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  • 오픈AI·MS 소송 기록에 담긴 ‘웹 둠 루프’ 경고

    오픈AI·MS 소송 기록에 담긴 ‘웹 둠 루프’ 경고

    3줄 요약

    • 뉴욕타임스가 오픈AI·마이크로소프트를 상대로 낸 소송에서 92쪽 분량의 문서가 봉인 해제되면서 양사 임직원의 내부 발언이 공개됐다.
    • 마이크로소프트 내부 문서는 자사 AI 콘텐츠 전략이 모델 성능과 웹 전체를 함께 해치는 ‘둠 루프’를 시작했다고 적었다.
    • 마이크로소프트는 핵심 발언자의 언급을 “직원 한 명의 개인적 관점”이라며 선을 그었고, 공정이용 여부는 여전히 법원 판단을 기다리고 있다.

    “최종 제품이 핵심 공급자의 경제적 기반을 위협하는 것은 매우 이례적이지만, 그것이 우리가 LLM 사업의 ‘콘텐츠 공급망’과 관련해 만들어 낸 상황이다.” AI 업계를 비판하는 외부 논평에서 나온 말이 아니다. 마이크로소프트 내부 문서에 적힌 문장이다. 더버지 보도에 따르면 이 문장은 뉴욕타임스가 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 제기한 소송에서 최근 봉인이 풀린 법원 기록을 통해 알려졌다.

    기록에는 이런 정황이 여럿 담겼다. 자사 챗봇이 언론사와 웹 생태계를 잠식한다는 사실을 두 회사가 내부적으로 알고 있었다는 것이다. 물론 직원 개인의 발언을 곧 회사의 공식 입장으로 볼 수는 없다. 그 발언이 법정에서 어떤 무게를 가질지도 별개로 따져 봐야 한다.

    92쪽 소송 기록에서 드러난 ‘둠 루프’의 구조

    봉인이 풀린 자료는 뉴욕타임스가 법원에 제출한 92쪽 분량의 문서다. 인용된 인물들의 무게가 가볍지 않다. 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자, 그리고 여러 오픈AI 직원들.

    ‘둠 루프’는 한번 빠지면 벗어나기 어려운 악순환을 가리킨다. 아래 경로는 내부 문서의 표현을 바탕으로 구조를 풀어 본 것이다. 챗봇이 웹 콘텐츠로 학습해 답을 직접 내놓는다. 답을 얻은 이용자는 원문 사이트를 덜 찾는다. 방문자를 잃은 언론사와 창작자는 콘텐츠를 만들 경제적 기반이 약해지고, 모델이 학습할 새 데이터도 함께 줄어든다. 문서가 말한 “모델 성능과 웹 전체를 동시에 해치는” 경로는 이렇게 읽힌다. 피해가 언론사에서 끝나지 않고 모델로 되돌아온다는 점에서, 적어도 이 대목은 윤리적 비판보다는 제품의 지속 가능성을 문제 삼는 진단에 가깝다.

    수위가 가장 높은 발언은 상당수 한 사람에게서 나왔다. 마이크로소프트 응용과학 디렉터 브렌트 헥트다. 뉴욕타임스 측은 문서 서문에 헥트와 오픈AI 챗GPT 책임자의 발언을 앞세웠다. 두 회사가 언론사에 “실존적 위협”이 된다는 점을 스스로 알고 있었다는 취지를 세우려는 구성이다. 원고가 작성한 문서인 만큼, 어떤 발언을 골라 어디에 배치했는지에는 원고 측 의도가 반영돼 있다. 읽을 때 감안해야 할 부분이다.

    • 헥트: 챗GPT와 코파일럿의 데이터 수집은 “인류 역사상 최대의 노동 절도”
    • 헥트: 마이크로소프트의 방어 논리는 “공정이용이라는 개념을 완전한 조롱거리로 만든다”
    • 마이크로소프트 문서: “LLM은 자기 공급망을 파괴하는 제품”이며, 많은 경우 LLM이 자신의 학습 데이터를 대체한다
    • 마이크로소프트 문서: 콘텐츠를 만든 사람 거의 누구도 이런 방식의 사용을 의도하지 않았고, 그 대가도 받지 못한다

    마이크로소프트는 곧바로 거리를 뒀다. 알렉스 하우렉 대변인은 “이 발언들은 직원 한 명의 개인적 관점을 반영한 것으로, 법률적 분석이 아니며 회사의 견해를 대변하지 않는다”고 밝혔다. 같은 방어는 법원 서류에서도 이어졌다. 마이크로소프트 AI에서 데이터 전략·운영을 총괄하는 조던 어스던은 별도로 제출한 서류에서, 헥트는 비대칭적이고 미래지향적인 학술적 관점을 제시하려고 고용된 인물이며 회사를 대변하지 않는다고 설명했다.

    해명은 헥트 개인에게 초점이 맞춰져 있다. 남는 것은 ‘둠 루프’ 문서다. 이 문서를 누가, 언제 작성했는지는 알려지지 않았다. 이 문서까지 ‘개인 견해’로 볼 수 있을지는 지금 공개된 정보만으로 판단하기 어렵다.

    나델라·클라크·브록먼, 연구 조직 밖에서 나온 발언들

    ‘직원 한 명의 관점’이라는 해명이 설득력을 가지려면 비슷한 인식이 회사의 다른 곳에서는 나오지 않았어야 한다. 기록을 보면 그렇지 않다. 경영진, 제품 책임자, 정책 담당자의 발언이 문서 곳곳에서 같은 방향을 가리킨다.

    발언 주체 소속·직책 발언 요지
    브렌트 헥트 마이크로소프트 응용과학 디렉터 데이터 수집은 “인류 역사상 최대의 노동 절도”
    사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자 챗봇이 사실상 검색을 대체해 출처로 직접 갈 필요를 없앴다고 인정 / “유료화된 것은 모두 라이선스를 받아야 한다”
    닉 털리(추정) 오픈AI 챗GPT 책임자 챗봇에서 답을 얻으면 출처 링크를 “클릭할 좋은 이유가 없다”
    잭 클라크 오픈AI 정책 디렉터 사회의 ‘문화’를 규정하는 사람들의 노동을 대체하는 시스템을 만들고 있다
    그렉 브록먼 오픈AI 공동창업자 상업용 AI가 가져다줄 “천문학적(gazillions)” 수익 언급
    오픈AI 내부 문서 챗GPT를 “현대판 신문 가판대”로 묘사

    닉 털리 이름 옆의 ‘추정’은 문서 서문에 인용된 ‘챗GPT 책임자’가 누구인지 원 기사도 확정하지 않았다는 뜻이다. 나델라 칸에 들어간 두 발언도 성격이 서로 다르다. 앞의 것은 이용자 행동이 바뀌었다는 관찰이고, 뒤의 것은 유료 콘텐츠 라이선스에 관한 원칙이다. 이 구분은 뒤에서 다룰 마이크로소프트의 방어 논리와 그대로 맞물린다.

    기록에는 발언 말고 기술적 쟁점도 남아 있다. 오픈AI 내부에서는 챗GPT가 저작물을 “그대로(verbatim)” 재현하는 경향을 파악하고 있었고, 저작권 침해를 최소화하려면 “암기 방지”가 중요하다고 인정했다. 같은 회사 직원들이 GPT-4를 두고 한 평가는 이랬다. “엄청난 양의 데이터를 암기했고, 그래서 그대로 토해내는 데 굉장히 능할 것.” 암기를 막아야 한다는 인식과 모델이 이미 대량으로 암기했다는 평가가 한 기록 안에 나란히 놓여 있다.

    소장에는 챗GPT가 질의에 답하면서 뉴욕타임스, 머큐리뉴스, 덴버포스트, 라이프해커, 유로게이머 기사의 긴 문장을 그대로 출력한 사례가 여럿 실렸다. 원고 측은 내부에서 우려하던 재현이 실제 출력으로 나타났다고 주장하며, 이 사례들을 내부 발언 기록을 뒷받침하는 근거로 제시했다. 유료 콘텐츠를 둘러싼 모순도 드러났다. 나델라는 유료화된 콘텐츠는 라이선스를 받아야 한다고 말한 것으로 인용됐다. 반면 오픈AI 측 관계자는 학습 데이터에서 유료 콘텐츠를 탐지하거나 제거하려는 노력을 “알지 못한다”고 인정했다. 원칙을 말한 사람은 마이크로소프트 최고경영자이고, 그런 노력을 알지 못한다고 답한 쪽은 오픈AI 관계자다. 회사가 다르니 한 회사의 이중 잣대로 단정하기는 어렵다. 다만 두 회사는 같은 소송의 공동 피고이고, 원고로서는 활용하기 좋은 대비다.

    트래픽 수치도 나왔다. 오픈AI 자체 미디어·경제 전문가들은 뉴욕타임스 같은 사이트의 유입 감소 원인으로 AI 요약 기능을 직접 지목했다. 대표적인 예로는 구글 AI 오버뷰를 들었다. 검색 유입이 최대 60% 줄었을 가능성까지 추정했다. 원 기사는 이를 두고 검색이 외부 사이트로 보내는 방문자가 0에 수렴하는 ‘구글 제로’가 현실이 됐다고 평가했다. 오픈AI 내부 분석이 경쟁사 기능을 원인으로 들었다는 점은 흥미롭다. 다만 60%라는 수치의 산출 방식과 기간은 공개되지 않았다. 지금으로서는 추정치로만 받아들여야 한다.

    이 기록들이 중요한 이유는 미국 저작권법의 공정이용 판단에 있다. 결과물이 원저작물의 시장을 대체하는지가 주요 고려 요소 가운데 하나다. 피고 회사의 내부 문서가 ‘대체’와 ‘공급망 파괴’를 먼저 언급했다는 점에서, 원고 측이 적극적으로 활용할 정황으로 보인다.

    미국 재판이지만 국내 이용자·언론사에도 영향이 미치는 지점

    이번 소송은 미국 법원에서 진행 중이다. 판결이 나와도 국내에 직접적인 법적 효력이 생기지는 않는다. 하지만 챗GPT와 코파일럿은 국내에서도 쓰이는 서비스다. 문서가 드러낸 제품 설계 방향은 국내 이용자 경험에도 그대로 적용된다.

    • AI 답변을 그대로 옮겨 쓰는 습관은 점검할 필요가 있다. 오픈AI 직원 스스로 GPT-4의 대량 암기와 재현 경향을 인정했다. 챗봇 답변에 기사 원문 문장이 섞여 있을 가능성을 배제하기 어렵다.
    • 출처 확인은 결국 이용자의 몫이다. 챗GPT 책임자가 “클릭할 좋은 이유가 없다”고 말한 구조에서는 원문을 열어 보는 수고를 이용자가 따로 들여야 한다.
    • 검색·포털 유입에 기대는 국내 언론사와 블로거도 같은 구조적 압력을 받고 있다고 보는 편이 합리적이다. 다만 최대 60% 감소는 미국 사이트를 대상으로 한 오픈AI 내부 추정치다. 국내 수치는 원문에 없다.
    • 국내 언론계의 AI 학습 데이터 대가 논의에서 이번 기록이 참고 자료로 거론될 가능성은 있다. 이는 추측이며, 구체적인 움직임은 원문에서 확인되지 않는다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 뉴욕타임스의 오픈AI·마이크로소프트 소송에서 92쪽 분량 문서가 봉인 해제됐다.
    • 마이크로소프트 내부 문서에 ‘둠 루프’와 “LLM은 자기 공급망을 파괴하는 제품”이라는 표현이 있다.
    • 오픈AI 직원들이 GPT-4의 대량 암기와 원문 재현 경향을 내부적으로 인정한 기록이 있다.
    • 소장에는 챗GPT가 뉴욕타임스·머큐리뉴스 등 여러 매체 기사 문장을 그대로 출력한 사례가 포함됐다.
    • 마이크로소프트는 헥트의 발언이 개인 견해이며 회사 입장이 아니라고 공식 해명했다.

    아직 불확실한 것

    • 문서 서문에 인용된 ‘챗GPT 책임자’가 닉 털리인지는 원 기사도 추정으로만 적었다.
    • 검색 유입 최대 60% 감소는 오픈AI 내부 전문가들의 추정이며, 산출 방식과 기간은 공개되지 않았다.
    • ‘둠 루프’ 문서의 작성자와 작성 시점, 이 경고가 내부 의사결정에 어떻게 반영됐는지는 알려지지 않았다.
    • 이 기록이 공정이용 판단에 어떤 영향을 줄지, 판결이 언제 나올지는 아직 알 수 없다.
    • 국내 언론·창작자의 트래픽 변화는 원문에서 다루지 않았다.

    ‘산업 변화 관찰’과 ‘저작권 결론’ 사이에 그은 방어선

    마이크로소프트는 나델라 발언이 불러올 파장도 막으려 했다. 하우렉 대변인은 “사티아의 증언과 이번 사건에서 마이크로소프트의 입장은 완벽히 일관된다”고 밝혔다. 나델라는 사람들이 정보를 찾고 소비하는 방식이 바뀌었다는 점과 큰 원칙을 말했을 뿐이라는 설명이다. 이를 법원이 다루는 저작권 문제의 결론과 혼동해서는 안 된다는 것이 회사의 주장이다.

    법리만 놓고 보면 이 방어 논리에는 일정한 설득력이 있어 보인다. 검색 행태가 챗봇으로 옮겨 가고 있다는 산업 관찰과 학습이 저작권 침해에 해당하는지는 서로 다른 질문이기 때문이다. 하지만 챗봇이 원문 방문을 대체한다는 인식은 경영진과 실무진의 기록에 거듭 남아 있고, 해명만으로 이 사실이 지워지지는 않는다. 공정이용 판단에서 시장 대체 여부가 고려 요소라는 점을 생각하면, 마이크로소프트가 ‘관찰’과 ‘결론’을 떼어 놓으려는 이유도 짐작이 간다.

    원 기사의 평가는 더 날카롭다. 두 회사가 출판 산업과 그 산업에 종사하는 “수백만 명”, 나아가 자사 제품까지 해칠 것을 알면서도 수익을 좇아 밀어붙였다는 것이다. 이는 기사의 해석이고, 법적 판단은 재판부의 몫이다. 다음으로 지켜볼 지점은 재판부가 공정이용을 판단할 때 이 내부 기록들에 얼마나 비중을 두느냐다.

    출처: The Verge

  • MS 윈도우 행사 10월 7일…젠슨 황 무대 오른다

    MS 윈도우 행사 10월 7일…젠슨 황 무대 오른다

    3줄 요약

    • 마이크로소프트가 10월 7일 미국 샌프란시스코에서 윈도우·서피스 행사를 연다. 주요 윈도우 행사는 2024년 5월 이후 처음이다.
    • 사티아 나델라 CEO와 파반 다불루리 윈도우·서피스 총괄이 나온다. 엔비디아 젠슨 황 CEO도 참석하며, 행사 주제는 로컬 AI가 바꿀 PC의 다음 단계다.
    • RTX 스파크 PC와 서피스 랩톱 울트라의 가격·출시 정보가 나올 수 있다는 전망이 있다. 윈도우 12 발표는 예상되지 않는다.

    10월 7일, 미국 샌프란시스코. 마이크로소프트가 이날 윈도우와 서피스 기기가 나아갈 방향을 발표한다. 회사가 내건 주제는 “로컬 AI가 PC의 다음 장을 어떻게 만들어갈지에 대한 대화”다.

    윈도우를 앞세운 큰 행사는 2024년 5월이 마지막이었다. 2년 넘게 비어 있던 무대가 다시 열린다.

    누가 무대에 오르는지 보면 행사 성격이 대략 보인다. 더버지 보도에 따르면 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO와 파반 다불루리 윈도우·서피스 총괄이 나온다. 윈도우 행사라면 당연한 구성이다. 눈에 띄는 이름은 따로 있다. 엔비디아 젠슨 황 CEO. 윈도우 행사에 엔비디아 대표가 선다는 사실 자체가 이번 발표의 중심이 어디인지 보여준다.

    젠슨 황 참석이 가리키는 곳, RTX 스파크 PC

    로컬 AI는 클라우드 서버를 거치지 않는다. PC 안의 칩이 AI 모델을 직접 돌리는 방식이다.

    그러니 AI 기능이 얼마나 쓸 만한지는 PC 하드웨어에 달렸고, 칩을 공급하는 파트너의 발언권도 그만큼 커진다. 윈도우 행사에 칩 회사 CEO가 서는 게 어색하지 않은 이유다.

    원문 기자도 이 부분을 짚었다. 젠슨 황의 참석을 근거로 엔비디아 RTX 스파크 PC가 행사의 핵심 주제가 될 수 있다고 봤다. 이 전망이 맞는다면 가격과 출시 정보가 아직 구체적으로 나오지 않은 서피스 랩톱 울트라 소식도 함께 나올 가능성이 크다.

    짚어둘 점이 하나 있다. 이 전망은 참석자 명단에서 나온 추정이다. 마이크로소프트가 미리 알린 내용이 아니다. RTX 스파크 PC의 사양이나 참여 제조사도 원문에는 설명이 없다. 제품이 구체적으로 어떤 모습일지는 행사 당일에야 드러날 것으로 보인다.

    지금까지 거론되는 주제를 추리면 이렇다.

    • RTX 스파크 PC: 가장 유력한 핵심 주제. 근거는 젠슨 황의 참석
    • 서피스 랩톱 울트라: 가격과 출시 일정이 추가로 공개될 가능성
    • 윈도우 품질 개선: 그동안의 개선 작업과 다음 계획이 소개될 전망
    • 윈도우 12: 깜짝 발표 가능성은 낮다는 평가

    2021년 이후 단 두 번, 윈도우 행사는 전환점에만 열렸다

    마이크로소프트가 윈도우 하나만 놓고 큰 행사를 여는 일은 흔치 않다. 2021년 이후 주요 윈도우 행사는 두 번뿐이었다. 둘 다 플랫폼 방향이 바뀌는 시점이었다.

    시기 핵심 내용 눈에 띄는 점
    2021년 6월 윈도우 11 공개 라이브 스트리밍으로 발표
    2024년 5월 Arm 기반 코파일럿+ PC 공개 퀄컴과의 협력 관계 강화
    2026년 10월 7일 로컬 AI 중심의 PC 방향 발표(예정) 나델라·다불루리·젠슨 황 참석

    2024년 행사의 주인공은 Arm 칩과 퀄컴이었다. 이번에는 엔비디아 CEO가 무대에 오른다. 윈도우 PC의 AI 성능 경쟁에서 마이크로소프트와 손잡는 칩 회사가 늘고 있다는 신호로 읽힌다.

    퀄컴이 밀려났다고 보기는 이르다. 퀄컴과의 협력이 이번 행사에서 어떻게 다뤄질지는 기사에 언급이 없다. 파트너가 바뀐다기보다 늘어난다고 보는 편이 지금까지 나온 정보에 더 맞다.

    운영체제 쪽은 기대를 낮춰 두는 게 좋겠다. 기자는 새 버전보다 기존 윈도우의 완성도, 즉 품질 개선 작업과 다음 계획이 중점적으로 다뤄질 것으로 예상했다. 윈도우 12 깜짝 공개는 예상하지 않는다고 밝혔다.

    한국 시간 8일 새벽 2시 시작, 국내 출시·가격은 미정

    행사 시작 시각은 다음과 같다.

    • 미국 태평양 시간: 10월 7일 오전 10시
    • 미국 동부 시간: 10월 7일 오후 1시
    • 한국 시간: 10월 8일 새벽 2시

    국내에서 실시간으로 보려면 밤을 새워야 하는 시간대다. 마이크로소프트가 공식 생중계를 하는지는 기사에 나오지 않는다.

    독자 상황에 따라 챙길 것이 다르다.

    • 윈도우 11 사용자: 윈도우 12 발표는 예상되지 않는다. 새 운영체제보다 지금 쓰는 윈도우의 품질 개선 소식이 더 중요할 것으로 보인다(전망).
    • 노트북 구매 예정자: 서피스 랩톱 울트라와 RTX 스파크 PC 발표가 예상된다. 고성능 윈도우 노트북을 살 계획이라면 결제는 행사 발표를 본 뒤로 미루는 편이 낫다.
    • 국내 출시·가격: 서피스 랩톱 울트라와 RTX 스파크 PC 모두 국내 출시 일정과 원화 가격에 대한 공식 발표가 아직 없다.
    • 한국어 지원: 로컬 AI 기능이 한국어를 어느 수준까지 지원할지는 아직 알려지지 않았다.

    국내 소비자에게 가장 아쉬운 건 마지막 두 항목이다. 행사에서 제품 정보가 나오더라도 한국 출시 일정과 원화 가격은 따로 확인해야 한다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 일시와 장소: 10월 7일 오전 10시(태평양 시간), 샌프란시스코
    • 주제: 로컬 AI가 PC의 다음 단계를 어떻게 바꿀지에 대한 논의
    • 참석자: 사티아 나델라 CEO, 파반 다불루리 윈도우·서피스 총괄, 젠슨 황 엔비디아 CEO
    • 이전 주요 윈도우 행사: 2024년 5월(코파일럿+ PC), 그 전은 2021년 6월(윈도우 11)

    아직 불확실한 것

    • RTX 스파크 PC가 실제로 핵심 주제가 될지(참석자 명단에 근거한 추정)
    • 서피스 랩톱 울트라의 가격과 출시 일정이 공개될지
    • 윈도우 품질 개선의 구체적인 내용과 적용 시기
    • 윈도우 12 발표 여부(기자는 가능성이 낮다고 봄)
    • 퀄컴 등 다른 칩 회사의 참여 여부
    • 국내 출시 일정과 가격

    이번 무대의 주인공은 새 OS가 아니라 칩 파트너

    이번 행사에서 새 운영체제를 기대할 근거는 약하다. 주제는 로컬 AI이고, 함께 무대에 서는 사람은 칩 회사 대표다. 이 두 가지를 보면 새 OS 공개보다 로컬 AI를 중심으로 윈도우 PC 하드웨어의 방향을 제시하는 자리로 보는 게 자연스럽다.

    2024년 코파일럿+ PC 발표는 Arm 진영과의 협력을 알린 자리였다. 이번에는 엔비디아가 그 자리에 선다. 두 회사가 어떤 제품을 내놓느냐에 따라 앞으로 윈도우 PC 라인업의 성격도 달라질 것이다.

    남은 건 제품 사양, 가격, 출시 지역. 세 가지 모두 10월 7일 발표에서 확인해야 한다.

    출처: The Verge

  • 슬랙봇 vs MS 코파일럿 vs 제미나이, 직장인 AI 비서 뭐가 나을까

    슬랙봇 vs MS 코파일럿 vs 제미나이, 직장인 AI 비서 뭐가 나을까

    슬랙 화면 구석에 조용히 박혀 있던 슬랙봇. 채널 정리하라고 알려주거나 동료를 문서에 초대하라고 알림 보내는 정도가 전부였다. 있는 듯 없는 듯한 존재였달까. 그런데 이 봇이 대규모 언어모델을 얹은 AI 에이전트로 통째로 다시 설계됐다. 업무용 AI 비서 시장 판이 다시 흔들리는 중이다. 마이크로소프트 코파일럿과 구글 제미나이가 이미 자리 잡은 판에 세일즈포스가 정면으로 뛰어든 셈. 셋 다 겉모습은 비슷해 보여도 작동 방식이랑 강점은 꽤 다르다. 회사에 AI 비서 도입을 저울질하고 있다면 이 차이부터 짚어보는 게 순서다.

    슬랙봇, 알림봇에서 업무 에이전트로 갈아탔다

    예전 슬랙봇은 규칙대로만 움직이는 알고리즘 도구에 가까웠다. 정해진 조건에서 정해진 메시지 하나 보내는 수준. 새 슬랙봇은 구조 자체가 다르다. 앤트로픽 클로드 모델을 기반으로 사내 슬랙 대화 기록, 구글 드라이브 파일, 캘린더 일정, 세일즈포스 레코드까지 한꺼번에 뒤져서 종합한다. “이 프로젝트 고객 피드백 좀 정리해줘”라고 요청하면 관련 대화와 첨부 파일을 찾아 핵심만 캔버스 문서로 만들어준다. 여기서 안 끝난다. 담당자 일정까지 확인해서 회의 시간을 먼저 제안한다.

    다만 이런 업무 AI 비서는 검색과 요약, 초안 작성까지는 곧잘 해내도 회의 예약이나 결제 승인 같은 실행형 작업은 아직 제한적인 경우가 많다. 도입을 검토할 때는 정보를 찾아주는 수준인지, 실제로 대신 처리해주는 수준인지부터 구분해서 봐야 한다.

    MS 코파일럿은 오피스 안에 있다

    마이크로소프트 코파일럿은 워드, 엑셀, 파워포인트, 팀즈 깊숙이 박혀 있다. 강점은 오피스 문서 작업 자체를 자동화하는 데 있다. 엑셀 데이터를 분석해서 차트를 만들거나, 회의록을 자동 요약해서 팀즈 채팅에 올려주는 식. 오랫동안 오피스를 써온 조직이라면 따로 배울 것 없이 바로 익숙하게 쓸 수 있다는 게 장점이다. 반대로 협업 대화가 팀즈보다 슬랙에 몰려 있는 조직이라면? 코파일럿의 맥락 이해가 상대적으로 얕게 느껴질 여지가 있다.

    구글 제미나이는 통합으로 승부한다

    구글 워크스페이스 안의 제미나이는 지메일, 문서, 스프레드시트, 미트를 잇는 역할을 한다. 메일 초안 쓰고 회의 내용 요약하고 문서 간 정보 엮는 작업에 특화됐다. 처리 속도와 비용 효율이 좋다는 평가가 많다. 실제로 세일즈포스도 슬랙봇에 제미나이 모델을 함께 붙이겠다고 밝힌 적이 있다. 대규모 언어모델 하나에만 매달리지 않고 상황에 맞춰 여러 모델을 골라 쓰는 흐름, 다른 서비스로도 번질 가능성이 커 보인다.

    세 서비스 차이, 표로 정리하면

    • 슬랙봇: 슬랙 대화와 채널 맥락에 강함, 별도 설정 없이 기존 권한 그대로 검색, 캔버스로 결과물 정리
    • MS 코파일럿: 워드·엑셀·팀즈 등 오피스 문서 작업에 강함, 기존 오피스 사용자에게 익숙한 인터페이스
    • 구글 제미나이: 지메일·문서·미트 통합, 비용 대비 처리 속도가 준수함, 여러 모델 조합 활용

    셋 다 개별 사용자가 원래 접근 가능한 데이터 범위 안에서만 답한다는 원칙은 똑같다. 사용자가 속한 채널과 대화만 검색 대상이고, 그 내용을 새 모델 학습 데이터로 쓰지 않는다고 회사들이 거듭 강조한다. 사내 정보 유출을 걱정하는 보안팀 입장에서는 이 부분이 도입 여부를 가르는 기준이 되곤 한다.

    규모와 업무 방식별로 뭘 골라야 하나

    협업 도구로 슬랙을 이미 주력으로 쓰는 조직이라면 슬랙봇 쪽이 학습 곡선 없이 바로 체감 효과를 낸다. 대화, 문서, 일정이 이미 슬랙 안에 쌓여 있어서다. 문서 작성과 스프레드시트 작업 비중이 큰 조직, 이를테면 재무·기획 부서가 많은 회사는 코파일럿의 오피스 통합이 더 실용적이다. 지메일과 구글 문서 중심으로 굴러가는 스타트업이나 중소기업이라면 제미나이 조합이 비용 부담도 적고 적응도 빠른 편. 셋 중 하나만 정답이라기보다, 조직이 이미 쌓아온 대화와 문서가 어디에 몰려 있는지부터 따져보는 게 순서다.

    도입 전 체크리스트 3가지

    가장 먼저 볼 건 권한 범위다. AI 비서가 사용자 개인이 접근 가능한 정보만 검색하는지, 아니면 조직 전체 데이터에 임의로 접근하는지는 보안팀 검토에서 핵심 항목이다. 다음은 비용 구조. 상위 요금제에 별도 추가 비용 없이 포함되는 경우도 있지만, 연동된 데이터 플랫폼이나 API 접근 비용이 늘어나는 경우도 있어서 계약서 전체를 꼼꼼히 봐야 한다. 마지막으로 실제 업무에 얼마나 자연스럽게 녹아드는지는 소수 팀 대상 시범 도입을 거쳐보는 편이 안전하다. 기능표만 보고 결정하기보다, 실제 대화와 문서가 쌓인 곳에서 몇 주 정도 써보면 어느 쪽이 맞는지 훨씬 명확해진다.

    벤처비트 보도에 따르면, 세일즈포스는 이번 슬랙봇 개편을 마이크로소프트와의 경쟁 구도 속에서 내놓았다. 자세한 내용은 VentureBeat AI 기사에 자세히 나와 있다.

  • 서버를 바다에 수장시켰더니 고장률이 8분의 1로 떨어졌다 — 해저 데이터센터 정리

    서버를 바다에 수장시켰더니 고장률이 8분의 1로 떨어졌다 — 해저 데이터센터 정리

    스코틀랜드 앞바다, 수심 35미터 해저. 그 안에 서버 864개가 돌아가고 있었다. 마이크로소프트가 2018년에 이 실험을 시작했을 때 업계 반응은 대체로 “말이 안 된다”였다. 2년 후 인양 결과가 나왔을 때 분위기가 바뀌었다. 고장률이 육상 데이터센터의 8분의 1. 이게 그냥 묻힌 이야기가 아닌 이유가 여기 있다.

    AI 수요가 폭발하면서 데이터센터 부지, 전력, 냉각이라는 세 문제가 동시에 터지고 있다. 셋 다 돈이 어마어마하게 든다. 해저 데이터센터는 이 세 가지를 한꺼번에 건드리는 방식이다.

    왜 하필 바다인가

    데이터센터가 전 세계 전력의 1~2%를 먹는다. AI 학습·추론 수요가 급증하면서 이 비율은 계속 올라가는 중이다. 문제의 핵심은 냉각이다. 서버가 내뿜는 열을 식히는 비용이 전체 운영비의 30~40%를 차지한다. 냉각을 잘 해결하면 운영비 구조 자체가 달라진다.

    바다는 이 문제를 구조적으로 풀어준다. 수온이 연중 안정적이고, 해수의 열용량은 공기와 비교가 안 될 정도로 크다. 냉각수를 따로 끌어다 쓸 필요 없이 바닷물을 그대로 쓰면 된다. 해안 근처라면 전력 연결도 그리 어렵지 않다.

    마이크로소프트 프로젝트 나틱이 증명한 것

    마이크로소프트의 ‘프로젝트 나틱(Project Natick)’은 2018년 스코틀랜드 오크니 제도 앞바다에서 시작됐다. 지름 2.4미터, 길이 12미터짜리 원통형 압력 용기 안에 서버 864개를 넣어 가라앉혔다. 2년 운영 후 인양해서 분석한 결과가 이렇다.

    • 고장률이 육상 데이터센터의 8분의 1 수준
    • 내부를 질소 환경(무산소)으로 채워 부식·습도 문제 원천 차단
    • 해수를 냉각에 직접 활용해 에너지 비용 절감
    • 진동·먼지·온습도 변화가 없어 부품 수명이 육상 대비 훨씬 길어짐

    인간의 손이 안 닿는 게 오히려 장점이었다. 유지보수 인력이 드나들면서 생기는 진동, 정전기, 이물질 유입. 이게 다 사라지니까 서버 환경이 훨씬 안정적으로 유지됐다는 얘기다. 생각해보면 당연한 건데, 막상 수치로 나오니 임팩트가 크다.

    해저 케이블 인프라와 맞닿는 지점

    전 세계 인터넷 트래픽의 95% 이상이 해저 케이블로 흐른다. 구글, 메타, 아마존은 이미 자체 해저 케이블을 직접 깔고 있다. 데이터센터를 이 케이블 경로 근처 해저에 박아두면 지연(레이턴시)을 크게 줄일 수 있다.

    해안 도시 근처 수심에 설치하면 도심 한복판에 비싼 부동산 없이도, 도시 사용자에게 빠른 응답 속도를 주는 엣지 컴퓨팅 거점이 생긴다. 서울, 도쿄, 뉴욕 같은 고밀도 해안 대도시권에서 이 구조가 경제적으로 말이 되는 이유다.

    현실적인 한계 3가지

    장점만 있는 기술은 없다. 해저 데이터센터가 넘어야 할 장벽도 뚜렷하다.

    • 유지보수 불가: 고장 나도 즉각 수리 못 한다. 인양 자체가 대형 작업이라 시간도, 돈도 상당히 든다.
    • 초기 구축 비용: 압력에 견디는 밀폐 용기, 수중 전력 케이블, 설치 선박 운용. 육상 데이터센터 대비 초기 투자가 훨씬 크다.
    • 해양 환경 영향: 서버 열이 주변 해수 온도를 높인다. 대규모로 배치하면 생태계를 어떻게 바꿀지, 장기 연구가 아직 부족하다.

    플렉서블·모듈형 데이터센터와 함께 가는 흐름

    해저 데이터센터와 함께 업계가 눈여겨보는 게 ‘플렉서블 데이터센터’다. 컨테이너 크기 서버 유닛을 필요한 곳에 꽂고, 수요에 따라 늘리거나 줄이는 방식. 군사 기지, 오지, 재난 현장, 해양 플랫폼처럼 기존 대형 데이터센터로는 커버 못 하는 환경에서 수요가 커지고 있다.

    AI 추론 작업은 학습과 달리 훨씬 작은 컴퓨팅 파워로 돌아간다. 작고 분산된 엣지 유닛을 사용자 가까이 두면 응답 속도도, 비용도 유리해진다. 결국 “하나의 거대한 데이터센터”에서 “분산된 작은 유닛들”로 무게 중심이 이동하는 흐름과 맞닿아 있다.

    중국은 이미 상용화 단계다

    중국 기업 하이랜더(Highlander, 海兰信)는 이미 상용 해저 데이터센터를 운영 중이다. 하이난 앞바다에 컨테이너형 수중 데이터센터를 설치했고, 추가 유닛 배치 계획도 발표했다.

    마이크로소프트는 실험이었지만, 하이랜더는 실제 상업 서비스다. 이 속도를 보면 해저 데이터센터가 SF가 아니라 현실 인프라로 넘어오는 게 생각보다 빠르다. MIT 테크놀로지 리뷰도 이 흐름을 주요 인프라 트렌드로 짚고 있다.

    육상을 대체하지는 않는다, 보완재로서

    해저 데이터센터가 기존 육상 시설을 대체하지는 않는다. 냉각 효율이 높고, 땅값이 없고, 레이턴시를 줄일 수 있는 특정 조건에서만 경제성이 생긴다. 보완재다.

    AI 인프라 경쟁이 치열해질수록 얘기가 달라진다. 엔비디아 GPU 클러스터를 식히는 비용이 계속 올라가는 상황에서, 전력·냉각·부지 세 가지 병목을 동시에 건드리는 수단으로서 수중 배치의 경제성은 더 커질 수밖에 없다. 바다가 꽤 현실적인 답 중 하나가 되고 있는 이유다.

    출처: MIT Tech Review AI