[지디넷코리아]
마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 경쟁의 판을 다시 짜려는 움직임을 보이고 있다. 코파일럿이 기대만큼 빠르게 기업 시장을 장악하지 못한 상황에서 오픈AI·앤트로픽 등 소수 프런티어 모델 기업 중심의 성능 경쟁 대신, 가격과 선택권을 앞세운 플랫폼 전략에 힘을 싣는 모습이다.
사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 지난 21일 월스트리트저널(WSJ) 인터뷰에서 AI 권력 집중을 강하게 비판했다. 그는 일부 AI 기업이 일자리 감소와 안전 위협을 강조하면서도 대규모 데이터센터 투자와 자원 집중을 요구하는 방식에 문제를 제기했다.
나델라 CEO는 “모든 화이트칼라 일자리가 사라지고 이것이 무기가 될 수 있으니 모든 역량을 데이터센터 구축에 쓰겠다고 말할 수는 없다”며 “대중은 소수 모델과 기업이 전 세계의 모든 학습을 담당하는 상황을 용납하지 않을 것”이라고 말했다.
그는 오픈AI·앤트로픽·구글을 직접 언급하지 않았다. 다만 이 발언은 최첨단 독점 모델을 개발하는 이들 기업 중심으로 AI 미래가 좌우되는 구도에서 벗어나려는 MS의 전략을 보여준 것으로 분석됐다.
업계에선 MS의 달라진 AI 전략과 이번 발언이 연결돼 있다고 봤다. MS는 오픈AI 초기 주요 후원자로 생성형 AI 확산을 이끈 대표 기업으로, 수십억 달러를 투자해 오픈AI를 세계 최대 AI 기업 중 하나로 키웠다. 또 오픈AI 모델을 애저와 오피스 제품군에 결합해 코파일럿 사업을 확대했다.
그러나 MS는 자체 프런티어 모델 경쟁에선 뚜렷한 우위를 확보하지 못했다는 평가를 받아 왔다. GPT, 제미나이, 클로드처럼 시장을 대표하는 모델 브랜드를 직접 보유하지 못한 상황에서 오픈AI 의존도가 커졌다는 지적도 제기돼 왔다. WSJ는 지난해 하반기 코파일럿 가입자들이 구글 제미나이 등 다른 선택지를 더 선호하는 흐름도 나타났다고 전했다.
코파일럿 사업도 MS의 기대만큼 빠르게 기업 시장을 장악했다고 보기는 어렵다. MS는 오피스, 팀즈, 아웃룩, 윈도 등 막강한 배포망을 앞세워 코파일럿 확산에 나섰지만, 기업 고객 사이에선 가격 부담과 실제 생산성 효과를 둘러싼 검증 요구가 이어지고 있다. 이는 고성능 단일 모델을 비싼 가격에 제공하는 방식만으로 기업 AI 수요를 넓히는 데 한계가 있다는 판단이 작용한 것으로 풀이된다.
MS가 최근 저비용 모델과 멀티모델 전략을 강화하는 것도 같은 흐름으로 해석된다. 이 회사는 고객의 AI 비용 부담을 낮추기 위한 저가형 모델 제품군을 내놓은 상태로, 자율형 AI 에이전트인 ‘코파일럿 코워크’에서 사용자가 여러 AI 모델을 선택할 수 있도록 했다. 이는 업무 성격과 비용 수준에 따라 고성능 모델과 저비용 모델을 골라 쓰는 구조다.
여기에 중국 AI 기업 딥시크 모델을 코파일럿 플랫폼에 올리는 방안도 검토 중이다. 딥시크는 초저가 AI 모델로 시장에 충격을 준 업체로, 오픈AI와 앤트로픽은 딥시크가 자사 고성능 모델을 증류 또는 복제했다고 비판해 왔다. 이 같은 상황에서 MS가 딥시크를 코파일럿 선택지로 받아들일 경우 프런티어 모델 기업들의 가격 주도권이 약해질 수 있다.
이 전략은 AI 모델을 독점 자산이 아니라 교체 가능한 범용 인프라로 바꾸려는 시도로 읽힌다. 최고 성능 모델 경쟁에서는 모델 개발사가 주도권을 갖지만, 여러 모델을 기업 업무에 연결하고 보안·데이터·비용을 관리하는 시장에선 MS가 가진 애저와 오피스 생태계가 더 큰 힘을 발휘할 수 있기 때문이다.
이를 두고 MS는 오픈AI·앤트로픽과의 협력 관계가 약화되는 구도는 아니라고 설명했다. 또 오픈AI와 앤트로픽과의 성공적인 파트너십을 계속 키울 예정이라고도 밝혔다.
하지만 업계에선 나델라 CEO의 이번 발언을 두고 MS가 더 이상 프런티어 모델 기업의 기술력에만 기대지 않겠다는 신호로 해석했다. 오픈AI가 다른 대형 기술 기업과 협력 폭을 넓히는 가운데 MS는 코파일럿을 특정 모델의 유통 창구가 아닌 기업 AI 플랫폼으로 키워야 하는 상황이다. 이에 모델 선택권과 비용 경쟁력을 앞세워 기업 고객 접점을 넓히는 전략에 속도를 내는 모습이다.
또 나델라 CEO는 AI 기업들이 감원과 비용 절감 논리에 머무르기보다 업무 재설계의 방법론을 제시해야 한다고 강조했다. 여기에 기업이 자체 AI 역량인 ‘토큰 자본’과 인적 자본을 함께 갖춰야 한다고 봤다.
그는 인터뷰를 통해 “일을 재조직하는 것으로 생각해보면 어떻겠느냐”며 “많은 변화 관리와 인력 이동이 필요하겠지만, 길은 있다”고 말했다.