제품
2026-11-11 08:26
대형 AI 모델의 출시 속도는 사람들이 압도될 정도로 빨라졌다.
방금 Google DeepMind는 개발자, 기업, 과학 연구원 및 일반 소비자가 공식적으로 최신 주력 모델인 Gemini 4 Carbon을 사용할 수 있다고 공식 발표했습니다.
Carbon은 현재 Gemini 제품군 중 가장 포괄적이고 공개적으로 이용 가능한 모델입니다. 특히 복잡한 프로그래밍, 네트워크 보안, 과학적 추론, 장시간 실행이 필요한 다중 에이전트 작업에 적합합니다.
Google은 이미 2주 전에 Fairwind 프로그램을 통해 일부 사이버 보안 방어자에게 Carbon을 제공했으며 현재는 그 사용을 더욱 확대하고 있습니다.
이전에 출시된 Gemini 4 Argon과 비교하여 Carbon은 주로 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 도메인 간 연구 및 기타 어려운 작업을 목표로 하며 심층 추론, 반복 검증 및 오류 수정을 위해 더 많은 토큰을 소비할 수 있는 반면 Argon은 대부분의 일상 프로그래밍 및 지식 작업을 계속 수행합니다.
Carbon은 CursorBench 4.0, Perplexity WANDR 및 Zapier AutomationBench의 세 가지 벤치마크에서 모두 1위를 차지했으며, 단일 작업 비용은 외부 경쟁 모델의 최적이 아닌 성능보다 절반 이상 낮습니다.
가격 측면에서 Carbon의 API 우대 가격은 Argon과 동일하며 입력 토큰 100만 달러당 2달러, 출력 토큰 100만 달러당 10달러로 12월 1일부터 각각 4달러, 20달러로 조정됩니다.
한 문장으로 AI 팀을 소환해 하룻밤 사이에 완성된 게임을 만들 수 있다
Gemini 4 Carbon의 중요한 업그레이드는 여러 AI 에이전트를 조정하여 대규모 엔지니어링 프로젝트를 공동으로 완료하는 능력입니다.
이를 위해 구글은 AI 프로그래밍 플랫폼 구글 안티그래비티(Google Antigravity)에서 /swarm 기능의 프리뷰 버전을 출시했다. 개발자는 명령을 입력하여 여러 AI 에이전트를 구성하여 작업을 수행하고 진행 상황을 실시간으로 볼 수 있습니다.
그 중 Carbon은 아키텍처 설계, 작업 조정 및 코드 검토를 담당할 수 있는 반면, 기타 더 빠르고 저렴한 모델은 특정 개발을 담당할 수 있으며, 수정 결과를 확인하는 전담 검증 에이전트도 있습니다.
구글이 시연한 오픈월드 3D 게임은 이런 AI팀이 완성했다.
플레이어는 자전거를 탄 펠리컨의 역할을 맡아 Google의 Mountain View 캠퍼스를 자유롭게 탐험합니다. 개발 프로세스는 Blender를 사용한 3D 모델링, Three.js 및 WebGL을 사용한 게임 개발, 절차적 사운드 제작, Lyria를 사용한 배경 음악 생성을 포괄했습니다.
또 다른 시위는 훨씬 더 과장되었습니다.
Google은 Carbon에게 206개의 엔지니어링 도면이 포함된 7개의 공공 도시 계획 PDF 파일을 제공하여 AI에게 Google Platform 37 사무실 건물을 재건축하도록 요청했습니다.
밤새 10차례의 다중 에이전트 작업을 수행한 후 Carbon은 마침내 약 906,000개의 삼각형이 포함된 대화형 Three.js 3D 모델을 생성했습니다.
Carbon은 또한 에펠탑 건설 기간의 역사적인 사진과 엔지니어링 도면을 바탕으로 대화형 3D 역사 전시관을 만들었습니다.
61건반의 기계적 구조를 지닌 클라비코드도 CAD 도면과 X-ray 이미지를 바탕으로 복원되었습니다.
웹 디자인 측면에서 Carbon은 단 2회의 프롬프트 단어를 통해 Google Merchandise Store에 대한 5가지 시각적 디자인 계획을 제안하고 Nano Banana 2.1을 사용하여 제품 이미지를 생성했습니다.
타사 개발자도 실제 경험을 공유했습니다.
OpenCode 소프트웨어 엔지니어인 Kit Langton은 팀이 기존 UI 프레임워크에 데스크톱 애플리케이션을 적용할 수 없었기 때문에 퇴근하기 전에 요구 사항 목록을 Carbon에 제출했다고 말했습니다. 다음날 그가 돌아왔을 때 Carbon은 Rust UI 라이브러리를 처음부터 개발하고 OpenCode 데스크톱 애플리케이션을 다시 작성했습니다.
HubX는 Carbon에게 약 14,000번의 테스트를 통해 코드 베이스에서 16개의 실제 버그를 처리하도록 요청했으며, 궁극적으로 94%의 문제 해결률을 보고했으며 새로운 회귀 문제는 발생하지 않았습니다.
2시간 만에 제로데이 취약점 발견, 네트워크 보안 역량 더욱 강화
사이버 보안은 Gemini 4 Carbon의 또 다른 핵심 역량으로, Carbon은 SEC-bench Pro, ExploitGym 및 CWE-bench와 같은 취약성 발견, 악용 및 해결 벤치마크에서 선도적인 결과를 달성했습니다.
Google 내부 자율 보안 시스템인 Project Fortify에서 Carbon의 취약점 스캔 회수율은 100%, 취약점 분류 정확도는 95%에 달합니다. 오픈 소스 코드 웨어하우스 테스트에서 회수율은 Argon에 비해 상대적으로 25% 이상 향상되었습니다.
더욱 놀라운 점은 실제 테스트에서 Gemini 4 Carbon이 Wiz가 두 개의 대규모 SaaS 서비스 제공업체에서 2시간 이내에 제로데이 취약점을 발견하도록 도왔으며, 원래 연구 작업을 몇 주에서 단 몇 시간으로 단축했다는 것입니다.
Google Cloud 팀은 이를 사용하여 두 가지 오픈소스 소프트웨어 취약점의 악용 가능성을 확인했으며, SentinelOne은 Carbon을 사용하여 다른 참조 모델이 식별하지 못한 네 가지 유효한 취약점을 추가로 발견했습니다.
네트워크 보안 기능이 향상됨에 따라 Google은 모델 보안 보호도 강화했습니다.
시뮬레이션된 네트워크 공격 테스트에서 Carbon은 적응형 레드팀 에이전트가 시작한 공격 경로의 99%를 성공적으로 차단했으며, 보호를 성공적으로 침해한 단일 공격의 비율은 Argon의 3.1%에서 0.8%로 감소했습니다.
몇 주 만에 암호화 검증 완료, AI 단백질 연구의 새로운 돌파구
과학 연구 측면에서 구글은 암호화 형식 검증, 생물학적 실험 분석, 단백질 구조 예측 등 3가지 내부 과학 연구 사례를 발표했다.
가장 주목할만한 것은 Signal 암호화 프로토콜의 코드 검증입니다.
Google 연구원들은 Carbon과 같은 모델을 사용하여 보안 목표를 수학적 정리로 변환한 다음 수백만 줄의 Lean 증명 코드를 생성하는 AlphaProof Code라는 지능형 에이전트 공식 검증 프레임워크를 개발했습니다.
결국 팀은 과거의 유사한 작업에 일반적으로 전문 팀이 몇 년이 걸렸던 것과 달리 Signal 암호화 프로토콜과 관련된 코드의 주요 보안 속성에 대한 수학적 증명을 몇 주 만에 완료했습니다.
생물학적 실험 분야에서 Carbon은 실험 기록과 원시 데이터에서 깊은 웰 플레이트의 불충분한 자동 혼합, 기기의 잔류 미량 샘플 오염 등과 같은 이상 현상을 식별하여 연구자가 실험 재현성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.
단백질 구조 예측 측면에서 Google은 Carbon을 사용하여 다중 에이전트 시스템을 형성하여 대규모 서열 및 구조 데이터베이스에서 멀리 떨어져 있는 상동성 단백질을 자동으로 찾아 AlphaFold 3와 같은 구조 예측 모델에 대한 더 많은 참조 정보를 제공합니다.
CASP17 블라인드 테스트 데이터 세트의 7개 저상동성 단백질 계열에서 Carbon은 상동성 서열의 수가 평균 40배 증가한 것을 발견했습니다. 관련 결과는 연구자들이 구조 예측 모델을 재교육하지 않고도 연구하기 어려운 일부 단백질의 예측 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.
코드 작성부터 재무 분석까지 AI가 더욱 완전한 작업을 수행하기 시작합니다.
카본은 기술 연구개발 외에도 금융, 법률, 기업운영 등 전문분야로도 영역을 넓혀가고 있습니다.
Google은 인공 분석과 협력하여 PDF, 스프레드시트, 차트, 엔지니어링 도면을 처리하는 AI 에이전트의 능력을 구체적으로 평가하는 MKA(Multimodal Knowledge Agent) 벤치마크 테스트를 출시했습니다.
이번 테스트에서 카본은 2위를 기록했지만 작업당 평균 비용은 1위 모델에 비해 6배 이상 낮았다.
금융 시나리오에서 Carbon은 Hebbia의 엔드투엔드 금융 대리인 평가에서 가장 우수한 모델과 동률을 이루었고, 23개 최첨단 모델 구성을 다루는 Balyasny Asset Management의 종합 금융 인텔리전스 테스트에서 1위를 차지했습니다.
Hebbia는 Carbon이 보다 명확하게 구조화된 Excel 재무 모델은 물론 고품질 PowerPoint 프레젠테이션을 생성할 수 있다고 말합니다.
기업 검색 회사인 Glean은 Carbon이 사무실 데이터에서 지정된 회의록, 이메일 또는 비즈니스 데이터를 찾아 분석 결과와 조치 권장 사항을 직접 생성할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
비과금 사용자는 언제 사용할 수 있나요?
Google은 Gemini 4 Carbon의 공식 출시와 함께 다양한 사용자가 이를 사용하는 방법도 발표했습니다.
개발자는 Google AI Studio 및 Android Studio의 Gemini API 유료 계층을 통해 Carbon을 호출할 수 있으며 기업 사용자는 Gemini를 통해 비즈니스 및 관련 개발 도구로 사용할 수 있습니다.
일반 소비자의 경우 이제 Google AI Ultra 가입자에게 Gemini 앱과 Google 검색 AI 모드를 포함하는 Gemini 4 Carbon을 사용할 수 있습니다.
연구원은 Google이 이전에 출시한 무료 연구 프로그램을 신청할 수 있으며, 자격을 갖춘 참가자는 Carbon 및 Argon 모델을 모두 사용하여 Google Antigravity에 대한 사용량이 높은 액세스 권한을 6개월 동안 받게 됩니다. 사이버 보안 연구원은 Fairwind 프로그램을 통해 사이버 전용 Carbon을 신청해야 합니다.
과거 가전제품 시장을 돌이켜보면 휴대폰 제조사들은 주력 제품의 출시 주기가 상대적으로 고정되어 있는 경우가 많았다. 매년 몇 가지 중요한 출시가 이루어지면 기술 애호가들이 몇 달 동안 토론을 계속하기에 충분합니다.
오늘날의 AI 산업은 다른 이야기입니다. 다양한 특성을 지닌 새로운 모델이 거의 매일 등장합니다. 일부는 프로그래밍 목록을 새로 고치고 일부는 수학적 문제를 극복하며 일부는 수십 시간 동안 지속적으로 작업할 수 있습니다.
체험할 수 있는 모델이 너무 많은 시대에 접어들었다고는 상상하기 어렵습니다.
이러한 집중적인 기술 업데이트는 확실히 사용자에게는 좋은 일이지만 Gemini 4 Carbon의 출시 발표를 읽고 나면 여전히 약간 미완성이라는 느낌이 듭니다. 결국 구글은 눈길을 끄는 수많은 기능을 선보였지만 일반 소비자가 이를 경험하려면 구글 AI 울트라에 가입해야 한다는 점은 다소 흥미롭지 않다.
샨 종
안녕하세요, 월드 안녕하세요, 워드
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