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마이크로소프트, VS 코드 기본 AI를 GPT-5에서 클로드로 전환

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작성자 xtalfi
작성일 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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(퍼플렉시티가 정리한 기사)인공지능 연구자들은 ChatGPT가 고대 그리스의 2,400년 된 수학 퍼즐에 도전했을 때, 인간과 매우 유사한 학습 행동을 보였음을 발견했습니다. ChatGPT는 창의적으로 해결책을 제시하고, 학생들이 익숙하지 않은 문제를 접근할 때 보이는 오류를 그대로 드러냈습니다.이 실험은 케임브리지 대학교의 나다브 마르코 박사와 안드레아스 스타일리아니데스 교수가 진행했으며, 기원전 385년경 플라톤의 유명한 “정사각형의 두 배 만들기” 문제를 되살렸습니다. 이는 수학 교육에서 가장 오래된 실험 중 하나로 여겨집니다. 원래의 대화에서는 소크라테스가 수학을 모르는 소년을 이끌어, 정사각형의 넓이를 두 배로 만드는 방법이 단순히 한 변의 길이를 두 배로 늘리는 것이 아니라, 원래 정사각형의 대각선과 같은 길이의 새로운 변을 만들어야 한다는 사실을 발견하게 합니다.AI가 예상치 못한 길을 선택하다연구자들이 이 고전적인 기하학 문제를 ChatGPT-4에 제시했을 때, 그들은 챗봇이 방대한 훈련 데이터에서 잘 알려진 소크라테스식 해법을 그대로 반복할 것이라고 예상했습니다. 그러나 ChatGPT는 그들을 놀라게 하며 대수적인 방식으로 접근했는데, 이는 플라톤 시대에는 알려지지 않았던 방법이었습니다. AI는 연구자들이 실망을 표했음에도 완강하게 대수적인 방법을 고수하다가, “우아하고 정확한” 답을 원한다고 말했을 때에만 기하학적인 해법으로 바꿨습니다.Marco는 ChatGPT의 행동을 “학습자 같은” 것으로 특징지으면서, 이 AI가 단순히 암기된 정보를 반환하기보다는 “자체적으로 가설과 해법을 만들어내는 것처럼 보였다”고 언급했습니다. 플라톤의 작업에 대해 직접 묻자, ChatGPT는 고전적인 해법에 대해 완벽히 알고 있음을 보여주었으며, 이는 정보를 몰라서가 아니라 스스로 접근 방식을 적극적으로 선택한 것으로 보였습니다.즉흥성과 실수연구자들은 ChatGPT의 추론 능력을 더욱 시험하기 위해 변형된 질문을 도입했습니다. 직사각형의 비율을 유지하면서 면적을 두 배로 늘리라는 질문에 대해, AI는 대각선을 사용할 수 없기 때문에 기하학적으로는 해법이 존재하지 않는다고 잘못 주장했습니다. 하지만 대체 기하학적 방법들이 실제로 존재합니다. 마르코는 이러한 잘못된 주장이 ChatGPT의 지식 기반에서 나올 확률이 “거의 없을 것”이라며, AI가 이전 대화를 바탕으로 즉흥적으로 답변한 것임을 시사했습니다.이러한 행동을 바탕으로 연구자들은 은유적으로 “챗의 근접 발달 영역”을 제안했습니다. 이는 학습자가 독립적으로 알고 있는 것과 지도를 받을 때 달성할 수 있는 것 사이의 격차를 나타내는 교육 개념과 비슷합니다. 이 연구는 International Journal of Mathematical Education in Science and Technology에 게재되었으며, 이 발견이 수학 교육에서 학생들이 AI와 상호작용하는 방식을 변화시킬 수 있다고 제안합니다.“이런 능력들이야말로 학생들이 반드시 익혀야 하는 핵심 기술입니다. 하지만 ‘이 문제를 함께 탐구해 보자’와 같은 프롬프트를 사용해야 하지, ‘정답을 알려줘’라고만 해서는 안 됩니다,“라고 마르코는 설명했습니다.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글 클라우드가 AI 에이전트가 사용자를 대신해 안전하게 결제를 처리할 수 있는 새로운 개방형 표준 ’에이전트 결제 프로토콜(AP2)’을 17일(현지시간) 공개했다. AP2는 기존 결제 시스템이 사람의 직접 승인을 전제로 설계된 한계를 넘어 AI 에이전트 기반 상거래의 신뢰와 보안을 강화하는 프레임워크를 제공한다.60개 이상 글로벌 기업과 협력한 새로운 결제 표준AP2는 구글 클라우드가 주요 결제 및 기술 기업과 공동 개발한 것으로, 기존 에이전트-투-에이전트(A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 확장판이다. 마스터카드, 아메리칸 익스프레스, 페이팔, 코인베이스, 세일즈포스 등 60개 이상의 글로벌 기업이 개발과 도입에 참여했다.아시아 지역에서는 한국사이버결제(NHN KCP), 에어월렉스(Airwallex), 피우(Fiuu), 라자다(Lazada), 쇼피(Shopee), 잘로라(ZALORA) 등이 참여해 글로벌 확산 기반을 마련했다.암호화된 디지털 위임장으로 신뢰성 확보AP2의 핵심은 위·변조가 불가하고 암호화 방식으로 서명된 디지털 계약인 ‘위임장(Mandate)’ 시스템이다. 이는 사용자의 구매 권한 부여와 진짜 의도 보장, 문제 발생 시 책임 규명이라는 AI 에이전트 결제의 핵심 과제를 해결한다.위임장은 두 가지 방식으로 작동한다. 실시간 구매 시에는 사용자가 “흰색 러닝화 찾아줘”라고 요청하면 ‘구매 의사 위임장’이 생성되고, 에이전트가 찾은 상품을 사용자가 승인하면 ‘장바구니 위임장’이 서명돼 변경 불가능한 거래 기록이 완성된다. 사용자 부재 시에는 가격 한도와 구매 조건을 담은 상세한 위임장을 사전에 설정해 에이전트가 조건 충족 시 자동으로 결제를 진행할 수 있다.신용카드부터 암호화폐까지 다양한 결제 지원AP2는 신용카드, 체크카드, 실시간 계좌이체 등 기존 결제 방식은 물론 스테이블코인과 같은 암호화폐까지 지원하는 결제 방식 중립적 프레임워크를 제공한다. 특히 구글은 코인베이스, 이더리움 재단, 메타마스크 등과 협력해 에이전트 기반 암호화폐 결제를 위한 A2A x402 확장 기능을 출시했다.구글 클라우드 비즈니스 애플리케이션 플랫폼 담당 라오 수라파네니 부사장은 “AP2는 에이전트와 판매업체 간 안전한 준법 거래를 위한 공통 언어를 제공해 생태계 분열을 방지한다”며 “사용자와 판매자에게 일관되고 안전하며 확장 가능한 경험을 보장한다”고 설명했다.AP2는 항공권과 호텔 예약을 동시에 처리하거나, 품절 상품의 재입고 시 자동 구매 등 완전히 새로운 커머스 경험을 가능하게 한다고 구글은 설명했다. 이 프로토콜의 전체 기술 명세는 깃허브를 통해 공개돼 개발자와 기업들이 활용할 수 있다.
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2025.09.18 등록
손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
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2025.09.18 등록
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