저자: 리하이룬 , 텐센트 테크놀로지

쉬칭양(Xu Qingyang) 편집자

미국 현지 시간으로 6월 2일, 마이크로소프트의 개발자 컨퍼런스인 Build 2026이 샌프란시스코 포트 메이슨에서 개막했습니다. 이번 컨퍼런스는 최첨단 AI 기술의 실용적인 응용 분야에 초점을 맞췄으며, 마이크로소프트는 자체 개발한 AI 모델, 지능형 에이전트 애플리케이션, 운영 체제 보안, 개발자 도구, 클라우드 서비스, 새로운 하드웨어 플랫폼 등 다양한 제품과 업데이트를 발표했습니다.

마이크로소프트는 2025년 개발자 컨퍼런스에서 "AI 지능형 에이전트 시대"의 방향을 제시하고, 다중 에이전트 오케스트레이션 도구인 Copilot Studio와 Windows AI Foundry를 출시했으며, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 완벽한 지원을 발표했습니다. 또한 GitHub Copilot은 코딩 에이전트를 출시했습니다.

마이크로소프트의 비전에서 2025년은 "지능형 에이전트 시대에 사용할 표준 및 프레임워크"에 관한 것이었고, 2026년은 "자체 모델과 제품을 실제로 작동시키는 방법"에 관한 것이었습니다. 모델 계층은 주도권을 잡을 수 있는 자체 개발 핵심 역량으로 채워졌고, 제품 계층은 지능형 에이전트를 시연 단계에서 시스템, 하드웨어 및 클라우드의 풀스택 구현 단계로 끌어올렸습니다.

이번 기자 회견에서는 MAI가 자체 개발한 모델 제품군, Scout 및 GitHub Copilot 애플리케이션으로 대표되는 지능형 에이전트 생태계, Windows 시스템 수준 AI 보안 샌드박스인 MXC, Surface RTX Spark Dev Box 및 개발자를 위한 시스템 최적화, Project Solara라는 새로운 지능형 에이전트 장치 플랫폼, 그리고 Microsoft IQ, Rayfin, ASSERT, ACS를 포함한 개발자 도구 및 거버넌스 프레임워크 등 6가지 주요 내용이 발표되었습니다.

01 증류법을 배제하고 처음부터 학습된 7개의 모델

기조연설은 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 자신의 비전을 제시하는 것으로 시작하여 점진적으로 진행되었습니다. 그가 "에이전트 우선" 전략 프레임워크를 발표한 후, 다양한 사업 부문의 임원들이 차례로 무대에 올라 이 프레임워크를 실제로 구현한 구체적인 제품들을 공개했습니다.

이번 컨퍼런스에서 술레이만은 마이크로소프트 AI가 자체 개발한 7개의 새로운 모델을 발표했으며, 이 모델들은 모두 MAI 제품군에 포함될 예정입니다.

그는 MAI의 사명을 컴퓨팅 파워, 더 나은 데이터, 더 정확한 평가에 지속적으로 투자하여 끊임없이 스스로를 개선하고 사용자를 기술의 최첨단에 유지하는 "등반 기계"를 구축하는 것이라고 설명했습니다.

훈련 연산 규모와 관련하여 술레이만은 최첨단 모델 훈련에 필요한 연산 비용이 1조 배 증가했으며, 향후 3년 안에 1,000배 더 증가할 것으로 예상된다고 지적했습니다. 마이크로소프트의 모든 MAI 모델은 타사 모델의 출력에 의존하지 않고 "처음부터, 어떠한 정제 과정도 없이" 훈련됩니다.

마이크로소프트 AI 책임자 술레이만이 자체 개발한 7가지 모델을 소개합니다.

구체적인 모델은 다음과 같습니다.

주력 추론 모델인 MAI-Thinking-1은 중간 규모의 모델입니다. 마이크로소프트는 주요 소프트웨어 엔지니어링 테스트에서 이 모델의 성능이 시장 최고의 모델들과 동등하다고 밝혔습니다. 블라인드 테스트에서 평가자들은 Sonnet 4.6과 유사한 수준의 선호도를 보였습니다. 이 모델은 타사 모델 증류 도구를 사용하지 않고 깨끗한 데이터를 사용하여 처음부터 학습되었습니다.

MAI-Code-1-Flash 는 50억 개의 매개변수를 가진 고성능, 추론 효율이 뛰어난 알고리즘 코딩 모델입니다. GitHub Copilot, VS Code 및 Microsoft 기술 스택과 긴밀하게 통합되도록 특별히 설계되었습니다. Microsoft는 MAI-Code-1-Flash가 Haiku와 유사한 성능을 제공하면서도 비용은 더 저렴하다고 주장합니다.

텍스트 기반 이미지 모델인 MAI-Image-2.5와 그 고성능 플래시 버전은 텍스트 기반 이미지 및 이미지 편집을 지원합니다. 마이크로소프트는 자사 제품이 Arena 평가에서 구글 나노 바나나 프로를 능가한다고 주장합니다.

MAI-Transcribe-1.5 전사 모델은 최첨단(SOTA) 정확도를 자랑합니다. 경쟁 모델보다 5배 빠르며 43개 언어에 대한 도메인별 용어 인식 기능을 내장하고 있다고 합니다.

MAI-Voice-2 음성 생성 모델은 고품질의 자연스러운 음성 생성을 제공하며, 15개 언어를 지원하고, 짧은 샘플에 따라 음성을 조정할 수 있으며, 악용 방지 기능을 갖추고 있습니다. 동일한 기능을 더 저렴한 비용으로 제공하는 플래시 버전도 곧 출시될 예정입니다.

모든 모델은 동일한 데이터 사양, 인프라 및 평가 프레임워크를 공유합니다. Azure Foundry에서 배포되고 Microsoft 자체 제품에 최적화될 뿐만 아니라, 이러한 모델은 Open Router, Fireworks 및 Baseten에서도 개발자가 사용할 수 있습니다. 개발자는 처음으로 모델 가중치를 직접 조정할 수 있게 됩니다.

이번 컨퍼런스에서 나델라는 기업들이 자체 운영 데이터를 활용하여 모델을 맞춤 설정할 수 있도록 하는 마이크로소프트 프론티어 튜닝(Microsoft Frontier Tuning)이라는 방법을 소개했습니다. 이 방법의 핵심은 가장 가치 있는 데이터는 일반적인 데이터셋이 아니라 기업 내에서 작업을 수행하는 담당자들의 실제 궤적, 단계, 그리고 결정이라는 점입니다.

마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 프론티어 튜닝을 소개합니다.

이 메커니즘은 MAI 모델을 실제 비즈니스 프로세스에 통합하여 모델이 실제 환경에서 업무를 통해 학습할 수 있도록 합니다. 술레이만은 "여러분은 여러분만의 환경에서, 여러분만의 데이터로 학습하고, 여러분만의 통제 하에 자신만의 모델을 구축하는 것입니다. 여러분의 조직적 지식이 모델의 일부가 되어 오직 여러분만의 것이 됩니다."라고 말했습니다.

성능 면에서 마이크로소프트의 엑셀용 MAI 모델은 GPT-5.4와 유사하지만 효율성은 10배 향상되었습니다. 맥킨지는 프론티어 튜닝을 도입한 후 테스트된 모든 모델 중 가장 높은 수주율을 달성했으며, 비용은 약 10배 절감했습니다.

마이크로소프트는 의료 분야에서 메이요 클리닉과 협력하여 최첨단 의료 AI 모델을 개발한다고 발표했습니다. 이 모델은 메이요 클리닉의 임상 전문 지식, 익명 처리된 임상 데이터, 장기적인 분석 결과를 마이크로소프트의 핵심 AI 기능과 결합한 것입니다.

마이크로소프트는 또한 MAI 모델이 자체 개발한 Maia 200 칩과 공동으로 설계되었으며, 하드웨어 및 소프트웨어 최적화를 통해 1.4배의 효율성 향상을 달성했다고 밝혔습니다.

02 지능형 에이전트 생태계가 완전히 구현되었습니다.

이번 컨퍼런스에서 마이크로소프트는 지식 근로자들이 소프트웨어를 사용하는 방식을 자동화하고 AI 비서를 일상적인 사무실 상호 작용에 통합하는 것을 목표로 하는 "에이전트 우선"으로의 대대적인 전환을 발표했습니다.

이번에 출시된 핵심 지능형 에이전트 제품은 Scout입니다. "항상 온라인" 상태를 유지하는 것으로 알려진 이 AI 에이전트는 OpenClaw 프레임워크를 기반으로 구축되었으며, 마치 사람 동료처럼 Microsoft Teams와 상호 작용할 수 있습니다.

Scout는 사용자의 업무 메시지, 캘린더 및 이메일 받은 편지함을 탐색하고, 작업을 자동화하고, 충돌하는 회의 일정을 변경하고, 전문적인 어조의 답변을 작성할 수 있습니다. 사용자는 Teams 내에서 Scout에 직접 명령을 보내거나 이름을 지정할 수 있습니다.

마이크로소프트의 신임 기업 부사장인 오마르 샤힌은 스카웃의 디자인 철학에 대해 다음과 같이 설명했습니다. "회사는 본질적으로 당신의 비서를 고용하는 것입니다. 개인 비서를 두는 가장 중요한 이유는 당신이 일을 하지 않을 때에도 그들이 계속해서 일을 한다는 점입니다."

Scout는 Microsoft의 Frontier 프로그램을 통해 제공되며 GitHub Copilot 구독이 필요합니다. Microsoft는 Frontier 액세스를 선택한 구독자에게 배포될 Scout 데스크톱 애플리케이션을 테스트 중입니다. Shaheen에 따르면 Microsoft 내부에서 영업 부서가 이 도구를 가장 많이 사용하고 가장 빠르게 성장하는 사용자 그룹입니다.

GitHub Copilot 데스크톱 애플리케이션도 중요한 출시 제품입니다. GitHub 최고 제품 책임자(CPO)인 마리오 로드리게스는 이를 "GitHub를 기반으로 구축되었으며 에이전트의 기본 기능을 갖춘 데스크톱 환경"이라고 설명합니다.

개발자는 통합된 "내 작업" 보기를 통해 활성 세션, 토픽, 풀 리퀘스트 및 백그라운드 자동화를 포함하여 연결된 저장소 전반의 동적 작업을 확인할 수 있습니다. 각 세션은 자체 Git 작업 트리에서 실행되며, 병렬 에이전트는 독립적으로 작동합니다. 애플리케이션에는 풀 리퀘스트의 검토, 검사 및 병합을 안내하는 에이전트 병합 기능이 포함되어 있습니다. 캔버스 인터페이스는 양방향 인간-컴퓨터 상호 작용을 지원하여 개발자가 에이전트가 수행한 작업을 검사, 안내 및 검증할 수 있도록 합니다.

GitHub Copilot 애플리케이션은 현재 Windows 11, Windows 11 on Arm, Mac 및 Linux용 기술 미리 보기 버전으로 제공되며, GitHub Copilot 구독이 필요합니다. 향후 Copilot 무료 사용자도 이용할 수 있게 될 예정입니다. 이 애플리케이션은 클라우드 및 로컬 샌드박스와 코드 리뷰를 지원하며, 두 기능 모두 정책 적용이 가능합니다.

지능형 에이전트 보안 거버넌스 측면에서 마이크로소프트는 AI 에이전트의 동작을 보다 일관되고 세분화된 방식으로 제어할 수 있도록 설계된 새로운 오픈 소스 표준인 에이전트 제어 사양(ACS)을 발표했습니다 . ACS를 통해 개발, 규정 준수 및 보안 팀은 에이전트에 대한 정책 문서를 정의하여 에이전트가 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업, 사람의 승인이 필요한 경우, 검토를 위해 기록해야 하는 증거 등을 명시할 수 있습니다.

ACS는 SDK 형태로 출시되었으며, LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Microsoft.Extensions.AI, MCP 도구 등을 위한 플러그인이 함께 제공됩니다. 정책을 단일 파일로 작성할 수 있으므로 에이전트와 함께 묶어 다양한 프레임워크 및 환경에서 사용할 수 있습니다.

ASSERT(Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing)는 또 다른 테스트 도구입니다. 이는 AI를 사용하여 목표, 전략 또는 예상 동작에 대한 고급 자연어 설명을 구조화된 채점 테스트로 변환하는 오픈 소스 프레임워크입니다.

ASSERT는 AI 모델의 예상 동작에 대한 간결하고 언어 기반의 설명을 입력받아, 허용 가능한 동작과 허용 불가능한 동작, 문제 시나리오, 테스트 케이스 세트를 생성하고, 대상 시스템에서 테스트를 실행한 후 점수를 매깁니다. 또한 중간 작업 및 도구 호출을 포함하여 AI 시스템이 수행한 경로를 기록할 수 있으므로 개발자는 오류를 확인할 수 있습니다.

03 에이전트가 자율적일수록 더 위험해집니다. 마이크로소프트는 MXC를 사용하여 시스템 수준에서 위험 한계를 설정합니다.

인공지능 에이전트가 점점 더 강력해지고 자율성을 갖게 되면서 마이크로소프트는 중요한 문제점을 발견했습니다. 에이전트의 자율성이 높아질수록 유용성은 커지지만, 기업 네트워크에서 통제 없이 작동하도록 허용하는 것은 더욱 위험해진다는 것입니다. 마이크로소프트 공식 블로그는 이를 "다계층 시스템 문제"라고 설명하며, 에이전트와 사람, 도구, 애플리케이션, 모델, 그리고 다른 에이전트 간의 모든 상호 작용이 "새로운 공격 표면을 노출시키고 다양한 장애 모드를 발생시킨다"고 지적합니다.

이 문제를 해결하기 위해 마이크로소프트는 윈도우 운영 체제 자체에 내장된 정책 기반 실행 계층인 마이크로소프트 실행 컨테이너(MXC)를 도입했습니다 . 마이크로소프트의 윈도우 및 디바이스 담당 부사장인 파반 다부룰리는 AI 에이전트의 상업적 활용 가능성을 위해 MXC가 매우 중요하다고 강조하며, "보안, 포용성, 격리 및 사용자 제어를 중심으로 설계되어" 소비자 및 기업 환경 모두에서 안전하게 사용할 수 있다고 설명했습니다.

마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 시스템 수준 보안 샌드박스 MXC를 소개했습니다.

MXC는 기본적으로 Windows 및 Windows Subsystem for Linux에 내장된 SDK 및 정책 모델로, Microsoft가 "구성 가능한 샌드박스 스펙트럼"이라고 부르는 것을 제공합니다. 이 스펙트럼은 경량 프로세스 격리(GitHub Copilot의 명령줄 인터페이스에서 채택)부터 마이크로 가상 머신, Linux 컨테이너, Windows 365에서 실행되는 전체 클라우드 인스턴스에 이르기까지 다양합니다.

이 시스템은 에이전트 실행을 사용자의 데스크톱, 클립보드, 사용자 인터페이스 및 입력 장치와 분리합니다. 각 에이전트는 로컬 ID 또는 Microsoft Entra 기반의 클라우드 프로비저닝 ID와 연결되어 에이전트의 모든 작업에 대한 추적, 감사 및 관리가 가능합니다.

MXC는 현재 초기 미리 보기 버전으로 제공되고 있습니다. Microsoft 엔터프라이즈 보안 스택과 통합된 Agent 365는 2026년 7월에 미리 보기 버전으로 제공될 예정이며, Entra Identity Services, Intune 장치 관리, Defender 위협 방지 및 Purview 데이터 거버넌스 기능을 MXC에 추가하여 IT 부서에서 에이전트 격리를 중앙에서 관리할 수 있도록 지원합니다.

파트너사 측면에서 OpenAI, NVIDIA, Manus, Nous Research(Hermes Agent 개발사) 및 OpenClaw 오픈소스 프로젝트가 MXC 기반 빌드를 발표했습니다.

오픈클로의 창시자인 피터 스타인버거가 마이크로소프트에 먼저 연락하여 관심을 표명하면서 협력이 시작되었고, 이것이 결국 포괄적인 플랫폼 차원의 파트너십으로 발전했다는 점을 언급할 가치가 있습니다.

04 세 가지 업데이트를 통해 Edge의 AI가 "오프라인에서 실행"될 수 있게 되었습니다.

마이크로소프트의 엣지 브라우저도 자체 AI 기능이 업그레이드되었습니다. 마이크로소프트는 빌드 2025에서 Phi-4-mini를 도입한 이후 웹 개발자들의 피드백을 바탕으로 기기 내 AI 기능을 확장해 왔다고 밝혔습니다.

첫 번째 항목은 Aion-1.0-Instruct로, Phi-4-mini보다 크기가 작고 속도가 빠르며 효율성이 뛰어난 로컬 언어 모델입니다. GPU 및 CPU 성능이 제한적인 PC에서도 실행 가능하며, 현재 개발자 프리뷰 버전으로 제공되고 있고, 7월에 Hugging Face에 정식 출시될 예정입니다.

두 번째는 Edge 버전 148에서 사용할 수 있는 언어 감지 및 번역 API입니다. 두 API 모두 Edge에 내장된 JavaScript용 AI 모델을 기반으로 하며, 웹사이트와 브라우저가 언어 인식 기능을 확장하여 텍스트 쌍을 번역할 수 있도록 합니다. 마이크로소프트는 이 서비스가 "빠르고 고품질의 번역을 제공하고 145개 이상의 언어를 지원하며 웹 번역 작업에 최적화되어 있다"고 주장하며, 무료로 제공됩니다.

세 번째 기능은 웹 음성 API를 통한 음성 인식으로, 엣지 카나리 및 개발자 채널에서 실험적으로 사용할 수 있습니다. 이 API를 통해 개발자는 음성 또는 오디오 입력을 웹사이트 및 브라우저 확장 프로그램에 통합할 수 있으며, 이는 기기에서 로컬로 실행되거나 클라우드 기반 음성-텍스트 변환 및 텍스트-음성 변환 서비스를 통해 지원될 수 있습니다.

05 개발자 도구 및 클라우드 서비스 반복

데이터 인텔리전스 측면에서 마이크로소프트는 이전에 분리되어 있던 네 가지 컨텍스트 소스를 에이전트를 위한 공통 기반으로 통합한 Microsoft IQ를 출시했습니다.

마이크로소프트 패브릭 최고기술책임자(CTO) 아미르 네츠는 영화 "매트릭스"에 나오는 녹색 코드 폭포가 장식이 아니라 그 세계가 구축된 토대라는 비유를 들었습니다. 그는 "우리가 데이터 세계에서 하는 일은 에이전트를 위한 데이터 기반 현실을 만드는 것"이라고 말했습니다.

Microsoft IQ의 네 가지 컨텍스트 소스는 다음과 같습니다. Work IQ는 이메일, 문서, 회의 및 일정을 활용하여 조직의 일상적인 운영 방식을 파악합니다. Foundry IQ는 지식 기반을 관리하고 색인을 생성하여 조직의 지식을 관리합니다. Fabric IQ는 Fabric 실시간 인텔리전스를 기반으로 실시간 신호에 맞춰 엔티티, 관계 및 비즈니스 규칙을 정의하여 데이터를 통해 비즈니스의 실시간 운영 상태를 모델링합니다(이 기능은 향후 몇 달 내에 공식 출시될 예정입니다). Web IQ는 웹에서 실시간 글로벌 컨텍스트를 추가합니다.

이러한 상황 인식 시스템을 통해 에이전트는 더 이상 단순히 명령을 실행하는 도구가 아니라 회사의 운영 방식을 이해하는 가상 직원이 됩니다.

공유된 "기반"만으로는 충분하지 않습니다. 에이전트가 애플리케이션 구축을 시작하면 각 애플리케이션에는 백엔드가 필요합니다. 이를 방치하면 이러한 애플리케이션이 컨텍스트 계층 외부에 새로운 데이터 사일로를 생성하게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Microsoft는 오픈 소스 SDK 및 CLI인 Rayfin을 출시했습니다. Rayfin은 에이전트가 구축한 애플리케이션을 관리되는 프로덕션 백엔드로 Fabric 플랫폼에 직접 배포합니다. 애플리케이션 데이터는 기본적으로 통합 OneLake 데이터 레이크로 입력된 후 Microsoft IQ로 다시 전송되어 외부에 축적되지 않습니다.

마이크로소프트는 이를 수파베이스(Supabase) 및 네온(Neon)의 경쟁 제품으로 포지셔닝하고 있으며, 핵심적인 차이점은 거버넌스에 있습니다. 모든 애플리케이션이 동일한 데이터 및 규정 준수 채널을 사용한다는 점입니다. 네츠는 이것이 양방향 프로세스라고 설명합니다. 에이전트가 애플리케이션을 구축할 때 기업의 데이터 규칙에서 정보를 가져오고, 애플리케이션에서 생성된 데이터는 이러한 규칙을 업데이트하여 다음 에이전트가 최신 정보를 사용할 수 있도록 합니다.

마이크로소프트는 개발자들이 윈도우에서 직접 리눅스 컨테이너를 생성하고 관리할 수 있도록 하는 WSL 컨테이너 기능도 출시했습니다. 또한 명령줄 인터페이스와 API를 제공하여 리눅스 컨테이너가 네이티브 윈도우 애플리케이션 내에서 실행될 수 있도록 했습니다. 이 기능은 향후 몇 달 내에 공개 프리뷰로 제공될 예정입니다.

개발자의 환경 구성 시간을 절약하기 위해 Microsoft는 Windows 개발자 구성(Windows Developer Configurations)을 출시했습니다. 이 도구를 사용하면 새 컴퓨터를 빠르게 설정하고 개발자에게 최적화된 구성을 적용하고, WSL, PowerShell 7 및 Visual Studio Code를 자동으로 설치하고, Git 버전 제어를 활성화하고 파일 탐색기에서 숨겨진 파일을 표시할 수 있습니다.

06 두 개의 새로운 하드웨어 장치가 고성능 AI 작업을 로컬 기기에서 처리할 수 있도록 지원합니다.

이번 Build 행사는 단순히 모델, 에이전트, 개발 도구 등의 소프트웨어 쇼케이스에 그치지 않았습니다. 하드웨어 또한 전시되었습니다. AI 컴퓨팅이 점점 더 많은 리소스를 요구하고 에이전트 기반 워크플로우를 지속적으로 실행해야 하는 상황에서, 마이크로소프트는 개발자들이 사용할 수 있는 디바이스에 주목했습니다. 매번 값비싼 클라우드 GPU를 임대하는 대신, 개발자들이 로컬 머신에서 직접 이러한 작업을 완료할 수 있도록 지원하는 것입니다.

서피스 제품 부문 부사장인 앤드류 힐은 두 가지 새로운 장치를 발표했습니다.

Surface RTX Spark Dev Box는 NVIDIA RTX Spark 슈퍼 칩으로 구동되는 소형 개발자용 PC입니다. 이 칩은 NVIDIA Blackwell RTX GPU와 NVIDIA Grace CPU를 결합하여 최대 1페타플롭의 AI 컴퓨팅 성능을 제공하며, 128GB의 통합 메모리를 갖추고 있습니다.

이 장치는 장시간 학습 작업, 대규모 모델 추론 및 복잡한 에이전트 워크플로를 위해 설계된 방열판 역할을 하는 알루미늄 섀시를 사용합니다. Windows 11 Pro가 사전 설치되어 있으며 개발자를 위해 이미지 수준에서 사전 구성되어 있습니다. 여기에는 다크 테마, 개발에 최적화된 간소화된 작업 표시줄, 위젯 제거, "방해 금지" 모드 활성화, 개발자 모드 활성화 및 PowerShell 7이 기본 셸로 설정되어 있습니다. WSL 2는 GPU 패스스루 및 CUDA를 지원하도록 구성되어 있으며 VS Code, GitHub Copilot, Git, Python 및 Node.js가 모두 설치되어 있습니다.

보안 측면에서 Surface RTX Spark Dev Box는 Microsoft의 제로 트러스트 원칙에 따라 칩에서 클라우드에 이르는 보안을 기반으로 구축되었으며, 여기에는 보안 코어 PC 아키텍처, BitLocker 암호화 및 Microsoft Defender 보호 기능이 포함됩니다. 또한 대규모 관리 및 거버넌스를 위해 Entra ID 및 Intune과 통합할 수 있습니다.

힐은 "개발자들이 소프트웨어를 구축하는 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. AI 모델은 점점 더 강력하고 복잡해지고 있으며, 에이전트 기반 워크플로는 지속적인 컴퓨팅 성능을 요구합니다. 최첨단 모델이 필요하지 않은 작업조차도 반복 작업마다 클라우드 비용이 발생할 수 있습니다."라고 설명했습니다.

개발자, 크리에이터 및 기술 전문가를 위해 설계된 또 다른 고성능 노트북인 Surface Laptop Ultra가 앞서 출시되었습니다. 이 두 제품은 미래를 만들어가는 사람들을 위한 전용 장치를 만드는 Surface의 다음 단계를 보여줍니다. Surface RTX Spark Dev Box는 올해 말 미국에서 Microsoft.com을 통해 독점 판매될 예정입니다.

07 기기에서 애플리케이션 대신 AI 에이전트를 실행할 수 있는 새로운 플랫폼

마이크로소프트 응용과학 부문 책임자인 스티비 배티쉬는 솔라라 프로젝트라는 내부 프로젝트를 소개했습니다.

이는 칩에서 클라우드까지 이어지는 새로운 플랫폼으로, 윈도우가 아닌 안드로이드를 기반으로 하며, 기기에서 애플리케이션 대신 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 바티쉬는 이러한 플랫폼 개발 동기에 대해 다음과 같이 설명합니다. "경계가 허물어지고 있습니다. 기존의 애플리케이션 모델이나 사용자 경험 개발 방식이 반드시 필요한 것은 아닙니다."

최초의 두 가지 콘셉트 기기는 빌드 컨퍼런스에서 공개되었습니다.

PC 옆에 놓는 데스크톱 허브는 음성 명령에 응답하고, 얼굴 인식으로 로그인할 수 있으며, 오늘 가장 시급한 작업을 표시합니다. 모니터에 연결하면 클라우드에서 실행되는 완벽한 기능을 갖춘 Windows 컴퓨터로 변환됩니다.

착용형 직원 배지는 기존의 직원 ID 카드를 재정의합니다. 지문 인식 한 번으로 상담원을 깨울 수 있고, 터치 한 번으로 대화를 녹음하고 텍스트로 변환할 수 있으며, 내장 카메라를 통해 사용자가 보는 것을 기반으로 상담원이 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

의료 분야 시연에서 이 배지는 의료 종사자를 위한 에이전트 역할을 하여 환자의 QR 코드를 스캔하고, 환자 방문 기록을 작성 및 기록하고, 활력 징후를 기록하고, 처방전을 발행할 수 있었습니다. 또 다른 응용 사례에서는 내장 카메라가 사무실 리모델링 아이디어가 적힌 브레인스토밍 보드를 스캔하여 녹지를 추가하는 것을 제안했습니다.

바티쉬는 마이크로소프트가 이러한 장치를 직접 제조하지는 않겠지만, 하드웨어 제조업체 및 기타 업계 파트너들이 이러한 레퍼런스 디자인을 기반으로 특정 산업, 기업 또는 시나리오를 겨냥한 자체 제품을 개발할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.

08 퀀텀 칩 업그레이드로 신뢰성이 천 배 향상되었습니다.

마이크로소프트는 차세대 위상 양자 칩인 마요라나 2(Majorana 2)도 공개했습니다.

이전 모델인 마요라나 1호와 비교했을 때, 이번 핵심적인 변화는 초전도체 소재가 알루미늄에서 납으로 변경된 것입니다. 이러한 조정으로 큐비트의 신뢰성이 1,000배 향상되었으며, 평균 큐비트 수명은 20초에 달하고, 경우에 따라서는 최대 1분까지 지속되기도 합니다.

다른 기술적 접근 방식으로는 일반적으로 큐비트의 수명이 마이크로초 단위입니다. 이러한 진전을 바탕으로 마이크로소프트는 확장 가능한 양자 컴퓨터의 예상 개발 시기를 절반으로 줄여 2029년까지 달성할 수 있을 것으로 전망하고 있습니다.

이 칩 개발 과정에서 마이크로소프트 디스커버리 플랫폼의 에이전트형 AI 기능이 전 과정에 활용되었습니다. AI 에이전트는 제조 관리, 자동화된 양자 상태 측정, 학제 간 데이터 분석 등의 작업을 처리하여 측정 주기를 몇 주에서 수백 배 단축하고, 거의 20년 동안 축적된 데이터에서 인간이 인지하기 어려운 상관관계를 찾아냈습니다.

마이크로소프트 기술 펠로우인 체탄 나약은 "에이전트 AI는 우리가 하는 거의 모든 일에 스며들었다"고 말했습니다. 하지만 그는 AI가 단지 지침을 제공할 뿐이며 "과학자들이 항상 최종 결정 과정에 참여한다"고 강조했습니다.

이번 컨퍼런스에서는 마이크로소프트 디스커버리 플랫폼도 공식 출시되었습니다. 이 플랫폼은 최첨단 연구 개발을 위한 조직 수준의 플랫폼으로, 연구원들이 가설 생성, 실험 최적화 및 이론 검증을 위해 인간의 지시에 따라 작동하는 자율 에이전트 팀을 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한 마이크로소프트는 디스커버리 앱의 초기 미리보기 버전을 공개했으며, 누구나 무료로 다운로드하여 GitHub Copilot 계정을 사용하여 로컬에서 실행할 수 있습니다.