마이크로소프트의 첫 자체 추론 모델, 증류 없이 엔터프라이즈 벤치마크에서 Anthropic 및 OpenAI에 도전한다.
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마이크로소프트, 350억 파라미터 보유 추론 모델 'MAI-Thinking-1' 출시
마이크로소프트의 첫 자체 추론 모델, 증류 없이 엔터프라이즈 벤치마크에서 Anthropic 및 OpenAI에 도전한다.
마이크로소프트(Microsoft Corp.)는 화요일 열린 빌드 2026(Build 2026) 컨퍼런스에서 350억 개의 활성 파라미터를 탑재한 첫 자체 추론 모델 'MAI-Thinking-1'을 공개하며, 엔터프라이즈 AI 시장에서 Anthropic의 Claude 및 OpenAI의 GPT 제품군과 정면 승부에 나섰다.
"MAI-Thinking-1은 복잡한 다단계 명령어, 긴 맥락 추론, 코드 생성에 강점을 발휘하도록 설계되었습니다"라고 GitHub의 COO이자 마이크로소프트 개발자 CMO인 카일 데이글(Kyle Daigle)이 기조연설에 앞서 진행된 미디어 브리핑에서 밝혔다.
이 모델은 타사 모델의 증류(distillation) 없이 상용 라이선스 데이터를 기반으로 처음부터 구축되었으며, 12만 8000개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있다. 마이크로소프트에 따르면, 독립 평가자들은 이 모델을 Anthropic의 Claude Sonnet 4.6보다 선호했으며, SWE Bench Pro 코딩 벤치마크에서는 Claude Opus 4.6과 동등한 성능을 기록했다. 또한 회사는 이미지 생성, 전사(transcription), 음성, 코드 등 총 6개의 추가 모델도 함께 발표했다.
이번 출시는 마이크로소프트가 자체 AI 개발에 가장 깊이 진출했음을 의미하며, 두 회사가 파트너십을 재협상한 이후 OpenAI에 대한 의존도를 낮추는 계기가 될 것으로 보인다. 약 33배의 선행 주가수익비율(PER)에 거래되고 있는 마이크로소프트 주식은, 자체 모델이 회사가 약정한 연간 약 130억 달러 규모의 AI 인프라 비용을 절감할 경우 추가 상승 혜택을 볼 수 있다.
완전한 모델 제품군 구축
추론 모델 외에도, 마이크로소프트는 텍스트-이미지 생성 및 편집을 위한 MAI-Image-2.5 및 Flash 변형 모델을 출시했으며, 이 모델들은 이미 PowerPoint와 OneDrive에 적용되었다. 경쟁 전사 모델보다 5배 빠르다고 설명되는 MAI-Transcribe-1.5는 43개 언어를 지원한다. MAI-Voice-2 및 Flash 변형 모델은 다양한 음성 옵션과 함께 15개 언어를 추가 지원한다. 추론 효율성이 높은 코딩 모델인 MAI-Code-1-Flash는 GitHub Copilot 및 Visual Studio Code에 직접 통합되었다.
이 모든 모델들은 향후 Microsoft Foundry와 신규 환경인 MAI Playground를 통해 제공될 예정이다. 이처럼 광범위한 제품 라인업은 마이크로소프트가 단일 플래그십 모델에 의존하는 대신, 추론과 코딩부터 멀티모달 생성에 이르기까지 전체 AI 스택을 아우르겠다는 의지를 보여준다.
하드웨어와 에이전트로 범위 확장
마이크로소프트는 또한 사용자의 입력을 기다리지 않고 Teams와 Outlook을 통해 일정 관리, 회의 준비, 일상 업무를 처리하는 능동형 개인 비서 에이전트 'Scout'을 공개했다. Scout는 화요일부터 Frontier 고객을 대상으로 출시되기 시작한다. 하드웨어 측면에서는 Nvidia의 RTX Spark 칩으로 구동되는 'Surface RTX Spark Dev Box'가 공개되었으며, 최대 1페타플롭스의 AI 연산 성능과 128GB의 통합 메모리를 제공해 최대 1200억 개 파라미터의 모델을 로컬에서 실행할 수 있다. 이 제품은 올해 하반기 미국에서 출시될 예정이다.
마이크로소프트는 새로운 샌드박스 시스템인 'Microsoft Execution Containers'를 통해 Windows를 에이전트 네이티브 런타임(agent-native runtime)으로 재정립했으며, 현재 프리뷰(preview) 단계에 있다. 또한 과학 연구 플랫폼인 'Microsoft Discovery'를 일반에 공개했다.
마이크로소프트의 모델 개발에 대한 수직적 통합은 OpenAI에 대한 의존도를 낮춘다. 두 회사의 파트너십은 최근 양사 간 관계를 느슨하게 하는 방향으로 재구조화되었다. 만약 MAI-Thinking-1이 벤치마크 성능 주장을 입증한다면, 엔터프라이즈 AI 조달이 타사 API 제공업체에서 마이크로소프트의 Azure 플랫폼으로 전환될 수 있다. 마이크로소프트의 AI 교육 인프라 대부분에 H100 및 B200 GPU를 공급하는 Nvidia는 어떤 모델이 승리하든 지속적인 자본 지출 증가로 혜택을 볼 것이다. 마이크로소프트의 Azure AI 수익은 최근 분기 기준 전년 동기 대비 157% 성장했으며, 자체 모델은 토큰당 추론 비용을 절감해 마진을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.
