지난 한국시간으로 5월 20일, 구글에서 매년 진행하는 개발 컨퍼런스인 Google I/O 2026이 진행되었습니다. 이번 발표에서 많은 관심을 받았던 부분들이 Gemini 3.5 Flash, 에이전트, Android XR(스마트 안경), Antigravity 2.0과 같은 부분이였는데요.

이번 글에서는 AI및 주목 받았던 주제들 이외의 다양한 발표들에 대해 한번 소개해보는 시간을 가져보려 합니다. 과연 어떤 것들이 있었을까요? 한번 살펴봅시다.

1. AI Search

먼저 Google Search입니다. 기존 검색은 사용자가 짧은 키워드를 넣으면 관련 웹페이지 목록을 보여주는 방식이었습니다. 예를 들어 “서울 맛집”, “면접 질문”, “노트북 추천”처럼 검색어를 잘 쪼개야 원하는 결과를 얻기 쉬웠습니다.

그런데 이번에 발표된 새 검색 경험은 사용자가 더 길고 복잡한 질문을 던질 수 있도록 설계됐습니다. 구글은 이를 Search box의 25년 이상 만의 큰 업그레이드라고 설명하며, 이제 텍스트뿐 아니라 이미지, 파일, 동영상, Chrome 탭까지 입력으로 사용할 수 있다고 밝혔습니다.

이제 검색창은 단어 중심이 아닌 맥락 중심으로 바뀌였습니다. 예를 들어 ‘이 PDF 자료를 바탕으로 발표 준비를 도와줘’또는 ‘이 두 제품 사진을 비교해서 차이점을 알려줘’ 같은 식으로 검색할 수 있습니다.

검색 결과도 단순 링크 목록이 아니라, 질문에 맞는 요약과 관련 자료를 함께 보여주는 방향으로 발전합니다. 또한 AI Overview에서 이어서 질문하면 AI Mode로 자연스럽게 연결되어, 한 번 검색하고 끝나는 것이 아니라 대화하듯이 더 깊게 탐색할 수 있습니다.

2. Google AI Studio

Google AI Studio는 개발자용 도구이지만, 이번 발표에서는 개발자가 아닌 사람들도 이해하기 쉬운 방향으로 크게 확장됐습니다. 핵심은 프롬프트에서 앱까지입니다.

사용자가 “가계부 앱을 만들어줘”, “운동 기록 앱을 만들어줘”, “우리 팀 문서를 정리하는 대시보드를 만들어줘”처럼 설명하면, AI Studio가 앱의 기본 구조와 화면을 만들어주는 방식입니다. 구글은 AI Studio가 수백만 명의 빌더에게 “프롬프트에서 프로덕션 앱으로 가는 가장 빠른 경로”가 되었다고 설명했습니다.

이번에 눈에 띄는 부분은 Google Workspace 연동입니다. 예를 들어 Google Sheets에 있는 매출 데이터를 기반으로 대시보드를 만들거나, Drive의 문서들을 정리하는 내부 도구를 만들 수 있습니다. 즉, 앱이 빈 화면에서 시작하는 것이 아니라 사용자가 이미 쓰고 있는 문서, 표, 파일을 재료로 삼을 수 있습니다.

또 하나 중요한 변화는 Android 앱 생성인데요. 예전에는 Android 앱을 만들려면 Android Studio 설치, SDK 설정, Kotlin 문법, 에뮬레이터 실행 같은 절차가 필요했습니다.

하지만 이제 앱은 브라우저 안의 Android Emulator에서 미리 볼 수 있고, 실제 Android 기기에 설치해 테스트하거나 Google Play의 Internal Test Track으로 보낼 수도 있습니다.

물론 실제 서비스로 배포하려면 품질, 보안, 사용자 경험 검토가 필요하지만, 처음 시작하는 장벽은 크게 낮아졌습니다.

3. Google Play

Google Play에서는 단순한 앱 목록 화면에서 더 적극적인 탐색 공간으로 바뀌고 있습니다. Play Shorts는 앱의 모습과 기능을 짧은 세로 영상으로 보여주는 형식입니다. 사용자는 앱 설명문을 길게 읽지 않아도 이 앱이 어떤 느낌인지 빠르게 볼 수 있습니다.

또한 Ask Play는 사용자의 질문 맥락을 이해하고 후속 질문에도 대응하면서 적절한 앱이나 게임을 추천하는 대화형 탐색 기능입니다.

개발자 입장에서는 Play Console의 데이터 분석도 강화됩니다. 예를 들어 앱이 얼마나 노출됐는지, 결제 전환에서 어디가 막히는지, 구독자가 왜 이탈하는지 등을 더 쉽게 볼 수 있습니다. 

4. Chrome과 웹 플랫폼

Chrome 발표는 크게 두 방향입니다. 하나는 브라우저 안에서 AI 기능을 직접 실행하는 것이고, 다른 하나는 웹사이트를 더 빠르고 앱처럼 만들 수 있도록 도와주는 기술입니다. Chrome의 built-in AI는 서버에 매번 요청하지 않고 브라우저 안에서 AI 기능을 실행하는 흐름입니다.

구글은 Prompt API가 Chrome 148 버전에서 안정화되며, Gemini Nano 기반의 멀티모달 입력과 구조화된 출력 등을 지원한다고 설명했습니다. 또한 Gemma 197M 같은 작은 모델을 통해 요약 같은 특정 기능을 더 넓은 기기에서 실행할 수 있게 한다고 밝혔습니다.

웹 UI 쪽에서는 HTML-in-Canvas, Soft Navigations API, Declarative Partial Updates 같은 기능이 소개됐습니다. 이름은 어렵지만 방향은 간단합니다. 게임, 디자인 도구, 대시보드처럼 복잡한 웹앱을 더 부드럽고 정확하게 만들기 위한 기술입니다.

예를 들어 Soft Navigations API는 한 페이지 앱에서도 성능 지표를 더 잘 측정하게 해주고, Declarative Partial Updates는 페이지 전체를 다시 그리지 않고 필요한 부분만 효율적으로 바꾸는 데 도움을 줍니다.

로그인 경험도 개선됩니다. Immediate UI mode는 비밀번호와 패스키를 하나의 브라우저 관리 로그인 흐름으로 묶습니다. 사용자가 “로그인” 버튼을 누르면 Chrome이 저장된 비밀번호나 패스키를 자연스럽게 보여주는 방식입니다.

5. Google Workspace

Workspace 발표는 일반 사용자가 가장 쉽게 체감할 수 있는 부분입니다. Gmail, Docs, Keep에 음성 기반 기능이 들어오면서, 사용자는 손으로 모든 것을 입력하지 않고도 메일을 찾고, 문서를 만들고, 메모를 정리할 수 있습니다. 

• Gmail Live는 받은편지함에 음성으로 질문하는 기능입니다. 예를 들어 “내 항공편 게이트 번호가 뭐야?” 또는 “이번 주 아이 학교 일정이 뭐야?”라고 물으면 Gmail 안의 메일을 바탕으로 답을 찾아줍니다.
• Docs Live는 사용자가 말로 아이디어를 늘어놓으면 문서 구조를 잡고 초안을 만드는 데 도움을 줍니다.
• Keep은 사용자가 생각나는 대로 말한 내용을 정리된 메모나 목록으로 바꿔줍니다.

Google Pics도 발표됐습니다. 이는 이미지 생성과 편집을 위한 도구로, 특정 물체만 선택해 바꾸거나, 이미지 안의 텍스트를 수정·번역하고, Slides나 Drive 같은 Workspace 앱과 연결해 사용할 수 있습니다.

6. Ask YouTube: 유튜브 검색을 대화처럼 하기

Ask YouTube는 YouTube에서 영상을 찾는 방식을 바꾸는 기능입니다. 기존에는 자전거 배우기, 게임 리뷰, 요리법 처럼 키워드를 검색해야 했습니다.

하지만 Ask YouTube에서는 아이에게 자전거 타는 법을 가르치고 싶은데 좋은 영상 찾아줘또는 잠들기 전에 보기 좋은 아늑한 게임 리뷰를 찾아줘 처럼 더 자연스럽게 질문할 수 있습니다.

YouTube는 이 기능이 긴 영상과 Shorts를 포함해 관련 영상을 모으고, 구조화된 답변을 제공한다고 설명했습니다. 현재는 미국의 18세 이상 Premium 회원을 대상으로 제공되며, 이후 더 넓게 확대될 예정입니다.

7. SynthID와 C2PA

AI가 만든 이미지, 영상, 음성이 많아질수록 “이게 실제 촬영물인지, AI가 만든 것인지”를 구분하는 일이 중요해집니다. 구글은 SynthID와 C2PA Content Credentials를 확장한다고 발표했습니다.

SynthID는 AI가 만든 콘텐츠에 보이지 않는 신호를 넣어 나중에 검증할 수 있게 하는 기술이고, C2PA는 콘텐츠가 어떻게 만들어지고 수정됐는지 기록하는 표준입니다. 구글은 SynthID가 이미 1000억 개 이상의 이미지·영상과 6만 년 분량의 오디오에 적용됐다고 밝혔습니다.

사용자는 앞으로 Search, Chrome, Gemini 앱에서 ‘이거 AI로 만든 거야?’라고 물어보는 식으로 콘텐츠 출처를 확인할 수 있게 됩니다. 또한 C2PA 검증은 이미지가 카메라로 직접 촬영된 원본인지, 어떤 도구로 수정됐는지 확인하는 데 도움을 줍니다.

정리

이렇게 해서 AI이외의 알고 있으면 좋을 법한 Google I/O의 주제 및 내용들을 살펴보았습니다.

이전에도 AI는 Gemini이전에 특정 상황(검색, 추천 등)에서 단순하게 사용되다 보니 보통 단어 기반의 처리들을 했었는데, AI의 발전으로 Gemini 이외에도 사용자가 문장 기반으로 설명하면 바로 맥락에 맞는 결과들을 보여 줄 수 있다는 것을 시사한다고 생각합니다.

안녕하세요, Get IT 구독자 여러분!

지난 5월 19일 한국외국어대학교 글로벌캠퍼스 백년관 1층 국제세미나실에서 RTX AI PC Campus Seminar가 열렸습니다.

해당 세미나에서는 NVIDIA Korea 김승규 대표님께서 직접 AI 산업의 흐름과 RTX AI PC가 개발 환경에 가져올 변화를 소개해주셨습니다.

오늘 뉴스레터에서는 세미나에서 다룬 주요 내용을 정리해 공유드립니다. 😁

1. 세미나 프로그램 한눈에 보기

NVIDIA는 AI의 발전 과정을 다음 네 단계로 정의하였습니다.

• Perception AI → Generative AI → Agentic AI → Physical AI

초기 AI는 이미지 인식과 패턴 분석 등을 통해 데이터를 해석하고 분류하는 Perception AI에 가까웠습니다. 이후 AI는 텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 결과물을 만들어내는 Generative AI 단계로 발전했습니다.

최근에는 AI가 맥락을 이해하고, 복잡한 문제를 스스로 추론·계획하며 작업을 수행하는 Agentic AI 단계에 이르렀습니다. 더 나아가 Physical AI는 AI가 물리적 세계를 이해하고 실제 환경에서 로봇 등의 형태로 구현되는 단계로, 이미 자율주행·로보틱스·스마트 제조 분야에서 활용되고 있습니다.

결국 AI는 단순히 데이터를 인식하거나 새로운 결과물을 생성하는 수준을 넘어 자율적으로 판단하고 계획하며 현실에서 행동할 수 있도록 확장되고 있습니다.

NVIDIA는 이중에서도 Physical AI를 AI의 궁긍적인 목표로 제시했습니다.

• 지금은 ‘추론의 시대’

이러한 AI의 확장은 막대한 연산 수요로 이어집니다.

Generative AI를 일상에서 많이 사용하면서, AI가 답변을 만들어내는 데 필요한 토큰 사용량도 빠르게 늘었습니다. 김승규 대표는 토큰 사용량이 약 100배가량 증가했다고 언급하며, 그만큼 빠른 연산을 처리할 수 있는 하드웨어의 중요성을 함께 강조했습니다.

이 지점에서 GPU는 단순한 그래픽 처리 장치를 넘어섭니다. 대규모 병렬 연산에 특화된 GPU는 AI 모델의 학습뿐 아니라 추론 과정에서도 중요한 역할을 합니다. AI 서비스가 더 많이 사용될수록 GPU의 필요성 역시 함께 커지게 되죠.

3. Five Layer AI Cake, NVIDIA가 맡은 역할

AI 산업 생태계를 설명하기 위해 Five Layer AI Cake 개념이 소개되었습니다.

• Energy → Chips → Infrastructure → Models → Applications

Five Layer AI Cake는 챗봇, 로봇택시 같은 최상단의 애플리케이션 하나가 작동할 때, 그 아래의 모든 층이 함께 움직인다는 의미입니다. 에너지가 공급되고, 칩이 연산을 수행하며, 인프라가 이를 연결하고, 모델이 지능을 만들어내는 과정을 모두 거쳐야 하나의 AI 애플리케이션이 사용자에게 도달할 수 있습니다.

NVIDIA는 이 중 Chips와 Infrastructure 영역을 맡아, AI 모델과 서비스가 실행될 수 있도록 고성능 GPU와 연산 인프라를 제공합니다.

AI 인프라 구축은 아직 초기 단계이지만, 지금까지도 막대한 투자가 이루어지고 있으며 앞으로는 이보다 훨씬 큰 규모의 AI 인프라가 필요할 것으로 전망됩니다.

강연에서는 이를 "인류 역사상 가장 거대한 인프라 투자"로 표현하며, 전 세계에서 반도체 공장과 AI Factory가 전례 없는 속도로 빠르게 건설되고 있다고 설명했습니다.

이렇게 대규모 인프라를 구축하는 데는 전기 기술자와 배관공, 네트워크 엔지니어 등 다양한 분야의 숙련된 인력이 필요합니다.

이를 통해 AI 시대의 변화는 AI 모델을 직접 개발하는 사람들만의 것이 아니고, 컴퓨터공학 박사 학위가 없어도 각자의 전문성을 바탕으로 AI 인프라 구축에 충분히 참여할 수 있다고 강조했습니다.

AI는 지식 산업의 생산성도 끌어올리고 있습니다. 문서 작성, 코드 생성, 데이터 분석, 정보 검색처럼 지식을 다루는 업무에서 AI가 반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 보조하면서, 사람은 더 높은 수준의 판단과 기획, 의사결정에 집중할 수 있습니다.

AI는 사람의 역할을 대체하는 것이 아니라, 업무 처리 속도와 범위를 넓혀 더 많은 가치를 만들어낼 수 있도록 돕는 도구로 작동하고 있다고 전했습니다.

4. 2026년은 온디바이스 AI 생태계의 원년

RTX GPU는 AI 연산을 빠르게 처리할 수 있도록 설계된 하드웨어입니다. 특히 AI 연산에 특화된 Tensor Core를 통해 딥러닝 모델의 학습과 추론 성능을 높일 수 있습니다.

이러한 성능을 바탕으로 개발자는 AI 모델을 클라우드 환경에만 의존하지 않고, 로컬 PC에서도 직접 실험하고 실행할 수 있습니다. 강연에서는 RTX를 Fastest on-device AI accelerator로 소개했습니다.

앞으로는 고성능 개인 PC 한 대로도 AI 모델 실험, 프로토타입 제작, 애플리케이션 통합까지 더 가까운 환경에서 수행할 수 있다고 전했습니다.

🧩 마무리하며 ... 

안녕하세요! 한국외국어대학교 알고리즘 대회 HUFS CODEFESTIVAL을 운영해 온 학생들이 직접 만든 알고리즘 문제 풀이 서비스 HUFS CODEMASTER(훕코마)를 소개합니다.

국내 최대 알고리즘 저지 서비스였던 Baekjoon Online Judge가 운영을 종료하면서, 학생들이 무료로 알고리즘을 공부할 수 있는 환경이 크게 줄어들었습니다. 훕코마는 이러한 공백을 메우기 위해 만들어진 서비스로, 컴퓨터공학부 신찬수 교수님의 지도 아래 개발되었습니다.

훕코마에서는 이런 걸 할 수 있습니다.

• 코드를 제출하면 실시간으로 자동 채점
• 꾸준한 학습을 위한 알고리즘 풀이 스트릭 관리
• 난이도에 따른 트랙별 문제 풀어보기
• AI를 활용한 코드 평가 및 맞춤형 문제 추천 기능 (예정)

6월 5일, 베타 테스트를 시작합니다! 일부 기능이 불안정하거나 바뀔 수 있지만, 직접 사용해 보시고 발견한 오류나 개선 아이디어가 있다면 편하게 알려주세요. 여러분의 피드백이 훕코마를 더 안정적이고 유용한 알고리즘 학습 플랫폼으로 발전시키는 데 큰 도움이 됩니다.

또한 베타 테스트 기간에 플랫폼을 적극적으로 이용하고 설문조사에 성실히 참여해주신 분들 가운데 추첨을 통해 소정의 상품을 증정할 예정입니다.

6월 5일, 훕코마에서 만나요! 👉 code.gdghufs.com

1. 신청: 2026.06.02. (화) - 행사: 2026.06.06. (토) | 데이터야놀자 보러가기
2. 신청: 2026.06.08. (월) - 행사: 2026.06.20. (토) | 천하제일 입코딩 대회 보러가기
3. 신청(얼리버드): 2026.06.08. (월) - 행사: 2026.07.21. (화) | Unite Seoul 2026 보러가기
4. 신청 및 행사: 2026.06.24. (수) | Microsoft Build //localhost:Daegu 보러가기