마이크로소프트와 오픈AI가 계약을 수정하면서 오픈AI의 모델이 아마존 웹 서비스(AWS) 등 타사 클라우드 환경에서도 공식 제공됩니다. 이에 따라 AWS는 오픈AI 기반의 '베드락 매니지드 에이전트(Bedrock Managed Agents)'를 새롭게 출시하며 기업의 AI 에이전트 도입을 가속화할 전망입니다. 이번 파트너십은 타 클라우드 선호 기업들을 공략하는 오픈AI의 팽창 전략과 클라우드 간 경쟁 구도의 중대한 변화를 시사합니다.
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오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)과 AWS CEO 맷 가먼(Matt Garman)의 베드락 매니지드 에이전트(Bedrock Managed Agents) 관련 인터뷰
2026년 4월 28일 화요일
좋은 아침입니다. 어제 언급했듯이, 오늘 스트래터처리(Stratechery) 인터뷰는 공개 시점 관례상 평소보다 이른 화요일에 진행되며, 내용이 엠바고(공개 제한) 상태였기 때문에 게시 시간 역시 동부 시간 오전 6시 대신 오후 1시로 늦춰졌습니다. 이번 엠바고는 저에게 지난 며칠간 다소 독특한 상황을 만들었습니다. 지난 금요일, 저는 오픈AI 모델을 기반으로 구동되는 '베드락 매니지드 에이전트'에 대해 오픈AI CEO 샘 알트만과 AWS CEO 맷 가먼과 인터뷰를 진행했습니다. 당연히 제가 던진 질문 중 하나는 이번 조치가 오픈AI가 마이크로소프트(Microsoft)의 애저(Azure)에만 독점적인 접근 권한을 부여했던 기존 계약과 어떻게 조화를 이루는지에 대한 것이었습니다.
일요일 늦게 저는 소식통을 통해 마이크로소프트가 월요일 오전에 무언가를 발표할 예정이라는 사실을 들었습니다. 저는 설마 마이크로소프트가 선제적인 소송을 제기하는 건가 하고 의아해했습니다! 그러나 월요일, 마이크로소프트와 오픈AI는 계약을 수정하여 오픈AI가 AWS를 포함한 다른 클라우드 제공업체에서도 자사 제품을 서비스할 수 있도록 허용했다고 발표했습니다. 이제 상황이 명확해졌습니다.
저는 이번 마이크로소프트-오픈AI 간의 계약이 양측 모두에게 매우 합리적이라고 생각합니다. 마이크로소프트의 게시물에 명시된 새로운 계약 조건의 핵심은 다음과 같습니다:
마이크로소프트는 오픈AI의 주요 클라우드 파트너로 남아있으며, 마이크로소프트가 필요한 기능을 지원할 수 없거나 이를 지원하지 않기로 선택하지 않는 한 오픈AI 제품은 애저(Azure)에 가장 먼저 출시됩니다.
오픈AI는 이제 모든 클라우드 제공업체의 고객에게 자사의 모든 제품을 제공할 수 있습니다.
마이크로소프트는 2032년까지 오픈AI의 모델 및 제품에 대한 지식재산(IP) 라이선스를 계속 보유합니다.
마이크로소프트의 라이선스는 이제 비독점(Non-exclusive)으로 전환됩니다.
마이크로소프트는 더 이상 오픈AI에 매출 분담금(수익 배분)을 지불하지 않습니다.
오픈AI가 마이크로소프트에 지불하던 매출 분담금은 오픈AI의 기술 발전과 무관하게 2030년까지 동일한 비율로 계속 지급되며, 총액 상한선(Cap)이 적용됩니다.
마이크로소프트는 주요 주주로서 오픈AI의 성장에 계속 직접 참여합니다.
이 중에서 가장 중요한 점은 마지막 항목이라고 생각합니다. 애저(Azure)는 오픈AI 모델을 제공할 수 있는 유일한 대규모 클라우드(Hyperscaler)라는 점에서 확실한 경쟁 우위를 점하고 있었습니다. 하지만 이는 역설적으로 오픈AI의 발목을 잡았습니다. 특히 많은 기업들이 무엇보다 자신들이 현재 사용 중인 기존 클라우드 환경에서 모델에 접근하는 것을 가장 중요하게 생각한다는 사실이 명확해지면서 더욱 그러했습니다. 저는 이러한 점이 앤스로픽(Anthropic)에게 실질적인 경쟁 우위가 된다고 지속해서 지적해 왔습니다.
다시 말해, 애저의 독점권은 오픈AI에 대한 마이크로소프트의 투자 가치를 오히려 실질적으로 훼손하고 있었습니다. 또한 올해 앤스로픽이 급격히 성장함에 따라, 애저의 차별성이 줄어들더라도 마이크로소프트는 자신의 투자처(오픈AI)를 돌보아야만 했습니다.
반면, 오픈AI는 AWS를 엄청난 기회로 보고 있습니다. 그 정도가 어느 수준이냐 하면, 향후 몇 년간 애저 관련 매출을 포기하면서까지 AWS에 집중하고 있습니다(앞서 언급한 마이크로소프트의 조건 덕분에 애저 경영진은 독점권 상실에 대해 조금 더 안도할 것입니다. 오픈AI에 매출 분담금을 지불하지 않아도 되므로 애저의 손익 계산서(PnL)가 훨씬 좋아 보일 테니까요).
또한 오픈AI는 마이크로소프트와의 계약에서 AGI(범용 인공지능) 조항을 삭제했습니다. 이제 두 회사 간의 계약은 어떤 일이 있어도 2032년까지 유지됩니다.
분명한 것은 오픈AI의 향후 초점이 AWS에 맞춰져 있다는 점이며, 이를 가장 잘 보여주는 증거가 바로 이번 인터뷰의 주제인 '오픈AI 기반의 베드락 매니지드 에이전트'입니다. 이 서비스를 가장 쉽게 이해하는 방법은 'AWS 환경 안의 코드스(Codex)'라고 생각하는 것입니다. 코드스가 잘 작동하는 이유는 로컬 환경에 통합되어 있기 때문이며, 이는 특히 보안 측면에서 복잡한 설정 과정을 거치지 않게 해줍니다. 조직 전반에 걸쳐 에이전트가 어떻게 작동하게 만들 것인지를 파악하는 것은 전혀 다른 차원의 문제입니다. 이번 서비스의 목표는 이미 대부분의 데이터를 AWS에 보유하고 있는 조직들이 이러한 워크플로우에 훨씬 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 것입니다.
이러한 맥락에서 이번 인터뷰에서는 AWS가 어떻게 전체 클라우드 카테고리를 창조했고 그것이 스타트업에 어떤 영향을 미쳤는지, 그리고 AI가 이전의 패러다임 전환과 어떻게 유사하고 다른지에 대해 논의했습니다. 그런 다음 베드락 매니지드 에이전트가 무엇인지, 그리고 아마존의 기존 에이전트코어(AgentCore) 서비스와 어떻게 다른지에 대해 이야기했습니다. 또한 아마존의 AI 칩인 트레니움(Trainium)에 대해, 그리고 왜 대부분의 AI 사용자에게 칩은 더 이상 중요하지 않을 수 있는지, 그리고 두 기업의 파트너십이 어떤 의미를 갖는지 다루었습니다.
An Interview with OpenAI CEO Sam Altman and AWS CEO Matt Garman About Bedrock Managed Agents Tuesday, April 28, 2026 Good morning, As I noted yesterday, today's Stratechery Interview is early in terms of my timing — Tuesday instead of Thursday — and late in terms of delivery — 1pm Eastern instead of 6am — because the topic was embargoed. That embargo created a bit of a weird situation for me over the last several days: Last Friday I conducted the following interview with OpenAI CEO Sam Altman and AWS CEO Matt Garman about Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI ; naturally, one of my questions was about how this fit in with OpenAI's deal with Microsoft giving Azure exclusive access to OpenAI models. Late Sunday I heard through the grapevine that Microsoft would announce something Monday morning; I wondered if it might be a preemptive lawsuit! On Monday Microsoft and OpenAI announced they had amended their agreement , allowing OpenAI to serve its products on other cloud providers, including AWS. So here we are. I think the Microsoft-OpenAI deal makes a lot of sense for both sides. Here are the bullet points of the new arrangement from Microsoft's post : Microsoft remains OpenAI’s primary cloud partner, and OpenAI products will ship first on Azure, unless Microsoft cannot and chooses not to support the necessary capabilities. OpenAI can now serve all its products to customers across any cloud provider. Microsoft will continue to have a license to OpenAI IP for models and products through 2032. Microsoft’s license will now be non-exclusive. Microsoft will no longer pay a revenue share to OpenAI. Revenue share payments from OpenAI to Microsoft continue through 2030, independent of OpenAI’s technology progress, at the same percentage but subject to a total cap. Microsoft continues to participate directly in OpenAI’s growth as a major shareholder. I think the most important point is the last one. Azure had a real competitive advantage thanks to being the only hyperscaler able to offer OpenAI models, but this also hindered OpenAI, particularly once it became clear that many enterprises cared first and foremost about accessing models on their current cloud of choice; I've been noting for a while that this was a real competitive advantage for Anthropic . In other words, Azure's exclusivity was actively damaging Microsoft's investment in OpenAI, and given Anthropic's rapid growth this year, Microsoft needed to tend to their investment, even if it diminished Azure's differentiation. OpenAI, meanwhile, clearly sees AWS as a massive opportunity — so much so that they are forgoing Azure-related revenue for the next few years (which, per the previous point, will help Azure management feel better about losing their exclusivity; their PnL is going to look a lot better without paying a revenue share to OpenAI). OpenAI is also releasing Microsoft from the AGI clause ; now the agreement between the two companies will run through 2032 no matter what. What does seem clear is that OpenAI's focus is going to be on AWS, and the greatest evidence in that regard is the topic of this interview: Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI. The easiest way to think about this offering is Codex in AWS; a lot of what makes Codex work is the fact that it is local, which gives you a lot of complexity, particularly in terms of security, for free. It's another thing entirely to figure out how to make agents work across an organization, and the goal of this offering is to make these workflows much more accessible for organizations who already have most of their data in AWS. To that end, in this interview, we discuss how AWS created the entire cloud category, and the impact it had on startups, and how AI is both similar and different to that previous paradigm shift. Then we discuss Bedrock Managed Agents, what it is, and how it differs from Amazon's existing AgentCore offering. We also touch on Trainium and why chips won't matter to most AI users, and why partnering makes sense relative to Google's focus on full integration. As a reminder, all Stratechery content, including interviews, is available as a podcast; click the link at the top of this email to add Stratechery to your podcast player. On to the Interview: An Interview with OpenAI CEO Sam Altman and AWS CEO Matt Garman About Bedrock Managed Agents This interview is lightly edited for clarity. Topics: AWS and Startups | Bedrock Managed Agents | Local vs. Cloud | AgentCore vs. Managed Agents | Trainium | Customer Demand | Building the AI Stack AWS and Startups Matt Garman and Sam Altman — well Matt, welcome to Stratechery — and Sam, welcome back [I previously interviewed Altman in October 2025 , March 2025 , and February 2023 ]. Sam Altman: Thank you. Matt Garman: Thank you, thanks for having me. So Matt, this is your first time on Stratechery. Alas, I think that Sam's presence is going to preclude the usual getting to know you section. Besides, he doesn't want to hear us reminisce about our times at Kellogg Business School, but it is good to have a fellow alumnus on the podcast. MG: Yeah, I'm happy to be here. I'll come back another time and we can do a little deeper dive. That'd be great. You've been working on AWS since you were an intern, and you're now in charge of the entire organization during this AI wave. What aspects of building the AI business are the same as building the original commodity compute business, for lack of a better term, and what aspects are really different? MG: I think that the parts that are the same are that I see that same excitement and builders out there being able to do things that they were never able to do before, and one of the cool things is when we first started AWS, is developers all of a sudden could get their hands on infrastructure that was only available to the largest companies who had millions of dollars to go build data centers. With a credit card and a couple of dollars, they could spin up applications and it really exploded what was possible for people building out there on the Internet. We kind of took the idea that people could build whatever they want and we weren't going to presuppose what they should do and that the creativity of the world out there was, if we could put powerful tools in front of them, they'd build interesting and amazing things. I think this is as much, if not more, transformational to what it's enabling builders out there to do. As you think about what's possible, you don't have to have gone to school and learned for 10 years to code in order to go build an application, you don't have to have huge teams of hundreds of people and months and months and months of time to go build things. You can build things with small teams, you can build it fast and you can iterate quickly, and AI is unlocking all sorts of innovation across every different aspect of the world. I think in many ways that's very similar, and it's super exciting to see what it's enabling from the customer base out there. There was a bit, though, when AWS came along, you were the only one , so you get all the upsides and downsides and everything sort of for free. Is there a bit where it felt like in the AWS era, there's a lot about commodity compute, making it fungible, elastic, cheap — in AI, particularly in training, it feels like the winning abstraction was more about these really vertically integrated super clusters, really advanced networking, and really tight linkages between software and hardware. Was that sort of a surprise for you, where you're coming at it now — instead of fresh, "We're the only ones here, we had a particular way of looking at large-scale compute", and at least for the first few years of AI, it maybe didn't perfectly align? MG: I don't know that it was different for us. I think for what was different though, is just the incredible rapid scale of adoption, and I think that that's probably surprised everybody. Sam, you can weigh in different if you disagree, but just the sp