이번 주 Stratechery 인터뷰의 주인공은 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라다. 마이크로소프트의 연례 개발자 콘퍼런스 Build의 키노트가 끝난 직후에 대화를 나눴다. 이번 키노트에서 눈에 띈 점 하나는, 제품 데모를 제외하면 나델라가 사실상 유일한 발표자였다는 것이다. 지난 1년 사이 그가 회사 운영에 훨씬 더 직접적으로 관여하는 역할로 옮겨간 듯한 인상을 준다.
이 글에서는 마이크로소프트가 지금의 위치에 만족하는지, OpenAI와의 파트너십은 어떤 상태인지, AI 인프라에 충분히 투자했는지를 다룬다. 이어 소프트웨어의 미래, AI 시대의 사업 모델, 그리고 선도 모델로부터 독립적으로 운영할 수 있는지를 논한다. 마지막에는 Project Solara와 “마이크로소프트가 언젠가 주민에게 데이터센터 건설 대가를 직접 지급할 것인가”라는 질문까지 이어진다.
한 가지 주석: 인터뷰 후반의 오해와 관련해, Copilot Cowork을 Anthropic 외의 모델로 쓸 수 있다는 문서는 내가 찾을 수 없었다. 마이크로소프트 자체 문서도 내 이해와 일치한다. 본 인터뷰는 명료성을 위해 가볍게 편집되었다.
마이크로소프트의 경쟁적 위치를 평가하다
Evaluating Microsoft's Competitive Position사티아 나델라, Stratechery에 다시 오신 걸 환영합니다.
벤, 함께하게 되어 기쁩니다.
먼저, 혹시 아실지 모르겠는데 — 적어도 제 딸 말로는, Z세대 중 진짜 열심히 사는 사람들을 정의하는 단어가 있대요. 우선 링크드인이 그들의 소셜 네트워크고요.
그거 멋진데요!
두 번째로, 그들이 다 쓰는 단어가 “build(만든다)”예요. “나 지금 빌딩 중이야, 빌딩 중이야” 이런 식이죠. 제가 첫 Build 행사에 갔던 게 2010년이었나, 2011년이었나? 그때 당신이 이런 트렌드세터일 줄 누가 알았겠어요?
(웃음) 그렇네요. 따님이 뭔가를 ‘빌딩’하고 링크드인에 있다니 정말 기쁩니다.
뭐, 거기 있는지는 확실치 않아요. 사람들 놀리는 쪽에 더 가깝거든요. 어떻게 될지 봐야죠. 우리가 마지막으로 얘기한 게 2024년 여름, Build 직후 시애틀에서였습니다. 그때 이후로 정말 많은 게 바뀌었다는 말로는 부족하죠. 사업 전반과 진행 중인 일들에 관해 묻고 싶은 게 잔뜩 있고, 그걸로 시작한 다음 마지막에 이번 발표에 관한 질문을 드리겠습니다. 그 전에 간단한 질문 하나 — 마이크로소프트의 현재 경쟁적 위치에 만족하시나요?
이게 늘 가장 까다로운 부분인데요, 여기 앉아서 “만족한다”고 말하면 그건 야망이 부족하다는 뜻이 되고, “경쟁력이 없다면 대체 뭘 하고 있는 거냐”고 하면 또 그렇죠.
게다가 제품 라인만 57개쯤 되잖아요.
이런 플랫폼 전환기에 특히 중요한 건 첫째, “회사로서 우리에게 기회가 어디 있는가”라는 개념적 모델을 잡는 겁니다. 대부분은 경쟁적 위치를 완전한 제로섬 게임처럼 측정하는데, 한 번도 그랬던 적이 없어요. 클라우드도 그렇지 않았고, 클라이언트-서버 시절에도 그렇지 않았죠. 그래서 제겐 “이 새로운 세계에서 마이크로소프트가 유일하게 잘할 수 있는 게 무엇인가” — 이게 경쟁적 위치를 따지기 전에 먼저 답해야 할 핵심입니다.
그 맥락에서 “우리가 진짜로 해볼 만한 게 뭔가”를 보면, 우리는 신뢰받는 플랫폼 공급자가 될 수 있다는 거예요. 늘 해온 일이죠. 사람들이 그 플랫폼 위에서 더 많은 가치를 만들어내게 하는 것 — 이것도 우리의 DNA고요. 이 프론티어 모델들이 한계가 없어 보이는 세상에서도 말이죠 —
아주 식욕이 왕성하죠(대단한 수요요).
식욕이 왕성합니다. 이번 Build에서 제가 느낀 게 바로 그거예요. 우리는 이제 이걸 ‘어느 한 개의 프론티어 모델’에서 벗어나, “여러 이해관계자가 저마다 자기만의 프론티어 지능을 가지고 움직이는 프론티어 생태계가 실제로 등장할 길이 있다”고 말할 수 있는 단계에 와 있습니다. 그게 우리가 유일하게 해볼 만한 지점, 독특한 경쟁 각도이고, 무엇보다 ‘브랜드 허용(brand permission)’이 있는 영역이죠.
제가 배운 또 하나가 이겁니다, 벤. 모든 회사는 자기가 뭐든 할 수 있다고 생각하지만, 결국 세상은 그걸 원하지 않는다는 걸 깨닫게 돼요. 세상은 당신이 ‘그 한 가지’를 해주길 원합니다.
그건 직접 배워야 했던 교훈인가요?
네, 물론이죠. 제가 늘 하는 말이 있어요. 마이크로소프트는 세상이 우리에게 기대하는 일을 할 때 최고이고, 질투에서 뭔가를 할 때 최악이다. 단지 누군가가 어딘가에서 멋진 히트를 쳤다고 해서 우리도 그걸 따라가야 하는 건 아니라는 거죠.
그런데 준(Zune) 얘기는 그만하자고요, 그렇죠?
(웃음) 네, 준은 훌륭한 기기였어요. 하지만 세상은 우리한테서 준을 원하지 않았죠. 그래서 거기서 끝난 겁니다.
이렇게 자신의 고유 역량을 식별하게 된 것 — 이게 지난 2년간 새로 떠오른 변화 중 하나인가요?
네, 사실 그게 떠올랐고, 세상도 거기에 어느 정도 도달했죠.
어느 정도는 강제로 떠밀린 면도 있나요?
네. 제 개념적 이해 자체도 그래요. 처음엔 “모델이란 뭔가?”를 고민했는데, 모델은 일종의 stateless API 같은 거라고 봤어요. 그러다 “아, 어쩌면 데이터베이스 같은 거겠다”로 바꿨죠 — 사실 그보다 더한 존재였습니다.
당신과 이 얘기를 나눈 기억은 없지만, 지난번 [마이크로소프트 CTO] 케빈 [스콧]과 얘기할 때 우리는 그걸 어느 시점엔 ‘프로세서’에 비유했어요. 그리고 당신은 실제로 이 파트너십을 인텔과의 파트너십에 빗대기도 했죠.
맞아요. 그래서 지금의 질문은 — 우리가 하는 일을 더 잘 표현하는 개념적 모델은 “학습 기계(learning machine)를 진짜로 만들어야 한다”는 겁니다. 어떤 회사든 학습 기계를 만들어야 해요. 그래서 제가 만들려는 건 본질적으로 멀티테넌트 학습 시스템 — 모두가 각자 자기만의 ‘언덕 오르는 기계(hill-climbing machine)’를 가질 수 있게 하는 것이죠.
이 개념을 잡고 나니, 이제 저는 ‘프론티어’라는 게 어느 한 프론티어 모델에 관한 것이 아니라는 쪽으로 바꿨습니다. 제가 M365나 Azure로 했던 것을, 모두가 기본적으로 자기만의 hill-climbing machine을 만들 수 있는 플랫폼으로 만들고 싶어요. 왜냐하면 회사의 미래는 근본적으로 ‘인적 자본(human capital)’과 ‘토큰 자본(token capital)’을 갖게 될 텐데, 그 토큰 자본을 위해선 각자 자기만의 언덕 오르는 기계가 필요하기 때문입니다.
“모든 회사는 자기가 뭐든 할 수 있다고 생각하지만, 결국 세상은 당신이 ‘그 한 가지’를 해주길 원한다는 걸 깨닫게 된다.”
MAI 모델
MAI Models자, 결론부터 가보죠. 새 모델 7종을 출시했고, 이걸 ‘처음부터(from scratch)’, 증류도 안 하고, 다른 모델을 교사로 쓰지도 않고 만들었다는 점을 강조하셨어요. 이 모델들로 무엇을 노리는지 방금 그 얘기를 한 건가요?
네, 두 갈래입니다. 하나는, 우리가 라이선스할 수 있고 기업이 계속해서 hill-climb 할 수 있게 해줄 모델들을 ‘깨끗한 계보(clean lineage)’로 밑바닥부터 만들고 싶었다는 거예요. 그래서 그 모델이 필요했죠. 그리고 증류 얘기를 하셨는데 — 핵심은, 우리 자신의 hill-climbing 과정 ‘중에는’ 증류를 안 쓴다는 겁니다. 다만 맨 마지막 단계에서는 써요. 사실 우리가 하는 것 중엔, 어차피 우리가 OpenAI IP를 전부 갖고 있으니, 성능 향상의 일부를 RKLD — 즉 역지식증류(reverse knowledge distillation) — 로 얻고 그 위에 RL을 얹는 게 있습니다. 그래서 우리는 사실상 두 개의 프론티어를 가진 셈이에요. 우리 자체 프론티어, 그리고 OpenAI. 이 둘을 써서 ‘eval(평가) 매칭’을 할 거고요.
그리고 그 접근권이 살아 있는 동안 원하는 상태에 도달해야 하니, 시계는 째깍거리고 있죠.
네, 그게 5년치 있습니다. 하지만 핵심은, 어느 시점이든 저는 코딩이든 보안이든 그 일에 가장 좋고 가장 효율적인 모델을 쓰고 싶다는 거예요. 우리의 경우엔 또, 이 모델들과 독립적인 ‘하네스(harness)’를 갖출 겁니다. 마이크로소프트 전사에서 쓰이는 GitHub Copilot 하네스가 있죠. 우리 목표는 우리가 처음부터 끝까지 통제하는 모델 계보를 확보하는 것이고, 거기에 OpenAI IP를 — 그 모든 역량과 함께 — 활용하는 겁니다. 궁극적으로 시험대는 우리와 우리 고객을 위한 ‘eval’이 될 거예요.
장기적으로, 오늘 발표된 프레임이 — 아주 설득력 있다고 봤는데 — 기업이 이 모델들을 가져다 자기들 RL 환경 안에서, 그냥 갖다 붙인 RAG나 기초적인 사후학습(post-training)보다 훨씬 깊은 수준으로 자사 데이터를 녹여낼 수 있게 한다는 거였죠. 그게 최종 목표인가요?
네, 제게 최종 목표는 이렇습니다. 일반(generalist) 모델이 있다고 칩시다 — 과거를 거슬러 보면, 윈도우가 한 번 릴리스되고 또 릴리스되는 동안, 어도비나 오토데스크는 그 위에서 계속 만들고 계속 올라갈 수 있었잖아요. 그 ‘도덕적 등가물’이 뭐냐는 거죠. 그게 핵심입니다. 처음엔 우리가 ‘파인튜닝’이라고 했는데, 도구도 없고 데이터 수집 체계도 없어서 잘 안 됐어요. 그런데 이제는 그게 있습니다. 그러니 일반 모델들 — MAI든 OpenAI 모델이든 — 이 계속 좋아진다고 칩시다. 그러면 이 ‘RLE(강화학습 환경)’가 생기는 거죠.
맞아요. 그런데 지금 말하는 이 깊은 커스터마이징은 오직 MAI 모델로만 가능한 거죠.
그게 맞습니다. 하지만 우리가 모두를 올려두고 싶은 것은 이 ‘멀티테넌트 hill-climbing 시스템’이에요. 생각해 보면, 우리는 이미 멀티테넌트 시스템인 당신의 M365 사용을 말 그대로 ‘당신을 위한 hill-climbing 시스템’으로 바꿔놓은 겁니다.
잠깐 멈출게요. ELI5(다섯 살에게 설명하듯) 기회를 드리죠. ‘hill-climbing’을 청중에게 설명해 주세요.
hill-climbing은 기본적으로 “AI가 뭘 하는가”를 생각하면 됩니다 — AI란 어떤 ‘목표(objective)’를 잡고, 그 목표를 대표하는 출력을 예측하고 만들어내는 법을 끊임없이 학습하는 것, 그리고 그걸 ‘계속’ 하는 거예요. 그래서 ‘언덕을 오른다’는 비유가 학습을 설명하는 가장 좋은 방법인 거죠.
그리고 당신은 모두가 이걸 ‘각자 자기 언덕에서’ 하길 원하는 거고요.
각자 자기만의 것으로요.
남에게 얹혀 가는(hitching along) 게 아니라요.
회사로서 당신의 해자(moat)가 뭡니까? 회사의 해자는 ‘암묵지(tacit knowledge)’예요. AI가 존재하고 AI의 네트워크 효과가 존재하는 세상에서는, 모델이 학습하고 있는 당신만의 hill-climbing machine이 필요합니다.
그래서 우리가 가장 먼저 권하는 건 이거예요. 사람들이 충분히 얘기 안 하는데, 사적 출력물, 즉 ‘eval(평가지표)’ — 저는 이게 한 기업이 만들어내는 가장 중요한 IP일 수 있다고 봅니다. 출력의 품질을 안목 있게 가려내는 비공개 벤치마크와 비공개 eval 말이죠. 그리고 오늘의 실패 사례가 벤치마크를 계속 바꾸도록 알려줍니다. 정적인 게 아니에요, eval이 작동하는 방식이 그렇죠. 그러니 당신만의 private eval이 있으면, 당신이 직접 만든 강화학습 환경이 생기는 겁니다. 그러면 모든 모델을 불러놓고 이렇게 말하는 거죠. “모델 A, 내 환경과 내 궤적(trajectory)을 써서 이 eval을 최대화하는 출력을 만들어내라. 모델 B…” — 그리고 저는 모델을 갈아 끼울 수 있죠.
그 맥락에서 MAI 모델은 당신이 끼워 넣을 수 있는 ‘계보 하나 더’입니다. 그리고 오늘 우리가 증명한 건, 아주 효율적으로 학습된 추론 모델이나 코딩 모델조차 당신의 트레이스(trace)를 써서 hill-climb 할 수 있다는 거예요. 그게 토큰 효율도 더 좋고, 근본적으로 큰 이점이 될 겁니다.
고객인 ‘당신’에게만 독점적으로요.
네, 맞습니다.
그런데 그건 지금 당장만 그런 건가요? 미래로 빨리 감으면, MAI 모델이 실제로 다른 일반 모델들과 프론티어에서 완전히 경쟁할 거라는 게 당신의 비전인가요?
그렇습니다. 오늘조차도 — 세상은 전반적으로 계속 좋아질 거고요.
음, 이건 결국 “자기가 잘하는 걸 해야 한다”는 얘기로 돌아가는 것 같네요.
맞아요. 하나는 우리가 잘하는 것, 또 하나는 세상의 ‘균형(equilibrium)’이 뭐냐는 거죠. 만약 세상에 회사가 딱 두 개만 남을 거라고 믿는다면, 당연히 프론티어 모델도 두 개면 됩니다. 하지만 오늘날만큼, 혹은 그 이상으로 많은 회사가 존재할 거라고 근본적으로 믿는다면 — AI 시대의 회사란 뭘까요? ‘인적 자본’과 ‘토큰 자본’을 갖게 됩니다. 그 토큰 자본은 어떻게 만들어졌을까요? 그냥 API 호출 더미가 아니라, 실제로 그들이 가진 어떤 ‘가중치(weights) 집합’이에요.
맞아요. 그래서 그 이점을 당신이 축적하길 원하나요, 아니면 OpenAI와 Anthropic에 넘겨주길 원하나요?
(이 흐름은 아래 파트너십 질문으로 이어진다.)
“회사의 해자는 당신의 암묵지다 — 그래서 모델이 학습하고 있는 ‘당신만의’ 언덕 오르는 기계가 필요하다.”
OpenAI와 자본지출(CapEx)
OpenAI & CapexOpenAI 파트너십 얘기가 나왔으니 — 아까 당신이 이걸 마이크로소프트-인텔 파트너십에 빗댔다고 했죠. 때로는 파트너십이 앞서가는 유일한 방법이기도 하고요. 지금은 그 파트너십을 어떻게 보세요?
여전히 — 우리가 함께하게 된 것을 정말 자랑스럽게 생각합니다. 기억하실 텐데 우리가 손잡았던 당시 상황은 지금과 아주 달랐죠. 그리고 이제 상장해서 1조 달러 기업이 될 수도 있는 회사가 있다는 사실은 —
이게 제 질문인데요 — 이쪽 코너엔 ‘운영자 사티아 나델라’, 저쪽 코너엔 ‘투자자 사티아 나델라’가 서서 뭘 할지를 두고 벌인 난투극이 얼마나 길었나요?
(웃음) 결국 우리는 운영 회사(operating company)예요. 투자는 그냥 우연에 가깝죠.
그래도 주주는 결국 그 투자자들이잖아요!
기쁘게도 우리 주주들에게도 환상적인 결과죠. 하지만 제가 이걸 바라본 방식은, 정말 솔직히, 늘 이거였어요. 함께 협력할 수 있는 파트너가 있고, 우리도 혁신하고, 그들도 성공한다면 — 그건 환상적인 일이다.
저는 늘 SQL Server를 SAP와 함께 만든 이야기로 돌아가요. SAP도 성공했고, 우리도 성공했죠. 그리고 우리는 그 뒤에 또 다른 일들을 해나갔습니다. 그래서 OpenAI도, 함께 일해온 게 기쁘고, 지금도 일하고 있고, 그들은 계속 최고의 파트너예요. 말했듯이 2032년까지 우리는 그들의 고객으로서도, 그들이 우리 고객으로서도, IP 파트너로서도 많은 게 걸려 있습니다. 그러니 OpenAI가 잘되는 날마다, 마이크로소프트도 잘되는 거죠.
혹시 이런 면도 있나요 — 다들 당신들이 OpenAI 파트너십 덕에 한참 앞서 있다고 생각했는데, 이제 MAI 모델 같은 걸 얘기하다 보면 사실은 “우리가 너무 많이 외주(offload)를 줘서 살짝 방심해 잠들었고, 이제 재조정하는 중”이라는 거요?
여러 가지가 있죠. 하나는, 모든 일이 그렇듯 경쟁이 훨씬 많아졌어요. OpenAI가 있고, Anthropic이 있고, 구글이 있고, 들어와 있는 사람이 엄청나게 많죠. 그래서 우리에겐, 처음에 OpenAI와 시작한 게 좋았어요. 2018년의 우리 위치에서 2026년 지금을 생각해 보세요. 구글과, 그리고 2018년이라면 제가 이름도 몰랐을 사람들과 경쟁하고 있죠. 그 자체가 당신의 첫 질문 “마이크로소프트는 얼마나 경쟁력 있나”에 대한 증거예요 — 마이크로소프트가 그 도전을 한 게 기쁩니다. 신참들, 고참들과 두루 경쟁하고 있고, 우리만의 게임도 갖고 있죠.
‘운영자 나델라’와 ‘투자자 나델라’ 얘긴 했고요. ‘자본배분가(capital allocator) 나델라’는요? 2025년 초쯤 마이크로소프트가 일부 데이터센터 투자를 멈추고 재검토한다는 보도가 많았어요. 당신들은 그걸 “투기적인 것들 정리”, “효율화” 등으로 설명했죠. 그런데 동시에, 잉여현금흐름(FCF) 대비 CapEx 비율은 동종업체들보다 상당히 뒤처져 있습니다. 4개월 전이라면 그게 칭찬이었을 텐데, 지금은 디스(diss)인가요? 어떻게 느끼세요?
제가 마지막으로 확인했을 때, 제 잉여현금흐름은 합리적인 ‘주주환원(capital return)’에 꽤 잘 배분되고 있더군요.
과소투자(underinvest)했다는 견해도 있을까요?
딱히요. 적어도 우리가 확실히 하고 싶었던 핵심은, 건설에서 ‘거꾸로 물구나무(upside down)’ 서지 않는 거였어요. 우리에겐 하이퍼스케일 사업이 있고, 자체 애플리케이션 사업이 있고, 배분해야 할 자체 리서치 컴퓨트가 있어요. 이 세 개의 통(bucket)이죠. 우리는 이 셋 모두에 엄격한 규율로 배분하고 싶었습니다.
하이퍼스케일 사업을 봅시다. 하이퍼스케일이란 큰 고객 몇과 함께, ‘방대한 롱테일(long tail)’도 갖는 사업이에요. 그러니 거래 장부가 모델 회사 몇 개 — 사실상 한 개 — 로만 채워질 수는 없죠. 그게 근본적인 결정이었습니다.
그래서 그 사업에서 빠지고 싶었던 거죠.
그냥 빠지는 게 아니라요.
그들은 여전히 거기 있고, 주요 테넌트잖아요.
주요 테넌트죠. 하지만 솔직히 봅시다. Anthropic도 시간이 지나면, OpenAI도 시간이 지나면 자체 인프라를 지을 거예요. 그게 합리적이죠. 다른 클라우드 사업자를 안 쓴다는 말은 아니에요. 그래서 제겐 명명백백했어요. 제가 하고 싶었던 건 ‘내 컴퓨트 전부를 한 플레이어에게만 배분하지 않는 것’이었고, 그게 바로 그 조정이었습니다. 그리고 일단 그 조정을 하고 나면, 텍사스에 10기가와트를 짓고 “끝!”이라고 할 순 없어요. 전 세계, 미국 전역에 분산된 발전소(plant)를 지어야 하죠. 그 조정이 우리가 하이퍼스케일에서 하려는 일입니다.
또 제가 해야 할 일은, 투자자를 위한 장기적 관점에서 “우리 자신에게 투자하자”예요. 추론(inference) 컴퓨트가 — GitHub든 M365든 — 폭발했으니, 우리 자체 애플리케이션에 자금을 대야 했죠. 그리고 자체 리서치 컴퓨트, 이 MAI 모델들. 그래서 저는 이 셋을 놓고, 진척을 보면서 분명히 배분해 나가고, 어떻게 풀리는지 지켜보는 접근을 택했어요. 분기 대 분기로 ‘기계적으로 맞추는’ 일은 하지 않습니다.
그리고 또 흥미로운 건, 따라잡기(catch-up) 면에서 우리는 일찍 시작했다는 거예요.
일찍 시작해서 좋은 자리, 좋은 발전(power) 용량을 많이 선점했죠.
네, 거기에 더해 ‘현금흐름 2년치’도요.
셋 사이의 균형 얘기가 나왔으니, 2026년 1월 Azure 실적을 0.1%쯤, 아주 근소하게 빗나갔잖아요. 그때 컨퍼런스콜에서 “내부 R&D와 애플리케이션에 컴퓨트를 더 배분했다”고 하셨죠. 용량 총량을 잘못 잡았느냐는 앞 질문은 제쳐두고, 그 콜에서 Azure와 다른 두 사업의 균형을 잡는 ‘포트폴리오 접근’을 말씀하셨어요. 다 좋은데, 제약이 있으면 선택을 해야 하잖아요. 그때 옳은 선택을 했다고 보세요? 앞으로도 그 선택을 할 건가요? 결국 당신은 자체 사업의 LTV가 더 높고 마진이 더 높으니, 그게 1순위가 될 텐데요.
네, 그리고 리서치 컴퓨트도요. 벤, 솔직히 우리 모두 결국 — 그래서 분기 실적이 흥미로운 거죠. 물론 ‘스트리트(증권가)’는 우리 모두에게 “최근에 나한테 뭘 해줬냐(What did you do for me lately)”를 엄격히 따져 물어야 하고요.
그런데 그게 엉뚱한 걸로 추궁당하는, 좀 짜증나는 경우였나요?
그게 그들의 일이에요. 다들 자기 일을 해야죠. 그러니 “이번 분기 나한테 뭘 해줬냐”고 묻는 걸 탓할 순 없어요. 마땅히 물어야 할 질문이죠. 그리고 제게 옳은 답은 “이번 분기 충분히 해드렸고, 동시에 10개 분기 뒤에도 마이크로소프트가 계속 번창하도록 챙기고 있다”예요. 그게 일이고, 가끔은 거기서 약간의 엇박자가 생기죠.
다만 그 세 가지를 볼 때, 자신이 가치를 더할 수 있는 일을 하고 있다는 규율은 지켜야 해요. “아, 내가 잘못 배분했네”가 돼선 안 되죠. 말씀대로, 성과를 못 내는 데다 돈을 쓰면 벌을 받습니다. 그래서 리서치 컴퓨트가 — 이제 MAI 모델 산출물이 나왔잖아요. 오늘 이건 학술적 산출물이 아니라, 우리 Foundry를 차별화하는 데 들어가고, 이제 라이선스도 가능하니 Foundry 매출을 키울 거예요. 마이크로소프트가 ‘결과를 보여주는 방식’으로 계속 투자할 수 있는 한, 장기적으로 옳은 일을 할 능력도, 단기적으로 결과를 낼 능력도 갖추게 될 겁니다.
지난 분기엔 “Azure에 컴퓨트를 좀 더 주자” 하는 면이 있었나요?
지난 분기엔 아니에요. 사실 그건 그냥 컴퓨트가 조금 더 — 우리는 공급 제약(supply-constrained) 상태입니다.
알아요, 그런데 바로 그 점이 흥미로운 거죠.
지금 시점에선 전혀 — 굳이 말하면, 우리가 절대 하고 싶지 않은 건 특히 Azure의 엔터프라이즈 고객들을 실망시키는 거예요.
그게 바로 질문이었어요. 고객이 그 분기를 보고 “음, 마이크로소프트가 공급 제약이라면서 동시에 자기네 고마진·고LTV 사업을 우선한다는데, 그럼 나는 어디 서 있는 거지? 나는 내 공급자와 경쟁하는 셈이네”라고 할 수 있잖아요.
그래서 우리가 아주 어려운 결정들을 해야 했던 이유 중 하나예요. 예를 들어 ‘raw GPU(맨 GPU)’. 우리는 여러 Neolab들에게 raw GPU를 팔지 않습니다. Azure에 Neolab을 더 얹을 수 있으면 좋겠지만, 그럴 수 없어요. 그래서 우리가 거절하는 일부 사업에 대해 아주 엄격하게 굴고 있죠.
그게 당신이 직접 나눠야 했던 대화들이었나요?
네. 제약이 있는 세상에서는, 세상이 기대하는 것과 가장 오래 우리를 신뢰해 온 고객들 모두를 위해 짓고 있다는 걸 확실히 하고 싶어요. 그래서 Azure에 분명히 용량을 확보해 둘 겁니다. 다만 이 맥락에서 제가 ‘쉬운 돈(easy money)’이라 부르는 건 좇지 않을 거예요. 요즘 같은 시대엔 단기 Azure 매출을 원하면 꽤 쉽게 만들 수 있거든요.
오, 그건 우리도 봤죠, 두말할 것도 없이.
네, 그냥 나타나서 Neolab에 팔면 되니까요.
그럼 AI 인프라에 한정해서, 장기적으로 볼 때 — 아까 프론티어 랩들이 자체 하드웨어를 만드는 게 충분히 합리적일 수 있다고 하셨죠. Neolab들도 있고, [엔비디아 CEO] 젠슨 [황]의 GPU 할당을 좌우하는 무언가도 있고, 다양한 ASIC도 있고요. 하이퍼스케일러로서 당신의 진짜 차별점은 뭡니까? 그냥 더 낮은 자본비용인가요?
먼저, 우리 하이퍼스케일 사업을 ‘포트폴리오’로 생각해 보세요. 우리가 해내려는 모든 것은, ‘와트·달러당 토큰(tokens-per-dollar-per-watt)’에서 경쟁력 있는 시스템을 짓는 거예요. 그게 한 축이죠. 우리 논지가 뭔지 풀어볼 수 있고요.
방금 당신이 칩 얘기를 할 때 보니, 어떨 땐 ‘와트당 토큰’, 어떨 땐 ‘달러당 토큰’이라고 하더군요.
네, 셋 다 생각합니다. 토큰을 전력과 달러 ‘둘 다’의 함수로 보는 거죠. 그래서 그건 우리가 세계 최고 수준으로, 경쟁력 있게 해내야 하는 ‘시스템’의 문제예요. 그리고 — [마이크로소프트 AI CEO] 무스타파 [술레이만]이 얘기한 부분인데 — 자기 모델을 직접 만들기 전엔 그게 안 됩니다, 의미가 없어요. 저는 모델을 만들지 않고 가속기(accelerator)를 만들면 안 된다고 봐요. 함께 설계(co-design)해야 하죠. 장기적으로 그걸 정말 효율적으로 하는 유일한 길은 — 네트워크가 좋은 예인데 — 네트워크, 모델을 모두 함께 가져와 말이 되게 맞추는 거예요. 그게 한 축입니다.
또 다른 축은, “이 인프라 위에서 에이전트를 만든다면, 마이크로소프트는 어떤 에이전트를 만드는가”에서 차별점이 나와야 한다는 거예요. 우리가 집중할 세 영역이 있습니다. 코딩, 보안, 그리고 지식노동(knowledge work). 다행히 이 셋은 토큰이 ‘말이 되는’ 거대한 영역이에요. 다른 영역이 없다는 건 아니고요 — 과학(science)도 우리가 가능케 할 또 하나죠. 다만 모든 게 행사·사용될 1차 영역은 이 셋입니다. 시스템 + 모델 + 이 세 영역, 이 포트폴리오를 생각하면 거기서 우리 차별점이 나올 거라고 봐요.
그런데 그건 결국 “장기적으로 우리의 진짜 차별점은 고마진·고LTV인 자체 사업에서 온다”로 빙 돌아온 재진술 아닌가요? 그럼 그냥 고객들은 어디에 —
저는 ‘고마진’ 얘기는 아니라고 봐요. 우리 인프라 사업의 ‘마진 달러(절대 마진액)’가 더 클 수는 있죠. 사실 이미, 우리 고마진 사업들의 ‘총’ 마진 달러보다 더 커지는 데 근접해 있어요.
그래서 마이크로소프트는 늘 여러 사업의 포트폴리오에서 이득을 봐왔고, 단일한 마진 프로파일이 아닌 채로 운영하는 데 익숙합니다. 다만 ‘합산하면’ 높은 ROIC를 낼 거예요. 인프라 사업은 인프라 사업에 걸맞은 ROIC를 갖게 하고, 그 위에 올라타는 사업 — 제가 “새로운 앱은 에이전트”라고 부르는 — 도 갖출 겁니다. 그래서 보안, 코딩, 지식노동이라는 세 대형 영역에서 ‘에이전트 사업’을 갖게 되죠.
에이전트는 조금 있다 다루죠. 안 물으려 했는데, 이번 주 큰 뉴스라 — 이 건설을 위해 ‘주식 발행(equity 발행)’을 한 적이 있거나, 할 건가요?
네, 방금 뉴스 봤어요. 구글이 막 한 것 같던데요.
당신도 다들처럼 놀랐나요?
잘 모르겠어요. 아직 자세히 안 봤어요. 어젯밤에 나온 것 같아서, 무슨 일인지 가서 이해해 봐야죠. 근데 뭐, 다들 상장하거나 주식을 재발행하는 게 요즘 ‘하는 것’인가 봐요. 시즌인가 봅니다.
돈 좀 쓸어 담고요.
“우리는 ‘쉬운 돈’을 좇지 않을 겁니다 … 그냥 나타나서 Neolab에 팔기만 하면 되는데도요.”
소프트웨어 사업
The Software Business소프트웨어는 죽었나요?
소프트웨어는 살아 있다고 봅니다. 다만 이 ‘밈(meme)’ 전체가 어떻게 나왔냐면 — 특히 SaaS 문제를 보면요. 우리는 특정한 방식으로 지었어요. 데이터 모델이 있고, 그 위에 비즈니스 로직 계층이 있고, 또 UI 계층이 있고, 이 셋을 결합한 뒤 거기에 사업 모델을 얹었죠.
통합(integration)은 아름다운 거죠.
이걸 보세요, 벤. 지금 우리는 Microsoft 365 밑에 있는, 아무도 모르던 그 데이터베이스를 가져다 “아, WorkIQ가 열렸다. 그냥 skill/MCP일 뿐이고, 밖으로 공개됐다”고 했어요. 그러자 사람들이 갑자기 “이제 이 데이터베이스를 직접 질의(interrogate)하고, 에이전트가 계속 두드려서 추론하고 계획하고 행동하게 할 수 있다, 어디서든” 하면서 푹 빠졌죠.
그런데 이건 새로운 사업 모델을 요구합니다. 예를 들어 Cowork이 WorkIQ를 쓸 땐, 사용량 기반(usage-based) 사업 모델이 될 거예요. 그래서 우리가 해야 할 건, 우리가 만든 걸 가져다 에이전트 시대용으로 다시 짓고, ‘사용자당(per-user) 모델’과 ‘소비량(consumption) 모델’을 둘 다 갖도록 사업 모델의 레버를 바꾸는 거죠.
그럼 하이브리드 사업 모델이 미래라고 보시는 거죠?
100%요. 그리고 일단 그걸 갖추면 — 서버에서 클라우드로 넘어갈 때 벌어진 일과 같아요. 저조차 처음엔 이해 못 했죠. 클라우드로 가면 “같은 서버를 팔게 되는 거 아냐”라고 살짝 걱정했는데, 결과적으론 구독을 훨씬 더 많이 팔았어요. 우리한테 서버를 산 적 없던 사람들이 구독을 샀거든요.
지금 에이전트에서도 그 일이 이미 벌어지고 있다고 봐요. GitHub에서도, M365에서도, 보안에서도 보입니다. 다들 ‘계속 일하는’ 에이전트 시스템을 짓고 있으니까요. 그래서 우리가 ‘최종 사용자 컴퓨트(end-user compute)’라고 여기던 게 완전히 다시 지어지고 있어요.
여기서, 좌석당과 사용량이 결합된 하이브리드를 멀리서 보면 — E7은 이 그림에 어떻게 들어맞나요? 가격이 거의 두 배인데, 좌석 수의 구조적 감소에 ARPU(가입자당 매출) 인상으로 대응하려는 시도 같거든요. 그렇게 보는 게 맞나요?
이렇게 생각하시면 돼요. ‘좌석당(per-seat)’은 여전히 아주 중요한 요소입니다. 좌석당이 뭐죠? 기본적으로 ‘사용 권한(usage entitlements)’의 묶음이에요. 그래서 예산을 짜는 사람은 누구든 당신을 그쪽으로 밀어붙이죠.
맞아요, 사람들은 ‘사용량(usage)’을 싫어해요. 지금도 그게 보이고요. 폭증할 수 있으니까요.
바로 그거예요. 그래서 사용량을 ‘패키징/번들링’해서 매출로 가져와, 사람들이 예산을 잡을 수 있게 해주는 거죠. 그래서 E7, E5 같은 건 계속 갈 거고, 거기에 늘 ‘추가 소비량(outcall consumption)’이 붙는 거예요. 사람들이 “혹시 성과기반 가격(outcome-based pricing)을 원할지도?”라고도 하는데요. 성과기반 가격, 일부는 우리도 환영합니다. 다만 기억하세요 — 성과기반 가격은 다른 말로 ‘로열티(royalty)’예요. 고객이 큰 성과를 냈을 때, 그 성과를 굳이 나누고 싶어 하지 않죠. 그래서 정말로 논의되는 핵심은, 결국 ‘소프트웨어에도 실제 한계비용(marginal cost)이 있다’는 것이고, 그게 가격에 반영(priced through)될 거라는 겁니다.
그게 언제 확 와닿았나요, 그 함의가?
저는 ‘에이전트’ 때라고 하겠어요. 에이전트 이전, 아직 인간 상호작용일 때는 —
맞아요, 기본 추론(inference)이 엄청 싸고 쉬워지는 세상을 상상할 수 있죠.
바로 무어의 법칙(Moore’s Law) 그 자체죠. 생각해 보면, 제가 무어의 법칙을 쓰고 소프트웨어 효율을 얻어, 그 효율로 고객에게 더 많은 기능을 돌려줬어요. 사실 저는 늘 “M365에서 가격을 안 올리고도 우리가 얼마나 더 많은 가치를 더했나”를 생각했죠 — 우리는 10년 넘게 가격을 안 올렸어요. 그게 다 하드웨어 위에서의 소프트웨어 효율 덕입니다.
그런데 지금, 1,000개의 자율 에이전트가 24시간 내내 계속 WorkIQ를 두드린다면, 그건 어마어마한 양이에요. 그래서 — 그래서 eval, 성과가 중요한 거죠. 어떤 고객도 자기에게 가치를 못 만드는데 소비량이나 좌석을 쓰진 않아요. 따라서 이제 그들은 “이게 정확히 나한테 뭘 해줬나”, “어떻게 측정하나”, “어떻게 효율적으로 갈까”에 훨씬 더 엄격해질 겁니다.
80, 90년대로 돌아가 보면, 그땐 “최적화에 시간 낭비 마라, 다음 프로세서가 나와서 다 해결해 줄 거다”였잖아요. 이제 그건 완전히 틀린 패러다임인가요?
어떤 의미에선 그게 일어나길 바라죠. 하지만 거기에 마냥 기댈 순 없어요.
일어나긴 할 텐데, 가격이 폭발하겠죠.
바로 그거예요. 그리고 더 중요한 건, 최적화를 안 하면 ‘들킨다(found out)’는 겁니다. 오늘 보여드린 Land O’Lakes 사례처럼요 — 여기 에이전트가 있고, 당신이 중요하게 여기는 어떤 성과가 있어요. 500B(5,000억 파라미터)를 쓰는 모델로도 할 수 있었고, 5B(50억) 모델로도 똑같은 성과를 낼 수 있었죠. 그럼 왜 그걸(작은 걸) 안 쓰겠어요?
그게 이 시기의 정말 다른 점 같아요. 앞으로 엔터프라이즈에서 ‘맞는 모델 쓰기, 최적화하기’가 거대한 화두가 될 게 분명해 보이네요. PC 시대엔 우리가 ‘최적화 단계’에 도달하지 못했잖아요.
맞아요.
끝내 도달 못 한 것 같아요.
도달 못 했죠.
소프트웨어는 여전히 예나 지금이나 비대(bloated)해요. 다들 그냥 더 빨라질 거고 괜찮을 거라고 가정하니까요.
바로 그거예요. 가격이 거기에 맞춰져 있지 않았으니까요. 소비량 과금이 깔리면, 모두가 최적화할 겁니다.
E7에서 진짜 미끼는 Cowork인 것 같아요. 새로운 역량이고, 엄청나게 강력하고, PC에 있던 Anthropic의 Cowork을 가져다 클라우드에 올려, 권한·통제 같은 온갖 편의 기능을 붙였죠. 그래서 거기 있는 건가요? 그게 후크(hook)인가요?
네, Agent 365도 있고, 아주 많은 게 있어요. 늘 그렇듯, 우리는 ‘최종 사용자용(end-user)’과 ‘IT용’을 전부 가져다 하나로 합칠 겁니다.
번들링은 당신들이 잘 알죠.
그리고 보안도요. 네, 분명히요. 결국 이 모든 건 ‘가치 방정식’을 제대로 맞춰 고객이 감당하게 하는 거예요. 지금은 좀 흥미로운 게, 에이전트를 갖자마자 “아, 보안 걸어야지, 관측가능성(observability) 둬야지, 샌드박스 필요하지” 하잖아요. 그러니 번들로 안 묶으면, 고객을 다섯 가지 다른 것들을 좇는 추격전으로 내모는 셈이죠.
그런데 제가 인상 깊은 건, 당신이 통합 얘기를 많이 했는데 — 정말 중요한 ‘통합 지점’이 점점 ‘모델과 하네스 그 자체’ 사이가 되어가는 것 같다는 점이에요. CoreAI 이니셔티브나 GitHub Copilot 얘기를 했는데, 상당 부분이 “우리는 하네스를 짓고, 모델은 끼웠다 뺐다 한다”잖아요. Copilot에선 지금 그게 되고, 모델을 고를 수 있고요. 듣기로는 생각만큼 쉽진 않다지만, 어쨌든 선택기(selector)는 거기 있죠. 반면 Cowork은 “그래, 맞아, 통째로 묶여야 하고, E7의 셀링포인트로 중요하다” — 이건 쉽게 대체 안 될 것 같은 느낌이에요.
아뇨, 됩니다. Cowork도 똑같아요. 사실 지금 제가 쓰는 Cowork은 이미 대부분 GPT가 디폴트예요.
아, 그럼 완전히 교체 가능하다는 거군요?
우리는 GitHub에서 쓰는 것과 같은 하네스를 쓰고, 보안에서도 같은 걸 씁니다. 그러니까 멀티모델 하네스가 하나 있고, 그 안에서 모델을 돌려 끼우는 거죠 — 당연히 MAI는 우리 하네스에서 기본으로 학습되지만, GPT도 둘 거고, Anthropic도, 어떤 오픈웨이트 모델도 넣을 거예요. 누구든 자기가 파인튜닝하거나 만든 모델을 가져다 쓸 수 있게 할 거고요. 실제로 Fireworks에서 오픈웨이트 모델을 가져와 튜닝해서 Copilot에 넣어도 문제없습니다.
알겠어요, 그럼 제가 잘못 알았네요. ‘L(패배)’을 받아들이죠. 그럼 Cowork이 뭔지, 그 제품에서 Anthropic과의 연결은 뭔지 설명해 주세요.
Cowork은 제겐 Copilot 비슷한 거예요. 제가 Cowork이라는 용어를 가져왔고, 거기 일부고, 확실히 Anthropic 모델이 들어 있죠. Cowork은 — ‘폼팩터(form factor)’로 보시는 게 제일 좋아요. 우리는 Copilot용으로 채팅 인터페이스를 먼저 만들었고, 이제 Copilot용 Cowork을 만들었고, 그리고 지금은 ‘오토파일럿(autopilots)’을 만들고 있어요. 제가 거기서 설명했듯, 엔터프라이즈급 OpenClaws라고 보시면 돼요. 그러니 이것들은 에이전트의 서로 다른 폼팩터예요 — 채팅이 첫 번째, Cowork이 다음, 그리고 개발자 쪽도 마찬가지였죠. 개발자는 어떻게 시작했죠? 코드 자동완성으로 먼저 시작했고, 그다음 —
다 알겠는데, 여기서 제가 진짜 헷갈려요. 블로그 글로 돌아가 보면 “Anthropic과 긴밀히 협력하여, 그들이 Cowork으로 한 것을 가져다…”라고 돼 있거든요.
네, 그게 우리가 처음 ‘론칭한’ 거예요. 제 말은 그게 진화했다는 거죠. 지금의 Copilot과 비슷해요.
알겠어요, ChatGPT로 시작했던 것처럼요.
ChatGPT로 시작했고, 지금은 Opus와 GPT 모델을 둘 다 갖고 있죠.
이해했어요, 좋아요.
그러니 다들 곳곳에 깔리게 될 거예요.
좋아요, 그럼 제가 완전히 헛다리를 짚은 건 아니었네요.
맞아요.
제가 못 따라잡았던 거고요, 그건 인정합니다.
우리 모든 제품에는 Anthropic도, OpenAI도, MAI 모델도 들어가고, 당신이 자기 모델을 넣을 수도 있어요. 그게 근본적인 약속이라고 봅니다. 아, 이건 짚고 넘어가야겠네요. ‘자동(auto)’의 비중이 — 당신이 얼마나 직접 모델을 선택하는지 모르겠지만, 저는 대부분 자동이에요. 그래서 마이크로소프트에서 가장 큰 작업 중 하나가 ‘자동 라우팅(auto-routing)’을 하도록 모델을 학습시키는 거예요. 그게, 사실 가장 큰 ‘지속 학습(continuous learning)’ 과제 중 하나입니다.
흥미롭네요. 저는 아마 더 ‘소비자’ 관점으로 접근해서, 그냥 뭔가를 하고 싶은 앱을 고르거나 CLI에서 호출하거든요.
“성과기반 가격은 다른 말로 ‘로열티’다 — 고객은 큰 성과를 냈을 때, 그걸 나누고 싶어 하지 않는다.”
GitHub Copilot
GitHub CopilotGitHub Copilot에 무슨 일이 있었던 거죠? 당신은 아주 긍정적으로 얘기하지만, 부정적으로 비틀면 — 2~3년 전 자동완성으로 시장에 먼저 나왔고 다들 “이겼다”고 봤는데, 지금은 “GitHub Copilot로 따라잡겠다”는 분위기잖아요.
이건 전형적인 사례 중 하나라고 봐요 — 기억하세요, 예전엔 ‘도구(tools) 사업’이었는데, 지금은 그게 ‘바로 그 사업(the business)’이 됐죠. 코딩이 ‘전부’가 될 줄 누가 알았겠어요?
맞아요, 전부였어야 했는데, 한동안은 아니었던 것 같거든요?
우리에겐 — GitHub에서 두 가지 일이 벌어지고 있어요. Copilot 얘기를 하기 전에 GitHub 얘기를 먼저 해야겠네요. 이 모든 코딩 에이전트가 ‘출근(show up to work)’했어요. 어디로요? GitHub로요. 그래서 솔직히 제가 더 잘 예상했어야 했는데 못 했던 첫 번째가 그 ‘에이전팅(agenting)’의 양이었습니다.
GitHub 안정성(reliability) 문제는 또 다른 거고요. Copilot에 한정해서요.
먼저 그 얘기부터 — 어느 정도 저는 그 일을 진지하게 받아들여요. Copilot 얘기로 가기 전, 1번 과제는 우리가 ‘스케일링(scaling)’을 제대로 하고 있는지 확실히 하는 거니까요. 그건 일단 제쳐두죠.
거기에 대해 아주 불만인 사람이 많아요.
네, 우리가 해결할 거예요. 그들은 우리에게 더 높은 기대를 가져야 하고, 우리는 그들을 위해 해내야 합니다.
그다음 Copilot 쪽 — 당신 말이 전적으로 맞아요. 우리는 “이건 그냥 IDE 안의 코드 자동완성일 뿐”이라며 시작했고, 채팅을 더하고, 태스크를 더했죠. 그런데 보세요. 공을 돌릴 데는 돌립시다. Anthropic이 모델을 들고 나타났어요.
(벤은 이게 정말 Cursor의 이야기였는지, Anthropic의 이야기였는지 파고든다.)
아니 이건 Cursor 이야기 같은데요. Anthropic보다도 먼저 그들이 당신들 점심을 뺏어 먹었잖아요. 아니면 그것도 Anthropic 이야기라는 건가요?
딱히요. 그건 Cursor 대 마이크로소프트 같은 거고, 옛날 ‘볼랜드(Borland) 대 우리’ 같은 거예요. 그게 전부이자 끝은 아니었어요.
정말로는 Anthropic이 완전히 다른 접근, 더 ‘에이전트적(agentic)’ 접근으로 들어온 거였군요.
맞아요, 다른 접근이었죠. 모델을 들고, 그들이 거기서 한 것, 그리고 본질적으로 ‘에이전트 루프(agent loop)’가 변화의 핵심이었어요. 사실 보면, Cursor는 총량으로 따지면 한 번도 —
그들도 똑같은 것에 먹혔죠, 같은 도전에 직면해 있고요.
시장점유율 같은 것도 그렇고요 — Cursor는 환상적으로 잘했어요. VS Code를 포크해서 좋은 일을 해냈죠, 큰 공을 인정합니다. 하지만 진짜 핵심은 ‘에이전트형 코딩(agentic coding)’이 현실이 됐다는 거예요. 그리고 좋은 소식은, 에이전트형 코딩이 진짜로 견인한다는 거죠 — 사람들은 선택지를 원하고, 우리는 거기 있을 거고, 우리만의 모델도 가질 거예요. GitHub 자체도, Copilot 자체도 Anthropic과 Claude를 둘 다 갖출 겁니다. 사실 제가 제일 좋아하는 기능이 ‘러버덕(rubber duck)’이에요. 다른 것들을 교차 점검(check)하는 데 쓸 수 있거든요.
Windows 대(對) Project Solara
Windows vs. Project Solara이번 주 헤드라인 발표는 아마 윈도우가 도는 새 엔비디아 기반 PC겠죠. 그런데 제가 훨씬 더 흥미로웠던 건 — 발표라기보단 프리뷰인 — Project Solara였어요. 이 기기들을 ‘클라우드 속 에이전트에 접속하는 통로’로 보는, 완전히 다른 무게중심이죠. 당신이었는지 발표자였는지 모르겠는데, 정말 설득력 있다고 느낀 말이 있어요. 웨어러블의 한계는 계속 상호작용해야 하면 굉장히 피곤해진다는 거라, 효용이 근본적으로 제한된다는 거죠. 하지만 에이전트에게 뭔가 시켜놓고 다른 일을 하러 가면, 그동안 그게 백그라운드에서 돌아간다 — 정말 설득력 있어요. 질문은, 이건 윈도우와는 완전히 다른 느낌이라는 거예요. 키노트를 윈도우와 AI PC, 로컬 추론으로 시작한 게 좀 이상했어요. 그런데 이건 “사실, 모든 게 클라우드에 있다면?”에 가깝잖아요.
네, 저는 늘 2014년의 ‘유비쿼터스 컴퓨팅’과 ‘앰비언트 지능(ambient intelligence)’ 프레임으로 돌아가요. 그게 매일 점점 더 현실이 되고 있죠.
우선 첫 부분은 “이 윈도우 머신들을 갖게 돼 정말 기쁘다”였어요. 젠슨이 그 멋진 슬라이드, 데스크톱들과 함께 찍은 사진을 띄웠을 때 저는 “하느님, 그래, 기다려왔다”는 심정이었죠. 말이 되니까요. ‘정액 지능(unmetered intelligence)’을 품은, 전력 있는 강력한 실리콘 시스템을 갖는 게 논리적으로 말이 되거든요.
제가 윈도우에서 일할 땐 아이폰을 몰래 숨겨야 했죠. 그러다 캠퍼스에 아이폰 들고 와도 괜찮아졌고요. 지금 저는 맥북 에어를 들고 있는데 — 다음에 인터뷰할 땐 엔비디아 AI PC가 없다고 죄책감을 느껴야 하나요?
벤, 당신은 늘 선택권이 있어요. 옳은 걸 고르시길 바라고요. 제가 그쪽에 신난 건 ‘정액 지능’ 때문이에요. 우리가 보여준 작은 기능 하나가, 에이전트 8개가 로그 분석 등을 ‘계속’ 돌리는 거였는데, 그게 전부 ‘정액(unmetered)’이었어요.
맞아요, 근데 그건 곁다리 프로젝트, 사이드 퀘스트 느낌인데요.
10억 명 사용자가 다 그걸 갖는 거예요. 그건 사이드 퀘스트가 아니죠. 제겐, 사람들이 자기 지식노동, 보안 업무, 코딩 업무를 위해 원하게 될 머신만큼이나 근본적이에요 —
자기들 ‘본인용’으로 원하겠죠. 이게 사실상 새로운 소비자/엔터프라이즈 구분 아닌가요?
엔터프라이즈 — 사업 모델 얘기죠. 우리가 ‘기업의 지속적 최적화’에 대해 길게 얘기했잖아요. 사실 저는 엔터프라이즈에서 윈도우 머신의 가장 큰 가치 제안이 ‘정액 지능’이 될 거라고 봐요. 그래서 사람들이 이렇게 말하겠죠. “와, 클라우드 청구서가 계속 오르느니, 윈도우 머신을 사서 그렇게 감가상각(amortize)하겠다.” 무한히 소비하고 싶은 토큰의 세상에선 최적화하고 싶어지고, 그럼 가진 모든 걸 동원해 최적화하지 않을 이유가 없잖아요?
모르겠어요, 저는 그냥 — 아시다시피 저는 당신이 마이크로소프트에서 해낸 일에 깊이 감명받았어요. 윈도우가 회사를 옥죄던 상태를 끝낸 것 말이죠. 제가 베이 에어리어, 공항 옆 웨스틴 호텔 바에 앉아 「The End of Windows(윈도우의 종말)」를 타이핑하던 게 아직 기억나요. 당신이 윈도우를 ‘죽이지’ 않으면서도 회사의 무게중심에서 ‘빼낸’ 그 모든 일들을 정리하면서요.
그게 바로 Solara로 이어지는 지점이라고 봐요. 윈도우를 — 우리가 윈도우를 그렇게 만들려는 게 아니라 —
물론이죠.
Solara는, 말씀처럼 — 좋은 질문이었어요 — 제가 우리가 도전하길 바라는 건 이거예요. “에이전트 시대를 위해 지어진 플랫폼, 그리고 플랫폼 규칙을 떠올릴 수 있는가?” 지금 다른 ‘플랫폼 소유자’들은 폰에서 이 웨어러블로 넘어가려 하면서, 자기네 앱을 똑같은 게임에 가져오려 하잖아요. 저는 그걸 열어젖히고 싶어요. 예를 들어 우리가 Teams 기기로 해냈던 것 — 거기서 일종의 ‘유통(distribution) 역량’을 구축했죠 — 그걸 이 에이전트 세계에 연결해 쓰고 싶어요. 그래서 신나요. 저는 MediaTek, 퀄컴(Qualcomm)과 함께하고 있고요.
좋은 비유가 하나 있어요. CEO로서 당신이 해낸 훌륭한 일로 돌아가는 — 이건 인터뷰의 ‘띄워주기’ 구간인데 — 어떤 면에서 당신은 ‘추격자를 추격하는(following the follower)’ 데서 덕을 봤다고 봐요. 스티브 발머가 빌 게이츠 뒤를 이어야 했고, 좋든 나쁘든 그가 당신이 성공할 조건을 만들어줬다는 게 한 가지 표현이죠. 혹시 이번 ‘기회의 기기 영역(device space)’에서도 — 애플이 폰에 묶여 있는 한, 어디서나 작동하는 에이전트를 정말로 만들 수 있을까요?
좋은 질문이에요. 그게 우리 모두의 질문이죠. 현실은, 뭔가로 크게 성공했고 여전히 큰 성공을 누리고 있는 사람이 “다 불태우고 다른 걸 짓겠다”고 말하긴 쉽지 않다는 겁니다.
근데 핵심은, 그들이 설계된 방식이 다들 ‘수직 통합(vertical)’이라는 거죠.
바로 그거예요. 자연스럽지 않죠. 생각해 보세요. 우리는 “에이전트 만드는 건 쉽다”고 말하고 있어요. SoC가 사방에서 튀어나오고, 실리콘도 쉽고, 시스템도 쉽고, 운영체제도 다 지어졌는데 — 호텔에서, 식당에서, 의료 현장에서 ‘앰비언트 기기’의 선택지가 딱 하나뿐이라고요? 말이 안 되죠. 그래서 저는 Project Solara로 이런 앰비언트 기기를 만드는 게 그만큼 쉬워질 거라 상상해요 — 1년 뒤 성공한다면, 엔터프라이즈에서도 다들 “아, 그냥 무명 ODM한테 이런 거 한 무더기 주문하면 되겠네, 걔가 만들어줬으니까”라고 할 겁니다.
엔터프라이즈만 노리고 시작하는 건 아주 영리하다고 봐요. 혹시 언젠가 이게 (소비자로) 넘쳐흐를 거란 꿈도 있나요?
지금은, 제가 자연스럽다고 보는 걸 다시 하고 싶어요. 어디서 사람들이 —
바로 거기에 Microsoft 365 환경이 있고, 모든 맥락(context)이 거기 있죠.
에이전트도요. 사람들이 어디서 에이전트를 만들겠어요? 소비자 쪽은 “내가 원하는 단 하나의 에이전트가 필요해” 같을 거예요. 그러니 제가 Copilot 기기를 안 만드는 게 아니라, 의료 제공자가 자기만의 에이전트를 가질 수 있는 ‘에이전트 플랫폼’을 만드는 거죠. 그게 마이크로소프트가 시작하기에 옳은 자리예요. 어떻게 되는지 봅시다.
“호텔에서, 식당에서, 의료 현장에서, ‘앰비언트 기기’의 선택지가 딱 하나뿐이라고요? 말이 안 되죠.”
데이터센터
Datacenters마지막 질문이에요. 당신은 데이터센터 부문을 ‘지역사회(communities)’에 적절히 초점을 맞춰 운영했죠. 전기요금을 제값 내고, 물을 안 쓰고, 세수 기반을 키우고, 교육 등에 기여하는 것 말이에요. 그런데 왜 그냥 주민에게 직접 주지 않나요? 그냥 배당(dividend)을 주는 거죠.
저는 여기 모든 아이디어에 열려 있어요. 전혀 닫혀 있지 않습니다. 결국 당신이 묻는 근본 질문은 “마이크로소프트를 포함한 이 산업이, 인프라 빌드아웃을 해나갈 ‘허락(permission)’을 어떻게 얻느냐”니까요.
제 가설은, 미국은 모든 걸 거꾸로 해낸다는 거예요. 이게 우리가 UBI[기본소득]로 ‘뒷걸음쳐 들어가는’ 방식이죠 — 그냥 사람들에게 데이터센터를 지으라고 돈을 주면서요.
네. 제가 UBI 같은 것에 문제를 느끼는 한 가지는 —
저는 UBI 반대파예요. 그게 UBI에 반대하면서도 거기 도달하는 방법이라는 거죠.
저는 사람과 지역사회가 통제권과 주체성(agency)을 갖길 바라고, 인간이 노동에서 진정한 존엄을 갖길 바랍니다. “그 허락을 얻기 위해 필요한 일을 해야 한다”는 말씀, 100% 맞아요. 지금 우리 산업엔 영광스럽고, 좋고, 훌륭한 게 정말 많죠.
‘당신 일자리를 잃게 될 거다’ 부분은요?
네, 그게 문제죠. 우리 자신의 영광에 대한 자아도취 — 기회를 만들어내지 못한다면, 누가 당신이 성공하길 바라겠어요? 그게 우리 산업 전체에 다시 보내야 할 근본적인 메모예요. 그리고 우리는 그걸 실제로 살아내야(live up to) 하고요.
사티아 나델라, 다시 얘기 나눠 좋았습니다.
정말 고마워요, 벤. 늘 그렇듯이요.