MS 나델라, 자체 MAI 모델 라우팅 전략 공개

마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO가 프런티어 AI의 확산과 통제를 주제로 자사의 AI 전략을 공개했다. 그는 소프트웨어가 사실상 한계비용을 갖게 된 환경에서, 핵심은 실제 운영 환경에서 '비용 대비 성과(cost-to-outcome)'를 최적화하는 것이라고 강조했다. 이를 위해서는 각 작업에 가장 적합한 모델을 고르고, 모델을 둘러싼 컨텍스트·스킬·도구·에이전트 하네스를 함께 최적화해야 한다는 설명이다. 이런 배경에서 개발된 것이 MAI 모델 패밀리로, 데이터 계보를 명확히 유지한 상태에서 처음부터 구축됐으며 엔터프라이즈 강화학습 환경(RLE)을 통해 범용 능력을 전문 역량으로 이전하도록 최적화됐다. 마이크로소프트는 이미 성숙한 프런티어급 성능을 고사용량 제품에 최적화된 모델을 통해 더 낮은 비용으로 대규모 제공하는 한편, 최첨단 성능이 필요한 작업에는 여전히 프런티어 모델을 활용한다. 자사 제품에서는 오픈AI와 앤스로픽의 프런티어 모델이 MAI와 함께 오케스트레이션 시스템의 일부로 동작한다. 회사는 특정 모델이 제거되더라도 평가 성능이 계속 향상되도록, 하네스·메모리·컨텍스트·스킬 등 핵심 요소를 모델 외부에 유지(externalize)하는 방식을 채택했다. 현재 많은 사용 사례에서 MAI 모델이 범용 프런티어 모델보다 우수한 성능을 내면서도 훨씬 적은 토큰만 사용한다고 밝혔다. 이에 따라 자사 제품에서 MAI가 프런티어 모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보이면 트래픽을 점진적으로 MAI로 라우팅하기 시작했다. GitHub Copilot, Excel, Outlook에서 유망한 초기 성과를 확인했으며 Copilot Chat, PowerPoint 등으로 확대 중이다. 마이크로소프트는 이러한 최적화 기능을 Foundry와 관련 툴체인의 일부로 엔터프라이즈 고객에게 제공한다는 방침이다.