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구글의 '나노 바나나' AI 도구, 일주일 만에 1,000만 명 사용자 돌파

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.06 14:42
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

구글의 혁신적인 AI 이미지 편집 도구인 'Nano Banana'는 출시 첫 주에만 1천만 명이 넘는 신규 사용자를 Gemini 앱으로 끌어들이고 2억 장 이상의 이미지를 처리하면서 전 세계적인 주목을 받고 있습니다. 이처럼 빠른 성공은 최근 AI 역사상 가장 빠른 사용자 도입 속도 중 하나로 평가받고 있습니다.

구글의 랩스와 Gemini 담당 부사장인 Josh Woodward는 9월 4일 X(구 Twitter)를 통해 “2억 개 이상의 이미지가 편집되었고, 1천만 명 이상이 @GeminiApp에 새롭게 접속했다”고 이정표가 되는 수치를 발표했습니다. 그는 “TPUs가 뜨겁고 SRE 호출기가 울린다”는 문구를 포함해, 이 기능이 엄청난 서버 수요를 불러왔음을 강조하기도 했습니다.

 

세계적인 현상이 앱 다운로드를 이끈다

공식 명칭은 Gemini 2.5 플래시 이미지(Gemini 2.5 Flash Image)이지만, 이 도구는 내부 테스트 중에 "Nano Banana(나노 바나나)"라는 별명을 얻었으며, 대중 출시 때에도 이 재치 있는 별명을 유지하고 있습니다. 현재 이 기능은 LMArena의 이미지 편집 리더보드에서 경쟁자들보다 171점 앞서며 1위를 차지하고 있습니다.

이러한 급증으로 Gemini 앱은 앱스토어 생산성 카테고리 2위, 플레이스토어 전체 무료 차트 13위에 올랐습니다. Android Police의 보도에 따르면, 이 도구는 이전에 Gemini를 사용해본 적 없는 신규 사용자들을 끌어들였으며, 이는 기존 사용자 참여가 아닌 진정한 신규 사용자 유입을 의미합니다.

 

피규어 트렌드, 입소문을 타고 화제

"피규어 프롬프트"가 가장 인기 있는 사용 사례로 떠오르면서, 사용자들은 개인 사진을 사실적인 콜렉터블 스타일의 액션 피규어로 변환하고 있습니다. 필리핀은 이 트렌드의 선도적인 수용 국가가 되어, 2,500만 개 이상의 이미지를 생성하며 전 세계 최고 사용 국가로 자리매김했습니다.

구글은 특정 프롬프트를 적극적으로 홍보하고 있습니다: "나노-바나나 모델을 사용하여, 일러스트 캐릭터의 1/7 스케일 상업용 피규어를 사실적인 스타일과 설정으로 디자인하세요. 피규어를 컴퓨터 책상에 배치하고, 텍스트 없이 투명한 원형 아크릴 베이스에 장착하세요".

 

기술적 이점이 도입을 촉진한다

모델의 성공은 여러 번의 편집을 거쳐도 캐릭터의 일관성을 유지하는 능력에서 비롯되었으며, 이는 AI 이미지 생성에서 흔히 발생하는 ‘언캐니 밸리(uncanny valley)’ 문제를 해결합니다. Android Police에 따르면, 사용자는 얼굴 특징과 객체 특성을 인지할 수 있도록 반복적으로 수정할 수 있습니다.

엑세스(Access)는 단계별 시스템으로 운영되며, 무료 Gemini 사용자는 하루에 100번의 편집이 가능하고, 유료 구독자는 하루 최대 1,000번의 편집을 이용할 수 있습니다. 모든 결과물에는 AI 생성 콘텐츠임을 식별할 수 있도록 구글의 SynthID 워터마크가 포함됩니다.

Nano Banana의 빠른 채택은 사용하기 쉬운 AI 도구가 실제 창의적인 과제를 해결하면서 일반 대중에게 접근 가능할 때, 대중적으로 인기를 얻을 수 있음을 보여줍니다.

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올해 1월 AI 업계에 충격을 안겨준 중국 AI 스타트업 DeepSeek 는 기존 V3 모델의 업그레이드 버전인 V3.1을 공개했다.V3.1은 OpenAI의 최신 모델 GPT-5와 여러 벤치마크에서 견줄 만한 성능을 보이며, 가격경쟁력까지 갖추었다.DeepSeek V3.1은 중국에서 자체 개발된 AI 칩에 맞춰 최적화된 것이 특징이다. 이는 미국의 Nvidia 등 외국 기술 의존도를 낮추고, 미국의 수출 규제에 대응하려는 전략의 일환이다.DeepSeek는 WeChat과 Hugging Face에 모델을 공개하며, 중국 정부의 AI 자립 정책에 부응하고 있다.V3.1은 6850억 파라미터의 초대형 모델로, '미시처-오브-엑스퍼트(mixture-of-experts)' 구조를 통해 쿼리마다 일부만 활성화되어 연산 효율성과 비용 절감을 동시에 잡았다. 또한, 기존 모델이 '즉답형'과 '추론형'으로 분리됐던 것과 달리, 두 가지를 결합해 신속성과 논리적 추론을 함께 제공한다는 점이 돋보인다.
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