구글 클라우드의 제품 VP인 마이클 게르슈텐하버(Michael Gerstenhaber)는 회사가 기업용 AI를 배포하는 통합 플랫폼인 Vertex AI를 주로 담당하고 있습니다. 이러한 경험을 통해 그는 기업들이 실제로 AI 모델을 어떻게 사용하는지, 그리고 에이전트 AI(agentic AI)의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 무엇이 더 필요한지에 대한 거시적인 시야를 얻게 되었습니다.
게르슈텐하버와 이야기를 나누면서 저는 이전에 들어보지 못했던 하나의 아이디어에 특히 깊은 인상을 받았습니다. 그가 설명하기를, AI 모델은 현재 세 가지 영역에서 동시에 압박을 받고 있다고 합니다. 첫째는 원시 지능(raw intelligence), 둘째는 응답 시간(response time), 그리고 세 번째는 단순한 성능과는 거리가 멀지만 비용과 관련된 품질입니다. 즉, 모델을 예측 불가능한 대규모로 구동할 수 있을 만큼 충분히 저렴하게 배포할 수 있는가에 대한 문제입니다. 이는 모델 역량에 대한 새로운 사고방식이며, 새로운 방향으로 프론티어 모델을 개발하려는 모든 사람에게 매우 가치 있는 통찰입니다.
본 인터뷰는 길이와 명료성을 위해 편집되었습니다.
우선 AI 분야에서의 경력과 구글에서의 역할을 설명해 주시겠어요?
저는 AI 분야에 약 2년 정도 종사했습니다. 앤스로픽(Anthropic)에서 1년 반을 보냈고, 구글에서는 거의 6개월이 되었습니다. 저는 구글의 개발자 플랫폼인 Vertex AI를 운영하고 있습니다. 저희 고객 대부분은 자체 애플리케이션을 구축하는 엔지니어들입니다. 이들은 에이전트 패턴 및 에이전트 플랫폼에 대한 접근성을 요구하며, 세상에서 가장 똑똑한 모델들의 추론(inference) 결과에 접근하기를 원합니다. 저는 이러한 환경을 제공하지만, 애플리케이션 자체는 아닙니다. 그것은 쇼피파이(Shopify), 톰슨 로이터(Thomson Reuters) 그리고 저희의 다양한 고객들이 각자의 도메인에서 구축해야 하는 부분입니다.
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저는 이것이 이 분야에서 가장 빠르게 성장하는 지점이라고 생각합니다. 이 거대한 시장에 가장 적절한 가치를 전달할 수 있는 모델과 인프라를 연결해 주는 것이 저의 역할이라고 생각합니다.
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[출처:] https://techcrunch.com/2026/02/23/googles-cloud-ai-lead-on-the-three-frontiers-of-model-capability