👍 수직계열화의 힘

구글은 제미나이 3.0을 자체 TPU, 네트워크, 모델로 구현하며 AI 전 과정을 내재화했어요. 이는 엔비디아·MS·오픈AI가 나누어 맡던 역할을 한 기업이 통합해 수행한 사례로, 자체 생태계를 통해 효율을 극대화할 수 있음을 보여줬어요.

📊 효율적 투자와 재무 안정성

다른 기업들이 막대한 투자 계획으로 AI 버블 우려를 키운 것과 달리, 구글은 매출 대비 AI 투자 비율이 상대적으로 낮았음에도 기술 경쟁력을 확보했어요. 동시에 광고 사업을 통한 안정적인 현금 유입으로 부채 부담이 낮죠. 뿐만 아니라 조달한 자금을 성과로 연결하는 효율이 돋보였어요.

기술 내재화, 효율적 투자, 안정적 현금창출을 갖춘 구글이 경쟁 속에서 생산성을 높임에 따라, AI 경쟁은 '돈을 많이 쓰는 기업'이 아니라, '돈을 효율적으로 쓰는 기업'이 주도하는 방향으로 변화하고 있어요.

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1. 막대한 초기 비용과 리스크: 칩, 모델, 네트워크, 서비스까지 모두 직접 구축하려면 투자 규모가 매우 크고 회수 기간도 길어집니다. 또한, 기술 방향이 잘못되면 실패 비용이 한 기업에 집중됩니다.
2. 유연성과 파트너십 저하: 자체 시스템에 의존할수록 외부 생태계와 협력이나 기술 도입·전환이 어려워질 수 있으며,빠르게 변화하는 AI 시장에서 개방형 혁신 속도에 뒤처질 위험도 있습니다.
3. 조직 복잡성과 사일로(silo)화: 모델·칩·서비스 조직이 모두 내부에 존재하면 조직 구조가 복잡해지고 협업 비용이 증가하며, 오히려 내부 장벽을 만들어 혁신 속도를 낮출 수 있습니다.
4. 규제 및 독점 리스크: 특정 기업이 기술과 인프라를 모두 통제하면 시장 지배력 강화로 규제의 대상이 되기 쉬우며, 반독점 규제 강화가 추가 비용과 제약을 유발할 가능성도 큽니다.