Google Cloud Next 2026: AI 에이전트 시대 개막, A2A 150개 조직 도입

2026년 4월 22일, 라스베이거스에서 열린 Google Cloud Next 2026에서 Google이 AI 에이전트 시대의 본격 개막을 선언했습니다. 에이전트 간 통신 표준 A2A 프로토콜이 150개 이상 조직에서 프로덕션 운영되고, Vertex AI가 Gemini Enterprise Agent Platform으로 리브랜딩되는 등 대대적인 변화가 발표되었습니다.

1. A2A 프로토콜: 에이전트 간 통신 표준

Google의 Agent-to-Agent(A2A) 프로토콜이 1년 만에 놀라운 성장을 보여주고 있습니다.

• 도입 규모: 50개 → 150개+ 조직 (파일럿이 아닌 프로덕션)
• 버전: v1.2로 업그레이드, 암호화 서명된 에이전트 카드 지원
• 거버넌스: Linux Foundation의 Agentic AI Foundation이 관리
• 주요 도입사: Microsoft, AWS, Salesforce, SAP, ServiceNow

A2A vs MCP: 경쟁이 아닌 보완

Google은 A2A가 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)와 경쟁이 아닌 보완 관계임을 강조했습니다.

A2A는 어떻게 동작하는가

A2A의 핵심은 에이전트 카드(Agent Card)라는 일종의 명함입니다. 각 에이전트는 자신이 어떤 작업을 수행할 수 있는지, 어떤 인증 방식을 요구하는지를 기계가 읽을 수 있는 형태로 공개하고, 다른 에이전트는 이 카드를 조회해 상대의 능력을 파악한 뒤 작업을 위임합니다. 이번 v1.2에서 에이전트 카드에 암호화 서명이 추가된 것은 "이 에이전트가 정말 그 회사의 에이전트가 맞는가"를 검증할 수 있게 됐다는 의미로, 기업 간 에이전트 통신에서 가장 큰 걸림돌이었던 신뢰 문제를 겨냥한 변화입니다. 웹이 HTTP라는 공통 언어 위에서 폭발적으로 성장했듯, Google은 A2A를 에이전트 생태계의 공통 언어로 만들려는 전략을 분명히 하고 있습니다.

2. Gemini Enterprise Agent Platform

Google은 기존 Vertex AI를 Gemini Enterprise Agent Platform으로 리브랜딩하고, Agentspace를 통합한 하나의 엔터프라이즈 AI 제품으로 재편했습니다.

• 200+ 모델: Anthropic Claude, 오픈소스 모델 등 서드파티 포함
• Workspace Studio: Google Workspace용 노코드 에이전트 빌더
• Project Mariner: 웹 브라우징이 가능한 AI 에이전트
• 관리형 MCP 서버: Google Cloud 서비스 전반에 걸쳐 제공

리브랜딩이 의미하는 것

이번 리브랜딩은 단순한 이름 변경 이상입니다. Vertex AI가 "모델을 학습·배포하는 ML 플랫폼"이라는 정체성이었다면, Gemini Enterprise Agent Platform은 "에이전트를 만들고 운영하는 플랫폼"으로 제품의 중심축을 옮긴 선언에 가깝습니다. 노코드 빌더(Workspace Studio)로 현업 부서가 직접 에이전트를 만들고, 관리형 MCP 서버로 사내 데이터·도구를 연결하며, Project Mariner로 웹 작업까지 자동화하는 — 즉 에이전트의 생성·연결·실행을 한 플랫폼 안에서 해결하겠다는 구성입니다. 다만 기존 Vertex AI 기반으로 파이프라인을 구축한 팀 입장에서는 제품명·문서·과금 체계가 어떻게 이어지는지 확인이 필요한 변화이기도 합니다.

3. ServiceNow·Salesforce 등과 멀티에이전트 오케스트레이션

Google은 A2A를 통해 Gemini 네이티브 에이전트가 ServiceNow, Salesforce, Atlassian, SAP 등의 서드파티 에이전트와 커스텀 통합 코드 없이 통신할 수 있음을 시연했습니다.

"A2A는 한 회사의 에이전트가 다른 회사의 에이전트에게 직접 업무를 요청하고 결과를 받을 수 있게 한다. 이것이 진정한 에이전틱 엔터프라이즈의 시작이다."
— Sundar Pichai, Google CEO

4. Google의 새로운 AI 칩

Google은 추론 특화 AI 칩 개발 계획도 발표했습니다. 기존 TPU가 훈련과 추론을 모두 처리했다면, 새로운 칩은 NVIDIA의 Groq 3 LPU처럼 추론에만 최적화된 설계를 목표로 합니다. 이는 NVIDIA의 AI 칩 독점에 대한 직접적인 도전입니다.

5. 코딩 격차 해소를 위한 전담팀

The Decoder에 따르면, Google DeepMind는 Anthropic과의 코딩 격차를 해소하기 위한 엘리트 전담팀을 구성했습니다. DeepMind 엔지니어 Sebastian Borgeaud가 이끄는 이 팀은 Gemini 모델의 프로그래밍 능력을 강화하는 데 집중합니다. Google 연구자들 스스로도 Anthropic의 코딩 도구가 더 뛰어나다고 인정한 상황입니다.

6. AI 에이전트 시대의 의미

Google Cloud Next 2026은 AI 업계의 패러다임이 "챗봇"에서 "에이전트"로 완전히 전환되고 있음을 확인시켜 주었습니다. A2A 150+ 조직 프로덕션 도입은 이 전환이 실험이 아닌 현실임을 보여주는 강력한 증거입니다.

챗봇과 에이전트의 차이는 결국 "묻고 답하기"와 "일을 맡기기"의 차이입니다. 챗봇은 사람이 매 단계를 지시해야 하지만, 에이전트는 목표를 받아 여러 도구와 다른 에이전트를 오가며 스스로 작업을 완수합니다. 이 구도에서는 모델 성능만큼이나 에이전트끼리 안전하게 협업하는 인프라— 표준 프로토콜, 신원 검증, 권한 관리—가 승부처가 되며, 이번 발표에서 Google이 A2A 거버넌스를 Linux Foundation에 맡기고 경쟁사인 Anthropic의 MCP를 "보완재"로 껴안은 것도 같은 맥락입니다. 표준을 쥐는 쪽이 생태계를 쥔다는 계산이 발표 전반에 깔려 있습니다.

7. 한국 개발자·기업에게 주는 시사점

① SaaS 도입 기업이라면 A2A가 통합 비용을 바꾼다

ServiceNow, Salesforce, SAP는 국내 대기업·금융권에서도 널리 쓰이는 제품입니다. 지금까지는 이들 시스템에 AI를 붙이려면 제품별로 커스텀 통합을 SI 프로젝트로 발주하는 방식이 일반적이었지만, 벤더들이 A2A를 프로덕션으로 지원하기 시작하면 "표준 프로토콜로 에이전트를 연결"하는 쪽이 구축·유지보수 비용 면에서 유리해질 수 있습니다. 2026년 하반기 SaaS 갱신·도입 검토 시 벤더의 A2A/MCP 지원 로드맵을 평가 항목에 넣어볼 만합니다.

② Vertex AI 사용 팀은 리브랜딩 전환 경로를 점검해야

국내에도 Vertex AI 위에 MLOps 파이프라인이나 RAG 서비스를 올린 팀이 적지 않습니다. 플랫폼이 Gemini Enterprise Agent Platform으로 재편되면 콘솔 구성, 문서, API 네이밍, 과금 단위가 순차적으로 바뀔 가능성이 있으므로, 운영 중인 워크로드의 마이그레이션 공지와 지원 종료 일정을 미리 추적하고, 신규 프로젝트는 에이전트 중심 구조(관리형 MCP 서버, Workspace Studio)를 전제로 설계할지 여부를 판단해 두는 것이 좋습니다.

우리의 관점: 이번 발표의 본질은 신제품이 아니라 표준 전쟁이라고 봅니다. A2A가 150개 조직 프로덕션에 들어갔다는 것은 에이전트 간 통신 표준의 사실상 선점을 의미하며, MCP(도구 연결)와 A2A(에이전트 연결)의 역할 분담이 굳어지면 한국 기업의 AI 도입도 "어떤 모델을 쓰나"에서 "어떤 프로토콜 생태계에 올라타나"로 질문이 바뀔 것입니다. 다만 리브랜딩 직후에는 문서·요금·기능 경계가 유동적인 경우가 많아, 프로덕션 전환은 플랫폼 재편이 안정화되는 것을 확인한 뒤에 해도 늦지 않다고 판단합니다.

※ 위 시사점 섹션은 보도된 사실에 기반한 WhatsUpPick 편집팀의 독자적 분석·전망이며, 특정 제품 도입을 권유하는 것이 아닙니다.

참고 자료

• Google Cloud 공식 블로그 — Cloud Next 발표 및 Gemini Enterprise 관련 공식 소식 채널
• Google AI 공식 블로그 — Gemini·Project Mariner 등 Google AI 제품 발표
• Model Context Protocol 공식 사이트 — 본문에서 A2A와 비교한 MCP의 공식 문서
• The Decoder — DeepMind 코딩 전담팀 소식을 다룬 AI 전문 매체