인재 다 뺏기고 주가 16% 빠진 구글, 그래도 여전히 좋게 보는 이유

안녕하세요, 카레라입니다. 사진 출처: 구글 미국 증시가 살짝 조정을 받고 있는데(신고가에서 얼마 떨어지지도 않았지만) 그 중에서 눈에 띄는 것이 구글(GOOGL)입니다. ​ 특히 구글은 지난 한 주 동안에 -6% 정도로 크게 떨어졌는데, 구글 회의론이 갑자기 시장에 돌기 시작한 것이 이 시점입니다. ​ 2026년 6월 구글에서 두 사람이 회사를 떠났습니다. 사진 출처: 구글 한 명은 노벨 화학상 수상자, 다른 한 명은 오늘날 거의 모든 AI의 토대가 된 기술을 만든 사람 두 사람 모두 구글의 AI 연구 조직인 DeepMind 핵심 연구자였고 경쟁사로 이적함 ​ 아마 시장은 이 소식에 가장 민감하게 반응했을 겁니다. 6월 22~23일 구글 주가가 크게 흔들렸고 5월 중순 신고가를 찍은 지 5주도 안 되어 주가가 16% 넘게 빠졌습니다. ​ 그냥 구글이 인재 잡기에 실패했고 트렌드가 다른 빅테크로 이동했다? ​ 이렇게 간단하게 보기에는 어렵습니다. 좀 깊게 알고 있어야 하는 구글의 뒷사정이 많이 있는데 오늘은 이 부분을 다뤄보겠습니다. ​ 결론부터 말하면 구글은 시장이 말하는 것처럼 그렇게 엄청난 위기에 처해 있지 않다! 입니다. 사진 출처: 위키피디아 먼저 떠난 사람들이 누구인지부터 보겠습니다. ​ 노암 샤지어(Noam Shazeer)는 6월 18일 오픈AI로 떠났습니다. 구글에서 엔지니어링 부사장이자 제미나이의 공동 책임자였습니다. ​ 이 사람은 2017년 "Attention Is All You Need" 라는 논문의 공동 저자입니다. 이 논문은 트랜스포머라는 구조를 처음 제시했는데 챗GPT의 T가 바로 이 트랜스포머입니다. 현존하는 챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 거의 모든 챗봇이 이 사람이 만든 설계도 위에 지어져 있습니다. 사진 출처: medium.com 구글 입장에서는 엄청난 손해인 게, 구글이 2024년에 그의 스타트업을 27억 달러에 사들이면서 그를 다시 데려온 지 채 2년도 안 됐기 때문입니다. 막대한 돈을 들여 붙잡은 사람을 또 뺏긴 셈입니다. 사진 출처: 링크드인 존 점퍼(John Jumper)는 하루 뒤인 6월 19일 앤트로픽으로 떠났습니다. 이 사람은 AlphaFold라는 AI를 만든 공로로 2024년 노벨 화학상(!!!)을 받았는데, AlphaFold는 단백질이 어떤 모양으로 접히는지 예측하는 AI입니다. ​ 이걸로 신약 개발이나 질병 연구를 몇 년씩 단축할 수 있다고 합니다. 50년 묵은 생물학 난제를 AI로 푼 사례라 상징성이 엄청나기도 했고요. 그런 사람마저 9년을 다닌 구글을 떠났습니다. ​ 업계 분석에 따르면 DeepMind 엔지니어들이 앤트로픽으로 옮겨가는 비율이 거의 11대 1 앤트로픽에서 구글로 1명이 올 때 구글에서 앤트로픽으로는 11명이 나갔다는 말 그런데 왜 떠나는 걸까? 구글이 그렇게 안 좋은 회사인가? 사람들이 회사를 옮기는 이유는 보통 돈이라고 생각하기 쉬운데 샤지어도 점퍼도 이미 어마어마한 보수를 받던 사람들이라서 돈만으로는 설명이 안 됩니다. 진짜 이유가 따로 있습니다. ​ 가장 큰 건 코딩 도구 분야에서 구글이 밀리고 있다는 내부 인식입니다. ​ 지금 AI로 돈이 가장 잘 도는 영역 중 하나가 "AI에게 프로그래밍을 시키는 도구" 시장입니다. 그런데 이 분야의 2황은 앤트로픽과 오픈AI입니다. 사진 출처: 클로드 코드 특히 앤트로픽의 클로드 코드는 회사 매출 성장을 이끌 정도로 잘 나갔습니다. ​ 이런 슈퍼 초특급 인재들 입장에서는 자기가 잘하고 싶은 분야에서 회사가 헤매고 있으면 그게 잘되는 곳으로 가고 싶어지는 건 자연스러운 일입니다. ​ 실제로 노벨상 수상자 점퍼조차 구글에서 기업용 코딩 도구 작업에 기여하고 있었는데 이 영역이 경쟁사에 많이 뒤처져 있었습니다. 취미용으로든, 회사에서든 코딩하시는 분들은 보통 오픈AI의 코덱스나 클로드 코드를 씁니다. 제미나이를 기업용 코딩으로 쓰는 경우는 저도 거의 보지 못했습니다. 그리고 오픈AI와 앤트로픽의 특수성도 있습니다. 구글은 이미 대기업이라서 직원이 받는 주식의 가치가 어느 정도 정해져 있습니다. ​ 반면 오픈AI와 앤트로픽은 곧 상장을 앞두고 있습니다. 상장 직전 단계 회사의 지분은 상장 후 가치가 폭발적으로 뛸 수 있습니다. 부자가 되는 것과 세대를 넘기는 부를 쌓는 건 아예 다른 층위의 문제입니다. ​ 이미 연봉을 수백만 달러씩 받으면서 부유한 사람에게도 이 차이는 충분히 매력적입니다. ​ 마지막으로 좀 부차적인 문제긴 하겠지만 회사의 방향성에 대한 판단도 한몫 했을 겁니다. 사진 출처: firebiotech 최고 수준 인재에게 이직은 돈뿐 아니라 컴퓨터 자원을 얼마나 쓸 수 있는지, 그 회사가 분야를 선도할 가능성이 있는지, 경영진을 신뢰할 수 있는지가 모두 작용함 점퍼의 경우 앤트로픽이 생명과학 쪽으로 적극 확장하고 있다는 점이 매력적이었을 듯 앤트로픽은 올해 4월에 작은 바이오테크 스타트업을 4억 달러에 인수하기도 했음 ​ 본론으로 넘어가 봅시다. ​ 현재 AI 시장에서 사람들의 가장 큰 걱정은 "AI 그기 돈이 되나?" 입니다. 소비자용 AI 시장은 인지도는 빠르게 쌓을 수 있지만 거의 무조건 적자를 내니까요. ​ 단! 하나, 벌써부터 흑자를 낼 수 있는 유망한 사업 부문이 바로 기업용 코딩 시장입니다. 사진 출처: 구글 앤트로픽은 클로드 코드와 기업용 시장에서 돈을 열심히 벌어서 2027년 흑자 전환을 예상하고 있습니다. 앤트로픽은 클로드 코드, 오픈AI는 코덱스, 마이크로소프트는 코파일럿으로 이 시장에서 느리지만 열심히 따라오고 있는데 구글은 뭘 하는지 감감무소식입니다. 사진 출처: 구글 제미나이: 시무룩... ​ 구글의 제미나이 모델 자체가 나쁜 건 아닙니다. ​ 한 번에 처리할 수 있는 정보량(컨텍스트)은 업계 최대급이고 이미지나 영상을 다루는 능력도 강합니다. 그런데 순수 코딩 실력을 재는 시험에서는 차이가 큽니다. 사진 출처: 레딧 SWE-bench라는 실제 프로그래밍 문제 해결 시험에서 그 동안 제미나이 제품군들은 이렇다 할 두각을 보여주지 못했습니다. 이건 작년 데이터이긴 한데, 지금은 많이 따라잡긴 했더군요. ​ 점수 차이가 중요한 건 아니고 진짜 문제는 모델 성능이 아니라 제품을 만드는 방식과 조직입니다. ​ 최대한 간단히 요약해 드리겠습니다. ​ (1) 코딩 제품이 사방에 흩어져 있는 문제 제미나이의 코딩 기능이 여섯 개가 넘는 제품에 서로 다른 이름표를 달고 흩어져 있음 DeepMind, 클라우드, 안드로이드 부서가 각자 따로 AI 코딩을 개발하고 있어서 누가 총괄하는지조차 불분명함 기업 고객이 코딩 도구를 보여달라고 할 때 구글은 "이거 하나 쓰시면 됩니다" 라고 내놓을 명확한 제품이 없었음 ​ (2) 구글 직원들조차 클로드 코드를 씀(...) DeepMind 일부 팀이 자사 도구보다 클로드 코드를 더 선호한다고 함 구글은 보안상 직원이 경쟁사 도구 쓰는 걸 원칙적으로 금지하는데도 업무상 필요를 입증하면 예외로 허용했고 실제로 그렇게 쓰는 팀이 있었음 자기 회사 AI를 만드는 사람들이 경쟁사 도구로 일하고 있었다는 얘기 ​ (3) 대기업 구글의 고질적인 문제 MZ(?)하고 영(?)한 AI 연구자들은 요즘 시대에는 최대한 빨리 움직이고 싶어함 전통적인 시니어 엔지니어들은 엄격한 코드 품질 기준을 고수함 빨리 내놓자는 쪽과 제대로 만들자는 쪽의 마찰이 많았고, 거대한 조직이라 의사결정이 느리고 관료적이 됐다는 비판은 예전부터 있었음 사진 출처: 더 가디언 여기에 더해 앤트로픽과 오픈AI는 겪지 않는 대기업으로서의 규제 문제도 있었습니다. 개발자들이 유럽 데이터 규제 때문에 직장에서 최신 제미나이를 못 쓰고(!!!) 구버전에 묶여 있는 일도 있다고 합니다. 구글이 빅테크로서 유럽에서 반독점 당국에 맨날 시달리는 특성이 여기서도 문제가 되었습니다. 그렇다면 코딩 시장을 놓치고도 구글이 돈을 잘 벌 수 있을까요? ​ 먼저 기업용 코딩 도구가 유망한 시장이긴 하지만 구글 전체와 비교하면 체급이 다릅니다. 사진 출처: markedium 구글의 광고 매출은 한 해 3000억 달러를 넘보는 규모이고 한 분기 검색 광고만 600억 달러가 넘습니다. 코딩 도구 시장은 앤트로픽이나 오픈AI의 회사 규모에 비하면 크지만 전체는 아직 그 옆에 놓기 민망한 크기입니다. ​ 그러니까 코딩을 통째로 놓쳐도 구글의 주력 엔진은 아직 멀쩡합니다. ​ 구글이 돈을 잘 벌 거라는 일반적인 근거는 사실 누구나 알고 있습니다. 사진 출처: 지디넷 AI 시대에도 검색 광고라는 거대한 현금 엔진이 무너지지 않았음 검색 결과 위에 뜨는 AI 요약 답변에도 광고를 붙여서 기존만큼 수익을 내고 있음 구글은 남의 칩을 비싸게 빌리는 대신 자체 설계 AI 칩 TPU를 써서 AI를 돌리니 연산 비용에서 기본적으로 이득을 봄 ​ 이 두 가지는 워낙 잘 알려진 이야기라 여기까지만 하겠습니다. 대신 사람들이 자주 간과하는 부분은 바로 구글이 경쟁의 참가자이면서 동시에 경기장 주인이기도 하다는 데 있습니다. 구글은 제미나이도 물론 하지만 클라우드 안에서 경쟁사인 앤트로픽의 클로드까지 호스팅해서 팝니다. 2026년 하반기부터는 TPU를 외부 회사의 데이터센터에 직접 공급하기 시작하구요. ​ 코딩 시장에서 누가 이기든 그 승자의 AI 모델은 결국 어딘가에서 돌아가야 하는데 그 중 일부는 구글의 칩이나 클라우드 위일 가능성이 높습니다. 이것도 일반론인데. 이런 거 말고 좀 더 깊이 생각해볼 수 있는 인사이트가 있을까? 광고나 칩 같은 뻔한 이야기를 빼도 사실 할 이야기는 많습니다. 사진 출처: Reddit 원래는 제일 똑똑한 모델이 이긴다고 생각하고 모든 사람이 그렇게 생각해서 새로운 AI 모델이 나올 때마다 어떤 모델이 가장 좋냐 줄세우는 트렌드가 있었는데 이제는 그런 경향이 옛날보다 덜합니다. ​ AI가 등장한 지 3년이 넘었는데, 제가 요즘 확실히 느끼는 건 "물량이 품질을 이기는 시대가 오고 있다" 라는 것입니다. ​ 지금은 쓸 만한 AI에 대한 수요가 그걸 실제로 제공할 수 있는 능력보다 훨씬 빠르게 커져서 웬만한 AI 회사는 전부 "토큰 매진" 상태가 될 거라고 합니다. ​ 그래서 앤트로픽, xAI, 구글, 오픈AI, 마이크로소프트가 서로서로 데이터센터를 돌려가면서 남는 자리 있으면 바로바로 들어가서 클라우드를 돌리는 지경까지 왔습니다. 신고가, 신고가, 신고가... AI의 정점은 도대체 어디일까? 안녕하세요, 카레라입니다. 미국 증시든 한국 증시든 연일 신고가를 뚫고 있습니다. 당연히 AI하고 반도체 덕분입니다. 이건 굳이 한 줄 이상을 할애해서 데이터 낭비를 할 필요가 없는 설명입니다. 그리고 시장의 트렌드는 완전히 전력, 반도체 장비와 온갖 잡다한 장비주로 contents.premium.naver.com 수요는 넘치는데 공급이 못 따라간다는 소리(왜 넘치는지는 위 링크 참조) 데이터센터를 짓는 속도를 더 빨리 해도 수요를 따라잡기는 여전히 어려움 오픈AI나 앤트로픽과 달리 구글은 칩과 데이터센터 양쪽에서 엄청난 물량을 가지고 있고 AI가 등장하기도 훨씬 더 오래 전부터 이걸 쌓아왔습니다. 모델이 비슷하게만 좋으면 실제로 대규모로 공급할 수 있는 쪽이 시장을 가져갈 확률이 높습니다. 사진 출처: 구글 맞는 비유인지는 잘 모르겠으나... 매 전투에서는 독일의 티거가 이겼겠지만 결국 전쟁은 소련이 대충 찍어내서 그냥 많이 찍어낸 T-34/85가 이겼습니다. ​ 코딩에서 클로드가 약간 더 똑똑해도 충분히 못 굴리면 그 우위는 반쪽짜리입니다. ​ 그리고 학습 데이터가 고갈되는 시대에 구글만 마르지 않는 우물을 가졌습니다. 사진 출처: uscc.gov 한 연구기관은 미국 주요 AI 기업들이 2026년에서 2032년 사이에 인터넷의 고품질 공개 데이터를 거의 다 써버릴 거라고 추정합니다. ​ AI는 데이터를 먹고 똑똑해지는데 인터넷의 글은 유한하고 이미 거의 다 긁어왔습니다. ​ 그러면 다음 경쟁은 "남이 못 가진 독점 데이터" 로 넘어갈 게 뻔합니다. ​ 여기서 구글만의 절대적 우위는, 유튜브 영상(!)입니다. 여기 영상이 200억 개 넘게 쌓여 있는데 그중 단 1%만 학습에 써도 23억 분 분량인데, 경쟁사가 쓰는 학습 데이터의 40배가 넘습니다. ​ 글이 거의 바닥난 시점에 영상은 거의 손대지 않은 신선한 광맥인 거죠. 게다가 이 영상은 구글이 약관상 사용 권리를 가진 자기 자산이므로 경쟁사는 돈을 줘도 사기가 어렵습니다. ​ 다음 패러다임에서는 이 영상 데이터가 결정적 무기가 되겠죠? 사진 출처: Nature 지금 AI 업계는 월드 모델(World model)이라는 다음 단계로 무게중심을 옮기고 있는데 물리적 세계가 어떻게 변하는지를 내부에서 시뮬레이션하는 AI입니다. 글, 그림은 돈이 될지 안 될지를 알기가 어렵지만 실제 세상의 로봇이나 자율주행처럼 움직여야 하는 AI는 거의 확실히 큰 돈이 될 테고, 여기에는 영상에 대한 이해가 핵심입니다. 현실 세계 AI에서는 공을 던지면 어떻게 날아가 떨어질지를 머릿속으로 그려보는 능력이 필요 그런데 이런 능력은 AI가 영상과 물리적 상호작용으로 배워야 함 구글은 이미 텍스트만 입력하면 실시간으로 움직이는 3차원 가상 환경을 만들어내는 기술을 갖고 있고 그 안에서 AI를 훈련시키고 있음 코딩 경쟁에서 한발 밀리는 사이 다음 판인 물리 AI에서는 유튜브라는 누구도 못 가진 자산으로 유리한 고지를 선점하고 있는 셈 ​ 극단적으로 보면 구글은 지금 이런 식으로 생각하고 있을 수도 있습니다. 사진 출처: 구글 구글: 제미나이가 구려? 어~ 우리도 클로드 코드로 코딩하면 돼 ㅋㅋㅋ ​ 구글: 어차피 유튜브 영상으로 물리 AI 코딩할 건데 코딩 도구가 뭐 그리 중요하겠음? ​ 판이 바뀌면 지금의 코딩 순위는 의미가 없어질 수 있다는 베팅을 생각해볼 수도 있겠습니다. 사진 출처: 구글 그리고 이제 AI가 사람 대신 선택하는 시대가 왔는데, AI 에이전트가 사람을 대신해 검색하고 비교하고 주문하는 시대가 오면 "무엇이 선택받느냐" 의 권력이 알고리즘으로 넘어갑니다. ​ 사람은 한 번에 사이트 하나밖에 검색 못 함 AI는 사람이 무슨 상품 찾아오라고 시키면 한 번에 수백 개 사이트를 돌아다녀서 정보를 가져옴 결국 나중엔 검색과 광고 시장의 큰손은 스마트폰과 브라우저를 통해 사이트를 돌아다니는 AI으로 비중이 옮겨갈 수밖에 없음 ​ 이때 이기는 회사는 둘 중 하나입니다. ​ 에이전트 자체를 소유하거나 에이전트에게 선택받는 길목에 앉아 있거나. ​ 구글은 안드로이드, 크롬 검색을 둘 다 가지고 있으니 에이전트가 작동할 수 있는 표면을 전부 깔고 있습니다. 이것도 다른 빅테크에서는 찾아보기 어려운 희귀한 경쟁력이죠. ​ 이것도 유튜브 영상 데이터처럼 모델이 1등이냐 2등이냐와 무관하게 작동하는 권력입니다. ​ 지금까지의 이야기를 정리하면 재미있는 그림이 나옵니다. 사진 출처: 구글 구글은 인재를 잃고 코딩 시장에서 밀렸지만 사실은 구글 나름대로 "코딩은 우리도 클로드로 해도 되니까 유튜브, 검색 시장, TPU에서만 존버 잘 하면 결국 우리가 이긴다!" 라는 계산일 수도 있습니다. 기업용 코딩 시장은 알아서 아무나 먹으라고 하고, 그 기업용 코딩이 결국은 각 기업 광고, 마케팅, 제품 개발과 생산에 쓰일 테니 그 모든 것의 통로인 구글은 통로 경비나 잘 하고 있으면 된다는 소리죠. ​ 하지만 이 강점들에는 공통된 약점이 하나 있습니다. 사진 출처: 구글 전부 "느리게 쌓이고 한 눈에 보이지 않는 강점" 이라는 겁니다. ​ 데이터와 인프라의 우위는 시간이 지나면서 복리로 커지지만 지금 당장의 단기 흐름에서는 구글이 분명히 밀리고 있고, 그것이 투자 심리와 주가의 형태로 나타나는 거라고 생각됩니다. ​ 그러니까 구글은 길게 보면 좋을 것 같습니다. 물론 AI 시대가 워낙 휙휙 바뀌어서 길게 보기가 참 어렵겠지만 역설적으로 그런 환경에서 구글이야말로 좀 길게 보고 편하고 안정적으로 가져갈 수 있는 모범적인 종목이라고 생각합니다. AI 투자에서 항상 최신 동향을 챙기는 것도 좋지만 가끔은 본질을 기억하는 것도 좋을 것 같습니다. 읽어주셔서 감사합니다. ^^