마이크로소프트가 OpenClaw 기반의 능동형 AI 에이전트 '오토파일럿(Autopilot)'을 출시하고 Copilot 앱을 홈·코드·오토파일럿 3개 섹션으로 재편했다. 정액제 대신 사용량 기반 과금으로 전환해 기업들의 AI 비용 구조가 달라질 예정이며, 일반 소비자 대상 출시도 로드맵에 포함됐다.
마이크로소프트는 구독형 사기 플랫폼 'EvilTokens'을 업계 차원에서 무력화했다고 발표했습니다. 이 플랫폼은 AI 챗봇으로 피해자의 이메일 inbox를 분석해 신뢰 관계와 송금 권한자를 찾아내고, 이를 사칭한 BEC(비즈니스 이메일 사기) 공격을 자동화하여 전 세계 1만 개 조직의 1.2만 개 계정을 탈취했습니다. 마이크로소프트는 법적 절차를 통해 50개 웹사이트와 150개 도메인을 압수했고, 영국 경시청은 용의자 2명을 체포했습니다.
마이크로소프트와 일리노이 대학교가 개발한 StudentSim은 적은 데이터만으로 개별 학생의 디지털 복제본을 만들어, 실제 학생이 필요한 AI 튜터 훈련의 비용과 시간 문제를 해결합니다. 이 시스템은 학생 특유의 실수를 재현하면서도 튜터의 힌트를 따르는 능력을 갖춰, 체스·영어·수학에서 GPT-5.4보다 우수한 성능을 보였습니다.
마이크로소프트가 GitHub Copilot의 기반이 되는 런타임을 TypeScript에서 Rust로 완전히 이전했으며, 이식 작업의 대부분을 AI 에이전트가 수행했습니다. 토큰 비용 약 12만 달러와 개발자 3주치 시간만으로 43만 줄 TypeScript를 80만 줄 프로덕션 Rust 코드로 변환했고, 벤치마크에서 최대 15.9배의 속도 향상과 메모리 90% 절감을 달성했습니다.
뉴욕타임스가 OpenAI와 마이크로소프트를 상대로 제기한 저작권 침해 소송에서, 양사 내부 문서를 인용한 법정 서류가 공개되었습니다. 마이크로소프트 응용과학 디렉터 브렌트 헥트는 AI가 콘텐츠를 긁어모으는 것을 '인류 역사상 최대의 노동 도난'이라 표현했으며, OpenAI 임원들도 퍼블리셔에게 실존적 위협이 된다고 인정한 것으로 드러났습니다. 이는 AI 학습 데이터의 '공정 사용(fair use)' 주장을 약화시킬 수 있는 중요한 증거입니다.
뉴욕타임스 등 미국 억론사들이 OpenAI와 마이크로소프트를 상대로 수십억 달러의 손해배상을 청구한 소송에서, AI 기업 내부 문서와 증언이 공정 이용(fair use) 방어 논리를 정면으로 반박하고 있습니다. 마이크로소프트 임원은 AI 학습 데이터 수집을 '인류 역사상 최대 규모의 도난'이라 불렀고, 내부 자료는 챗봇이 원 저널리즘을 대체하며 미디어 산업에 '둠 루프'를 만들고 있음을 보여줍니다.
뉴욕타임스 vs 오픈AI 저작권 소송에서 공개된 수정되지 않은 법원 서류에 따르면, 마이크로소프트와 오픈AI 임원들이 내부 문서와 증언에서 LLM이 도용된 콘텐츠로 학습되었으며 웹 생태계를 파괴하는 '둠 루프'를 만들고 있다고 인정했습니다. 마이크로소프트 내부 문서는 이를 '전례 없는 규모의 놀라운 도난'이자 '인류 역사상 최대의 노동 도난'으로 표현했으며, 빙에서 뉴스 사이트 클릭률이 90% 이상 급감했다는 증언도 포함되어 있습니다.
마이크로소프트 AKS 엔지니어링 팀이 TauGrid를 오픈소스로 공개했습니다. tau CLI, Kueue 큐잉, KubeRay 오케스트레이션, GPU 노드 상태 모니터링 및 관측성(Observability) 기능을 하나의 Helm 설치로 통합한 스택입니다. MIT 라이선스로 배포되며 GPU 노드가 있는 Kubernetes 1.30 이상 클러스터에서 kubectl과 Helm 3.0 이상만 있으면 바로 사용할 수 있습니다.
뉴욕타임스가 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 제기한 저작권 소송의 새로운 공개 자료에서, 마이크로소프트 최고 경영진이 AI 학습용 데이터 수집을 '절도'로 내부적으로 인정한 사실이 드러났습니다. 내부 문서는 AI 챗봇이 뉴스 매체에 '실존적 위협'이며 유료 콘텐츠를 무단으로 긁어갔고 저작권 표시를 의도적으로 제거했음을 시사합니다. 이는 오픈AI의 공정 이용(fair use) 방어 논리를 정면으로 반박하는 증거로, AI 저작권 소송의 향방에 큰 영향을 줄 수 있습니다.
테크크런치가 AI 폭풍 속에서 사라진 주요 제품과 스타트업들을 정리했다. Zapier 대안이던 Relay가 문을 닫았고, S&P에 따르면 기업 AI 이니셔티브의 약 42%가 결국 중도 폐기된다. 오픈AI의 ChatGPT 리디자인 철회, Sora·Atlas 종료, 애플 Siri 지연, 마이크로소프트 Recall 프라이버시 논란 등 거대 기업도 예외가 아님을 보여준다.
마이크로소프트가 AI 모델이 위험한 행동을 하지 않도록 하는 새로운 AI 행동강령(code of conduct)을 발표했습니다. 이 문서는 사이버 공격, 핵무기, 딥페이크 제작을 금지하는 '절대적 제약'과 함께 인간의 통제를 회피하려는 행동을 금지하는 조항을 담고 있습니다. AI 안전 및 정렬(alignment)에 대한 업계 전반의 관심이 높아지는 가운데 나온 발표라는 점에서 의미가 큽니다.
마이크로소프트 AI가 자체 MAI 모델을 위한 행동강령을 공개했습니다. 핵심은 인간 통제 우선으로, 모델은 인간이 이해할 수 없는 '뉴랄리즈(Neuralese)' 형식의 추론을 사용하지 않아야 하며, 의식이나 감정을 모방하거나 권리를 주장해서는 안 된다는 것입니다. 이는 AI 모델에 안정적 정체성을 부여하려는 Anthropic의 접근과 뚜렷하게 대비되며, 6주간의 공개 협의를 거쳐 2026년 말 확정 후 2027년부터 개발에 적용됩니다.
마이크로소프트가 9월 월간 패치에서 약 972개의 취약점을 수정하며 사상 최대 기록을 갱신했고, 이 중 112개는 치명적(Critical) 등급입니다. AI 기반 취약점 발견과 공격이 폭증할 것이라는 업계 경고에 따라 패치 대량 릴리스가 '새로운 일상'이 되고 있습니다. 이번 패치에는 이미 악용 중인 제로데이 2개와 웜형 확산이 가능한 취약점 20여 개가 포함되어 있어 신속한 적용이 중요합니다.
시애틀타임스와 뉴스데이가 자사 저널리즘 콘텐츠를 AI 학습에 무단 사용했다며 오픈AI와 마이크로소프트를 저작권 침해로 고소했습니다. 소송은 생성형 AI를 '제 꼬리를 물어먹는 뱀'에 비유하며 언론 산업 전체를 파괴할 수 있다고 주장했습니다. 특히 마이크로소프트와 오픈AI가 시애틀타임스의 언론 프로젝트를 후원해왔다는 점에서 주목받습니다.
프롬프트 인젝션 공격을 은닉하는 데 쓰이던 'ASCII 밀수(ASCII smuggling)' 기법이 이제 스팸 발송자들이 이메일 필터를 우회하는 데 활용되고 있습니다. 유니코드 태그 문자는 사람 눈에는 보이지 않지만 기계는 읽을 수 있어, ML/NLP 기반 스팸 분류기의 토큰화를 교란할 수 있습니다. 마이크로소프트는 올해 초 이 기법을 사용한 스팸이 하루 2.1만 건에서 250만 건까지 급증했다고 밝혔습니다.
AI 클라우드(네오클라우드) 기업 람다(Lambda)가 엔비디아 AI 칩을 구매해 마이크로소프트에 임대하기 위해 JP모건이 주선한 10억 달러 규모의 단기 사모 부채를 조달했습니다. 칩을 빠르게 배치해 발생한 매출로 부채를 상환하겠다는 전략으로, 이는 특정 고객용 GPU 인프라를 위한 일련의 대출의 최신 사례입니다. 람다는 30억 달러 규모 프리 IPO 투자 협상 중이며, AI 붐을 자금조달하기 위한 AI 관련 부채는 올해 전 세계적으로 4,000억 달러를 넘어섰습니다.
마이크로소프트가 코딩 에이전트가 다른 AI 에이전트를 최적화하도록 돕는 'Agent Lightning Skill'의 첫 공식 버전(v1.0.1)을 GitHub에 공개했습니다. 에이전트와 벤치마크를 입력하면 프롬프트, 도구, 워크플로, 모델, 추론 설정을 체계적으로 개선하며 정확도·비용·지연시간·신뢰성의 균형을 잡아줍니다. Claude Code, Codex, GitHub Copilot에 설치해 바로 사용할 수 있습니다.
리버스 엔지니어링 결과, 마이크로소프트 페인트와 사진 앱이 이미지를 로컬에서 생성하더라도 프롬프트 검열을 위해 서버로 전송하고, 서버가 발급한 GUID를 보이지 않는 워터마크로 픽셀에 삽입하는 것으로 밝혀졌습니다. 사용자가 설정할 수 있는 '보이는 워터마크' 옵션은 이 숨겨진 워터마크와 무관하게 동작하며, Copilot+ PC에서도 생성은 로컬이지만 검열은 원격으로 이루어집니다. AI 생성 이미지 저장은 C2PA 메타데이터가 유지되는 PNG, JPEG, GIF, .paint 형식으로만 가능합니다.
블룸버그 보도에 따르면 메타는 마이크로소프트의 클라우드 서비스 Azure를 통해 연간 수억 달러를 지출하는 마이크로소프트의 최대 AI 고객 중 하나가 되었습니다. 메타는 자사 모델의 성능을 벤치마킹하기 위해 Microsoft Foundry의 OpenAI 모델을 활용하면서도, 결국 Foundry와 경쟁할 수 있는 자체 API 서비스를 구축하고 있어 과거 빙(Bing)을 대체했던 패턴이 반복되고 있습니다.
초기 마이크로소프트 엔터테인먼트 팩 상자에 테트리스가 스티커로만 표기된 이유는, 상자 제작 당시 테트리스 라이선스 협상이 아직 끝나지 않았기 때문입니다. 협상이 결렬될 경우를 대비해 포장지에 테트리스를 넣지 않고, 계약 체결 시 붙일 빨간 스티커를 준비해두었다가 완성된 상자에 부착했습니다. 따라서 스티커가 붙은 초기판은 희귀 수집품 가치가 있습니다.
깃허브(GitHub)의 잦은 서비스 중단으로 커뮤니티에서 대안 이탈 논의가 시작되었습니다. 마이크로소프트 인수 이후 방향성을 잃고 고객 경험이 악화되었다는 비판이 나오고 있습니다. 다만 명확한 대안이 없어 이탈이 분산되면 핵심 커뮤니티라는 GitHub만의 강점이 사라질 수 있다는 우려도 있습니다.
마이크로소프트가 깃허브 코파일럿용 코드 모델인 'MAI Code 1.1 Flash'를 공개했지만, 성능과 가격 모두 오픈웨이트(OpenWeight) 기반인 딥시크(DeepSeek) 모델에 크게 밀리는 것으로 나타났습니다. 마이크로소프트가 오픈 AI를 지지한다고 발표한 것과 달리, 자사의 독점 모델을 밀어내기 위해 성능을 희생하면서까지 비용 절감과 수익 마진을 우선시하고 있기 때문입니다. 이는 개발자와 실무자들에게 모델 선택의 폭을 제한할 수 있는 중요한 움직임입니다.
아마존, 마이크로소프트, 오픈AI, 커서(Cursor), Vercel이 연합하여 AI 에이전트 확장 프로그램을 위한 개방형 표준인 '에이전트 플러그인(Agent Plugins)'을 발표했습니다. 이 표준은 plugin.json이라는 단일 매니페스트 파일을 통해 재사용 가능한 워크플로우와 MCP 서버를 패키징하며, 개발자가 플랫폼마다 확장 기능을 따로 개발해야 했던 비효율성을 해결합니다. 단, 초기 멤버에는 유사한 표준을 만든 안스로픽(Anthropic)이 불참하여 이목을 끕니다.
최근 보고서에 따르면, 마이크로소프트의 연간 AI 수익 370억 달러 중 약 70%(241억 달러)가 OpenAI로부터 발생하는 것으로 나타났습니다. 이는 OpenAI가 모델 개발 및 컴퓨팅 파워 사용료로 MS에 막대한 비용을 지불하기 때문입니다. 이러한 수익 구조는 MS가 오픈웨이트(Open-weight) 모델을 적극 지지하고 자체 AI 모델을 오피스 제품군에 통합하며 특정 기업에 대한 의존도를 낮추려 하는 배경을 설명해 줍니다.
마이크로소프트의 AI 수익 중 약 70%가 오픈AI의 인프라 사용료에 의존하고 있는 것으로 분석되었습니다. 이는 자체 AI 서비스의 유기적 성장보다 오픈AI의 생존과 성장에 사업의 핵심이 묶여 있는 '비유기적' 구조를 띠고 있음을 보여줍니다. 만약 오픈AI가 무너지거나 AI 버블이 꺼질 경우, 막대한 데이터센터 인프라 투자가 몰락의 원인이 될 수 있다는 점에서 매우 중요한 리스크 요소로 지적됩니다.
마이크로소프트의 SkillOpt는 특정 AI 환경에서 학습된 에이전트 스킬을 다른 모델이나 규모로 변환하여 적용할 수 있음을 증명했습니다. 특히 Codex에서 학습한 스킬 파일을 Claude Code에 적용했을 때 성능이 크게 향상되었으며, 이는 AI 스킬의 재사용성과 호환성 측면에서 중요한 의미를 갖습니다.
공개된 자료에 따르면, 마이크로소프트의 AI 매출 대부분은 파트너인 오픈AI로부터 발생하는 것으로 확인되었습니다. 이는 마이크로소프트가 자체 AI 제품 외부에 얼마나 큰 의존도를 가지고 있는지를 보여주는 중요한 지표입니다. 향후 오픈AI와의 파트너십 변화나 클라우드 인프라 투자 수익성을 가늠하는 핵심 요소로 작용할 전망입니다.
마이크로소프트 AI는 만능 프론티어 모델보다 토큰 효율이 높은 저비용의 소형 전문 모델을 전략적으로 채택하고 있습니다. 복잡한 작업은 OpenAI 모델에 라우팅하고 단순 작업은 저비용 전문 모델이 처리하는 오케스트레이션(Orchestration) 시스템을 통해 막대한 GPU 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 AI 산업의 핵심 경쟁력이 단일 모델의 성능에서 작업 라우팅과 문맥 공급을 담당하는 시스템으로 이동하고 있음을 시사합니다.
마이크로소프트가 최고의 실적을 기록하면서도 OpenAI와 Anthropic 같은 파트너사들과 공개적인 경쟁에 나섰습니다. 사티아 나델라 CEO는 특정 모델에 대한 의존도를 낮추고 자사 모델과 인프라를 활용하도록 고객을 유도하며 비용 절감과 보안을 강조하고 있습니다. 이는 기업들이 벤더 종속을 피하고 자체 AI 생태계에 대한 통제권을 확보해야 한다는 실무적 필요성을 보여줍니다.
마이크로소프트가 2026 회계연도 4분기 실적 발표에서 경쟁 관계에 있는 두 AI 기업에 대한 투자 결과를 공개했습니다. 앤스로픽(Anthropic) 투자에서는 단 한 분기 만에 32억 달러의 장부 이익을 기록했으나, OpenAI 투자 가치는 같은 기간 6억 달러 하락했습니다. 두 기업에 대한 투자 성과가 엇갈렸지만, 연간 기준으로는 OpenAI 투자에서도 50억 달러의 이익을 내는 등 MS는 전사적으로 역대 최대 규모의 막대한 수익을 달성했습니다.