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Google는 Google AI Ultra·Pro subscribers를 대상으로 Docs, Sheets, Slides, Drive용 Gemini beta 기능 rollout을 시작한다. Gemini가 파일·이메일·웹을 바탕으로 작업물을 만들고 편집할 수 있게 되며, Drive에는 AI Overview와 Ask Gemini 기능이 추가된다.

Google AI는 2026-03-13 X 게시물에서 Gemini가 Google Maps의 질문응답과 경로 계획 방식을 바꾸고 있다고 설명했다. Google 공식 글은 conversational place discovery용 Ask Maps와 시각·문맥 기반 안내용 Immersive Navigation을 함께 소개한다.

Google은 2026년 2월 4일 Developer Knowledge API와 오픈소스 MCP Server를 소개했다. 이 도구들은 문서, ADR, 코드 스니펫, 공개 URL 같은 팀 지식을 Gemini Code Assist와 AI agent workflow에 연결하는 것을 단순화하는 데 초점을 둔다.

Google이 Gemini API와 Vertex AI를 통해 Gemini Embedding 2를 preview로 공개했다. 이 모델은 text, image, video, audio, document를 하나의 embedding space에 넣는 Google의 첫 네이티브 멀티모달 embedding 시스템이다.

Google은 Gemini in Google Sheets가 전체 SpreadsheetBench에서 70.48%를 기록해 human expert 수준에 근접했다고 밝혔다. 회사는 이 결과가 product-specific tuning과 강화된 verbalization, coding capability에서 나왔다고 설명했다.

Google DeepMind는 Gemini 3.1 Flash-Lite가 Gemini API와 Google AI Studio를 통해 preview로 제공된다고 밝혔다. 회사는 이를 가장 cost-efficient한 Gemini 3 모델로 소개하며, 더 낮은 가격과 더 빠른 성능, 조절 가능한 thinking levels를 강조했다.

Google AI는 2026년 3월 6일 X를 통해 Nano Banana 2가 Google AI Studio와 Vertex AI의 Gemini API에서 바로 사용 가능하다고 밝혔다. 연결된 Google 글은 Nano Banana 2, 즉 Gemini 3.1 Flash Image를 실제 애플리케이션용 고품질·고속 image model로 소개한다.

Google는 2026년 2월 24일 Opal에 모든 사용자가 바로 쓸 수 있는 새로운 agent step을 추가했다고 밝혔다. 사용자가 model call을 수동으로 조합하는 대신, Opal이 목표에 맞는 tools와 models를 고르고 Memory까지 활용해 더 interactive한 workflow를 만들 수 있다는 설명이다.

Google는 AI Impact Summit 2026에서 인프라, 공공 부문 기금, workforce 프로그램을 하나의 AI 확산 패키지로 묶어 발표했다. 핵심 내용은 India cloud·AI 인프라에 대한 $15 billion 투자, 정부·science용 두 개의 $30 million 프로그램, 그리고 720,000명 교육 목표를 둔 training initiative다.

Google의 3월 Pixel Drop은 Gemini의 앱 내 task 처리, multi-object Circle to Search, Magic Cue restaurant suggestion, Pixel Watch safety update를 묶어 몇 주에 걸쳐 배포된다. Scam Detection, Call Notes, Find Hub, Satellite SOS 지역 확대도 함께 포함된다.

Google은 3월 5일 Google AI Center Berlin을 열고 Google DeepMind, Google Research, Google Cloud 팀과 연구자·기업·정책 리더를 연결하는 hub로 운영하겠다고 밝혔다. 개소와 함께 TUM 및 Helmholtz Munich와의 장기 research partnership도 발표했다.

Google와 Taiwan의 NHIA는 20년 넘게 축적한 건강 데이터, AI-on-DM model, Gemini 기반 assistant를 결합해 국가 단위 당뇨 위험 선별을 확대하고 있다고 밝혔다. Google에 따르면 1건 평가 시간을 20분에서 25초로 줄였고, 정부 앱 사용자 10 million명에게 개인화된 guidance도 제공할 계획이다.