[뉴스] 바드 굴욕 2년 만의 대반전…구글, 25년 검색 내공으로 GPT 꺾었다

2023년, 구글의 첫 생성형 AI인 ‘바드’가 시연 도중 제임스 웹 우주망원경 관련 오답을 내놓으며 큰 굴욕을 당했던 일이 아직도 기억에 생생합니다. 당시 시장은 ‘챗GPT를 앞세운 오픈AI가 구글을 꺾었다’는 평가로 뒤흔들렸죠. 하지만 2년이 채 지나지 않아서, 구글은 그 격차를 완전히 뒤집는 놀라운 반전을 만들어냈습니다. 바로 ‘바드 굴욕 2년 만의 대반전…구글, 25년 검색 내공으로 GPT 꺾었다’라는 말이 실감나는 시대가 온 셈입니다.

그 비결은 무엇일까요? 구글이 오랜 기간 축적한 검색 내공과 첨단 기술들을 결합하여, 단순한 데이터 투입을 넘어 ‘똑똑한 검색’으로 AI 성능을 혁신한 데 있다는 분석이 지배적입니다. 이번 대반전의 핵심은 바로 구글이 개발한 ‘시연 기반 검색증강생성(DRAG)’ 기술과, 그와 시너지를 이루는 강력한 지식 그래프, 그리고 자체 하드웨어 TPU까지 결합한 ‘통합 전략’에 있습니다.

구글의 기술적 비밀, ‘드래그’와 ‘지식 그래프’의 힘

구글이 이번 성과를 가능하게 한 핵심은 ‘스케일링 법칙’의 한계를 뛰어넘는 첨단 기술에 있습니다. 기존에 데이터와 컴퓨팅 파워를 무작정 늘리던 방식에서 벗어나, 질문에 맞는 정보를 정확히 찾아내는 ‘똑똑한 검색’으로 집중한 것이죠.

그 대표적인 예가 ‘DRAG’ 기술입니다. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)을 개선한 이 기술은, 질문이 복잡하거나 애매할 때 자체 검색과 반복적 시연을 통해 답변의 정확도를 현격히 높입니다. 구글은 여기에 자사 검색 시스템의 핵심인 ‘지식 그래프’를 접목시켜, 단어 간 관계를 정밀하게 파악하며 ‘환각’ 가능성을 최소화합니다. 예를 들어 ‘세종대왕 맥북’ 같은 엉뚱한 조합도 AI가 스스로 판단하여 비현실적임을 인지하게 하는 것이죠.

이와 함께 구글은 ‘반복적 시연 기반 검색증강생성’인 IterDRAG를 도입하여, 복잡한 질문을 여러 하위 질문으로 쪼개 처리하는 방식으로 AI의 이해력을 획기적으로 향상시켰습니다. 이러한 기술적 진보 덕분에, ‘심플QA 버리파이드’ 벤치마크에서 구글의 제미나이3 프로는 72.1%라는 높은 정답률을 기록하며, 오랜 경쟁자인 챗GPT를 압도했습니다.

25년의 검색 내공이 만든 강력한 AI 두뇌

이 모든 기술적 혁신이 실현 가능했던 배경에는 구글이 지난 25년간 쌓아온 검색 데이터베이스와 인덱스 체계가 큰 역할을 했습니다. 구글은 웹 크롤링을 통해 정보를 체계적으로 수집하고, 검색 색인(index)을 구축해왔습니다. 이 방대한 데이터와 검색 기술이 AI의 ‘두뇌’ 역할을 하면서, 정확성과 신뢰성을 한층 강화하는 데 기여한 것이죠.

구글은 또한 크롬 브라우저, 유튜브, 지도 서비스, 구글 렌즈 등 다양한 멀티모달 데이터를 활용하여 이미지와 영상, 텍스트를 융합하는 능력을 갖췄습니다. 이를 통해 AI의 이해도와 추론력이 자연스럽게 상승했으며, 경쟁사들이 따라갈 수 없는 강점으로 자리 잡았습니다.

하드웨어 혁신, ‘TPU’로 AI의 미래를 열다

마지막으로 구글의 하드웨어 전략도 빼놓을 수 없습니다. 2013년부터 개발을 시작한 자체 AI 반도체인 텐서프로세싱유닛(TPU)은, 특히 추론 용도에 특화된 7세대 ‘아이언우드’ 버전까지 발전하며, 비용 효율적이고 빠른 AI 연산을 가능케 했습니다. 업계는 앞으로 AI 칩 수요의 80%가 학습보다 추론에 집중될 것으로 보고 있으며, 구글이 그 선두에 서 있는 것입니다.

이처럼 구글은 오랜 연구와 축적된 데이터, 첨단 기술, 그리고 혁신적인 하드웨어까지 결합하며, ‘바드 굴욕 2년 만의 대반전’이라는 성과를 일궈낸 것입니다. 이 변화는 단순한 기술적 우위뿐만 아니라, AI 시장의 패러다임 자체를 바꾸는 중요한 전환점이 될 전망입니다.

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이처럼 구글은 25년 검색 내공으로 쌓아온 지식과 첨단 기술을 통해, 기존의 한계를 뛰어넘는 AI 혁신을 이뤄내며 다시 한번 세계 AI 시장의 강자로 자리 잡고 있습니다. 앞으로의 행보가 더욱 기대되는 구글의 ‘대반전’, 지금 바로 주목해보세요.

25년 검색 내공과 독자 기술로 이룬 혁신: 바드 굴욕 2년 만의 대반전…구글, 25년 검색 내공으로 GPT 꺾었다

단순히 데이터와 컴퓨팅 파워를 늘리던 시대는 저물었다. 구글은 독자적인 기술인 ‘DRAG’와 지식 그래프, 그리고 13년간 준비한 TPU 하드웨어를 결합하며 AI 성능의 혁신을 이뤄냈다. 이로 인해 구글은 2023년 ‘바드’의 굴욕을 딛고, 최신 AI 시장의 판도를 다시 뒤집는 강력한 경쟁자로 부상했다.

지난 2023년 2월, 구글의 생성형 AI ‘바드’는 제임스 웹 우주망원경 오답 등으로 시장의 기대를 저버렸지만, 불과 2년 만에 상황은 완전히 반전됐다. 최근 공개된 제미나이 3 프로는 인류의 마지막 시험 벤치마크에서 GPT-5.1을 훌쩍 넘어선 정답률 37.5%를 기록하며 그 성능이 제대로 증명되고 있다. 이처럼 구글은 오랜 검색 내공과 첨단 기술력을 바탕으로 AI 경쟁에서 우위를 확보하고 있다.

구글의 핵심 전략은 바로 ‘시연 기반 검색증강생성(DRAG)’ 기술이다. 이는 질문에 대해 기존 데이터에 의존하지 않고, 자체 검색을 통해 정답을 찾아내는 방식으로, 검색 결과와 생성형 AI의 결합을 극대화한다. 특히, 지식 그래프를 도입하면서 의미 있는 단어 관계를 파악하여 ‘엉뚱한 조합’에 회피하거나 환각 현상을 최소화하는 것 역시 혁신적인 접근이다. 예를 들어 ‘세종대왕 맥북’과 같은 우스꽝스러운 조합이 입력될 경우, AI는 이를 자연스럽게 걸러내 정확한 답변을 제공하는 것이다.

이와 함께, 구글의 ‘반복적 시연 기반 검색증강생성(IterDRAG)’은 복잡한 질문들을 여러 하위 질문으로 쪼개 처리하며, 답변의 신뢰성을 높이는 기술이다. 이는 GPT-5.1보다 더 뛰어난 성능인 심플QA 버리파이드 테스트에서 72.1%라는 압도적인 정답률을 기록하며 구글 AI의 우수성을 입증하고 있다.

이러한 성과는 구글이 오랜 시간 동안 구축해온 방대한 검색 데이터베이스와, 자체 개발한 인공지능 하드웨어 TPU(텐서프로세싱유닛) 덕분이다. 2013년부터 시작된 TPU 개발은 현재 7세대까지 진화하며, AI 추론에 특화된 비용 효율적 칩을 제공한다. 메타를 비롯한 여러 기업들도 구글 TPU 도입을 검토하며, 하드웨어 경쟁력까지 갖추고 있다.

이처럼 바드 굴욕의 그림자가 드리워졌던 과거와 달리, 구글은 ‘25년 검색 내공’과 독자 기술, 그리고 차세대 하드웨어를 통해 AI 성능의 폭발적인 성장세를 보여주고 있다. 앞으로는 데이터의 양보다 ‘질적 혁신’이 AI 발전의 핵심이 될 것이며, 구글은 그 최전선에서 강력한 힘을 발휘하고 있다.
이제 AI 경쟁 양상이 어떻게 변화할지, 그 끝이 어디로 향할지 관심이 집중된다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202511265549i