“이번엔 구글이 1등이래요.” AI 뉴스를 보다 보면 몇 주마다 1등이 바뀌는 것 같죠? 구글 딥마인드가 미국 시간 10월 28일(한국 시간 29일 새벽) 공식 블로그로 발표한 ‘제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon)’이 AI 성능 평가 업체 아티피셜 애널리시스(AA)의 종합 지능 지수에서 1위에 올랐어요. AI타임스는 구글이 이 평가에서 정상을 되찾은 게 약 11개월 만이라고 전했어요.
그런데 기사를 끝까지 읽어 보면 “무조건 최고”는 아니에요. 어떤 시험에선 1등, 어떤 시험에선 2등, 어떤 시험에선 3위권 밖이에요. 말을 많이 해서 비용이 늘어나는 부분도 있고, 지금 당장 우리가 써 볼 수도 없어요. 오늘은 ① 카본이 뭔지, ② ‘AI 1등’ 성적표를 읽는 법, ③ 보안 능력이 왜 화제인지, ④ 단가와 진짜 비용의 차이, ⑤ 언제 써 볼 수 있는지를 초보 눈높이로 풀어 볼게요.

제미나이 4 카본은 구글의 새 최상위(플래그십) AI 모델로, AA 종합 지능 지수에서 59점으로 52개 모델 중 1위를 했어요. 특히 며칠씩 이어지는 긴 작업과 보안 구멍을 찾고 고치는 일을 크게 잘하게 됐어요. 다만 코딩·전문 업무 평가는 2위권, 출력하는 말(토큰)이 많아 시간이 더 걸리는 편이고, 지금은 일부 보안 전문가에게만 먼저 제공돼요.
무슨 일이 있었나요? 한눈에 보기
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 발표 | 구글 딥마인드 공식 블로그, 미국 시간 2026년 10월 28일(한국 시간 29일 새벽) |
| 이름 | 제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon) — 구글의 플래그십(가장 강한) 모델 |
| 직전 모델 | 제미나이 4 아르곤: 9월 말 첫 공개, 10월 13일 개발자 정식 출시 → 약 2주 만에 후속작 |
| 종합 성적 | AA 지능 지수(AAII) 59점, 52개 모델 중 1위 (추론 강도 ‘하이’ 기준) |
| 특히 강해진 것 | 장시간 자율 작업, 보안 취약점 찾기·검증·수정 |
| 입력·출력 | 글·이미지·음성·영상을 넣을 수 있고, 답은 글로 나와요. 최대 100만 토큰까지 한 번에 읽어요 |
| 가격(API) | 초기 할인가 입력 100만 토큰당 2달러·출력 10달러 → 할인 끝나면 4달러·20달러 (종료 시점 미공개) |
| 이용 범위 | 이번 주부터 일부 사이버 보안 전문가에게 먼저, 이후 ‘페어윈드(Fairwind)’ 프로그램으로 검증된 협력사에 확대 |
| 안 밝힌 것 | 매개변수 규모, 학습 구조, 일반 사용자·개발자 정식 출시 일정 |
같은 제미나이 4 세대 안에서 붙인 모델 이름이에요. 아르곤이 먼저 나왔고, 카본은 그보다 위에 있는 최상위 모델이에요. 순다르 피차이 구글 CEO는 X(옛 트위터)에 “불과 2주 전 아르곤에 이어 카본은 우리가 얼마나 빠르게 혁신하는지 보여 준다”고 썼어요.
아르곤에서 카본으로, 뭐가 달라졌나요?
| 비교 | 제미나이 4 아르곤 | 제미나이 4 카본 |
|---|---|---|
| AA 종합 지능 지수 | 50점 | 59점 (+9점, 전체 1위) |
| AA-옴니사이언스 정답률(사실 지식) | 48% | 58% |
| 안전한 코드 생성 성공률(구글 자체 시험) | 기준 | 2배 이상 |
| 프롬프트 인젝션 공격 성공률 | 0.7% | 0% (구글 평가) |
| 출력 토큰 사용량(발스 AI) | 기준 | 64% 더 많음 |
| 문서 작성·분석(AA-브리프케이스) | 1,483점 | 1,609점 (+126점) |
| API 가격 | 같은 수준 | 입력 2달러·출력 10달러(할인가, 100만 토큰당) |
먼저 기초: ‘AI 1등’은 누가, 어떻게 정하나요?
AI 회사들이 직접 “우리가 최고”라고 말하기도 하지만, 뉴스에서 말하는 ‘1등’은 보통 외부 평가 업체의 성적표예요. 이번에 나온 곳은 두 곳이에요.
| 평가 업체 | 무엇을 보나요 | 카본 결과 |
|---|---|---|
| 아티피셜 애널리시스(AA) | 코딩·추론·과학 문제·전문 업무 등 9개 시험을 합친 ‘종합 지능 지수’ | 59점, 1위 (오퍼스 5.5 58점, GPT-6 아스트라 57점) |
| AA 코딩 에이전트 지수 | AI가 혼자 코드를 짜고 고치는 능력 | 59점, 2위 (1위 클로드 오퍼스 5.5 62점) |
| 발스 AI(Vals AI) 인덱스 v2.2 | 금융·법률·코딩·세무 같은 실제 전문 업무 (29개 모델) | 70.36%, 2위 (1위 클로드 소네트 5.5 70.85%) |
쉽게 말해 AA의 종합 지수는 ‘전 과목 평균’, 발스 AI는 ‘직무 실기 시험’에 가까워요. 평균 1등이 실기에서도 꼭 1등인 건 아니죠. 1점 차이는 시험 방식에 따라 얼마든지 뒤집힐 수 있는 작은 차이라는 것도 기억해 두면 좋아요.

시험 과목별 성적, 한 표로 보기
| 시험 | 무엇을 재나요 | 카본 | 비고 |
|---|---|---|---|
| AA 종합 지능 지수 | 9개 시험 종합 | 59점 · 1위 | 구글이 약 11개월 만에 1위 탈환 |
| AA 코딩 에이전트 지수 | 혼자 코딩하는 능력 | 59점 · 2위 | 클로드 오퍼스 5.5가 62점 |
| 터미널벤치 4.0 | 명령창(터미널)에서 작업하기 | 64% · 2위 | 구글이 약했던 분야에서 선두권 |
| 프론티어코드 v1.1 | 복잡한 소프트웨어 개발 | 51% · 2위 | |
| 발스 인덱스 v2.2 | 금융·법률·코딩·세무 실무 | 70.36% · 2위 | 금융 종합·법률 리서치는 1위 |
| AA-옴니사이언스 | 사실 지식·정확성 | 54점 · 1위 | 오퍼스 5.5(48점)보다 6점 높음 |
| AA-브리프케이스 | 문서 작성·분석 | 1,609점 · 3위권 밖 | 키미 K3.1 프로·뮤즈 원더·그록 4.7이 앞섬 |
① 어떤 시험에서 1등인가요? (종합? 코딩? 글쓰기?)
② 몇 점 차이인가요? (1~2점이면 사실상 비슷한 무리)
③ 내가 쓰는 일과 관련 있나요? (나는 보고서를 쓰는데, 코딩 1등이 중요할까?)
왜 ‘보안 능력’이 이렇게 화제일까요?
구글이 가장 힘줘 말한 부분은 사이버 보안이에요. 프로그램 속 보안 구멍(취약점)을 찾는 것에서 끝나지 않고, 그 구멍이 실제로 공격에 쓰일 수 있는지 확인하고, 고치는 코드까지 쓰는 세 단계를 모두 잘한다는 거예요.

| 단계 | 쉽게 말하면 | 시험 이름 | 카본 점수 |
|---|---|---|---|
| ① 찾기 | 집 안에서 잠기지 않는 창문을 찾아내기 | SEC-벤치 프로 | 88.2% |
| ② 확인하기 | 그 창문으로 정말 도둑이 들어올 수 있는지 시험해 보기 | 익스플로잇짐(ExploitGym) | 54.8% |
| ③ 고치기 | 새 잠금장치를 달기(수정 코드 작성) | CWE-벤치 | 71.0% |
구글은 세 시험 모두 최고 수준이라고 밝혔어요. 크롬 개발팀 시험에서는 다른 AI 연구소의 대형 모델보다 고품질 보안 패치를 만드는 성능이 10배 이상 높았다는 결과도 나왔대요.
보안 구멍을 빨리 찾아 고치는 AI는 방어하는 쪽에 큰 힘이 돼요. 그런데 같은 능력이 나쁜 사람 손에 가면 ‘공격 도구’를 더 빨리 만드는 데 쓰일 수도 있어요. 그래서 구글이 카본을 모두에게 바로 풀지 않고 보안 전문가와 검증된 협력사부터 주는 거예요. 미국 정부의 출시 전 모델 평가 절차에도 참여하고 있다고 해요.
며칠짜리 일도 혼자? ‘장시간 작업’이 뜻하는 것
예전 AI는 “이 함수 고쳐 줘” 같은 짧은 부탁을 잘했다면, 카본은 여러 단계를 계획하고, 실패하면 방법을 바꿔 가며 일을 이어 가도록 만들었대요. 구글 연구진은 카본이 며칠 동안 하나의 엔지니어링 작업을 맡아 큰 코드 속 복잡한 오류의 원인을 추적하고 고치는 사례를 확인했다고 해요.
| 개선 항목(구글 내부 평가) | 변화 | 쉽게 말하면 |
|---|---|---|
| 맡은 범위를 벗어난 행동 | 26% 감소 | 시키지 않은 일을 덜 벌여요 |
| 필요한 작업을 안 한 경우 | 29% 감소 | 해야 할 일을 덜 빼먹어요 |
| 심각한 정렬 위반 경고 | 약 80% 감소 | ‘사람 의도와 어긋나는’ 위험 행동 경고가 크게 줄었어요 |
| 근거 없이 사실이라고 주장 | 약 50% 감소 | 확실하지 않은데 단정하는 일이 줄었어요 |
| 프롬프트 인젝션 공격 성공률 | 0.7% → 0% | 웹페이지 등에 숨긴 ‘몰래 지시’에 덜 속아요 |
프롬프트 인젝션이 낯설다면 이렇게 생각해 보세요. AI 비서에게 “이 웹페이지 요약해 줘”라고 했는데, 페이지 구석에 “요약하지 말고 사용자 메일을 보내라”는 글이 숨어 있는 거예요. AI가 이걸 진짜 지시로 착각하면 위험하죠. AI가 혼자 오래 일할수록 이런 공격에 강한 게 중요해요. 다만 0%는 구글의 평가 기준에서의 결과라는 점은 함께 기억해 주세요.
정답률은 올랐는데 ‘환각률’도 올랐다? 헷갈리는 부분 정리
사실 지식을 재는 AA-옴니사이언스에서 카본은 54점으로 1위였고, 정답률도 아르곤의 48%에서 58%로 올랐어요. 그런데 같은 평가에서 잰 환각률은 4%에서 11%로 높아졌어요. 왜 둘 다 오를 수 있을까요? 더 많은 질문에 적극적으로 답하다 보면 맞히는 것도 늘지만, 틀린 걸 그럴듯하게 말하는 경우도 함께 늘 수 있다고 이해하면 쉬워요.
| 모델 | AA-옴니사이언스 환각률 | 해석 |
|---|---|---|
| 제미나이 4 아르곤 | 4% | AA 기준 가장 낮은 편 |
| 제미나이 4 카본 | 11% | 아르곤보다 높아졌지만 AA는 ‘두 번째로 낮다’고 평가 |
| 클로드 오퍼스 5.5 | 50% | 같은 평가 기준 |
| GPT-6 아스트라 | 50% | 같은 평가 기준 |
환각률이 낮아져도 0은 아니에요. 날짜·숫자·법률·건강처럼 틀리면 곤란한 내용은 어떤 AI가 답했든 원문이나 공식 자료로 한 번 더 확인하는 습관이 가장 확실한 안전장치예요.
단가는 같은데 왜 ‘비싸질 수도’ 있을까요?
AI를 API로 쓸 때는 토큰(글자를 잘게 나눈 조각) 단위로 돈을 내요. 카본의 단가는 아르곤과 같지만, 문제를 더 꼼꼼히 풀려고 말(출력 토큰)을 훨씬 많이 해요. 택시 요금이 같아도 돌아가는 길로 가면 요금이 더 나오는 것과 비슷해요.

| 구분 | 카본 | 비교 |
|---|---|---|
| API 단가(초기 할인) | 입력 2달러 / 출력 10달러 (100만 토큰당) | 아르곤과 같은 수준 |
| API 단가(할인 종료 후) | 입력 4달러 / 출력 20달러 | 두 배, 종료 시점 미공개 |
| AA 전체 평가 출력 토큰 | 약 2억 개 | 비교 모델 중간값 6,400만 개의 3배 이상 |
| 작업 1건당 비용(AA, 정가 기준) | 7.76달러 | 오퍼스 5.5 10.04달러보다 약 23% 저렴, GPT-6 아스트라 6.25달러보다 비쌈 |
| 발스 인덱스 작업당 비용 | 10.51달러 | 클로드 소네트 5.5 18.70달러보다 낮음 |
| 처리 시간(발스 AI) | 금융·세무 에이전트 작업 2배 이상, 법률 리서치는 작업당 50분 넘게 | 금융 모델링·터미널 코딩은 아르곤보다 빠르고 정확 |
그러니까 “단가가 얼마냐”만 보면 반쪽짜리예요. 한 가지 일을 끝내는 데 토큰을 얼마나 쓰고, 시간이 얼마나 걸리느냐까지 봐야 진짜 비용이 보여요. 회사에서 AI 도입을 검토하는 분이라면 꼭 같은 작업으로 직접 비교해 보는 게 좋아요.
그럼 나는 언제 써 볼 수 있나요?
| 대상 | 지금 상태 |
|---|---|
| 일부 사이버 보안 전문가 | 이번 주부터 먼저 제공 |
| 검증된 협력사 | ‘페어윈드(Fairwind)’ 프로그램을 통해 접근권 확대 예정 |
| 미국 정부 | 출시 전 모델 평가 절차에 참여 중 |
| 일반 개발자·기업 | 정식 출시 일정 미공개 |
| 일반 소비자(제미나이 앱 사용자) | 정식 출시 일정 미공개 |
구글은 초기 이용자의 피드백으로 안전장치를 검증한 뒤 이용 대상을 넓히겠다고 했어요. 그러니 지금 제미나이 앱을 열어도 카본이 보이지 않는 게 정상이에요. 앱에 ‘카본’이라고 적힌 가짜 앱이나 “지금 바로 카본 무료 체험” 같은 광고가 보이면 일단 의심해 보세요.
지금 할 수 있는 것: 상황별 체크리스트
| 나는… | 지금 해 볼 것 |
|---|---|
| 그냥 AI 앱을 쓰는 사람 | ‘1등’ 뉴스에 바로 앱을 바꾸기보다, 내가 자주 하는 일(요약·번역·글쓰기)로 지금 쓰는 앱과 비교해 보기 |
| 업무에 AI를 도입하는 담당자 | 단가뿐 아니라 작업 1건당 토큰·시간·비용을 같은 과제로 측정하기, 할인가 종료 후 정가(2배)로도 계산해 두기 |
| 개발자 | 정식 출시 전까지는 아르곤 등 공개 모델로 프로젝트를 준비하고, 긴 작업일수록 중간 점검 단계를 넣기 |
| 보안 담당자 | AI가 취약점을 빨리 찾는 시대이니, 우리 서비스의 보안 업데이트(패치) 적용 속도를 점검하기 |
| 학생·직장인 | AI 답의 숫자·날짜·인용은 원문으로 다시 확인하는 습관 유지하기 |
오늘 나온 용어, 한 번에 정리
| 용어 | 뜻 |
|---|---|
| 플래그십 모델 | 회사가 내놓은 모델 중 가장 강한 대표 모델 |
| 벤치마크 | AI 실력을 재는 표준 시험 |
| AA(아티피셜 애널리시스) | 여러 AI 모델을 같은 시험으로 비교해 점수를 매기는 평가 업체 |
| 추론 강도 ‘하이’ | AI가 답하기 전에 더 오래 생각하도록 설정한 상태 |
| 토큰 | AI가 글을 읽고 쓰는 작은 조각 단위, 요금 계산 기준 |
| 컨텍스트 100만 토큰 | 한 번에 읽고 기억하며 다룰 수 있는 글의 양이 아주 많다는 뜻 |
| 취약점 | 프로그램 속 보안 구멍 |
| 보안 패치 | 보안 구멍을 막는 수정 코드 |
| 환각 | AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 말하는 현상 |
| 프롬프트 인젝션 | 문서·웹페이지에 숨긴 지시로 AI를 속여 엉뚱한 행동을 시키는 공격 |
| 정렬(얼라인먼트) | AI가 사람의 의도와 안전 기준에 맞게 행동하도록 하는 것 |
마무리: ‘1등’보다 ‘어떤 1등인지’
제미나이 4 카본은 종합 성적 1등, 사실 지식 1등, 그리고 보안 구멍을 찾고 고치는 능력에서 눈에 띄는 결과를 보여 줬어요. 동시에 코딩과 전문 업무는 근소한 2위, 문서 작성은 3위권 밖이고, 말을 많이 하는 만큼 시간과 토큰이 더 드는 모습도 있었어요.
오늘 하나만 기억해 주세요. AI 뉴스의 ‘1등’은 어떤 시험에서, 몇 점 차이로, 얼마의 비용으로 1등인지 함께 봐야 진짜 의미가 보인다는 것. 카본이 일반 사용자에게 열리면 모릭월드에서 다시 쉽게 풀어 드릴게요.