구글이 연례 개발자 컨퍼런스인 구글 I/O 2026을 통해 제미나이 옴니(Gemini Omni)와 제미나이 3.5(Gemini 3.5)의 실제 구동 영상을 9가지 사례로 공개했다. 이번 시연은 텍스트, 오디오, 비디오를 동시에 처리하는 멀티모달 능력을 넘어, 지연 시간을 최소화한 실시간 상호작용에 초점을 맞췄다. 특히 제미나이 옴니는 사용자의 음성 명령을 즉각적으로 이해하고 시각적 정보를 분석해 답변하는 과정에서 기존 모델 대비 응답 속도를 40% 이상 개선했다는 평가를 받는다. 이는 오픈AI의 GPT-4o나 앤스로픽의 클로드 3.5 소네트가 주도하는 실시간 에이전트 시장에서 구글이 기술적 우위를 점하려는 전략적 행보로 풀이된다. 글로벌 시장에서는 이미 모델의 지능 수준을 넘어 '얼마나 사람처럼 자연스럽게 대화하고 행동하는가'가 핵심 경쟁 지표로 자리 잡았다. 국내 기업들의 대응도 분주하다. 네이버는 하이퍼클로바X를 기반으로 한 에이전트 서비스 고도화에 집중하고 있으며, 삼성전자는 갤럭시 AI의 온디바이스 성능을 강화하기 위해 구글과의 협력을 지속하고 있다. 특히 현대차는 차량용 인포테인먼트 시스템에 제미나이와 같은 고성능 모델을 통합하여 음성 비서의 지능을 높이는 프로젝트를 진행 중이며, KB금융과 신한금융 등 금융권은 고객 상담 자동화를 위해 자체 거대언어모델(LLM)과 외부 모델을 결합한 하이브리드 전략을 채택하고 있다. LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 역시 산업 현장 맞춤형 멀티모달 모델로 차별화를 꾀하고 있다. 이러한 기술 도입 과정에서 개인정보보호위원회의 AI 데이터 활용 가이드라인과 과기정통부의 AI 기본법 제정 움직임은 국내 기업들이 반드시 고려해야 할 규제 환경이다. 특히 금융권의 경우 금융위원회의 망 분리 규제 완화 정책에 따라 클라우드 기반 AI 모델 도입이 가속화될 전망이다. 한국 시장에서는 통신사들의 움직임이 가장 빠르다. SK텔레콤의 에이닷(A.)과 KT의 믿음(Mi:dm), LG유플러스의 익시(ixi)는 이미 실시간 통번역과 상담 기능을 서비스에 적용하며 제미나이 옴니와 유사한 사용자 경험을 제공하려 노력 중이다. 다만, 구글의 이번 발표처럼 모델 자체의 추론 속도와 멀티모달 처리 효율이 비약적으로 상승함에 따라, 국내 기업들은 단순한 서비스 구현을 넘어 모델의 경량화와 비용 효율성 확보라는 과제에 직면했다. 향후 1년 내에 국내외 모델 간의 성능 격차가 좁혀질 것으로 예상되는 만큼, 누가 더 한국어 특화 데이터와 결합된 실시간 에이전트 생태계를 먼저 구축하느냐가 시장 점유율을 결정짓는 핵심 변수가 될 것이다.