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Build 2026이 오늘(6월 2일) 샌프란시스코 포트 메이슨 센터에서 막을 올렸습니다. 사티아 나델라가 오전 9시 30분(PT)에 키노트 무대에 서자마자 발표가 쏟아졌는데, 한마디로 요약하자면 마이크로소프트가 OpenAI 의존도를 줄이고 자체 AI 스택을 본격 가동하겠다는 선언이었어요. 그냥 말뿐인 로드맵이 아니라 실제 제품들이 뒤를 받쳐주고 있어서, 이번엔 진짜 구체적인 변화가 시작된 것 같습니다.

가장 눈에 띈 건 MAI-Thinking-1 공개였어요. 마이크로소프트 AI 수장 무스타파 술레이만이 직접 무대에 올라 발표한 이 모델은 마이크로소프트 최초의 전용 추론(reasoning) 모델입니다. 재밌는 건 증류(distillation) 기법을 쓰지 않았다는 점인데, 다른 AI 모델의 출력 데이터로 학습하지 않았다는 뜻이에요. 요즘 수많은 모델들이 GPT 같은 거대 모델의 결과물을 재활용해 학습하는 것과는 다른 방향이죠. 일단 주로 기업 고객 대상이고 가격은 공개 안 됐지만, 자체 추론 능력을 확보했다는 사실 자체가 의미 있어요.

근데 솔직히 더 충격적인 발표는 따로 있었습니다. Project Polaris예요. GitHub Copilot에 내장된 GPT-4 Turbo를 2026년 8월부터 마이크로소프트가 직접 만든 모델로 교체한다는 건데, Mixture-of-Experts 아키텍처 기반이고 HumanEval, MBPP 벤치마크에서 GPT-4 Turbo를 능가한다고 주장하고 있어요. 특히 Rust, Haskell 같은 언어에서 강점을 보인다고 하는데, 이게 단순한 성능 업그레이드가 아니라 마이크로소프트가 자사 핵심 제품에서 OpenAI 모델을 몰아내겠다는 공개 선언이나 다름없어요.

개발자들이 당장 체감할 수 있는 건 Windows Agent Framework 오픈소스 공개입니다. MIT 라이선스로 풀렸고, YAML로 에이전트를 정의하면 로컬 PC, Windows 365 클라우드 PC, Azure Arc 엣지 장치 어디서든 아키텍처 변경 없이 실행할 수 있어요. 이메일 자동 분류나 설정 이탈 감지 같은 작업을 백그라운드에서 상시 실행하는 "ambient agent"도 지원한다고 합니다.

여기에 Azure Agent Mesh도 함께 공개됐어요. 온프레미스 서버부터 클라우드 PC, 엣지 장치까지 에이전트 실행을 연결하는 컨트롤 플레인인데, 지연시간과 GPU 가용성에 따라

마사요시 손이 또 한 번 큰 판을 벌였다. 이번엔 프랑스다. 지난주 파리에서 열린 'Choose France' 서밋에서 SoftBank는 최대 750억 유로(약 110조 원)를 투자해 프랑스에 AI 데이터센터를 짓겠다고 발표했다. 유럽 내 AI 인프라 투자로는 역대 최대 규모다.

규모를 좀 더 구체적으로 보면 이렇다. 1단계로 5년에 걸쳐 450억 유로를 투입해 프랑스 북부 오드프랑스 지역에 3.1기가와트(GW) 용량의 데이터센터를 2031년까지 완공한다. 최종 목표는 총 5GW. 전체 유럽 데이터센터 총 용량이 약 20GW 수준이라는 점을 감안하면, 이 한 프로젝트만으로 유럽 전체 용량의 25%에 달하는 인프라를 짓겠다는 셈이다.

파트너십 구성도 눈에 띈다. 프랑스 국영 원자력 기업 EDF가 부샹의 폐쇄된 화력발전소 부지를 통째로 제공한다. 에너지 인프라 전문기업 슈나이더 일렉트릭은 됭케르크 항구에 대규모 냉각 및 전력 클러스터를 함께 짓는다. 데이터센터에서 가장 큰 문제가 전력과 냉각인데, 원자력 기반의 안정적 전력 + 전문 파트너라는 조합이 꽤 탄탄하다.

왜 하필 프랑스냐는 질문이 자연스럽게 나온다. 몇 가지 이유가 맞물린다. 프랑스는 유럽에서 원자력 비중이 가장 높아(전체 발전량의 70% 이상) AI 데이터센터가 요구하는 엄청난 전력을 안정적이고 비교적 저렴하게 공급받을 수 있다. 에마뉘엘 마크롱 대통령이 외국 기업의 프랑스 투자 유치에 매우 공격적이기도 하다. Choose France 서밋이 바로 그 목적으로 만들어진 행사다. EU의 예측 가능한 규제 환경도 장점이다.

SoftBank 입장에서도 이 베팅은 성격이 다르다. 2017~2019년 비전 펀드 시절엔 WeWork, Uber 같은 소프트웨어 스타트업에 과도한 밸류에이션으로 돈을 쏟아부었다가 크게 데였다. 이번엔 땅 위에 물리적으로 짓는 인프라다. 훨씬 느리지만 그만큼 안전하다고 판단한 것 같다. 그리고 SoftBank는 OpenAI의 주요 투자자이자 고객이기도 한데, AI 인프라를 직접 운영하면 그 관계도 달라질 수 있다.

유럽 입장에서 이 투자를 마냥 환영해야 하는지는 좀 복잡하다. 일본 자본이 유럽의 핵심 디지털 인프라를 소유하게 된다는 데이터 주권 문제, 미국과 중국에 이어 이번엔 일본에 의존하게 된다는 우려도 있다. 다만 유럽이 자체적으로 이 규모의 AI 인프라를 빠르게 구축하기 어렵다는 현실도 있다.

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어제(6월 1일)부터 GitHub Copilot 요금제가 바뀌었다. 고정 구독료에서 토큰 사용량 기반 과금으로. 바꿔 말하면, 많이 쓸수록 많이 낸다. 얼마나? 어떤 개발자는 월 29달러(약 4만 원)이던 Copilot 요금이 750달러(약 103만 원)로 뛸 것 같다고 했다. 다른 개발자는 50달러에서 3,000달러로. 에이전틱 워크플로를 팀 단위로 쓰는 곳들은 10배에서 50배까지 비용이 올라갈 수 있다는 분석도 나왔다.

Reddit과 Hacker News는 난리가 났다. "What a joke"라는 표현이 가장 많이 돌아다녔고, "Cursor로 갈아탄다"는 글들이 쏟아졌다.

변화의 핵심은 두 가지다. 하나는 요금 구조 자체가 바뀐 것, 다른 하나는 안전망이 사라진 것. 예전엔 월 요금 내의 프리미엄 요청 한도를 소진하면 더 저렴한 모델로 자동으로 전환돼 계속 작업할 수 있었다. 이제 그 폴백(fallback)이 없어졌다. 쓴 만큼 토큰 단위로 청구될 뿐이다.

반론도 있다. 토큰을 그렇게 쏟아붓는 게 "제대로 된 개발"이냐는 거다. 수만 개의 토큰을 태우면서 에이전트를 돌리는 건 결국 "바이브 코딩" — 뭔가 나올 때까지 마구 시도하는 방식 — 때문이라는 지적이다. 그것도 틀린 말은 아니다.

근데 솔직히 좀 억울한 면이 있다. 마이크로소프트가 Copilot 에이전트 모드를 적극적으로 밀어왔던 게 불과 몇 달 전 얘기다. "더 자동화하라", "에이전트를 활용하라"고 홍보하던 곳이 이제 와서 "왜 이렇게 많이 썼어요?"라고 하는 건... 뭔가 앞뒤가 안 맞는다. 마이크로소프트가 이 상황에 대해 아직 공식 해명을 내놓지 않은 것도 불에 기름을 붓고 있다.

가장 타격이 큰 건 Copilot을 진지하게 업무에 통합했던 중간 규모의 개발팀들이다. 대기업은 별도 엔터프라이즈 계약이 있고, 가벼운 개인 사용자는 사실 그렇게까지 많이 안 쓰니까. 딱 "Copilot을 믿고 도구로 채택했던" 팀들이 이번 변화에서 가장 큰 피해를 보게 됐다.

마침 오늘 Microsoft Build 2026이 열리고 있어서 Copilot 관련 세션이 예정돼 있다. 어떤 입장이 나올지 지켜봐야 할 것 같다. Cursor나 Codeium 같은 경쟁사 입장에선 이번 사태가 의외의 선물이 됐을 수도 있겠다.

마이크로소프트가 드디어 움직였다. 오늘(6월 2일) 새벽 샌프란시스코 포트 메이슨에서 Build 2026 키노트가 열렸고, 사티아 나델라가 직접 무대에 올라 "Windows는 이제 인간만을 위한 플랫폼이 아니다"라고 선언했다. AI 에이전트가 운영체제의 1등 시민이 된다는 얘기인데, 그 말의 무게가 생각보다 꽤 묵직하다.

근데 사실 오늘 발표 중에서 가장 눈길을 끈 건 따로 있다. Project Polaris — 마이크로소프트가 자체 개발한 AI 코딩 모델이다. 2026년 8월부터 GitHub Copilot의 기본 모델이 GPT-4 Turbo에서 Polaris로 교체된다. 그러니까, 지금까지 Copilot을 움직이던 OpenAI의 엔진을 마이크로소프트 자신의 엔진으로 바꾼다는 거다.

Polaris는 혼합 전문가(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 쓰고, Azure에 탑재된 마이크로소프트 자체 Maia AI 가속기 위에서 돌아간다. HumanEval과 MBPP 코딩 벤치마크에서 GPT-4 Turbo를 앞지른다고 발표했고, Rust나 Haskell처럼 학습 데이터가 적은 언어에서 두드러진 강점을 보인다고 한다. 물론 벤치마크 결과는 항상 조심해서 봐야 하지만, 방향성은 분명하다. 마이크로소프트가 OpenAI 의존도를 낮추고 자체 AI 스택을 완성하려는 것.

Windows 쪽 발표도 꽤 컸다. 이번에 발표된 건 세 가지다.

Windows Agent Framework(WAF) v1.0 — MIT 라이선스로 완전 공개된 SDK. 이걸로 만든 에이전트는 로컬 PC는 물론 Windows 365 클라우드 PC, Azure Arc 디바이스에도 배포할 수 있다. Windows Agent Runtime — OS 레벨에서 에이전트를 직접 통합하는 레이어로, 현재는 JSON, XML, PDF 파일 처리부터 시작한다. 그리고 Windows Agent Store — 여기서 개발자 수익 분배 비율이 무려 85%다.

85% 수익 분배는 애플 앱스토어(개발자 몫 70%)나 구글 플레이보다 훨씬 좋은 조건이다. 에이전트 생태계를 빠르게 키우겠다는 의도가 보이는데, 솔직히 이게 실제로 작동할지는 조금 회의적이다. 새로운 스토어가 열릴 때마다 항상 "이번엔 다를 것"이라고 하지만, 결국 사용자가 모여야 개발자가 따라오고, 개발자가 있어야 사용자가 온다.

MAI 모델 시리즈도 업데이트

젠슨 황이 오늘 타이베이 뮤직 센터 무대에 올랐을 때, 사람들은 또 새 GPU 얘기가 나오겠구나 했을 겁니다. 근데 Computex 2026 키노트에서 가장 화제를 모은 건 의외로 칩이 아니라 모델이었어요. 엔비디아가 공개한 Nemotron 3 Ultra — 총 5500억(550B) 파라미터짜리 오픈웨이트 AI 모델입니다. 미국산 오픈소스 모델 중 역대 최대 규모라고 하니, 솔직히 좀 놀랍죠.

이 숫자만 들으면 "그냥 크기만 키운 거 아냐?" 싶을 수 있는데, 사실 구조 자체가 흥미롭습니다. MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 썼기 때문에, 5500억 개 파라미터가 전부 한꺼번에 돌아가는 게 아니라 토큰당 550억(55B)만 활성화됩니다. 실제 연산 효율은 훨씬 낫다는 거죠. 하이브리드 맘바-트랜스포머 구조도 결합됐고, 특히 에이전틱 AI 워크플로우 — 사람이 지시를 내리면 알아서 계획 세우고 실행하고 반복하는 멀티스텝 태스크 — 에 최적화돼 있다고 강조했어요.

성능 수치도 꽤 인상적입니다. Artificial Analysis 기준 인텔리전스 인덱스 48점으로, 구글 Gemma 4 31B(39점)나 이전 모델인 Nemotron 3 Super(36점)를 훌쩍 뛰어넘어요. 코딩 벤치마크 HumanEval에서 92.1%, 지식 평가 MMLU에서 89.4%를 기록했고, DeepInfra 엔드포인트 기준으로 초당 300 토큰 이상을 뽑아낸다고 합니다.

근데 여기서 재미있는 비교가 하나 있어요. 지능 지표에선 중국 모델 Kimi K2.6가 인덱스 54점으로 여전히 앞서 있거든요. 그런데 속도에서는 이쪽이 훨씬 빠릅니다. 중국 경쟁 모델들이 초당 50~100 토큰 수준인 데 반해, Nemotron 3 Ultra는 300 토큰 이상이라니 3~6배 차이예요. 실제 배포 환경에서 API 비용, 레이턴시, 실시간 에이전트 운영을 생각하면 이 속도 격차가 꽤 의미 있는 변수가 됩니다.

Nemotron 3 Ultra 말고도 이번 키노트엔 볼 게 많았어요. Cosmos 3는 비전 추론, 세계 시뮬레이션, 로봇 액션 생성을 하나로 합친 오픈 옴니모델인데, Physics-IQ, PAI-Bench, RoboLab 등 7개 로보틱스 벤치마크에서 1위를 차지했다고 합니다. Super(32B)와 Nano(8B) 두 사이즈로 나왔고요. 로봇 AI 연구자들한테는 꽤 반가운 소식이겠죠.

**RTX

오늘(6월 1일) 젠슨 황이 타이베이 Computex 무대에 올라서 "useful AI has arrived(유용한 AI가 도착했다)"라고 선언했을 때, 솔직히 처음엔 그냥 마케팅 멘트인가 싶었어요. 매번 이런 거 하잖아요. 근데 이번엔 발표 스펙들을 하나씩 뜯어보다가 진짜 뭔가 달라지는 순간일 수도 있겠다는 느낌이 들었어요.

핵심은 RTX Spark라는 새 칩이에요. 엔비디아가 PC용으로 처음 만든 슈퍼칩인데, 단순 GPU가 아니에요. Blackwell RTX GPU(CUDA 코어 6,144개)와 20코어 Grace CPU를 NVLink-C2C 인터커넥트로 하나로 묶고, 최대 128GB 통합 메모리를 얹었어요. AI 연산 성능이 무려 1페타플롭. 숫자가 익숙하지 않으신 분들을 위해 말하면, 1페타플롭은 1초에 1,000조 번 연산한다는 거예요.

이게 왜 대단하냐면, 지금까지 120B(1200억) 파라미터짜리 LLM을 개인 노트북에서 돌린다는 건 사실상 불가능했거든요. 메모리가 수십 GB씩 필요하고, 속도도 너무 느리니까요. 그래서 다들 클라우드에 쏘는 수밖에 없었던 건데, RTX Spark는 이걸 로컬에서 1M(100만) 토큰 컨텍스트로 처리할 수 있다고 해요. 내 노트북이 사실상 ChatGPT 수준의 AI 서버가 된다는 뜻이에요. 근데 데이터는 외부로 안 나가고, 내 기기 안에서만 돌아가고요.

Intel이랑 AMD 입장에서는 좀 당황스러운 상황일 거예요. 노트북 칩 시장은 지금까지 이 두 회사 세상이었는데, 엔비디아가 CPU까지 내장한 올인원 칩을 들고 직접 뛰어든 거니까요. ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface, MSI가 올 가을에 RTX Spark 탑재 노트북 출시 예정이고, 두께 14mm에 무게 3파운드(약 1.36kg)부터 시작하는 초슬림 라인업이라고 해요. Adobe도 이미 Photoshop과 Premiere를 RTX Spark에 맞게 재설계해서 AI·그래픽 처리 속도를 2배 높인다고 발표했어요.

사실 오늘 RTX Spark만 나온 게 아니에요. 젠슨 황은 거의 쉬지도 않고 발표를 쏟아냈는데요. 데이터센터용 Vera Rubin 플랫폼이 풀 프로덕션에 돌입했고, 엔비디아가 직접 만든 550B 파라미터 오픈 모델 Nemotron 3 Ultra도 공개했어요. 경쟁 모델 대

어제도 없던 모델이 오늘 나왔습니다. 중국 상하이의 AI 스타트업 MiniMax가 6월 1일, 새 플래그십 모델 M3를 정식 출시했어요. 조용히 등장한 것치고는 내용이 꽤 충격적인데요, 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 OpenAI의 GPT-5.5(58.6%)를 제치고 **59.0%**를 기록했거든요. Gemini 3.1 Pro도 뒤로 밀렸고요.

솔직히 처음엔 "또 중국 회사 자체 발표 아닌가?" 싶었는데, SWE-bench Pro는 제3자 기관 기준이라서 그냥 흘려보내기가 좀 어렵더라고요. BrowseComp(웹 탐색 능력 평가) 에서도 83.5점을 기록하면서 Claude Opus 4.7(79.3점)을 앞섰습니다.

MiniMax는 2022년 초 설립됐습니다. 창업자 옌쥔제(Yan Junjie)는 중국 AI 대기업 SenseTime 부사장 출신이고, 알리바바가 2024년에 6억 달러 투자 라운드를 이끌었어요. 텐센트, HongShan, IDG Capital도 투자자 명단에 있습니다. 올해 초 홍콩 증시에 상장(종목코드 00100.HK)한 이후 주가가 IPO 대비 약 400% 올라서 지금 시가총액은 약 337억 달러(한화 약 46조 원) 수준이에요. 최근엔 상하이 스타마켓(STAR) 이중 상장도 준비 중이라는 소식도 들리고요.

근데 이 정도 규모 회사인데 한국에서는 왜 잘 모르냐고요? 저도 잘 모르겠어요. 중국 AI 회사들이 종종 그렇게 조용히 커있더라고요. 이번엔 그냥 넘어가기 어렵겠다 싶었습니다.

M3의 핵심: Sparse Attention

M3의 가장 특징적인 기술은 MiniMax Sparse Attention(MSA) 아키텍처입니다. 기존 트랜스포머 모델들이 모든 토큰 쌍 간의 관계를 전부 계산하는 Dense Attention 방식을 쓴다면, MSA는 꼭 필요한 관계에만 집중합니다. 그 덕분에 연산량이 이전 모델 대비 약 1/20 수준으로 줄었다고 해요. 성능을 올리면서 비용을 그렇게까지 낮춘 게 이 아키텍처 덕분이라는 거고요.

컨텍스트 창은 최대 100만 토큰(1M)으로, 이전 모델(M2.7)의 무려 5배입니다. 512K 토큰까지는 고품질로 보장되고, 텍스트·이미지·영상 입력을 모두 기본 지원합니다.

12시간 동안 혼자 돌아간 코딩 에이전트

MiniMax가 공개한 데모 중 눈에 띄

지난 5월 28일, 앤트로픽(Anthropic)이 시리즈 H 투자 라운드로 **650억 달러(약 89조 원)**를 조달했다는 발표가 나왔습니다. 숫자 자체도 충격적이지만, 더 눈에 띄는 건 이번 라운드 이후 앤트로픽의 기업가치가 9,650억 달러에 달하게 됐다는 거예요. 이 수치, 경쟁사 OpenAI의 기업가치(8,520억 달러)를 처음으로 넘어선 겁니다.

AI 역사에서 꽤 중요한 순간이에요. OpenAI가 ChatGPT로 생성 AI 붐을 이끌어온 지난 몇 년간, 앤트로픽은 항상 2인자처럼 보였는데, 이제 그 구도가 바뀌었습니다.

이번 투자에는 단순한 VC들만 있는 게 아니에요. Altimeter Capital, Sequoia Capital, Coatue, Greenoaks 같은 실리콘밸리 정통 투자자들뿐 아니라, 삼성, SK하이닉스, 마이크론 같은 반도체 기업들도 전략적 파트너로 이름을 올렸습니다. AI 모델 회사인데 하드웨어 생태계 전반과 묶이고 있다는 게 흥미롭습니다. 앤트로픽이 단순히 API를 파는 회사를 넘어, 인프라 수준의 플레이어가 되려 한다는 신호처럼 읽혀요.

솔직히 9,650억 달러라는 기업가치가 현실적인지에 대해서는 저도 약간 회의적이에요. 하지만 앤트로픽이 올해 연간 반복 매출(ARR) 470억 달러를 넘겼고, 올해 처음으로 영업흑자가 예상된다는 점을 보면, 이 숫자가 마냥 공허한 건 아닌 것 같긴 합니다. 그래도 1조 달러 가까이는 좀...

같은 날 발표된 게 또 있어요. 바로 클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8) 입니다. 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 SWE-Bench Pro에서 69.2%를 기록하며 GPT-5.5와 Gemini 3.1 Pro를 모두 앞질렀고, 기존 모델 대비 가격은 3분의 1로 떨어졌어요. 패스트 모드는 2.5배 빨라졌고요. 모델 성능 수치가 너무 자주 갱신되다 보니 감흥이 좀 무뎌지긴 했는데, 이번엔 '다이나믹 워크플로(Dynamic Workflows)'라는 기능이 특이했습니다.

아직 리서치 프리뷰 단계지만, Claude Code 환경에서 메인 에이전트 하나가 수백 개의 서브에이전트를 병렬로 생성해 동시에 작업을 처리할 수 있다고 해요. 수십만 줄 규모의 코드베이스 마이그레이션을 단일 세션에서 처리하는 것도 가능하다는 건데, 이게 실제로 안정적으로 작동한다면 개발자 워크플로에 꽤 큰 변화가 올