나델라 "모든 기업은 자체 AI 모델을 구축해야 한다"

기업의 미래는 최고의 기초모델을 선택하는 것이 아니라 AI 학습 루프를 구축하는 데 달려 있다고 마이크로소프트 CEO가 주장한다.

사티아 나델라는 모든 기업이 자체 AI 모델을 구축해야 한다고 말한다. 금요일 공개된 인터뷰에서 마이크로소프트 최고경영자는 Applied Compute 공동창업자 야시 파틸에게 조직은 고유한 비즈니스 데이터와 맥락에 맞춰진 맞춤형 모델을 만들어야 하며, 소수의 프론티어 AI 제공업체에 의존하는 것은 기업의 학습 능력을 아웃소싱하는 것과 같다고 경고했다.

"제 간단한 생각은 세상에 기업의 수만큼 모델이 존재해야 한다는 것입니다."라고 나델라는 말했다. "왜냐하면 결국 기업이란 무엇입니까? 기업은 학습 시스템입니다."

이 발언은 나델라의 엔터프라이즈 AI 전략에 대한 가장 명확한 표현 중 하나다. 마이크로소프트는 130억 달러 규모의 오픈AI 파트너십에만 의존하지 않고, OpenAI, DeepSeek, Cohere 등의 모델을 호스팅하는 Azure AI Foundry를 통해 멀티모델 접근법을 점점 더 수용하고 있다. 아마존도 Bedrock을 통해 유사한 경로를 추구하고 있으며, 구글 클라우드는 Gemini와 함께 타사 및 자체 모델을 제공한다.

"도구를 사는 것은 언제든 가능합니다. 업무나 직업조차도 아웃소싱할 수 있습니다. 하지만 학습을 아웃소싱할 수는 없습니다."라고 나델라는 말했다. "학습을 아웃소싱한다면, 존재하는 이유가 무엇입니까?"

모델이 아닌 학습 루프

X에 게재된 별도의 에세이에서 나델라는 진정한 기회는 최고의 모델을 선택하는 것이 아니라, 인적 자본과 토큰 자본이 시간이 지남에 따라 축적되는 이른바 '학습 루프(learning loop)'를 구축하는 데 있다고 주장했다. 지속 가능한 자산은 모델 자체가 아니라 그 모델을 둘러싼 시스템이며, 기저 모델이 교체되더라도 그가 '회사 베테랑(company veteran)' 전문성이라고 부르는 것을 유지하는 시스템이라는 것이다.

이는 지난 2년간의 엔터프라이즈 AI 논의가 모델 성능에 집중되었던 것과는 다른 접근이다. 어떤 모델이 더 잘 추론하는지, 어떤 모델이 더 좋은 코드를 작성하는지, 어떤 모델이 벤치마크 순위에서 1위를 차지하는지에 대한 논의가 주를 이뤘다. OpenAI, Anthropic, Google, Meta의 프론티어 모델이 빠르게 개선되면서 인텔리전스 레이어는 점점 풍부해지고 있다. 나델라의 주장은 "어떤 모델이 가장 똑똑한가"라는 질문에서 "기업 내부에서 인텔리전스가 어떻게 조직화, 배포, 지속적으로 개선되는가"로 초점을 이동시킨다.

이 개념은 이전 플랫폼 전환을 반영한다. 기업들은 데이터베이스가 개선될 때마다 ERP 시스템을 재구축하지 않았으며, 프로세서가 빨라질 때마다 CRM 전략을 재설계하지도 않았다. 지속 가능한 가치는 인프라 레이어 위에 존재했다. 나델라는 동일한 원칙이 AI에도 적용된다고 주장하는 것이다.

집중에 대한 경제적 반론

나델라는 또한 모든 가치가 소수의 기초모델에 귀속되는 세상은 경제적으로나 정치적으로 지속 가능하지 않다고 경고했다.

"'이봐요, 제게 두 개의 프론티어 모델이 있습니다' 또는 '세 개의 프론티어 모델이 있습니다'라는 식일 수는 없습니다. 어떤 유한한 집합이 오늘날 경제에서 차별화된 모든 것을 학습했다면, 그것은 붕괴되기 때문입니다."라고 그는 말했다.

이러한 우려는 순전히 철학적인 것만은 아니다. 프론티어 AI 기업을 육성한 빅테크 기업들은 현재 딜레마에 직면해 있다. 마이크로소프트, 아마존, 구글은 AI 모델 훈련을 지원하기 위해 데이터센터 인프라에 수백억 달러를 쏟아부었지만, 가장 진보된 모델들은 프로그래밍 어시스턴트부터 오피스 소프트웨어에 이르기까지 이들의 핵심 사업을 점점 잠식하고 있다. 월스트리트 예측에 따르면, 올해 미국 4대 빅테크 기업의 잉여현금흐름은 2014년 이후 최저 수준으로 떨어질 것으로 예상되며, AI 인프라 지출에 의해 압박을 받고 있다.

마이크로소프트는 이미 전략을 전환하고 있다. 이 회사는 사무직 근로자를 위한 AI 에이전트 제품인 Copilot Cowork를 출시했으며, 중국의 저비용 오픈웨이트 모델인 DeepSeek을 자사 플랫폼에 통합하는 방안을 검토 중이다. 목표는 프론티어 모델 성능에서만 경쟁하는 것이 아니라, 일반 사용자가 AI에 접근할 수 있도록 저렴한 토큰 가격을 제공하는 것이다.

투자자들에게 이러한 의미는 양날의 검이다. 마이크로소프트 주식은 시장이 불확실한 수익 대비 AI 인프라 비용을 저울질하면서 올해 하락세를 보였다. 모든 기업이 자체 AI 모델을 구축하는 세상은 Azure와 같은 클라우드 플랫폼의 총가용시장(TAM)을 확장하겠지만, 모델 레이어를 상품화하여 프론티어 AI 제공업체의 마진을 압박할 가능성도 있다. 궁극적으로 엔터프라이즈 AI의 다음 단계를 정의할 기업은 가장 강력한 모델을 구축하는 기업이 아닐 수 있다. 모든 조직이 인텔리전스를 축적되는 조직 지식으로 전환할 수 있는 시스템을 구축하는 기업이 그 주인공이 될 것이다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.