[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] "오늘 이 컨퍼런스의 핵심을 하나만 꼽으라면 이것입니다. 여러분 모두가 이 프런티어 지능 생태계에 어떻게 온전히 참여할 것인가. 특정 기술 하나, 플랫폼 하나가 아니라 가치를 만드는 플랫폼이 중요합니다."

사티아 나델라 마이크로소프트 회장 겸 CEO는 빌드 2026 기조연설 첫머리에서 이렇게 못박았다. 2시간 20분에 걸친 이날 연설은 개별 제품 발표의 나열이 아니었다. 칩에서 클라우드, 모델, 에이전트로 이어지는 한 줄기 서사였고, 그 서사를 관통하는 단어가 '무제한 지능(unmetered intelligence)'이었다.

▶ 핵심 키워드 요약

• 마이크로소프트가 빌드 2026 기조연설에서 엣지부터 클라우드까지 지능을 끊김 없이 공급하는 '무제한 지능'을 핵심 화두로 제시하고, 윈도 온디바이스 AI·페어워터 데이터센터·자체 실리콘 마이아 200을 잇는 풀스택 전략을 공개했다.
• 회사는 자체 개발한 7종 MAI 모델군과 고객 데이터로 모델을 길들이는 '프런티어 튜닝(Frontier Tuning)'을 발표하며 오픈AI 의존에서 벗어나 모델 자립으로 방향을 틀었다.
• 에이전트 우선 디바이스 '프로젝트 솔라라', 깃허브 코파일럿 앱, 기업 지식 통합층 마이크로소프트 IQ, 위상수학 큐비트 '마요라나 2'까지 모든 발표가 '에이전트 생태계'라는 한 줄기로 수렴했다.

마이크로소프트는 현지시각 6월 2일 미국에서 개막한 연례 개발자 컨퍼런스 빌드 2026에서 엣지 디바이스의 연산력부터 하이퍼스케일 데이터센터, 자체 설계 실리콘, 자체 개발 AI 모델, 그리고 이 모두를 활용하는 에이전트 런타임까지를 하나의 스택으로 묶어 제시했다. 토큰 사용량을 걱정하지 않고 지능을 마음껏 쓰는 시대, 그리고 그 지능이 사람을 대체하지 않고 사람의 통제 아래 움직이는 생태계 — 이것이 마이크로소프트가 그린 큰 그림이다.

이번 기조연설은 약 6개월 전 「이제는 SaaS 시대」를 기획하며 지켜봤던 클라우드 전환의 다음 장면이기도 하다. 그때 기업용 소프트웨어가 설치형에서 서비스형으로 옮겨갔다면, 지금은 그 서비스 위에서 에이전트가 사람을 대신해 일을 처리하는 단계로 넘어가고 있다. 게임의 룰이 다시 한번 바뀌고 있다.

엣지에서 시작하다…"모든 PC가 연산 자원이다"

나델라는 인프라 이야기를 클라우드가 아니라 엣지, 곧 윈도에서 시작했다. 전 세계에 깔린 PC의 NPU·GPU·CPU를 모두 합치면 막대한 연산력이 된다는 관점에서다. 회사는 이 연산력을 끌어쓰기 위해 윈도 ML과 윈도 AI의 적용 범위를 GPU 전체 설치 기반으로 확대한다고 밝혔다.

마이크로소프트는 윈도에 기본 탑재되는 두 가지 신규 소형 모델도 공개했다. 추론에 특화한 효율형 소형언어모델(SLM)과, 로컬에서 도구를 호출하며 작업을 계획하는 에이전트형 모델이다. 개발자는 클라우드를 거치지 않고 PC 안에서 완결되는 온보드 에이전트를 구성할 수 있다. 아웃룩 요약, 파워포인트, 팀즈 슈퍼 레졸루션은 물론 어도비 애프터이펙트와 프리미어 같은 외부 소프트웨어도 윈도 ML을 통해 NPU와 GPU에서 로컬 처리를 수행한다.

하드웨어 진영의 호응도 잇따랐다. AMD 라이젠 프로세서, 인텔 차세대 칩, 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트와 보급형 칩, 그리고 엔비디아 RTX 스파크가 무대에 올랐다. 특히 RTX 스파크는 CPU·GPU·AI 기능을 단일 SOC에 통합하고 통합 메모리 아키텍처를 채택한 차세대 PC용 칩이다.

마이크로소프트는 이 칩을 탑재한 첫 기기로 서피스 울트라를 소개했다. 128GB 통합 메모리, 2000니트 디스플레이, 종일 가는 배터리를 갖췄으며 올가을 출시 예정이다. 여기서 한발 더 나아가 개발자 전용 '드림 머신'으로 서피스 RTX 스파크 데브 박스도 발표했다. 1페타플롭의 AI 연산력과 20개 CPU 코어, 128GB 통합 메모리를 제공한다.

엔비디아가 윈도를 DGX 스테이션에 올린다는 발표도 나왔다. 나델라는 이를 "책상 위의 데이터센터"로 부르며, 1조 파라미터 모델을 로컬에서 구동할 수 있는 수준이라고 설명했다. 과거 GPT를 학습시키던 초기 슈퍼컴퓨터에 견줄 만한 연산력이 개인 책상으로 내려온 셈이다.

개발 환경 자체도 손봤다. 알림과 위젯을 없앤 집중형 데스크톱, 깃허브 코파일럿이 내장된 인텔리전트 터미널, 그리고 다수 개발자가 불편을 호소해온 환경 관리 문제를 해결하기 위한 WSL 컨테이너가 공개됐다. 펄·tar 등에 더해 75개 이상의 명령줄 유틸리티가 추가됐고, 맥에서 사랑받던 스타십·Z셸·홈브루도 윈도에서 네이티브로 돌아간다.

데모를 맡은 케일라는 1200억 파라미터 모델을 로컬에서 구동하며 약 340만 토큰을 기기 안에서 처리하는 장면을 시연했다. 세 개의 로컬 모델을 동시에, 토큰 과금 걱정 없이 돌리는 모습이 '무제한 지능'의 출발점이었다.

클라우드의 방정식 "전자를 넣어 토큰을 뽑는다"

엣지에서 클라우드로 시선을 옮긴 나델라는 회사의 변치 않는 방정식으로 '와트당, 달러당 토큰(tokens per dollar per watt)'을 제시했다. 한쪽 끝에서 전자가 들어오고 반대쪽 끝에서 토큰이 나오는 시스템을, 어떻게 처음부터 끝까지 최적화할 것인가의 문제다.

마이크로소프트는 데이터센터 설계의 첫 번째 기준으로 기술이 아니라 지역 사회의 신뢰를 꼽았다. 물 사용량 전량 보충, 지역 일자리 창출, 세수 기여, 지역 교육·비영리 투자 같은 원칙을 지킬 때 비로소 혁신할 자격을 얻는다는 논리다. 현재 애저는 18개 지역에 500개 이상의 데이터센터를 운영하며, 최근 18개월간 추가한 데이터센터 용량이 애저 첫 10년간 구축한 용량을 넘어섰다.

주목할 대목은 짓는 방식의 변화다. 첫 AI 슈퍼팩토리 '페어워터(Fairwater)'는 조지아와 위스콘신 두 지역에 걸쳐 처음부터 AI 전용으로 설계됐다. 2층 구조로 랙을 3차원 배치해 GPU를 고밀도로 집적했고, 냉각 루프는 한 번 채운 물을 순환시켜 연간 추가 물 사용량을 식당 한 곳 수준으로 낮췄다.

실리콘 선택폭도 넓어졌다. 마이크로소프트는 엔비디아 차세대 시스템을 가장 먼저 검증한 클라우드라고 강조했고, AMD와는 차세대 GPU 협력을 이어간다. 자체 AI 가속기 마이아(Maia) 200은 현행 선도 GPU 대비 달러당 토큰을 30% 개선했으며, 마이크로소프트 365 코파일럿 구동에 투입된다.

CPU의 중요성도 부각됐다. 에이전트 워크로드에서는 AI 가속기와 CPU 비율이 1대 1에 가까워지고 있다는 진단이다. 회사는 차세대 ARM 기반 CPU '코발트(Cobalt) 200' 가상머신 프리뷰를 공개했다. 코발트 200은 클라우드 네이티브 작업에서 전 세대보다 50% 이상 높은 성능을 내며, 깃허브 코파일럿 트레이스로 측정한 에이전트 호출에서 지연을 33% 낮추고 처리량을 23% 끌어올렸다.

모델·컨텍스트·도구를 묶는 '지능 계층'

스택의 다음 층은 모델과 컨텍스트, 도구를 묶는 '지능 계층'이다. 나델라는 모든 고객과 개발자가 작업에 맞는 모델을 고르게 될 것이라며, 파운드리(Foundry)가 오픈AI부터 앤쓰로픽까지 1만 1000개 이상을 담은 최대 모델 카탈로그를 보유했다고 밝혔다.

데이터 계층의 변화도 컸다. 에이전트는 끊임없이 저장하고 검색하고 추론하고 행동하며 학습한다. 이 흐름에 맞춰 마이크로소프트는 애저의 완전관리형 포스트그레SQL 서비스 '애저 호라이즌DB(Azure HorizonDB)'를 공개했다. 고가용성과 확장을 갖춘 이 서비스는 자체 테스트에서 자체관리형 포스트그레SQL 대비 3배 처리량을 보였다. 데이터 웨어하우스 패브릭(Fabric)에는 GPU 가속을 적용해 성능을 끌어올렸다.

이렇게 모델 역량과 데이터를 결합해 '올바른 컨텍스트'를 모델에 공급하는 체계가 마이크로소프트 IQ다. 신선한 웹 데이터를 제공하는 웹 IQ, 기업 운영 데이터를 온톨로지로 묶는 패브릭 IQ, 사내 정책과 사람·절차를 담는 워크 IQ가 세 축을 이룬다. 데모에서는 전력 관제 센터 상황을 가정해, 외부 전기요금 정보(웹 IQ)부터 실시간 송전망 상태(패브릭 IQ), 대응 절차서(워크 IQ)까지 한 번에 끌어와 하나의 답으로 종합하는 과정이 시연됐다.

에이전트를 안전하게 가두는 'MEC'

에이전트는 코드를 생성하고 실행하며 파일과 기기, 네트워크를 넘나든다. 자율성이 커질수록 위험도 커진다. 마이크로소프트는 이 문제에 대응해 운영체제 차원의 격리·억제 정책 계층 'MEC(Microsoft Execution Containers)'를 윈도에 내장한다고 밝혔다.

MEC는 가벼운 에이전트 동작을 위한 프로세스 수준 격리, 사용자 분리를 위한 세션 수준 격리, 그리고 더 강한 경계가 필요할 때의 가상머신(WSL 포함)과 윈도 365 격리까지 선택할 수 있게 한다. 누가 만든 에이전트든 운영체제가 정책으로 억제를 강제한다는 점이 핵심이다.

이 자리에서 마이크로소프트는 오픈소스 에이전트 'OpenClaw'의 윈도 정식 지원을 발표했다. OpenClaw 창시자 페터 슈타인베르거는 무대에 올라 "여섯 달 전이었다면 책상 위 파일을 전부 지우는 데 성공했을 것"이라며, 폴더별 읽기 전용·수정·숨김 권한을 세분화하고 하니스(harness) 자체를 플러그인으로 바꿔 기업이 안심하고 쓸 수 있게 만들었다고 설명했다.

깃허브 코파일럿, 컨트롤 플레인이 되다

도구 계층의 중심에는 깃허브가 있다. 나델라는 깃허브가 코드 저장소를 넘어 모든 에이전트의 컨트롤 플레인이 되고 있다고 진단했다. 레포 생성, PR 활동, API 사용, 액션 등 거의 모든 지표가 에이전트 워크플로 덕분에 더 빠르게 늘고 있다는 것이다.

회사는 CLI의 속도·유연성과 IDE의 역량을 결합하고 무한한 에이전트 세션으로 확장하는 새 도구 '깃허브 코파일럿 앱'을 공개했다. 데모를 맡은 캐시디는 깃 워크트리(Git work tree)로 세션마다 격리 환경을 자동 구성하고, 에이전트가 캔버스에 맞춤 UI를 그려 사람과 소통하는 장면을 선보였다. 코드 생성만으로는 부족하다는 점에서, 백엔드를 엔터프라이즈 패브릭 테넌트에 배포해주는 에이전트 우선 SDK '레이핀(Rayfin)'도 함께 발표됐다. 레플릿(Replit)과의 협력으로 레플릿에서 앱을 만들면 데이터는 기업 관리 테넌트에 배포된다.

에이전트 거버넌스의 컨트롤 플레인으로는 '에이전트 365'가 제시됐다. 에이전트도 사용자처럼 고유 신원과 접근 권한을 갖고 일하며, AWS·GCP 등 어디에 호스팅되든 인트라(Entra) 신원과 디펜더 보호, 거버넌스가 적용된다. 회사는 에이전트 365 SDK의 정식 출시를 알렸다.

"무대 위 모든 발표는 에이전트로 모인다"

이번 빌드의 또 다른 축은 에이전트가 소프트웨어를 넘어 기기 자체를 바꾼다는 선언이었다. 마이크로소프트는 에이전트 우선 디바이스 플랫폼 '프로젝트 솔라라(Project Solara)'를 공개했다. 스티븐 바티시 MS 애플라이드 사이언스 그룹 CVP는 다음 컴퓨터는 하나의 기기가 아니라 여러 기기가 하나의 시스템으로 작동하는 형태라고 설명했다.

프로젝트 솔라라는 칩에서 클라우드까지를 잇는 플랫폼으로, AOSP 기반 기업용 운영체제 MDEP, 클라우드 에이전트를 동적으로 불러오는 에이전트 셸, 폼팩터에 맞춰 화면을 적응시키는 적시(just-in-time) UI를 세 기둥으로 삼는다. 회사는 책상용 고정형과 휴대용 배지형 두 가지 콘셉트 기기를 선보였고, 향후 몇 달 안에 액큐웨더·베스트바이·CVS헬스·리바이스·타깃 등과 비공개 파일럿을 시작한다. 실리콘 파트너로는 미디어텍과 퀄컴이 참여한다.

코파일럿 진영에서는 새로운 범주의 에이전트 '오토파일럿(Autopilot)'이 등장했다. 오토파일럿은 고유 신원을 갖고 백그라운드에서 자율적으로 일하는 상시 에이전트다. 첫 번째 오토파일럿 '마이크로소프트 스카우트(Scout)'는 팀즈·아웃룩·원드라이브·셰어포인트에 연결돼 회의 일정 조율, 마감 추적, 위험 신호 포착을 알아서 처리한다. 스카우트는 OpenClaw 오픈소스 기술 위에 구축됐으며, 현재 프런티어 프로그램을 통한 실험 단계로 제공된다.

다섯 해 너머를 보다…마요라나 2와 마이크로소프트 디스커버리

나델라는 5년 너머를 내다보는 발표로 연설을 맺었다. 하나는 과학적 발견 자체를 더 연속적이고 병렬적으로 바꾸려는 '마이크로소프트 디스커버리(Microsoft Discovery)'의 정식 출시다. 데모에서는 플라스틱을 반복 재활용할 수 있게 분해하는 단백질을 찾기 위해, 에이전트들이 논문 작성·후보 단백질 생성·실험 프로토콜 작성을 병렬로 수행했다. HPC를 활용한 시뮬레이션을 수백만 번 반복해 실험실로 보낼 단백질 80종을 추려냈다.

또 하나는 위상수학 기반 큐비트의 다음 세대인 '마요라나 2(Majorana 2)'다. 마이크로소프트는 큐비트 평균 수명을 20초로 끌어올려 이전 세대 대비 1000배 향상시켰다고 밝혔다. 알루미늄을 납으로 대체한 새 소재 적층으로 위상 갭을 두 배 이상 키운 결과다. 회사는 신용카드보다 작은 칩에 100만 개의 큐비트를 담는 것을 목표로 하며, AI의 도움으로 연구를 가속해 확장형 양자 컴퓨터 도달 시점을 2029년으로 절반 앞당겼다고 설명했다.

나델라는 마지막으로 두 갈래의 이야기를 제시했다. 하나는 기술이 권력을 집중시키고 인간의 주도권을 줄여 사회가 그 결과를 떠안는 이야기, 다른 하나는 모든 기업과 공동체가 기회를 여는 이야기다.

"우리의 일은 두 번째 이야기를 진짜로 만드는 것입니다. 그것이 프런티어 생태계를 향한 우리의 북극성입니다."

전망과 시사점

빌드 2026이 그린 그림은 분명하다. 마이크로소프트는 더 이상 모델 하나, 제품 하나로 경쟁하지 않는다. 칩에서 클라우드, 모델, 에이전트, 기기까지를 수직으로 통합하고, 그 위에서 개발자와 기업이 가치를 만들도록 하는 '생태계 경쟁'으로 무게를 옮겼다.

특히 자체 실리콘과 자체 모델을 함께 설계하는 행보는 한때 오픈AI에 깊이 의존했던 회사의 방향 전환을 보여준다. '지능을 빌리지 말고 길들이라'는 메시지는 기업이 자신의 데이터로 모델을 소유한다는 새로운 화두를 던진다.

국내 기업과 개발자에게도 시사점이 작지 않다. SaaS 전환에서 그러했듯, 에이전트 전환에서도 더딘 출발은 경쟁력 저하로 이어질 수 있다. 마이크로소프트가 깔아둔 풀스택 위에서 어떤 차별화된 에이전트를, 어떤 데이터로 길들여 만들 것인가 — 이 질문에 대한 답이 다음 경쟁의 분수령이 될 것이다. [테크수다]

[박스 ①] 나델라-젠슨 황 대담

젠슨 황 "PC가 개인 AI가 됐다"…나델라와 다시 그린 30년 동행

타이베이에서 늦은 밤 원격으로 연결된 젠슨 황 엔비디아 CEO는 무대 위 나델라와 30여 년 동행을 돌아봤다. 두 사람의 인연은 다이렉트X(DirectX) 공동 개발로 거슬러 올라간다.

황 CEO는 RTX 스파크가 1페타플롭의 AI 성능과 두 회사가 함께 만든 수치 형식 NVFP를 통해 128GB 메모리에 수천억 파라미터 모델을 담을 수 있다고 설명했다. 그는 PC가 단순한 도구에서 AI가 자율적으로 사용하는 도구로 진화했다며, 사용자가 자리를 비운 사이에도 PC 위 에이전트가 코드를 고치고 설계를 반복하는 시대가 왔다고 말했다.

클라우드 협력도 화제에 올랐다. 황 CEO는 최초의 AI 슈퍼컴퓨터부터 그레이스 블랙웰을 거쳐 에이전트 실행에 최적화된 베라 루빈(Vera Rubin)까지의 진화를 짚었다. 그는 마이크로소프트가 세계에서 가장 많은 그레이스 블랙웰을 배치했다고 평가하며, 토큰 생성 속도를 높이고 생성 비용을 약 30배 낮췄다고 밝혔다.

황 CEO가 강조한 한 가지는 도구의 가속이다.

"에이전트는 참을성이 없습니다. 답을 더 빨리 돌려줄수록 더 빨리 반복하고, 더 빨리 토큰을 만들어냅니다."

그는 패브릭을 비롯해 애저의 모든 도구를 GPU로 완전 가속하겠다는 협력 방향을 제시했다. 깃허브 커밋이 최근 몇 달 새 세 배로 늘었다는 사실을 들어, 에이전트 시스템이 실제로 생산적인 일을 하고 있으며 토큰이 수익성을 갖게 됐다고 진단했다.

[박스 ②] MAI 자체 모델 7종

MS, 자체 AI 모델 7종 공개…"지능을 빌리지 말고 길들여라"

무스타파 술레이만 MS AI CEO는 이미지·음성·전사·코딩·추론을 아우르는 7종의 자체 개발 모델군 'MAI'를 공개했다. 그는 프런티어 모델 학습에 쓰인 연산이 15년 새 1조 배 늘었다며, 향후 3년간 다시 1000배 증가를 예상했다.

핵심 모델은 다음과 같다. MAI 추론 모델은 자체 명명 기준 35억(35B) 활성 파라미터의 MoE 구조에 256k 컨텍스트 창을 갖췄으며, 가장 어려운 코딩 벤치마크인 스위트벤치 프로(SWE-Bench Pro)에서 53%를 기록했다. 코딩 모델 MAI Code 1 Flash는 50억 파라미터로 51%를 달성했다. 이미지 모델 MAI Image 2.5는 편집 부문에서 경쟁 모델을 앞섰고, MAI 전사 모델은 43개 언어를 지원하며 세계 최고 정확도를 표방했다. 음성 모델 MAI Voice 2는 15개 언어로 자연스러운 음성을 생성한다.

술레이만 CEO는 이 모델들이 타사 모델 증류(distillation) 없이 바닥부터 학습됐으며, 깨끗하고 상업적으로 라이선스된 데이터 계보를 갖췄다고 강조했다. 자체 실리콘 마이아 200과 함께 설계해 와트당 성능을 추가로 1.4배 끌어올렸다는 점도 부각했다.

가장 무게가 실린 발표는 '프런티어 튜닝(Frontier Tuning)'이다. 고객의 실제 업무 흐름을 강화학습 환경(RLE)으로 만들어 모델을 길들이는 방식으로, 데이터·환경·결과 모델 모두 고객이 소유하고 통제한다. 회사 내부에서 엑셀용으로 튜닝한 모델은 비용 효율을 10배 높이면서도 경쟁 모델 수준의 성능을 냈고, 맥킨지 과제로 튜닝한 모델은 가장 높은 승률을 기록했다는 설명이다.

술레이만 CEO는 메이요 클리닉과 헬스케어 전용 프런티어 모델을 공동 개발한다고도 밝혔다. 지안리코 페루지아 메이요 클리닉 CEO는 무대에 올라 7년 전부터 의료를 파이프라인에서 플랫폼으로 옮겨왔으며, 다중모달 종단 데이터셋을 토대로 환자 우선의 안전한 모델을 함께 만들겠다고 말했다. 완성된 모델의 소유권은 메이요 클리닉에 귀속되며, 검증 후 애저 파운드리를 통해 다른 기관에도 제공된다.

마이크로소프트 빌드 2026, 이런 점이 궁금하셨나요? (FAQ)

Q1. '무제한 지능(Unmetered Intelligence)'이란 무엇이고 왜 중요한가
토큰 사용량 과금을 걱정하지 않고 지능을 마음껏 쓰는 상태를 뜻한다. PC의 NPU·GPU에서 로컬 모델을 돌리면 클라우드 호출 없이도 작업이 완결되므로 비용·지연·프라이버시 면에서 유리하다. 엣지의 로컬 모델과 클라우드 모델, 그리고 에이전트가 병렬로 함께 일하는 구조가 핵심이다.

Q2. 마이크로소프트가 자체 모델 7종을 내놓은 배경은
오픈AI 등 외부 모델 의존도를 낮추고 모델·실리콘을 함께 설계해 효율과 통제권을 확보하려는 전략이다. 타사 모델 증류 없이 바닥부터 학습했고, 자체 칩 마이아 200과 결합해 와트당 성능을 높였다. '지능을 빌리는' 구조에서 '내 데이터로 내 모델을 소유하는' 구조로의 전환을 상징한다.

Q3. '프런티어 튜닝'은 기존 파인튜닝과 어떻게 다른가
단순히 데이터를 추가 학습시키는 것을 넘어, 고객의 실제 업무 흐름을 강화학습 환경(RLE)으로 구성해 모델이 '일하는 방식' 자체를 익히게 한다. 학습에 쓰인 데이터와 환경, 결과 모델 모두 고객이 소유하고 통제하므로 기업의 institutional knowledge가 모델의 자산이 된다.

Q4. '프로젝트 솔라라'는 어떤 기기를 말하나
앱이 아니라 에이전트를 중심에 둔 새로운 기기 플랫폼이다. 책상용 고정형과 배지형 휴대용 콘셉트 기기가 공개됐으며, 폼팩터에 맞춰 화면을 자동으로 적응시키는 적시 UI가 특징이다. 헬스케어·유통·금융 등 산업별로 특화된 에이전트 기기를 만들 수 있다.

Q5. '마요라나 2'가 양자 컴퓨팅에서 갖는 의미는
위상수학 기반 큐비트의 평균 수명을 20초로 끌어올려 이전 세대 대비 1000배 향상시켰다. 알루미늄을 납으로 바꾼 새 소재로 환경 잡음을 막는 위상 갭을 두 배 이상 키운 결과다. 마이크로소프트는 확장형 양자 컴퓨터 도달 목표 시점을 2029년으로 절반 앞당겼다고 밝혔다.

[Seoul = Techsuda eyeball@techsuda.com]