2026년 6월 2일 샌프란시스코 포트 메이슨(Fort Mason)에서 열린 마이크로소프트 빌드(Microsoft Build) 2026 개막 기조연설을 한자리에 정리한다. 사티아 나델라(Satya Nadella)가 약 세 시간에 걸쳐 풀어낸 이야기는 결국 하나의 질문으로 수렴한다. "이 프런티어 인텔리전스 생태계에 당신은 어떻게 온전히 참여할 것인가."
나델라는 특정 제품 하나를 자랑하는 대신, AI(인공지능)를 떠받치는 기술 더미 전체를 펼쳐 보였다. 그가 제시한 구조는 단순하다. 맨 아래에 엣지(edge)와 클라우드를 가로지르는 '편재하는 연산 기반'이 있고, 그 위에 모델·맥락·도구가 모인 '인텔리전스 계층'이 있으며, 다시 그 위에서 에이전트와 애플리케이션이 도는 '런타임'이 얹힌다. 이 모두를 개발 도구가 거들고, 보안·거버넌스가 감싼다.
핵심 표현은 두 가지로 압축된다. 하나는 사용량 과금을 신경 쓰지 않아도 되는 '무계량 지능(unmetered intelligence)', 즉 내 기기에서 토큰 비용 걱정 없이 도는 로컬 AI다. 다른 하나는 클라우드 쪽의 '프런티어 튜닝(frontier tuning)', 즉 기업이 자기 데이터로 최전선 성능을 직접 빚어내는 방식이다. 빌드 2026의 모든 발표는 이 두 축 사이 어딘가에 놓인다.
스택을 도시에 빗대면 이렇다. 연산 기반은 전력망·상하수도 같은 기반 시설이고, 인텔리전스 계층은 그 위에 들어선 발전소·정수장처럼 원자재(데이터)를 쓸모 있는 형태(맥락 있는 지능)로 바꾸는 설비다. 런타임은 시민들이 실제로 일하고 거래하는 거리이며, 보안·거버넌스는 도시를 둘러싼 법과 치안이다. 마이크로소프트는 "특정 건물 한 채"가 아니라 "도시 전체의 운영권"을 팔겠다는 셈이다.
나델라는 가장 먼저 우리 손안의 연산력으로 내려갔다. PC 안의 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)·GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)·CPU(Central Processing Unit, 중앙 처리 장치)를 모두 동원해, 클라우드를 오가지 않고도 기기 위에서 AI를 돌리겠다는 구상이다. 아웃룩의 요약, 파워포인트의 텍스트 생성, 팀즈의 화질 개선이 이미 온디바이스(on-device) AI로 처리되고 있으며, 이 능력을 '윈도우 ML'·'윈도우 AI'라는 이름으로 모든 설치 기기에 확장한다.
윈도우에서 클라우드 호출 없이 완결되는 에이전트 루프를 만들도록, 추론용과 계획용 두 개의 로컬 모델(에이온, Aion 계열)이 공개됐다. 도구 접근 권한만 주면 기기 안에서 추론→계획→실행이 한 바퀴 돈다. 토큰 사용량을 따질 필요가 없으니, 개발자는 로그 분석 같은 반복 작업을 마음껏 던질 수 있다.
예전 PC는 '계산기 딸린 타자기'였다. 이번 발표는 그 책상 위에 작은 '연구소'를 통째로 들여놓는 격이다. 1페타플롭은 1초에 1000조 번의 연산을 뜻한다. 불과 몇 년 전 거대 모델을 학습시키던 슈퍼컴퓨터급 능력의 일부가, 이제 노트북·미니 PC 형태로 책상에 내려앉았다.
리눅스(Linux) 사용자를 겨냥한 변화도 쏟아졌다. 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)이 내장된 '지능형 터미널', 75개가 넘는 명령줄 유틸리티(tail·touch 등) 기본 탑재, 홈브루(Homebrew) 네이티브 지원, WSL(Windows Subsystem for Linux, 윈도우 내 리눅스 환경)에서의 GPU 활용과 컨테이너(container) 일급 지원, 수직 작업 표시줄까지. 윈도우를 "리눅스로 개발하던 사람도 떠나지 않을 곳"으로 만들겠다는 의도다.
클라우드로 올라가면 목표 함수가 하나로 명확해진다. 같은 전력으로 같은 돈을 들여 얼마나 많은 토큰을 뽑아내는가. 한쪽 끝에서 전기가 들어가 반대쪽 끝에서 토큰이 나오는 시스템 전체를 어떻게 최적화하느냐의 문제다. 나델라는 데이터센터를 짓기 전 가장 중요한 설계 기준으로 '지역 사회의 허락'을 먼저 꼽았다. 전기 요금을 올리지 않고, 물을 함부로 쓰지 않으며, 지역 일자리와 세수에 보탬이 되어야 한다는 원칙이다.
현재 애저(Azure)는 전 세계 500개 이상 지역에 데이터센터를 두고 있고, 최근 18개월간 늘린 용량이 첫 10년간 구축한 양을 넘어선다. 그 정점에 'AI 슈퍼 팩토리'라 불리는 페어워터(Fairwater)가 있다. 미국 조지아와 위스콘신 두 지역에 걸친 이 시설은 처음부터 AI 전용으로 설계됐다. GPU를 촘촘히 쌓는 2층 구조로 낮은 지연과 높은 대역폭을 확보했고, 폐쇄형 냉각 루프 덕분에 1년치 물 사용량이 식당 한 곳 수준에 그친다.
흥미로운 대목은 에이전트 시대에는 더 이상 GPU만의 문제가 아니라는 인식이다. 에이전트가 잘게 쪼갠 호출을 빠르게 주고받으려면 CPU도 결정적이며, AI 가속기와 CPU의 비율이 1:1에 가까워질 수 있다고 봤다.
타이베이에서 늦은 밤 화상으로 연결된 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)과의 대담은 두 회사의 칩-시스템 공동 설계가 핵심이었다. 황은 세대 구분을 이렇게 정리했다. 호퍼(Hopper)는 사전 학습, 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)은 사후 학습과 추론, 그리고 새 세대 베라 루빈(Vera Rubin)은 '에이전트를 위한' 설계라는 것. 마이크로소프트는 현재 세계에서 가장 많은 그레이스 블랙웰을 배치한 곳이며, 페어워터는 그레이스 블랙웰 세대를 위해 맞춤 설계됐다.
황이 인용한 지표 하나가 분위기를 압축한다. 최근 몇 달 사이 깃허브 커밋(commit) 수가 약 세 배로 '포물선처럼' 치솟았다는 것. 에이전트가 실제로 생산적인 일을 해내고 있고, 그래서 수익성도 따라온다는 신호로 읽혔다.
기존 폼팩터(form factor)에 새 기능을 얹는 데 그치지 않고, 아예 에이전트 시대를 위한 새 기기를 빚을 수 있을까. 그 물음의 답이 프로젝트 솔라라(Project Solara)다. 핵심 발상은 '하나의 폼팩터를 고르는 것'이 아니라, 여러 기기에 걸쳐 내 에이전트가 따라다니게 하는 '기기들의 성좌'를 만드는 것이다. 다음 컴퓨터는 한 대의 기기가 아니라, 필요할 때 가장 가까운 곳에서 깨어나는 여러 기기의 묶음이라는 시각이다.
솔라라는 AOSP(Android Open Source Project, 안드로이드 오픈소스 프로젝트) 기반의 '마이크로소프트 디바이스 생태계 플랫폼' 위에 선다. 폼팩터에 맞춰 그때그때 모양을 바꾸는 '적시(just-in-time) UI', 그리고 내 에이전트를 직접 가져다 쓰는 확장성을 세 기둥으로 내세웠다. 무대에서는 두 종류의 콘셉트 기기가 공개됐다.
CVS 헬스, 베스트 바이(Best Buy), 타깃(Target), 리바이스(Levi's), 액큐웨더(AccuWeather) 같은 기업들이 자사 업무에 이 기기를 어떻게 녹일지 파일럿을 검토 중이다. 퀄컴 CEO 크리스티아노 아몬(Cristiano Amon)은 사전 녹화 대담에서, 스마트폰이 디지털 삶의 중심이던 시대가 저물고 '에이전트'가 중심이 되면, 특정 회사에 묶인 수직 플랫폼이 아니라 어떤 에이전트든 받아들이는 '개방형 수평 플랫폼'이 필요해진다고 짚었다.
스마트폰 시대가 "내 비서가 한 명, 항상 주머니 속에 있다"였다면, 솔라라가 그리는 그림은 "내 비서가 책상·가슴팍·벽 어디에나 분신처럼 나타난다"에 가깝다. 비서(에이전트)는 그대로이고, 그가 잠시 빌려 쓰는 '몸(기기)'만 상황에 맞게 바뀐다.
스택의 한 단을 올라가면 '무엇으로 추론할 것인가'의 영역이다. 출발점은 모델 선택권이다. 애저 파운드리(Azure Foundry)는 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 미스트랄(Mistral), 딥시크(DeepSeek), 자체 MAI까지 아우르는 방대한 모델 카탈로그를 갖췄다. 지난주에는 오픈AI의 실시간 음성 모델과 함께 앤트로픽의 클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8)도 파운드리에 들어왔다.
나델라는 데이터 자체가 바뀌어야 한다고 봤다. 지금까지의 데이터베이스는 사람이 쓰는 화면용 애플리케이션을 위해 설계됐지만, 에이전트는 저장→검색→추론→실행→학습을 끊임없이 반복하므로 호출 패턴이 전혀 다르다는 것이다. 새로 공개된 애저 호라이즌DB(Azure HorizonDB)는 AI 시대를 겨냥한 완전 관리형 포스트그레SQL(PostgreSQL)로, 고가용성·스케일아웃·자동 장애 조치를 갖췄고 내부 테스트에서 표준 포스트그레SQL 대비 약 3배 처리량을 보였다. 데이터 웨어하우스 격인 패브릭(Fabric)에는 GPU 가속을 더해 약 7배 성능 향상을 제시했다.
모델 능력과 데이터를 버무려 '올바른 맥락'을 떠먹여 주는 계층이 마이크로소프트 IQ다. 토큰 효율을 좌우하는 가장 중요한 고려가 바로 이 맥락 구성이라는 게 핵심 주장이다.
특히 Web IQ는 이미 10억 명 이상에게 서비스하던 검색 인프라를 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)과 에이전트 흐름에 맞춰 재설계한 것으로, 모델에 종속되지 않고 MCP(Model Context Protocol, 모델 맥락 프로토콜)를 기본으로 지원한다. 무대 시연에서는 전력 계통 관제 센터를 배경으로, Web IQ가 외부 전기 요금을 끌어오고, Fabric IQ가 전력망을 살아 있는 온톨로지로 표현하며, Work IQ가 셰어포인트(SharePoint) 속 비상 대응 절차를 그대로 읽어 와 하나의 답으로 엮어 보였다.
에이전트는 새로운 실행 환경이다. 끊임없이 추론하고, 코드를 즉석에서 생성·실행하며, 파일과 기기와 네트워크를 가로질러 행동한다. 강력한 만큼 위험하다. 그래서 등장한 것이 MXC(Microsoft Execution Containers, 마이크로소프트 실행 컨테이너)다. 운영체제 차원에서 격리와 봉쇄를 정책으로 강제하는 계층으로, 가벼운 행동에는 프로세스 격리, 사용자 분리에는 세션 격리, 최대 격리가 필요하면 '에이전트용 윈도우 365'까지 선택지를 둔다.
2025년 11월 등장해 폭발적으로 퍼진 오픈소스 에이전트 오픈클로(OpenClaw)가 윈도우에 정식으로 올라온다. 오픈클로는 채팅 앱으로 말을 걸면 이메일·일정·스크립트를 알아서 처리하는, '항상 켜져 있고 모든 것에 접근하는' 강력함이 특징이자 기업 입장에선 불안 요소였다. 무대 시연의 백미는, 바탕화면 파일을 모두 지우라는 위험한 명령을 일부러 내렸을 때 MXC의 읽기 전용 샌드박스가 이를 막아 파일이 멀쩡히 남는 장면이었다. 오픈클로 창시자 페터 슈타인베르거(Peter Steinberger)가 직접 무대에 올라, 권한을 폴더 단위로 잘게 나누고 보안 계층을 더해 '회사 안에서 쓸 수 있는' 에이전트로 만든 과정을 소개했다.
슈타인베르거의 한마디가 변화를 요약한다. 여섯 달 전이었다면 그 삭제 명령은 정말로 실행됐을 것이라는 것. 강력함은 그대로 두되, 봉쇄를 '운영체제에 새겨 넣어' 누가 만든 에이전트든 정책으로 통제한다는 것이 이번 보안 발표의 골자다.
rayfin up 한 줄로 기업 테넌트에 배포된다.에이전트 365(Agent 365)는 에이전트를 사용자·앱·기기와 똑같은 엄밀함으로 관리하는 관제 평면이다. 에이전트마다 고유 신원과 접근 권한을 부여하고, 디펜더(Defender)로 실시간 방어를, 퍼뷰(Purview)로 데이터 보호·컴플라이언스를 확장 적용한다. AWS·GCP 등 어디에 호스팅하든 적용되며, 에이전트 365 SDK가 정식 출시(GA, General Availability)됐다.
한편 AI를 동원한 공격에 AI로 맞서는 보안 하네스 MDASH도 등장했다. 100개가 넘는 전문 에이전트가 협력해 취약점을 발견·논쟁·검증한다. 시연에서는 코드베이스 세 곳에 흩어져 단일 파일만 봐서는 멀쩡해 보이는 결함을, 한 팀이 의심을 제기하고 다른 팀이 반박하며 또 다른 팀이 실제 충돌을 재현해 잡아내는 과정을 보였다. 단일 모델 스캐너가 속아 넘어가는 '문제없다'는 개발자 주석에도 흔들리지 않았다는 점이 강조됐다.
기업 입장에서의 기회로 화제가 넘어갔다. 코파일럿은 채팅으로 시작해, 다단계 과업을 처리하는 '코워크(Cowork)', 코딩을 맡는 깃허브 코파일럿으로 진화해 왔다. 올여름에는 이 셋(채팅·코워크·코드)을 하나로 묶은 코파일럿 '슈퍼 앱(super app)'이 예고됐다. 다만 슈퍼 앱 자체는 이번 기조연설에서 시연되지 않았고, 방향만 언급됐다.
완전히 새로운 것으로 오토파일럿이 등장했다. 기업급 컴플라이언스를 갖추고 테넌트 안에서 도는 자율·장기 실행 에이전트로, 이름·성격·맞춤 커넥터·맥락·기억을 가질 수 있다. 첫 오토파일럿은 스카우트(Scout)다. 오픈클로 작업을 토대로 만든 '업무용 상시 개인 에이전트'로, 팀즈·아웃룩·원드라이브·셰어포인트·일정·연락처를 가로질러 회의를 준비하고, 마감을 챙기고, 멈춰 선 의사 결정 같은 위험을 짚어 준다. 마이크로소프트 프런티어(Frontier) 프로그램을 통해 실험적으로 우선 제공된다.
나델라가 던진 큰 질문은 "AI 시대에 기업의 미래는 무엇인가"였다. 모델이 무엇이든 학습할 수 있는 시대에, 조직 고유의 암묵지를 어떻게 보존하고 복리처럼 불릴 것인가. 답으로 제시된 것이 프런티어 튜닝(frontier tuning), 그리고 그 핵심 장치인 RLE(Reinforcement Learning Environment, 강화학습 환경)다. 기업의 목표와 비공개 평가 기준에 맞춰 끊임없이 스스로를 개선하는 '언덕 오르기(hill-climbing) 기계'를 각자 갖추라는 것이다.
효과는 사례로 제시됐다. 마이크로소프트는 자사 RLE와 MAI 모델로 엑셀(Excel) 과업에서 GPT-5.4와 대등한 성능을 약 10배 비용 효율로 달성했고, 매킨지(McKinsey) 업무에 맞춰 튜닝한 모델은 가장 높은 승률에 10배 비용 효율을 보였다고 밝혔다. 식품 대기업 랜드 오 레이크스(Land O'Lakes)는 까다로운 버터 보고서 작성 과업에서 90% 이상의 정확도까지 끌어올렸다. 공유 모델과 달리, 이렇게 빚어낸 워크플로·노하우·기관 데이터의 이득은 오직 그 기업만 갖고 통제한다는 점이 차별점으로 강조됐다.
범용 모델이 '명문대 갓 졸업한 우등생'이라면, RLE로 튜닝한 모델은 '우리 회사에서 10년 일한 베테랑'에 가깝다. 교과서 지식은 둘 다 뛰어나지만, "우리 회사에서 이 보고서는 이렇게 쓴다"는 몸에 밴 감각은 함께 일하며 반복적으로 채점받은 쪽만 갖는다. 그리고 그 베테랑은 다른 회사로 복제되지 않는다.
마이크로소프트 AI(MAI) 책임자 무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)이 무대에 올라, 이미지·음성·전사·코딩·추론을 아우르는 일곱 개의 신규 자체 모델을 한꺼번에 공개했다. 첫 자체 모델을 선보인 지 1년이 채 안 된 시점이다. 술레이만은 사람을 대체하지 않고 사람을 섬기는 '휴머니스트 슈퍼인텔리전스(humanist superintelligence)'를 철학으로 내세웠다.
| 모델 | 영역 | 요점 |
|---|---|---|
| MAI-Image-2.5 / Flash | 이미지 생성·편집 | 구글 나노 바나나 프로(Nano Banana Pro)를 앞서 아레나 2위. 파워포인트에 이미 적용, 원드라이브로 확대. |
| MAI-Transcribe-1.5 | 음성 전사 | 43개 언어. 제미나이·오픈AI 대비 정확도 우위, 약 5배 빠름. |
| MAI-Voice-2 / Flash | 음성 생성 | 15개 언어, 자연스러운 억양과 세밀한 제어. 무단 복제 방지·워터마크 내장. |
| MAI-Thinking-1 | 추론(플래그십) | 활성 파라미터 350억, 256K 맥락. AIME 2025 97%, SWE-bench Pro 53%. |
| MAI-Code-1-Flash | 코딩 | 50억 파라미터. VS 코드·깃허브 CLI용. 클로드 하이쿠(Haiku)급 크기에 더 저렴. |
가장 주목받은 것은 첫 추론 모델 MAI-Thinking-1이다. 독립 평가자들의 블라인드 비교에서 전반적 품질이 클로드 소네트 4.6(Sonnet 4.6)보다 선호됐고, 가장 까다로운 코딩 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 53%를 기록했다. 참고로 같은 지표에서 클로드 오퍼스 4.6은 약 51.9%, 오픈AI GPT-5.4는 약 59.1%로 보고된다(스케일 AI 추적 기준). 술레이만이 특히 강조한 대목은 이 모델이 어떤 벤치마크도 겨냥하지 않고 '바닥부터' 올라왔으며, 타 모델의 증류(distillation) 없이 상업적으로 라이선스된 깨끗한 데이터 계보로 학습됐다는 점이다. 이는 지식재산권 위험을 따지는 기업 고객을 겨냥한 판매 논리다.
배포 전략도 눈에 띈다. MAI 모델은 파운드리뿐 아니라 오픈라우터(OpenRouter)·파이어웍스(Fireworks)·베이스텐(Baseten)에도 올라가, 처음으로 개발자가 직접 가중치(weight)를 튜닝할 수 있게 됐다. 또한 자사 실리콘 마이아 200에 맞춰 공동 설계해, GB300 대비 와트당 약 1.4배의 추가 성능 이득을 봤다고 밝혔다.
술레이만은 AI 학습에 쓰인 연산량이 15년 새 약 1조 배 늘었다는 수치로 시대를 규정했다. MAI 모델군의 메시지는 분명하다. 마이크로소프트는 오픈AI나 제3자 증류에 기대지 않고도 최전선급 모델을 자력으로 만들 수 있음을 신호하고 있다.
술레이만은 AI의 가장 중요한 응용처로 헬스케어를 꼽으며, 메이오 클리닉(Mayo Clinic)과의 제휴를 발표했다. 메이오의 CEO 잔리코 파루지아(Gianrico Farrugia)가 무대에 올라, 7년 전 의료를 '파이프라인에서 플랫폼으로' 옮기기 위해 만든 메이오 클리닉 플랫폼이 4개 대륙에서 약 1억 명에게 닿고 있다고 소개했다. 양사는 환자에게는 임상·행정 질문의 답을, 의료진에게는 실시간 동료처럼 다음에 무엇이 일어날지 예측하고 위해를 예방하는 통찰을 주는 헬스케어 전용 프런티어 모델을 함께 만든다. 모델이 교과서 지식엔 이미 능하니, 메이오가 수십 년간 쌓은 임상 현장의 전문성을 모델에 담는 것이 관건이다.
과학적 발견의 순환을 자동화하는 마이크로소프트 디스커버리가 정식 출시(GA)됐다. 가설→실험→결과 대기→재시작으로 느리게 도는 과학의 방법론 자체를 더 연속적이고 프로그래밍 가능한 것으로 바꾸겠다는 구상이다. 모델·HPC(High-Performance Computing, 고성능 컴퓨팅) 연산·과학 지식 그래프·자동화 실험실·시뮬레이션을 하나의 에이전트형 발견 루프로 묶는다.
시연 주제는 플라스틱 재활용이었다. 지금은 페트병을 녹여 등급을 낮춰 재활용(down-cycling)하지만, 효소(단백질)를 쓰면 같은 품질로 거듭 재활용할 수 있다. 무대에서는 디스커버리가 후보 단백질 수백만 개를 탐색해 80개를 추려내고, 그 DNA 서열까지 만들어 실험실 자동화 장비에 직접 작업을 제출하는 과정을 보였다. 사람의 감독 아래 대부분의 단계가 자동으로 진행됐다.
마지막은 양자 컴퓨팅이었다. 지난해 마요라나 1로 위상학적(topological) 큐비트의 기초 물리를 입증한 데 이어, 이번에는 마요라나 2로 공학적 규모 확장에 들어선다. 흔한 방식의 큐비트 수명이 마이크로초 단위인 데 비해, 마요라나 2의 큐비트는 수십 초에서 길게는 1분까지 상태를 유지한다고 한다. 크기는 100분의 1밀리미터 수준으로, 신용카드보다 작은 칩에 100만 개 큐비트를 담는 것을 목표로 한다. 마이크로소프트는 확장 가능한 양자 컴퓨터를 2029년까지 내놓겠다고 밝혔다.
기존 큐비트가 '몇 초 만에 식어 버리는 입김으로 글씨 쓰기'였다면, 위상학적 큐비트는 '돌에 새기기'에 가깝다. 정보를 입자 하나의 떨림이 아니라 물질의 위상(topology)이라는 더 견고한 구조에 저장하기 때문에, 수명이 마이크로초에서 수십 초로 수천 배 길어진다는 것이 마이크로소프트의 주장이다.
세 시간을 한 문장으로 줄이면, 마이크로소프트의 전략은 '모델 한 개의 우위'에서 '생태계 전체의 참여'로 무게중심을 옮긴 것이다. 같은 흐름이 모든 발표를 관통한다. 엣지에서는 토큰 비용을 신경 쓰지 않는 무계량 지능을, 클라우드에서는 기업이 자기 데이터로 최전선을 직접 빚는 프런티어 튜닝을 제시했다. 모델·기기·도구는 결국 '내가 통제하는 가치'를 쌓아 올리기 위한 받침대라는 메시지다.
주목할 점은 자립의 신호다. 클로드 오퍼스 4.8 같은 외부 최전선 모델을 파운드리에 들이는 동시에, 증류 없이 '바닥부터' 만든 MAI 모델군을 내놓고 이를 오픈라우터·파이어웍스 등 외부 채널에도 푼다. 오픈AI에 깊이 묶여 있으면서도, 동시에 그 의존을 줄여 가는 양면 전략이 또렷하다.
나델라는 기조연설을 두 갈래 이야기로 닫았다. 하나는 기술이 권력을 집중시키고 인간의 주도권을 줄이며 그 대가를 사회가 떠안는다는 이야기, 다른 하나는 이 물결로 개발자·과학자·기업과 모든 공동체에 기회를 여는 이야기다. 그가 자신들의 북극성으로 내건 것은 두 번째 이야기를 현실로 만드는 일이었다. 화려한 발표의 행간에서, 결국 던져진 질문은 기술의 사양이 아니라 방향이었다.
빌드 2026의 한 줄 요지: 마이크로소프트는 "최전선 모델을 빌려 쓰는 시대"에서 "각 기업이 직접 최전선에서 자기 모델과 에이전트를 빚고 통제하는 시대"로의 전환을 선언했다.