구글은 2026년 4월, 기업과 개인의 업무 혁신을 이끌 '에이전트(Agent) 시대'의 핵심 기술들을 대거 공개했습니다. 주요 발표로는 복잡한 업무를 자율적으로 수행하는 'Gemini Enterprise Agent Platform', 구글 8세대 TPU, 그리고 강력한 성능의 오픈 소스 모델인 'Gemma 4'가 포함되어 있습니다. 이와 함께 코딩 튜터 기능이 추가된 Colab, 데이터 분석 도구인 Deep Research Max 등 AI 활용을 극대화하는 실용적인 도구들이 선보여 현업의 작업 효율을 크게 높일 것으로 기대됩니다.
구글이 일상적인 제품군을 뒷받침하기 위해 10년 넘게 독자 개발한 AI 전용 칩인 TPU(Tensor Processing Units)의 성능을 소개합니다. 최신 세대 TPU는 이전 대비 두 배의 대역폭을 제공하며 121 엑사플롭스(exaflops)의 막대한 연산 능력을 자랑합니다. 이는 규모가 커지고 요구사항이 까다로워지는 최신 AI 워크로드를 원활하게 처리하기 위해 필수적인 하드웨어적 진보로 평가됩니다.
구글 클라우드가 8세대 커스텀 AI 칩(TPU)을 AI 모델 학습용(TPU 8t)과 추론용(TPU 8i) 두 가지로 세분화하여 출시했습니다. 신형 칩은 이전 세대 대비 최대 3배 빠른 학습 속도와 80% 향상된 가성비를 제공하며, 에너지 및 비용 효율성을 크게 높였습니다. 자체 칩을 강화하면서도 구글은 여전히 엔비디아 최신 칩(Vera Rubin)을 지원하고 네트워크 기술을 협업하는 등 보완적인 관계를 유지하고 있습니다.
구글이 'Cloud Next 26' 컨퍼런스에서 학습과 추론을 분리한 8세대 TPU, 자율 AI 에이전트 개발을 위한 'Gemini Enterprise Agent Platform', 그리고 앱 간 정보를 연결하는 'Workspace Intelligence'를 발표했습니다. 이번 발표는 최대 100만 개의 칩을 연결하는 압도적인 확장성과 단일 플랫폼에서 안전하게 에이전트를 구축 및 운영하려는 구글의 'Agentic Enterprise' 전략을 핵심으로 다룹니다.
구글이 대규모 AI 모델 학습용 'TPU 8t'와 고속 추론용 'TPU 8i' 두 가지 목적에 특화된 8세대 TPU를 발표했습니다. 복잡한 추론과 다단계 워크플로우를 수행하는 '에이전트(Agent)' 시대의 인프라 요구를 충족하기 위해 설계되었으며, 기존 대비 극대화된 전력 효율과 성능을 자랑합니다. 이 칩들은 올해 하반기 일반 공급될 예정이며, AI 실무자들의 대규모 워크로드 확장을 강력히 지원할 전망입니다.
구글이 10년에 걸친 개발의 결실인 8세대 AI 반도체 TPU 8t와 TPU 8i를 발표했습니다. 이 칩들은 고도의 효율성과 확장성을 바탕으로 차세대 슈퍼컴퓨팅 환경을 구동하도록 맞춤 설계되었습니다. AI 에이전트(Agentic) 시대의 요구를 충족하기 위한 구글의 핵심 인프라 경쟁력 강화 조치로 평가됩니다.
사용자를 대신해 복잡한 업무를 수행하는 자율형 AI 에이전트 시대에 맞춰 새로운 두 가지 TPU 칩이 공개되었습니다. AI 에이전트의 빠른 추론 및 실행을 돕는 'TPU 8i'와 방대한 단일 메모리 풀에서 대규모 모델 학습에 최적화된 'TPU 8t'가 출시되어, 일상 사용자들에게도 반응성이 뛰어난 에이전트 AI 제공이 가능해질 전망입니다.
구글이 반도체 설계 업체 마벨 테크놀로지와 협력하여 AI 데이터센터용 특화 칩 2종을 신규 개발하고 약 200만 개를 생산할 계획입니다. 이번 조치는 기존 주요 파트너인 브로드컴에 대한 의존도를 낮추고 막대한 설계 비용을 절감하기 위한 전략적 움직임으로 풀이됩니다.
AI 기업 앤스로픽이 급증하는 수요에 대응하기 위해 구글 및 브로드컴과 수 기가와트(GW) 규모의 TPU 컴퓨팅 인프라 구축 계약을 체결했습니다. 이 인프라는 2027년부터 가동되며, 앤스로픽은 엔비디아 GPU뿐만 아니라 아마존 트레이니움과 구글 TPU를 아우르는 멀티 클라우드 전략을 통해 AI 시장을 선도하고 있습니다.
앤스로픽이 구글 및 브로드컴과 차세대 TPU 컴퓨팅 인프라 수 기가와트(GW) 규모의 공급 계약을 체결했습니다. 이 인프라는 2027년부터 가동되어 최첨단 클로드(Claude) 모델 훈련 및 서비스에 활용될 예정입니다. 이번 파트너십은 급증하는 고객 수요와 막대한 인프라 투자를 뒷받침하기 위한 전략적 확장으로, 미국 내 AI 인프라 강화 및 멀티 클라우드 전략의 일환으로 평가됩니다.
카파시의 nanochat 프로젝트를 기반으로, 앤스로픽의 Constitutional AI 방식을 차용해 직접 코딩 에이전트 모델을 학습할 수 있도록 돕는 'nanocode' 라이브러리가 공개되었습니다. 순수 JAX로 작성되어 TPU 환경에 최적화되었으며, 구글의 무료 TPU 프로그램을 활용해 200달러의 비용으로 13억 파라미터(1.3B) 크기의 코딩 에이전트 모델을 학습 및 재현할 수 있는 것이 가장 큰 특징입니다.