안녕하세요! 타카하시입니다.(*'▽') 와주셨네요!!! 이전 글에서 “Gemini 4 Argon이 Antigravity에 온다면 재밌겠어!”라고 이야기했었는데, 정말로 와 주셨네요!!! (파치파치)
2026년 10월 13일, 구글은 새로운 최상위 클래스 AI 모델 “Gemini 4 Argon”의 일반 제공 시작을 공식적으로 발표했습니다. 그리고 무엇보다 기쁜 것은, 구글 Antigravity의 탑재도 동시에 발표되었다는 점이었습니다! 이전 게시글에서는 아직 일반 공개 일정이 파악되지 않았고, Antigravity 탑재에 대한 저의 예상 단계였지만, 단 10일 만에 그것이 현실이 되었습니다 (웃음).
하지만 자세히 살펴보면 몇 가지 의문점이 있습니다. “일반 공개된” 사용자가 항중력(Antigravity)을 사용하는 것과 아르곤(Argon)을 사용할 수 있는 것은 아니기 때문입니다. 이번에는 최신 공식 발표를 바탕으로 다음과 같은 내용을 정리해 보겠습니다!
본문 청크 4/70의 내용을 제공해주시면, 100% 자연스럽고 정확한 한국어 번역문을 출력해 드리겠습니다.
- 드디어 Gemini 4 Argon이 일반 공개되었습니다.
- 항중력 기술이 공식적으로 탑재되었으며, 기대해도 좋을 것 같습니다.
- 구글 내부에서는 이미 놀라운 결과가 나오고 있는 것으로 보입니다.
- 하지만, 안티그레이비티는 누구든지 사용할 수 있는 것은 아니에요!
- API 요금은 생각보다 저렴할까요? 하지만 주의할 점도 있습니다.
- GPT-6나 Claude와 비교했을 때 어떻게 되나요?
- 미래의 AI 코딩은 “모델의 지능”만으로는 결정되지 않는다.
- 만약 아르곤을 사용할 수 있다면, 이런 일을 시도해보고 싶다.
- 이번 주말에 츠키시마 료의 ‘나를 껴안아줘’를 읽고, 츠키시마 료의 다른 작품도 읽어보고 싶어졌습니다. 츠키시마 료의 작품은 감동적이고 깊이 있는 주제를 다루어 앞으로도 꾸준히 그의 작품을 읽고 싶습니다. 특히 ‘나를 껴안아줘’는 츠키시마 료의 대표작 중 하나라는 점을 읽어보니 알 수 있었습니다. 앞으로 츠키시마 료의 다른 작품들도 찾아 읽어보고 싶습니다.
드디어 Gemini 4 Argon이 일반 공개되었습니다.
이번 발표에서 가장 큰 변화는 지금까지 일부 사용자에게만 제한되어 있었던 Gemini 4 Argon이 일반 사용자 및 개발자에게도 제공되기 시작했다는 점입니다. 제공 시작일은 2026년 10월 13일입니다.
Google에 따르면, 아르곤은 다음과 같은 분야에 능숙합니다.
* 복잡한 프로그래밍
* 대규모 소프트웨어 개발
* 장시간에 걸친 다단계 작업
* 금융 및 법률 등 전문적인 분석
* 사이버 보안
* 과학 연구 및 고도화된 수학적 추론
정말 훌륭한 분야들이네요 (웃음).
단순히 제가 주목하는 것은 단순한 지식량이나 추론 능력의 높이이 아닌, “어떤 일을 AI에게 얼마나까지 맡길 수 있는가”라는 점입니다. 지금까지의 AI는 질문에 답하거나, 코드를 작성하거나, 문장을 만드는 것이 중심이었죠. 물론 현재의 AI 에이전트는 이미 여러 작업을 묶어서 진행할 수 있지만, 실제 개발에서는 “중간에는 잘 되었는데 결국에는 이상한 수정을 했고”, “원인을 조사하는 과정에서 원래의 목적을 잊어버렸고”, “수정했다고 말하고 있지만 전혀 개선되지 않았다는 점”과 같은 문제점들이 종종 발생합니다.
아르곤은 이러한 복잡하고 긴 작업을 보다 정확하게 수행할 수 있도록 설계된 모델입니다. 이번 발표에서 주목할 만한 점은 단순히 벤치마크 숫자가 높다는 것뿐만 아니라, 구글 내부에서 이미 실제 개발 업무에 사용되고 있다는 점입니다.
항중력 기술이 공식적으로 탑재되었으며, 기대해도 좋을 것 같습니다.
자, 개인적으로 이번 본론은 다음과 같습니다. Gemini 4 Argon이 Google Antigravity에 공식적으로 탑재되었습니다! Antigravity는 AI가 프로젝트 파일을 읽고, 코드를 수정하며, 터미널이나 브라우저 등을 사용하여 개발을 진행할 수 있는 환경입니다. 이전에 이미 충분히 편리했지만, Argon이 추가되면서 더욱 복잡한 작업을 맡길 수 있는 가능성이 생겼습니다.
예를 들어 “이 시스템의 로그인 처리가 이상해서, 원인을 조사하고 수정해줘”와 같은 요청을 했을 경우, 단순한 코드 생성 AI는 문제의 원인이 될 만한 부분의 코드를 제안하는 정도일 뿐입니다. 반면, Antigravity와 같은 에이전트 기반의 개발 환경에서는 다음과 같은 흐름을 어느 정도 모아서 실행할 수 있습니다.
관련 파일을 검색한다.
로그인 처리 방식을 조사한다.
오류 원인을 진단한다.
수정 방법을 모색한다.
실제로 코드를 수정한다.
테스트하여 문제가 없는지 확인한다.
이번에 Argon은 이러한 다중 단계 작업을 수행하는 데 강점을 보이는 것으로 평가받고 있습니다. 특히 기존의 거대 시스템을 이해하면서 수정하는 능력에 대한 기대감이 높습니다. 새로운 앱을 만드는 경우에는 비교적 명확한 지침으로 해결되는 경우도 많지만, 기존 시스템의 경우에는 그렇지 않습니다. DB, API, 화면, 인증 처리, 과거 수정 이력 등 여러 요소들이 복잡하게 얽혀 있으며, 한 곳을 수정하면 다른 곳이 망가질 수도 있는 상황이 흔하게 발생합니다.
그래서 코드를 빠르게 작성하는 능력보다 시스템 전체를 이해하고 안전하게 변경할 수 있는 능력이 더 중요하게 작용하는 경우도 있습니다. 이게 얼마나 개선되고 있는지를 상당히 궁금해집니다!
구글 내부에서는 이미 놀라운 결과가 나오고 있는 것 같습니다.
이번 발표에서는 Google이 내부적으로 Argon을 사용한 결과도 공개했습니다. 특히 주목된 것은 다음 두 가지입니다.
AI 에이전트 이용 시 코드 제출량은 35% 증가했으며, 코드 제출 후 롤백은 30% 감소했습니다.
롤백이란 쉽게 말하면 “수정한 코드를 원래대로 되돌리는 것”입니다. 예를 들어, AI에 기능을 추가해 달라고 부탁했지만 문제가 발생하여 변경 사항을 취소하는 경우와 같습니다. 즉, Google의 내부 데이터에서는 AI를 사용한 개발이 진행되는 한편으로, 변경 사항을 취소하는 경우는 줄어들고 있다는 것입니다. 이는 상당히 중요한 이야기라고 생각합니다. AI가 얼마나 빠르게 코드를 작성하든, 문제가 발생하면 아무 의미가 없기 때문입니다.
덧붙여, 구글의 발표에 따르면 유튜브의 댓글 표시 처리 최적화, 대량의 오래된 버그 보고서 정리, 복잡한 보안상의 문제 발견, 오래된 프로그램의 새로운 언어 지원으로의 전환 등에 Argon을 활용한 사례들이 소개되고 있습니다.
하지만, 여기서 주의해야 할 점이 있습니다. 이는 구글이 공개한 내부 활용 실적일 뿐이며, 우리가 일반적인 개발 환경에서 사용했을 때에도 반드시 동일하게 35%의 효율이 향상된다는 의미는 아닙니다. 실제 성능에 대해서는 앞으로 사용자들의 검증을 통해 발전해 나갈 것으로 보입니다.
하지만, 항중력 기술은 누구나 쉽게 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
자, 여기서 조금 안타까운 소식을 전합니다. 이번 Argon이 일반 공개된 것은 분명하지만, 이용 가능한 장소에 따라 필요한 요건이 다릅니다. 2026년 10월 14일 현재 Google 공식 발표를 정리하면 다음과 같습니다.
【Gemini 앱】 ・Google AI Pro：사용 가능 ・Google AI Ultra：사용 가능
【구글 항중력】 ・구글 AI 울트라：사용 가능 ・대상 기업용 Gemini Enterprise 플랜：사용 가능 ・구글 AI Pro：아르곤의 이용 대상으로는 안내되지 않았습니다.
[개발자를 위한] ・Gemini API는 유료 플랜에서 이용 가능 ・Google AI Ultra 사용자는 Google AI Studio에서도 체험 가능
즉, Gemini 앱에서 Argon을 사용할 수 있다는 것은 동일한 계약으로 Antigravity의 Argon도 사용할 수 있다는 의미가 아닙니다. 이는 꽤 큰 차이입니다. 제 경우에는 Antigravity는 일상적으로 사용하는 개발 환경이므로, 거기서 사용할 수 있는지 여부가 중요하지만……이번에는 Ultra가 필요한 것 같습니다. 역시 최상위 클래스 모델을 사용하려면 어느 정도 비용이 발생한다는 뜻이군요.
아직 제공은 순차적으로 진행되기 때문에 대상 플랜에 즉시 표시되지 않을 수 있으며, Antigravity는 최신 버전으로 업데이트될 예정입니다.
API 요금은 생각보다 저렴할 수 있지만, 주의해야 할 점도 있습니다.
아르곤의 요금에 대해서도 간략하게 언급하겠습니다. 구글에서 발표한 API 도입 가격은 다음과 같습니다.
• 입력 100만 토큰당 2달러
• 출력 100만 토큰당 10달러
토큰이란 인공지능이 문장 등을 처리할 때 사용하는 단위로, 대략적으로 말하면 인공지능에 입력된 정보와 인공지능이 생성하는 답변의 양에 따라 요금이 부과되는 방식입니다.
다만, 이 요금은 도입 기간에 한해 제공됩니다. 2026년 11월 30일을 기준으로 지나면, 공개용 Argon 모델의 요금은 “입력 100만 토큰당 4달러”, “출력 100만 토큰당 20달러”로 변경되며, 현재 도입 가격에서 실질적으로 2배가 됩니다. 이 요금은 API의 사용량 기반 요금이며, Antigravity의 월정액 요금은 아닙니다.
개인적으로는 여기도 앞으로 주목해야 할 중요한 포인트라고 생각합니다. 아무리 고성능의 AI라도 사용될수록 비용이 증가하여 일상적인 개발에서는 다소 활용하기 어려워집니다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 요청으로 모델을 여러 번 호출하는 경우가 많아 모델 자체의 요금뿐만 아니라 하나의 작업을 완료하는 데 실제로 발생하는 비용이 중요한 요소가 됩니다.
GPT-6나 Claude와 비교했을 때 어떻게 되나요?
여기까지가 핵심적인 부분입니다. 이번에 구글은 Argon이 여러 평가 지표에서 매우 높은 성능을 보였다고 발표했습니다. 금융, 법률, 코딩 등 실무적인 능력을 평가하는 ‘Vals Index’에서는 1위를 차지했습니다.
하지만, 그것을 근거로 해서 “아르곤이 모든 AI보다 뛰어나다!”라고 단언하는 것은 다소 틀린다고 생각합니다. 왜냐하면 AI의 성능은 무엇을 시키느냐에 따라 크게 달라지기 때문입니다. 짧은 프로그램을 빠르게 만드는 것, 기존의 거대한 시스템을 조사하는 것, 복잡한 버그를 수정하는 것, 웹 화면을 만드는 것, 자동 테스트를 실행하는 것, 장시간 작업을 끝까지 수행하는 것 등은 모두 조금씩 다른 능력입니다.
또한, 동일한 모델이라도 어떤 개발 환경에서 사용하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. Antigravity, Claude Code, Codex에서는 모델뿐만 아니라 파일 읽어오는 방식, 도구 사용법, 작업 진행 방식에도 차이가 있습니다.
아르곤은 현재 매우 유력한 선택지입니다. 다만, 실제 개발에서 GPT-6나 Claude를 능가하는지 여부는 앞으로의 검증을 통해 밝혀질 것입니다. 같은 작업을 맡겼을 때 어떤 AI가 가장 적은 수정 횟수로 완료시켜주는지 더 중요하게 생각합니다.
미래의 AI 코딩은 “모델의 지능”만으로는 결정되지 않는다.
이제부터는 다소 개인적인 考察입니다. 이번 Argon 탑재를 보고, AI 코딩 경쟁이 더욱 다음 단계로 진화했다고 느껴집니다. 이전에는 AI에 코드를 작성해 달라고 요청하는 것 자체만으로도 놀라웠지만, 이제는 “이 기능을 추가해 줘”, “원인을 조사하고 수정해 줘”, “테스트까지 실행해 줘”와 같은 요청이 일상적으로 가능한 상황이 되었습니다.
이제부터 어떤 모델이 가장 현명한지보다 어떤 환경이 가장 안전하게 업무를 맡길 수 있는지를 겨루는 경쟁이 벌어질 것으로 예상됩니다. 그럴 수 있도록 필요한 것은 다음 세 가지라고 생각합니다.
기존 시스템을 정확하게 이해하는 것은 큰 프로그램이라도 각 기능의 관계 및 영향 범위를 파악하는 것을 의미합니다.
긴 작업을 중간에 포기하지 않고 지속적으로 완료할 수 있는 능력과, 중간에 오류가 발생하더라도 원인을 분석하고, 필요에 따라 계획을 수정할 수 있는 능력을 의미합니다.
③ 작업 결과가 사람이 쉽게 확인할 수 있도록 하고, 어떤 내용을 변경했는지, 그 이유와 수행한 테스트 내용을 명확하게 파악할 수 있도록 한다.
특히 3번째로, 앞으로 더욱 중요해지고 있다고 생각합니다. AI의 능력이 높아질수록 인간이 모든 세부 코드를 확인하는 것은 매우 어려워질 것입니다.
바로 그 이유를 설명하기 위해, AI가 수행한 작업을 인간이 제대로 파악할 수 있는 시스템이 필요하기 때문입니다. 이는 이전 글에서 언급한 “AI 덕분에 개발이 빨라졌지만, 어찌하여 인간의 일자리가 줄어들지 않는가”라는 이야기와도 연결됩니다.
단순히 개발 속도만 올리는 것이 아니라, 인간의 부담까지 줄일 수 있는 AI가 되어주길 바랍니다.
만약 아르곤을 사용할 수 있다면, 이런 시도를 해보고 싶습니다.
제가 Antigravity에서 Argon을 활용할 수 있게 되면, 우선 기존 시스템의 개선 작업을 시도해 보고 싶습니다. 특히, 다음과 같은 항목들을 비교 분석해 보려고 합니다.
• 기존 리포지토리의 구조를 얼마나 정확하게 이해할 수 있는가
• 다수 파일에 걸쳐 이뤄지는 수정 작업을 맡을 수 있는가
• 디버깅 원인 특정이 얼마나 정확해졌는가
• 불필요한 파일까지 변경되는 것을 방지할 수 있는가
• 테스트 또는 수정 재실행이 얼마나 발생하는가
• 기존 Gemini 모델이나 Claude와 비교했을 때 무엇이 다른가
새로운 앱을 처음부터 만드는 것도 재미있지만, 개인적으로는 이미 움직이는 시스템을 망치지 않고 개선할 수 있는지에 대한 점검이 더 중요합니다. 실무에서 사용한다면, 이쪽 방식이 더 많은 중요한 상황에 적용될 가능성이 높습니다.
하지만 현재 시점에서 Argon을 Antigravity에서 실제로 검증할 수 있는 단계에 이르지 않았습니다. 따라서 이번 기사는 공식 발표 내용과, 그로부터 생각해볼 수 있는 가능성에 대한 정리입니다.
마음대로, 이것은 이미 또다시, 또다시, 또다시, 또다시, 또다시.
이번에는 2026년 10월 13일에 일반 제공이 시작된 Gemini 4 Argon에 대해, 특히 Antigravity에의 탑재를 중심으로 소개했습니다. 이번에 파악한 내용은 다음과 같습니다.
* Gemini 4 Argon의 일반 제공이 공식적으로 시작되었습니다.
* Antigravity에도 공식적으로 탑재되었습니다.
* Gemini 앱에서는 Google AI Pro 및 Ultra 사용자가 이용할 수 있습니다.
* Antigravity에서는 개인 사용자를 위한 Google AI Ultra가 필요합니다.
* 복잡한 개발이나 장시간 작업에 강점을 가지고 있습니다.
* Google 내부에서는 개발 효율 및 코드 품질 개선 사례가 보고되고 있습니다.
* GPT-6나 Claude와의 실용 성능 비교는 향후 검토가 필요합니다.
지난 글에서 “항중력에 아르곤이 온다면 어떻게 될까?”라고 적었는데, 예상보다 훨씬 빨리 실현되었습니다 (웃음). 개인적으로는 상당히 기대하고 있던 소식이었어요.
그렇지만… 가성비 좋은 Antigravity를 꾸준히 사용해 온 입장에서 Argon이 Ultra 플랜에 맞춰 나왔다는 점이 조금 걱정되는 부분입니다. 성능이 뛰어난 것은 좋지만, 매일의 개발 작업에서 부담 없이 사용할 수 있는지 역시 중요하거든요. 그래서 앞으로는 Argon의 성능 자체뿐만 아니라 Pro 플랜에서도 이용할 수 있게 될지, 아니면 일상적인 작업에 유용하도록 Gemini 4 시리즈 모델이 등장할지에도 주목하고 있습니다.
그리고 또 하나. 최근 AI 업계에서 새로운 모델이 등장할 때마다 “이번에는 정말 최고다!”라는 이야기가 나오지만, 실제로 사용해보면 오히려 장점과 단점이 분명히 있습니다. 결국에는 자신의 작업에 맞는 AI를 선택하는 것이 가장 중요하다는 생각이 들 수도 있습니다.
하지만 이번 Argon에 대해서는 상당히 기대하고 있습니다! “AI에게 코드를 써달라”에서 “AI에게 개발을 맡긴다”로의 흐름이 있었기 때문에, 또 한 걸음 나아진 발표라고 느껴졌습니다. 다음에는 Antigravity에서 실제로 사용했을 때의 성능을 비교해보고 싶습니다! (물론 돈은 없지만요!)
자, 오늘은 여기까지요.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 52청크
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