구글이 제미나이 3.6 플래시 를 공개한지 불과 3주 만에 3.7 모델을 공개했습니다. 기존 3.6 모델이 가격만 낮추고 성능은 3.5와 별반 차이가 없던 것과 달리 이번에 공개한 3.7 모델은 상당한 성능 향상도 이뤄냈습니다. 기존 제미나이 3.6 플래시는 Agent Arena multi-modal 랭킹에서 35위 수준이었으나, 제미나이 3.7 플래시는 20위로 크게 상승했습니다. 이는 Claude Sonnet 4.6, GPT-5.6 Terra 등과 유사한 성능 범위입니다.
또 코딩 및 에이전트 능력 강화해서 DeepSWE 벤치마크 결과 65.5%를 기록했습니다. 이는 전작(3.6 Flash) 대비 18.8% 향상된 성능입니다. 구글은 3.7 플래시가 코딩, 지식 작업(Knowledge work), 웹 개발에 뛰어난 정교한 모델이라고 강조하고 있습니다. 그러나 이것보다 더 놀라운 사실은 가격을 대폭 인하했다는 것입니다. 2026년 말까지 제공되는 출시 기념 가격 기준으로 100만 입력 토큰당 $0.75, 100만 출력 토큰당 $3.75로 책정되었습니다. 이는 기존의 16.7% 이하와는 결이 다른 파격 인하입니다.
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이와 같은 반값 할인의 배경으로는 가격 인하에도 불구하고 파격적으로 저렴하게 서비스를 제공하면서 급격히 토큰 사용량 점유율을 높인 딥시크 V4가 있는 것으로 보입니다. 최근 딥시크는 사용자가 너무 몰리면서 응답 속도가 지연되는 등 과부하가 걸리고 있으며 이로 인해 신모델 출시와 함께 오히려 가격을 올렸습니다. 반대로 딥시크에 밀린 오픈 AI는 루나 같은 경량 모델 가격을 80%나 인하하면서 점유율 확보에 열을 올리고 있습니다.
이런 상황에서 구글이 모델 성능을 올렸다고 해서 가격을 인상할 명분은 거의 없는 상태입니다. 오히려 점유율을 잃지 않으려면 가격을 인하하는 정도로는 부족하고 계속 늦어지고 있는 프로 모델 같은 고성능 모델 출시를 빨리 앞당겨야 할 상황입니다.
아무튼 천문학적인 인프라 투자에도 불구하고 미국 AI 기업들의 토큰 사용량 점유율은 10분의 1도 투자하지 않는 중국 AI 기업에 미치지 못하면서 내부적으로는 추가적 인프라 투자보다는 투자 효율화와 토큰 비용 절감에 적극적으로 나서야 하는 상황입니다. 공격적 인프라 투자보다 모델 효율화를 적극적으로 추진해 비용을 절감하는 것이 장기적인 생존 전략이 아닐까 생각합니다.
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