Google Cloud, 스타트업 AI 스택 구축의 3대 핵심 트렌드 공개

Google Cloud가 스타트업의 AI 인프라 구축을 주도하는 세 가지 핵심 트렌드를 공개했다. AI 시대 초기보다 플랫폼 채택률이 높아진 가운데, 컴퓨팅, 모델, 에이전트 관리가 결합된 통합 스택이 성장의 주된 동력으로 꼽혔다.

주요 채택 트렌드

보고서는 스타트업들이 집중하는 세 가지 영역을 다음과 같이 제시했다.

Gemini Enterprise 성장: 스타트업들은 TPU 및 GPU 클러스터 관리, 에이전트 구축, 1차 및 3rd-party 모델 접근을 위해 Gemini Enterprise를 점차 확대 적용하고 있다. 이는 Storage, BigQuery, GKE 등 핵심 클라우드 서비스 사용으로 이어지는 경우가 많다.
혼합 모델 전략: 기업들은 과학 연구, 생성형 미디어, 금융 분석 등 다양한 작업에서 가격 대비 성능을 균형 있게 맞추기 위해 프런티어 모델과 'workhorse' 모델을 조합해 배포하고 있다.
컴퓨팅 유연성: GPU와 TPU 모두에 대한 접근성이 필수적이다. 스타트업들은 컴퓨팅 자원을 단독으로 사용하지 않으며, 에이전트 구축 도구 및 데이터 서비스와 결합해 활용한다.

Google Cloud는 지난 60일 동안 12개 이상의 스타트업과 체결한 계약을 통해 이러한 트렌드를 입증했다. 주요 사례는 다음과 같다.

Arya Health: 의료 행정 에이전트 워크플로우에 Gemini 2.5 Pro, 3.1 Flash, 3.5 Flash Lite를 사용하며, 추론 능력, 속도, 비용을 기준으로 모델을 선택한다.
Casco: 사이버 보안 기업으로, 복잡한 공격 대응에는 고급 추론 모델을, 하위 에이전트 작업에는 Gemini 3.5 Flash를 활용한다.
CodeRabbit: 애플리케이션 기반에 Cloud Run과 Storage를 사용하며, 코드 변경 영향 분석 및 수정 사항 생성 기능 강화를 위해 Gemini 3.1 Pro 도입을 시작했다.
MicroAGI: 로보틱스 스타트업으로, 멀티모달 처리를 위해 NVIDIA Blackwell 시스템과 Gemini Enterprise Agent Platform에 접근한다.
Ineffable Intelligence: 초지능(superintelligence) 연구를 위해 NVIDIA Vera Rubin 시스템 접근을 위해 Google Cloud와 파트너십을 맺었다.

이러한 사례들은 스타트업들이 게임, 헬스케어, 사이버 보안, 로보틱스 등 특정 산업의 과제를 해결하기 위해 하드웨어(NVIDIA GPU, TPU)와 소프트웨어(Gemini 모델, BigQuery)의 특정 조합을 어떻게 활용하는지 보여준다.