Microsoft는 더 많은 AI 스택을 소유하고 파트너 OpenAI에 대한 의존도를 줄이기 위한 공동의 노력을 나타내는 Build 2026 개발자 컨퍼런스에서 공개된 출시인 MAI 배너 아래 7개의 사내 인공 지능 모델 제품군을 공개했습니다. 새로운 모델은 추론, 코딩, 이미지 생성, 전사, 음성을 포괄하며, 마이크로소프트는 "제로 증류"라고 부르는 방식으로 처음부터 훈련을 받았다고 밝혔습니다.

이번 확장은 OpenAI, Anthropic 및 Google에 새로운 압력을 가하는 동시에 개발자에게 더 광범위하고 잠재적으로 저렴한 옵션 세트를 제공합니다. Microsoft는 모델과 이를 실행하는 Azure 클라우드 컴퓨팅을 모두 소유하고 있으므로 개발자가 모델을 구축하기 위해 지불하는 토큰당 비용을 낮출 수 있습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 최신 AI 동향를 참조하세요.

대표적인 추론 모델

헤드라인 릴리스는 Microsoft가 첫 번째 추론 모델로 설명한 MAI-Thinking-1입니다. 출시에 따른 블로그 게시물에서 회사는 모델의 효율성과 낮은 토큰 비용을 강조했으며 특히 MAI-Thinking-1이 코딩 벤치마크에서 Anthropic의 Opus 4.6과 일치한다는 점을 공유하고 싶었습니다. 이 주장은 마이크로소프트가 자체 개발한 추론 엔진이 가장 가까운 AI 경쟁업체의 개척 모델과 경쟁할 수 있다고 주장합니다.

답변하기 전에 문제를 통해 추가 컴퓨팅 "사고"를 수행하는 추론 모델은 실험실이 다단계 소프트웨어 엔지니어링, 수학 및 과학적 분석이 가능한 시스템을 구축하기 위해 경쟁함에 따라 2026년에 결정적인 전쟁터가 되었습니다.

제로 증류: 훈련됨, 복사되지 않음

Microsoft가 기대하는 주요 차별화 요소는 "제로 증류"라는 개념입니다. 증류는 기존의 더 큰 모델을 모방하기 위해 더 작은 모델을 훈련하는 데 널리 사용되는 기술입니다. 처음부터 훈련하는 것보다 저렴하고 빠르지만, 학생은 교사의 행동만 흉내낼 수 있기 때문에 결과 모델이 얼마나 좋아질 수 있는지가 결정됩니다.

마이크로소프트는 자사의 새로운 MAI 모델이 "증류 없이 처음부터 훈련됐다"고 강조한다. 즉, 다른 시스템을 모방한 것이 아니라 독창적인 아키텍처라는 뜻이다. Microsoft AI 수석 Mustafa Suleyman은 전략을 공유 기반에서 발전시키는 것으로 구성했습니다.

Suleyman은 "이러한 모든 모델은 증류 없이 바닥에서 언덕을 오르는 공유 기반 위에 구축되었습니다"라고 말했습니다. "그들은 동일한 데이터 원칙, 동일한 인프라 및 동일한 평가 프레임워크를 공유합니다. 이들은 함께 작동하고 사람들이 매일 사용하는 제품에 직접 통합되도록 설계되었습니다. 그러나 모델 자체는 이야기의 일부일 뿐입니다."

전체 MAI 라인업

Microsoft가 발표한 7가지 모델에는 여러 가지 형식이 포함됩니다.

  • MAI-Thinking-1 - 대표적인 추론 모델입니다.
  • MAI-Code-1-Flash - 빠르고 가벼운 코딩 모델입니다.
  • MAI-Image-2.5 - 텍스트를 이미지로, 이미지를 이미지로 생성할 수 있는 Microsoft 최초의 모델입니다.
  • MAI-Image-2.5-Flash - 비용에 민감한 워크로드를 겨냥한 더 빠른 변형입니다.
  • MAI-Transcribe-1.5 - 실제 워크로드에 맞게 조정된 업그레이드된 전사 모델입니다.
  • MAI-Voice-2 - 음성 생성 모델입니다.
  • MAI-Voice-2-Flash - 매우 빠른 음성 변형입니다.

일부 항목은 동일한 기본 기반을 기반으로 구축된 변형이지만 이전에 OpenAI의 GPT 제품군에 크게 의존했던 텍스트 추론, 코드, 비전 및 오디오 범주 전반에 걸쳐 Microsoft 기본 기능을 제공합니다.

이미지 PowerPoint 및 OneDrive로 이동

MAI-Image-2.5 모델은 Microsoft 자체 제품 생태계 내에서 먼저 출시됩니다. 이제 전체 이미지 모델과 플래시 이미지 모델 모두가 PowerPoint 및 Foundry용 OneDrive 사용자에게 미리 보기로 제공됩니다. 이를 통해 회사는 타사 개발자에게 공개하기 전에 널리 사용되는 생산성 앱에서 생성 이미징 도구를 선보일 수 있는 기회를 얻었습니다.

Microsoft는 이전에 Office 및 Windows에 새로운 AI 기능을 내장하는 이 플레이북을 사용하여 대규모 채택을 추진했습니다. 이는 독립형 모델 랩이 쉽게 따라올 수 없는 배포 이점입니다.

타사 가용성 및 개발자 도달 범위

마이크로소프트는 자체 클라우드 외에도 MAI 모델이 독립적인 추론 플랫폼을 통해서도 제공될 것이라고 밝혔습니다. 이 모델은 향후 Fireworks AI, Baseten 및 Open Router에 적용되어 Azure 생태계 외부에서 구축하는 개발자의 액세스 범위를 넓힐 예정입니다.

이러한 다중 플랫폼 접근 방식은 제작자의 자체 API와 중립 호스팅 공급자를 통해 모델이 제공되는 업계 전반에 걸쳐 일반화된 개방형 가중치 배포 전략을 반영합니다.

OpenAI 관계에 대한 의미

Microsoft는 OpenAI에 수백억 달러를 투자했으며 Azure가 ChatGPT 제조업체의 컴퓨팅 대부분을 지원하는 등 가장 가까운 인프라 파트너로 남아 있습니다. 그러나 MAI 출시를 통해 Microsoft는 더 이상 다른 사람의 정보만을 재판매하기를 원하지 않는다는 점을 분명히 알 수 있습니다.

완전히 제어할 수 있는 독창적인 모델을 구축함으로써 Microsoft는 여러 가지 방법으로 영향력을 얻습니다. 독립된 입장에서 협상하고, 단일 공급자의 가격 책정이나 로드맵 결정에 대비하고, 개발자에게 비용 최적화된 대안을 제공할 수 있습니다. 분석가들은 Microsoft의 AI 투자가 AI 애플리케이션 구축의 경제성을 재편하여 경쟁업체가 품질과 가격 모두에 대응하도록 강요할 가능성이 높다고 지적했습니다.

경쟁이 심화되는 AI 시장

MAI 가족은 혼잡한 들판에 도착합니다. OpenAI는 계속해서 GPT 라인을 발전시키고 있으며, Anthropic은 Mythos급 모델을 출시하고, Google은 Gemini를 발전시키고 있으며, 전 세계 연구소의 개방형 노력으로 독점 시스템과의 격차가 줄어들고 있습니다. 너무 많은 양식에 걸쳐 자체 모델을 동시에 적용하기로 한 Microsoft의 결정은 Microsoft가 파트너에게 범주를 양도하기보다는 모든 면에서 직접 경쟁할 의도가 있음을 시사합니다.

개발자의 경우 실질적인 결과는 더 많은 선택권과 비용 절감이라고 Microsoft는 주장합니다. MAI-Thinking-1과 Opus 4.6의 코딩 패리티가 더 광범위한 독립적 테스트에서 유지되는지 여부는 아직 알 수 없지만, 선언 자체만으로도 의미 있는 변화를 나타냅니다. OpenAI 모델 배포로 AI 명성을 쌓은 회사가 이제 자체적으로 선두에 설 수 있다고 선언하고 있습니다.

Build 2026을 무대로 Microsoft는 AI 전략의 다음 단계가 파트너십보다는 소유권에 의해 더 많이 정의된다는 점을 분명히 했습니다.

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