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코스피가 사흘간의 폭락을 딛고 하루 만에 16%대 폭등, 매수 사이드카가 발동됐어요. 삼성전자는 24%, SK하이닉스는 27% 넘게 뛰며 사상 최대급 상승폭을 기록했어요. 뉴욕발 마이크로소프트 실적 서프라이즈가 꺼졌던 AI 랠리에 다시 불을 붙인 모양새예요.

관련 종목: 삼성전자 · SK하이닉스 · Microsoft (MSFT) · Micron (MU)

오늘(7월 31일) 오전 코스피 시장, 진짜 오랜만에 화면이 온통 파란색이었어요. 오전 9시 6분 2초, 한국거래소가 코스피 매수 사이드카를 발동했습니다. 전 거래일 대비 731.76포인트(13.08%) 오른 6325.32를 찍은 시점이었는데, 여기서 끝이 아니었어요. 오전 10시 8분 기준으로는 상승폭이 938.15포인트, 16.77%까지 벌어지며 6531.71을 기록했습니다. 코스닥도 13% 넘게 뛰었고요.

솔직히 이 정도 반등은 흔치 않아요. 코스피는 최근 사흘 동안 17% 넘게 무너졌었거든요. AI 버블 우려에, 중국 CXMT 같은 업체들의 반도체 굴기 소식까지 겹치면서 투자자들이 앞다퉈 AI 관련주를 던졌던 게 불과 며칠 전이에요. 그런데 하루 만에 완전히 분위기가 뒤집힌 거죠.

가장 화끈했던 건 역시 반도체 대장주들이었어요. 삼성전자는 전장 대비 4만2000원(20.29%) 뛴 24만9000원에 거래되다 장중 24.8%까지 상승폭을 키웠고, SK하이닉스는 29만6000원(22.39%) 오른 161만8000원을 찍은 뒤 27.8%까지 치솟았습니다. 외국인 투자자들도 화답하듯 5조4127억원어치를 순매수하며 이 랠리를 이끌었어요.

이 모든 게 사실 간밤 뉴욕 증시에서 시작된 이야기예요. 마이크로소프트(MSFT)가 4분기 실적을 발표하면서 매출 900억달러를 넘겼고, 클라우드 사업 애저(Azure)는 43% 급성장했다고 밝혔거든요. 주가는 하루 만에 15~16% 급등하며 시가총액이 약 4500억달러 불어났는데, 이건 증시 역사상 단일 종목 하루 시총 증가액으로는 최대 기록이에요. 여기에 미국 상장 반도체 30개 종목으로 구성된 필라델피아반도체지수(SOX)까지 8.19% 오르면서, "AI 투자가 진짜 돈이 되고 있다"는 확신이 시장 전체로 번진 셈이죠.

한 시장 관계자는 이번 반등 분위기를 두고 "다들 AI주를 배 밖으로 던지다가, 이제는 남은 좌석을 두고 싸우고 있다"고 표현했더라고요. 며칠 새 공포에 팔았던 투자자들이 이번엔

구글이 올해 3월 메타에 Gemini API 용량을 요청한 만큼 공급하지 못하겠다고 통보했어요. 이 부족으로 메타의 내부 AI 프로젝트 여러 개가 지연됐고, 구글 클라우드 백로그는 전 분기 대비 두 배로 뛰었어요. AI 수요가 인프라 공급 속도를 이미 압도하고 있다는 걸 빅테크 내부 사례로 처음 확인한 셈이에요.

파이낸셜 타임스가 오늘 보도한 내용인데, 구도가 꽤 흥미로워요. 구글이 경쟁사인 메타에게 자사 AI 모델을 API로 공급하면서도 "원하는 만큼 못 드려요"라고 했다는 거잖아요. 📉

6월 28일 FT·CNBC 보도에 따르면, 구글은 올해 3월 메타에 Gemini API 용량이 메타가 요청한 수준을 충족시키지 못할 것이라고 통보했어요. 메타는 내부 AI 프로젝트 여럿에 구글 Gemini 모델을 폭넓게 활용하고 있었는데, 이 공급 부족 탓에 다수 프로젝트가 지연되거나 중단됐어요. 다른 구글 클라우드 고객들도 비슷한 용량 제한을 받았지만, 메타만큼 큰 영향을 받은 곳은 없다고 FT는 전했어요.

메타 내부에서는 직원들에게 AI 토큰을 더 효율적으로 쓰라는 지침이 내려왔어요. 뭔가 AI 토큰이 절약해야 할 자원이 된 셈이에요. 비용 절감 차원이 아니라, 물리적으로 공급이 달리기 때문에요.

구글 입장에서도 할 말이 없는 건 아니에요. 구글 클라우드는 올해 1분기 매출이 200억 달러(약 27조 원)로 역대 최고를 찍었는데, CEO 순다르 피차이는 실적 발표에서 "컴퓨팅 용량 제약이 없었다면 성장이 더 컸을 것"이라고 직접 말했어요. 수요는 넘치는데 인프라가 따라가지 못하는 상황이죠. 구글 클라우드의 백로그(수주 잔고)는 전 분기 대비 두 배 가까이 늘었어요. 계약은 잔뜩 쌓여 있는데 GPU와 TPU가 모자라다는 뜻이에요.

근데 생각해보면, 이건 구글과 메타만의 이야기가 아니에요. AWS도 Azure도 비슷한 상황이에요. 엔비디아 GPU 대기 기간이 수개월씩 이어지는 건 이미 알려진 얘기고, AI 컴퓨팅 수요가 기업들이 인프라를 확장하는 속도보다 빠르게 늘고 있어요. 올해 빅테크 4사 합산 AI 인프라 지출이 4,520억 달러인데도 여전히 부족하다는 거예요. 🔥

흥미로운 건 이 공급 부족이 AI 경쟁 구도를 바꾸고 있다는 점이에요. 컴퓨팅을 더 많이 확보한 쪽이 더 빠르게 모델을 훈련하고 서비스를 공급할 수 있으니까요. 오픈AI가 Jalapeño 칩을 발표하고, 퀄컴이 Modular를

AI 추론 칩 스타트업 Groq이 6월 22일 $6.5억(약 8,800억 원) 투자 유치를 확정했어요. 2025년 12월 엔비디아의 $200억 기술 라이선싱 딜 이후, 칩 회사에서 추론 전용 클라우드로 방향을 틀었어요. Disruptive·Infinitum 주도로 2027년 말까지 200MW 규모의 추론 인프라를 구축하는 게 목표예요.

Groq이라고 하면 '빠른 추론 칩'으로 알려진 회사예요. 2023년부터 자체 개발한 LPU(Language Processing Unit)로 GPT 응답 속도를 압도했고, AI 커뮤니티에서 꽤 유명했죠. 근데 2025년 12월, 회사 역사를 바꾸는 빅딜이 터졌어요. 엔비디아가 약 200억 달러에 Groq의 핵심 기술을 라이선싱한 거예요. 인수는 아니었지만 실질적으로 Groq의 핵심 엔지니어들이 대거 엔비디아로 이동했어요. 그야말로 '기술을 팔고 남은 Groq'이 된 셈이에요.

그런데 그 Groq이 오늘 6.5억 달러 추가 투자 유치를 확정했어요. 리드 투자자는 Disruptive(3억 달러 커밋)와 Infinitum이에요. 새 경영진으로는 CEO 애덤 윈터(Adam Winter)와 CFO 매트 엥(Matt Eng)이 맡았어요. 2024년엔 6.9억 달러 밸류에이션으로 7.5억 달러를 모았고, 2025년엔 엔비디아 딜이 있었고, 이번이 세 번째 큰 자금이에요. 💰

그러면 이 투자의 의미는 뭘까요. Groq은 이제 '네오클라우드(neocloud)'라는 포지션을 노리고 있어요. AWS·GCP·Azure 같은 대형 클라우드가 아니라, AI 추론에 특화된 전용 인프라를 제공하는 거예요. Groq의 LPU 아키텍처는 여전히 빠른 속도가 강점이고, 그 강점을 클라우드 서비스 형태로 기업들에게 제공하는 게 새 전략이에요.

솔직히, 엔비디아 딜 이후 Groq이 이 정도 투자를 받을 수 있을지 의문이었거든요. 핵심 기술도 팔고 핵심 인력도 이동했는데 뭐가 남았나 싶었죠. 근데 추론 시장이 생각보다 훨씬 커지고 있어요. 모델 크기가 커지고 agentic AI 워크플로우가 많아질수록 추론 비용과 속도가 핵심 경쟁력이 되거든요. Groq이 그 틈새를 노리는 거예요.

2026년을 돌아보면, AI 추론 인프라가 사실상 새로운 골드러시가 된 것 같아요. 베이스텐이 15억 달러, 코어위브가 이미 상장했고, 이번에 Groq이 6.5억을 추가로 모았어요. 에이전트 AI 워크플로우 하나

오젬픽·위고비 제조사 노보 노디스크(NVO)가 해킹으로 1.3TB 이상의 데이터를 도둑맞았어요. 임상시험 기록과 자체 개발 AI 신약 모델 30개 이상이 포함됐고, 264GB는 이미 공개 유출됐습니다. 두 해킹 그룹이 총 $7,500만을 요구했지만 노보 노디스크는 둘 다 거절했어요.

관련 종목: Novo Nordisk (NVO)

요즘 사이버 공격이 어디까지 갔나를 보여주는 충격적인 사례가 나왔어요. 전 세계 비만 치료제 시장을 장악한 오젬픽·위고비의 제조사, 덴마크 제약 거인 노보 노디스크(NVO)가 대규모 해킹 피해를 입은 게 확인됐어요. 도난된 데이터가 무려 1.3테라바이트를 넘는데, 이 안에 임상시험 정보, 신약 후보물질, 그리고 노보가 수년간 개발해온 자체 AI 모델까지 들어 있습니다. 💊

솔직히 이 사건에서 제일 무서운 건 침투 방법이에요. 해킹 그룹 FulcrumSec이 처음 노보 노디스크 시스템에 들어간 게 2026년 3월인데, 경로가 황당합니다. 웹사이트 클라이언트 사이드 자바스크립트 번들에 Azure 컨테이너 레지스트리 자격증명과 GitHub 개인 접근 토큰이 코드 안에 그냥 박혀 있었어요. 개발자가 실수로 비밀번호를 소스코드에 그대로 올린 거죠. FulcrumSec은 이 토큰 하나로 내부 레포지토리 수백 개에 접근했고, 두 달 넘게 노보 내부를 돌아다니며 데이터를 빼갔어요. 🔐

노보 노디스크 보안팀이 이상 징후를 발견한 건 GitHub 침입 약 2주 후, Azure 환경은 3주 후였어요. 그런데 그때는 이미 너무 늦은 거였어요. FulcrumSec은 소스코드 레포지토리 4,750개, 독자 신약 화합물 4만 1,000개 이상, 임상시험 환자 기록(가명처리) 1만 1,500건, 직원 기록 16만 3,000건, 제조 공정 레시피까지 다 챙겨 나간 후였거든요.

근데 이 사건이 단순한 데이터 유출과 다른 결정적인 부분이 있어요. AI 모델 도용이에요. FulcrumSec이 가져간 것 중에는 노보가 신약 개발에 활용하는 훈련된 AI 모델 30개 이상과 학습용 데이터셋 70개, 세포 이미징 현미경 사진만 494GB가 포함돼 있어요.

기존 랜섬웨어가 '돈 내면 복구해준다'는 식이었다면, 이번 건 '당신 회사의 미래 경쟁력 자체를 우리가 갖고 있다'는 수준이에요. 노보 노디스크가 오젬픽 이후 차세대 비만·당뇨 약물 개발에 AI를 얼마나 투자했는지 생각해보면, 이 모델들이

xAI의 Grok 4.3이 6월 15일 아마존 베드록에 정식 상장됐어요. 100만 토큰 컨텍스트에 추론 강도 4단계 조절 — 기업 AI 시장 본격 공략이에요. 입력 $1.25/백만 토큰으로 프론티어 추론 모델 중 가장 저렴한 축에 들어요.

일론 머스크의 AI 회사 xAI가 만든 Grok 4.3이 6월 15일, 아마존 웹 서비스의 기업용 AI 플랫폼 Amazon Bedrock에 정식으로 상륙했어요. Grok이 Bedrock에 들어간 건 이번이 처음이에요. xAI가 기업 시장을 본격적으로 공략하겠다는 신호탄인 셈이죠.

Grok 4.3의 가장 눈에 띄는 특징은 추론 강도 조절이에요. none, low, medium, high 네 단계로 추론 강도를 설정할 수 있는데, 기본값은 'low'이고 항상 켜져 있어요. 대부분의 추론 모델이 '생각 모드 켜기/끄기' 수준에 그치는데, Grok 4.3은 작업 복잡도에 따라 추론 리소스를 정밀하게 조절할 수 있어요. 📊 간단한 FAQ 응답엔 'none'으로 비용을 줄이고, 복잡한 계약 분석엔 'high'로 올리는 식이에요.

컨텍스트 창은 100만 토큰 규모예요. 법률 판례 대량 검토, 계약서 묶음 분석, 재무 보고서 비교 같은 작업에서 강점을 발휘할 수 있는 크기예요. AWS 공식 문서에서도 '계약 검토, 판례 리서치, 신용 협약 분석, 재무 문서 Q&A'를 대표 사용 사례로 꼽고 있어요.

가격이 또 인상적이에요. 입력 $1.25, 출력 $2.50 (백만 토큰당)이에요. Claude Sonnet 계열이나 GPT-5.5와 비교하면 상당히 공격적인 가격이에요.

솔직히 이 타이밍이 재밌어요. ⚡ SpaceX가 나스닥에 상장한 지 며칠 만에 Cursor를 60억 달러에 인수했고, 바로 그 주에 Grok 4.3이 Amazon Bedrock에 올라갔어요. xAI — SpaceX IPO — Cursor 인수 — Bedrock 상장, 이 흐름이 우연은 아닌 것 같아요. 기업용 AI 시장에서 Microsoft(GitHub Copilot, Azure AI)와 Google(Vertex AI)에 맞서는 세 번째 축으로 자리 잡겠다는 포석이 보여요.

기술적 디테일도 흥미롭고요. Grok 4.3은 기존 Bedrock 인프라가 아닌 새로운 'Mantle' 추론 엔진 위에서 동작해요. OpenAI 호환 인터페이스를 지원하기 때문에, 기존 OpenAI

마이크로소프트가 Azure를 통해 GPT 모델을 ByteDance 등 중국 IT 대기업에 공급 중이에요. ByteDance는 연간 10억 달러 이상을 지출하고, Azure AI 중국 매출은 2년 연속 수백 퍼센트 성장했어요. OpenAI·앤트로픽이 거부하는 시장에서 MS가 수십억 달러 사업을 구축한 모순이에요.

6월 17일 블룸버그 보도로 세상에 알려진 이 이야기는 꽤 흥미로운 구조를 가지고 있어요. OpenAI가 IP 침해와 오용 우려를 이유로 중국 시장 직접 진출을 거부한 동안, 마이크로소프트는 Azure 클라우드를 통해 GPT 모델을 중국 최대 IT 기업들에게 팔고 있었거든요.

ByteDance가 이 중 가장 큰 고객이에요. 연간 10억 달러(약 1조 4천억 원) 이상을 Microsoft AI 및 클라우드 서비스에 쓰는 것으로 알려졌어요. Ant Group(알리바바 계열 핀테크), 메이투안(중국판 배달의민족), 텐센트도 Azure를 통해 OpenAI 모델을 사용 중이에요. Microsoft의 중국 내 Azure AI 매출은 2024 회계연도에 400% 급증한 데 이어 2025 회계연도에도 약 3배 성장했어요.

근데 이게 왜 화제가 됐냐면, OpenAI와 앤트로픽이 직접 중국에 팔지 않는 이유가 단순히 규제 때문만이 아니거든요. OpenAI는 IP 보호와 오용 가능성을 명시적으로 이유로 들었어요. 앤트로픽도 마찬가지예요. 그런데 마이크로소프트는 파트너사로서 OpenAI 모델을 Azure를 통해 제공할 권리가 있고, 그 계약 구조 안에서 중국 기업들에게 판매하고 있는 거예요. OpenAI와 마이크로소프트 모두 이 보도에 공식 논평을 거부했어요.

솔직히 이건 꽤 아이러니한 상황이에요. OpenAI는 "우리는 중국에 안 판다"고 하지만, OpenAI 기술은 Azure를 통해 이미 중국 최대 기업들의 제품 안에 들어가 있어요. ByteDance라면 TikTok 모기업이잖아요. 미국 정치권이 TikTok 금지를 추진하던 걸 생각하면, 그 회사가 연간 1조 원을 OpenAI 모델을 쓰는 데 쓰고 있다는 건 상당히 복잡한 그림이에요.

이 구조가 법적·정치적으로 문제가 없는지도 시선을 끄는 부분이에요. 현재 미국의 AI 칩 수출 규제는 있지만, 소프트웨어 모델 서비스에 대한 명시적 제한은 아직 없어요. 마이크로소프트가 싱가포르를 경유하는 구조로 서비스를 운영한다는 보도도 있고요. 기술적으로는 위

OpenAI와 오라클이 6월 11일 스타게이트 4.5기가와트 확장과 기업용 AI 접근 두 가지를 동시에 발표했어요. 오라클 클라우드 기존 약정 크레딧(UCM)으로 GPT 모델과 Codex를 바로 쓸 수 있게 된 거예요. 기업 입장에서는 별도 AI 계약 없이 기존 클라우드 예산으로 첨단 AI를 도입하는 길이 열린 거예요.

OpenAI가 6월 11일 꽤 중요한 발표를 두 가지 동시에 내놨어요. 하나는 인프라 업데이트고, 하나는 기업들이 AI를 도입하는 방식에 관한 얘기예요. 숫자부터 보면, 오라클과 함께 스타게이트 4.5기가와트 규모의 AI 데이터센터 용량을 추가 개발한다고 밝혔어요. 이 인프라에서만 200만 개 이상의 AI 칩이 동시에 돌아가게 돼요. 💡

지난 1월 백악관 발표 당시 목표였던 10기가와트를 향한 중간 단계고, 이번 Oracle 계약까지 합치면 스타게이트 전체 투자 규모는 3,000억 달러를 넘어가게 됐어요. 여기까지는 AI 인프라 투자 뉴스의 흐름이에요.

근데 솔직히 저는 두 번째 소식이 더 주목할 만하다고 봤어요. Oracle 클라우드를 이미 쓰고 있는 기업 고객이라면, OpenAI의 GPT 모델과 코딩 도구 Codex를 기존 UCM 크레딧으로 바로 사용할 수 있게 됐거든요. 📊

UCM이 뭐냐면, Oracle 클라우드 고객이 서비스 이용을 위해 미리 납부한 약정 크레딧이에요. 쉽게 말해 이미 오라클한테 '이만큼 쓸게요' 하고 선불로 넣어둔 예산인데, 그걸로 이제 OpenAI도 쓸 수 있게 된 거예요.

기업들 입장에서는 새 AI 서비스 계약을 추가하려면 법무·보안·구매팀 검토를 처음부터 다 거쳐야 해요. 신규 벤더 하나 추가하는 데 수개월이 걸리기도 하죠. UCM 크레딧으로 쓸 수 있다는 건, 그 장벽이 사라진다는 의미예요. 이미 오라클 계약을 맺은 기업 수만 곳이 잠재 사용자가 되는 셈이고요.

이게 작은 변화처럼 보일 수 있는데, 엔터프라이즈 AI 도입 속도에 미칠 영향은 생각보다 클 수 있어요. 기술적 준비가 돼 있어도 조달 문제 때문에 도입이 막히는 경우가 많았거든요. OpenAI가 이미 Microsoft Azure, Google Cloud에 이어 Oracle까지 커버하게 됐다는 건, 어지간한 대기업은 AI 도입의 기술적·행정적 장벽이 거의 사라지고 있다는 신호로 읽혀요. 💼

가용 시기는 "수 주 내"라고 OpenAI가 밝혔어요

슈퍼마이크로가 불과 몇 주 만에 AI 서버·데이터센터 주문 390억 달러(약 56조 원)를 받았어요. 그런데 부품 살 선불금이 없어서 70억 달러(약 10조 원) 증자를 발표했고, 주가는 시간 외에서 최대 -20% 폭락했습니다. AI 인프라 수요는 사상 최고 수준이지만, 그걸 실제로 짓는 데는 천문학적인 선행 자금이 필요하다는 현실이에요.

관련 종목: Super Micro Computer (SMCI)

솔직히 뉴스 제목만 봤을 때 "주문이 56조인데 왜 돈이 없지?"라는 생각이 먼저 들었어요. 근데 AI 서버 제조 사업 구조를 들여다보면 금방 납득이 됩니다. 엔비디아 H100/H200 GPU, SK하이닉스의 HBM4 메모리, 액침냉각 장치 같은 초고가 부품들은 납품 전에 먼저 공급업체에 결제해야 해요. 완성품을 납품해야 고객 대금이 들어오는 구조라, 쉽게 말해 수십 조 원짜리 '외상 제조'를 하고 있는 셈이에요. 규모가 이렇게 커지면 자금 압박이 현실화되는 건 당연한 수순입니다.

슈퍼마이크로(SMCI)가 6월 9일 SEC에 공시한 내용에 따르면, 최근 몇 주 동안 20개 이상의 고객으로부터 약 390억 달러(56조 원) 규모의 AI 서버 및 데이터센터 빌딩블록 솔루션 주문을 받았다고 해요. 📊 '몇 주 만에 56조 원'이라는 속도가 포인트예요. 분기 수주도 아닌, 고작 몇 주 동안의 누적 수주 규모라는 뜻이거든요. 고객 이름은 공개되지 않았지만, AI 인프라 경쟁에서 수십 조 원을 쏟아붓고 있는 하이퍼스케일러들(AWS, Google Cloud, Azure, Oracle)로 대부분 추정됩니다.

70억 달러 증자 구조는 세 단계로 나뉩니다. 먼저 50억 달러 공모 — 이 중 12억5천만 달러는 보통주, 37억5천만 달러는 '강제전환 우선주(mandatory convertible preferred stock)'예요. 강제전환 우선주는 특정 시점에 자동으로 보통주로 전환되어 희석 효과가 시간차로 옵니다. 여기에 3분기 이후부터 ATM(at-the-market) 방식으로 최대 20억 달러를 시장에서 조금씩 파는 프로그램도 있어요. 이렇게 세 단계로 쪼갠 건 부품 조달 타이밍에 맞춰 유연하게 자금을 쓰면서 시장 충격을 분산시키려는 전략이에요.

근데 시장 반응은 꽤 가혹했어요. 💹 시간 외 거래에서 주가가 최대 -20%까지 빠졌습니다. 슈퍼마이크로 시가총액이 약 340억 달러인데, 70억 달

Microsoft GitHub에서 AI 개발 도구 70개 이상의 레포지토리에 악성코드가 주입됐어요. 피해 도구에는 Azure, VS Code, Claude Code 연동 도구, Gemini CLI 등이 포함됐어요. 5월에 이어 두 번째 침해로, Microsoft는 73개 레포를 105초 만에 일괄 비공개 처리했어요.

어젯밤(6월 8일) 보안 업계가 꽤 시끄러웠어요. Microsoft의 GitHub 오픈소스 프로젝트 70개 이상에서 악성코드가 발견된 거예요. 그냥 악성코드도 아니고, AI 개발자들이 매일 열어두는 도구 안에 숨어서 비밀번호를 빼내는 종류였습니다.

피해 레포는 주로 Microsoft의 Azure 클라우드 서비스와 연관된 개발 도구들이에요. 근데 더 직접적으로 충격을 준 건 Claude Code, Gemini CLI, VS Code와 함께 쓰이는 도구들도 포함됐다는 점이에요. 요즘 AI 코딩 에이전트를 쓰는 개발자라면 이 도구들을 터미널에 상시 열어놓는 경우가 많잖아요. 바로 거기서 공격자가 비밀번호와 각종 크리덴셜을 훔쳐갔습니다.

공격 방식은 공급망 공격(supply chain attack)이에요. 개발자를 직접 노리는 게 아니라 개발자가 이미 신뢰하는 도구를 노린 거죠. 오픈소스 레포에 악성코드를 심어두면, 그 도구를 사용하는 모든 개발자가 자동으로 피해자가 됩니다. 보안 연구 기관 Cloudsmith와 OpenSourceMalware 커뮤니티가 이를 발견했는데, 악성코드는 사용자가 해당 도구를 AI 코딩 앱에서 열 때 비밀번호와 크리덴셜을 훔쳐가는 방식이에요.

사실 이번이 첫 번째가 아니에요. 5월 중순에 Microsoft의 오픈소스 프로젝트 Durable Task가 이미 한 번 침해를 당했어요. 그때 조사하고 정리했다고 발표했는데, 이번 6월 사건은 같은 경로를 통한 '재침해'로 보인다는 게 보안 연구자들의 분석이에요. 즉, 1차 때 공격자를 완전히 제거하지 못했을 가능성이 높다는 뜻이고요.

Microsoft 측 대응은 빨랐어요. 73개 레포를 단 105초 만에 일괄 비공개로 전환하고, 영향받은 고객에게 개별 통지를 보냈다고 해요. 일부 레포는 검토 후 복구됐고, 일부는 아직 오프라인 상태입니다.

근데 솔직히 이 사건이 불편한 이유는, AI 코딩 도구가 일상화된 지금 상황과 맞물려 있어서예요. Claude Code, GitHub Copilot, Cursor 같은 도구들

마이크로소프트가 드디어 자체 AI 모델을 꺼내들었습니다. OpenAI에 의존하지 않고 처음부터 직접 만든 추론 특화 모델이에요. Build 2026 컨퍼런스에서 Mustafa Suleyman이 직접 무대에 올라 공개한 이 모델의 이름은 MAI-Thinking-1 — 마이크로소프트 AI 브랜드의 첫 번째 플래그십 추론 모델입니다.

근데 이게 단순한 신제품 발표가 아니에요. 마이크로소프트는 그동안 OpenAI에 수백억 달러를 투자하면서 GPT 계열 모델을 자사 제품 곳곳에 적용해왔거든요. Azure, Microsoft 365, Copilot이 전부 거기에 기반하고 있었으니까요. 그런데 이번에 "우리가 직접 만든 모델"을 공식 발표했다는 건, 단순히 포트폴리오를 다양화하는 게 아니라 전략적 독립성을 확보하겠다는 의지로 읽혀요. 실제로 이번 발표에서 "OpenAI 데이터 증류(distillation)를 하지 않았다"고 따로 강조했는데, 업계 기준으로 보면 그냥 지나칠 수 없는 멘트입니다.

기술 스펙을 보면 꽤 흥미롭습니다. 활성 파라미터는 350억 개지만, Mixture of Experts 구조를 사용해서 총 파라미터는 무려 1조 개에 달해요. 컨텍스트 창은 256K 토큰이고, 학습 데이터는 전부 상업적으로 라이선스된 클린 데이터만 사용했다고 합니다. 멀티스텝 명령어 처리, 긴 컨텍스트 추론, 코드 생성에 특히 강하도록 설계됐다고 해요.

성능 수치가 눈에 띄어요. AIME 2025에서 97.0%, AIME 2026에서 94.5%를 기록했는데, 이건 수학·과학 추론 능력을 측정하는 대표적인 어려운 벤치마크입니다. 그리고 독립 평가자들이 참여한 블라인드 사이드-바이-사이드 평가에서 Claude Sonnet 4.6보다 선호도가 높았다고 하고, 코딩 벤치마크 SWE Bench Pro에서는 Claude Opus 4.6에 맞먹는 수준이라고 발표했어요.

솔직히 이 수치를 액면 그대로 다 믿기는 어렵습니다. 자기 모델 발표할 때 유리한 벤치마크만 골라서 보여주는 건 업계의 오랜 관행이니까요. 그래도 외부 평가자를 투명하게 활용한 블라인드 테스트를 근거로 제시했다는 건 그냥 허튼소리라고 보기도 애매해요.

현재 Azure AI Foundry에서 프라이빗 프리뷰로 접근 가능하고, 기존 Chat Completions API와 호환됩니다. function calling과 멀티레이어 명령어 처리도 지원해요. Microsoft 36

OpenAI 모델이 드디어 AWS 위에서 돌아갑니다. 6월 1일부로 GPT-5.5, GPT-5.4, 그리고 코딩 에이전트 Codex가 Amazon Bedrock에서 정식(GA) 서비스를 시작했어요. 지금까지 OpenAI 모델을 쓰려면 OpenAI API를 직접 쓰거나 Microsoft Azure를 경유해야 했는데, 이제 AWS 인프라 위에서도 바로 접근할 수 있게 됐습니다.

이게 왜 중요하냐면, 많은 기업들이 이미 AWS를 주요 클라우드 인프라로 쓰고 있기 때문이에요. 보안 정책, 거버넌스, 비용 관리를 한 플랫폼에서 통합하고 싶은데, 모델만 다른 플랫폼에서 따로 불러와야 한다면 번거롭거든요. 이번 통합으로 Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral 등 기존 Bedrock 모델들과 OpenAI 모델을 동일한 API 인터페이스에서 쓸 수 있게 됐습니다.

구체적으로 보면, GPT-5.5는 현재 미국 동부(오하이오) 리전에서 제공되고, GPT-5.4는 미국 동부와 서부(오레곤) 두 리전에서 쓸 수 있어요. GPT-5.5는 에이전틱 코딩, 데이터 분석, 멀티스텝 자율 작업에서 OpenAI 라인업 중 가장 높은 성능을 낸다고 합니다. Codex는 매주 400만 명 이상의 개발자가 사용하는 코딩 에이전트로, 대형 코드베이스에서 코드 작성, 리팩터링, 디버깅, 테스트, 검증을 처리해 줘요.

여기엔 흥미로운 배경이 있어요. OpenAI는 오랫동안 Microsoft와의 파트너십 덕분에 Azure가 사실상 주요 클라우드 배포 채널이었어요. 그런데 올해 4월, OpenAI가 Microsoft와의 독점적 클라우드 공급 계약을 종료했다는 소식이 전해졌고, 그 결과가 지금 AWS 진출로 이어진 겁니다.

사실 이 상황이 꽤 묘해요. 마이크로소프트는 오늘 Build 2026에서 자체 MAI 모델들을 발표하며 OpenAI 의존도를 줄이는 방향으로 가고 있고, 동시에 OpenAI는 Azure 독점에서 벗어나 AWS로 확장하고 있으니까요. 두 회사가 각자의 방식으로 상대에 대한 의존도를 낮추는 과정처럼 보입니다. 사이가 나빠진 건 아니지만, 각자 독립성을 확보하는 방향으로 가고 있는 거죠.

개발자 입장에선 선택지가 늘어났으니 반가운 소식이에요. AWS 환경 안에서 Claude와 GPT 계열 모델을 같은 인터페이스로 비교하면서 쓸 수 있다는 게 꽤 실용적이거든요. 다음 스텝으로 Google Cloud에도 Op

마이크로소프트가 오늘(6월 2일) Build 2026 컨퍼런스에서 자체 개발 AI 모델 7종을 동시에 공개했습니다. 이번 발표의 핵심은 MAI(Microsoft AI) 패밀리인데, 그 중 가장 눈길을 끄는 건 MAI-Thinking-1이에요. 마이크로소프트가 처음으로 내놓는 추론 특화 모델(reasoning model)입니다. 35억 개 활성 파라미터, 256K 컨텍스트 윈도우. 중요한 건 OpenAI 데이터나 모델 증류(distillation) 없이 자체적으로 처음부터 훈련됐다는 점이에요.

성능 면에서는 SWE Bench Pro 코딩 벤치마크에서 Anthropic Claude Opus 4.6과 동급이라고 발표됐고, 블라인드 평가에서 Claude Sonnet 4.6보다 평가자 선호도가 높았다는 결과도 제시됐습니다. 근데 솔직히, 이런 벤치마크 비교는 항상 자사에 유리하게 나오는 경향이 있잖아요. 실제로 써봐야 알겠지만, 적어도 마이크로소프트가 이제 "우리 모델도 경쟁력 있다"고 당당하게 말할 수 있는 수준엔 온 것 같습니다.

MAI 패밀리엔 다른 모델들도 있어요. MAI-Image-2.5는 텍스트-이미지 생성 모델로 Google 경쟁 모델을 ELO 벤치마크에서 앞선다고 했고, MAI-Transcribe-1.5는 43개 언어에서 최상위 수준의 음성 인식 정확도를 제공합니다. MAI-Voice-2는 15개 이상의 새 언어를 추가했고, MAI-Code-1은 이미 GitHub Copilot과 VS Code에 탑재됐어요. 일곱 개 모델을 한 번에 공개하는 건 꽤 공격적인 행보입니다.

그리고 사실 오늘 발표 중에 개발자들한테 가장 직접적인 영향을 줄 소식이 따로 있어요. Project Polaris 얘기예요. 오는 8월부터 GitHub Copilot에서 GPT-4 Turbo를 Project Polaris로 교체한다는 건데, 마이크로소프트가 자사 서비스 내에서 OpenAI 모델을 자체 모델로 대체하는 거잖아요. Mixture-of-Experts 아키텍처 기반이고, Rust나 Haskell 같은 비주류 언어에서 특히 성능 향상이 두드러진다고 했습니다. 팀 구독자들은 자동으로 전환되고, 원한다면 3개월간 GPT-4로 롤백도 가능합니다.

Windows Agent Framework 1.0도 오늘 MIT 라이선스로 오픈소스 공개됐어요. 로컬 Windows 기기, Windows 365 클라우드 PC, Azure Arc

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

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