AI가 모든 기술의 중심으로 자리 잡으면서, 단순한 자동화에서 벗어나 인간과 협업하는 지능형 시스템으로 발전하고 있습니다. Microsoft Build 2025는 이 변화의 정점을 보여주는 행사였습니다. 이번 행사에서 Microsoft는 개발자 도구의 혁신, 에이전트 기반의 소프트웨어 아키텍처, 멀티모달 AI, 차세대 인프라와 데이터 플랫폼까지 전방위적인 기술 전략을 공개했습니다.
이 블로그에서는 Microsoft Build 2025의 핵심 발표를 주제별로 정리하여 소개합니다. 기술 흐름을 정확히 이해하고 싶다면 지금부터 끝까지 읽어보시기 바랍니다.
개발자 도구의 혁신: GitHub Copilot의 진화와 오픈소스화
사티아 나델라 CEO는 현재를 또 다른 플랫폼 전환의 중반이라 정의하며, AI가 개발 환경 전반에 깊숙이 통합되는 새로운 시대를 선언했습니다.
- 개발 도구 사용 현황
Visual Studio 제품군은 5천만 명 이상, GitHub은 1억 5천만 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, GitHub Copilot은 1,500만 명이 넘는 개발자가 사용 중입니다. - Visual Studio 및 VS Code 업데이트
.NET 10 지원, 디자인 타임 라이브 프리뷰, Git 도구 개선, 크로스 플랫폼 앱을 위한 디버깅 강화가 포함되며, 릴리스 주기는 월간으로 변경됩니다. VS Code는 100번째 오픈 릴리스를 맞아 다중 창 지원과 스테이징 보기 개선을 포함했습니다. - GitHub Copilot 오픈소스화
VS Code 내 Copilot 기능이 오픈소스로 전환되며, AI 기반 기능이 에디터 코어에 직접 통합됩니다. - Copilot의 기능 확장
코드 자동 완성에서 채팅, 다중 파일 편집, 버전 업그레이드, 클라우드 마이그레이션, 실시간 장애 대응까지 확장되었습니다. - 자율 SRE 에이전트 도입
실시간 문제 탐지, 근본 원인 파악, 완화 조치 수행, 인시던트 자동 보고 기능이 포함된 SRE 에이전트가 도입되었습니다. - 풀 코딩 에이전트 발표
GitHub 이슈의 버그를 Copilot에 할당하면 자율적으로 수정, 테스트, 병합까지 수행할 수 있으며, 이는 모든 사용자에게 제공됩니다. - 보안 및 생태계 설계
에이전트는 자체 브랜치에서 작동하며, 개발자가 설정한 MCP 서버만 사용합니다. 코드 검토 전용 에이전트를 포함한 다양한 역할 기반 에이전트도 생태계에 통합됩니다.
OpenAI와의 협력: Codex 에이전트의 미래
OpenAI CEO 샘 알트먼은 AI 모델과 코딩 에이전트의 발전 방향을 공유했습니다.
- Codex 에이전트 비전
Codex는 개발자가 작업을 할당하고, 기능 구현과 버그 수정까지 맡길 수 있는 '진정한 가상 팀원'이 되는 것을 목표로 합니다. - AI 모델 로드맵
향후 모델은 더 스마트하고, 사용하기 쉬우며, 신뢰성이 향상될 예정입니다. 멀티모달 입력, 도구 사용, 통합 등도 강화됩니다. - 에이전트 앱 개발 조언
급변하는 모델 성능에 유연하게 대응하고, 새로운 워크플로우와 도구를 빠르게 수용할 것을 강조했습니다.
Microsoft 365 Copilot 및 Copilot Studio: 업무 환경의 지능화
Microsoft 365 Copilot은 이제 단순한 채팅 도우미를 넘어, 직관적인 인터페이스로 다양한 AI 기능을 통합하는 'AI를 위한 UI'로 진화했습니다.
- Copilot 주요 기능
- 채팅: 웹과 조직 데이터를 기반으로 사용자 질문에 대응
- 검색: Jira, ServiceNow, Confluence, Google Drive 등과 연동
- 노트북: 문서, 이메일, 오디오, 페이지 등 다양한 형태의 데이터 통합
- 만들기: 프레젠테이션을 영상으로 전환하거나 이미지 생성
- 특수 에이전트:
- Researcher: 다양한 출처에서 정보 수집 및 분석
- Analyst: 여러 데이터 파일에서 인사이트와 시각화 도출
- Teams와의 통합
에이전트는 회의나 채팅 중 멘션을 통해 호출되어 작업을 시작하거나 워크플로우를 트리거할 수 있습니다. - Teams AI 라이브러리 및 A2A 통신
단 한 줄의 코드로 에이전트 간 통신을 활성화하고, Azure Search를 통한 의미 기반 메모리 기능도 제공합니다. - 에이전트 스토어
개발자는 자신이 만든 에이전트를 에이전트 스토어에 게시해 Copilot 및 Teams 사용자에게 배포할 수 있습니다. - Copilot Studio의 진화
대화형 사용자 에이전트(CUA), 결정론적 플로우, 다중 에이전트 오케스트레이션 기능이 추가되었고, 이미 100만 개 이상의 에이전트가 만들어졌습니다.
Copilot 튜닝: 기업 맞춤형 AI 모델 구축
Copilot 튜닝은 기업 고유의 스타일, 용어, 지식 기반에 최적화된 AI 에이전트를 만들 수 있는 기능입니다.
- 조직 지식 학습
AI는 기업의 어조, 용어, 내부 문서 구조 등을 학습해 조직 맞춤형 문서나 응답을 생성할 수 있습니다. - 맞춤형 모델 배포
소량의 데이터로 학습을 시작해, 권한 기반으로 사용자에게 모델을 배포할 수 있으며, 법률, 금융, 컨설팅 업계 등에서 유용하게 활용됩니다. - 실제 데모 사례
M365 앱 내 Copilot, GitHub 연동 Researcher, VS 커넥터 구축, RFP 응답 자동화, 계약서 자동 생성 등 다양한 시나리오가 시연되었습니다.
Azure AI Foundry: AI 애플리케이션을 위한 생산 인프라
Foundry는 복잡한 AI 애플리케이션을 개발하고 운영하기 위한 통합 플랫폼입니다.
- 기능 개요
멀티모달, 상태 저장, 다중 에이전트 기반 앱 구축 지원. 평가, RAG, 오케스트레이션 등의 기능 내장. - 실제 사용 사례
BMW, Carvana, Coca-Cola, Nasdaq 등 7만 개 이상의 조직이 Foundry를 사용하고 있으며, 최근 3개월간 100조 개의 토큰을 처리했습니다. - 지원 모델 및 통합
OpenAI, xAI의 Grok, Hugging Face 등 1,900개 이상의 모델을 지원하며, Semantic Kernel, AutoGen과도 연동됩니다. - 보안 및 통제 기능
Entra ID 기반 권한 관리, Purview 데이터 보호, Defender 보안 대응 기능 포함.
Foundry Local 및 Windows AI Foundry
AI는 클라우드뿐만 아니라 로컬 환경에서도 실행 가능해야 합니다. 이를 위한 두 가지 플랫폼이 발표되었습니다.
- Foundry Local
Mac과 Windows에서 로컬 런타임, 모델, CLI, 서비스형 에이전트를 포함하여 로컬 개발 환경을 제공합니다. - Windows AI Foundry
CPU, GPU, NPU를 포함한 모든 하드웨어에 대한 AI 워크플로우 지원. Windows에 기본 내장된 MCP 서버를 통해 OS와의 직접 통합 가능. - 로컬 시맨틱 검색과 RAG
벡터 저장소와 시맨틱 API를 통해 로컬 데이터를 기반으로 AI 응답 생성이 가능해집니다. - WSL 완전 오픈소스화
Windows Subsystem for Linux가 완전히 오픈소스로 전환되어 개발자 친화성을 높였습니다.
에이전트 웹: 새로운 아키텍처 비전
Kevin Scott CTO는 '에이전트 웹'을 미래 아키텍처로 정의하며, 다음과 같은 구조를 제안했습니다.
- 스택 구성
에이전트 → 런타임(추론, 메모리) → 프로토콜(MCP, A2A) - NL Web 소개
HTML처럼 사용할 수 있는 자연어 기반 웹 인터페이스. 기존 웹사이트나 API를 MCP 서버로 전환하여 에이전트가 직접 사용할 수 있도록 합니다. - 실제 적용 사례
TripAdvisor, O’Reilly 등의 사이트에서 NL Web을 활용한 사례가 소개됐으며, GitHub에서도 NL Web UI가 적용되었습니다.
데이터 플랫폼과 AI 인프라의 진화
- SQL Server 2025 발표
새로운 SQL 버전 공개와 함께 AI 기능과의 통합이 강화되었습니다. - Cosmos DB와 RAG 통합
에이전트 대화와 검색 응답 생성을 위한 구조로 Cosmos DB가 Foundry에 직접 연결됩니다. - Fabric과 OneLake
AI 기반 ETL, 디지털 트윈 생성, Power BI Copilot을 통한 자연어 기반 분석 기능이 공개되었습니다.
차세대 AI 인프라
Microsoft는 AI에 최적화된 인프라를 통해 성능과 비용 효율성을 동시에 확보하고자 합니다.
- Nvidia GB200 도입
초당 86만 5천 토큰 생성 성능의 클러스터를 Azure에 배치. 액체 냉각 방식과 AI WAN 백본으로 최적화된 성능을 달성합니다. - 전 세계 확장
Azure는 70개 이상의 리전을 운영 중이며, 최근 3개월 동안 10개의 새로운 데이터센터를 오픈했습니다. - Cobalt VM
Arm 기반의 고성능 가상 머신으로, Microsoft 자체 워크로드와 외부 파트너 앱 모두에서 사용되고 있습니다. - 보안과 주권
디지털 복원력, 로컬 처리, 기밀 컴퓨팅, Azure Local 제공 등 지역별 규제 대응 강화.
Microsoft Discovery: 과학 연구에 적용된 AI
Microsoft는 AI를 과학 연구 전반에 적용하고자 'Discovery' 프로젝트를 발표했습니다.
- GraphRAG 기반 지식 추론
단순 검색이 아닌 추론 기반의 과학적 분석 지원. - 사례 시연
PFAS(과불화화합물) 없는 냉각제 개발을 위해, 에이전트들이 지식 탐색, 후보 생성, 시뮬레이션, 결과 학습 과정을 자동화해 실제 유망한 화합물을 개발하고 이를 PC 냉각에 적용하는 데 성공했습니다.
개발과 업무의 경계가 사라진다
Microsoft Build 2025는 단순한 신제품 발표가 아닌, AI가 중심이 되는 개발 생태계와 업무 환경을 현실로 끌어온 선언과도 같았습니다. 에이전트를 중심으로 한 새로운 웹, 새로운 개발 툴, 새로운 인프라가 모두 실체를 갖추었고, 이제는 적용과 확장이 남았습니다.
지금이야말로 개발자와 조직이 기술 흐름에 뒤처지지 않고 새로운 도구와 개념을 빠르게 흡수해야 할 시점입니다. AI 중심의 세상에서 주도권을 잡고 싶다면, Microsoft의 이번 발표를 반드시 주목해야 합니다.
'인공지능' 카테고리의 다른 글
| 이슈만 넘기면 코딩까지 끝낸다? GitHub Copilot Coding Agent 완전 분석 (0) | 2025.05.20 |
|---|---|
| 웹의 미래를 다시 쓰다: NLWeb이 바꾸는 AI 인터페이스의 새로운 기준 (0) | 2025.05.20 |
| "질문 하나로 영상이 완성된다?" 구글의 AI 실험 ‘Illuminate’와 ‘Sparks’가 의미하는 것 (0) | 2025.05.19 |
| 애니메이션 AI의 진화: 한 번의 클릭으로 고화질 애니 영상을 만드는 ‘AniSora’란? (0) | 2025.05.19 |
| "SQL 분석 자동화, 이제는 개발하듯 한다" – Rust 기반 에이전트 분석 프레임워크 소개 (0) | 2025.05.19 |
