구글 클라우드, ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 승부수…AI를 매출로 잇는 통합 스택 공개

구글 클라우드가 기업용 인공지능(AI)의 다음 단계로 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 구상을 전면에 내세웠다. 단순한 업무 자동화를 넘어, AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행해 실제 사업 성과까지 연결하는 통합 환경을 만들겠다는 전략이다.

카틱 나라얀 구글 클라우드 최고제품·사업책임자는 최근 ‘구글 클라우드 넥스트’ 행사에서 사람과 데이터, 기업의 비즈니스 성과를 하나로 잇는 ‘연결 조직(connective tissue)’을 구축하는 것이 핵심이라고 설명했다. 그는 기존의 AI 도입이 ‘지능에 접근하는 문’에 머물렀다면, 이제는 지능에서 행동까지 이어지는 ‘종단간 시스템’으로 진화해야 한다고 봤다.

구글 클라우드는 이를 위해 ‘제미나이 엔터프라이즈’를 중심축으로, 데이터 맥락을 제공하는 ‘에이전틱 데이터 클라우드’, 보안 환경을 담당하는 ‘에이전틱 디펜스’, 그리고 이를 떠받치는 인프라 전반을 하나의 스택으로 묶고 있다. AI 에이전트가 기업 환경에서 자율적으로 작동하려면 모델 성능만이 아니라 데이터 연결, 보안, 실행 체계가 함께 갖춰져야 한다는 판단이다.

버텍스 AI 확장, 오픈소스 전략도 병행

구글 클라우드는 이 같은 에이전틱 엔터프라이즈 전략을 뒷받침하기 위해 수년간 맞춤형 인프라를 구축해 왔다. 자체 텐서처리장치(TPU)부터 에이전트개발키트(ADK)까지 포함한 전용 생태계가 대표적이다. 특히 ADK를 오픈소스로 공개해 업계 전반의 상호운용성을 높이려는 점은 구글의 차별화 포인트로 꼽힌다.

나라얀은 구글이 ‘스택 전반에서 개방성’을 유지하고 있다고 강조했다. 새로 내세운 ‘제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼’도 기존 버텍스 AI를 개선·확장한 형태다. 버텍스 AI는 이미 앤트로픽의 클로드 모델과 여러 오픈소스 모델의 추론을 지원하는 주요 플랫폼으로 자리 잡고 있는데, 이 기조를 계속 이어가겠다는 뜻이다.

이는 폐쇄형 생태계로 고객을 묶어두기보다, 다양한 모델과 기업 시스템을 연결하는 기반 사업자로 자리매김하겠다는 계산으로 읽힌다. 최근 기업 고객들이 특정 모델 하나보다 ‘어떤 업무 결과를 실제로 낼 수 있느냐’를 더 중시하는 흐름과도 맞닿아 있다.

핵심은 ‘텍스트 생성’ 아닌 기업 데이터 기반 추론

구글 클라우드는 에이전틱 엔터프라이즈의 경쟁력으로 ‘기업 데이터에 기반한 추론’을 꼽고 있다. AI 에이전트가 그럴듯한 문장을 만드는 수준을 넘어, 기업 내부 데이터를 바탕으로 빠르고 정교하게 판단해야 실무에 투입할 수 있다는 의미다. 지연 시간은 낮추고 추론 품질은 높이는 것이 실제 도입의 관건이라는 설명이다.

나라얀은 많은 기업이 AI의 효과를 비용 절감보다 매출 확대에서 더 크게 체감하고 있다고 말했다. 과거에는 예산 문제로 만들지 못했던 제품이나 서비스를 이제는 AI를 활용해 현실화할 수 있다는 것이다. 이는 기업용 AI 시장의 논점이 ‘인건비를 얼마나 줄일까’에서 ‘새로운 수익을 얼마나 만들까’로 이동하고 있음을 보여준다.

실제 최근 글로벌 클라우드 업계의 경쟁도 생성형 AI 기능 자체보다, 이를 영업·고객지원·제품 개발·보안 운영에 어떻게 녹여 실질 성과로 바꿀지에 초점이 맞춰지고 있다. 구글 클라우드의 에이전틱 엔터프라이즈 전략도 같은 흐름 속에서 해석할 수 있다.

C레벨 요구도 변화…‘결과에 가까운 제품’ 압박 커져

구글 클라우드는 고객 사례와 제품 개발 간의 피드백 고리를 더 촘촘히 연결해, 기업들이 완전한 에이전틱 엔터프라이즈로 전환하는 속도를 높이겠다는 방침이다. 특히 수요가 빠르게 늘어나는 만큼, 실험용 기능보다 바로 업무 성과로 이어질 수 있는 제품에 대한 기대가 커졌다고 회사는 보고 있다.

나라얀은 이제는 정보기술(IT) 부서뿐 아니라 최고경영진(C레벨)도 ‘지갑 점유율을 어떻게 늘릴 것인가’ 같은 사업 질문을 직접 던지고 있다고 전했다. 이는 AI 구매 결정이 더 이상 기술 검토 단계에 머무르지 않고, 매출과 고객 확대를 겨냥한 경영 의제로 올라섰다는 뜻이다.

결국 구글 클라우드가 내세운 에이전틱 엔터프라이즈는 AI 모델 경쟁을 넘어, 기업 운영 모델 전체를 바꾸려는 시도에 가깝다. 실제 시장에서는 기술 완성도뿐 아니라 보안, 데이터 통합, 현장 적용성까지 함께 검증될 가능성이 크다. 다만 기업들이 원하는 것이 ‘가능한 AI’가 아니라 ‘성과를 내는 AI’라는 점에서, 구글의 이번 통합 스택 전략은 향후 클라우드·AI 시장의 경쟁 구도를 가르는 분기점이 될 수 있다.