[오픈소스 LLM 회사 분석 2] Google Gemma: 닫힌 노선을 연 회사의 역사

1회 Meta에 이어 두 번째는 Google입니다. 특이한 점은 본질적으로 '폐쇄' 회사였다는 것입니다. Google은 수십 년간 자체 AI 소스코드를 비공개로 유지해 왔고, 그래서 2024년 Gemma를 푼 것은 방향 전환에 가까웠습니다. 왜 마음을 바꿨는지가 이 회의 핵심입니다.

역사: 바둑에서 단백질로, 그리고 LLM으로

Google DeepMind의 뿌리는 2010년 런던에서 출범한 DeepMind입니다. 데미스 하사비스(Demis Hassabis), 무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman), 셰인 레그(Shane Legg) 세 명이 세웠습니다. 2014년 Google이 약 4억 파운드에 인수했고, 이는 Google의 유럽 최대 인수 사례로 기록됐습니다.

2016년 3월, AlphaGo가 이세돌을 이겼습니다. AI가 대중의 상상력을 사로잡은 결정적 순간이었습니다. 하지만 전환점은 따로 있습니다. 2018년 발표된 AlphaFold입니다. 단백질 구조를 예측하는 이 모델은 2020년 AlphaFold 2로 정확도를 극적으로 끌어올렸고, 2021년 7월에는 코드와 가중치를 공개했습니다. 이게 중요한 이유는, DeepMind가 '공개 = 분야의 표준을 잡는다'는 것을 처음 체득한 사례이기 때문입니다. AlphaFold는 그 뒤 구조생물학의 사실상 표준 도구가 됐습니다.

ChatGPT 충격이 오자 Google은 흔들렸습니다. 2023년 4월, 별개 조직이던 Google Brain(제프 딘이 이끄는 사내 연구소)과 DeepMind를 합쳐 Google DeepMind를 만들었습니다. 하사비스가 통합 조직의 CEO로 앉았고, DeepMind가 오래 지켜오던 독립성을 내놓는 대신 Google 전체 AI에 대한 영향력을 얻었습니다. 같은 해 12월 통합 플래그십 Gemini를 내놓았습니다.

그리고 2024년 2월 21일, Gemini의 '가벼운 자매' Gemma를 공개합니다. 뉴욕타임스는 이를 "챗봇을 구동하는 AI의 일부를 무료로 나눠주는 것"이라고 썼고, 여러 매체는 Meta의 Llama에 대한 대응으로 읽었습니다.

구조: Alphabet이라는 거대 모체

항목	내용
모회사	Alphabet Inc.(나스닥 상장)
자본 조달	외부 펀딩 없음. 2014년 Google 인수 이후 모회사 자본
조직	Google DeepMind(2023년 Brain 통합). 런던·마운틴뷰 양축
CEO	데미스 하사비스(DeepMind 공동창업자)
핵심 인물	셰인 레그, 코라이 카부크쿠오글루(CTO), 제프 딘(Chief Scientist)

DeepMind는 '스타트업처럼 움직이는 연구소'로 출발했고, 하사비스는 2026년 인터뷰에서 그 문화가 속도의 비결이라고 말했습니다. 의미 있는 인재 이탈도 있습니다. 공동창업자 술레이만이 DeepMind를 떠나 Inflection AI를 세웠다가 2024년 Microsoft로 넘어갔습니다. 그가 지금 Microsoft AI 부문을 이끌고 있어서, 이 인맥은 6회 Microsoft에서 다시 만납니다.

전략: Gemini는 닫고 Gemma만 여는 이중 전략

Google의 전략은 Meta와 정반대 지점에서 출발합니다. Meta는 '다 푼다'지만, Google은 '플래그십(Gemini)은 닫고, 작은 자매(Gemma)만 연다'는 양쪽 잡기입니다. 이유는 세 가지로 읽힙니다.

첫째, AlphaFold의 교훈입니다. 가장 강력한 모델은 닫더라도, '충분히 쓸 만한' 모델을 열어 생태계를 장악할 수 있다는 것을 단백질 사태에서 검증했습니다. Gemma는 그 레시피를 LLM에 복사한 겁니다. Google 본인의 표현으로 Gemma는 Gemini와 "같은 기술"로 만들어졌습니다.

둘째, 개발자 동원입니다. 2025년 5월 기준 Gemma 누적 다운로드 1억 5천만 건, Hugging Face에 7만 개가 넘는 파생 모델이 올라와 있습니다. 무료로 풀면 전 세계 개발자가 Google 궤도에서 실험하게 됩니다.

셋째, 클라우드 수익 방어입니다. Gemma 자체는 공짜지만, 실제 대규모 학습·배포를 하려면 결국 Google Cloud의 TPU·GPU가 필요합니다. 오픈 모델이 곧 클라우드 상품의 미끼가 되는 구조입니다. Gemini를 완전히 열면 이 수익 흐름이 깨집니다.

한계와 쟁점: source-available에서 Apache 2.0으로

Gemma의 라이선스 역사는 Google의 고민을 그대로 보여줍니다. Gemma 1부터 3까지는 'Gemma Terms of Use'라는 독자 규정을 썼습니다. 사용 정책(Acceptable Use Policy)이 붙어 있어, OSI의 오픈소스 정의를 충족하지 않았습니다. Forbes는 발표 당시부터 "오픈 웨이트이지 오픈소스가 아니다"라고 짚었습니다. 즉, Llama와 같은 'openwashing' 비판을 피하지 못했습니다.

그러다 2026년 4월 2일, Gemma 4를 내면서 라이선스를 Apache 2.0으로 바꿨습니다. OSI가 인정하는 진짜 오픈소스 라이선스입니다. 이 전환은 의미가 큽니다. 같은 기간 Meta의 Llama는 여전히 source-available에 머물러 있었기 때문입니다. Google이, 역설적으로, Meta보다 한 발 더 '열린' 자리로 이동한 셈입니다.

왜 마음을 바꿨는지는 공식 발표에 명시되지 않았습니다. 하지만 시기적으로, Gemma 3(2025년 3월)이 Llama 3.x와 벤치마크에서 밀린 뒤 생태계 점유율을 다시 잡으려는 움직임으로 읽힙니다. 31B Dense 모델이 Arena 텍스트 리더보드 3위까지 올랐고, 라이선스 완화가 다운로드를 끌어올리는 효과를 노린 것으로 보입니다.

버전 역사: 2년 2개월 만에 7B에서 31B로

버전	출시일	파라미터	핵심 변화
Gemma 1	2024.2.21	2B, 7B	최초 공개, 8K 컨텍스트, source-available
RecurrentGemma	2024.4.11	2B, 9B	Griffin 아키텍처(트랜스포머 아님)
CodeGemma	2024.4	2B, 7B	코드 특화
PaliGemma	2024.7.10	3B	비전(SigLIP 결합)
Gemma 2	2024.6.27	2B, 9B, 27B	GQA 도입, 9B는 27B에서 디스틸
PaliGemma 2	2024.12.4	3B, 10B, 28B	Gemma 2 기반 비전
Gemma 3	2025.3.12	1B, 4B, 12B, 27B	131K 컨텍스트, 멀티모달, 140개 언어
Gemma 3n	2025년 중	소형	스마트폰·태블릿 등 에지 기기용
Gemma 4	2026.4.2	E2B / 4B / 12B / 26B-A4B(MoE) / 31B(Dense)	Apache 2.0 전환, 비전+오디오, Gemini 3 기반

특기할 점 두 가지. 라인업이 엄청나게 세분화됐다는 것(기본·코드·비전·의료·번역·에지·모더레이션 등 공식 변형만 여럿)과, Gemma 4에서 비로소 MoE(26B-A4B)와 진짜 오픈소스 라이선스가 동시에 들어왔다는 것입니다. 모델군의 다양성에서는 Google이 Meta를 앞섭니다.

다음 회

3회에서는 Meta를 떠난 두 연구자가 세운 유럽의 도전자, Mistral AI를 다룹니다. 3명이 7주 만에 유럽 최대 모금을 한 이야기와, Mixtral이 증명한 MoE의 가능성을 살펴봅니다.