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[IT뉴스]3000만 라이선스 확보한 MS…코파일럿 다음 수익원은 ‘사용량’

온카뱅크관리자

2026-07-31 16:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 나비엔·NHS 등 글로벌 고객사 AI 업무 적용 사례 공개 
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 [디지털데일리 이안나기자] 마이크로소프트(MS)가 ‘마이크로소프트 365 코파일럿’ 유료 라이선스를 3000만개 이상 확보한 가운데 기업용 인공지능(AI) 수익모델을 사용자 단위 구독과 사용량 기반 과금을 결합하는 방향으로 확장하고 있다. AI 에이전트 업무 범위가 넓어지면서 이용자 수뿐 아니라 실제 작업량을 새로운 과금 기준으로 삼겠다는 전략이다.
 MS는 코파일럿과 AI 에이전트를 핵심 업무에 적용한 글로벌 고객 사례를 31일 공개했다. 회사에 따르면 현재 포춘 500대 기업 90% 이상이 마이크로소프트 365 코파일럿을 사용하고 있다. 5만개 이상 라이선스를 도입한 기업 고객 수도 전년보다 7배 이상 증가했다.
 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 지난 29일(현지시간) 2026회계연도 4분기 실적 콘퍼런스콜에서 코파일럿 수익모델을 “사용자 단위 구독과 사용량 기반 과금의 결합”이라고 설명했다.
 기본 라이선스에 일정 수준의 AI 사용 권한을 포함하고 이를 넘어선 사용량에는 추가 요금을 부과하는 방식이다. 기존 사용자 단위 구독을 없애는 것이 아니라 AI 에이전트가 처리하는 작업량이 늘어날수록 추가 매출이 발생하는 구조다.
 나델라 CEO는 코파일럿이 문서 작성 도구를 넘어 기업의 고객관계관리(CRM), 전사적자원관리(ERP), 보안·재무 운영 등과 연결되면서 이용량이 함께 늘어날 것으로 내다봤다. MS는 지난 6월 깃허브 코파일럿에도 이용량과 서비스 가치에 과금을 연동하는 사업모델을 적용했다. 회사는 변경 이후 깃허브 코파일럿 사용량이 예상보다 많이 증가했으며 수익성도 개선됐다고 설명했다.
 이번에 공개된 고객 사례도 AI가 실제 업무에 얼마나 깊게 사용되고 있는지를 보여주는 데 초점이 맞춰졌다. MS에 따르면 코파일럿 도입 후 조직 내 월간 활성 사용률이 80%에 도달하는 기간은 과거 수개월에서 최근 며칠 수준으로 줄었다. 사용자당 코파일럿 대화 건수는 최근 1년 동안 약 두 배 증가했다.
 여러 단계로 구성된 업무를 처리하는 비중도 커졌다. 코파일럿 코워크 주간 작업 가운데 약 49%는 복수의 단계를 거치는 분석 업무로 나타났다. AI 활용이 이메일 작성이나 문서 요약 등 단일 작업 보조에서 업무 흐름 전반으로 확대되고 있다는 게 MS 설명이다.
 국내에서는 냉난방·온수 솔루션 기업 나비엔이 AI 에이전트와 자동화를 통해 연간 2만8000시간을 절감한 사례가 소개됐다. 나비엔은 마이크로소프트 패브릭과 파운드리, 코파일럿 스튜디오 등을 활용해 47개국 사업장 데이터와 업무 흐름을 연결했다. 애저 전환을 통해 향후 5년간 총소유비용 140만달러(약 20억원) 이상을 줄일 수 있을 것으로 예상했다.
 프랑스 IT 서비스 기업 아토스는 54개국 임직원 5만6000명에게 마이크로소프트 365 코파일럿을 배포하고 1만9000개의 AI 에이전트를 통합 관리하고 있다. 영국 NHS 잉글랜드는 3만명을 대상으로 진행한 시범 운영에서 이용자 한 명당 하루 평균 43분의 행정업무 시간이 절감됐다고 밝혔다. 이를 토대로 코파일럿 도입 대상을 50만명 이상 의료진과 지원 인력으로 확대하고 있다.
 보안 분야에서는 반도체 장비 기업 ASM이 시큐리티 코파일럿을 활용해 사고 분류 시간을 68% 단축했다. 노트북 침해 조사에 걸리는 시간도 25분에서 8분으로 줄였다고 MS는 전했다.
 MS는 코파일럿과 ‘마이크로소프트 IQ’, AI 에이전트 관리 솔루션 ‘에이전트 365’를 연결해 기업의 AI 이용량과 비용, 보안 및 거버넌스를 통합 관리한다는 구상이다. AI 에이전트 사용이 늘어날수록 기업에는 이용량과 비용을 파악하는 관리 체계가 중요해지고, MS에는 사용량 기반 매출을 확대할 수 있는 기반이 마련되는 셈이다.
 다만 이번에 공개된 생산성 향상과 비용 절감 수치는 MS와 각 고객사가 자체적으로 산출한 결과다. 기업별 업무 환경과 측정 기준이 다른 만큼 이를 일반적인 AI 도입 효과로 확대 해석하는 데는 주의가 필요하다.
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