게시일: 2025년 5월 22일
AI는 웹 개발자가 웹사이트와 웹 애플리케이션을 빌드하는 방식을 혁신하고 있습니다. Google I/O 2025에서 Google은 지난 1년간 진행해 온 작업을 공유하고 파트너가 웹에서 AI를 활용하는 방법을 보여주며 새로운 내장 AI API를 발표했습니다.
이벤트를 놓치셨나요? 이제 필요시 시청 가능하다는 반가운 소식을 알려 드립니다.
Chrome의 Gemini Nano를 사용한 실용적인 내장 AI
Google의 핵심 사명은 모든 개발자와 모든 사용자를 위해 Chrome과 웹을 더 스마트하게 만드는 것입니다. 이 강연에서 Thomas Steiner는 내장 AI 업데이트, 실용적인 사용 사례, Google의 미래를 살펴봅니다.
내장 AI는 브라우저에서 클라이언트 측 모델을 실행하며 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.
- 비공개: 민감한 사용자 데이터는 기기에 남아 있으며 브라우저를 벗어날 필요가 없습니다.
- 오프라인: 애플리케이션은 인터넷 연결이 없어도 AI 기능에 액세스할 수 있습니다.
- 성능: 하드웨어 가속 덕분에 이러한 API는 뛰어난 성능을 제공합니다.
각 내장 AI API의 코드 샘플을 살펴보고, 상태 업데이트를 확인하고, 이 기술을 구현하는 회사를 알아보세요.
멀티모달 API
Google은 새로운 멀티모달 API를 개발하고 있습니다. 즉, 모델에 시각적 콘텐츠에서 '보는' 내용이나 오디오 콘텐츠에서 '듣는' 내용에 관해 질문할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 구체화하고 조정할 수 있는 블로그 플랫폼에 업로드된 이미지의 대체 텍스트에 관한 추천을 받을 수 있습니다. 또는 Gemini Nano에 팟캐스트의 설명이나 트랜스크립션을 작성해 달라고 요청할 수도 있습니다.
하이브리드 AI
개발자가 클라이언트 측 AI에서 직면하는 한 가지 문제는 일부 플랫폼과 브라우저가 기기에서 모델을 실행하기 위한 하드웨어 요구사항을 충족하지 않는다는 것입니다. Gemini와 Firebase는 클라이언트 측 구현을 사용할 수 없는 경우 서버에서 Gemini Nano로 대체할 수 있도록 Firebase Web SDK 를 공동으로 빌드했습니다.
협업
내장 AI API에 관해 많은 개발자와 협력하게 되어 기쁩니다. 여러분의 도움이 없었다면 이러한 노력은 불가능했을 것입니다.
- 조기 프리뷰 프로그램: 16,000명이 넘는 개발자가 EPP에 참여하여 새로운 API를 테스트하고, 새로운 사용 사례를 발견하고, 웹용 더 나은 AI를 빌드하기 위한 의견을 제공했습니다.
- 해커톤: Google은 두 번의 해커톤을 개최했으며, 여러분은 놀라운 웹사이트와 확장 프로그램을 빌드했습니다.
작업은 끝나지 않았습니다. 의견을 계속 공유하고, 새로운 내장 API를 테스트해 주세요. Google은 계속 반복할 것입니다. W3C의 웹 머신러닝 커뮤니티 그룹에 가입하여 이러한 API를 표준화하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.
브라우저의 Gemini를 사용한 Chrome 확장 프로그램의 미래
AI 기반 확장 프로그램의 수가 지난 2년간 두 배로 증가했습니다. 실제로 Chrome 웹 스토어에서 설치된 모든 확장 프로그램의 10% 가 AI를 사용합니다. 이 강연에서 Sebastian Benz는 Chrome 확장 프로그램과 Gemini가 강력한 조합인 이유에 관한 실용적인 예를 제공합니다.
예는 Chrome의 새로 출시된 프롬프트 API를 사용하여 클라이언트의 웹사이트에서 데이터를 추출하고 처리하여 브라우저를 더 유용하게 만드는 방법부터
Chrome 확장 프로그램에서 Chrome의 프롬프트 API의 새로운 멀티모달 기능을 통해 오디오와 이미지를 사용자에게 더 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 잠재력을 보여주는 것까지 다양합니다.
Google DeepMind의 Project Mariner가 Chrome 확장 프로그램과 최신 Gemini Cloud API를 사용하여 완전한 브라우저 에이전트를 빌드하는 방법을 설명하여 브라우징의 미래를 살펴보는 것까지 다양합니다.
Chrome 확장 프로그램에서 클라우드 또는 브라우저의 Gemini를 사용하여 새로운 브라우징 환경을 빌드하고 브라우저를 더 유용하게 만드는 잠재력을 살펴보세요.
실제 웹 AI 사용 사례 및 전략
Yuriko Hirota와 Swetha Gopalakrishnan은 웹에서 AI를 사용하여 비즈니스와 사용자 환경을 개선하는 회사의 실제 사례를 강조했습니다.솔루션이 클라이언트 측 모델, 서버 측 또는 하이브리드 솔루션을 사용하는지 여부와 관계없이 중요한 것은 지금 바로 사용자에게 제공할 수 있는 흥미로운 새로운 기능입니다.
BILIBILI는 새로운 기능인 총알 화면 댓글을 통해 동영상 스트림을 더 매력적으로 만들었습니다. 이 기능은 발표자 뒤에 렌더링된 동영상에서 실시간 사용자 댓글을 제공합니다. 이를 위해 잘 알려진 머신러닝 개념인 이미지 분할을 사용합니다. 그 결과 세션 시간이 30% 증가했습니다. Tokopedia는 얼굴 감지 모델을 사용하여 업로드된 사진의 품질을 평가하여 판매자 인증 프로세스의 마찰을 줄였습니다. 그 결과 수동 승인이 거의 70% 감소했습니다.
뇌성 시각 장애 (CVI)가 있는 어린이를 위한 웹 플랫폼인 Vision Nanny는 AI 기반 시각 자극 활동을 제공합니다. 이 플랫폼은 이미지, 동영상 또는 실시간으로 손의 주요 지점을 찾는 손 랜드마크 감지 모델을 비롯한 여러 MediaPipe 라이브러리를 사용합니다. 50명의 어린이를 대상으로 한 파일럿 테스트에서 Vision Nanny가 수동 시각 자극 활동보다 5배 빠른 응답을 제공하는 것으로 나타났습니다. 치료사는 수동 설정을 삭제하여 세션당 평균 3시간을 절약했다고 보고했습니다.
Google Meet에는 조명 개선부터 흐릿하고 퍼지한 동영상 감소까지 AI로 지원되는 여러 기능이 있습니다. 가장 큰 문제는 이러한 기능이 실시간으로 작동해야 한다는 것입니다. 여기서 WebAssembly (Wasm)가 컴퓨터의 CPU 성능을 최대한 활용하고 실시간 동영상 처리를 지원하기 위해 사용됩니다.
이러한 사례는 웹에서 발생하는 AI의 실제 사례 중 일부에 불과합니다. 여러 다른 회사에서도 내장 AI API를 실험했으며, 일부 회사는 사례 연구에서 작업을 공유했습니다.
더 스마트한 미래 사용자 환경을 빌드하기 위한 클라이언트 측 웹 AI 에이전트
Jason Mayes는 인터넷의 미래인 웹 AI 에이전트를 설명했습니다. 웹에는 대규모 언어 모델 (LLM)의 기능을 넘어 유용한 작업을 대신 수행하기 위해 AI 기능을 브라우저에 직접 제공하는 에이전트형 미래가 있습니다.
클라이언트 측 접근 방식을 사용하면 개인 정보 보호가 강화되고, 지연 시간이 줄어들며, 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 에이전트를 사용하면 기존 웹사이트를 업그레이드하여 사용자를 대신하여 작업을 자율적으로 수행하고, 노출된 도구를 동적으로 선택하고 사용(잠재적으로 루프에서)하여 에이전트가 잠재적으로 복잡하거나 다단계 작업을 완료할 수 있습니다.
에이전트는 다음 작업을 할 수 있습니다.
- 하위 작업 계획 및 분할: 작업을 완료하기 위한 논리적 단계로 세분화하는 다단계 계획을 통해 더 복잡한 문제를 처리합니다.
- 최고의 도구 선택: 증강 언어 모델의 기본 지식에 대한 함수, API 사용 또는 데이터 저장소 액세스 여부에 관계없이 외부 세계에서 작업을 수행합니다.
- 컨텍스트 기반 메모리 유지: 에이전트 또는 외부 도구의 이전 출력을 기반으로 합니다. 단기 메모리는 모델의 컨텍스트 창 크기까지의 컨텍스트 기록의 FIFO 버퍼와 같은 역할을 하는 반면, 장기 메모리에서는 벡터 데이터베이스를 사용하여 이전 대화 세션 또는 완전히 다른 데이터 소스에서 필요에 따라 불러올 정보를 저장할 수 있습니다.
웹 AI 에이전트는 JavaScript의 기존 웹 기술과 통합되도록 설계되었습니다. 궁극적으로 브라우저에서 모델을 가장 잘 실행하기 위해 하드웨어를 계속 가속화하는 것이 중요합니다. 미래를 내다보면 WebNN과 같은 기술이 CPU, GPU, NPU 전반에서 모델 실행을 최적화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 더 작은 LLM으로의 추세와 지속적인 발전에 따라 앞으로 더욱 강력해질 것입니다.
지금 바로 브라우저에서 지능형의 반응형 맞춤형 사용자 환경을 만들 수 있도록 기기 내 처리와 전략적 클라우드 호출을 결합하는 하이브리드 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다. 조만간 기기가 LLM을 실행하는 데 더 많은 기능을 갖게 되면서 웹 AI 접근 방식에 투자한 수익이 발생할 것입니다.
Google I/O 2025 소식 확인하기
Google I/O 2025의 모든 강연을 웹 개발자 전용 재생목록과 함께 출시했습니다. io.google/2025에서 더 많은 내용을 시청하세요.