구글 AI vs 애플 – 25년 2분기에 바라본 격차 원인은 뭘까?

Last Updated on 2025-05-31 by AEIAI.NET

2025년 구글 I/O 이후, 기술 업계는 구글의 인공지능(AI) 행보에 연일 찬사를 보내고 있습니다. 특히 5월 28일자 비즈니스 인사이더의 심층 분석은 이러한 분위기에 불을 지폈죠. 이 분석은 구글과 AI 개발에서 난항을 겪는다는 평가를 받는 애플을 비교하며, 양사의 AI 역량 차이가 무려 “25년에 걸쳐 쌓아 올린 구성 요소의 차이”에서 비롯된다고 진단했습니다. 구글은 어떻게 애플보다 25년이라는 시간 동안 앞서나갈 수 있었을까요? 그리고 애플은 왜 지금에서야 절박함을 느끼는 걸까요? 이 글에서는 구글의 오랜 AI 여정과 애플이 마주한 현실적 장벽을 깊이 들여다보며, 두 거대 기술 기업 간의 AI 격차가 발생한 근본적인 이유를 파헤쳐 보겠습니다.

구글 AI, 2000년부터 심은 씨앗

오늘날 구글이 보여주는 강력한 AI 역량은 결코 단숨에 이룬 성과가 아닙니다. 그 기반은 무려 2000년, 구글 창립 2주년 무렵으로 거슬러 올라갑니다. 당시 신생 기업에 불과했던 구글의 공동 창립자 래리 페이지(Larry Page)는 이미 AI를 구글의 최종 목표로 삼고 있었습니다. 그는 인터뷰에서 “AI는 구글의 궁극적인 버전이 될 것”이라 말하며, 단순히 정보 검색을 넘어 사용자의 의도를 완벽히 이해하는 AI 기반 미래를 예견했습니다.

이러한 비전은 구글의 초기 사업 방향에도 깊이 스며들었습니다. 구글은 검색 엔진 구축 초기부터 방대한 웹 데이터 수집과 처리에 집중했습니다. 2000년에는 이미 웹 사본 약 100개를 저장할 수 있는 6,000대에 달하는 서버를 구축하며, AI 학습에 필수적인 대규모 연산 및 데이터 인프라의 중요성을 예감하고 투자했죠. 마치 거대한 나무가 수십 년간 땅속 깊이 뿌리를 내리고 비옥한 토양을 축적해야 튼튼한 줄기와 풍성한 열매를 맺는 것처럼, 구글은 AI라는 거대한 열매를 맺기 위해 검색 엔진 초기부터 데이터와 인프라라는 뿌리와 토양을 꾸준히 가꿔온 것입니다.

플로우 – 25년 투자 결실의 한 단면

최근 구글 I/O 2025에서 공개된 영화 제작 도구 ‘플로우(Flow)’는 구글이 지난 25년간 쌓아온 AI 구성 요소들이 어떻게 유기적으로 통합되어 강력한 결과물을 만들어내는지를 상징적으로 보여줍니다. 플로우는 구글의 핵심 기술인 동영상 생성 모델 ‘비오(ViO)’, 이미지 생성 모델 ‘이매진(Imagen)’, 그리고 최신 거대 언어 모델(LLM) ‘제미나이(Gemini)’의 시너지로 탄생했습니다.

이 혁신적인 솔루션 하나에는 구글의 오랜 AI 노하우가 집약되어 있습니다. 제미나이의 근간이 되는 ‘트랜스포머(Transformer)’ 아키텍처는 구글이 개발하여 AI 연구계에 혁명을 일으켰고, 현재 대부분의 최신 AI 모델이 이 구조를 따릅니다. 또한, 비오 모델의 학습에 필수적인 대규모 동영상 데이터는 세계 최대 플랫폼인 유튜브를 통해 확보되었습니다. 유튜브가 제공하는 방대하고 다양한 데이터는 비오의 정교한 동영상 생성 능력의 핵심 동력입니다. 이러한 모델들을 효율적으로 구동하는 것은 구글 자체 개발 AI 칩, TPU(Tensor Processing Unit)의 역할입니다. TPU는 AI 연산 비용을 획기적으로 절감하며 구글의 끊임없는 AI 연구 및 개발을 경제적으로 뒷받침하고 있습니다. 플로우는 단순히 도구 하나를 넘어, 구글이 수십 년간 투자해온 연구, 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 하드웨어 기술이 통합된 결과물인 셈입니다.

애플 AI의 현실: 데이터, 인프라, 문화 등 겹겹의 장벽

구글이 AI 시대를 착실히 준비하는 동안, 애플은 왜 상대적으로 뒤처지게 되었을까요? 비즈니스 인사이더 분석에 따르면, 애플은 AI 개발의 필수 요소를 확보하는 데 여러 장벽에 부딪혔습니다. 첫째는 데이터 활용 문제입니다. 애플은 막대한 사용자 데이터를 보유하고 있지만, ‘개인정보 보호’라는 강력한 기업 철학 때문에 이를 AI 모델 학습에 적극적으로 사용하기 어려웠습니다. 이는 AI 성능 향상에 결정적인 대규모 고품질 데이터 확보 경쟁에서 스스로 제약을 두는 결과를 낳았습니다.

둘째는 컴퓨팅 인프라 투자입니다. 애플은 자체 데이터 센터 운영 경험이 부족했으며, AI 개발에 필요한 일부 연산을 구글의 TPU를 활용했던 것으로 알려졌습니다. 핵심 인프라를 외부에 의존하는 구조는 장기적인 AI 경쟁력 확보에 불리하게 작용할 수 있습니다. 셋째는 기업 문화와 인재 문제입니다. 애플의 상대적으로 폐쇄적인 문화는 연구 결과 공개를 중시하는 AI 분야 최상위 인재들에게 매력적이지 않았습니다. 2018년 구글에서 AI 전문가 존 지아난드레아(John Giannandrea)를 영입했지만, 그마저도 강력한 GPU 인프라 구축 시도에 애플 고위층의 비용 문제 반대에 부딪혔다는 일화는 애플 내부의 우선순위와 문화가 AI 발목을 잡았음을 시사합니다.

아이폰의 불안: 벤 톰슨의 경고

애플의 AI 부진은 단순히 기술적 격차를 넘어, 미래 핵심 동력 상실이라는 위기감으로 이어지고 있습니다. 오랜 기간 애플의 성장은 아이폰 판매에 크게 의존해왔고, 일부 분석에 따르면 얼마 전까지만 해도 AI가 아이폰 판매량에 큰 영향을 미치지 않는다는 사실에 안도하는 분위기도 있었습니다. 즉, AI를 독립적인 미래 사업으로 키우기보다 기존 하드웨어 판매를 위한 부가 기능 정도로 여겼다는 비판이 있었습니다.

하지만 이제 상황이 달라졌습니다. 구글, 메타, 오픈AI 등이 아이폰을 대체할 새로운 형태의 AI 기기를 모색하고 있다는 관측이 힘을 얻으면서, 애플 내부에서도 “10년 뒤에는 아이폰이 사라질 수 있다”는 현실적인 위기감이 고조되고 있습니다. 유명 기술 분석가 벤 톰슨(Ben Thompson)은 이러한 애플의 상황을 “절박하다!”고 표현하며, 현재의 AI 격차를 단기간에 극복하려면 일리아 수츠케버(Ilya Sutskever)의 스타트업 SSI나 일론 머스크(Elon Musk)의 xAI와 같은 선도적인 AI 기업을 인수하는 것 외에는 구글을 몇 년 안에 따라잡을 확률이 매우 낮다고 냉정하게 진단했습니다.

다음은 구글과 애플의 AI 접근 방식 비교입니다.

AI 패권 경쟁, 누가 앞서나갈까?

구글과 애플의 AI 역량 격차는 단순히 몇 가지 기술적 우위가 아닌, 수십 년에 걸친 기업 문화, 전략적 우선순위, 그리고 인프라 투자 규모의 근본적인 차이가 누적된 결과입니다. 래리 페이지가 2000년에 AI를 구글의 ‘궁극적인 버전’으로 선언하며 씨앗을 뿌렸을 때부터, 구글은 데이터, 컴퓨팅 자원, 핵심 알고리즘 개발이라는 AI의 필수 기반을 끈기 있게 다져왔습니다. 반면 애플은 강력한 하드웨어 생태계 구축에 에너지를 집중하며 AI를 상대적으로 후순위로 두었던 것이 현재의 상황으로 이어졌습니다.

이제 AI가 모바일 시대를 이을 차세대 컴퓨팅 플랫폼으로 자리 잡으면서, 과거의 선택들이 현재의 격차를 명확히 드러내고 있습니다. 구글은 이미 갖춰진 탄탄한 기반 위에서 ‘플로우’와 같이 통합적이고 혁신적인 AI 솔루션을 선보이며 선두를 달리고 있습니다. 반면 애플은 AI의 중요성을 뒤늦게 절감하고 부랴부랴 기반을 다져야 하는, 벤 톰슨의 표현대로 “절박한” 상황에 놓였습니다. 애플이 막대한 자금력을 동원해 외부의 앞선 AI 역량을 얼마나 빠르게 흡수하여 이 격차를 줄일 수 있을지, 아니면 구글이 압도적인 AI 리더십으로 차세대 디바이스 시장까지 선점할 수 있을지 귀추가 주목됩니다. AI 시대의 주도권을 둘러싼 두 거인의 흥미진진한 다음 행보를 함께 주목해 보시죠.