인공지능(AI) 지배권을 둘러싼 고위험, 천문학적 비용의 경쟁에서, 선두를 달리는 것만이 승리로 가는 유일한 길이라는 것이 일반적인 통념입니다. 그러나 생성형 AI 혁명의 중심에 깊숙이 자리 잡은 거대 기업 Microsoft는 확연히 다른 길을 걷고 있습니다. Microsoft AI CEO인 Mustafa Suleyman의 지도 아래, Redmond의 거인은 영리한 ‘두 번째 주자(second mover)’ 역할을 받아들이고 있습니다. 다른 이들이 길을 개척하고 막대한 비용을 흡수하도록 내버려 두면서, 그들의 돌파구를 활용하기 위해 전략적으로 입지를 다지고 있는 것입니다. 이는 뒤처지는 것이 아니라 효율성, 최적화, 그리고 궁극적으로 시장 통합을 위한 계산된 전략입니다.
선두 주자를 따르는 경제학
DeepMind(후에 Google에 인수됨) 공동 창립 시절부터 AI 혁신의 대명사였던 Mustafa Suleyman은 Microsoft의 철학을 명확히 밝히는 데 주저하지 않았습니다. 최근 공개 담화에서 그는 그 논리를 명백히 밝혔습니다. AI 모델 개발의 절대적인 최첨단에서 의도적으로 3개월에서 6개월 정도 뒤처지는 것이 근본적으로 더 비용 효율적이라는 것입니다. AI 능력의 경계를 넓히는 진정한 ‘프론티어(frontier)’ 모델을 훈련하는 데 드는 순수한 자본 집약도는 엄청나며, 즉각적인 시장 성공이나 적용 가능성에 대한 보장 없이 수십억 달러에 달합니다.
Suleyman은 “우리의 전략은 이러한 모델들의 자본 집약성을 고려할 때 매우 근접한 2위를 유지하는 것”이라고 솔직하게 밝혔습니다. 이 접근 방식은 중요한 재정적 이점을 제공합니다. 이러한 기초 모델을 구축하려면 방대한 데이터 세트, 고도로 전문화된 엔지니어 군단, 그리고 가장 중요하게는 비싸고 에너지 소모가 많은 GPU 클러스터로 주로 구동되는 막대한 컴퓨팅 파워 예비력에 대한 접근이 필요합니다. Microsoft가 수십억 달러를 투자하고 상당한 클라우드 인프라를 제공하는 회사인 OpenAI와 같은 개척자들이 개발의 초기, 가장 위험한 단계를 맡도록 함으로써, Microsoft는 R&D 부담과 재정적 도박의 상당 부분을 효과적으로 아웃소싱합니다.
그러나 이러한 시간적 완충 장치는 단순히 비용 절감만을 위한 것이 아닙니다. Suleyman은 추가적인 몇 달이 Microsoft에게 이러한 강력한 기술을 특정하고 실질적인 고객 애플리케이션을 위해 개선하고 최적화할 귀중한 시간을 제공한다고 강조했습니다. 프론티어 모델은 종종 강력하지만 다소 일반적인 도구로 등장합니다. Microsoft의 전략은 무엇이 효과가 있는지 관찰하고, 새로운 기능을 이해한 다음, 방대한 기업 및 소비자 기반의 요구에 직접 맞춰 구현을 조정할 수 있게 해줍니다. 이 초점은 순수한 기술적 역량에서 실용적인 유용성으로 이동합니다. 즉, Windows, Office (Microsoft 365), Azure 클라우드 서비스 및 급성장하는 Copilot 어시스턴트 제품군과 같은 제품에 AI를 원활하게 통합하는 것입니다. 목표는 단순히 최신 모델을 갖는 것이 아니라 실제 작업에 가장 유용한 반복 버전을 갖는 것입니다. 이러한 고객 중심 최적화는 그 자체로 경쟁 차별화 요소가 되며, 기술적 결승선을 절대적으로 가장 먼저 통과하는 것보다 장기적으로 더 가치 있을 수 있습니다.
OpenAI 공생 관계: 전략적 의존성
Microsoft의 현재 AI 입지는 OpenAI와의 깊고 다면적인 관계와 불가분의 관계에 있습니다. 이는 단순한 수동적 투자가 아니라 Redmond의 AI 제품 전략의 초석입니다. Microsoft는 OpenAI에 GPT 시리즈와 같은 모델을 훈련하고 실행하는 데 필수적인 연료인 막대한 양의 Azure 클라우드 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 그 대가로 Microsoft는 이러한 최첨단 모델을 자체 생태계에 통합할 수 있는 특권적인 접근 및 라이선스 권한을 얻습니다. 이 공생적 합의를 통해 Microsoft는 처음부터 완전히 자체적으로 유사한 모델을 개발하는 데 드는 전체 선행 비용과 위험을 부담하지 않고도 자사 제품 전반에 걸쳐 최첨단 AI 기능을 제공할 수 있습니다.
Microsoft의 관점에서 볼 때, 특히 파트너십을 통해 그 노동의 결실에 직접 접근할 수 있는데, Sam Altman의 OpenAI 팀이 이미 수행하고 있는 엄청난 노력과 비용을 왜 복제해야 할까요? 이는 OpenAI의 집중된 연구 역량을 활용하는 동시에 Microsoft가 더 광범위한 통합, 플랫폼 구축 및 시장 배포에 집중할 수 있도록 하는 실용적인 접근 방식입니다. 코딩에서 스프레드시트에 이르기까지 모든 것에 AI 지원을 불어넣는 Microsoft의 Copilot 이니셔티브의 성공은 주로 이 기반 위에 구축되었습니다.
그러나 이러한 의존성은 아무리 전략적이라 할지라도 자연스럽게 장기적인 독립성에 대한 의문을 제기합니다. 파트너십이 현재 매우 유익하지만, 투자와 인프라 제공을 통해 긴밀하게 연계되어 있기는 하지만 외부 실체에 대한 상당한 의존성을 나타냅니다. 이 관계의 역학은 복잡하고 끊임없이 진화하며 전체 AI 산업의 경쟁 환경을 형성하고 있습니다.
위험 분산: Phi 모델의 부상
OpenAI 파트너십이 고급 AI 제품의 기반을 형성하는 동안, Microsoft는 모든 칩을 한 곳에 걸지 않고 있습니다. 이 회사는 동시에 Phi 코드명 아래 자체적인 더 작고 특화된 언어 모델 제품군을 개발하는 병행 트랙을 추구하고 있습니다. 이 이니셔티브는 전체 AI 전략의 다르지만 보완적인 측면을 나타냅니다.
GPT-4와 같은 거대하고 범용적인 모델과 달리, Phi 시리즈 모델은 의도적으로 작고 효율적으로 설계되었습니다. 일반적으로 한 자릿수에서 낮은 두 자릿수 십억 개의 매개변수 수를 가지며, 프론티어 모델보다 훨씬 작습니다. 이 작은 크기는 뚜렷한 이점을 제공합니다.
- 효율성: 실행하는 데 훨씬 적은 계산 능력이 필요하므로 대규모로 운영하는 데 드는 비용이 훨씬 저렴합니다.
- 엣지 컴퓨팅: 적당한 리소스 요구 사항으로 인해 강력한 클라우드 기반 GPU 클러스터에만 의존하는 대신 노트북이나 스마트폰과 같은 로컬 장치에 배포하기에 적합합니다. 이는 오프라인 AI 기능, 향상된 개인 정보 보호 및 더 낮은 지연 시간 애플리케이션의 가능성을 열어줍니다.
- 허용적 라이선스: Microsoft는 주목할 만하게 많은 Phi 모델을 MIT 라이선스와 같은 허용적 라이선스 하에 출시하여 Hugging Face와 같은 플랫폼을 통해 더 넓은 연구 개발 커뮤니티에 무료로 제공했습니다. 이는 혁신을 촉진하고 외부 개발자가 Microsoft의 작업을 기반으로 구축할 수 있도록 합니다.
이러한 Phi 모델은 일반적으로 OpenAI의 최고 수준 제품과 동일한 기능 범위나 원시 성능 벤치마크를 자랑하지는 않지만(최근까지 더 큰 모델에서 발견되는 다중 모드 또는 복잡한 Mixture of Experts 아키텍처와 같은 고급 기능이 부족했음), 크기에 비해 놀랍도록 유능함을 입증했습니다. 제한된 매개변수 수를 고려할 때 특정 작업에서 종종 자신의 체급을 훨씬 뛰어넘는 인상적인 성능을 제공합니다. 예를 들어, 잠재적으로 140억 개의 매개변수로 비교적 작은 Phi-4와 같은 모델은 단일 고급 GPU에서 효과적으로 작동할 수 있으며, 이는 종종 GPU로 가득 찬 전체 서버를 요구하는 몇 배 더 큰 모델에게는 불가능한 위업입니다.
Phi 제품군 개발은 여러 전략적 목적을 수행합니다. Microsoft에 모델 구축에 대한 내부 전문 지식을 제공하고, 특정 유형의 애플리케이션에 대한 외부 파트너 의존도를 줄이며, 효율적인 엣지 AI에 대한 증가하는 수요를 충족하고, 오픈 소스 커뮤니티 내에서 호의를 쌓습니다. 이는 위험 분산, 대안 경로이며 잠재적으로 더 큰 AI 자율성을 향한 디딤돌입니다.
장기적 관점: 자급자족을 향하여
현재의 ‘빠른 추격자’ 전략의 효과와 OpenAI와의 깊은 통합에도 불구하고, Mustafa Suleyman은 Microsoft의 궁극적인 야망에 대해 분명합니다: 장기적인 AI 자급자족. 그는 “장기적으로 Microsoft에서 AI를 자급자족할 수 있는 것이 절대적으로 미션 크리티컬하다”고 말하며 이 비전을 명확하게 밝혔습니다. 이는 현재 파트너에 대한 의존성이 아무리 유익하더라도 영구적인 상태라기보다는 과도기적인 단계로 간주된다는 신호입니다.
이 목표를 달성하려면 Phi 모델 제품군과 같은 프로젝트에 의해 마련된 기반 위에 연구, 인재 확보 및 인프라 개발에 대한 지속적이고 상당한 내부 투자가 필요합니다. 이는 기초 모델 생성에서 애플리케이션 배포에 이르기까지 전체 AI 스택에 걸쳐 역량을 개발하는 것을 의미하며, 잠재적으로 현재 의존하고 있는 바로 그 파트너와 경쟁할 수 있습니다.
그러나 이러한 전환은 임박하지 않았습니다. Suleyman 자신도 기존 핵심 파트너십의 장기성을 언급하며 기대치를 조절했습니다. “적어도 2030년까지는 우리에게 엄청나게 성공적인 관계를 맺어온 OpenAI와 깊이 파트너 관계를 맺고 있습니다.” 이 타임라인은 갑작스러운 변화보다는 점진적이고 다년간의 진화를 시사합니다. 향후 5~6년 동안 Microsoft는 OpenAI의 발전을 계속 활용하는 동시에 자체 내부 역량을 구축할 가능성이 높습니다.
맥락적 요인도 역할을 합니다. OpenAI가 Oracle 및 Softbank와의 협력을 발표했을 때 Microsoft-OpenAI 클라우드 관계의 독점성에 대한 우려가 표면화되었으며, 이는 Microsoft가 더 이상 AI 연구소의 유일한 클라우드 제공업체가 아님을 시사했습니다. 핵심 파트너십은 여전히 강력하지만, 이러한 발전은 빠르게 변화하는 AI 환경에서 동맹의 역동적인 성격을 강조하며 독립적인 역량을 키우려는 Microsoft의 전략적 필요성을 강화할 가능성이 높습니다. 자급자족으로 가는 길은 현재의 이점과 미래의 독립성 사이의 균형을 맞추는 장기적인 전략적 목표입니다.
더 넓은 추세: 추격자 그룹
Microsoft의 전략적 추격이라는 계산된 접근 방식은 고립된 현상이 아닙니다. AI의 절대적인 프론티어를 밀어붙이는 데 내재된 막대한 비용과 불확실성으로 인해 다른 주요 기술 기업들도 유사하지만 다양한 전략을 채택하게 되었습니다. 이는 ‘빠른 추격자’가 되는 것이 생성형 AI 분야에서 인정받고 실행 가능한 플레이북이 되고 있음을 시사합니다.
**Amazon Web Services (AWS)**는 설득력 있는 유사 사례를 제시합니다. Microsoft와 OpenAI의 관계처럼, AWS는 OpenAI의 저명한 경쟁자이자 Claude 모델 제품군으로 알려진 Anthropic에 막대한 투자(수십억 달러)를 했습니다. AWS는 Project Rainier 클러스터와 같은 전용 인프라를 포함한 상당한 클라우드 컴퓨팅 리소스를 제공하여 Anthropic을 자사 플랫폼의 핵심 파트너로 자리매김했습니다. 동시에 AWS는 Nova라는 코드명으로 알려진 자체 언어 모델 제품군을 개발하고 있습니다. 그러나 Phi를 통해 비교적 개방적인 접근 방식을 취하는 Microsoft와 달리, AWS는 Nova를 독점적으로 유지하며 주로 자체 생태계 및 서비스 내에 통합하는 것으로 보입니다. 이는 추격자 전략을 반영합니다. 즉, 선도적인 파트너를 활용하면서 내부 역량을 구축하되, Microsoft의 오픈 소스 기여에 비해 더 폐쇄적인 접근 방식을 취하는 것입니다.
이러한 추세는 실리콘 밸리를 넘어 확장됩니다. 중국의 기술 대기업들도 이 전략에 능숙함을 보여주었습니다. Alibaba는 Qwen 팀을 통해 상당한 주목을 받았습니다. Microsoft의 Phi와 매우 유사한 Qwen 모델 제품군은 크기에 비해 기대를 뛰어넘는 성능을 달성하는 것으로 유명합니다. 그들이 반드시 기술적으로 완전히 새로운 지평을 연 것은 아니지만, 다른 이들이 개척한 개념을 빠르게 반복하고 최적화하는 데 탁월했습니다. 예를 들어, Qwen 팀은 OpenAI가 개념을 대중화한 후 비교적 빠르게 고급 추론 기능을 통합한 모델을 출시했으며, 확립된 패러다임 내에서 효율성과 성능에 중점을 두었습니다. Alibaba는 Microsoft와 유사하게 비교적 개방적인 접근 방식을 채택하여 많은 Qwen 모델을 대중에게 공개했습니다.
마찬가지로, 또 다른 중국 AI 기업인 DeepSeek는 집중적인 반복의 힘을 보여주었습니다. 추론 중심 언어 모델의 개념이 개척자들에 의해 검증되자, DeepSeek는 이러한 아키텍처를 최적화하는 데 집중하여 이러한 모델의 훈련 및 실행에 필요한 계산 요구 사항을 크게 줄였습니다. 이를 통해 비교적 자원 집약적이지 않은 고성능 모델을 제공하여 효율성과 접근성을 기반으로 틈새 시장을 개척할 수 있었습니다.
이러한 사례들은 ‘빠른 추격자’ 전략이 전 세계적으로 사용되고 있음을 보여줍니다. 기업들은 돌파구를 관찰하고, 개척자들의 성공과 실패로부터 배우고, 그런 다음 이러한 발전을 특정 시장 위치, 고객 기반 및 비즈니스 모델에 가장 적합한 방식으로 최적화, 개선 및 통합하는 데 자원을 집중합니다. 이는 막대한 자원을 요구하는 분야에서 전략적 모방과 적응이 끊임없는 발명만큼 강력하고 훨씬 더 경제적일 수 있음을 인정하는 것입니다.
모델을 넘어: AI 생태계 구축
Microsoft 전략의 중요하면서도 종종 과소평가되는 이점은 자원과 집중력의 해방입니다. 차세대 혁신적인 기초 모델 경쟁에 모든 가용 달러와 엔지니어를 쏟아붓지 않음으로써, Microsoft는 광범위한 AI 채택에 있어 가장 중요한 과제일 수 있는 것, 즉 주변 생태계를 구축하고 실용적인 애플리케이션을 가능하게 하는 것에 상당한 에너지를 쏟을 수 있습니다.
세계에서 가장 강력한 AI 모델이라도 기존 워크플로우, 비즈니스 프로세스 및 소프트웨어 제품에 효과적으로 통합될 수 없다면 그 가치는 제한적입니다. 이를 인식한 Microsoft는 원시 AI 기능과 실질적인 비즈니스 가치 사이의 격차를 해소하는 데 필요한 도구, 프레임워크 및 인프라를 부지런히 개발해 왔습니다. AI 구현의 ‘마지막 마일(last mile)’에 대한 이러한 집중은 기업 소프트웨어 및 클라우드 플랫폼에서의 Microsoft의 강점이 상당한 경쟁 우위를 제공하는 부분일 것입니다.
몇 가지 주요 이니셔티브가 이러한 집중을 강조합니다.
- Autogen: 이 프레임워크는 함께 작동하는 여러 AI 에이전트를 포함하는 애플리케이션의 생성 및 조정을 단순화하도록 설계되었습니다. 복잡한 작업은 종종 전문화된 AI 에이전트가 처리하는 하위 작업으로 분해해야 합니다. Autogen은 이러한 상호 작용을 효과적으로 관리할 수 있는 구조를 제공합니다.
- KBLaM (Knowledge Base Language Model): 발표된 연구는 구조화된 외부 데이터 소스(예: 데이터베이스)를 사용하여 언어 모델의 지식을 보강하는 데 관련된 계산 비용과 복잡성을 줄이는 데 중점을 둡니다. 이는 AI가 특정 회사 데이터를 정확하고 효율적으로 추론해야 하는 엔터프라이즈 애플리케이션에 필수적입니다.
- VidTok: 최근에 소개된 이 오픈 소스 비디오 토크나이저는 비디오 콘텐츠를 기계 학습 모델이 쉽게 처리하고 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 방식을 표준화하는 것을 목표로 합니다. AI가 점점 더 다중 모드 작업(텍스트, 이미지, 비디오)을 처리함에 따라 VidTok과 같은 도구는 정교한 비디오 인식 애플리케이션을 구축하는 데 필수적인 기반 시설이 됩니다.
이것들은 더 광범위한 노력의 예일 뿐입니다. Microsoft는 개발자와 기업이 AI 통합을 더 쉽고, 더 효율적이며, 더 안정적으로 만들 수 있도록 연구 논문, 소프트웨어 라이브러리 및 플랫폼 기능을 꾸준히 출시하고 있습니다. Phi 모델 개발 및 OpenAI 파트너십과 함께 이러한 지원 기술에 집중함으로써 Microsoft는 단순히 AI 모델뿐만 아니라 방대한 고객 기반 전반에 걸쳐 AI를 접근 가능하고 관리 가능하며 진정으로 유용하게 만들도록 설계된 포괄적인 플랫폼을 구축하고 있습니다. 프론티어 모델 개발에서 ‘빠른 추격자’가 됨으로써 얻는 비용 절감으로 촉진되는 애플리케이션 및 통합에 대한 이러한 전략적 강조는 궁극적으로 장기적인 AI 경쟁에서 결정적인 요인이 될 수 있습니다.