ 전략을 병행합니다. 제가 5년 전 구글 클라우드에 입사했을 당시, 클라우드 시장은 AWS가 주도하고 있었습니다. AWS는 무마찰 신용카드 방식을 통해 창업자들이 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스를 쉽게 활용해 제품을 구축할 수 있도록 했고, 당시 구글 클라우드는 비교적 전통적인 경쟁 환경 속에서 ‘세 번째 선택지’로 인식되고 있었습니다.
그러나 지난 18~20개월 동안 AI의 급속한 발전으로 상황은 크게 달라졌습니다. AI는 더 이상 과장된 개념이 아니라 현실적인 기술 솔루션이 되었습니다. 구글은 Gemini와 같은 선도적인 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 개발에 막대한 자원을 투입해, 많은 스타트업에게 기술적 지원을 제공하고 있습니다. 바로 이러한 기술적 우위 덕분에, 점점 더 많은 창업자들이 처음부터 구글 클라우드 위에서 제품을 구축하려는 ‘끌림 효과’를 경험하고 있습니다.
이러한 스타트업들을 지원하기 위해 우리는 ‘Google Cloud for Startups’ 프로그램을 론칭했습니다. 창업자들은 간단한 온라인 검색만으로도 이 프로그램을 찾아 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. 우리는 스타트업의 성장 단계에 따라 맞춤화된 클라우드 크레딧(Cloud credits)을 제공합니다. 이 크레딧은 스타트업이 초기 단계에서 신속하게 프로젝트를 시작할 수 있도록 구글 클라우드가 제공하는 무료 체험 한도입니다. 스타트업이 첫 펀딩을 완료했든, 이미 성숙 단계에 진입했든, 우리는 그들의 필요와 투자자 상황에 따라 적절한 기술 자원과 서비스를 제공해 빠른 성장을 지원합니다.
클라우드 크레딧을 넘어서: 엔지니어링 자원과 기술 지원
달런: 저는 다시 한번 강조하고 싶습니다. 클라우드 크레딧(Credits)은 업계 표준 관행이긴 하나, 특별한 점은 없습니다. 우리는 모두 크레딧이 스타트업에게 중요하다는 것을 알고 있지만, 창업자들이 진정으로 필요로 하는 것은 보다 심층적인 엔지니어링 자원과 기술 지원입니다. 예를 들어, 그들은 DeepMind 전문가의 직접적인 조언을 원하거나, 경험이 풍부한 고객 엔지니어가 제품 정의 과정에 참여하기를 원합니다. 이를 위해 우리는 기술 지원 모델을 강화해, 자원을 스타트업의 핵심 요구사항에 직접 투입하고 있습니다. 초기 단계에서 후기 단계까지, 우리는 스타트업에 기술 전문가를 배정해 지원하고 있는데, 이것이 바로 구글 클라우드의 독보적인 강점이자 프로그램의 핵심 가치입니다.
또한 우리는 스타트업에게 추가적인 지원을 제공합니다. 여기에는 프로모션 활동, Google 워크스페이스(구글의 오피스 스위트, Gmail, Google 드라이브, Google 문서 포함) 무료 사용 권한, 최소 기능 제품(Minimum Viable Product, MVP) 또는 1세대 제품을 시장에 신속히 출시할 수 있도록 돕는 솔루션 등이 포함됩니다. 이 모든 지원은 ‘Google Cloud for Startups’ 프로그램 내에서 제공됩니다. 따라서 이 질문을 해주셔서 정말 기쁩니다. 많은 사람들이 이 프로그램이 단순히 크레딧 제공에 불과하다고 오해하지만, 실제로는 훨씬 더 넓은 범위의 지원을 아우릅니다.
리베카: 현재 이 프로그램에 참여하는 스타트업은 얼마나 되며, 이들에게 엔지니어 및 연구자 자원을 어떻게 제공하나요?
달런:
현재 수천 개의 스타트업이 이 프로그램에 참여하고 있습니다. 올해는 특히 구글의 기술 매력도, 즉 Gemini 및 DeepMind의 선도적 역량 덕분에 참여 스타트업 수가 눈에 띄게 증가했습니다. 더욱 중요한 점은 우리가 스타트업을 생명주기 관점에서 바라본다는 점입니다. 우리는 스타트업이 크레딧을 소진하거나 더 이상 사용할 수 없게 될 때, 전환의 중대한 순간을 맞이한다는 것을 잘 알고 있습니다. 이를 원활히 지원하기 위해, 우리는 비즈니스 및 경제적 차원의 지원을 제공해 스타트업이 계속해서 우리 생태계에 머물 수 있도록 돕고 있습니다.
구체적인 유지율 수치는 공유할 수 없지만, 우리는 크레딧 종료 후에도 구글 클라우드 플랫폼에 남아 있는 스타트업 수를 철저히 측정하고 있습니다. 업계 관점에서 보면, 우리의 유지율은 매우 높으며, 이는 제 커리어에서 본 적 없는 수준입니다. 게다가 이 수치는 분기마다 지속적으로 증가하고 있어, 크레딧이 소진된 후에도 스타트업이 우리 플랫폼을 계속 선택하고 있음을 보여줍니다.
TPU와 GPU: 선택의 자유를 구축하기
리베카: 구글 클라우드의 두드러진 강점 중 하나는 자사의 TPUs(Tensor Processing Units)를 보유하고 있다는 점이죠? 그렇다면 TPUs는 스타트업 유치에 있어서 어느 정도 차별화된 장점을 가지며, 동시에 잠재적인 문제를 야기할 수도 있지 않을까요? 예를 들어, 스타트업이 TPUs 기반으로 구축한 후, GPU(Graphics Processing Units)로 전환할 때 어려움을 겪을 수 있을 텐데요.
달런:
매우 훌륭한 질문입니다. 당신이 제기한 핵심 문제는 바로 우리가 추구하는 중요한 철학을 반영합니다: 스타트업에게 선택의 자유를 부여하는 것. 우리는 이 유연성이 현재 우리의 주요 경쟁 우위라고 믿습니다.
칩 차원에서 볼 때, TPU는 구글의 핵심 기술 중 하나입니다. 우리는 이미 7세대까지 개발했으며, 곧 8세대를 출시할 예정입니다. 일부 경쟁사가 칩 분야에 막 진입한 것과 달리, 구글은 이 분야에서 오랜 기간 깊이 있게 연구해 왔습니다. 우리의 TPU는 탁월한 성능을 갖추고 있으며, 강력한 비즈니스 및 경제 모델을 기반으로 하고 있기 때문에, 많은 스타트업이 초기 단계부터 TPU 기반으로 제품을 구축하려는 선택을 하고 있습니다.
한편, 우리는 TPU뿐 아니라 NVIDIA와도 긴밀한 협력 관계를 구축하고 있습니다. 바로 제 뒤쪽 사무실에서, 저는 최근 NVIDIA의 스타트업 팀 리더와 심도 있는 논의를 진행했습니다. 많은 스타트업이 NVIDIA 기술에 대한 신뢰를 가지고 있으며, 우리는 이러한 협력을 통해 스타트업에게 더 넓은 선택지를 제공하고자 합니다. TPUs 기반이든 GPUs 기반이든, 우리의 목표는 창업자가 자신에게 가장 적합한 솔루션을 찾도록 돕는 것이며, 특정한 경로를 강제하지 않는 것입니다. 우리는 이 선택의 자유가 창업자에게 매우 중요하며, 이는 우리만의 큰 강점이라고 생각합니다.
클라우드 크레딧 소진 후 급증하는 비용에 대처하는 법
리베카: 크레딧을 소진한 후에도 많은 스타트업이 계속해서 귀사의 플랫폼을 선택하고 있으며, 유지율이 매우 높다고 말씀하셨습니다. 그러나 동시에, 일부 창업자들은 크레딧이 빠르게 소진될 줄 몰랐고, 그에 따른 비용 급증에 당황했다는 불만을 전하기도 합니다. 일반적으로 클라우드 서비스를 전환하는 데는 몇 달이 걸릴 수 있으나, 스타트업은 그런 시간적 여유가 없습니다. 인프라 비용 상승과 클라우드 제공업체의 협상력 강화는, 수익이 비용을 충당하기 전에 스타트업이 파산 위기에 처할 수 있음을 의미합니다. 이러한 ‘갇힘’에 대한 우려를 스타트업이 표현한 적이 있나요? 만약 그렇다면, 구글은 스타트업이 위기를 극복하도록 돕거나, 그 부담을 줄이기 위해 더 많은 무료 자원을 제공할 책임이 있나요?
달런:
이것은 매우 중요한 질문이며, 특히 지난 6~8개월 동안 AI 애플리케이션 분야에서 새로운 사용 패턴이 나타나면서 더욱 그렇습니다. 우리는 크레딧 소진 후 비용이 급증할 수 있음을 인지하고, 이를 관리할 수 있도록 스타트업을 지원하기 위한 조치를 취했습니다.
예를 들어, 우리는 프로그램 내에 기술 도구 및 자동화 메커니즘을 도입해, 창업자들이 대시보드를 통해 리소스 사용량과 비용을 실시간으로 모니터링하고 예산 초과를 방지할 수 있도록 했습니다. 대시보드는 클라우드 서비스 관리 인터페이스로, 스타트업은 이를 통해 리소스 소비 및 비용 상황을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 우리의 목표는 스타트업이 스스로 관리할 수 있도록 돕는 것이며, 수천 개의 스타트업이 참여하는 프로그램에서 제가 각 창업자와 개별적으로 소통할 수는 없기 때문입니다. 따라서 우리는 인간 개입 없이도 효율적으로 리소스를 관리할 수 있는 솔루션을 제공해야 했습니다.
동시에, 우리는 스타트업의 초기 단계부터 개발 결정, 플랫폼 선택, 아키텍처 설계 등에 막대한 자원을 투입하고 있습니다. 이러한 사전 개입은 비용 관련 예기치 않은 상황을 크게 줄였는데, 그 이유는 두 가지입니다. 첫째, 우리의 엔지니어는 기술적 문제뿐 아니라, 스타트업에 할당된 클라우드 크레딧, 자금 소비 속도(Burn Rate, 스타트업이 일정 기간 동안 소비하는 자금 속도) 및 전반적인 자금 상태도 고려합니다. 둘째, 우리는 스타트업의 비용 통제 실패가 양측 모두에게 이득이 되지 않음을 명확히 인지하고 있습니다. 우리는 스타트업과 장기적인 파트너십을 구축하고자 하며, 자금 고갈로 인해 플랫폼을 이탈하게 하고 싶지 않습니다. 따라서 우리의 엔지니어는 단순한 기술 지원을 넘어, 창업자가 경제적·비즈니스적 관점에서 리소스 사용을 최적화할 수 있도록 돕고, 크레딧 소진 후에도 안정적으로 전환할 수 있도록 지원합니다.
칩에서 모델 및 에이전트로의 전환
달런: 최근 저는 매우 흥미로운 현상을 관찰했습니다. 바로 스타트업의 논의 중심이 빠르게 이동하고 있다는 점입니다. 오늘날 스타트업은 GPU 및 TPU와 같은 칩에 대한 관심에서, 데이터 모델 및 에이전트(Agentic)에 대한 관심으로 빠르게 전환하고 있습니다. 현재 약 10~15%의 논의는 여전히 칩에 집중하고 있지만, 대부분인 약 80~85%는 이미 모델 및 에이전트 개발에 초점을 맞추고 있습니다.
이 전환은 스타트업의 경제 모델을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 구글의 Gemini 모델을 활용해 작업을 처리하는 비용은 전통적인 클라우드 비용과 현저히 다릅니다. Gemini는 생성형 AI 애플리케이션에 특화된 구글의 선도적인 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)로, 스타트업이 낮은 비용과 빠른 속도로 더 많은 작업을 완료할 수 있도록 돕습니다.
따라서 우리는 스타트업이 칩에 대한 과도한 집착에서 벗어나, 데이터 모델 및 에이전트 개발에 대한 논의를 더 많이 나눌 수 있도록 지원해야 합니다.
스타트업 내 AI 채택 트렌드
리베카: 최근 어떤 트렌드를 관찰하셨으며, 초기 단계 기업에서 AI 채택은 어떻게 변화하고 있나요? 귀사는 이를 어떻게 성공으로 정의하나요?
달런:
AI 기술 채택 방식은 급속히 변화하고 있습니다.
첫째, 클라우드 시대와 비교해 스타트업의 자금 조달원 및 창업자 배경이 새로운 특징을 보이고 있습니다. 과거에는 A16Z, Sequoia, Gradient, GV와 같은 유명 벤처 캐피털 기관이 지원하는 대규모 투자를 유치한 스타트업에 주로 관심을 기울였습니다. 이 기관들은 뛰어난 창업자와 프로젝트를 발굴하는 것으로 유명합니다. 그러나 지금은 하버드, 스탠퍼드 등 최정상권 대학, Y Combinator, 그리고 OpenAI, Anthropic, DeepMind와 같은 저명한 AI 연구 기관 출신의 신진 창업자들이 대거 등장하고 있습니다. 이들 신진 창업자는 더 많은 혁신적 활력을 가져오고 있으며, 동시에 우리는 보다 복잡하고 대규모의 지원 요구에 대응할 준비를 해야 합니다.
둘째, 지난 18~20개월 동안 스타트업의 관심사는 눈에 띄게 변화했습니다. 처음에는 GPU 및 TPU와 같은 칩 기술에 집중했으나, 지금은 데이터 모델 및 에이전트 개발에 더 집중하고 있습니다. 에이전트(Agent)는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 결합해 복잡한 작업을 자율적으로 학습하고 실행하는 AI 시스템입니다. 우리는 스타트업의 모델 수요가 급증하고 있음을 확인했습니다. 예를 들어, 구글의 Gemini 모델은 생성형 AI 애플리케이션에 특화된 선도적인 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)로, 스타트업이 낮은 비용과 빠른 속도로 복잡한 작업을 완료할 수 있도록 돕습니다.
또한, 우리는 다른 기업들도 우수한 모델을 개발하고 있음을 확인했습니다. 예를 들어 Anthropic의 Claude와 Meta의 Sonnet 등이 있습니다. 스타트업의 다양해지는 수요를 충족하기 위해, 우리는 Marketplace 및 Model Garden을 통해 이러한 모델을 통합하는 유연한 플랫폼을 출시했습니다. Model Garden은 구글이 제공하는 모델 통합 플랫폼으로, 스타트업은 이곳에서 다양한 AI 모델을 선택하고 통합할 수 있습니다. 이 유연성은 스타트업이 멀티모델 솔루션을 활용하면서도 구글 클라우드 플랫폼을 통해 통합 및 개발을 수행할 수 있게 합니다.
마지막으로, 칩과 모델은 여전히 논의의 중심이지만, 우리는 미래의 핵심은 데이터, 애플리케이션, 에이전트 개발에 있다고 봅니다. 에이전트는 복잡하고 맞춤화된 문제를 해결할 수 있으며, 응용 분야가 매우 광범위하여 향후 수천 개 이상의 다양한 에이전트가 개발될 가능성이 있습니다. 반면 칩 분야는 경쟁자가 상대적으로 적은 반면, 에이전트는 거대한 잠재력을 지니고 있습니다. 구글과 알파벳은 데이터, 개발자 지원, 애플리케이션 분야에서 풍부한 기술적 역량을 보유하고 있어, 에이전트 기술 발전을 주도하는 데 있어 독보적인 강점을 가집니다. 저는 이러한 트렌드가 스타트업의 AI 기술 채택을 지속적으로 촉진하고, 보다 효율적인 혁신을 실현할 것이라고 믿습니다.
에이전트가 이미 실제 수익을 창출하고 있나요?
리베카: 에이전트가 이미 실제 수익으로 전환되고 있나요? 그러한 사례를 보셨나요?
달런:
우리는 분명히 이러한 추세를 목격하고 있습니다. 에이전트는 과학적 실험 단계에서 실제 응용 단계로 서서히 진입하고 있습니다. 아직 초기 단계이긴 하나, 이미 거대한 잠재력을 보여주고 있습니다.
구글의 에이전트 플랫폼 Gemini Enterprise를 예로 들면, 우리는 월마트(Walmart), 웰스 파고(Wells Fargo), 버라이즌(Verizon)과 같은 글로벌 대기업에 에이전트 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 에이전트는 구글이 직접 개발할 수도 있고, 다른 기업이나 기업 내 IT 팀이 자체적으로 구축할 수도 있으며, 실제 비즈니스 문제 해결에 활용됩니다. 이러한 기업들에겐 이미 프로세스 최적화 및 효율성 향상 등에서 실질적인 가치를 창출하고 있습니다.
스타트업에게는 Gemini Enterprise의 의미가 더욱 특별합니다. 이 플랫폼은 스타트업이 구글의 기술을 활용해 에이전트를 구축하도록 지원할 뿐 아니라, 글로벌 배포 채널도 제공합니다. 예를 들어, 여러분이 자동화된 팟캐스트 에이전트 플랫폼을 개발한 스타트업 창업자라면, 이 솔루션을 더 많은 사용자에게 확산시키고자 할 수 있습니다. 이때 Gemini Enterprise는 해당 솔루션을 전 세계 수천 개 기업에 배포해 주며, 이 기업들은 에이전트를 활용해 실제 문제를 해결함으로써 스타트업에 수익과 사용자 증가를 가져다줄 수 있습니다. 아직 초기 단계이긴 하지만, 우리는 이 시장 및 배포 기회가 기업 분야에서 독보적인 가치를 지니며, 스타트업에게도 중요한 기회임을 확신합니다.
리베카:
즉, 이는 아이디어에서 시장 진출까지 완전한 생태계를 의미합니다. 분명히 귀사의 컴퓨팅 아키텍처는 고도로 중앙집중화되어 있지만, 일부 스타트업은 비용 절감과 락인 효과(lock-in effect) 회피를 위해 탈중앙화 컴퓨팅을 시도하고 있습니다. 이러한 방식이 중앙집중화 클라우드 인프라의 진정한 대체 수단이 될 수 있다고 보시나요, 아니면 오히려 보완 수단에 불과한가요?
달런:
현재로서는 탈중앙화 컴퓨팅이 중앙집중화 클라우드 인프라의 완전한 대체 수단이라고 보지 않습니다. 구체적인 사용 사례와 창업자의 요구에 따라, 우리는 중앙집중화 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅이 결합해 활용될 수 있음을 발견했습니다. 분산 컴퓨팅은 특정 상황에서 비용 절감과 단일 서비스 제공업체에 대한 의존도 감소를 실현할 수 있지만, 현재는 중앙집중화 클라우드 인프라를 보완하는 역할에 더 가깝습니다. 우리는 이 분야의 진전을 계속 주시하고 있으나, 현재로서는 여전히 하나의 추가 옵션에 불과합니다.
AWS 및 마이크로소프트와의 경쟁
리베카: 현재 클라우드 시장의 경쟁 구도를 살펴보면, 탈중앙화 컴퓨팅과 같은 대체 수단 외에도 AWS 및 마이크로소프트와 같은 초대규모 클라우드 제공업체(Hyperscalers)가 주요 경쟁자입니다. 스타트업 분야에서 이들 기업은 귀사와 유사한 서비스를 제공합니다. 귀사의 고유한 강점에 대해 이미 언급하셨지만, 경쟁에서 차별화되는 또 다른 요소는 무엇인가요?
달런:
매우 훌륭한 질문입니다. 저는 현재 클라우드 시장의 경쟁 구도가 급속히 변화하고 있으며, 사실상 이미 눈에 띄는 전환이 이루어졌다고 생각합니다.
첫째, AWS와 마이크로소프트에 대해 말하자면, 우리는 이들 기업을 매우 존중합니다. 이들은 풍부한 기술 역량, 탁월한 인재, 막강한 자금력을 갖추고 있으며, 언제나 주목할 만한 경쟁자입니다. 그러나 이들의 시장 포지셔닝은 기술 유통업체 역할에 더 치중되어 있는 반면, 구글은 선도적인 기술 솔루션을 직접 제공하는 데 초점을 맞춥니다. 구글은 세계 정상급 AI 기술을 자체 개발할 뿐 아니라, 제3자 능력을 직접 지원하는 1차 제공자로서의 역량을 갖추고 있어, 경쟁에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.
최근 산타클라라에 위치한 구글 본사에서 개최된 스타트업 행사에서, 기후 기술 분야의 한 창업자가 자신의 경험을 공유했습니다. 그는 AWS와 협력한 경험이 있었으나, AWS의 서비스는 다른 기술을 유통하는 데 더 치중된 반면, 구글은 선도적인 AI 기술을 직접 제공한다는 점을 발견했습니다. 이러한 차이는 우리가 다른 초대규모 클라우드 제공업체와의 경쟁에서 독보적인 강점을 확보하게 합니다.
둘째, 스타트업의 관심사도 변화하고 있습니다. 과거에는 창업자와의 논의가 GPU 및 TPU 공급 등 칩 관련 주제에 집중되었으나, 지금은 AI 모델 및 에이전트 개발에 더 집중하고 있습니다. 예를 들어, 구글의 Gemini 모델은 생성형 AI 애플리케이션에 특화된 선도적인 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)로, 스타트업이 낮은 비용으로 복잡한 작업을 완료할 수 있도록 돕습니다. 동시에, OpenAI의 GPT-5와 Anthropic의 Claude와 같은 우수한 모델도 개발되고 있습니다. Claude는 복잡한 작업 자동화에 특화된 에이전트 모델입니다. 우리는 많은 스타트업이 Gemini와 Claude 모델을 통합해 솔루션을 최적화하고 있음을 발견했는데, 이는 매우 독특한 현상입니다.
또한, 과거에는 GPU 및 TPU 공급 등 칩 관련 논의가 주를 이루었으나, 지금은 AI 모델에 대한 논의가 중심이 되고 있습니다. Gemini는 구글이 개발한 선도적인 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이며, Claude는 Anthropic의 에이전트 모델입니다. 우리는 많은 스타트업이 Gemini와 Claude를 동시에 활용하고 있으며, 이 통합 방식은 매우 독특합니다.
마지막으로, 우리는 Anthropic과의 특별한 관계를 언급하고 싶습니다. Anthropic은 우리의 파트너이자 동시에 경쟁자이기도 합니다. 이처럼 협력과 경쟁이 공존하는 관계는 현재 시장에서 흔히 볼 수 있는 현상이지만, 동시에 경쟁 구도를 더욱 복잡하게 만듭니다. 우리는 이러한 동향을 매일 주시하고 있으며, 시장의 변화 속도는 매우 빠릅니다.
스타트업 사용 vs. 지속적인 유료 수요
리베카: 스타트업에서 클라우드 고객으로의 전환 경로는 구글에게 클라우드 고객 확보의 일부분이겠죠? 그렇다면 구글이 클라우드 사용량의 강력한 성장을 언급할 때, 크레딧으로 지원되는 스타트업 사용량과 실제 지속적인 유료 수요를 어떻게 구분하나요?
달런:
클라우드 및 AI의 급속한 발전 속에서 스타트업은 전통적인 기업 IT의 경제 논리를 바꾸고 있습니다. 과거에는 직원 수가 많은 기업이 최대 고객으로 간주되었지만… 지금은 Cursor, Lovable, Open Evidence처럼 직원 규모는 작지만 기술 자원 소비량은 그 규모를 훨씬 넘어서는 소규모 스타트업들이 등장하고 있습니다. 이들 기업은 엔지니어링 중심의 운영 방식을 통해 우리의 플랫폼을 새로운 기술 한계까지 밀어붙이고 있습니다. 예를 들어, 이들은 DeepMind에 모델 최적화 제안을 하고, 구글 클라우드에 클라우드 기능 개선 요청을 피드백함으로써, 전통적인 기업 IT 모델을 완전히 뒤바꾸고 있습니다.
귀하의 질문으로 돌아가면, 우리는 스타트업과 기업 고객을 다르게 측정합니다. 스타트업의 경우, 우리는 그들의 실제 사용량에 주목합니다. 즉, 우리의 플랫폼에서 제품을 구축하는 스타트업 수, Gemini 모델 사용량, 제3자 모델 통합 수 등을 측정합니다. 우리는 구매에 대한 관심에서 실제 사용량에 대한 관심으로 전환했습니다. 이제 저는 CRO(최고수익책임자) 및 COO(최고운영책임자)와 스타트업의 고급 서비스 사용 현황에 대해 논의할 수 있으며, 단순한 원시 데이터에 그치지 않습니다. 이러한 성장 지표는 제가 매일 주시하는 핵심 항목입니다.
또한, 우리는 클라우드 크레딧 프로그램을 졸업한 스타트업을 특별히 주시하고, 그들이 지속적인 유료 단계로 원활하게 전환하고 장기적인 성장을 이룰 수 있도록 지원합니다. 우리는 스타트업이 초기 기술 구축에서 후기 시장 진출까지 전 과정을 지원하며, 거래 기회 창출 및 수익 증대를 돕고 있습니다. 우리의 목표는 기술적·경제적 측면에서 균형 있게 스타트업을 성공으로 이끄는 것입니다.
잠재적 문제: 대규모 언어 모델 래핑 및 어그리게이터
리베카: 귀사는 많은 스타트업이 클라우드 크레딧을 사용하고 있다고 말씀하셨습니다. 오늘날 AI 워크로드가 단순한 크레딧 및 사용량 증가를 넘어, 구글의 장기적인 클라우드 수익으로 전환될 것이라는 데 대해 어느 정도 확신을 갖고 계신가요?
달런:
이것은 매우 중요한 질문이며, 제 업무 중 가장 흥분되는 부분이기도 합니다. 매일 아침 저는 자신이 진심으로 믿는 제품을 열정적으로 구축하는 창업자들과 대화할 수 있는 기회를 얻습니다. 이러한 대화는 저로 하여금 미래에 대한 자신감과 기대감을 갖게 합니다.
최근, 제가 창업자들에게 특히 주의하길 바라는 두 가지 현상이 있습니다. 첫 번째는 ‘대규모 언어 모델(LLM) 래핑’ 현상입니다. 래핑이란 Gemini나 GPT-5와 같은 모델 주변에 기능 또는 지적재산권(IP) 계층을 추가해 애플리케이션 계층을 형성하는 것을 의미합니다. 그러나 우리는 이런 단순한 래핑에 대한 산업 수요가 급격히 감소하고 있음을 발견했습니다. 만약 스타트업이 백엔드 모델에 전적으로 의존해 모든 작업을 수행하고, 거의 모델을 브랜드만 바꿔 판매하는 수준이라면, 이런 방식은 이제 더 이상 인정받기 어렵습니다. 오늘날 스타트업은 횡적 차별화 또는 특정 수직 시장에 집중해 독특한 솔루션을 개발함으로써, 깊은 경쟁 우위를 구축해야 합니다. 단순한 래핑만으로는 장기적인 성장을 달성하기 어렵습니다.
또 다른 주목할 만한 트렌드는 ‘어그리게이터(Aggregator)’ 모델의 한계입니다. 어그리게이터란 여러 모델 또는 플랫폼 위에 사용자에게 모델을 선택하도록 돕는 계층을 구축하려는 시스템을 말합니다. 이 모델은 클라우드 분야에서 이전에도 등장한 바 있습니다. 예를 들어, 여러 클라우드 플랫폼 위에 선택 서비스 계층을 구축하거나, 특정 모델에 하드코딩하는 방식이 있었습니다. 그러나 우리는 이런 어그리게이터 모델의 성장이 눈에 띄지 않음을 발견했습니다. 사용자들은 단순한 선택 계층이 아니라, 보다 지능화된 기능을 원하기 때문입니다. 사용자들은 시스템이 자신의 니즈를 진정으로 이해하고, 지능화된 기능을 통해 가장 적합한 모델을 추천해주기를 바라며, 단순히 얇은 선택 계층을 제공하는 것만으로는 충족되지 않습니다.
주요 집중 분야: 바이오테크놀로지, 기후 기술, 세계 모델
달런:
몇 가지 분야에서 매우 흥미로운 트렌드를 관찰하고 있습니다. 예를 들어, 코드 생성 및 개발자 플랫폼 분야입니다. 2025년은 기적의 해입니다. 저는 Replete, Lovable, Cursor와의 협업 경험을 통해 코드 생성 및 개발 도구 분야가 완전히 재정의되고 있음을 직접 목격했습니다.
그 외에도, 바이오테크놀로지 역시 잠재력이 풍부한 분야입니다. 우리는 기술과 생물학의 융합이 암 치료와 같은 중대한 건강 문제를 해결하는 열쇠라고 믿습니다. 생물학만으로는 이러한 과제를 달성할 수 없으며, 기술의 도입이 이 상황을 변화시키고 있습니다. 개인적으로도 이 분야에 특별한 애정을 가지고 있습니다. 제 딸은 근처 대학에서 생물의학공학 박사 과정을 밟고 있으며, 실험실에서 DeepMind가 개발한 단백질 구조 예측 AI 도구인 AlphaFold 모델을 사용하고 있습니다. 이 도구는 그녀가 이전에는 불가능했던 연구 과제를 수행할 수 있도록 돕고 있습니다. 바이오테크놀로지 및 디지털 헬스 분야는 폭발적 성장을 맞이하고 있으며, 놀라운 혁신 사례를 계속해서 확인하고 있습니다.
또 다른 희망을 주는 분야는 기후 기술입니다. 우리는 오랫동안 기후 기술의 돌파구를 기다려왔지만, 이제 비로소 눈에 띄는 진전을 보고 있습니다. 벤처 캐피털이 이 분야에 대규모로 유입되고 있으며, 스타트업은 방대한 데이터를 활용해 혁신을 이뤄내고 있습니다. 이러한 데이터를 통합함으로써, 이들 기업은 이전에는 상상도 못했던 방식으로 기후 문제를 해결하고 있습니다. 기후 기술은 우리가 관찰한 성장률이 가장 빠른 분야 중 하나입니다.
마지막으로 소비자 경험의 혁신에 주목하고 있습니다. 기술은 우리가 최첨단 도구를 소비자에게 직접 전달하는 방식을 재정의하고 있습니다. 제 또 다른 딸은 영화 및 TV 전공 학생인데, VO(Voice Over) 기술과 우리의 최신 모델을 활용해 많은 작품을 창작했습니다. 이러한 기술은 그녀가 이전에는 어려웠던 창의적 프로젝트를 실현할 수 있도록 돕고 있습니다. 지금 우리는 더 많은 사람이 꿈을 실현할 수 있도록 돕고 있으며, 이는 저에게 매우 흥분되는 일입니다.
현재, 바이오테크놀로지, 기후 기술, 소비자 경험이 우리가 특히 주목하는 분야입니다. 이 분야들은 급속히 성장 중이며, 생태계 내에서 두드러진 성장세, 강력한 유지율, 그리고 증가하는 관심을 확인할 수 있습니다. 이것은 기회의 시대이며, 우리는 미래에 대한 기대감으로 가득 차 있습니다.
마무리
리베카: 귀사는 현재 어그리게이터 모델과 같은 잠재적 문제로 인해 도전에 직면하고 있으며, 성장 속도가 느린 분야도 있습니다. 반면 바이오테크놀로지, 세계 모델, 영상 제작 등 신생 분야는 장기적인 성장을 이룰 수 있다고 보시는데요. 구글 클라우드의 주요 고객으로 빠르게 성장하고 있는 구체적인 스타트업 사례를 몇 가지 소개해 주실 수 있나요?
달런:
물론입니다. 저희는 이미 여러 차례 Harvey를 언급했습니다. Harvey는 전문 서비스 및 법률 분야에 특화된 스타트업으로, 우리에게 중요한 고객으로 빠르게 성장하고 있습니다. 또한 기후 기술 분야에서는 Watershed와 긴밀한 협력을 진행 중입니다. 개발자 플랫폼 분야에서는 앞서 언급한 Replete, Lovable, Cursor 등이 빠르게 성장하고 있습니다. 우리는 이러한 스타트업을 다양한 채널을 통해 소개할 계획이며, 이번 팟캐스트와 같이 올해 4월에 개최될 Google Cloud Next 행사에서도 이들을 소개할 예정입니다. Google Cloud Next는 구글 클라우드가 매년 개최하는 기술 컨퍼런스로, 최신 클라우드 기술 및 협업 사례를 집중적으로 발표합니다. 동시에, 우리는 자체 행사에서도 이러한 스타트업에 더 많은 노출 기회를 제공해 그들의 성장을 돕고자 합니다.
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