그중에서도 Gemma 4를 맥미니에 설치해서 활용해 보는 게 가장 궁금했는데, 이틀 정도 집중적으로 돌려보며 느낀 점들을 공유해 봅니다.
일단 Gemma 4는 기대 이상이었습니다. OpenClaw 대비 설치가 굉장히 쉬웠고, 구글 모델이라 보안 취약점 걱정 없이 로컬에서 돌릴 수 있다는 점이 매력적이네요. 성능도 꽤 쓸만해서 앞으로 계속 뭔가를 해볼 수 있겠다는 생각이 들었습니다.
저는 이른바 ‘깡통 맥미니’를 몇 개 가지고 있는데, 그중 하나를 아예 Gemma 전용으로 세팅했습니다. 그리고 여기에 클로드(Claude)를 같이 올려서 병행 활용해 봤는데요.
구조는 이렇습니다. 자동화 코드나 실행 코드는 클로드가 짜고, 실제 실행은 Gemma가 담당하는 형태입니다. 간단한 테스트로 세 가지 정도를 구현해 봤는데 초도 버전임에도 꽤 실용적입니다.
- 개인 메일 요약: 매일 아침 8시 기준, 지난 24시간 동안 온 메일을 요약해서 회사 메일로 보내기
- 경제 뉴스 브리핑: 신뢰할 만한 경제 사이트에서 카테고리별 기사를 정리해서 전달
- AI 트렌드 모니터링: 테크크런치 같은 전문 매체와 레딧 AI 채널에서 주목받는 내용을 선정해 메일 발송
특히 기술 뉴스 관련 내용을 정리해 주는 걸 보면서, ‘예전에 전략 기획하던 시절에 이게 있었다면 리포트 작성할 때 얼마나 편했을까’ 하는 생각이 절로 나더군요.
규모 있는 기업이라면 이미 중장기 기술 전략이 있을 텐데, 그 전략을 기반으로 최신 기사들을 매칭해 갭(Gap)을 분석하고 인사이트 초안을 잡는 일 정도는 이제 아주 쉽게 할 수 있을 것 같습니다.
함께 AI Study를 하는 개발자 멤버 이야기를 들어보니, Gemma 4 27B 모델 정도면 이미 충분히 개발이 가능한 수준이라고 합니다. 클로드로 기본 아키텍처를 잡고 Gemma로 세부 구현을 한 뒤 다시 클로드로 튜닝하는 방식을 쓰면, 토큰을 아끼면서도 수준 높은 코드를 뽑아낼 수 있다고 하네요. 저도 남은 연휴에 이 프로세스를 한번 시도해 보려 합니다.
이번에 구글에서 정말 괜찮은 온디바이스(On-Device) AI 모델을 내놓은 것 같습니다. 덕분에 예전에 강점을 보였던 Mistral AI 같은 모델들과 지금은 또 어떤 차이가 있을지 궁금해지기도 하고요.
예전에는 기술 전략 관점에서 검토하고 미래를 그리는 일을 주로 했다면, 이제는 직접 사용자로서 활용해 보고 가능성을 실무에 적용해 보는 재미가 정말 쏠쏠합니다. 혹시 아직 Gemma 4 안 써보신 분들이 있다면 한번 도전해 보세요.
생각보다 어렵지 않습니다. :)
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