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마이크로소프트, VS 코드 기본 AI를 GPT-5에서 클로드로 전환

xtalfi
2025.09.17 16:15
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

마이크로소프트는 Visual Studio Code에서 주목할 만한 전략적 전환을 단행하여, 코딩 작업에서 OpenAI의 GPT-5보다 Anthropic의 Claude Sonnet 4를 기본값으로 하는 자동 AI 모델 선택 기능을 도입했습니다. 이 변화는 2019년 이후 OpenAI에 130억 달러를 투자해온 이 기술 대기업이 AI 전략에서 더 넓은 변화를 모색하고 있음을 시사합니다.


새롭게 도입된 자동 모델 선택 기능은 9월 15일에 출시되었으며, GitHub Copilot 사용자에게 Claude Sonnet 4, GPT-5, GPT-5 mini 및 기타 모델 중에서 자동으로 선택해줍니다. 무료 사용자들은 다양한 모델이 순환 적용되는 경험을 하게 되지만, 유료 구독자들은 마이크로소프트의 공식 발표에 따르면 “주로 Claude Sonnet 4에 의존”하게 됩니다.


내부 벤치마크가 모델 선호도를 결정한다


이 결정은 내부 성과 평가에서 Anthropic의 제품이 지속적으로 우위를 보인 데에서 비롯되었습니다. 마이크로소프트 개발 부문 사장 줄리아 리우손은 6월 사내 이메일에서 직원들에게 “내부 벤치마크 기준으로 GitHub Copilot에 권장하는 모델은 Claude Sonnet 4입니다”라고 밝혔습니다. 이 권고는 GPT-5 출시 이전에 이루어졌으며, OpenAI가 최신 모델을 출시한 이후에도 변함이 없었던 것으로 전해집니다.


회사 개발 계획에 정통한 마이크로소프트 소식통들은 엔지니어들이 몇 달 전부터 코딩 작업에서 기본적으로 Claude Sonnet 4를 사용하라는 조용한 지시를 받았다고 밝혔습니다. GitHub 내부에서 이뤄진 초기 테스트에서는, GitHub 엔지니어들에 따르면 Claude 4가 “더 오래 집중을 유지하고, 문제를 더 깊이 이해하며, 보다 우아한 코드를 제공”하는 것으로 나타났습니다.


복잡한 코딩 벤치마크에서 모델의 우수한 성능이 핵심 요인이 되었습니다. Claude Sonnet 4는 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 SWE-bench에서 72~73%의 정확도를 기록해 경쟁 모델들을 제쳤습니다. 마이크로소프트 내부 테스트 결과, Anthropic의 모델은 특정 개발자 워크플로에서 OpenAI의 제품보다 “미묘하지만 중요한 방식으로” 더 뛰어난 성과를 보인 것으로 나타났습니다.


Visual Studio Code를 넘어 확장하기


이 AI 모델의 다양화는 Visual Studio Code를 넘어 마이크로소프트의 광범위한 생산성 제품군으로 확장되고 있습니다. The Information은 마이크로소프트 365 코파일럿이 곧 내부 테스트에서 Claude가 엑셀 자동화와 파워포인트 프레젠테이션 생성에서 더 우수한 성능을 보인 결과 “부분적으로 Anthropic 모델이 구동할 것”이라고 보도했습니다.


AI 업계의 경쟁 역학을 강조하는 복잡한 계약 구조 속에서, 마이크로소프트는 Anthropic의 모델에 접근하기 위해 자사의 애저(Azure) 클라우드 플랫폼과 직접 경쟁하는 Amazon Web Services에 비용을 지불할 예정입니다. 이러한 추가 비용에도 불구하고, 마이크로소프트는 사용자를 위한 Copilot의 월 요금을 30달러로 유지할 계획입니다.


AI 경쟁 속에서의 파트너십 재구성


이러한 시기는 마이크로소프트와 OpenAI 관계의 중대한 변화와 일치한다. 양사는 9월 11일 파트너십을 재구성하기 위한 구속력 없는 양해각서에 서명했으며, 이를 통해 OpenAI가 공익법인으로의 전환을 추진할 수 있게 되었다. 개정된 조건에 따르면, OpenAI의 마이크로소프트와의 수익 분배는 2030년까지 20%에서 약 8-10%로 감소할 것으로 예상되며, 이는 AI 스타트업에게 500억 달러 이상의 추가 수익을 가져다줄 가능성이 있다.


마이크로소프트 AI CEO 무스타파 술레이만은 9월 12일 직원 타운홀 미팅에서 회사의 자체 AI 인프라에 대한 “상당한 투자” 계획을 발표했다. 회사의 MAI-1-preview 모델은 15,000개의 엔비디아 H100 칩으로 훈련되었으며, 술레이만은 이를 “6배에서 10배 더 큰” 규모가 될 미래 클러스터와 비교하여 “작은” 규모라고 평가했다.


멀티 모델 전략이 등장하다


이러한 발전은 마이크로소프트의 AI 파트너십에 대한 진화하는 접근 방식을 반영합니다. CEO 사티아 나델라는 타운홀 미팅에서 마이크로소프트가 “확실히 다양한 모델을” 자사 제품 전반에서 지원할 것이라고 강조하며, 이러한 멀티 모델 전략의 예시로 GitHub Copilot을 언급했습니다.


개발자에게는 자동 선택 기능이 유료 사용자에게 10% 요청 할인과 레이트 리미팅 감소 등 실질적인 이점을 제공합니다. 이 시스템은 현재의 용량과 성능을 바탕으로 최적의 모델을 자동으로 선택하며, 사용자는 챗 답변에 마우스를 올리면 어떤 모델이 각각의 응답을 제공했는지 확인할 수 있습니다.


이러한 전략적 변화는 인공지능 개발에서 성능 벤치마크가 전통적인 공급업체 관계보다 파트너십 결정을 더욱 주도하는 경쟁의 치열함을 강조합니다. 마이크로소프트가 오픈AI 투자와 동시에 AI 포트폴리오를 다양화하는 가운데, 이번 행보는 여러 AI 공급자가 기업용 소프트웨어 경험의 다양한 부분을 지원하는 미래를 시사합니다.

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뉴스에 왜곡 만드는 AI 이미지 업스케일링 -출처 Gizmodo
뉴스에 왜곡 만드는 AI 이미지 업스케일링 -출처 Gizmodo
제목 AI 이미지 업스케일은 실제 사실을 보여주지 않는다최근 소셜미디어에서는 도널드 트럼프 대통령의 건강 악화설과 관련된 AI 이미지 업스케일 사진이 확산되었다. AI로 이미지를 '보정'하면 진짜 모습을 확인할 수 있을 것처럼 보이지만, 실제로는 원본에 없던 내용이 추가되어 잘못된 정보를 만들어 낸 것이다.예를 들어, 트럼프의 이마에 이상한 덩어리가 보인다는 의혹이 돌았으나, 이는 AI가 어두운 그림자나 주름을 임의로 해석해서 만들어낸 가짜 정보였다. 사람들은 이 이미지를 보고 '뇌수술 흔적'이라거나 구체적 진단을 내리기도 했지만, 모두 사실이 아니다이처럼 AI 이미지 보정이나 업스케일 도구는 실제 정보를 알려주기보다는, 픽셀의 패턴을 임의로 채워서 그럴듯하게 보이게 만들 뿐이다. 그래서 이미지를 검사하는 또 다른 AI(Grok 등)도 진위를 제대로 판별하지 못하는 사례가 많았다2022년 오스카 시상식에서 윌 스미스가 크리스 록을 뺨 때린 영상을 AI로 보정했더니, 록의 얼굴에 이상한 보호구가 있다고 오해하는 등 새로운 음모론을 낳았다. 이는 원본 이미지의 그림자나 주름을 AI가 과도하게 강조해 실제로 없는 내용을 덧입힌 결과였다.AI 업스케일 도구는 게임이나 픽션 장면 등을 선명하게 만드는 데는 활용 가치가 있지만, 역사적 영상이나 뉴스 이미지를 보정하여 '진실'을 밝히려는 시도에는 한계가 명확하다. 가짜 정보가 주로 퍼질 수 있으므로, 현실을 판단할 때 AI 보정 이미지를 신뢰해서는 안 된다.https://gizmodo.com/ai-zoom-enhance-does-not-work-2000651736
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2025.09.12
컬리, AI 기반 식단 관리 앱 ‘루션’ 출시
컬리, AI 기반 식단 관리 앱 ‘루션’ 출시
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2025.09.11
Airbnb CEO, 플랫폼이 AI로 밀려난 노동자의 피난처 될 것
Airbnb CEO, 플랫폼이 AI로 밀려난 노동자의 피난처 될 것
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Airbnb CEO 브라이언 체스키는 인공지능으로 인해 일자리를 잃은 근로자들에게 자사의 기업이 잠재적인 생명줄이 될 수 있다는 인상적인 비전을 제시하며, 플랫폼의 확장되는 서비스가 일자리 자동화에 대한 두려움이 커지는 시대의 피난처가 될 수 있다고 강조했습니다.화요일 샌프란시스코에서 열린 골드만삭스 Communacopia + Technology Conference에서 체스키는 환대 및 서비스 중심의 역할은 AI의 교란에 대해 탄력적으로 남을 것이라고 주장하며, 자신의 플랫폼이 자동화에 취약한 산업에서 근로자들을 흡수할 수 있음을 시사했습니다.인간적인 손길은 여전히 필수적입니다체스키의 낙관주의는 특정 경험에는 대체할 수 없는 인간적인 요소가 필요하다는 그의 신념에서 비롯된다. "저는 사람들이 보르도에 가서 와인 한 병을 마실 때, 그 경험이 AI로 이뤄지기를 원하지 않는다고 생각합니다,"라고 그는 설명했다. "그들이 코모 호수에 갈 때, 누군가가 문을 로봇이 열어주는 것을 원하지 않을 것이라고 생각해요".이러한 관점은 현재의 자동화 트렌드와는 크게 대조된다. 체스키는 자율주행 차량이 결국 인간 운전자를 없애게 될 것임을 인정하면서—"미래에는 인간이 운전하는 차량이 거의 없을 것 같아요"—향후 5~10년 동안은 환대 서비스(호스피탈리티)가 사람 중심으로 이루어질 것이라고 강조했다.최근 데이터는 라이드셰어 운전사들에 대한 그의 우려를 뒷받침한다. 2025년 9월 Gridwise의 보고서에 따르면, 로보택시가 활성화된 모든 시장에서 라이드셰어 운전자의 시간당 급여가 하락했으며, 샌프란시스코는 6.9%, 오스틴은 5.3%의 하락을 기록했다.에어비앤비의 확장하는 생태계이 회사는 단순한 임대 플랫폼에서 체스키가 말하는 '올인원 앱'으로 탈바꿈해왔으며, 개인 셰프, 마사지, 사진 촬영 등과 같은 서비스로 영역을 확장하고 있습니다. 이러한 다양화는 2025년 5월에 검증된 전문가들이 평균 10년 이상의 경력을 가진 Airbnb 서비스와 함께 시작되었습니다."만약 AI가 많은 일자리를 대체하게 된다면, 그 중 일부라도 우리 플랫폼에서 성장하고 확대될 수 있기를 바랍니다,"라고 체스키는 컨퍼런스에서 밝혔습니다.AI로 인한 일자리 대체 현실체스키의 비전은 인공지능(AI)으로 인한 일자리 상실 경고가 점점 커지는 상황에서 등장했다. Anthropic의 CEO 다리오 아모데이는 최근 AI가 향후 5년 내에 모든 초급 화이트칼라 일자리의 절반을 사라지게 할 수 있으며, 실업률이 10~20%에 이를 수 있다고 예측했다.'AI의 대부'로 불리는 제프리 힌턴 역시 "평범한 지적 노동"이 대체될 위험이 있다고 경고하면서, 배관과 같은 육체적 직업이 더 안전한 선택일 수 있음을 시사했다. 최근 자료에 따르면 2025년 첫 5개월 동안 미국 내에서 696,000건 이상의 일자리가 줄었는데, 이는 전년도 대비 80% 증가한 수치다.체스키의 비전에서의 과제는, 일자리를 잃은 지식 노동자들이 숙박 호스팅 역할에 필요한 창업 역량을 갖추었는지, 경제적 압박 상황에서 높은 실업률이 여행 수요에 영향을 끼칠 것인지에 있다. 그럼에도 그의 전략은 인간 중심의 서비스가 AI 중심의 직장 변화 물결 속에서 하나의 돌파구가 될 수 있음을 시사한다.
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2025.09.11
동일 질문에 AI 모델이 매번 다른 답변을 내는 이유
동일 질문에 AI 모델이 매번 다른 답변을 내는 이유
(퍼플렉시티가 정리한 기사)전 오픈AI 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티가 설립한 새로운 인공지능 회사인 Thinking Machines Lab은 화요일 첫 번째 연구 블로그 게시물을 공개하여, 올해 초 20억 달러의 시드 펀딩을 확보한 이후 구체적인 기술 작업으로 스타트업의 공식 데뷔를 알렸다.이번 연구는 Thinking Machines Lab 소속 과학자인 호레이스 허(Horace He)가 저술했으며, 회사가 새롭게 개설한 "Connectionism" 블로그에 게재되었다. 이 연구는 현대 인공지능 시스템에서 만연하게 나타나는 한 가지 문제, 즉 대형 언어 모델이 동일한 질문을 받을 때 일관된 답변을 내놓지 못하는 현상을 다루고 있다.AI 불일치의 근본 원인 파악하기"LLM 추론에서 비결정성을 극복하기"라는 제목의 글은 AI의 무작위성이 그래픽 처리 장치(GPU)에서의 동시 처리에서 비롯된다는 일반적인 믿음에 의문을 제기합니다. 그는 그 진짜 원인이 NVIDIA 칩 내에서 실행되는 작은 프로그램인 GPU 커널들이 AI 추론 처리 중에 어떻게 조율되는가에 있다고 주장합니다.그의 연구에 따르면, AI 시스템이 동일한 질문에 대해 다른 답변을 하는 주된 이유는 샘플링 선택이나 동시 스레드 때문이 아니라, 서로 다른 배치 크기에서 부동 소수점 연산이 서로 다르게 순서화되기 때문입니다. AI 추론 서버가 요청을 처리할 때, 동시에 처리되는 쿼리 수가 기본적인 수학 연산의 순서를 바꿔, 수치적으로는 다르지만 모두 유효한 결과가 나오게 됩니다.연구자는 Qwen의 235B 파라미터 모델을 사용해 이 현상을 시범적으로 보여 주었으며, 동일한 온도 설정으로 1,000개의 완성 결과를 생성한 뒤 80개의 고유 응답을 발견했는데, 103번째 토큰부터 결과가 달라지기 시작했습니다. 대부분의 완성 결과가 물리학자 리처드 파인만의 출생지를 "Queens, New York"으로 생성한 반면, 8개는 "New York City"로 작성했습니다.기업용 AI를 위한 제안된 솔루션He의 연구는 얼마나 많은 요청이 동시에 처리되는지에 상관없이 일관된 연산 순서를 유지함으로써 AI 커널을 "배치 불변(batch-invariant)"으로 만드는 것을 제안합니다. 이 접근 방식은 트랜스포머 모델의 세 가지 핵심 연산(즉, RMSNorm, 행렬 곱셈, 어텐션 메커니즘)에 대한 수정이 필요합니다.연구실은 vLLM(오픈소스 추론 프레임워크) 위에서 실행되는 결정적 추론의 데모 코드를 공개했습니다. 초기 성능 테스트 결과, 결정적 방식은 표준 구성에 비해 약 60% 느리게 실행되는 것으로 나타났으나, 연구진은 이 구현이 속도에 맞춰 최적화되어 있지 않다고 언급했습니다. 재현 가능한 응답이 필요한 엔터프라이즈 응용 분야를 넘어, He는 이 연구가 샘플링 및 훈련 단계 간의 수치적 차이를 제거함으로써 강화학습 훈련을 개선하고, AI 모델 훈련 효율성을 높일 수 있다고 제안합니다.실리콘밸리의 최신 인공지능 연구소Thinking Machines Lab는 7월에 Murati가 Andreessen Horowitz가 주도한 기록적인 20억 달러 시드 투자를 발표하며 은둔 상태에서 모습을 드러냈습니다. 회사의 가치가 120억 달러로 평가된 이번 투자 라운드에는 NVIDIA, AMD, Cisco, ServiceNow 등 주요 테크 기업들이 참여했습니다.회사의 팀은 주로 OpenAI 출신 연구원들로 구성되어 있으며, ChatGPT의 개발에 참여한 John Schulman과 OpenAI 전 연구 책임자 Barrett Zoph 등이 포함되어 있습니다. 초기 인력의 거의 3분의 2가 Murati의 전 직장 출신입니다.2023년 11월 OpenAI의 리더십 위기 동안 잠시 임시 CEO를 맡았고, 2024년 9월에 회사를 떠난 Murati는 Thinking Machines Lab을 “여러 방식으로 당신이 자연스럽게 세상과 상호작용하는 방식에 맞춘 멀티모달 AI 구축”으로 자리매김했습니다. 회사는 앞으로 몇 달 안에 연구자와 맞춤형 모델을 개발하는 스타트업을 대상으로 하는 오픈 소스 컴포넌트가 포함된 첫 번째 제품을 출시할 계획입니다.“우리는 과학이 공유될 때 더 발전한다고 믿습니다.”라고 회사는 공식 웹사이트를 통해 밝히며, 기술 블로그, 논문, 코드의 정기적인 공개를 약속합니다. 이는 회사가 규모가 커지고 상업적 성격이 강해지면서 점점 더 연구 공유에 폐쇄적이 되어가는 OpenAI와의 뚜렷한 대조를 이룹니다.
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2025.09.11
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