
**Google Cloud AI (Vertex AI 포함)**은 데이터→모델→배포까지 완전 통합된 엔터프라이즈 및 생성형 AI 플랫폼으로, Google DeepMind의 Gemini 모델과 AI 최첨단 인프라를 활용합니다.
🧠 주요 구성 요소
1. Vertex AI 플랫폼
- Vertex AI Studio: 생성형 AI 앱과 멀티모달 LLM(Gemini 등)을 통합 개발 가능 openaimaster.com+12cloud.google.com+12cloud.google.com+12.
- Model Garden: Gemini, Imagen, Llama 4, Anthropic Claude, Gemma 등 200여 개 이상 파운데이션 모델 제공 techzine.eu+3cloud.google.com+3cloud.google.com+3.
- Agent Builder: 문서 기반 자동 에이전트 구축·배포 지원, e.g. Mayo Clinic, Vodafone 사례 appscribed.com+4cloud.google.com+4console.cloud.google.com+4.
2. 생성형 AI 및 미디어
- Gemini 2.5 Pro/Flash: 고성능 멀티모달 LLM으로 코드, 층위예측, “Deep Think” 기능 제공 itpro.com+6techradar.com+6en.wikipedia.org+6.
- Imagen 2/3, Veo, Lyria: 텍스트→이미지, 동영상, 음악 대응형 생성형 미디어 모델 공급 .
3. 하드웨어 & 인프라
- 클라우드 TPU/Ironwood: 7세대 TPU(Ironwood, 전례 없는 연산력) 지원 investors.com+2blog.google+2techradar.com+2.
- 고신뢰 글로벌 인프라, 네트워크 최적화, 보안 및 컴플라이언스 제공 medium.com.
4. 보안·컴플라이언스
- 엔터프라이즈 보안: IAM, VPC-SC, 데이터 거버넌스 및 에이전시 지원 강화 .
✅ 장점 및 활용 사례
- 엔드투엔드 개발: 데이터 수집부터 에이전트 배포까지 단일 플랫폼에서 처리 가능 .
- 풍부한 모델 선택권: Google 및 타사, 오픈 소스 포함 풍부한 LLM 라이브러리 제공 androidcentral.com+7cloud.google.com+7techzine.eu+7.
- 생성형 미디어 모델 선도: 이미지, 비디오, 오디오, 음악까지 지원되는 최초의 클라우드 플랫폼 .
- 대규모·고성능 인프라: 최신 TPU와 철저한 보안으로 기업·정부용 AI 워크로드에 적합 .
⚠️ 고려 사항
- 비용 구조: TPU 또는 GPU 기반 작업 시 비용 증가 우려, 신규 가격 모델 주의 필요 .
- 복잡한 설정: 다양한 기능과 모델 제공에는 초기 학습·관리 복잡도 존재.
📋 요약 테이블
기능 | 설명 |
플랫폼 | Vertex AI Studio, Model Garden, Agent Builder |
모델 | Gemini 2.5, Imagen 3, Llama 4, Anthropic 등 다채로운 모델 |
미디어 생성 | 이미지, 음악, 동영상 모두 지원 |
인프라 | Ironwood TPU, 고확장 글로벌 클라우드 |
보안 | 엔터프라이즈·정부용 인증 및 네트워크 보안 |
🧭 다음 단계 제안
- PoC 계획: Gemini 기반 Q&A 챗봇 또는 문서 자동 응답 에이전트 구축
- 벤치마크: Amazon Bedrock/SageMaker, Azure AI 비교를 통한 성능/비용 분석
- 미디어 PoC: Imagen, Veo, Lyria 등 생성형 미디어 모델 활용 프로젝트 실행
- 보안 검토: 기업·정부용 VPC, IAM, 네트워크 보안 설계
필요하신 경우, 예시 코드, 데모 환경 구축, 비용 모델링 자료도 제공 가능합니다 😊
AWS AI 인프라, Azure AI 인프라, GCP AI 인프라, Alibaba Cloud AI 인프라, 그리고 OpenAI 및 Anthropic 인프라에 Oracle Cloud AI 인프라를 추가하여 비교 분석한 표입니다.
AI 인프라 비교: AWS, Azure, GCP, Alibaba Cloud, Oracle Cloud, OpenAI, Anthropic
특징 / 구분 | AWS AI | Azure AI | GCP AI | Alibaba Cloud AI | Oracle Cloud AI | OpenAI AI | Anthropic AI |
핵심 컴퓨팅 자원 | - NVIDIA GPU: A100, H100 등 최신 GPU<br>- 자체 개발 칩: Trainium (학습용), Inferentia (추론용) | - NVIDIA GPU: A100, H100 등 최신 GPU (대규모 클러스터)<br>- AMD EPYC CPU (기밀 컴퓨팅 VM) | - Google TPU: 자체 개발 칩 (학습/추론용), v4, v5e, Trillium 등<br>- NVIDIA GPU (A100, H100) | - NVIDIA GPU: A100, H100, V100 등 최신 GPU<br>- 자체 개발 칩: Habanero (추론용) 등 | - NVIDIA GPU: A100, H100 등 최신 GPU (특히 베어메탈 인스턴스)<br>- 베어메탈 인스턴스: 가상화 오버헤드 없음 | - Microsoft Azure: Azure 클라우드의 대규모 GPU 클러스터 (NVIDIA A100/H100) | - AWS: Amazon EC2 인스턴스 (주로 NVIDIA GPU)<br>- GCP: Google Cloud TPU 또는 GPU |
네트워킹 | - EFA (Elastic Fabric Adapter): 대규모 분산 학습을 위한 초고속, 저지연 네트워킹 | - InfiniBand: GPU 클러스터 간 고속 연결<br>- Azure의 고성능 데이터센터 네트워크 | - ICI (Inter-chip Interconnect): TPU Pods 내 전용 고속 메시 네트워크<br>- Dataflow 네트워크 (멀티 Pod) | - RDMA (RoCE v2): 고성능 분산 학습을 위한 초고속 연결<br>- 고대역폭, 저지연 네트워크 | - RDMA over Converged Ethernet (RoCE): 클러스터 네트워크 (400Gbps)<br>- 분리된 네트워크: 인스턴스, 스토리지, OCI 서비스 트래픽 분리 | - Azure의 고성능 클러스터 네트워킹 (InfiniBand 기반) | - AWS EFA, GCP ICI 등 클라우드 제공업체 고속 네트워크 |
스토리지 | - Amazon FSx for Lustre (고성능 병렬 파일 시스템)<br>- Amazon S3 (객체 스토리지) | - Azure NetApp Files, Azure Blob Storage (ML 워크로드 최적화) | - Google Cloud Storage (클라우드 네이티브, 빅데이터/ML에 최적화) | - Alibaba Cloud OSS (Object Storage Service), NAS (Network Attached Storage), Pangu (분산 스토리지) | - OCI Object Storage: 고성능, 저비용<br>- OCI File Storage: HPC 및 AI 워크로드에 적합 | - Azure Blob Storage 등 고성능 클라우드 스토리지 | - 클라우드 제공업체 스토리지 서비스 (AWS S3, GCP Cloud Storage) |
데이터 센터 규모/역량 | - 전 세계 최대 규모의 글로벌 리전 및 가용성 영역<br>- 액체 냉각 솔루션 등 고성능 데이터 센터 | - 전 세계 광범위한 데이터 센터 네트워크<br>- AI 슈퍼컴퓨터 급 대규모 GPU 클러스터 구축 | - Google 자체 서비스에 사용되는 검증된 인프라<br>- AI Hypercomputer 아키텍처 (하드웨어-소프트웨어 최적화) | - 아시아 태평양 지역 강력한 거점 (중국 내 최대)<br>- 장베이(Zhangbei) 데이터 센터 등 AI 최적화 시설 | - 빠르게 확장되는 글로벌 리전 네트워크<br>- 고성능 AI 및 HPC 워크로드에 최적화된 설계 | - Microsoft Azure의 글로벌 데이터 센터 활용<br>- GPT 모델 학습을 위한 맞춤형 슈퍼컴퓨터 | - AWS, GCP의 글로벌 데이터 센터 활용 |
AI 워크로드 관리 | - Amazon SageMaker (End-to-end MLOps)<br>- AWS ParallelCluster (고성능 컴퓨팅 관리) | - Azure Machine Learning (MLOps 기능)<br>- Azure AI Foundry (고급 생성형 AI 시스템 구축) | - Vertex AI (MLOps, 통합 플랫폼)<br>- Kubernetes (컨테이너 오케스트레이션) | - Machine Learning Platform for AI (PAI): AI 개발 및 MLOps<br>- Model Studio: 생성형 AI 플랫폼 | - OCI Data Science: 데이터 과학 플랫폼<br>- Oracle Machine Learning: 데이터베이스 내 ML<br>- OCI AI Services: 미리 학습된 AI API | - 자체 개발한 분산 학습 프레임워크 및 최적화 기술 | - 자체 모델 학습/정렬 파이프라인 (헌법적 AI) 및 클라우드 관리 도구 활용 |
주요 모델 훈련 (사용처) | - Amazon Titan, Amazon Q<br>- Claude (Bedrock을 통해 Anthropic이 사용) | - OpenAI의 GPT 시리즈 (GPT-3, GPT-4 등)<br>- Microsoft 자체 AI 모델 | - Google의 Gemini, PaLM<br>- Claude (Vertex AI를 통해 Anthropic이 사용) | - Tongyi Qianwen (통이 첸원) 등 Alibaba 자체 LLM<br>- 다양한 중국 내 AI 기업 및 연구기관 | - Cohere (FM 개발사), MosaicML (NVIDIA에 인수), Reka AI 등 다양한 AI 스타트업/기업<br>- 자체 기업용 LLM | - GPT-3, GPT-4, GPT-4o, DALL·E 등 자사 모든 모델 | Claude 3 시리즈 등 자사 모든 모델 (AWS, GCP 인프라 활용) |
투자/파트너십 특징 | - 자체 칩(Trainium/Inferentia) 개발에 막대한 투자<br>- Anthropic 등 AI 선두 기업과의 파트너십 강화 | - OpenAI에 수십억 달러 투자, 독점적 파트너십으로 LLM 인프라 선점 | - 자체 TPU 개발 및 지속적인 업그레이드<br>- AI 반도체 스타트업에 투자 및 협력 | - 향후 AI 및 클라우드 인프라에 대규모 투자 계획<br>- 자체 AI 모델 개발 | - Cohere 등 주요 FM 개발사와의 파트너십 (투자 및 인프라 제공)<br>- NVIDIA와의 긴밀한 협력 (HPC 및 AI 분야) | - Microsoft와의 전략적 파트너십을 통해 방대한 컴퓨팅 자원 확보 | - AWS, Google로부터 대규모 컴퓨팅 자원(GPU/TPU) 지원 및 파트너십 |
총체적 관계 업데이트:
- 클라우드 제공업체 (AWS, Azure, GCP, Alibaba Cloud, Oracle Cloud): 이들은 AI 모델을 활용하고 배포하기 위한 '기반 시설' 및 '도구'를 제공하는 클라우드 서비스 제공업체입니다. 자체 AI/ML 도구를 개발하고, OpenAI나 Anthropic과 같은 선두 AI 모델 개발사의 모델을 자사의 클라우드 환경에서 쉽게 사용할 수 있도록 통합하여 제공합니다. Oracle Cloud는 후발 주자이지만 고성능 AI 인프라와 주요 AI 파트너십을 통해 이 시장에서 강력한 경쟁자로 부상하고 있습니다.
- AI 모델 개발사 (OpenAI, Anthropic): 이들은 직접 최첨단 AI '모델'을 개발하고 연구하는 전문 기업입니다. 이들은 클라우드 제공업체의 방대한 컴퓨팅 자원을 활용하여 모델을 훈련하고, 자사 모델을 클라우드 플랫폼을 통해 다른 기업들에게 API 형태로 제공하거나 파트너십을 맺습니다. OpenAI는 주로 Azure를, Anthropic은 AWS와 GCP를 사용하지만, Cohere와 같은 다른 주요 FM 개발사들은 OCI를 주요 훈련 플랫폼으로 선택하고 있습니다.
기업은 자신의 기존 IT 환경, 특정 AI 모델에 대한 필요성, 지리적 위치, 규제 준수 요구사항, 비용 효율성, 그리고 AI 워크로드의 성능 요구사항에 따라 이들 중 가장 적합한 클라우드 서비스와 AI 모델을 선택하게 됩니다. 특히 대규모 AI 학습이나 HPC 작업에서는 각 클라우드 제공업체의 인프라 특성이 중요한 선택 요인이 됩니다.
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