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.
원본은 두 사람이 점잖게 빙빙 돌려 말한다. 이 판본은 그 속에 깔린 진짜 속내를 까놓고, 고등학생도 한 번에 알아듣게 쉬운 말로 다시 썼다. 뜻은 원문 그대로 두되 전문용어는 일상어로 풀고, 한 문장 한 문장 짧게 끊었다.
읽는 법 Q = 벤(기자) · 나델라 = MS CEO 답변. 기울임 회색 글씨는 말 안 했지만 깔려 있던 속마음/맥락(=해석). 빨간 박스 = 핵심 한 줄. 바쁘면 빨간 박스만 봐도 됨.
지금 MS, 잘하고 있나?
Evaluating Microsoft's Competitive Position(가벼운 인사) 요즘 젊은 애들이 "나 뭐 만드는 중(build)"이란 말을 입에 달고 산대요. 첫 Build 행사가 2010년쯤이었는데, 그때 이게 유행어 될 줄 아셨어요?
하하. 잡담은 됐고, 본론 갑시다.
대놓고 물을게요. 지금 MS 경쟁력, 만족하세요?
이 질문 진짜 답하기 싫어요. "만족한다"고 하면 야망 없어 보이고, "아니다"라고 하면 무능해 보이거든요.
근데 핵심은 이거예요. 다들 경쟁을 "내가 이기면 쟤가 진다"는 식으로 보는데, IT 역사에서 그런 적이 없어요. 그러니 질문을 바꿔야 해요. "남들 하는 거 우리도 하나?"가 아니라 "이 판에서 MS만 잘할 수 있는 게 뭐냐?". 답은 하나예요. 믿고 쓰는 '판(플랫폼)'을 깔아주는 것. 우리가 평생 하던 거고, 세상이 우리한테 기대하는 것도 딱 그거예요.
AI가 끝도 없이 똑똑해지는 세상에도요?
네. 이제 "제일 똑똑한 AI 하나가 다 먹는" 시대가 아니에요. 회사마다 자기만의 AI를 굴리는 시대가 와요. 거기서 '판 깔기'가 우리 자리고, 우리 이름값(브랜드)이 통하는 데죠.
제가 깨달은 게 있어요. 회사들은 다 "우린 뭐든 할 수 있어"라고 착각해요. 근데 세상은 딱 한 가지만 잘해주길 원합니다. MS는 세상이 기대하는 걸 할 때 제일 잘하고, 남이 부러워서 따라할 때 제일 못해요. (그래서 Zune이 망한 거예요. 기기는 좋았는데, 세상이 우리한테 MP3플레이어를 원한 적이 없었거든요.)
이런 '우리만의 강점' 깨달음이 최근 2년 새 생긴 거예요?
네. 솔직히 떠밀려서 깨달은 면도 있어요. 제 머릿속 생각도 계속 바뀌었거든요. 처음엔 "AI 모델 = 그냥 호출하면 답 주는 도구"로 봤다가, "아니 데이터 창고 같은데?" 했다가, "부품(인텔 칩) 같은 거네"로 갔어요.
지금 결론은 더 셉니다. AI 모델은 회사마다 따로 키워야 하는 '학습하는 기계'예요. 그래서 제가 만들려는 건, 모든 회사가 자기 데이터로 자기 AI를 키울 수 있는 '판'이에요. 앞으로 회사의 힘은 '사람(인적 자본)'과 'AI(토큰 자본)'에서 나올 텐데, 그 AI를 키우려면 각자 자기만의 '학습 기계'가 필요하니까요.
"회사들은 다 자기가 뭐든 할 수 있다고 착각한다. 근데 세상은 딱 한 가지만 잘해주길 원한다."
MAI 모델 — 왜 맨바닥부터 직접 만들었나
MAI Models결론부터요. 새 AI 모델 7개를 '처음부터 끝까지 직접', 남의 모델 베끼지도 않고 만들었다고 강조하셨죠. 왜요?
두 가지 때문이에요. 첫째, '출신이 깨끗한' 모델이 필요했어요. 우리가 남한테 팔 수 있고, 기업이 그 위에서 자기 걸로 계속 키울 수 있는 모델 말이에요.
둘째, '베끼기' 얘기. 모델 키우는 중에는 안 베껴요. 근데 맨 마지막에 살짝 써요. 어차피 우리가 OpenAI 기술(IP)을 다 쥐고 있으니까, 그걸 거꾸로 빨아들여(역지식증류, RKLD) 우리 모델 성능을 끌어올리는 거죠. 그래서 우리는 사실 잘하는 AI를 둘 가진 셈이에요 — 우리 거 + OpenAI 거. 근데 그 OpenAI 기술 쓸 권리가 영원하지 않아요. 시계가 째깍거리고 있어요.
그 권리, 얼마나 남았어요?
5년치요. (=2032년쯤 만료. 그 안에 우리 자체 모델을 독립시켜야 한다는 뜻.) 근데 진짜 목표는 따로 있어요. 그때그때 일에 제일 잘 맞고 싼 모델을 쓰는 것. 그래서 모델이랑 분리된 '작업 틀(하네스)'을 따로 둬요. 진짜 시험은 결국 "고객한테 좋은 결과를 냈냐"예요.
진짜 목표는, 기업이 이 모델을 가져다 자기 데이터를 깊게 학습시켜 쓰게 하는 거죠? 대충 갖다 붙이는 수준 말고요.
맞아요. 비유하면 이래요. 옛날에 윈도우가 새로 나올 때마다, 어도비·오토데스크는 그 위에서 자기 제품을 계속 키웠잖아요. 그 'AI 버전'을 만들겠다는 거예요. 예전엔 이걸 시도했다가 도구가 없어서 망했는데, 이제는 됩니다.
근데 이 깊은 학습은 MS 모델(MAI)로만 되는 거죠?
맞아요. 하지만 우리가 모두를 올려놓으려는 건 '판' 자체예요. 사실 우리는 이미 당신이 쓰는 M365를 '당신 전용으로 똑똑해지는 시스템'으로 바꿔놨어요.
잠깐, 그 '언덕 오르기(hill-climbing)' 좀 다섯 살한테 설명하듯 풀어주세요.
AI는 '목표(언덕 꼭대기)'를 정해놓고, 거기에 맞는 답을 점점 더 잘 내도록 계속 연습해요. 그 '계속 올라가는 연습'이 언덕 오르기예요. 핵심은 각자 자기 언덕을 자기가 올라야 한다는 거. 남한테 업혀 가면 안 돼요.
그럼 회사의 진짜 '해자(아무도 못 넘는 방어벽)'는 뭐예요?
회사 안에만 있는 '말로 설명 못 하는 노하우(암묵지)'예요. 그래서 제가 제일 먼저 권하는 게 '우리 회사만의 채점 기준(private eval)'을 만들라는 거예요. 남들은 잘 안 짚는데, 저는 이게 회사가 가질 수 있는 제일 중요한 자산이라고 봐요.
우리만의 채점표가 있으면, 그게 곧 우리만의 연습장이 돼요. 그럼 AI 모델들을 쭉 불러놓고 "이 채점표에서 제일 높은 점수 내봐" 시키고, 마음에 드는 모델로 갈아 끼우면 되죠. 오늘 증명한 건, 작고 싼 모델도 우리 데이터로 연습시키면 충분히 잘한다는 거예요. 그 이득은 고객인 당신한테만 쌓이고요.
그게 지금만 그런 거예요, 아니면 나중엔 MS 모델이 최고 모델들이랑 정면으로 붙어요?
정면으로 붙어요. 결국 "세상에 회사가 몇 개나 살아남냐"의 문제예요. 딱 2개만 남는다면 AI도 2개면 되죠. 근데 지금처럼 회사가 많이 살아남는다고 믿으면, 회사마다 자기 AI를 갖게 돼요. 그럼 질문은 하나. 그 이득을 당신이 챙길 거냐, 아니면 OpenAI·Anthropic한테 다 넘길 거냐.
OpenAI와 투자비 — '쉬운 돈'을 일부러 안 번다
OpenAI & CapexOpenAI랑 사이, 지금 어때요? 곧 상장하면 1조 달러 회사가 될 수도 있는데 — 머릿속에서 '사업가 나델라'랑 '투자자 나델라'가 얼마나 싸웠어요?
(웃음) 우리는 사업하는 회사예요. 투자는 곁다리고요. 물론 주주한텐 대박이죠. 제 원칙은 단순해요. 파트너가 잘되고 우리도 잘되면, 그게 최고다. 옛날 SAP랑 같이 만든 SQL Server도 둘 다 잘됐어요. OpenAI도 똑같아요. 2032년까지 우린 서로 고객이자 기술 파트너예요. OpenAI가 잘되는 날이 곧 MS가 잘되는 날입니다.
솔직히, OpenAI한테 너무 맡겨놓고 방심하다가, 이제 MAI로 부랴부랴 따라잡는 거 아니에요?
경쟁이 훨씬 빡세진 건 맞아요. OpenAI, Anthropic, 구글, 거기에 2018년엔 이름도 몰랐던 신생들까지. 근데 그게 오히려 우리가 경쟁력 있다는 증거예요. 신참·고참 다 상대하면서 우리만의 게임도 갖고 있으니까.
'돈 굴리는 나델라'는요? 2025년 초에 MS가 데이터센터 투자를 멈추고 다시 본다는 보도 많았죠. 게다가 버는 현금 대비 투자비(CapEx)가 경쟁사보다 한참 적어요. 4개월 전엔 칭찬이었는데 지금은 욕먹는 분위기인데, 어때요?
제 현금은 주주한테 잘 돌려주고 있어요. 덜 투자했다? 아니요. 제가 지킨 원칙은 "쓸데없이 거꾸로 짓지 말자"였어요. 우리 컴퓨터(연산력)는 쓸 데가 셋이에요. ① 남한테 빌려주는 클라우드, ② 우리 앱(M365·GitHub), ③ 우리 AI 연구(MAI). 여기 엄격하게 나눠 써요.
제일 중요한 결정은 이거였어요. 클라우드 장사를 OpenAI 한 곳한테만 몰아주지 않겠다. 그래서 그 장사에서 일부러 빠졌어요. OpenAI·Anthropic도 언젠간 자기 데이터센터 지을 거거든요. 한 곳에 몰빵 안 하는 것, 그게 그 '조정'이었어요. 게다가 우린 일찍 시작해서 좋은 땅이랑 전기(발전 용량)를 미리 찜해놨고, 현금도 2년치 더 여유 있어요.
올해 1월 클라우드(Azure) 실적이 아주 살짝(0.1%) 빗나갔죠. 그때 "내부 연구·앱에 연산력을 더 줬다"고 했고요. 제약이 있으면 결국 마진 좋은 자기 사업을 1순위로 미는 거 아니에요?
네, 맞아요. 증권가가 "이번 분기 나한테 뭐 해줬어?"라고 따지는 건 당연해요. 탓 안 해요. 제 답은 "이번 분기도 챙겼고, 2~3년 뒤에도 잘되게 챙기고 있다"예요. 가끔 거기서 삐끗하죠. 단, 성과도 없으면서 돈 쓰면 벌받아요. 근데 우리 AI 연구는 이제 MAI 모델로 성과를 보여줬으니, 곧 매출로 이어집니다.
지금 연산력이 부족한(공급 제약) 상태죠. 고객 입장에선 "MS가 물건도 모자라다면서 자기 사업부터 챙기면, 나는 내 공급자랑 경쟁하는 꼴 아냐?" 싶을 텐데요.
그래서 힘든 결정을 했어요. 대표적으로: 우리는 신생 AI업체들(Neolab)한테 'GPU 그냥 빌려주기' 장사를 안 해요. 그렇게 하면 단기 매출 쉽게 올리는데, 안 합니다. 큰 고객 실망시키는 게 제일 싫거든요. 요즘 단기 매출은 마음만 먹으면 쉽게 벌어요 — 그냥 신생업체에 GPU 팔면 되니까. 근데 그 '쉬운 돈'을 일부러 안 법니다.
그럼 거대 클라우드 업체로서 진짜 차별점이 뭐예요? 그냥 돈이 싸게 돌아서?
아니요. "같은 전기·같은 돈으로 AI를 누가 제일 많이 뽑아내냐(와트·달러당 토큰)"에서 이기는 거예요. 그러려면 모델·통신망·칩을 따로따로가 아니라 한 세트로 같이 설계해야 해요. 그리고 또 하나, "이 위에서 MS가 어떤 AI 비서(에이전트)를 만드냐"가 차별점이에요. 우리가 집중할 데는 셋 — 코딩, 보안, 사무 업무. 다 AI 쓸 일이 어마어마한 분야죠.
결국 "차별점은 마진 좋은 자기 사업"으로 빙 돌아온 거 아니에요?
'마진율이 높다'는 말은 틀렸어요. 인프라 사업이 버는 '돈의 총액'이 더 클 수 있어요 — 사실 이미 우리 마진 좋은 소프트웨어 사업이 버는 총액을 거의 따라잡았어요. MS는 원래 마진 다른 사업들을 섞어서 굴려요. 인프라는 인프라대로, 그 위 AI 비서 사업은 또 따로. 합치면 수익률이 높습니다.
이 건설하려고 주식 발행한 적 있거나, 할 거예요? 방금 구글이 한 것 같던데요.
그 뉴스 아직 안 봤어요. 어젯밤 나온 것 같던데 확인해 봐야죠. 뭐, 요즘 다들 상장하고 주식 찍어내는 게 유행인가 봐요. (=대답하기 싫어서 "안 봤다"로 넘김.)
"우리는 '쉬운 돈'을 안 번다. 그냥 신생업체한테 GPU 빌려주기만 하면 되는데도."
소프트웨어 사업 — 돈 받는 방식이 바뀐다
The Software Business소프트웨어는 끝났어요?
안 끝났어요. 그 '끝났다'는 소리는 옛날 방식 얘기예요. 예전 소프트웨어는 데이터+기능+화면을 묶고 돈을 받았죠. 근데 우리가 M365 밑에 숨어 있던 데이터 창고를 '워크IQ(WorkIQ)'로 확 열어버렸어요. 그랬더니 AI 비서가 그걸 계속 두드려서 알아서 일하게 됐죠.
이러면 돈 받는 방식이 바뀌어요. 그래서 앞으로는 '사람 수대로 받기(좌석당)'와 '쓴 만큼 받기(사용량)'를 둘 다 갖춥니다.
그 섞은 방식이 미래다?
100%요. 옛날 '서버 팔기 → 구독으로 바꾸기' 때랑 똑같아요. 그때 저도 "그냥 같은 거 또 파는 거 아냐?" 걱정했는데, 결과는 구독을 훨씬 더 많이 팔았어요. 서버 안 사던 사람들이 구독을 샀거든요. 지금 AI에서 그게 또 벌어지고 있어요.
새 요금제 E7은 뭐예요? 가격이 거의 2배인데 — 사람 수(좌석) 줄어드는 걸 1인당 단가 올려서 막으려는 거죠?
이렇게 보세요. '사람 수대로 받기'는 곧 '쓸 권리 한 묶음 파는 것'이에요. 예산 짜는 사람은 무조건 이걸 좋아해요. 사람들은 '쓴 만큼 내기'를 싫어해요 — 갑자기 폭탄 맞을 수 있으니까. 그래서 쓴 만큼을 미리 묶음으로 만들어 예산 잡기 쉽게 해주는 거예요.
'성과 내면 돈 받기(성과기반)'는요?
일부 환영해요. 근데 명심하세요 — '성과기반'은 사실 '인세(로열티)'예요. 고객은 자기가 크게 성공했을 때 그걸 우리랑 나누기 싫어해요. 그래서 결국 핵심은 "소프트웨어도 돌릴 때마다 진짜 비용이 들고, 그게 가격에 반영된다"는 거예요.
그 깨달음이 언제 확 왔어요?
AI 비서(에이전트) 나왔을 때요. 사람이 직접 쓰던 시절엔 AI가 점점 싸졌고, 그 절약분을 고객한테 기능으로 돌려줬어요 — 실제로 M365는 10년 넘게 값을 안 올렸어요. 근데 지금은 AI 비서 1,000개가 24시간 내내 데이터를 두드려요. 양이 어마어마하죠. 그래서 "이게 정확히 나한테 뭘 해줬나"를 다들 빡세게 따지게 됩니다.
옛날엔 "최적화에 시간 쓰지 마, 다음 칩이 다 해결해줘"였잖아요. 이제 그건 완전 틀린 거예요?
다음 칩이 해결해주길 바라긴 해요. 근데 거기 마냥 기댈 순 없어요 — 그동안 비용이 폭발하니까. 더 중요한 건, 최적화 안 하면 '딱 걸린다'는 거예요. 오늘 보여준 사례 — 똑같은 결과를 초거대 모델(5,000억짜리)로도, 작은 모델(50억짜리)로도 낼 수 있었어요. 그럼 작은 걸 안 쓸 이유가 없죠.
PC 시대엔 결국 '최적화' 단계까지 못 갔죠. 소프트웨어는 지금도 살만 디룩디룩 쪘고요.
맞아요, 못 갔어요. 가격이 거기 안 맞춰져 있었으니까. 근데 쓴 만큼 내는 구조가 깔리면, 이번엔 다들 최적화합니다.
E7의 진짜 미끼는 Cowork 같아요 — PC에 있던 Anthropic의 Cowork을 클라우드에 올린 거. 그게 후크예요?
네, 다른 것도 많아요. 늘 그렇듯 개인용+회사용+보안을 하나로 묶어요. AI 비서를 쓰는 순간 "보안 걸어야지, 감시해야지, 격리해야지"가 줄줄이 따라오거든요. 묶어 팔지 않으면 고객을 5개짜리 숙제로 내모는 셈이에요.
근데 진짜 중요한 게 점점 '모델'이랑 '작업 틀(하네스)' 사이로 옮겨가는 것 같아요. Copilot은 모델을 갈아 끼울 수 있죠. 근데 Cowork은 Anthropic에 통째로 묶여서 못 바꿀 것 같은데요.
아니요, Cowork도 갈아 끼워요. 사실 지금 제가 쓰는 Cowork은 대부분 GPT가 기본이에요.
완전히 바꿀 수 있다고요?
네. GitHub·보안이랑 같은 작업 틀을 쓰고, 그 안에서 모델만 바꿔 끼워요 — MS 모델 기본, 거기에 GPT도, Anthropic도, 아무 공개 모델도. 직접 튜닝한 모델 넣어도 돼요.
제가 잘못 알았네요. 인정합니다. 그럼 Cowork이 뭔지, Anthropic이랑은 무슨 관계인지 정리해줘요.
Cowork은 'AI 비서의 한 형태'로 보세요. 채팅창 → Cowork → 알아서 일하는 '자동조종(오토파일럿)' 순으로 발전 중이에요. 처음 출시는 Anthropic이랑 했지만, 지금은 Anthropic 모델(Opus)이랑 GPT를 둘 다 써요 — ChatGPT로 시작했던 Copilot이랑 똑같죠.
그럼 제가 완전 헛짚은 건 아니네요.
맞아요, 제가 못 따라간 거고 인정해요. 우리 모든 제품엔 Anthropic·OpenAI·MS 모델이 다 들어가고, 당신 모델도 넣을 수 있어요. 그게 우리 약속이에요. 그리고 대부분 '자동'으로 돌아가서, "어떤 모델한테 시킬지 자동으로 고르게(자동 라우팅) 하는 게 우리 최대 숙제"예요.
"성과기반 가격은 결국 '인세'다. 고객은 크게 성공했을 때, 그걸 나눠주기 싫어한다."
GitHub Copilot — 왜 뒤쫓는 신세가 됐나
GitHub CopilotCopilot에 무슨 일이 있었어요? 2~3년 전 코드 자동완성으로 먼저 나와서 "이겼다"는 평가였는데, 지금은 "Copilot으로 따라잡겠다"는 분위기잖아요.
옛날엔 코딩이 그냥 '도구 장사'였는데, 지금은 그게 '메인 사업'이 됐어요. 코딩이 전부가 될 줄 누가 알았겠어요. GitHub에선 두 가지가 동시에 터졌어요. ① AI 코딩 비서들이 죄다 GitHub로 몰려왔다 — 솔직히 이 물량을 제가 더 잘 예상했어야 했는데 못 했어요. ② 서버가 자꾸 뻗는(안정성) 문제. 이건 1순위로 진지하게 고칩니다.
Copilot 자체로 좁혀서요.
당신 말 다 맞아요. 우리는 "코드 자동완성"으로 시작해 채팅·작업을 붙였죠. 근데 공은 인정합시다 — Anthropic이 좋은 모델을 들고 나타났어요.
이거 Cursor 얘기 아니에요? Anthropic보다 먼저 Cursor가 당신들 밥그릇 챘잖아요.
아니요. Cursor 대 MS는 옛날 라이벌 싸움 같은 거예요 — 우리 VS Code 베껴서 잘했고 인정하지만, 그게 핵심은 아니에요. 진짜 핵심은 Anthropic이 모델로 'AI가 알아서 단계별로 일하는 방식(에이전트형 코딩)'을 처음 열었다는 거. Cursor도 결국 같은 파도에 직면해 있어요.
그래서 결론은요?
'AI가 알아서 코딩하는 시대'가 진짜 왔다는 거예요. 좋은 소식은 이게 수요를 확 끕니다. 사람들은 선택지를 원하고, GitHub·Copilot 둘 다 Anthropic의 Claude랑 우리 모델을 같이 넣을 거예요.
Windows vs Project Solara — '무제한 공짜 AI'가 핵심
Windows vs. Project Solara이번 주 헤드라인은 엔비디아 기반 새 윈도우 PC지만, 저는 Project Solara가 훨씬 흥미로웠어요. 기기를 '클라우드 속 AI 비서에 접속하는 창구'로 보는 거죠. 시켜놓고 딴 일 하면 알아서 백그라운드로 돌아간다 — 설득력 있어요. 근데 이건 윈도우랑 완전 딴판이잖아요.
저는 '주변에 깔린 AI(앰비언트 지능)'라는 옛날 그림으로 늘 돌아가요. 그게 매일 현실이 되고 있어요. 윈도우 PC는 윈도우 PC대로 좋아요 — 한 번 사두면 전기값만 내고 AI를 무제한으로 쓰는(정액 지능) 강력한 기계를 갖는 건 말이 되거든요.
전 맥북 에어 쓰는데 — 다음엔 엔비디아 AI PC 없으면 죄책감 느껴야 해요?
(웃음) 선택은 자유예요. 제가 신난 건 '무제한 공짜 AI' 때문이에요. 데모에서 AI 비서 8개가 로그 분석을 계속 돌렸는데, 그게 전부 추가요금 0원이었어요.
근데 그건 그냥 곁다리 기능 같은데요.
아니요. 사용자 10억 명이 다 갖게 돼요. 곁다리 아니에요.
이거 사실상 새로운 '개인용 vs 회사용' 구분 아니에요?
회사 입장에선 윈도우 PC의 최대 장점이 '무제한 공짜 AI'가 될 거예요. 고객이 이렇게 말하겠죠 — "클라우드 요금이 계속 오르느니, 차라리 윈도우 PC 사서 그걸로 때우겠다." 무한정 쓰고 싶은 AI라면, 가진 거 다 동원해서 최적화 안 할 이유가 없잖아요?
예전에 제가 「윈도우의 종말」을 쓰면서, 당신이 윈도우를 죽이지 않으면서도 회사 중심에서 슬쩍 '빼낸' 걸 정리했었죠. Solara가 딱 그 연장선 같아요.
제가 도전하려는 건 이거예요 — "AI 비서 시대에 맞게, 처음부터 새로 지은 '판'을 만들 수 있나?" 지금 다른 회사들은 폰 앱을 새 기기에 그대로 끌고 오려고만 해요. 저는 그걸 활짝 열고 싶어요. MediaTek·퀄컴이랑 같이요.
애플이 폰에 묶여 있는 한, '어디서나 되는 AI 비서'를 정말 만들 수 있을까요?
좋은 질문, 다들 궁금해하는 거죠. 현실은, 한 분야에서 크게 성공한 회사가 "다 갈아엎고 새로 짓겠다"고 말하기 어렵다는 거예요. 핵심은 걔네가 다 '하나로 꽉 묶인(수직통합)' 구조라는 것. 생각해봐요 — 부품도 시스템도 다 준비됐는데, 호텔·식당·병원에 깔 'AI 기기' 선택지가 딱 하나뿐이라고요? 말이 안 되죠.
회사부터 노리는 건 영리하네요. 언젠가 일반 소비자한테까지 넘칠 꿈도 있어요?
자연스러운 것부터 해요. 회사 데이터·맥락이 다 M365에 있으니, AI 비서도 거기서 만들어지죠. 소비자는 "딱 하나의 비서면 돼" 쪽이라 결이 달라요. 그래서 우리는 병원이 자기만의 AI 비서를 만들 수 있는 '판'을 만든다는 거예요. MS가 시작하기 딱 좋은 자리죠.
"호텔·식당·병원에 깔 'AI 기기' 선택지가 딱 하나뿐이라고? 말이 안 된다."
데이터센터 — 지을 '허락'을 어떻게 받나
Datacenters마지막. 데이터센터를 동네 친화적으로 잘 운영했죠 — 전기값 제대로 내고, 물 안 쓰고, 세금·교육 보태고. 근데 왜 그냥 주민한테 직접 배당으로 안 줘요?
모든 아이디어에 열려 있어요. 결국 진짜 질문은 "이 산업이 데이터센터를 계속 지을 '동네 허락'을 어떻게 받느냐"거든요.
그거 사실상 기본소득(UBI)으로 슬그머니 들어가는 거 아니에요 — 사람들한테 데이터센터 지으라고 돈 쥐여주는 식으로요.
저는 기본소득 반대파예요. 사람과 동네가 스스로 통제권을 갖고, 사람이 일에서 진짜 자존감을 느끼길 바라요. "허락받으려면 필요한 걸 해야 한다"는 말엔 100% 동의해요.
'당신 일자리 없어진다' 부분은요?
그게 문제죠. 우리 업계가 자기 잘난 맛에 취해 있는 게 문제예요 — 기회를 못 만들어내면, 아무도 당신이 잘되길 바라지 않아요. 이게 업계 전체에 다시 보내야 할 메시지고, 우리는 진짜로 그렇게 살아야 해요.
사티아, 오늘도 좋았어요.
고마워요, 벤. 늘 그렇듯이요.