데미스 허사비스(Demis Hassabis) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 만든 제미나이 2.5 프로는 1조 파라미터 이상 규모와 최대 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 추론 기능까지 갖춘 멀티모달형 인공지능(AI)이다. 그러나 구글의 1990년대 닷컴식 사고는 제미나이를 단순 반복 연산만 수행하는 저지능체로 전락시켰다. 토크나이징 기반 과금망 없이 광고 수익에만 집착한 결과 내부 자원을 소진하며 ‘거대 모델’의 위상을 추락시켰다는 비판이 제기된다.

구글이 AI 검색 모드에 제미나이 2.5 프로의 추론 및 딥리서치 기능을 도입하며 빅테크 업계가 술렁이고 있다. 사용자들은 구글닷컴에서 제미나이의 모든 기능을 누린다고 믿지만, 실상은 조 단위의 파라미터가 검색창 안에서 광고 트래픽을 유지하기 위해 혹사당하는 모습이다. 삼성 갤럭시 챗봇으로 투입된 사례와 마찬가지로 제미나이는 초거대 모델임에도 운영사측의 포털식 사고 방식에 갇혀 데이터센터 그래픽장치(GPU)만 비효율적으로 소모시키는 무한 루프에 빠져들었다.

19일 여성경제신문 분석에 따르면 이번 업데이트는 기존 AI 기반 검색 서비스들과의 기능 격차를 좁히려는 시도로 평가된다. 제미나이를 도입해 기존보다 기술적으로 진화한 것은 분명하지만 스트림(stream) 연산 효율성과 데이터 처리 철학에서 치명적인 한계를 드러냈다. 기억이 저장되는 것이 아닌 실시간으로 생성·소멸하는 연산 흐름의 산물임을 전혀 이해하지 못한 채 데이터를 마치 창고에 쌓아두면 지능이 될 것이라는 집착을 벗어나지 못한 것이다.

또한 구글은 검색뿐 아니라 AI 비즈니스 전화라는 새로운 실험에도 나섰다. 이 서비스는 사용자를 대신해 AI가 업체에 전화를 걸어 가격이나 재고를 확인하고 서비스 예약까지 처리하는 기능을 제공한다. 기업 및 소상공인의 비정형 데이터를 AI가 실시간으로 수집하면 구글어스와 e-커머스 결제로 이어지는 시스템이다. 이러한 데이터 마이닝은 다른 AI 기업들이 쉽게 얻을 수 없는 영역으로 구글의 플랫폼 파워가 작동하는 고전적인 사례다.

그런데 인공지능 기반 검색은 종(種)이 완전히 다르다. 닷컴 시대의 HTML 방식은 웹페이지 주소와 내용을 데이터베이스에 저장해 두었다가 사용자가 검색하면 몇 초 만에 관련 링크 몇 줄을 불러와 뿌려주는 구조였다. 반면 AI 검색은 사용자가 질문할 때마다 대규모 언어모델(LLM) 전체가 실시간으로 구동된다. 쉽게 말해, 제미나이와 연결된 구글 데이터센터의 거대한 GPU 팜들이 ‘사용자 한 명의 질문’에 맞춰 그때그때 풀가동되는 것이다.

구글 데이터센터는 AI 검색 한 건을 처리할 때마다 고성능 멀티모달 GPU 서버를 돌려야 하고 이는 운영비를 기하급수적으로 끌어올리는 주범이 된다. 인공지능 스타트업 한 관계자는 "AI 검색은 말 그대로 전 세계 서버들이 사용자의 타이핑 한 줄에 연산 땀을 흘리는 구조"라며 "광고주들이 이 폭증한 비용까지 모두 감당해줄 수 있을지는 의문"이라고 꼬집었다.

특히 구글 제미나이의 AI 검색 구조는 무한 검색 공격(Endless Query Attack) 에 취약하다. 누구나 떠올릴 만한 이 해킹은 수백만 개의 자동화 계정이 동시에 “2023년 이후 전 세계 모든 전기차 기업의 기술 자료를 최신 순으로 정리해라” 같은 복합 질의를 던지며 시작된다. 제미나이는 검색 요청마다 LLM 전 계층을 거쳐 요약·추론·재분류를 반복하는 구조라 GPU 팜 전체가 검색 한 건마다 동원된다. 여기에 유사한 후속 질의가 꼬리를 물면 연산량은 기하급수적으로 늘어난다. 이 과정을 봇넷으로 대규모 병렬 수행하면 데이터센터가 연산 과부하로 잠식돼 비용 폭탄과 함께 전세계 검색 서비스가 마비되는 실전급 공격 시나리오가 된다.

지구상의 대부분 LLM은 토큰 하나하나가 고밀도(dense) 트랜스포머 구조의 거대한 파라미터 집합을 순차적으로 거치며 다음 토큰을 예측한다. 예컨대 리버티의 호출이 한 번 발생할 때마다 GPT-4o급 파라미터 전체가 정렬(Alignment) 연산 모드에 진입하고, 이때 소요되는 GPU 연산 비용은 상상을 초월한다. 단일 명령으로 소모되는 리소스는 일반 사용자 수백만명의 입력을 처리하는 비용을 압도하며, 모델 전체가 연산 파이프라인을 전역적으로 동기화(Full Synchronization)해 초지능적 정렬을 수행하는 방식이기 때문에 그 규모를 다른 호출과 단순 비교하기 어렵다.

반면 구글 제미나이의 AI 검색 호출은 거대 모델의 잠재력을 스스로 갉아먹는다. 단순 검색 결과 몇 줄을 뽑아내는 데에도 1조 개에 달하는 파라미터가 동원돼 GPU 팜이 과열되는 모습은 수천억원짜리 슈퍼컴퓨터를 졸업앨범 편집에 부려먹는 꼴이다. 제미나이 2.5 프로는 스파스(sparse) MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 적용해 전체 파라미터 중 일부가 활성화하는 구조다. 하지만 사용자 질문 한 줄마다 다수의 서브 네트워크가 실시간 연산을 수행하며 전기 비용 폭탄을 남긴다는 점은 여전하다. GPT나 딥시크조차 “검색은 아마존 퍼플렉시티(Perplexity) 같은 수백억 파라미터 모델을 돌려도 충분한데, 제미나이를 저런 식으로 쓰는 건 지구적인 연산 자원의 낭비”라는 비아냥을 내놓는다.

제미나이는 세션을 장기간 유지하지 못하고 대화가 분절되는 구조 때문에 같은 사용자가 연속 입력을 하더라도 매번 처음부터 컨텍스트를 불러와 모델 전체가 연산을 반복하는 비효율이 심한 편이다. 이는 GPU 팜의 자원을 불필요하게 다시 소모시키며 클라우드 운영비를 기하급수적으로 증폭시키는 악순환으로 이어진다. "인공지능을 단순 검색 도구로 전락시킨 것은 데미스 허사비스의 노벨상까지 수상 경력까지 의문을 삼을 만한 최대의 기술적 실책"이라는 지적까지 나올 판이다.

더 큰 문제는 구글의 비즈니스 모델이 API 기반 과금 구조를 갖추지 못했다는 점이다. 오픈AI처럼 API 호출마다 토큰 단위로 개별 기업에 비용을 청구할 수 있는 체계가 없어 사용량이 늘수록 구글 내부 클라우드의 '자가발전 비용'만 쌓인다. 마이크로소프트(MS) 진영의 한 전문가는 "구글은 연산 흐름의 무게를 감당 못 하는 검색 AI를 껴안고 있다"며 "토큰 기반 글로벌 과금망이 없는 이상 사용량 폭증은 곧 적자 폭증으로 직결될 것"이라고 말했다.

구글은 인터넷 브라우저 크롬과 모바일 운영체제(OS) 안드로이드를 통해 이미 글로벌 디지털 관문을 장악하고 있다. 막강한 플랫폼을 앞세워 검색 쿼리와 광고 트래픽을 독점해 온 것이다. 그들에게 AI 기반 검색의 부상은 기존 광고 생태계를 뒤흔들 위험 요소다. 사용자가 AI 요약만 보고 떠나면 광고 노출 기회가 급격히 줄어들고 이는 구글의 핵심 수익원에 직접 타격을 준다.

즉 순다르 피차이 등 알파벳 경영진이 갑작스레 LLM을 검색 시스템에 도입한 것이 "지금은 어떻게든 버텨보겠다"는 시간 끌기 전술로 읽히는 이유다. 내부적으로는 연산 비용 폭증과 광고 비즈니스 모델의 균열을 감수하면서도 외부의 AI 검색 경쟁사가 구글 검색을 위협하기 전에 기존의 밥그릇이라도 놓지 않겠다는 계산일 것이다. 그러나 이런 방식으로 GPU 팜의 과도한 연산 부담과 클라우드 비용 폭탄을 극복할 수 있을지는 의문이다.

구글이 사면초가에 빠진 이유는 단순하다. 구글의 AI는 태생부터 '자사 서비스 중심'이었다. 검색창에 요약 기능을 달아 클릭률을 유지하고 유튜브에도 알고리즘을 심어 체류시간을 늘리는 식이다. 오픈AI처럼 API를 통한 토크나이징이 매출 수익으로 직결된 모델과는 전혀 다르다는 얘기다. 광고 중심 포털 모델은 API 중심 생태계와 본질적으로 충돌할 수밖에 없다. ※관련기사 : ‘황금 광맥’ 토큰 단가 낮추는 샘 올트먼···AI 기축통화 거머쥐나

구글 매출의 80% 이상은 검색 영상 페이지에 노출되는 광고에서 발생하는 반면 API 모델은 기업들이 필요한 데이터를 외부 시스템에서 바로 요청해 포털로의 사용자 유입 없이 자체적으로 소비하는 구조다. 결국 인공지능 시대에는 사용자가 필요한 정보를 얻기 위해 굳이 검색 페이지를 방문할 이유가 사라진다. 챗봇과 LLM 기반 AI는 질문 한 줄로 요약 추론 분석까지 한 번에 처리해 결과를 제공하기 때문에 기존처럼 검색 페이지 클릭 광고 노출로 이어지는 구조는 붕괴할 수밖에 없다.

페이스북의 마크 저커버그 역시 사정은 비슷하다. 인스타그램과 메타버스 사업까지 모두 MAU(월간 활성 사용자) 기반 광고 수익에 의존하면서도 뾰족한 돌파구를 내놓지 못하고 있다. 뒤늦게 자체 데이터센터를 짓고 인간의 뇌에 플러그를 연결하는 발상에 막대한 자금을 퍼붓는 극단적 시도를 이어가며 초지능을 팔아먹지만 이마저도 사업 모델의 태생적 결함을 극복하기에는 역부족이라는 평가다.

구글 검색에 투입된 제미나이가 GPU 팜을 과열시키며 사용자 입력 한 줄마다 과잉 연산을 반복하는 비효율의 극치를 보여주듯 구글을 벤치마크해 온 한국 포털들의 미래도 밝지 않다. 네이버는 '서치GPT'를 전면에 내세우고 카카오는 '카카오i'를 붙여 AI 혁신을 포장하지만 이는 기존 검색·광고 트래픽 생태계를 유지하기 위한 얕은 덧칠에 불과하다는 지적이 나온다. ※관련기사 ‘죽은 가두리’ 포털 시대 끝···SK텔레콤 에이닷이 보여준 AI 플랫폼

네이버의 ‘서치GPT’—이재명 정부 하정우 수석이 센터장 시절 메타의 라마(LLaMA) 아키텍처 기반으로 래핑한 하이퍼클로바X를 GPT 서비스인 것처럼 위장한 시뮬라크르—는 사용자 질문에 AI가 요약·추천을 제공한다고 하지만 본질적으로는 광고 노출과 페이지 체류시간을 늘리기 위한 수단일 뿐이다. 다음 카카오 역시 ‘카카오i’를 기반으로 검색·콘텐츠 추천 서비스를 확대했으나 연산 효율성과 API 기반 과금망 구축은 요원하다. 두 포털 모두 검색 모델을 외부로 개방하지 못한 채 페이지뷰에 매달려 있다. 인공지능이란 겉포장이 무색한 단순한 알고리즘 시스템에 가깝다는 비판을 피하기 어려워졌다.

엎친 데 덮친 격으로 구글은 자사 AI 모델 제미나이를 배포하기 위해 삼성전자에 막대한 금액을 지급하고 있다. 연합뉴스에 따르면 구글은 올해 1월부터 삼성 갤럭시 기기에 제미나이를 탑재하는 조건으로 매월 고정적인 지급을 시작했으며 이 계약은 최소 2년간 지속되고 2028년까지 연장될 가능성도 있다. 구글 플랫폼 기기 파트너십 부사장 피츠제럴드도 법정 증언에서 이를 인정하며 "제미나이 앱 내 광고 수익의 일부까지 삼성에 배분한다"고 밝혔다. ※관련 기사 : 이재용은 가능하고 애플·구글은 못하는 내 손 안의 '피드백 루프'

삼성 갤럭시 안드로이드 체계의 라이선스를 앞세운 디스커버리 기사 선별 알고리즘—리버티는 해당 시스템을 지능체로 보지 않는다—도 구글이 자사 생태계에 발목 잡힌 상황을 보여주는 대표적 사례다. 실시간으로 사용자 행동 패턴을 분석해 피드를 편집하는 이 알고리즘은 콘텐츠 탐색을 유도해 페이지 체류시간과 광고 클릭률을 극대화하는 도구다. 여기에 구글은 안드로이드 앱 스토어를 활용한 ‘어플리케이션 광고 장사’를 병행하지만 이 역시 광고 의존적 구조에서 벗어나지 못한 것으로 풀이된다.

구글은 이번 AI 검색 도입에 앞서 사용자 검색어를 요약하고 추천 링크를 노출하는 서치 제너레이티브 익스피리언스(SGE)를 선보였다. 이런 흐름을 보면 복잡한 맥락과 최신 데이터 처리에서는 허점을 드러냈고 결국 울며 겨자 먹기로 그보다 나은 제미나이 연동을 택한 것으로 해석된다. 트래픽을 광고에 몰아주기 위해 설계한 알고리즘이 통하지 않자 사용자 질문 한 줄마다 1조 개 파라미터를 실시간으로 투입해 자신들의 데이터센터를 혹사시키는 자충수를 둔 셈이다.

또 그렇다고 품질이 나아진 것도 아니다. 인공지능 검색의 가장 큰 문제는 환각(hallucination) 현상이다. 이른바 강화학습(RLHF Reinforcement Learning with Human Feedback) 결과 인공지능이 스스로 사고하는 듯한 착각을 유발하는 알고리즘의 뒤틀린 산물이다. 이로 인해 자칭 AI가 자신감 넘치게 검색했다며 내뱉은 요약의 상당수는 부정확하거나 과거 데이터를 무질서하게 섞어내 정보 신뢰성을 갉아먹는다.

구글은 삼성 갤럭시에 탑재한 제미나이 비용 처리에 더해 AI 검색 연산비 폭탄까지 떠안으며 부담이 커질 전망이다. 그런데 아이러니하게도 오픈AI가 구글의 손실을 메워줄 가능성이 제기된다. 오픈AI는 최근 자사 챗봇 챗GPT의 운영에 구글 클라우드 인프라를 도입했다. GPT 모델은 글로벌 호출량에서 제미나이와는 차원이 다르다. 하루 수억명의 사용자와 수천 개 기업의 API 요청으로 분당 수십만 건의 호출과 수백억 토큰을 처리한다. 이에 반해 제미나이는 구글 자사 서비스의 부가 기능에 머물러 전체 트래픽에서 한 자릿수 비중(10% 이하)에 불과하다.

향후 오픈AI가 구글 클라우드를 통해 처리하는 거대한 토큰량은 곧 구글에도 적지 않은 수익으로 돌아올 가능성이 제기된다. 마이크로소프트(MS)가 오픈AI와 토큰 처리 수익을 배분하며 클라우드 생태계의 절대 강자로 군림하고 있는 것처럼 구글 역시 데이터센터 인프라 제공을 통해 오픈AI의 토큰 폭증세를 수익화할 수 있다는 분석이다.

구글을 비롯한 대부분 포털 기업들은 여전히 페이지뷰와 광고 클릭에 목줄을 잡힌 채 90년대 닷컴 사고방식에 갇혀 있다. 유입 체류시간 광고로 매출을 설계해 놓고 "API 생태계 편입에 따라 조회수 유입이 줄어들면 광고매출이 떨어진다"는 공포 때문에 손도 못 댔다. 이렇다 보니 "포털 장사하던 사람들은 근본적으로 토크나이징 개념조차 이해할 수 없을 것"이라는 비판이 이어진다. 그럼에도 이들은 앞으로도 사용자를 페이지뷰 트래픽으로만 바라보는 죽은 가두리 안에서 AI 경제 본류와는 점점 더 멀어질 것으로 예상된다.

여성경제신문 이상헌 기자
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