마이크로소프트 CEO 사티아 나델라 “2026년은 확산의 해”

(사진 출처: 사티아 나델라 블로그 sn scratchpad)

마이크로소프트 최고경영자 사티아 나델라는 최근 자신의 블로그 "sn scratchpad"에 올린 글에서 2026년을 “새로운 것을 찾아내는 해”가 아니라 “이미 있는 것을 널리 퍼뜨리는 해”로 정의했다. 

AI를 더 똑똑하게 만드는 경쟁보다 이미 충분히 강력해진 AI를 어디에 쓰고 어떻게 붙일지에 대한 논의가 더 중요해졌다는 문제의식이다. 그가 던진 핵심 질문은 지금 우리가 가진 AI를 사회와 기업의 실제 업무에 어떻게 연결할 것인가, 그리고 그 과정에서 누가 책임을 지고 어떤 기준으로 통제할 것인가다. 

특히 나델라는 최근 몇 년간 AI 업계가 모델 성능 비교와 숫자 경쟁에 매달려 왔다고 진단한다. 

그 결과 파라미터 수, 벤치마크 점수, 처리 속도 같은 지표는 기술자에게는 의미가 있지만 기업과 사회 전체 입장에서는 이제 결정적인 질문이 아니라고 본다. 대신 에너지, 인재, 자본처럼 한정된 자원을 어디에 배치해야 가장 큰 효과가 나는지가 핵심 과제가 됐다고 강조했다.

AI 모델은 글을 쓰거나 질문에 답하는 사고 엔진에 가깝다. 최근 몇 년간 이 엔진은 이미 사람 수준에 근접할 정도로 발전했다. 문제는 엔진이 아무리 좋아도 실제 일에 연결되지 않으면 가치가 생기지 않는다는 점이다. 나델라는 이 지점에서 ‘확산’이라는 표현을 쓴다. 

실험실에서 성능을 높이는 단계는 지나갔고 이제는 회사의 업무 흐름과 사회 시스템 안으로 AI를 투입하는 단계에 들어섰다는 뜻이다. AI 에이전트가 한 가지 좋은 예시다.

AI 에이전트는 정해진 목표를 가지고 여러 단계를 스스로 처리하는 도구를 말한다. 예를 들어 보고서를 대신 작성하고 관련 자료를 찾아 요약하고, 일정까지 조정하는 역할을 맡을 수 있다. 사람 입장에서 보면 일을 대신하는 직원보다는 일을 빠르게 처리하도록 능력을 키워주는 보조 장치다. 나델라는 이를 ‘사람을 증폭시키는 AI’라고 표현한다. 

그가 에너지 이야기를 꺼낸 것도 같은 맥락이다. AI는 전기를 많이 쓰는 기술이다. 데이터센터를 돌리기 위해서는 막대한 전력이 필요하고 이 전력을 안정적으로 공급하지 못하면 아무리 좋은 모델도 무용지물이 된다. 

그래서 앞으로의 AI 경쟁은 전력망과 데이터센터를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지의 문제로 옮겨가고 있다고 설명한다. 인재와 자본 역시 마찬가지다. 모든 회사가 최고 수준의 AI 연구자를 모을 수는 없고 무제한으로 투자를 할 수도 없다. 

결국 어떤 업무에 AI를 붙일지, 어느 부서에 먼저 적용할지를 선택하는 판단력이 성패를 가른다. 나델라는 이 선택의 기준이 기술 담당자만의 결정으로 끝나서는 안 된다고 보았다. 경영, 법무, 현장 실무가 함께 관여해야 하고, 실패했을 때 책임이 누구에게 있는지도 명확해야 한다는 입장이다.

이 발언이 주목받는 이유는 마이크로소프트가 AI를 실제 업무 도구로 판매하는 기업이기 때문이다. 오피스, 클라우드, 협업 도구에 AI를 붙여 수익을 내는 입장에서 모델 성능 경쟁보다 ‘현장에 잘 붙는 AI’가 더 중요해진 시점을 정확히 짚었다는 평가가 나온다. 

나델라의 말은 AI가 얼마나 똑똑한지에 대한 질문은 이미 충분히 했으니 이제는 그 똑똑함을 어디에 어떻게 쓸지 결정해야 할 시간이라는 것이다. 

2026년을 향한 그의 메시지, 더 나아가 2026년 마이크로소프트의 AI 전략은 누가 더 많은 기능을 보여주느냐보다 누가 더 많은 사람과 조직의 일을 실제로 바꿔놓느냐가 관건이라는 판단과 무관하지 않다고 요약할 수 있겠다.