Google I/O 2026에서 예고된 Gemini 4와 Veo 4

추론 예산을 요청마다 선택하는 Gemini 3.1 Pro

Google DeepMind는 2026년 2월 19일 Gemini 3.1 Pro를 출시하면서 조절 가능한 추론(adjustable reasoning)을 도입했다. 사용자와 개발자가 모델의 추론 깊이를 낮음(low)·보통(medium)·높음(high) 가운데 선택하는 설계다. VentureBeat는 이 기능을 Google의 전문 추론 시스템 Deep Think를 경량화한 형태로 평가하며 “Deep Think Mini”라고 명명했다.

그 중심에는 Think Budget 메커니즘이 있다. 설정된 추론 수준에 따라 모델이 내부에서 생성하는 Chain-of-Thought(CoT) 토큰 수를 동적으로 제어한다. 낮음에서는 CoT 토큰을 최소화해 응답 속도를 높이고 비용을 낮춘다. 높음에서는 분 단위 처리 시간을 허용하면서 여러 단계를 거치는 심층 추론을 수행한다.

⤢✕

2026년 2월 28일에는 Gemini Deep Think 전용 업데이트가 공개됐다. Deep Think는 Gemini API와 Gemini 앱에서 모두 제공되며, Nano Banana 2와 Lyria 3 등 관련 모델도 함께 발표됐다. 추론에 투입할 컴퓨팅 예산을 사용자가 직접 통제하게 되면서 비용과 성능의 관계가 모델 내부 속성이 아니라 선택 가능한 인터페이스로 드러났다.

고정된 추론 깊이와 무엇이 다른가

고정 추론(fixed reasoning) 모델은 요청의 난도와 관계없이 같은 컴퓨팅 예산을 할당한다. 단순 질의와 복잡한 분석에 동일한 추론 깊이를 적용하기 때문에 비용 효율이 떨어지고 응답 지연을 예측하기도 어렵다. 조절 가능한 추론은 작업 복잡도에 맞춰 컴퓨팅 예산을 달리 배분한다.

이를 구현하는 아키텍처는 단일 모델의 동적 스케일링과 모델 계층화(model tiering)로 나뉜다. Gemini 3.1 Pro가 채택한 전자는 같은 모델 가중치를 유지하면서 추론 단계와 CoT 토큰 예산을 런타임 파라미터로 제어한다. 하나의 배포로 여러 추론 수준에 대응할 수 있지만 구현 복잡도가 높다. 후자는 추론 깊이마다 별도 모델을 배치한다. 각 모델을 독립적으로 최적화할 수 있는 대신 인프라 비용이 늘어난다.

Claude Opus 4.7은 xhigh 추론 노력 파라미터로 비슷한 선택지를 제공한다. GPT-5.5는 OpenAI o-series 추론 모델의 계보를 잇는 고정 심층 추론 방식을 유지한다. Gemini 3.1 Pro의 낮음·보통·높음 설정은 개발자가 요청별 비용을 예측하고 예산을 세밀하게 통제할 수 있다는 점에서 실용적인 차이를 만든다.

Google I/O에서 예상되는 Gemini 4의 방향

Google I/O 2026은 5월 19일~20일 캘리포니아 마운틴뷰 쇼어라인 앰피씨어터에서 개최된다. 세션 목록과 사전 유출 정보를 종합하면 에이전틱 AI가 행사의 지배적인 주제가 될 것으로 보인다. 핵심 발표로는 Gemini 4와 영상 생성 모델 Veo 4가 주목받고 있다.

Gemini 4의 컨텍스트 윈도는 Gemini 3.1 Pro의 100만 토큰에서 200만 토큰으로 확장될 전망이다. 200만 토큰은 대규모 코드베이스 전체를 검색 증강(RAG) 없이 컨텍스트에 담을 수 있는 임계값으로, 에이전틱 코딩 작업에 실질적인 이점을 제공한다.

개발자가 모델의 instruction-following 적극성을 조절하는 compliance mode도 도입될 것으로 예상된다. 이는 Claude Opus 4.7의 논쟁적 응답 문제를 직접 겨냥한 기능이다. 네이티브 동영상 이해 기능은 현재 Gemini 3 Pro의 약 90분보다 긴 클립을 처리하는 방향으로 확장될 예정이다.

⤢✕

Veo 4가 풀어야 할 영상의 시간적 일관성

Veo 4는 30초 영상 생성을 핵심 기능으로 예고한 Google의 영상 생성 모델이다. Veo 계열은 비디오 확산 트랜스포머(video diffusion transformer)를 기반으로 하는 것으로 알려져 있으며, Gemini의 멀티모달 백본과 결합해 언어 프롬프트로 고품질 영상을 생성한다.

영상 생성에서 까다로운 지점은 시간적 일관성(temporal consistency)이다. 프레임이 바뀌어도 객체와 조명, 물리적 속성이 이어져야 한다. 이를 위해 시간 축을 추가 차원으로 취급하는 3D 어텐션 메커니즘이 활용된다. Gemini 백본과의 통합은 텍스트·이미지·동영상 입력을 같은 임베딩 공간에서 처리하는 통합 멀티모달 인코더를 공유해 크로스모달 이해를 강화한다.

Veo 4의 경쟁 상대는 OpenAI Sora, Runway Gen-3, Stability AI의 Stable Video Diffusion이다. 30초라는 목표 길이는 현재 상용화된 AI 영상 생성 모델 가운데 상위 수준이다. Google I/O 2026에서 실제 데모 품질이 공개되면 시장에서의 위치도 더 분명해질 것이다.

개발자 채택과 시장에 미칠 영향

Google I/O 2026 전후로 나타난 Google 트래픽 급등은 기술 발표가 소비자 행동 변화로 이어지는 흐름을 보여준다. Gemini 3.1 Pro 출시 뒤 Gemini API 사용량과 Google AI Pro·Ultra 구독자 수는 증가 추세를 보였다. Google I/O 2026 발표는 이 흐름을 더 가속할 것으로 예상된다.

개발자 관점에서는 조절 가능한 추론이 채택 속도를 높이는 요인이다. 고정 추론 모델보다 소규모 요청의 비용을 낮출 수 있어 API 사용의 진입 장벽이 내려가고, 실험적인 통합을 시도할 유인도 커진다.

Gemini 3.1 Pro의 Deep Think Mini와 Think Budget은 LLM의 비용과 성능을 요청 단위로 선택하는 기준을 제시했다. Gemini 4는 200만 토큰 컨텍스트와 정교한 추론 제어를 바탕으로 에이전틱 코딩과 복합 워크플로 처리 경쟁력을 높일 것으로 기대된다. Veo 4의 30초 영상 생성은 멀티모달 AI의 활용 범위를 넓힐 전망이며, GPT-5.5·Claude Opus 4.7과의 경쟁은 도메인 특화 성능, 추론 유연성, 멀티모달 역량을 중심으로 전개될 것이다.