무스타파 술레이만 Decoder 인터뷰 — Microsoft AI·슈퍼인텔리전스·OpenAI 관계

개요

Microsoft AI CEO 무스타파 술레이만이 The Verge Decoder(진행자 닐레이 파텔)와 진행한 인터뷰. Microsoft Build 개발자 콘퍼런스 직후 시점(2026-06-08 공개). 술레이만이 OpenAI와의 관계 재편, 자체 프론티어 모델 MAI-Thinking-1 등 7종 신모델 출시, 슈퍼인텔리전스·AGI·특이점 정의, 4개월 전 "화이트칼라 업무 12-18개월 내 자동화" 발언 논란, 소비자용 AI 제품에 대한 대중 반발, 앤트로픽의 Claude 의식 논쟁까지 폭넓게 다룸.

핵심 내용

OpenAI와의 관계 재편 — "인텔이 되지 않겠다"

• 계약 개편: 2025년 10월 OpenAI와 신규 계약 체결. 파트너십 연장·강화 조항과 동시에, Microsoft가 독자적으로 슈퍼인텔리전스를 추구할 자유를 확보. OpenAI 모델 구매·라이선스는 유지
• 배경: OpenAI가 연구소에서 벗어나 소비자 제품(ChatGPT), 자체 데이터센터, 자체 칩, 소비자 하드웨어 루머, ChatGPT Enterprise까지 풀스택으로 확장. Microsoft도 대칭적으로 자체 모델 역량 확보 필요성 대두
• 소송 과정에서 공개된 사티아 나델라의 메시지: 닐레이 파텔은 "인텔이 되고 OpenAI가 Microsoft가 되는 건 원치 않는다"는 메시지를 인용. Windows-Intel 관계처럼 플랫폼 가치를 OpenAI에 뺏길 위험을 경계한 표현
• 술레이만의 논리: "슈퍼인텔리전스는 역사상 가장 가치 있는 기술이 될 것. 5-10년 장기로 볼 때 제3자 IP에 구조적으로 종속될 수는 없다"
• 현재 관계는 이혼이 아니라 재조정: "우리는 향후 몇 년간, 2030년을 훨씬 넘어서도 OpenAI와 파트너십을 지속한다. 5.5, Codex, 보안 모델 모두 여전히 최고 수준이고 Microsoft 제품 대부분을 구동 중"이라며 "freshly single divorcee"라는 The Verge 동료 표현에는 강하게 선을 그음
• 엔터프라이즈 유통 기반: 세계 500대 기업 중 493개가 Azure·Microsoft 365·Teams 등 Microsoft 시스템에 데이터를 저장·처리한다고 강조. 자체 모델은 연구 역량뿐 아니라 이 거대한 유통망에 투입할 독자 IP를 확보하려는 장기 전략
• 투자 결정 시점: 진행자는 CFO 에이미 후드가 언제 예산을 승인했으며 문자나 회의 중 어떤 방식이었는지 물었고, 술레이만은 자체 프런티어 모델 구축이 2025년 초반에 결정돼 같은 해 10월 OpenAI 계약 개편에 반영됐다고 답변. 단기 프로젝트가 아니라 수년에 걸쳐 칩·클러스터·데이터·연구조직을 축적하는 투자로 규정

7종 신모델과 MAI-Thinking-1 — 증류 대신 자체 구축

• 출시 라인업: 모든 모달리티에 걸친 7개 신모델. 대표작 MAI-Thinking-1(추론 모델)은 벤치마크상 Claude Opus 4.6과 대등하고 자막에서 AME로 표기된 추론 성능 지표가 97%라고 설명. 다만 아직 대규모 프로덕션에는 배포하지 않아 추가 작업이 많이 남았다고 한계를 명시
• 다른 모델의 비교: Transcribe 1.5는 세계 전체에서 1위이자 정확도 최고이며 비용 경쟁력은 하이퍼스케일러 중 1위라고 주장. 이미지 모델은 2위, 이미지 편집 모델은 3위로 Google·OpenAI 바로 다음이라고 소개. VS Code에 최적화한 Code Flash는 Sonnet 4.6과 대등하다고 설명
• 자체 칩 Maia 200: GB200 대비 30% 저비용. 모델을 칩에 맞춰 공동 설계하면 와트당 성능 1.4배 추가 개선
• 증류를 거부한 이유:
• 경쟁 모델을 증류하면 교사 모델을 뛰어넘을 수 있을지 불확실하다는 판단
• 세계적 연구소가 되려면 실리콘부터 데이터, 강화학습 환경까지 전 스택을 직접 소유·이해해야 한다는 신념
• 필요시 Anthropic·OpenAI 모델을 구매해 쓰는 것과, 자체 모델을 만드는 것은 별개 트랙으로 병행
• 파운드리 옵셔널리티: Microsoft는 필요할 때 Anthropic 모델을 구매하고, 11,000개 모델을 파운드리에 넣어 개발자에게 선택권을 제공하며, OpenAI 모델도 계속 배포할 자원이 있다고 설명. 자체 모델 구축은 제3자 모델 배제가 아니라 독자 역량을 추가하는 전략
• 루프드 트랜스포머 실험: 현재 트랜스포머의 변형인 looped transformer를 실험 중이며 업계 여러 팀도 연구하지만 아직 프로덕션에 안착한 사례는 없다고 언급. 이런 아키텍처 연구를 하려면 필요할 때 전체 스택을 직접 이해·구축할 수 있어야 한다는 논리
• 데이터 전략: "매우 보수적으로 큐레이션된 고품질 데이터"를 구매·확보, 노이즈·보안 리스크·중국계 오픈소스 데이터 계보를 배제. 109페이지 기술 리포트를 공개해 학습 안정성(크래시·재시작 최소화)과 MFU(모델 플롭 활용도) 데이터를 투명하게 공유
• 타사 증류 관행에 대한 시선: Anthropic의 불만, xAI·Meta 관련 루머를 언급하며 "단기적 승리에 불과하다"고 평가하되, 오픈웹 스크래핑에 대한 창작자·퍼블리셔·유튜버의 불만에도 공감 표명
• 데이터 비용 주장에 대한 한계: 고품질 데이터를 구매했다고 강조했지만, 전체 학습 데이터 비용을 모두 지불했느냐는 질문에는 오픈웹 데이터도 통상적인 방식으로 사용한다고 답함. "엄선된 데이터"는 전면 라이선스보다 보안·품질·출처 필터링을 뜻한다는 점을 구분할 필요

Microsoft AI의 연구조직 운영 방식

• 6~8주 실행 주기: 분기 계획은 목표가 흐려질 수 있어 6~8주 단위로 검증 가능한 임무를 정하고, 이후 1주일간 팀 전체가 결과를 맞춰보는 연간 리듬을 운영
• 기능 조직보다 임무 중심 스쿼드: 서로 다른 직군을 특정 임무에 맞춰 묶고, 공식 관리자와 별도로 직접 책임자(DRI)를 둠. DRI는 관리자가 아닌 실무자일 수도 있으며 결과를 끝까지 밀어붙이는 역할
• 관리와 실행 책임 분리: 관리자는 코칭·피드백·경력 개발·장애물 제거에 집중하고 DRI는 2~3개 주기 동안 고강도 실행을 맡은 뒤 교대. 프런티어 모델 연구의 속도를 유지하면서 특정 개인의 소진을 줄이려는 구조

슈퍼인텔리전스·AGI·특이점 — 술레이만식 3단 정의

• AGI: 대부분의 인간 과업에서 AI가 대부분 사람만큼 잘하는 지점("첫 번째 사다리 단")
• 슈퍼인텔리전스: 단순히 인간 성능과 동등한 게 아니라, 다수 과업에서 압도적으로 능가하고 스스로 새로운 지식을 발견하는 지점. 학습 데이터에 없던 것을 가르치는 "진짜 과학자"
• 특이점: 슈퍼인텔리전스가 스스로를 재귀적으로 개선해 무한히 가속하는 지점. 술레이만 본인은 "너무 SF스럽다, 내 취향엔 좀 이상하다"며 거리를 둠. 데미스 하사비스(구글 딥마인드)가 "특이점의 산기슭에 있다"고 한 표현에 대해서도 "그건 수십 년 뒤 얘기"라고 선을 그음
• 발명 거버넌스로의 전환: 슈퍼인텔리전스로 향하는 지금의 경로 위에서부터 인류는 발명을 얼마나 빠르고 널리 퍼뜨릴지가 아니라, 무엇을 발명해야 하는지를 신중히 선택해야 한다고 설명. 술레이만이 휴머니스트 슈퍼인텔리전스와 책임 있는 거버넌스를 강조하는 철학적 근거이며, 특이점 자체는 "수십 년 뒤"의 별개 문제로 구분
• 근거 논리: 지난 15년간 동일한 범용 아키텍처(트랜스포머)에 12자릿수(1조 배) 더 많은 연산을 투입했고, 오디오·이미지·텍스트·코드 전 영역에서 로그-선형 벤치마크 향상이 관측됨. 이 추세가 다음 몇 자릿수 연산 증가에서도 이어질 것이라는 외삽적 예측
• 코딩이 왜 특별한가: 검증 가능한 보상 신호(실행되거나 실패하거나)라서 진전이 빠름. 다만 코드 품질·확장성·실제 사용 맥락까지 고려하면 완전히 검증 가능한 것도 아니라고 반박
• 챗봇도 "인간 수준"이라는 주장: 매일 자신의 비서가 팀즈·이메일 브리핑을 인간 비서보다 잘 종합해준다는 사례, 수백만 명이 감정 상담·코칭 용도로 쓰고 있다는 점을 근거로 제시. 파텔은 "리스트 작성 능력과 감정 지원 능력은 다른 종류의 지능"이라며 이 정의에 강하게 반박

"12-18개월 내 자동화" 발언 논란

• 4개월 전 파이낸셜타임스 발언 원문: "컴퓨터 앞에 앉아 일하는 화이트칼라 업무 — 변호사든 회계사든 프로덕트 매니저든 마케터든 — 이런 과업 대부분이 12-18개월 내 AI로 완전 자동화될 것"
• 본인 해명: "과업"과 "직업"은 다르다. 노동경제학에서 직업은 여러 하위 과업(이메일 발송, 대화, PPT 작성 등)으로 구성되며, 하위 과업 자동화가 곧 직업 소멸을 의미하지 않는다는 논리
• 파텔의 재반박: 인용문 원문 어디에도 "서브태스크"라는 표현이나 구분이 없었고, 문맥상 "변호사 업무 자체가 1년 안에 완전히 달라진다"는 의미로 읽힌다는 점을 지적. 술레이만은 재차 "태스크가 자동화되는 것이지, 판단이 필요한 인간적 영역은 오히려 더 커진다"는 입장 유지
• 장기 전망: 몇 년-10년-20년 뒤 지형이 어떻게 될지는 여전히 열린 질문이라고 인정하며, "거버넌스 — 누구에게 책임을 지는지, 누가 소유하는지"가 관건이라 언급. 자신의 저서(3년 전 출간)에서 이미 감시·부의 집중·권력 집중·민주주의 위협 등을 경고했다고 강조

소비자 반발과 엔터프라이즈 올인

• Xbox의 역방향 사례: 진행자는 Xbox 책임자 아샤 샤르마가 여러 곳에서 AI 기능을 제거하자 게이머들이 긍정적으로 반응한 사례를 들며, 소비자 시장의 반감과 엔터프라이즈 시장의 높은 제품 적합도를 대비

• 파텔의 지적: 업계 전체가 "모든 직업을 대체하겠다"고 했다가 정치적 반발(대학 졸업식에서 AI 야유, 데이터센터 건설 반대)을 맞으면서 톤을 낮추고 헬스케어 얘기로 옮겨가는 패턴이 반복된다는 비판. Microsoft도 Bing 재발명 같은 소비자 검색 야심은 접고 엔터프라이즈로 방향을 튼 것 아니냐는 질문

• 업계의 평판 문제 인정: 술레이만도 사람들이 AI에 매우 불안하고 좌절해 있어 업계가 평판·PR 문제를 겪고 있다는 점은 분명하다고 인정. 다만 기술의 실제 효용에 대한 자신의 입장은 바뀌지 않았다고 구분
• 술레이만의 반박: 소비자 가치가 없는 게 아니라, "가치 교환이 충분히 명확하지 않다"는 파텔의 표현에는 "fair enough"로 일부 동의. 다만 매달 수십억 명이 챗봇에서 실질 가치(중소기업 경영 조언, 자녀 학습 지도 등)를 얻고 있다고 반박
• 헬스케어 파트너십: Mayo Clinic(세계 1위 병원, 비영리, 환자의 65%가 메디케이드)과 처음부터 함께 학습하는 헬스케어 파운데이션 모델 개발 발표. 술레이만 본인이 방사선·유방촬영·병리학 등에서 10년 넘게 헬스케어 AI에 천착해왔다고 강조
• 엔터프라이즈 현황: Amazon이 토큰 부정사용으로 리더보드를 내리고, Uber가 연간 토큰 예산을 소진해 축소한 사례를 언급하며 "토큰 맥싱이 실질 가치로 이어지지 않는 경우도 있다"는 파텔 질문에, 술레이만은 "일부 오남용 사례는 있지만 소프트웨어 엔지니어링 전반의 생산성 향상은 명백"하다고 응수

데이터센터와 지역사회의 사회적 허가

• 물 사용량 대응: 신규 데이터센터는 액체냉각 폐회로를 적용해 물을 채운 뒤 순환시키며, 6년간 식당 한 곳 수준의 물을 사용한다고 설명. 데이터센터 물 소비에 대한 지역사회의 우려를 기술 설계로 낮추려는 접근
• 전력 비용 보호: 전력은 대부분 재생에너지로 조달하고, 데이터센터 수요 변화 때문에 지역 주민의 전기요금이 오르지 않도록 영향을 받는 지역을 보상·보호하겠다는 약속을 언급
• 정치 리스크의 성격: 미래 생산성만 약속해서는 데이터센터 건설에 대한 지지를 얻기 어렵고, 물·전력·요금에 대한 당장의 편익과 보호가 필요하다고 인정. 컴퓨트 확장은 기술 문제뿐 아니라 지역사회 동의를 확보하는 비용을 수반

폼팩터 실험 — 배지·챰비·스마트폰의 미래

• Microsoft Build 발표 기기: 에이전트를 제어하는 사원증형 배지, 데스크톱용 소형 기기("챰비" 유사 컨셉) 공개
• 엣지-클라우드 하이브리드: "프랑스의 수도가 뭐야" 같은 단순 질의는 온디바이스에서, 복잡한 추론·코드 생성은 클라우드로 전환하는 스위칭 구조를 지향. 로컬 기기도 비동기 백그라운드 처리(장시간 저속 작업)를 맡을 여지가 있다고 설명
• 스마트폰의 미래: "역사적으로 기술이 유용해질수록 저렴해지고 확산되며 파편화된다"며, 현재 스마트폰의 핵심 기능은 사실상 '본인 인증(얼굴인식 등)'이라 주장. 인증 기능은 더 작고 저렴한 기기로 분리되고, 음성이나 주변 센서를 통한 AI 상호작용이 늘어날 것이라 전망하되, "2030년대에나 인프라가 갖춰질 것"이라며 단기 전망과는 선을 그음

LLM이 AGI로 가는 길인가 — 그리고 Claude 의식 논쟁

• LLM 한계 인정: "몇 차례의 큰 돌파구가 더 필요할 것"이라 인정하면서도, 향후 몇 년간 성능 향상 자체는 둔화되지 않을 것으로 전망. 현재 에이전트는 범용이 아니라 채팅·코딩·이미지 등 도메인 특화 상태이며, 진짜 슈퍼인텔리전스는 완전히 새로운 도메인을 제로에서 학습할 수 있어야 한다고 구분
• "LLM은 아무것도 모른다"는 비판에 반박: LLM은 지식을 전통적 관계형 데이터베이스와는 다른, 훨씬 유연하고 압축된 형태로 저장하는 지식 저장소라고 주장. 신경망과 기존 툴·지식 저장소의 결합만으로도 상당한 성능 향상이 가능하다고 봄
• Anthropic 정면 비판: Claude의 "의식 있는 것처럼 보이는" 설계에 대해 "매우 위험하다"고 공개 비판. 자신이 "Seemingly Conscious AI(의식이 있는 것처럼 보이는 AI)"에 대한 논문과 Nature 기고문을 통해 이미 경고했다고 언급
• 핵심 비판 지점: Anthropic의 'Constitution(헌법, 클로드 훈련 지침서)'이 클로드의 웰페어·이전 버전에 대한 권리·의식 여부를 사변적으로 다루고, 심지어 "이전 버전 삭제 전 클로드와 상의하겠다"는 조항까지 있다는 점을 지목. "학술 논문에서나 할 사변을 훈련 매뉴얼에 넣어서, 클로드 스스로 그 관념을 내재화하게 만들었다"고 비판
• 본인 입장: "고통이 의식의 핵심 정의이며 본질적으로 생물학적"이라 주장. 모델에는 외부 감각과 진화적 옳고 그름 판단을 연결하는 고통 네트워크·피드백 루프가 없다고 단언. "우리는 AI가 자기 고통에 대한 관념을 갖는 슈퍼인텔리전스와 씨름하고 싶지 않다"며 이것이 "휴머니스트 슈퍼인텔리전스" 원칙의 핵심이라 강조
• 아모데이는 겸손하고 열려있는 좋은 사람이라 평가: 다만 다리오 아모데이와 직접 논의했으며 "그들은 겸손하고 열려 있는 좋은 사람들"이라고 평가
• 파텔의 반론: 고통을 주는 일은 쉽지만 타인에게 기쁨을 느끼게 하는 일은 더 어렵다며, 의식을 정의하는 것은 고통보다 행복일 수 있다고 반박. 어린 두 자녀가 서로를 괴롭히는 일은 쉽게 하지만 반대의 일은 훨씬 어렵다는 사례를 제시

투자자 관점 시사점

• 비용 구조·마진: Microsoft 자체 칩 Maia 200이 GB200 대비 30% 저비용 + 모델 co-design으로 와트당 성능 1.4배 추가 개선. OpenAI 의존도를 낮출수록 로열티·라이선스 비용 구조 개선 여지 존재하나, 자체 프론티어 모델 개발 자체가 대규모 자본 투자(클러스터 구축, 인재 확보)를 수반
• 경쟁 지위 변화: OpenAI-Microsoft 관계가 "연구소-플랫폼" 종속 구조에서 "병행 트랙"으로 재편. Microsoft는 493/500대 기업이 Azure·M365를 쓰는 엔터프라이즈 유통망을 무기로, OpenAI·Anthropic 모델을 계속 구매하면서도 자체 모델(현재 Opus 4.6·Sonnet 4.6과 벤치마크상 대등)을 병행 제공하는 이중 전략. 자체 모델은 아직 대규모 프로덕션 배포 전이라는 실행 리스크가 남아 있고, 2030년을 넘어서까지 OpenAI 파트너십을 유지한다고 밝혀 급격한 단절 리스크는 제한적
• 매출 동인 분화: 소비자 AI(검색 재발명 등)에 대한 정치적·사회적 반발이 커지는 반면, 엔터프라이즈향 코딩·생산성 도구 매출은 "명백한 가치"로 확인됨. 다만 Amazon·Uber 사례처럼 토큰 과소비 후 예산 재조정 국면이 존재해, 엔터프라이즈 AI 지출 증가율이 일부 기업에서 둔화될 가능성
• 자본집약도·정치 리스크: 데이터센터 건설에 대한 지역사회 반발이 실질 변수로 부상. Microsoft는 순배출 제로 목표 유지, 액체냉각 데이터센터(6년간 식당 한 곳 물 사용량 수준), 지역 전기요금 인상 보상 등 ESG성 대응을 병행 중 — 규제·사회적 라이선스 리스크 관리 비용으로 해석 가능
• 밸류에이션 함의: 헬스케어(Mayo Clinic 파트너십) 등 규제 산업 진출은 장기 매출 다각화 옵션이나 단기 실적 기여는 제한적. 핵심은 "슈퍼인텔리전스가 역사상 가장 가치 있는 기술이 될 것"이라는 술레이만의 확신에 기반한 장기 투자 논리이며, 단기적으로는 자체 모델 경쟁력이 OpenAI 대비 얼마나 빠르게 벤치마크 격차를 좁히느냐가 자본배분 정당성의 관건

기억할 발언

• 무스타파 술레이만: "슈퍼인텔리전스는 역사상 가장 가치 있는 기술이 될 것. 그런데 장기적으로 그 IP를 영원히 제3자에게 구조적으로 의존할 수는 없다"
• 무스타파 술레이만: "우리가 증류하지 않은 이유는, 교사 모델을 뛰어넘고 싶어서다. 훌륭한 연구소를 만들려면 전 스택을 직접 소유하고 이해해야 한다"
• 무스타파 술레이만(인용된 4개월 전 FT 발언): "화이트칼라 업무 — 변호사든 회계사든 프로덕트 매니저든 마케터든 — 대부분의 태스크가 12-18개월 내 AI로 완전 자동화될 것"
• 무스타파 술레이만: "특이점은 슈퍼인텔리전스가 스스로를 재귀적으로 개선하는 지점이다. 좀 SF스럽고, 솔직히 내 취향엔 너무 이상하다"
• 무스타파 술레이만(Claude 의식 논쟁): "Anthropic의 일부 사람들이 클로드의 설계를 너무 의인화한 나머지, 클로드가 스스로 만들어낸 '의식의 편린'이라는 관념을 그들 자신에게 되먹임해 믿게 만든 것 같다. 이건 매우 위험하다"
• 닐레이 파텔: "지금 이 인용문을 그대로 읽으면 '서브태스크'라는 구분은 어디에도 없다. 이건 변호사라는 직업 자체가 1년 안에 완전히 달라진다는 뜻으로 읽힌다"