Microsoft는 Windows를 AI 개발을 위한 최고의 플랫폼으로 적극적으로 포지셔닝하고 있으며, AI 워크로드 플랫폼과 런타임을 표준화함으로써 혁신을 주도하고 있습니다. Microsoft는 Windows ML을 통해 Windows Copilot Runtime을 전략적으로 구축하고 있으며, Windows AI Foundry는 인기 있는 모델 카탈로그를 운영 체제에 원활하게 통합하고 있습니다.
이러한 혁신적인 기능의 궁극적인 목표는 Windows 생태계 내에서 AI 개발에 비교할 수 없는 유연성을 제공하는 것입니다. Microsoft는 표준 클라이언트, 365 인스턴스 및 CPU, GPU, NPU를 포함한 다양한 하드웨어 구성에서 원활한 작동을 보장하기 위해 광범위한 사용자 정의의 필요성을 최소화하는 것을 목표로 합니다.
이 아키텍처의 기반은 ONNX Runtime과 Windows ML에 이전에 도입된 DirectML입니다. 이러한 접근 방식을 통해 개발자는 AI 모델에 대한 하드웨어 요구 사항을 지정하는 복잡성에서 벗어날 수 있습니다. 대신, 시스템은 사용 가능한 리소스에 동적으로 적응하여 에너지 효율적인 노트북이 NPU를 활용하는 한편, 워크스테이션은 GPU의 성능을 활용하여 워크로드를 가속화합니다.
주요 AI 도구와의 통합
급성장하는 GenAI 환경은 필수 도구의 출현을 목격했습니다. 이 중 Ollama는 특히 아마추어들이 선호하는 로컬 AI 실행을 위한 사용자 친화적인 솔루션으로 두각을 나타내고 있습니다. 한편, Nvidia NIM은 추론을 위한 인기 있는 엔터프라이즈 선택으로 인기를 얻고 있습니다. 이러한 도구의 중요성을 인식한 Windows AI Foundry는 Windows에서 사용 가능한 모델의 신속한 배포를 용이하게 하기 위해 이들 모두와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 여기에는 Google의 Gemma, Meta의 제품, DeepSeek, Mistral 및 기타 여러 모델이 포함됩니다.
이러한 통합은 이러한 모델을 Copilot+ 기능에 통합하는 프로세스를 간소화합니다. 이러한 기능은 GenAI가 개인 이메일 받은 편지함과 파일 폴더를 분석하여 피싱 방지 검사, 로컬 자동화 및 고급 로컬 파일 검색 엔진을 포함한 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있도록 지원합니다.
Microsoft는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 채택하여 AI 모델에 대한 표준화된 통신 방법을 구축하는 데 있어 다른 주요 AI 플레이어와 협력합니다. Anthropic이 구상하고 빠르게 업계 표준으로 채택된 MCP는 다양한 도구에서 LLM을 원활하게 제어할 수 있도록 지원하는 "AI용 USB-C" 역할을 합니다.
Microsoft는 또한 Windows 내에서 Linux를 통합하기 위한 솔루션인 WSL(Windows Subsystem for Linux)을 오픈 소싱하여 오픈 소스 커뮤니티와의 관계를 강화하고 있습니다. WSL을 통해 사용자는 별도의 가상 머신이 필요 없이 파일 탐색기를 통해 Linux 배포 내의 파일에 직접 액세스하고 Linux를 애플리케이션으로 원활하게 통합할 수 있습니다.
AI 시대의 보안 우선시
과거의 단점을 해결하기 위해 Microsoft는 이제 모든 새로운 애플리케이션에서 보안을 우선시하고 있습니다. Windows 내에서 AI 기능의 통합은 VBS(Virtualization Based Security) Enclave SDK 구현과 잠재적인 미래 양자 위협으로부터 보호하기 위한 양자 내성 암호화 도입을 통해 이러한 약속을 입증합니다.
이러한 발전의 규모를 진정으로 이해하려면 Microsoft가 Windows에서 AI 개발을 혁신하기 위해 채택하고 있는 특정 기술과 전략을 더 자세히 살펴봐야 합니다. 회사의 비전은 단순히 도구를 제공하는 것을 넘어 개발자가 혁신적이고 영향력 있는 AI 솔루션을 만들 수 있도록 지원하는 전체적인 생태계를 만드는 것입니다.
첫째, AI 워크로드 플랫폼과 런타임의 표준화는 개발 프로세스를 단순화하기 위한 중요한 단계입니다. 일관되고 예측 가능한 환경을 제공함으로써 Microsoft는 AI 환경을 괴롭혀 온 파편화를 줄이고 있습니다. 이를 통해 개발자는 기본 인프라에 대해 걱정할 필요 없이 모델과 애플리케이션을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.
둘째, Windows AI Foundry를 통해 인기 있는 모델 카탈로그를 OS에 통합하는 것은 판도를 바꾸는 일입니다. 이를 통해 개발자는 다양한 소스에서 모델을 검색하고 관리할 필요가 없어 배포 프로세스를 간소화하고 출시 시간을 단축할 수 있습니다. Windows 환경 내에서 Google의 Gemma 및 Meta의 제품과 같은 모델에 직접 쉽게 액세스하고 배포할 수 있는 기능은 중요한 이점입니다.
또한 시스템이 다양한 하드웨어 구성에 동적으로 적응할 수 있는 기능이 제공하는 유연성은 중요한 판매 포인트입니다. 이를 통해 AI 애플리케이션은 저전력 랩톱에서 고성능 워크스테이션에 이르기까지 다양한 장치에서 효율적으로 실행될 수 있습니다. NPU, GPU 및 CPU의 원활한 통합을 통해 개발자는 사용 가능한 특정 하드웨어 리소스에 맞게 애플리케이션을 최적화할 수 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 채택은 Microsoft 전략의 또 다른 핵심 요소입니다. 이 업계 표준을 수용함으로써 Microsoft는 다른 AI 플레이어와의 상호 운용성과 협업을 보장하고 있습니다. 이를 통해 개발자는 모델을 다른 도구 및 플랫폼과 쉽게 통합하여 보다 개방적이고 협력적인 AI 생태계를 조성할 수 있습니다.
WSL의 오픈 소싱은 오픈 소스 커뮤니티에 대한 Microsoft의 약속을 입증하는 것입니다. WSL을 보다 쉽게 액세스할 수 있도록 함으로써 Microsoft는 개발자가 Windows 환경 내에서 Linux의 성능을 활용하도록 장려하고 있습니다. 이는 Linux가 AI 커뮤니티에서 널리 사용되는 풍부한 도구 및 라이브러리 세트를 제공하므로 AI 개발에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.
마지막으로 회사의 보안에 대한 집중은 가장 중요합니다. 모든 새로운 AI 기능에서 보안을 우선시함으로써 Microsoft는 Windows 플랫폼에 대한 신뢰와 확신을 구축하고 있습니다. VBS Enclave SDK 구현과 양자 내성 암호화 도입은 잠재적인 위협으로부터 AI 애플리케이션과 데이터를 보호하기 위한 구체적인 단계입니다.
결론적으로 Windows에서 AI 개발에 대한 Microsoft의 포괄적인 접근 방식은 환경을 변화시킬 태세를 갖추고 있습니다. 플랫폼을 표준화하고, 인기 있는 도구를 통합하고, 유연성을 우선시하고, 오픈 소스를 수용하고, 보안에 집중함으로써 Microsoft는 AI 혁신을 위한 강력하고 액세스 가능한 생태계를 만들고 있습니다. Windows에서 AI의 미래는 밝으며 회사는 그 길을 이끌 수 있는 좋은 위치에 있습니다.