토큰 비용 50% 절감한 Gemini 3.7 Flash와 개발 도구

Gemini 3.7 Flash는 이전 모델인 3.6 Flash보다 백만 토큰당 비용을 50% 낮춰 출시되었다. 이 수치는 대량의 데이터를 처리하는 AI 에이전트나 코딩 자동화 도구를 운영하는 개발자의 비용을 즉각적으로 절반까지 줄인다. 구글은 3.6 Flash를 공개한 지 3주 만에 이 모델을 내놓으며 업데이트 주기를 단축했다. 특히 코딩 작업과 에이전트 기반의 복잡한 워크플로우에 최적화되어 고빈도 호출 환경에서 운영 비용을 낮춘다.

음성 처리 영역에서는 Gemini 3.5 Transcribe가 도입되었다. 이 모델은 실시간 음성-텍스트 변환(STT, Speech-to-Text)을 수행하며 주변 소음이 심한 환경이나 전문 용어가 섞인 대화에서도 높은 정확도를 유지한다. 현장 소음과 기술적 맥락을 처리해 산업 현장의 기록 작업 효율을 높인다.

비디오 생성 분야에서는 Gemini Omni 1.1 Flash가 스튜디오급 제작 기능을 제공한다. 4K 업스케일링, 장면 확장, 프레임 보간 기능을 갖춰 제작자가 영상 해상도를 높이거나 장면 길이를 늘리는 등 결과물을 세밀하게 제어할 수 있다. 고해상도 출력과 정밀한 프레임 제어로 프로토타이핑 속도를 높여 전체 영상 제작 시간을 단축한다.

Omni 1.1 Flash는 Google Flow, Google AI Studio, Gemini Enterprise Agent Platform, Gemini 앱에서 사용할 수 있다. 기업용 에이전트 플랫폼부터 개인용 앱까지 동일한 비디오 생성 성능을 통합 제공하여 개발자와 일반 사용자 모두가 스튜디오급 영상 도구를 사용할 수 있게 했다.

텐서 G6 칩셋 기반의 픽셀 11 온디바이스 환경

픽셀 11 시리즈 사용자는 구글 텐서 G6(Google Tensor G6) 칩셋을 통해 기기 내부에서 AI를 직접 구동한다. 메이드 바이 구글 2026(Made by Google 2026)에서 공개된 하드웨어 라인업은 픽셀 11, 픽셀 11 프로, 픽셀 11 프로 XL, 픽셀 11 프로 폴드로 구성된다. 텐서 G6는 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 연산을 처리하는 비중을 높였다.

텐서 G6 칩셋은 제미나이 나노(Gemini Nano) 모델을 구동한다. 제미나이 나노는 기기 내부에서 직접 추론(입력된 데이터로부터 결과값을 도출하는 과정)을 수행하는 경량 모델로, 모바일 기기의 제한된 메모리 환경에서도 효율적으로 작동한다. 외부 네트워크 연결 없이 데이터를 처리하므로 응답 속도가 빠르고 개인정보 유출 위험을 낮췄다. {{IMG:https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/images/1_46RzYzW.width-1200.format-webp.webp}} 칩셋의 연산 효율을 높여 모델의 추론 속도를 높인 것이 특징이다.

온디바이스 AI 구조는 텐서 G6의 NPU(신경망 처리 장치)가 제미나이 나노의 연산을 전담하는 방식으로 작동한다. NPU는 AI 모델의 핵심인 행렬 곱셈 연산에 최적화된 전용 하드웨어 가속기로, 일반 CPU보다 적은 전력으로 빠르게 계산을 수행한다. 이를 통해 픽셀 11 시리즈는 배터리 소모를 최소화하며 실시간 AI 기능을 유지하고, 데이터 전송 단계를 생략해 지연 시간을 단축한다.

구글은 픽셀 11 전 모델에 텐서 G6를 공통 적용해 하드웨어 기준을 통일했다. 픽셀 11 프로 폴드와 같은 대화면 기기에서도 동일한 제미나이 나노 모델이 작동하여 일관된 처리 성능을 제공한다. 하드웨어와 모델의 최적화로 기기 내부 자원만으로 텍스트 요약이나 간단한 추론이 가능하며, 네트워크 단절 상태에서도 AI 기능을 사용할 수 있다.

이러한 하드웨어 최적화는 실제 서비스 이용자 수의 폭발적인 증가와 기능 확장으로 이어졌다.

월 사용자 10억 명 돌파와 Gemini Live의 기능 확장

Gemini 앱의 월간 활성 사용자 수(MAU)가 10억 명을 돌파했다. 이는 구글 역사상 가장 빠르게 성장한 제품 기록이다. 전체 사용자의 63%가 텍스트 입력 대신 음성 대화 방식을 선택했으며, 부모 계층의 경우 일상 작업을 처리하는 데 AI를 활용하는 비율이 일반 사용자보다 43% 더 높게 나타났다. 사용자가 화면 입력보다 음성 상호작용을 더 많이 사용하는 추세다.

이미지 생성 기능은 매일 1억 5천만 장 이상의 이미지를 만들어내며 이미지 생성 도구로 활용되고 있다. 특히 소규모 사업자들이 마케팅 자료 제작을 위해 Gemini의 이미지, 비디오, 오디오 생성 기능을 통합 활용하는 파워 유저로 확인됐다. 하나의 모델 내에서 멀티미디어 에셋을 동시에 제작하는 워크플로우로 작업 시간을 줄이고 있다.

실시간 대화형 AI 서비스인 Gemini Live는 복잡한 과업을 대신 수행하는 실무 대행 기능을 추가했다. 개인 맞춤형 지능을 제공하는 Personal Intelligence, 하루 일정을 브리핑하는 Daily Brief, 아이디어를 촉발하는 Spark, 핸즈프리 편지함 관리 기능이 도입됐다. 사용자가 일과를 말로 설명하고 할 일을 위임함으로써 AI가 개인 비서 기능을 수행한다.

전 세계 적격 대학생을 대상으로 Google AI 플랜 1년 무료 혜택을 지원해 사용자 저변을 확대한다. 대학생들이 학업과 연구 과정에서 고성능 AI 모델을 비용 제약 없이 사용하게 하여 도구 숙련도를 높이고, 장기적인 생태계 점유율을 높이기 위한 조치다.

Gemma 오픈 모델 확산과 기후 예측 WeatherNext 2

10억 회 이상의 다운로드를 기록한 Gemma는 모델 가중치가 공개된 오픈 모델로, 스마트폰과 엣지 인프라부터 우주와 수중 환경까지 지원한다. 개발자가 자신의 데이터로 모델을 미세 조정하고 최적화할 수 있어 의료 분야 등 특수 환경에서 AI 애플리케이션을 구축하는 사례가 늘고 있다. 특히 저전력 엣지 기기 구동 가능성은 클라우드 의존도를 낮춘다. 개발자들은 커뮤니티 저장소에서 모델을 공유하고 협업하며 구현 사례를 늘리고 있다. {{IMG:https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/images/AI-title_0_4.width-1200.format-webp.webp}}

WeatherNext 2는 사이클론의 경로와 강도, 바람 구조를 정밀하게 예측하는 과학 특화 모델이다. 해당 연구 성과는 세계적인 학술지 Nature에 게재되었으며, 모델의 세부 구조와 가중치가 오픈 소스로 공개되었다. {{IMG:https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/images/2_WZr4kDi.width-1200.format-webp.webp}} 연구자가 예측 알고리즘의 내부 작동 원리를 직접 검증하고 수정할 수 있으며, 공공 기상 예측 시스템에 도입되어 재난 대응 정확도를 높인다.

Operation Blue Skies 프로젝트는 AI 예측으로 항공기 비행운(contrails)을 피하는 최적 경로를 설계해 지구 온난화 영향을 줄인다. 현재 비행 승무원과 항공 교통 관제사는 AI가 제안한 경로로 조정하여 비행운 형성을 억제하고 있다. 구글은 영국 정부 및 항공 업계와 협력하여 이 기술을 북대서양 항로 전역으로 확대해 항공 산업의 기후 영향력을 관리한다. {{IMG:https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/images/3_zmfCPTK.width-1200.format-webp.webp}}

고성능 AI 에이전트를 구축하려는 기업은 Gemini 3.7 Flash를 통해 운영 비용을 낮춘 효율적인 시스템을 구축할 수 있다.