“제미나이 3.0를 2시간 동안 써보았다. 지난 3년간 사용했던 챗GPT로 돌아가지 않을 것이다.”
11월 24일, 세일즈포스 CEO 마크 베니오프(Marc Benioff)가 한 말입니다.
제미나이 3.0에 깊은 인상을 받은 베니오프는 이날 X를 통해 OpenAI의 챗GPT를 더 이상 사용하지 않을 것이라 밝히면서 크게 화제가 되었는데요. 그는 제미나이 3.0이 추론, 속도, 멀티모달 측면에서 엄청난 도약을 이루었다고 강조했습니다.
베니오프는 ‘3년 동안 챗GPT를 써왔는데, 제미나이 3을 단 2시간 사용한 후 내린 결정’이라며 “모든 게 선명하고 빨라졌다. 세상이 다시 한 번 바뀐 것 같다”고 말했는데요.
비즈니스인사이더는 세일즈포스가 오픈AI와 앤트로픽 같은 AI 기업들과 깊은 제휴를 해온 것을 감안하면 베니오프의 발언은 꽤 충격적인 것이라며, 주요 IT 총수들의 선호도가 바뀌고 있음을 보여준다고 보도했습니다.
제미나이 3.0, 챗GPT보다 그렇게 뛰어날까?
일각에서는 세일즈포스가 이미 자사 제품에 제미나이를 통합한 상태이기 때문에, 베니오프의 발언은 비즈니스 파트너십에 따른 마케팅의 일환이라 지적합니다.
그렇다면, 제미나이 3.0이 챗GPT보다 확실히 뛰어난 것은 맞을까요?
ITPro를 비롯한 여러 외부 매체에서도 제미나이 3.0이 거의 모든 AI 벤치마크에서 1위권이라고 평가합니다. 제미나이 3.0은 수학, 과학, 추상 추론, 멀티모달, 장기 계획, 코딩까지 최상위 수준의 성능을 자랑하는데요.
구글 딥마인드(Google DeepMind)가 공개한 제미나이 3.0과 챗GPT와의 성능 차이는 아래와 같습니다.
항목 | Gemini 3 Pro | ChatGPT-5.1 |
초고난도 종합 추론 | 37.5% | 26.5% |
박사급 과학 지식·추론 | 91.9% | 88.1% |
고난도 수학 경시 | 95% | 94% |
대학·전문가 수준 멀티모달(텍스트+이미지+영상+UI) 이해 | 81% | 76% |
화면·UI 이해 | 72.7% | 3.5% |
영상 이해·추론 | 87.6% | 80.4% |
긴 문서에서 정보 찾기 | 77.0% | 61.6% |
제미나이 3.0은 어려운 문제를 푸는 능력, 이미지·영상·그래프 등을 한번에 이해해야 하는 작업, 여러 단계를 거치고 여러 도구를 쓰는 에이전트형 작업 등에서 챗GPT 5.1보다 앞섭니다.
반면 위 표에서는 언급하지 않았지만 코딩 실력 자체가 제미나이 3.0이 약간 더 높게 나오긴 했으나 구조화된 코드 작업은 챗GPT 5.1이 상대적인 강점을 보였습니다. 코딩·엔지니어링 중심 조직에서는 여전히 챗GPT를 메인으로 선호할 가능성이 높죠. 또한 텍스트나 코드 위주의 장기 세션에서는 챗GPT의 안정성과 비용 효율이 더 높다는 분석이 주류입니다.
제미나이 3.0 VS 챗GPT 비교 정리
✅ 제미나이 3.0의 강점
항목 | 내용 |
시각 + 텍스트 추론 | 다이어그램, UI 레이아웃, 사진, 문서를 높은 정확도로 해석 |
대규모 컨텍스트 처리 | 매우 긴 문서와 코드베이스를 한 번의 입력으로 처리 |
맥락 장기 유지 | 이어지는 프롬프트의 맥락을 안정적으로 이해 |
구글 생태계 통합 | Google Antigravity, Google Drive, Google Docs 등 구글 환경에서 효율적으로 작동 |
✅ 챗GPT 5.1의 강점
항목 | 내용 |
백엔드 구조화 | 체인 전반에 걸쳐 아키텍처 일관성 유지 |
심층 디버깅 | 여러 번의 수정을 통한 논리 문제 추적 |
긴 세션 | 안정적인 집중력과 맥락 파편화 감소 |
도구 기반 코딩 | 도구 호출 워크플로우를 안정적으로 실행 |
테스트 생성 | 철저하고 논리적으로 정렬된 테스트 세트 생성 |
제미나이 3.0, 이럴 때 사용하세요
1️⃣ 이미지·텍스트·영상 심층 분석
- 이미지·영상·차트·PDF 등 여러 파일을 섞어서 물어볼 때
- 긴 문서 여러 개를 한 번에 요약 및 비교할 때
- 영상 내용을 요약·퀴즈 등 텍스트로 재구성할 때
제미나이 3.0은 다양한 이미지, 텍스트, 영상 등을 각각 또는 결합해서 해석 및 번역하는 데 탁월합니다. 화면·차트 이해력이 강점이죠.
예를 들면 PDF, 스크린샷, PPT 3가지를 한 번에 올리고 요약 및 인사이트를 요청하는 것입니다. 이는 화면·차트 이해, 긴 문서 통합, 추론이 동시에 필요한 작업으로 현재로선 제미나이 3.0가 가장 우수하죠.
이외에도 손으로 쓴 레시피가 찍힌 이미지를 종합하여 요리책을 만들어줄 수 있고, 학술 논문이나 비디오 강의에 기반하여 학습용 시각 자료나 플래시 카드 등을 생성해줄 수 있습니다. 심지어 스포츠 경기 영상을 분석해 개선할 부분을 파악하고 훈련 계획을 수립해 줄 수도 있죠.
2️⃣ 구글 워크스페이스 작업
- 자료가 전부 구글 워크스페이스 안에 있을 때
- 구글 메일·시트·닥스·슬라이드를 오가며 작업해야 할 때
- 지메일·구글 캘린더·구글맵과 연결해 개인 어시스턴트를 만들 때
구글에서 개발한 만큼, 제미나이 3.0은 구글 워크스페이스와 긴밀하게 통합되어 있으며, 이전 모델보다 워크스페이스 작업 능력이 향상되었습니다.
우선 제미나이 사이드 패널에 지메일, 구글시트, 구글드라이브 등 구글 도구가 띄워져 있기 때문에, 이 패널에서 편리하게 여러 파일을 한꺼번에 결합한 요약·분석·작성 등을 요청할 수 있죠. 구글 검색, 지메일, 구글 드라이브, 구글챗을 동시에 데이터 소스로 사용해서 리포트를 생성하는 식인데요.
예를 들어 제미나이 3.0에 “휴가 계획”을 요청하면, 웹 자료, 지메일 속 연락처와 구글 캘린더 등등의 데이터를 한번에 찾아서 결과물을 내줍니다.
구글 워크스페이스 주요 툴 X 제미나이 3.0 기능
도구 | 기능 |
Gmail | • Google Workspace 데이터 통합하여 개인화한 스마트 답장
• 일정 메일 → 캘린더 연동 및 답장에 캘린더 링크 및 일정 조정 초안 작성
• 리포트 작업 시 관련 메일 데이터 반영 |
Google Sheet | • 자연어 프롬프트로 표 구조 생성
• 패턴 인식 후 자동 채우기(Smart Fill)
• 웹 크롤링→ 구글 시트 생성→ 이메일 전송 |
Google Drive | • 긴 PDF를 팟캐스트처럼 들을 수 있는 오디오 요약
• 민감 정보 파일 자동 라벨링
• 웹 검색 및 드라이브 파일 통합한 리포트 생성 |
3️⃣ 툴 + 에이전트 연동한 반자동 비서 기능
- 데이터 수집→ 분석→ 문서화까지 한 번에 처리하고 싶을 때
- 외부 웹서비스와 연결해 맞춤형 자동 작업 루틴을 만들고 싶을 때
- 개발자 수준의 자동화 작업이 필요할 때
제미나이 3.0은 에이전트 기능에 강하게 튜닝된 모델입니다. 따라서 대화뿐 아니라 외부 툴과 연동하여 워크플로우를 설계하고 이를 단계별로 실행하는 것도 우수하죠. 제미나이 3.0에서는 직접 클릭할 필요 없이 알아서 필요한 툴들을 호출해줍니다.
예를 들어 “어제의 매출 데이터를 기반으로 카테고리별 매출을 비교하는 그래프를 만들어서 PDF 리포트로 저장해줘”라고 한다면, 제미나이 3.0은 1) 매출 데이터가 어디 있는지 파악하고, 2) 툴로 데이터를 가져와서, 3) 코드로 데이터를 분석 후 그래프를 생성합니다. 이후 4) PDF로 정리한 뒤, 5) 구글 드라이브에 저장하거나 메일로 보낼 준비를 하죠.
제미나이 3.0의 에이전트 기능은 무궁무진하게 활용할 수 있습니다. 코드를 생성한 후 이를 실행해 본 뒤 오류를 수정하는 작업까지 한 번에 요청할 수 있습니다. OpenAPI를 자동으로 호출하여 티켓팅 서비스를 예약하거나 쇼핑몰에서 상품을 검색하고 가격 비교표를 만들어 달라고 할 수도 있죠. 하루 1회 항공권 사이트에 접속하여 가격을 확인한 후 가격 변화를 알림으로 보내달라고 할 수도 있습니다.
AI 시대, 조직 경쟁력은 도구보다 사람에 달려 있습니다
제미나이 3.0과 챗GPT, 언제 어떻게 사용해야 할까요?
답은 "무엇을 하느냐에 따라 다르다”는 것입니다. 멀티모달 작업과 구글 생태계를 중심으로 한다면 제미나이 3.0이, 긴 세션의 코딩과 구조화된 아키텍처가 중요하다면 챗GPT가 더 적합하죠.
그런데, 여기서 가장 중요한 것은 도구의 우열이 아닙니다.
어떤 AI 도구를 쓰든, 그것을 제대로 활용할 수 있는 역량이 있느냐가 진짜 경쟁력입니다. 제미나이 3.0의 강력한 에이전트 기능도, 챗GPT의 안정적인 코딩 능력도, 이를 업무에 맞게 설계하고 실행할 수 있는 소프트 스킬을 갖춘 사람이 없다면 무용지물이죠.
AI 도구는 계속 진화합니다. 하지만 도구를 이해하고, 업무 맥락에 맞게 활용하고, 인사이트를 실행 전략으로 전환할 수 있는 역량을 가진 인재가 없다면 조직은 기술 변화 속도를 따라가지 못합니다.
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