OpenAI와 Google은 AI 시장에서 경쟁하는 회사로 보이지만, 기업이 AI를 사용하는 방식에서는 두 회사의 연결이 점점 현실적인 선택지가 되고 있습니다.
OpenAI 모델과 Codex Agent Workflow가 Google Cloud Model Garden으로 들어가는 움직임은 그 변화가 보이는 사례입니다. 기업은 앞으로 Google Cloud 환경 안에서 OpenAI 모델을 구매하고 사용할 수 있게 될 예정입니다. 클라우드와 모델을 반드시 같은 회사에서 골라야 한다는 생각이 약해지는 셈입니다.
한 회사의 AI만 고르는 방식은 줄어들 수 있습니다
기업이 “우리 회사 AI는 무조건 GPT”라고 정하는 방식은 관리하기는 편해 보입니다. 하지만 실제 업무는 하나의 모델이 모두 잘 처리하지 않습니다. 문서 작성, 코드 작업, 고객 응대, 데이터 요약처럼 업무의 성격도 다르고, 비용과 보안 조건도 제각각입니다.
그래서 업무 A에는 GPT, 업무 B에는 Gemini, 업무 C에는 Claude를 쓰는 구성이 자연스러워질 수 있습니다. 반복적이고 단순한 작업은 비용이 낮은 Small Model에 맡기고, 개인정보처럼 외부 전송이 부담되는 데이터는 Local AI로 처리하는 구조도 생각해볼 수 있습니다.
중요한 것은 모델보다 연결 방식입니다
이런 환경에서는 특정 AI 회사에 기업 시스템 전체가 묶이지 않도록 설계하는 일이 중요합니다. ERP, LMS, CRM, 쇼핑몰 같은 기존 시스템이 특정 모델을 직접 호출하는 구조라면, 모델을 바꾸거나 업무별로 나누기가 어렵습니다.
중간에 AI Gateway를 두고 각 업무 요청을 GPT, Claude, Gemini, Local AI 등으로 연결하면 선택지가 넓어집니다. Gateway는 요청을 전달하는 창구 역할을 합니다. 업무 종류, 비용 기준, 데이터 성격에 따라 어떤 모델을 사용할지 운영 측에서 조정할 수 있습니다.
멀티 모델은 취향이 아니라 운영 구조의 문제입니다
모델을 여러 개 쓴다고 해서 모든 업무에 AI를 복잡하게 붙여야 한다는 뜻은 아닙니다. 오히려 각 업무에 필요한 모델을 고를 수 있도록 시스템의 길을 열어두자는 이야기입니다.
AI 모델의 성능과 가격, 제공 방식은 계속 달라집니다. 지금 가장 잘 맞는 모델이 몇 년 뒤에도 같은 선택일 것이라고 보기 어렵습니다. 기업 시스템은 한 모델을 오래 고정하는 구조보다, 필요할 때 모델을 교체하고 조합할 수 있는 구조로 준비하는 편이 현실적입니다.
