구글 ‘제미니 임베딩’, AI 벤치마크 1위…임베딩 판도 바뀌나

구글(GOOGL)의 최신 AI 임베딩 모델이 주요 벤치마크에서 1위를 차지하면서 임베딩 모델 시장의 판도 변화가 예고되고 있다. 구글의 ‘제미니 임베딩(Gemini Embedding)’은 지난 17일(현지시간)부터 개발자에게 본격적으로 제공되며, 현재 텍스트 임베딩 분야 권위 있는 벤치마크인 ‘MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)’에서 종합 1위를 기록하고 있다. 이 모델은 구글의 제미니 API와 버텍스 AI(Vertex AI)에 통합돼 검색과 생성형 AI 응용 프로그램 개발에 바로 활용할 수 있다.

이번 성과는 단순한 기술력 과시를 넘어 기업의 선택지를 바꿀 수 있는 분기점이라는 점에서 주목된다. 임베딩 모델은 단순한 키워드 검색을 넘어 의미 기반 검색과 문서 간 유사도 분석, 그리고 고도화된 생성형 AI 시스템(RAG, Retrieval-Augmented Generation)의 핵심 엔진 역할을 수행한다. 특히 멀티모달 임베딩 기술을 통해 텍스트 외에도 이미지나 음성 등을 통합적으로 처리할 수 있다는 점에서 기업의 데이터 전략 전반에 큰 영향을 미친다.

제미니 임베딩 모델은 구글이 자체 개발한 '마트료시카 표현 학습(Matryoshka Representation Learning)' 기법을 적용했다. 이를 통해 최대 3072차원의 고해상도 임베딩을 제공하면서도, 필요에 따라 1536 또는 768차원으로 트렁케이션(truncation)할 수 있어 정확도와 효율성의 균형을 맞출 수 있다. 일반 범용 모델임에도 금융, 법률, 엔지니어링 등 다양한 업계에서 별도의 튜닝 없이 즉시 활용 가능하며, 100개 이상의 언어를 지원하고 비용은 100만 토큰당 0.15달러(한화 약 220원) 수준으로 책정됐다.

하지만 경쟁도 만만치 않다. MTEB 순위표상 구글의 뒤를 잇는 모델 중 하나는 중국 알리바바의 오픈소스 모델 ’Qwen3-임베딩‘이다. 이 모델은 아파치 2.0 라이선스를 채택해 상업용도로도 자유롭게 사용할 수 있으며, 특히 자체 인프라에 AI를 구축하고자 하는 기업에게는 데이터 주권 확보 측면에서 매력적인 대안이다. 코드 임베딩에 특화된 미스트랄(Mistral)의 모델은 기존 모델보다 실사용 환경에서 더 나은 성능을 보이는 것으로 평가된다.

오픈AI, 코히어(Cohere) 등도 주요 경쟁자로 꼽힌다. 오픈AI는 GPT 생태계 내 임베딩 API를 제공하고 있으며, 코히어는 현실 데이터를 기준으로 한 강건한 성능에 초점을 맞춘 모델로 주목받고 있다. 특히 의료·금융 등 규제가 강한 산업에서는 보안성과 온프레미스 배포 가능성이 중요한 선택 기준이 되고 있다.

결국 기업들은 고성능 독점 모델을 적극 도입할지, 유연성과 확장성이 뛰어난 오픈소스 모델로 대체할지를 놓고 전략적 판단이 필요한 시점이다. 구글 클라우드 인프라를 이미 사용 중인 기업이라면 연동성과 MLOps 간소화 측면에서 제미니 임베딩 도입이 자연스러운 선택이 될 수 있다. 반면 자체적으로 모델을 운영하거나 비용 효율성과 위협 대응 능력을 중시하는 기업은 알리바바나 Qodo의 미세조정 가능한 오픈 모델을 선택할 여지도 크다.

AI 에이전트의 발전과 함께 임베딩 기술의 중요성은 더 커지고 있다. 의미 기반 정보 검색, 문서 자동 분류, 감정 분석 등 사실상 모든 고급 AI 활용 영역에서 임베딩은 핵심 인프라로 기능하며, 앞으로도 각 기업의 기술 전략을 결정짓는 핵심 변수로 작용할 전망이다.