클로드는 추론 능력과 회복탄력성을 향상시킬 수 있지만, AWS 기반 아키텍처가 지연, 데이터 전송 비용, 데이터 주권 문제를 야기할 수 있다. 이에 따라 CIO는 모델 특성을 인지한 라우팅 및 모니터링 프레임워크를 구축해야 하는 상황에 직면하고 있다.
마이크로소프트(MS)가 M365 코파일럿용 AI 기반 모델을 확대했다. 이번 업데이트로 오픈AI GPT 계열 모델과 함께 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 소넷4(Claude Sonnet 4)와 클로드 오퍼스4.1(Claude Opus 4.1)이 추가됐다. 사용자는 리서처 (Researcher) 에이전트나 MS 코파일럿 스튜디오에서 에이전트를 개발할 때 오픈AI 모델과 앤트로픽 모델을 자유롭게 전환해 활용할 수 있게 됐다.
MS 비즈니스 및 인더스트리 코파일럿 부문 사장 찰스 라만나는 블로그를 통해 “코파일럿은 계속해서 오픈AI의 최신 모델로 구동되지만, 이제 앤트로픽 모델도 선택할 수 있는 유연성을 갖게 됐다. 리서처에서 시작하거나 코파일럿 스튜디오에서 에이전트를 구축할 때 활용할 수 있다”라고 설명했다. 이어 “리서처용 클로드는 25일부터 프론티어 프로그램을 통해 M365 코파일럿 라이선스 고객에게 제공되며, 참여 의사를 밝힐 경우 코파일럿 스튜디오에서 에이전트를 만들 때 클로드를 시험해 볼 수 있다”라고 말했다.
리서처와 코파일럿 스튜디오, 앤트로픽 지원 추가
MS는 리서처를 “최초의 추론 기반 에이전트”라고 설명하며, 오픈AI의 심층 추론 모델뿐 아니라 앤트로픽의 클로드 오퍼스4.1로도 구동할 수 있다고 밝혔다.
리서처는 시장 진출 전략 수립, 신흥 제품 트렌드 분석, 분기별 보고서 작성 등을 지원하도록 설계됐다. 또한 웹과 신뢰할 수 있는 서드파티 데이터뿐만 아니라 이메일, 채팅, 회의, 파일 등 조직 내부 콘텐츠를 아우르며 복잡한 다단계 연구 과제를 수행할 수 있는 능력을 갖췄다.
코파일럿 스튜디오에서는 클로드 소넷4와 오퍼스4.1을 활용해 기업 수준의 맞춤형 에이전트를 제작할 수 있다. MS는 기업이 앤트로픽 모델을 기반으로 한 에이전트를 구축, 운영 및 관리하면서 심층 추론, 워크플로우 자동화, 유연한 에이전트 태스크를 수행할 수 있다고 밝혔다. 또한 코파일럿 스튜디오의 멀티에이전트 시스템과 프롬프트 도구를 활용하면 사용자는 앤트로픽과 오픈AI 모델은 물론 애저(Azure) AI 모델 카탈로그의 다양한 모델을 조합해 특정 업무에 최적화된 에이전트를 설계할 수 있다.
MS는 클로드를 GPT 모델의 대체가 아닌 보완적 선택지로 제시하고 있다.
그레이하운드 리서치(Greyhound Research) CEO 겸 최고 애널리스트 산치트 비르 고기아는 “MS의 파일럿 테스트에서 클로드는 더 정제된 프레젠테이션 자료와 재무 모델을 만들어냈고, GPT는 문서 작성 속도와 유창성에서 강점을 보였다. 현재 클로드 오퍼스는 장문 추론에 특화된 코파일럿 리서처 에이전트의 핵심 모델로 자리잡았고, GPT 모델은 여전히 기본 생성기로 사용되고 있다”라고 말했다.
고기아는 “어느 모델이 더 뛰어난가를 묻는 대신, 어떤 업무에 어떤 모델이 더 적합한가에 초점을 맞춰야 한다”라고 설명했다.
그는 또한 명확한 장단점이 존재한다고 지적하면서, 클로드가 처리 속도가 느리고 비용이 더 들 수 있지만 신뢰도에 강점이 있는 반면, GPT 모델은 속도가 빠르지만 출처 관리는 다소 느슨할 수 있다고 언급했다. 고기아는 “CIO가 각 워크로드에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 업무별 평가 기준을 설계해야 한다”라고 덧붙였다.
회복탄력성을 위한 중복 전략
기업은 수년간 코파일럿을 오픈AI와 동일시하며 GPT 모델에만 사용을 집중해 왔다. 하지만 지난해 9월 챗GPT 장애로 GPT 모델 접근이 차단된 상황에서도 코파일럿과 클로드는 정상적으로 작동했다. 비슷한 사건은 지난해 6월에도 발생한 바 있다. 기업은 이런 사건을 통해 단일 모델에 의존할 때의 위험성을 깨달았으며, AI에서 회복탄력성이 얼마나 중요한지 인식하기 시작했다.
MS가 오픈AI와 앤트로픽 모델을 함께 도입한 사례는 벤더가 점점 멀티모델 전략으로 이동하고 있음을 보여준다. 이는 동시에 백업 역할도 수행해, 한 시스템이 중단되면 다른 시스템이 이를 대체하는 데 유용하다.
가트너(Gartner) 시니어 디렉터 애널리스트 맥스 고스는 “코파일럿과 챗GPT 엔터프라이즈가 기업용 AI 도입에서 선호되는 도구로 자리 잡는 상황에서, MS는 선택지를 넓히고 입지를 강화하며 시장 변화에 대응하고 있다”라고 분석했다.
고스는 이어 MS가 코파일럿에 앤트로픽 AI 모델을 추가한 것은 오픈AI를 넘어 AI 파트너십을 다변화하려는 전략적 움직임이라고 평가했다. 이는 벤더 간 경쟁 심화와 함께, MS가 오픈AI 모델에 전적으로 의존하지 않으려는 의도가 반영된 결과라는 설명이다. 그는 또, 단일 AI 모델만으로는 모든 기업의 요구를 충족시킬 수 없다는 점을 MS가 인정한 결과이기도 하다고 진단했다.
클라우드 경계의 복잡성
오픈AI의 GPT 모델이 애저에서 구동되는 것과 달리 앤트로픽 클로드는 AWS에서 실행된다. MS는 고객에게 클로드가 MS 관리 환경 밖에서 운영되며, 앤트로픽의 서비스 약관이 적용된다고 경고했다. 따라서 클로드를 사용할 때마다 클라우드 경계를 넘게 되는데, 이 과정에서 거버넌스 문제와 함께 지연 및 데이터 전송 비용이 발생할 수 있다.
고기아는 “핵심은 명확하게 예측 가능한 라우팅이다. 기업은 모델 사용 위치를 카탈로그화하고, 그래프 데이터에 대한 보호 장치를 마련하며, 모든 요청을 사용자, 지역, 모델 태그와 반드시 연계해야 한다. 크로스 클라우드 트래픽은 DNS, 방화벽, CASB와 같은 취약점을 노출시킬 수 있다”라고 설명했다.
그는 또한 기업이 멀티모델을 단순히 플러그 앤 플레이 방식으로 생각해서는 안 되며, 사실상 멀티클라우드처럼 다뤄야 한다고 조언했다. 가령 트래픽이 애저를 벗어나면 지연이 발생할 수 있기에 이를 예상해야 하며, 컴플라이언스 팀이 지연 이유를 묻는 상황에 대비해야 한다. 고기아는 모범 사례로 앤트로픽 사용을 가장 가까운 AWS 리전에 고정하고, 반복되는 맥락을 캐싱해 불필요한 연산을 줄여야 한다고 조언했다. 또한 사용자가 ‘클로드 사용하기’ 버튼을 누르기 전에 방화벽 규칙을 사전 승인해 둘 것을 제안했다. 고기아는 “리스크 관리 책임자는 그래프 데이터가 제한된 범위 내에서 유지되고 있다는 증거를 요구할 것이므로, CIO는 첫 번째 보안 사고 이후가 아니라 도입 전에 로깅과 모니터링 체계를 마련해야 한다”라고 말했다.
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