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[IT뉴스][분석] MS, 소프트웨어 내전 승리 왜?···2만명 줄이고 OS로 돌아갔다

온카뱅크관리자

2026-08-04 14:47:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 인력 감축하며 조직부터 AI형 전환 모델 경쟁 대신 윈도우 정체성 복원 애저 연매출 첫 1000억 달러 돌파 AI 투자 410억 달러, 실적으로 회수 
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 <img alt="사티아 나델라 마이크로소프트 CEO / AP=연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552814-8XPEppr/20260804144006773efpz.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="PekiUinQ1z" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552814-8XPEppr/20260804144006773efpz.jpg" width="658">
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 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO / AP=연합뉴스
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 마이크로소프트(MS)가 대규모 인력 감축과 천문학적인 AI 투자를 동시에 밀어붙인 끝에 소프트웨어 내전의 승자가 됐다. 월가는 최근 AI를 '생산적 거품(Productive Bubble)'으로 규정하며 소프트웨어 기업과 반도체 기업을 하나의 투자 프레임으로 다시 묶기 시작했다. 그러나 이번 승부의 본질은 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스가 주도하는 AI 인프라 경쟁이 아니라, AI 시대에도 운영체제(OS)와 플랫폼의 지배력을 누가 되찾느냐를 겨룬 소프트웨어 내전이었다.
 3일 빅테크업계 등에 따르면 마이크로소프트는 2만 명 규모의 인력 감축과 조직 재편을 단행하는 동시에 AI 투자를 공격적으로 확대했다. AI 모델 경쟁에만 매달리기보다 윈도우와 오피스, 애저(Azure)를 중심으로 한 기존 소프트웨어 플랫폼을 AI 시대에 맞게 재편하면서 운영체제 중심의 정체성을 다시 강화했다. 애저 연매출은 처음으로 1000억 달러를 돌파했고, AI 관련 대규모 자본지출도 실적으로 연결되기 시작했다.
 같은 시기 월가는 AI 투자 열풍을 '생산적 거품'으로 규정하며 매그니피센트7과 반도체·모델 기업을 다시 하나의 투자 묶음으로 엮기 시작했다. 엔비디아까지 소프트웨어 진영에 포함해 AI 산업 전체를 같은 승부판에 올려놓는 프레임이다. 그러나 이번 경쟁에서 갈린 것은 AI를 보유했느냐가 아니라, AI가 실제로 작동할 실행 환경을 누가 장악했느냐였다.
 오픈AI나 앤스로픽의 모델은 언제든 교체될 수 있고 GPU도 공급자를 바꿀 수 있지만, 기업의 데이터와 권한·업무 기록·실행 경로가 축적되는 운영체제는 쉽게 이동하지 않는다. 마이크로소프트의 실적은 AI가 소프트웨어 기업을 되살렸다는 정도가 아니라, 모델과 반도체를 호출하고 배치하며 결과를 저장하는 최종 권력이 다시 OS로 돌아왔음을 보여줬다.
 MS의 2026회계연도 4분기 매출은 900억700만 달러, 영업이익은 406억 달러로 각각 18% 증가했고, 애저 매출 증가율은 43%까지 치솟았다. 애저 연매출도 처음으로 1000억 달러를 넘어섰다. 최근 수년간 약 2만 명을 줄이면서도 분기 자본지출을 410억 달러까지 늘린 사티아 나델라 최고경영자(CEO)의 선택은 단순한 비용 절감이 아니었다. 사람을 중심으로 짜인 소프트웨어 거품을 걷어내고, AI가 직접 업무를 수행하는 운영체제 기업으로 MS의 정체성을 다시 세우는 구조 전환이었다.
 MS의 대규모 구조조정은 실적 부진에 쫓긴 방어적 감원이 아니다. 기록적인 매출과 이익을 내는 상황에서 인력을 줄이고, 그보다 훨씬 큰 자본을 데이터센터와 GPU, 클라우드, AI 실행 환경에 투입했다. 기존 조직에 AI 도구를 추가한 것이 아니라 조직 자체를 AI가 작동하는 구조에 맞춰 다시 배치한 것이다.
 과거 소프트웨어 기업의 생산성은 개발자와 영업·관리 인력을 얼마나 많이 확보하느냐에 좌우됐다. 나델라는 이 공식을 뒤집었다. 반복적인 코딩과 문서 작성, 데이터 분석과 고객 대응을 사람에게 배분하던 조직을 줄이고, 같은 업무가 윈도우와 오피스, 애저 안에서 자동으로 실행되도록 소프트웨어 생산 체계를 바꿨다. 인건비를 아끼기 위해 AI를 도입한 것이 아니라, 인간 조직을 축소할 수 있을 만큼 운영체제의 업무 수행 범위를 넓힌 것이다.
 이 구조에서 인력 감축은 비용 절감의 결과가 아니라 OS 확장의 결과다. 사람이 조직 안에서 수행하던 작업을 운영체제와 클라우드가 흡수할수록 기업은 적은 인력으로 더 많은 계산과 업무를 처리할 수 있다. MS가 말하는 AI 전환은 챗봇을 직원에게 나눠주는 작업이 아니라, 기업의 노동 흐름 자체를 소프트웨어 안으로 집어넣는 과정이다.
 나델라가 독립 대규모언어모델(LLM) 공급자들을 공개적으로 견제한 것도 같은 맥락이다. MS가 보기에 프런티어 모델은 AI 산업의 주권자가 아니라 운영체제 안에서 호출되는 연산 부품이다. 특정 모델의 성능이 떨어지면 다른 모델로 교체할 수 있지만, 기업의 데이터와 권한 체계, 업무 기록과 실행 경로가 축적된 OS와 클라우드는 쉽게 바꿀 수 없다.
 2만 명 해고하고 AI 실행 환경 장악 애저 1000억 달러가 OS 귀환 증명
 MS는 한동안 오픈AI와의 동맹을 통해 모델 경쟁의 중심에 서 있는 것처럼 보였다. 그러나 나델라가 되찾으려는 본래 정체성은 모델 기업이 아니라 OS 기업이다. 윈도우는 프로그램이 실행되는 장소였고, AI 시대에는 모델과 에이전트가 권한을 받아 실제 업무를 수행하는 장소로 확장된다. 애저는 서버 임대 사업이 아니라 이 거대한 실행 환경을 기업 단위로 공급하는 클라우드 OS가 된다.
 따라서 MS의 승부는 어떤 모델이 가장 똑똑한지를 가리는 데 있지 않다. 어떤 모델이 들어오더라도 윈도우에서 실행되고, 오피스 문서를 읽고, 기업 데이터에 접근하며, 애저에서 계산하도록 만드는 것이 목표다.
 모델 공급자가 바뀌어도 기업의 작업 상태와 데이터가 MS 영토에 남는다면 권력은 운영체제에 귀속된다. 이처럼 기업의 문서와 권한, 코드, 업무 기록처럼 시간이 지날수록 축적되는 '장기 상태(Long-lived State)'를 장악할수록 운영체제의 지배력도 함께 커진다.
 인공지능 혁명 초기, MS의 이번 실적은 인간 대체 전략이 아직 비용만 발생시키는 미래 구상이 아니라는 사실을 보여줬다. 애저의 분기 매출 성장률은 직전 분기 40%에서 43%로 가속했고, 연매출은 1000억 달러를 돌파했다. 코파일럿 유료 계정도 이달 초 2000만 개 수준에서 한 달이 지나기 전에 3000만 개를 넘어섰다.
 중요한 것은 코파일럿 자체의 흥행이 아니다. 기업들이 AI 기능 하나를 구매한 것이 아니라 기존 업무와 데이터, 실행 체계를 MS 플랫폼에 더 깊게 결합했다는 데 의미가 있다. 이는 개발자가 반복 업무를 스크립트와 API로 자동화하는 방식과도 다르다.
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 과거 자동화는 개발자가 특정 업무를 스크립트와 API로 연결해 표면을 다듬는 수준에 머물러 토큰 비용 폭증의 원인이 됐다. 반면 코파일럿은 문서 작성과 회의 정리, 데이터 분석, 권한 호출까지 기업의 업무 흐름 자체를 운영체제 안으로 편입한다. 자동화 도구를 하나 더 얹은 것이 아니라, 업무가 수행되는 기반 자체를 운영체제가 흡수하는 구조 전환인 것이다.
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 <img alt="엔비디아와 마이크로소프트가 공개한 RTX 스파크(RTX Spark) AI PC 다이 구조도. 좌측에는 블랙웰 RTX GPU 텐서코어 클러스터, 중앙에는 NVLink-C2C 고속 인터커넥트와 SRAM 캐시 계층, 우측에는 20코어 그레이스 CPU와 NPU, 통합 메모리 컨트롤러가 배치돼 있다. 기존 CPU 중심 PC 구조와 달리 GPU를 연산의 중심에 두고 CPU·메모리·캐시를 하나의 실리콘 안에서 통합한 차세대 AI PC 설계 철학을 보여주는 이미지다. / 사진 = 젠슨 황, 재구성 = 이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552814-8XPEppr/20260804144008065yzwx.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="QKmaBaNdX7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552814-8XPEppr/20260804144008065yzwx.jpg" width="658">
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 엔비디아와 마이크로소프트가 공개한 RTX 스파크(RTX Spark) AI PC 다이 구조도. 좌측에는 블랙웰 RTX GPU 텐서코어 클러스터, 중앙에는 NVLink-C2C 고속 인터커넥트와 SRAM 캐시 계층, 우측에는 20코어 그레이스 CPU와 NPU, 통합 메모리 컨트롤러가 배치돼 있다. 기존 CPU 중심 PC 구조와 달리 GPU를 연산의 중심에 두고 CPU·메모리·캐시를 하나의 실리콘 안에서 통합한 차세대 AI PC 설계 철학을 보여주는 이미지다. / 사진 = 젠슨 황, 재구성 = 이상헌 기자
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 AI PC에서 데이터센터까지 S/W 경쟁력 윈도우서 결판
 MS는 이제 윈도우를 PC 화면에 갇힌 운영체제로 두지 않는다. AI PC의 NPU와 GPU, 로컬 메모리에서 시작해 기업 서버와 애저 데이터센터까지 하나의 실행 환경으로 연결하려 한다. PC에서 시작한 작업을 클라우드로 넘기고, 클라우드에서 처리한 결과를 다시 사용자 장치와 기업 시스템으로 돌려보내는 전 구간을 OS의 범위로 편입하는 전략이다.
 엔비디아와의 협력도 이 지점에서 의미를 갖는다. RTX 기반 AI PC와 고성능 워크스테이션, 애저 데이터센터를 윈도우 실행 환경으로 연결하면 GPU는 엔비디아가 공급하더라도 프로그램과 에이전트의 실행 권한은 MS가 쥔다. 하드웨어와 모델 사이에 OS가 다시 들어서면서 과거 PC 시대의 지배 공식을 AI 시대 규모로 확대하는 셈이다.
 개발자 도구는 이 거대한 전환의 후방에 배치된다. 깃허브와 코파일럿은 개발자를 영웅으로 만드는 상품이 아니라, 코드의 생성과 시험·배포 과정을 MS 실행 환경 안에 붙잡아 두는 장치다. 개발자가 줄어도 코드 생산량이 유지되고, 사람이 바뀌어도 조직의 작업 이력이 플랫폼에 남도록 만드는 것이 핵심이다.
 젠슨 황이 최근 '오픈 웨이트(Open Weights)' 연대를 출범한 것도 같은 맥락이다. 다양한 모델이 자유롭게 유통될수록 기업들은 특정 모델에 종속되지 않고 자신들의 운영체제와 클라우드 위에서 원하는 모델을 교체하며 실행할 수 있다. 결국 개방형 모델은 운영체제 위에서 실행되는 생태계를 더 키운다. 모델이 많아질수록 실행 환경의 가치도 함께 커진다는 점에서 MS와 엔비디아의 이해관계는 충돌하지 않는다.
 MS는 AI 소프트웨어 내전에서 모델 성능 경쟁이 아니라 실행 환경의 헤게모니를 장악했다. 인력을 줄여 과거의 소프트웨어 생산 구조를 걷어내고 그 자리를 AI 런타임과 클라우드로 채우면서, 기업의 데이터와 업무가 머무는 최종 실행 환경을 손에 넣었다. 모델은 언제든 교체될 수 있지만 실행 환경은 쉽게 바뀌지 않는다. MS가 확보한 것은 가장 뛰어난 AI 모델이 아니라 AI가 일하는 영토였다.
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 모델은 질문에 답하지만 OS는 데이터 접근 권한을 부여하고, 작업을 실행하며, 결과를 저장하고 다음 업무로 연결한다. MS가 확보한 것은 가장 똑똑한 모델이 아니라 모델이 일할 조직과 기억, 실행 공간이다. 나델라는 AI 기업으로 변신한 것이 아니다. 인력 중심 소프트웨어 회사를 해체한 뒤, AI 시대의 운영체제 기업이라는 MS의 본래 정체성을 더 거대한 규모로 복원했다.
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 AI 소프트웨어 내전의 승패는 모델 성능이 아니라 실행 환경을 누가 장악하느냐에서 갈렸다. 엔비디아와 삼성전자, SK하이닉스는 AI 연산 인프라를 공급하고 오픈AI와 앤스로픽은 모델을 개발하지만, 기업의 문서와 코드, 권한, 업무 기록 등 장기 상태(Long-lived State)를 저장하고 이어가는 운영체제(OS)가 최종 헤게모니를 확보한다. 모델과 반도체는 교체할 수 있어도 장기 상태는 쉽게 이동하지 않기 때문이다. / GPT-5.5
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 ☞장기 상태 유지와 운영체제(OS) = 운영체제는 프로그램을 실행하는 소프트웨어를 넘어 기업의 장기 상태(Long-lived State)를 저장하고 연결하는 기반이다. 장기 상태란 문서와 메일, 코드, 권한, 업무 기록, AI 작업 이력처럼 시간이 지날수록 계속 축적되는 디지털 자산을 말한다.
 AI가 업무를 수행할수록 이 장기 상태는 운영체제 안에 계속 쌓이고, 다음 AI 작업의 출발점으로 다시 활용된다. 모델은 언제든 교체할 수 있지만 장기 상태는 쉽게 이동하지 않는다. 결국 장기 상태를 가장 많이 품은 운영체제가 AI 시대의 실행 환경과 플랫폼 지배력을 함께 확보한다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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