Vertex AI 용도/가격/사용방법/성능 정리

 

 

 

 

🧩 Vertex AI란?

Vertex AI는 Google Cloud가 제공하는 완전 관리형 AI 플랫폼으로, 머신러닝 모델의 개발, 학습, 튜닝, 배포, 운영, 모니터링까지 모든 단계를 통합적으로 지원합니다.

기존에는 AutoML, AI Platform 등으로 분산되어 있던 기능들이 Vertex AI에서 하나의 환경으로 통합되면서, 기업 및 개발자는 훨씬 더 빠르고 직관적으로 AI 프로젝트를 실행할 수 있게 되었습니다.

 

특히 2025년 Cloud Next에서 구글은 Vertex AI에 Gemini 1.5 Pro, Imagen 3, Chirp 3, Veo 2 등 최신 멀티모달 생성형 AI 모델을 대거 통합하면서, Vertex AI를 단순한 ML 플랫폼을 넘어 AI 기반 콘텐츠 제작 도구의 허브로 재정의했습니다.

즉, 텍스트·이미지·음성·영상 등 다양한 형식의 데이터를 생성하고 분석할 수 있는 범용 AI 플랫폼으로 자리매김한 셈입니다.

 

 

 

 

 

🧩 Vertex AI의 주요 활용 용도

Vertex AI는 단순히 모델을 훈련시키는 툴을 넘어서, 실무에 즉시 적용 가능한 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다.

 

✨ 텍스트 기반 애플리케이션 개발

Gemini 1.5 Pro API를 활용하면, 질문응답 시스템, 이메일 자동 생성, 고객 응대 챗봇, 문서 요약기 등 고급 자연어처리(NLP) 기능을 빠르게 구현할 수 있습니다. 긴 문맥을 다루는 능력도 향상되어, 복잡한 법률문서 분석, RFP 검토에도 활용됩니다.

 

✨ 이미지 생성 및 편집 서비스

Imagen 3를 연동하면, 사용자 요구에 맞는 제품 이미지, 광고 배너, 캐릭터 디자인을 자동 생성하거나, 기존 이미지를 특정 스타일로 변환하는 등의 디자인 자동화가 가능해집니다.

 

✨ 음성 기반 인터페이스 및 콘텐츠

Chirp 3 모델을 통해 고객센터 음성 안내, 교육용 오디오 콘텐츠, 다국어 음성 안내 방송을 만들 수 있습니다. 특히 개인화 음성을 10초 만에 학습할 수 있어, 브랜드 고유의 음성을 다양한 채널에서 일관되게 유지할 수 있습니다.

 

✨ 영상 생성 및 분석

Veo 2 모델을 활용하면, 짧은 영상 콘텐츠, 소셜미디어용 클립 제작, 브랜드 소개 영상 등을 AI로 자동 제작할 수 있으며, 객체 추적, 장면 분석, 영상 설명문 생성까지 가능합니다.

 

✨ 데이터 분석 및 예측 모델 운영

Vertex AI Forecast, Tabular Models 등 다양한 모델 템플릿을 통해 수요 예측, 고객 이탈 예측, 재고 관리, 금융 리스크 평가 등의 실무 예측 모델을 빠르게 구축할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

🧩 유사 서비스 대비 성능 및 차별성

Vertex AI는 Microsoft의 Azure ML, Amazon의 SageMaker, IBM Watson Studio 등과 비교되며, 아래와 같은 특장점을 가집니다.

 

✨ 생성형 AI와의 통합

Azure ML이나 SageMaker는 아직도 기본적으로 ML 모델 구축과 파이프라인 관리에 초점을 맞추고 있는 반면, Vertex AI는 이미지·음성·영상 생성 기능까지 자체 제공하며 완성도가 높습니다. Gemini, Imagen, Chirp 같은 Google 고유의 모델을 직접 사용할 수 있다는 점도 큰 차별점입니다.

 

✨ AutoML의 진화

Vertex AI의 AutoML은 단순한 자동 모델링을 넘어, 훈련 중 최적의 알고리즘을 탐색하고 하이퍼파라미터까지 자동 조정합니다. 사용자는 데이터만 올려도 손쉽게 예측 모델을 만들 수 있으며, 학습된 모델은 바로 API로 배포할 수 있습니다.

 

✨ ADK (Agent Development Kit)

25년 공개된 ADK를 통해, 멀티에이전트 기반 업무 자동화 시나리오를 손쉽게 구성할 수 있습니다. 예를 들어, "고객 이메일을 읽고 회신 초안을 작성한 후, 응답 가능 여부를 캘린더와 비교하고, 전송 여부를 판단"하는 프로세스를 하나의 에이전트 플로우로 설정할 수 있습니다.

 

✨ Google Cloud 생태계와의 자연스러운 연결성

BigQuery, Looker, Dataform, Cloud Storage 등 Google Cloud의 분석 툴과 데이터 레이크, 대시보드 툴과도 자연스럽게 연동되며, Vertex AI에서 생성한 결과를 실시간 비즈니스 의사결정에 바로 적용할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

🧩 실제 사용하려면 어떻게 해야 할까?

Vertex AI를 직접 사용하려면 아래와 같은 절차를 따르면 됩니다.

1. Google Cloud Console 접속 및 계정 생성
https://console.cloud.google.com 에서 계정을 만들고, 결제 정보를 등록해야 사용이 가능합니다. (최초 사용자에게는 크레딧 제공)

2. 프로젝트 생성 후 Vertex AI API 활성화
Google Cloud Console > API 및 서비스 > Vertex AI API를 활성화해야 기능을 사용할 수 있습니다.

3. Vertex AI Studio 접속
https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/introduction-unified-platform 에서 GUI 환경으로 모델 학습, 테스트, 배포까지 할 수 있습니다.

4. SDK 및 명령줄 도구 사용
gcloud CLI 또는 Python Vertex AI SDK를 설치해, 프로그래밍 방식으로 모델을 자동화하거나 외부 시스템과 연동할 수 있습니다.

5. 사전 학습 모델 불러오기 또는 AutoML 실행
직접 학습하거나, Gemini, Imagen, Chirp 등 사전 훈련된 모델을 즉시 호출해 사용할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

🧩 가격 정책은 어떻게 될까?

Vertex AI는 사용량 기반 과금으로 운영되며, 주로 다음 항목에 따라 요금이 책정됩니다.

 

1. 사전 학습 모델 사용 (Gemini, Imagen 등)

• Gemini 1.5 Pro : 입력 100만 토큰당 $1.25 / 출력 $5.00
• Imagen 3 : 이미지 1장 생성 약 $0.05~$0.10
• Chirp 3 : 음성 생성 약 $16/시간 (맞춤형 음성은 별도 라이선스)

2. AutoML 모델 학습 및 배포

• 학습 시 사용한 리소스 (vCPU, GPU, RAM)에 따라 시간 단위로 요금 발생
• 예측 요청 건수 또는 배포된 모델 유지 시간에 따른 요금 청구

3. Vertex AI 검색 및 에이전트 기능

• 검색 기반 응답 (RAG) 기능은 요청 수 기준으로 요금 측정
• ADK 기반 AI 플로우 실행 횟수에 따라 요금 부과

4. 저장소 및 모델 배포 인프라

• 모델 저장 공간 (Cloud Storage), 배포 인프라(VM 또는 GPU 인스턴스) 사용에 따라 추가 요금 발생

5. 무료 사용 혜택

• 신규 사용자에게 최대 $300 상당 크레딧 제공
• 일부 모델 또는 리전에서는 무료 할당량 존재 (예 : 기본 CPU AutoML 예측 등)

자세한 가격 정책은 Vertex AI 공식 가격 페이지를 통해 확인할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

🧩 정리하자면

Vertex AI는 Google Cloud 기반의 통합 AI 플랫폼으로, 생성형 AI 모델(Gemini, Imagen, Chirp, Veo 등)과 결합되어 멀티모달 콘텐츠 제작, AI 자동화, 고급 데이터 분석까지 모두 가능하게 하는 올인원 플랫폼입니다.

 

직관적인 인터페이스, AutoML, 에이전트 개발 키트, 높은 통합성과 성능을 갖춘 이 플랫폼은 Azure ML이나 SageMaker보다 더 진보된 AI 생산 환경을 제공하며, 텍스트-이미지-음성-영상 모두를 다룰 수 있는 진정한 범용 AI 인프라로 평가받고 있습니다.

초보 개발자부터 대기업까지 누구나 Vertex AI를 활용해 효율적이고 강력한 AI 기능을 실무에 적용할 수 있는 환경이 이미 마련되어 있습니다.