Last Updated on 2025-08-30 by AEIAI.NET

Gemini 2.5 Flash Image, GPT real-time 후기: AI, ‘프로의 도구’로 진화하다

최근 몇 주, 정신없이 쏟아지는 AI 소식을 따라가며 테스트해봤습니다. 하루가 다르게 새 모델이 등장하는 상황 속에서 하나의 분명한 흐름이 보였습니다. AI가 ‘신기한 장난감’을 넘어, 이제는 ‘믿고 쓰는 프로의 도구’로 진화하고 있다는 점입니다.

특히 구글의 Gemini 2.5 Flash Image(한때 아레나에서 비공식 코드명인 ‘나노바나나’로 더 유명했던)와 OpenAI의 GPT real-time은 이 변화를 가장 명확하게 보여주는 사례였습니다. 단순히 무엇을 ‘만들어 내는가’를 넘어, 얼마나 ‘일관되고 안정적으로 제어할 수 있는가’가 새로운 기술의 척도가 되고 있습니다.

[3줄 요약]

1. Gemini 2.5 Flash Image: 이미지 생성의 오랜 난제였던 ‘캐릭터 일관성’ 문제를 해결했고, 프롬프트만으로 정교한 사진 편집이 가능해졌습니다.
2. OpenAI GPT real-time: 인간과 거의 구분하기 힘든 수준의 낮은 지연 시간과 감정 표현으로, 실시간 음성 기반 AI 에이전트의 상용화 가능성을 입증했습니다.
3. 워크플로우 자동화: 이제 AI가 다른 AI의 작업을 설계하고 자동화하는 단계에 이르렀습니다. 단순 기능 활용을 넘어 생산성 시스템을 구축하는 수준으로 발전하고 있음을 의미합니다.

Gemini 2.5 Flash Image: 이미지 생성의 패러다임을 바꾸다

한동안 LMR Arena에서 정체불명 모델로 최고의 평가를 받았던 ‘나노바나나’. 그 실체가 구글의 Gemini 2.5 Flash Image로 밝혀졌을 때 시장의 관심은 뜨거웠습니다. 소문이 사실인지, 저도 곧바로 구글 AI 스튜디오에서 확인해 봤습니다.

직접 확인한 ‘캐릭터 일관성’의 놀라운 수준

기존 이미지 생성 AI의 가장 큰 골칫거리는 동일 인물을 다른 상황에 넣을 때 얼굴이 미묘하게, 혹은 완전히 달라지는 문제였습니다. 하지만 Gemini 2.5 Flash Image는 이 문제를 보기 좋게 해결했습니다.

예를 들어, 여성의 인물 사진, 강아지 사진, 해변 배경 이미지를 주고 “이 여성이 해변에서 이 강아지를 안고 있는 모습을 만들어줘”라고 요청했습니다. 결과는 기대 이상이었습니다. 결과물 속 여성의 얼굴은 원본과 거의 구분이 어려울 정도로 유지됐고, 자연스러운 해변 석양 빛을 받으며 사진 속 강아지를 안고 있었습니다. 조명과 그림자까지 주변 환경에 완벽히 녹아들어, 마치 처음부터 그곳에서 찍은 사진처럼 보였죠.

이건 단순한 이미지 합성을 넘어섭니다. AI가 각 객체의 정체성(Identity)을 이해하고 새로운 맥락에 일관되게 적용하기 시작했다는 중요한 신호탄이니까요.

포토샵 대신 대화로 끝내는 ‘프롬프트 기반 편집’

정교한 프롬프트 기반 편집 기능 역시 Gemini 2.5 Flash Image의 빼놓을 수 없는 강점입니다. 기존에 이미지 일부를 수정하려면 포토샵에서 영역을 지정(마스킹)하는 수고가 필요했죠. 이제는 그럴 필요 없이, “배경 흐리게 처리해줘”나 “셔츠에 묻은 얼룩 지워줘” 같은 자연어 명령만으로 충분합니다.

한 사용자가 50년대 흑백 광고 사진을 현대적으로 바꿔달라고 요청한 사례는 특히 인상적이었습니다. AI는 단순히 사진을 컬러로 바꾸는 데 그치지 않았습니다. 광고판의 ‘우라늄 버거’ 문구를 ‘식물성 단백질 버거’로 바꾸고, 인물의 옷을 데님 스타일로 교체했으며, 배경의 낡은 기계는 팁 결제용 아이패드로 변경했습니다. 사진의 사실감은 유지하면서 각 요소의 의미(Semantic)를 이해하고 맥락에 맞게 재창조한 겁니다.

픽셀 생성을 넘어선 ‘세상에 대한 이해’

이 모델이 더 특별한 이유는 ‘세상에 대한 지식’을 갖췄기 때문입니다. 초기 접근 권한을 얻은 개발자가 자신의 인물 사진에 ‘반사되는 선글라스를 씌워달라’고 테스트한 결과가 좋은 예시입니다. AI는 단순히 선글라스 이미지를 덧씌운 게 아니라, 사진 배경에 있던 노란 꽃밭이 선글라스 렌즈에 비치는 모습까지 정확하게 구현했습니다.

이는 AI가 빛의 물리 법칙과 반사 원리까지 이해하고 있다는 뜻입니다. 이처럼 객체의 뒷모습, 내부 구조, 물리적 특성까지 고려해 이미지를 생성하는 능력 덕분에, 우리는 훨씬 더 현실적이고 논리적인 결과물을 손에 넣게 된 것입니다.

GPT real-time: 사람처럼 대화하는 실시간 음성 AI

OpenAI가 공개한 GPT real-time은 음성 AI의 기준을 새로 썼습니다. 기존의 텍스트 음성 변환(TTS) 방식이 아닌, 음성 입력을 받아 음성으로 바로 출력하는 Speech-to-Speech 모델 아키텍처 덕분에 지연 시간을 획기적으로 줄였습니다.

직접 경험한 응답 속도와 감정의 깊이

API로 직접 테스트해 보니, 응답 속도는 실제 사람과 대화하는 것과 거의 차이를 느끼기 어려웠습니다. 특히 인상 깊었던 건 감정 표현의 폭이었습니다. “복권에 당첨됐지만 티켓을 잃어버려서 슬픈 상황을 연기해줘”라고 했을 때와, “티켓을 다시 찾아서 기쁜 상황을 연기해줘”라고 했을 때의 목소리 톤, 억양, 미세한 떨림까지 놀랍도록 다르게 표현했습니다.

이런 능력은 단순히 스크립트를 읽는 수준을 넘어, 대화의 맥락과 감정을 이해하고 실시간으로 목소리를 빚어내기에 가능한 일입니다. T-Mobile이 이 기술로 고객의 복잡한 기기 변경 문의에 대응하는 데모를 선보인 것은, 이 기술이 이미 상용화 단계에 접어들었음을 보여줍니다.

단순 대화를 넘어선 ‘실행’ 능력

GPT real-time의 진정한 가치는 멀티모달 입력과 함수 호출(Function Calling)이 결합될 때 드러납니다. 데모에서처럼 스마트폰으로 아이 사진을 전송하며 “이 상황 안전해 보여?”라고 음성으로 물으면, AI는 이미지를 분석하고 “아이가 장난감 위에 서 있어서 조금 불안정해 보이네요”라며 구체적인 상황 인지 기반의 답변을 음성으로 들려줍니다.

이는 음성 AI가 단순 정보 제공자를 넘어, 사용자의 눈과 귀가 되어 상황을 판단하고 필요한 조치까지 수행하는 AI 에이전트로 진화하고 있음을 보여줍니다. 고객 지원 봇이 상담 내용에 맞는 데이터를 조회하거나, 음성 비서가 사용자의 말에 따라 조명을 켜는 작업이 훨씬 더 자연스럽고 즉각적으로 이루어질 겁니다.

AI가 AI를 만드는 시대: 워크플로우 자동화

이처럼 강력해진 AI 모델들은 이제 그 자체로 쓰이는 것을 넘어, 다른 AI 시스템이나 복잡한 업무 프로세스를 구축하는 데 활용되고 있습니다. ‘AI를 위한 AI’의 등장은 생산성 혁신의 새로운 국면을 예고합니다.

n8n 워크플로우 자동 생성 사례

한 개발자가 Claude 모델을 이용해 워크플로우 자동화 툴인 n8n의 작업 흐름을 생성하는 과정은 꽤 흥미로웠습니다. 그는 원하는 n8n 워크플로우의 스크린샷을 Claude에 입력하고 “이 워크플로우를 JSON 형식으로 재현해줘”라고 요청했습니다. 놀랍게도 Claude는 이미지의 노드(작업 단위)와 연결 관계를 분석해, n8n에 바로 붙여넣을 수 있는 완벽한 JSON 코드를 생성해냈습니다.

AI가 시각적 구조를 논리적 코드로 번역해낸 것입니다. 덕분에 코딩 없이도 복잡한 자동화 설계를 몇 분 만에 끝낼 길이 열린 셈이죠.

개발자를 위한 맞춤형 도구, MCP

OpenAI의 Codex CLI(코딩 특화 AI)에 MCP(pluggable capabilities) 서버를 연동하는 사례 역시 같은 맥락입니다. 이제 개발자는 로컬 환경에 자신만의 맞춤형 도구를 MCP로 구축하고, Codex가 필요할 때마다 이를 불러와 사용하면 됩니다. 예를 들어, 특정 라이브러리의 최신 문서를 가져오는 도구를 만들어두면, 코딩 중에 AI에게 “Context7 도구를 사용해서 최신 문서를 찾아줘”라고 명령하는 것만으로 작업이 처리됩니다.

이는 AI를 범용 도구로만 쓰는 게 아니라, 각자의 작업 환경에 맞게 능력을 확장하고 개인화하는 시대로 접어들고 있음을 보여줍니다.

이번 테스트를 거치며 제가 내린 결론은 명확합니다. 우리는 AI가 만들어내는 결과물의 ‘품질’을 넘어 ‘신뢰성’을 이야기하는 시대로 들어섰습니다. Gemini 2.5 Flash Image가 보여준 일관성과 제어 능력, GPT real-time이 증명한 실시간성과 안정성은 더 이상 AI가 예측 불가능한 창작 도구가 아님을 보여줍니다.

이제 AI는 우리의 구체적인 의도를 정확하게 반영하고, 복잡한 업무 프로세스에 안정적으로 통합되는 든든한 파트너로 자리매김하고 있습니다. 이미 GenSpark 같은 플랫폼은 Gemini(나노바나나)를 통합해 특정 작업을 자율적으로 수행하는 ‘AI 슈퍼 에이전트’를 구현하고 있습니다. 앞으로의 경쟁은 어떤 AI 에이전트가 더 창의적인가를 넘어, 어떤 에이전트가 더 믿음직하고 효율적으로 우리의 작업을 돕는가에 따라 결정될 것입니다.