STRATE·CHERY
The Daily Update · 인터뷰
2026년 6월 4일 (목)
자본 · 컴퓨트 · 경쟁
MSFT $—  ·  초점: AZURE / MAI / CAPEX  ·  파트너: OPENAI ~2032  ·  논지: 플랫폼 > 모델  ·  관전: COWORK · PROJECT SOLARA · GITHUB
The Stratechery Interview · 취중진담 다이다이 판 🍶

마이크로소프트의 핵심역량을 찾아서

사티아 나델라가 말하는 AI 시대의 ‘회사론(論)’ — 프론티어 모델 하나로 승부하는 게 아니라, 모든 기업이 자기만의 ‘언덕 오르는 기계(hill-climbing machine)’를 굴리는 멀티테넌트 플랫폼이 되겠다는 선언.

3줄 요약

핵심만 먼저

  1. “우리는 프론티어 모델 1등을 노리지 않는다.” 대신 모든 기업이 자사 데이터로 자체 강화학습(RL) 환경 — 나델라 표현으로 ‘hill-climbing machine(언덕 오르는 기계)’ — 을 돌리는 멀티테넌트 학습 플랫폼이 되겠다는 것. 모델 레이어는 상품화하고, 그 위 플랫폼·에이전트에서 수익. 전형적 picks-and-shovels 전략.
  2. CapEx 과소투자 비판을 정면 반박. “인프라 사업의 마진 달러(절대액)가 이미 고마진 SW 사업의 총 마진에 근접·추월하고 있다.” 의도적으로 OpenAI 단일 고객 의존을 끊고, Neolab(neocloud)에 raw GPU 파는 ‘쉬운 돈’을 거절 중이라고 밝힘.
  3. 소비량 과금(consumption pricing)이 모델 다운사이징을 강제. 같은 결과를 500B → 5B 모델로 처리(Land O’Lakes 사례). 무한 토큰 수요 내러티브의 카운터. 동시에 Windows PC의 ‘unmetered intelligence(정액 지능)’로 클라우드 비용을 엣지로 분산시키려는 의도.
유레카 포인트

투자 관점에서 남들 잘 안 짚는 것

시한부 차익거래RKLD(역지식증류) + 2032년 시한. MS가 보유한 OpenAI IP를 역으로 증류(reverse knowledge distillation)해 자체 MAI 모델 성능을 끌어올리는 중. “5년치 access”라는 표현은, OpenAI 접근권 만료 전에 독립 모델 계보(lineage)를 완성하려는 레이스를 뜻함. MAI 7종을 ‘from scratch, clean lineage’로 만든 진짜 이유.
마진 믹스 재정의“인프라 마진 달러 ≈ 고마진 SW 마진 달러.” MS를 ‘고마진 SW 회사’로만 모델링하면 오판. ROIC를 사업부별(인프라 vs 그 위 coding·security·knowledge work 에이전트)로 분리해서 봐야 한다는 신호.
수요 곡선 양면성데이터센터·전력 테마와 직결. consumption 과금 → 기업의 극단적 최적화 → use-case별 토큰 수요가 오히려 붕괴할 수 있음. 그러나 ‘unmetered Windows 머신으로 amortize’를 밀어 일부를 엣지로 이전. 클라우드 인퍼런스 수요의 ‘위치’와 ‘강도’가 동시에 불확실해짐.
모델 상품화Cowork / Anthropic 미스터리. 나델라는 “Cowork이 이제 대부분 GPT 디폴트, 완전 멀티모델”이라 주장하나, 벤의 편집자 주는 “문서엔 여전히 Anthropic”이라 반박. MS가 모델 레이어를 의도적으로 교체가능하게(harness 중심) 만들어 상품화하려는 흐름.
📖 어려운 용어 쉽게 풀이 — 클릭해서 펼치기
Hill-climbing machine (언덕 오르는 기계)
나델라가 만든 비유. AI가 ‘목표(=언덕 정상)’를 정해두고, 답을 조금씩 더 잘 맞히도록 끊임없이 학습해 올라가는 과정. 회사마다 자기 데이터로 이 기계를 따로 굴려야 한다는 게 핵심 주장. = 기업 전용 강화학습(RL) 루프.
Multi-tenant (멀티테넌트)
아파트 한 건물에 여러 세대가 살듯, 하나의 시스템(M365·Azure)을 수많은 고객사가 나눠 쓰되 각자 데이터는 격리되는 구조. MS는 이걸 ‘학습 시스템’으로 바꿔 고객사마다 자기 모델을 키우게 하겠다는 것.
Private evals (사적 평가지표)
회사가 “좋은 답이란 이런 것”이라고 만든 자기만의 채점 기준. 나델라는 이 비공개 채점표가 AI 시대 기업의 가장 중요한 자산(IP)이라고 봄. 채점표가 곧 강화학습의 보상함수가 됨.
RKLD / Reverse Knowledge Distillation (역지식증류)
보통 ‘증류’는 큰 모델(선생)의 지식을 작은 모델(학생)에 옮기는 것. ‘역증류’는 OpenAI의 결과물·IP를 거꾸로 활용해 MS 자체 모델 성능을 끌어올리는 기법. 그 위에 RL을 더 얹음.
Harness (하네스)
모델을 실제로 일 시키는 ‘작업 틀/배선’. GitHub Copilot, Cowork, 보안 제품이 같은 하네스를 쓰고, 그 안에 모델(MAI·GPT·Claude·오픈웨이트)을 바꿔 끼움. 모델은 부품, 하네스는 본체라는 발상.
Tokens-per-dollar-per-watt (와트·달러당 토큰)
같은 전력(W)과 비용($)으로 얼마나 많은 AI 연산(토큰)을 뽑아내느냐. 데이터센터 효율의 궁극 지표. 나델라는 모델·네트워크·칩을 함께 설계(co-design)해야 이게 좋아진다고 봄.
Neolab / Neocloud
AI 붐을 타고 등장한 신생 모델·클라우드 업체들. raw GPU만 빌려 단기 매출을 내려는 곳. MS는 여기에 GPU 파는 ‘쉬운 돈’을 일부러 거절 중이라고 밝힘.
Unmetered intelligence (정액 지능)
클라우드처럼 쓴 만큼 과금(metered)하지 않고, PC 하드웨어를 사두면 전력만 들고 AI를 무제한 쓰는 모델. Project Solara·Nvidia AI PC의 기업용 가치 제안.
Per-seat vs Consumption (좌석당 vs 사용량 과금)
per-seat = 사람 수대로 정액 구독(예산 잡기 쉬움). consumption = 쓴 만큼 과금(폭증 위험). 나델라는 둘을 섞는 ‘하이브리드’가 미래라고 100% 확신. E7 요금제가 그 신호.
Project Solara
이번 Build에서 공개된 프리뷰. PC·기기를 ‘클라우드 속 에이전트에 접속하는 창구’로 보는 구상. 호텔·식당·병원 등에 무명 ODM이 만든 ambient(주변형) 에이전트 기기를 깔 수 있게 하는 에이전트 시대용 플랫폼.

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.

EDIT NOTE · 취중진담 다이다이 판 🍶

두 사람이 소주 2병 까고 멱살잡이하듯 반말로 다이다이 뜨는 버전. 점잖은 척 다 벗기고 속에 있는 말 그대로 까놨다. 뜻·팩트는 원문 그대로, 톤만 격하게 갈았다. 진지하게 쓸 땐 빨간 박스(=정신 차린 핵심 요약)만 봐도 됨.

읽는 법  Q = 벤(기자) · 나델라 = MS CEO. 기울임 회색 = 말 안 했지만 속에 깔린 진심(=내 해석이지 실제 워딩 아님). ※ 실제 발언이 아니라 술자리 톤으로 옮긴 의역.

PART 01

야, 지금 MS 잘하고 있는 거 맞냐

Evaluating Microsoft's Competitive Position

(짠—) 요즘 애들 입에 "나 뭐 만드는 중(build)" 이거 달고 산다더라. 너네 첫 Build 행사가 2010년쯤이었지? 그게 유행어 될 줄 알았냐 ㅋㅋ

ㅋㅋ 됐고. 잡소리 그만하고 본론 까자.

자 그럼 대놓고 묻는다. 지금 MS 경쟁력, 너 만족하냐?

아 그 질문 진짜 짜증나. "만족한다" 하면 야망 없는 놈 되고, "아니" 하면 무능한 놈 되잖아. 답이 없어 이거.

근데 들어봐. 다들 경쟁을 "내가 따면 쟤가 죽는다" 이렇게 보는데, IT 바닥에서 그런 적이 한 번도 없었어. 그니까 질문을 바꿔야 돼. "남들 하는 거 우리도 하냐?"가 아니라 "이 판에서 MS만 할 수 있는 게 뭐냐?" 이거지. 답? 믿고 쓰는 '판(플랫폼)' 깔아주는 거. 우리가 평생 한 게 그거야. 세상도 우리한테 딱 그것만 바라고.

AI가 끝도 없이 똑똑해지는 세상에도 그게 먹힌다고?

어. 이제 "제일 쎈 AI 하나가 다 처먹는" 시대 아니야. 회사마다 자기 AI 굴리는 시대가 와. 거기서 판 깔아주는 게 우리 자리고, 우리 이름값 통하는 데야.

내가 깨달은 게 있어. 회사들은 다 "우린 뭐든 할 수 있어" 이러고 자뻑하는데, 세상은 딱 하나만 잘하라고 그래. MS는 세상이 바라는 거 할 때 제일 쎄고, 남 부러워서 따라할 때 제일 병신같아져. (그래서 Zune 망한 거야. 기기는 좋았는데, 세상이 우리한테 MP3를 원한 적이 없거든. 끝.)

이 '우리만의 강점' 깨달음, 최근 2년 새 생긴 거냐?

어, 솔까 떠밀려서 깨달은 것도 있어. 내 머릿속도 계속 바뀌었어. 처음엔 "AI 모델 = 그냥 부르면 답 주는 도구"로 봤다가, "어 데이터 창고 같은데?" 했다가, "아 부품(인텔 칩)이네" 갔어.

지금 결론은 더 쎄. AI 모델은 회사마다 따로 키워야 하는 '학습하는 기계'야. 그래서 내가 만들려는 건 모든 회사가 자기 데이터로 자기 AI 키우는 '판'. 앞으로 회사 힘은 '사람'이랑 'AI'에서 나올 거거든. 그 AI 키우려면 각자 자기 기계가 있어야 돼.

핵심 나델라 생각의 뿌리. 모델을 ① 도구 → ② 데이터창고 → ③ 부품 → ④ 회사마다 키우는 학습 기계로 점점 크게 봄. 결론: 미래 회사 = 사람 + AI. 그 AI 키워주는 '판'을 MS가 깐다. "AI 1등 싸움엔 안 낀다. 판을 깐다."
사티아 나델라

"회사들은 다 자기가 뭐든 할 수 있다고 자뻑한다. 근데 세상은 딱 하나만 잘하라 그런다."

PART 02

MAI 모델 — 왜 맨바닥부터 직접 깠냐

MAI Models

결론부터. AI 모델 7개를 '처음부터 끝까지 직접', 남 거 베끼지도 않고 만들었다며. 왜?

두 가지 때문이야. 하나, '출신 깨끗한' 모델이 필요했어. 우리가 남한테 팔 수 있고, 기업이 그 위에서 자기 걸로 계속 키울 수 있는 모델 말이야.

둘, 베끼기 얘기. 모델 키우는 중엔 안 베껴. 근데 맨 마지막엔 살짝 써. 어차피 OpenAI 기술 우리가 다 쥐고 있잖아. 그걸 거꾸로 쪽쪽 빨아서(RKLD) 우리 모델 성능 끌어올리는 거지. 그래서 우린 쎈 AI를 둘 가진 셈이야 — 우리 거 + OpenAI 거. 근데 그 OpenAI 기술 쓸 권리가 영원하지가 않아. 시계 째깍째깍 돌아간다고.

그 권리 얼마나 남았는데.

5년치. (=2032년쯤 끝남. 그 안에 우리 AI 완전 독립시켜야 된다는 소리.) 근데 진짜 목표는 따로 있어. 그때그때 일에 제일 잘 맞고 싼 모델 골라 쓰는 거. 그래서 모델이랑 분리된 '작업 틀(하네스)'을 따로 둬. 결국 시험은 "고객한테 결과 잘 냈냐" 그거야.

유레카 (투자 포인트) "5년치" = OpenAI 기술 쓸 권리가 2032년쯤 만료. 그 전에 그 기술 쥐어짜(RKLD) 자기 모델 끌어올리는 '시한부 게임'. 7개 모델을 굳이 맨바닥부터 만든 이유 = 권리 끝난 뒤에도 혼자 팔고 통제할 독립 모델을 미리 완성하려고.

진짜 목표는, 기업이 이 모델 갖다 자기 데이터 빡세게 학습시켜 쓰게 하는 거지? 대충 갖다 붙이는 거 말고.

어 맞아. 비유하면 이래. 옛날에 윈도우 새로 나올 때마다 어도비·오토데스크는 그 위에서 자기 제품 계속 키웠잖아. 그 'AI 버전'을 만든다는 거야. 예전에도 시도했는데 도구가 없어서 좆망했어. 근데 이제는 돼.

근데 이 빡센 학습은 MS 모델(MAI)로만 되는 거잖아.

맞아. 근데 내가 다 올려놓으려는 건 '판' 자체야. 사실 너 쓰는 M365, 우리가 이미 '너 전용으로 똑똑해지는 시스템'으로 바꿔놨어.

잠깐, 그 '언덕 오르기(hill-climbing)' 좀 술 취한 놈도 알아듣게 풀어봐.

AI가 '목표(언덕 꼭대기)' 딱 정해놓고, 거기 맞는 답을 점점 더 잘 내게 계속 연습하는 거. 그 '계속 올라가는 연습'이 언덕 오르기야. 핵심은 각자 자기 언덕 자기가 올라야 된다는 거. 남한테 업혀 가면 안 돼.

그럼 회사의 진짜 '해자(아무도 못 넘는 벽)'가 뭔데.

회사 안에만 있는, 말로 설명 안 되는 노하우(암묵지)야. 그래서 내가 제일 먼저 시키는 게 '우리 회사만의 채점표(private eval)' 만들어라. 남들 이거 잘 안 짚는데, 나는 이게 회사가 가질 수 있는 제일 쎈 자산이라고 봐.

우리만의 채점표 있으면 그게 곧 우리만의 연습장이 돼. AI 모델들 쭉 불러놓고 "이 채점표에서 제일 높은 점수 내봐" 시키고, 맘에 드는 놈으로 갈아 끼우면 끝. 오늘 증명한 게, 작고 싼 모델도 우리 데이터로 연습시키면 충분히 잘한다는 거야. 그 이득은 고객인 너한테만 쌓이고.

그거 지금만 그런 거냐, 아니면 나중엔 MS 모델이 최고 모델들이랑 정면으로 붙냐.

정면으로 붙어. 결국 "세상에 회사 몇 개나 살아남냐"의 문제야. 딱 2개만 남는다면 AI도 2개면 되지. 근데 지금처럼 회사 많이 살아남는다고 믿으면, 회사마다 자기 AI 갖게 돼. 그럼 질문은 하나. 그 이득 네가 챙길래, 아니면 OpenAI·Anthropic한테 다 갖다 바칠래.

핵심 "회사 방어벽 = 너희만 아는 노하우. 그래서 그걸 학습한 너희만의 AI가 필요." 투자 포인트: '회사만의 채점표(private eval)'가 새 핵심 자산.
PART 03

OpenAI랑 투자비 — '꿀돈'을 일부러 안 먹는다

OpenAI & Capex

OpenAI랑 사이 요즘 어때. 곧 상장하면 1조 달러 될 수도 있는데 — 네 머릿속에서 '사업가 나델라'랑 '투자자 나델라'랑 얼마나 치고박았냐 ㅋㅋ

ㅋㅋ 우린 사업하는 회사야. 투자는 곁다리고. 물론 주주한텐 대박이지. 내 원칙 단순해. 파트너 잘되고 우리도 잘되면 그게 최고다. 옛날 SAP랑 같이 만든 SQL Server도 둘 다 잘됐어. OpenAI도 똑같아. 2032년까지 우린 서로 고객이자 기술 파트너야. OpenAI 잘되는 날이 곧 MS 잘되는 날이라고.

야 솔직히. OpenAI한테 다 맡겨놓고 퍼질러 자다가, 이제 MAI로 부랴부랴 따라잡는 거 아니냐?

경쟁 빡세진 건 맞아. OpenAI, Anthropic, 구글, 거기에 2018년엔 이름도 몰랐던 신생들까지. 근데 그게 오히려 우리가 쎄다는 증거지. 신참·고참 다 패면서 우리만의 게임도 갖고 있으니까.

'돈 굴리는 나델라'는? 2025년 초에 너네 데이터센터 투자 멈추고 다시 본다고 기사 쫙 깔렸잖아. 게다가 버는 현금 대비 투자비(CapEx)가 경쟁사보다 한참 짜. 4개월 전엔 칭찬이었는데 지금은 욕먹는 거야. 기분 어때?

내 현금 주주한테 잘 돌려주고 있거든. 덜 투자했다? 개소리. 내가 지킨 원칙은 "쓸데없이 거꾸로 짓지 말자"였어. 우리 연산력은 쓸 데가 셋이야. ① 남한테 빌려주는 클라우드, ② 우리 앱(M365·GitHub), ③ 우리 AI 연구(MAI). 여기 빡세게 나눠 써.

제일 중요한 결정? 클라우드 장사를 OpenAI 한 곳한테만 몰빵 안 한다. 그래서 그 장사에서 일부러 빠졌어. OpenAI·Anthropic도 언젠간 자기 데이터센터 지을 거잖아. 한 놈한테 몰빵 안 하는 거, 그게 그 '조정'이었어. 게다가 우린 일찍 시작해서 좋은 땅이랑 전기 미리 다 찜해놨고, 현금도 2년치 더 여유 있어.

유레카 투자비 짜 보이는 진짜 이유 = OpenAI 한 곳 몰빵을 일부러 피한 것. 분기마다 경쟁사랑 숫자 맞추기 안 함. 게다가 좋은 땅·전기 선점 + 현금 2년치 여유. "덜 쓴 게 아니라 골라 쓴 거다."

올 1월 클라우드(Azure) 실적 아주 살짝(0.1%) 삐끗했지. 그때 "내부 연구·앱에 연산력 더 줬다"며. 결국 자원 모자라면 마진 좋은 자기 사업부터 챙기는 거 아니냐?

어 맞아. 증권가가 "이번 분기 나한테 뭐 해줬냐"고 쪼는 거 당연해. 탓 안 해. 내 답은 "이번 분기도 챙겼고, 2~3년 뒤에도 잘되게 챙기는 중"이야. 가끔 거기서 삐끗하지. 단, 성과도 없으면서 돈 처바르면 뒤진다. 근데 우리 AI 연구는 이제 MAI 모델로 결과 보여줬으니까, 곧 매출로 꽂힌다.

지금 연산력 모자란(공급 부족) 상태잖아. 고객 입장에선 "MS가 물건도 없다면서 자기 사업부터 챙기면, 나는 내 공급자랑 경쟁하는 꼴 아니냐" 싶을 텐데.

그래서 빡센 결정 했어. 대표적으로: 우린 신생 AI업체들(Neolab)한테 'GPU 그냥 빌려주기' 장사 안 해. 그렇게 하면 단기 매출 개꿀인데, 안 해. 큰 고객 실망시키는 게 제일 싫거든. 요즘 단기 매출은 맘만 먹으면 개꿀로 벌어 — 그냥 신생업체한테 GPU 던지면 돼. 근데 그 '꿀돈'을 일부러 안 먹는다고.

그럼 거대 클라우드 업체로서 진짜 차별점이 뭐냐. 그냥 돈이 싸게 돌아서?

아니. "같은 전기·같은 돈으로 AI 누가 제일 많이 뽑냐(와트·달러당 토큰)"에서 이기는 거야. 그러려면 모델·통신망·칩을 따로따로 말고 한 세트로 같이 설계해야 돼. 그리고 또, "이 위에서 MS가 어떤 AI 비서 만드냐"가 차별점이야. 우리가 꽂을 데는 셋 — 코딩, 보안, 사무 업무. 다 AI 쓸 일 어마어마한 데지.

결국 "차별점은 마진 좋은 자기 사업"으로 빙 돌아온 거 아니냐?

'마진율 높다'는 틀린 말이야. 인프라 사업이 버는 '돈 총액'이 더 클 수 있어 — 사실 이미 우리 마진 좋은 SW 사업 총액을 거의 따라잡았다고. MS는 원래 마진 다른 사업들 섞어서 굴려. 인프라는 인프라대로, 그 위 AI 비서 사업은 또 따로. 합치면 수익률 개쎄.

유레카 (이 인터뷰 최고의 한 줄) "인프라가 버는 돈 ≈ 마진 좋은 SW가 버는 돈 (곧 추월)." → MS를 그냥 '마진 좋은 SW 회사'로만 보면 오판. 인프라랑 그 위 AI 비서 사업을 따로 떼서 봐야 함. 데이터센터·전기 테마랑 직결.

이거 지으려고 주식 발행한 적 있냐, 아니면 할 거냐. 방금 구글이 한 것 같던데.

그 뉴스 아직 안 봤어. 어젯밤 나온 거 같던데 확인해봐야지. 뭐, 요즘 다들 상장하고 주식 찍어내는 게 유행인가 봐. (=대답하기 싫어서 "안 봤다"로 슥 넘김.)

자본 규율 / 나델라

"우리는 '꿀돈'을 안 먹는다. 그냥 신생업체한테 GPU 던지기만 하면 되는데도."

PART 04

소프트웨어 사업 — 돈 받는 방식이 싹 바뀐다

The Software Business

소프트웨어 이제 뒤진 거냐?

안 뒤졌어. 그 '뒤졌다' 소리는 옛날 방식 얘기야. 예전 SW는 데이터+기능+화면 묶어서 돈 받았지. 근데 우리가 M365 밑에 숨어 있던 데이터 창고를 '워크IQ(WorkIQ)'로 확 열어버렸어. 그랬더니 AI 비서가 그걸 계속 두드려서 알아서 일하더라.

이러면 돈 받는 방식이 바뀐다고. 그래서 앞으로는 '사람 수대로 받기'랑 '쓴 만큼 받기'를 둘 다 갖춰.

그 섞은 게 미래다?

100%. 옛날 '서버 팔기 → 구독으로 바꾸기' 때랑 똑같아. 그때 나도 "그냥 같은 거 또 파는 거 아냐?" 쫄았는데, 결과는 구독을 훨씬 더 팔았어. 서버 안 사던 놈들이 구독을 샀거든. 지금 AI에서 그게 또 터지고 있어.

새 요금제 E7은 뭐냐. 가격 거의 2배인데 — 사람 수 줄어드는 거 1인당 단가 올려서 막으려는 거지?

이렇게 봐. '사람 수대로 받기'는 곧 '쓸 권리 한 묶음 파는 거'야. 예산 짜는 놈들은 무조건 이거 좋아해. 사람들은 '쓴 만큼 내기'를 ㅈㄴ 싫어해 — 갑자기 요금 폭탄 맞으니까. 그래서 쓴 만큼을 미리 묶음으로 만들어서 예산 잡기 쉽게 해주는 거야.

'성과 내면 돈 받기(성과기반)'는?

일부 환영해. 근데 명심해라 — '성과기반'은 사실 '인세(로열티)'야. 고객은 자기가 대박 났을 때 그걸 우리랑 나누기 ㅈㄴ 싫어해. 그래서 결국 핵심은 "SW도 돌릴 때마다 진짜 비용 들고, 그게 가격에 박힌다"는 거야.

핵심 "성과기반 = 인세" → 고객이 싫어해서 한계 분명. 결국 '사람 수대로(예산 쉬움) + 쓴 만큼(진짜 비용 반영)' 섞기로 간다. E7·E5가 그 그릇.

그 깨달음 언제 확 왔냐.

AI 비서(에이전트) 나왔을 때. 사람이 직접 쓰던 시절엔 AI가 점점 싸졌고, 그 절약분을 고객한테 기능으로 돌려줬어 — 실제로 M365는 10년 넘게 값 안 올렸다. 근데 지금은 AI 비서 1,000개가 24시간 내내 데이터를 두드려. 양이 미쳤지. 그래서 "이게 정확히 나한테 뭘 해줬냐"를 다들 빡세게 따지게 돼.

옛날엔 "최적화에 시간 낭비 마, 다음 칩이 다 해결해줘"였잖아. 이제 그건 완전 틀린 거냐?

다음 칩이 해결해주길 바라긴 하지. 근데 거기 마냥 기댈 순 없어 — 그동안 비용이 폭발하니까. 더 중요한 건, 최적화 안 하면 '딱 걸린다'는 거야. 오늘 보여준 사례 — 똑같은 결과를 초거대 모델(5,000억짜리)로도, 쪼만한 모델(50억짜리)로도 냈어. 그럼 작은 거 안 쓸 이유가 어딨냐.

유레카 (수요 경고) 같은 결과를 5,000억 → 50억짜리로 줄임. 쓴 만큼 돈 내는 구조 깔리면 다들 "최적화 안 하면 들킨다"며 작은 모델로 갈아탐 → AI 모델 다운사이징 가속. "AI 수요 무한정 늘어난다"는 얘기의 반박 근거. 데이터센터·전기 강세론에 빨간불.

PC 시대엔 결국 '최적화' 단계까지 못 갔잖아. SW는 지금도 살 디룩디룩 쪘고.

맞아, 못 갔어. 가격이 거기 안 맞춰져 있었으니까. 근데 쓴 만큼 내는 구조 깔리면, 이번엔 다들 빡세게 최적화한다.

E7 진짜 미끼는 Cowork 같던데 — PC에 있던 Anthropic Cowork을 클라우드에 올린 거. 그게 후크냐?

어, 딴것도 많아. 늘 그렇듯 개인용+회사용+보안 하나로 묶어. AI 비서 쓰는 순간 "보안 걸어야지, 감시해야지, 격리해야지" 줄줄이 따라오거든. 안 묶어 팔면 고객을 5개짜리 숙제로 내모는 꼴이야.

근데 진짜 중요한 게 점점 '모델'이랑 '작업 틀(하네스)' 사이로 옮겨가는 거 같아. Copilot은 모델 갈아 끼우잖아. 근데 Cowork은 Anthropic에 통째로 묶여서 못 바꿀 거 같은데.

아니, Cowork도 갈아 끼워. 사실 지금 내가 쓰는 Cowork은 대부분 GPT가 기본이야.

완전 바꿀 수 있다고?

어. GitHub·보안이랑 같은 작업 틀 쓰고, 그 안에서 모델만 바꿔 끼워 — MS 모델 기본, 거기에 GPT도, Anthropic도, 아무 공개 모델도. 직접 튜닝한 모델 넣어도 돼.

내가 잘못 알았네. 인정. 그럼 Cowork이 뭔지, Anthropic이랑은 무슨 사이인지 정리해봐.

Cowork은 'AI 비서의 한 형태'로 봐. 채팅창 → Cowork → 알아서 일하는 '자동조종' 순으로 크는 중. 처음 출시는 Anthropic이랑 했는데, 지금은 Anthropic 모델(Opus)이랑 GPT 둘 다 써 — ChatGPT로 시작했던 Copilot이랑 똑같아.

그럼 내가 완전 헛짚은 건 아니네.

맞아, 내가 못 따라간 거고 인정한다. 우리 모든 제품엔 Anthropic·OpenAI·MS 모델 다 들어가고, 네 모델도 넣을 수 있어. 그게 우리 약속이야. 그리고 대부분 '자동'으로 돌아가서, "어떤 모델한테 시킬지 자동으로 고르게(자동 라우팅) 하는 게 우리 최대 숙제"야.

[기자 메모] 근데 Cowork 공식 안내문이랑 블로그엔 여전히 "Anthropic 모델 쓴다"고 박혀 있다. 나델라의 "대부분 GPT, 완전 교체 가능" 말이랑 안 맞음.
주목 말 vs 문서가 안 맞음. 나델라는 "Cowork = 대부분 GPT, 다 바꿀 수 있음" 주장 / 공식 문서엔 여전히 Anthropic. 진짜 속내는 '작업 틀(본체)'은 MS가 꽉 쥐고, 모델은 부품처럼 자동으로 바꿔 끼워 특정 회사 의존을 끊는 것.
가격의 진실 / 나델라

"성과기반 가격? 그거 결국 '인세'야. 고객은 대박 났을 때 그걸 나눠주기 싫어한다고."

PART 05

GitHub Copilot — 왜 뒤꽁무니 쫓는 신세 됐냐

GitHub Copilot

Copilot 무슨 일 있었냐. 2~3년 전 코드 자동완성으로 먼저 나와서 "이겼다" 소리 들었는데, 지금은 "Copilot으로 따라잡겠다"는 분위기잖아.

옛날엔 코딩이 그냥 '도구 장사'였는데, 지금은 그게 '메인 사업'이 됐어. 코딩이 전부가 될 줄 누가 알았겠냐. GitHub에선 두 가지가 동시에 터졌어. ① AI 코딩 비서들이 죄다 GitHub로 몰려왔다 — 솔까 이 물량을 내가 더 잘 예상했어야 했는데 못 했어. ② 서버 자꾸 뻗는(안정성) 문제. 이건 1순위로 진지하게 고친다.

Copilot 자체로 좁혀서.

네 말 다 맞아. 우린 "코드 자동완성"으로 시작해 채팅·작업 붙였지. 근데 공은 인정하자 — Anthropic이 좋은 모델 들고 나타났어.

이거 Cursor 얘기 아니냐? Anthropic보다 먼저 Cursor가 네 밥그릇 챘잖아.

아니. Cursor 대 MS는 옛날 라이벌 싸움 같은 거야 — 우리 VS Code 베껴서 잘했고 인정하는데, 그게 핵심은 아냐. 진짜 핵심은 Anthropic이 모델로 'AI가 알아서 단계별로 일하는 방식(에이전트형 코딩)'을 처음 연 거. Cursor도 결국 같은 파도에 처박혀 있어.

그래서 결론은.

'AI가 알아서 코딩하는 시대'가 진짜 왔다는 거야. 좋은 소식은 이게 수요를 확 끈다는 거. 사람들은 선택지를 원하고, GitHub·Copilot 둘 다 Anthropic Claude랑 우리 모델을 같이 넣을 거야.

핵심 나델라가 드물게 인정: 자동완성 1등이었지만 'AI 알아서 코딩' 전환은 Anthropic이 먼저 열었고 MS는 뒤쫓는 중. 코딩이 '도구 → 메인 사업'으로 승격. '모델 자동 고르기'가 MS 최대 숙제.
PART 06

Windows vs Project Solara — '무제한 공짜 AI'가 핵심

Windows vs. Project Solara

이번 주 헤드라인은 엔비디아 기반 새 윈도우 PC지만, 난 Project Solara가 훨씬 꽂혔어. 기기를 '클라우드 속 AI 비서에 접속하는 창구'로 보는 거잖아. 시켜놓고 딴짓하면 알아서 백그라운드로 돌아간다 — 이거 쩔어. 근데 이건 윈도우랑 완전 딴판이잖아.

난 '주변에 깔린 AI(앰비언트 지능)'라는 옛날 그림으로 늘 돌아가. 그게 매일 현실이 되고 있어. 윈도우 PC는 윈도우 PC대로 좋아 — 한 번 사두면 전기값만 내고 AI를 무제한으로 쓰는(정액 지능) 쎈 기계 갖는 거, 그거 말 되거든.

난 맥북 에어 쓰는데 — 다음엔 엔비디아 AI PC 없으면 죄책감 느껴야 되냐 ㅋㅋ

ㅋㅋ 선택은 자유야. 내가 꽂힌 건 '무제한 공짜 AI' 때문이야. 데모에서 AI 비서 8개가 로그 분석 계속 돌렸는데, 그게 전부 추가요금 0원이었어.

근데 그거 그냥 곁다리 기능 같은데.

아니. 사용자 10억 명이 다 갖게 돼. 곁다리 아니라고.

이거 사실상 새로운 '개인용 vs 회사용' 구분 아니냐?

회사 입장에선 윈도우 PC 최대 장점이 '무제한 공짜 AI'가 될 거야. 고객이 이러겠지 — "클라우드 요금 계속 오르느니, 차라리 윈도우 PC 사서 그걸로 때운다." 무한정 쓰고 싶은 AI라면, 가진 거 다 동원해서 최적화 안 할 이유가 없잖아?

유레카 (엣지 vs 클라우드) '무제한 공짜 AI(정액 지능)' = 회사용 윈도우 PC의 킬러 명분. "클라우드 요금 오르느니 PC 사서 때운다" → AI 연산 일부가 클라우드 → 내 PC(엣지)로 이동 가능. 데이터센터·전기 수요엔 양날의 칼.

예전에 내가 「윈도우의 종말」 쓰면서, 네가 윈도우를 안 죽이면서도 회사 중심에서 슥 '빼낸' 걸 정리했었지. Solara가 딱 그 연장선 같아.

내가 도전하려는 건 이거야 — "AI 비서 시대에 맞게, 처음부터 새로 지은 '판'을 만들 수 있냐?" 지금 다른 회사들은 폰 앱을 새 기기에 그대로 끌고 오려고만 해. 난 그걸 활짝 열고 싶어. MediaTek·퀄컴이랑 같이.

애플이 폰에 묶여 있는 한, '어디서나 되는 AI 비서'를 진짜 만들 수 있겠냐?

좋은 질문, 다들 궁금해하는 거지. 현실은, 한 분야에서 크게 성공한 회사가 "다 갈아엎고 새로 짓겠다" 말하기 어렵다는 거야. 핵심은 걔네가 다 '하나로 꽉 묶인(수직통합)' 구조라는 것. 생각해봐 — 부품도 시스템도 다 준비됐는데, 호텔·식당·병원에 깔 'AI 기기' 선택지가 딱 하나뿐이라고? 말이 안 되잖아.

회사부터 노리는 거 영리하네. 언젠가 일반 소비자한테까지 넘칠 꿈도 있냐?

자연스러운 것부터 해. 회사 데이터·맥락이 다 M365에 있으니, AI 비서도 거기서 만들어지지. 소비자는 "딱 하나 비서면 돼" 쪽이라 결이 달라. 그래서 우린 병원이 자기만의 AI 비서 만들 수 있는 '판'을 만든다는 거야. MS가 시작하기 딱 좋은 자리고.

주변형 AI 기기 / 나델라

"호텔·식당·병원에 깔 'AI 기기' 선택지가 딱 하나뿐이라고? 말이 안 되잖아."

PART 07

데이터센터 — 지을 '허락'을 어떻게 받냐

Datacenters

마지막. 데이터센터 동네 친화적으로 잘 굴렸지 — 전기값 제대로 내고, 물 안 쓰고, 세금·교육 보태고. 근데 왜 그냥 주민한테 직접 배당으로 안 줘?

모든 아이디어에 열려 있어. 결국 진짜 질문은 "이 산업이 데이터센터 계속 지을 '동네 허락'을 어떻게 받냐"거든.

그거 사실상 기본소득(UBI)으로 슬그머니 들어가는 거 아니냐 — 사람들한테 데이터센터 지으라고 돈 쥐여주는 식으로.

기본소득 반대파야. 사람이랑 동네가 스스로 통제권 갖고, 사람이 일에서 진짜 자존감 느끼길 바라. "허락받으려면 필요한 걸 해야 한다"는 말엔 100% 동의하고.

'네 일자리 없어진다' 부분은?

그게 문제야. 우리 업계가 자기 잘난 맛에 취해 있는 게 문제라고 — 기회를 못 만들어내면, 아무도 네가 잘되길 안 바란다. 이게 업계 전체에 다시 박아야 할 메시지고, 우린 진짜로 그렇게 살아야 돼.

사티아, 오늘도 좋았다.

고맙다, 벤. 늘 그렇듯이.

핵심 마지막 주제 = '사업할 사회적 허락'. 전기·세금·교육 기여를 넘어 "주민한테 직접 배당하자"는 도발에 "열려 있다"고 답. 메시지: "기회를 못 만들면 아무도 네가 잘되길 안 바란다." AI 데이터센터 건설의 정치·동네 반발 리스크 경고.