[Season of Agent] 2025 마이크로소프트 빌드 애프터 파티

 

https://www.youtube.com/watch?v=KpxSv3R5c18

https://www.youtube.com/watch?v=ceV3RsG946s

 

 

 

1. AI (인공지능) 및 Agentic Web (에이전트 웹)

• 설명: AI는 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 학습하며 문제를 해결하게 하는 기술입니다. 발표에서는 AI가 소프트웨어 개발, 업무 자동화, 과학 연구 등 다양한 분야에서 사람들을 돕는 강력한 도구로 소개됩니다. '에이전트 웹'은 이러한 AI가 마치 비서나 동료처럼 사용자 대신 복잡한 작업을 자율적으로 수행하고, 다른 에이전트들과 협력하며 정보를 주고받는 미래의 인터넷 환경을 의미합니다.
• 요약: AI는 사람처럼 학습하고 문제를 해결하며, '에이전트 웹'은 AI가 자율적으로 협력하여 사용자 작업을 돕는 미래 인터넷 환경입니다.

2. Microsoft 개발 도구 (Visual Studio, VS Code, GitHub Copilot)

• 설명: Microsoft는 개발자들이 더 쉽게 소프트웨어를 만들 수 있도록 다양한 도구를 제공합니다.
  • Visual Studio와 VS Code: 개발자들이 코드를 작성하고 프로그램을 만드는 데 사용하는 '통합 개발 환경(IDE)'입니다. 전 세계적으로 수천만 명의 사용자가 있습니다.
  • GitHub Copilot: AI 기반의 '코드 도우미'입니다. 처음에는 코드를 자동으로 완성해주는 단순한 기능이었지만, 이제는 마치 사람 동료처럼 버그를 고치거나, 새로운 기능을 만들고, 오래된 프로그램을 최신 버전으로 바꿔주는(업그레이드) 등 복잡한 개발 작업을 스스로 처리할 수 있는 '에이전트'로 발전했습니다. 이를 '에이전트 모드'라고 부릅니다.
  • MCP (Model Context Protocol): 개발 도구와 AI 에이전트가 정보를 주고받으며 협력할 수 있도록 돕는 약속(프로토콜)입니다. 예를 들어, GitHub Copilot이 사용자의 코드 저장소(레포지토리)에 있는 이슈를 확인하거나 디자인 스케치를 이해할 수 있도록 해줍니다.
• 요약: Microsoft는 Visual Studio와 VS Code 같은 개발 도구를 제공하며, AI 기반 GitHub Copilot은 단순 코드 완성에서 자율적으로 개발 작업을 수행하는 '에이전트'로 발전했습니다. MCP는 이들 도구와 에이전트 간의 소통을 돕는 약속입니다.

3. Microsoft 365 Copilot 및 Copilot Studio

• 설명:
  • Microsoft 365 Copilot: 워드, 엑셀, 파워포인트 등 Microsoft 365 프로그램에서 AI의 도움을 받을 수 있는 기능입니다. 웹 정보와 사용자의 업무 데이터를 결합하여 채팅, 검색, 문서 작성, 보고서 분석 등 다양한 업무를 더 효율적으로 처리하도록 돕습니다. 예를 들어, '리서처(Researcher)' 에이전트는 웹과 회사 내부 자료를 종합하여 필요한 정보를 찾아주고, '애널리스트(Analyst)' 에이전트는 복잡한 데이터를 분석하고 시각화해줍니다.
  • Copilot Studio: 기업이 자신만의 AI 에이전트를 만들 수 있는 도구입니다. 코딩 지식이 없어도 쉽게 에이전트를 만들 수 있으며, 여러 에이전트가 함께 협력하여(멀티 에이전트 오케스트레이션) 복잡한 업무(예: 신규 직원 온보딩)를 처리하게 할 수도 있습니다.
  • Copilot Tuning: 기업의 고유한 언어, 스타일, 전문 지식을 Copilot에 학습시켜 기업 맞춤형 AI 에이전트를 만들 수 있는 기능입니다. 예를 들어, 법률 회사가 과거 소송 자료를 학습시켜 법률 문서를 작성하거나, 컨설팅 회사가 특정 산업의 전문 지식을 학습시킬 수 있습니다.
• 요약: M365 Copilot은 Microsoft 365 앱에서 AI 도움을 제공하여 업무 생산성을 높이고, Copilot Studio는 기업이 자신만의 AI 에이전트를 만들고 여러 에이전트를 협력시킬 수 있게 합니다. Copilot Tuning은 기업의 특성을 반영한 맞춤형 AI 에이전트 생성을 가능하게 합니다.

4. Azure AI Foundry (애저 AI 파운드리)

• 설명: Azure AI Foundry는 기업이 AI 애플리케이션과 AI 에이전트를 만들고 운영할 수 있도록 돕는 Microsoft의 클라우드 기반 'AI 생산 공장'입니다.
  • 다양한 AI 모델 지원: OpenAI의 최신 모델부터 Grok, Mistral, Llama, Hugging Face의 11,000개 이상의 모델까지, 수많은 AI 모델을 선택하여 사용할 수 있습니다. '모델 라우터(Model Router)' 기능은 사용자 질의에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택해줍니다.
  • 에이전트 서비스: 복잡한 AI 에이전트들을 효율적으로 관리하고 실행할 수 있도록 돕는 서비스입니다. 예를 들어, 스탠포드 의과대학은 이 파운드리를 활용하여 환자 진료 기록, 방사선 영상, 의학 논문 등 여러 데이터를 통합하고 분석하여 암 치료 협진회(tumor board)를 지원하는 에이전트를 만들었습니다.
  • 보안 및 관리: AI 에이전트에도 사람처럼 고유한 신분증(Entra ID)을 부여하여 접근 권한을 관리하고, 데이터 보호(Purview)와 보안 위협 방어(Defender) 기능을 제공합니다.
• 요약: Azure AI Foundry는 AI 애플리케이션과 에이전트 개발을 위한 클라우드 플랫폼으로, 다양한 AI 모델을 지원하며, 에이전트 관리 서비스를 제공하고, 강력한 보안 및 관리 기능을 갖추고 있습니다.

5. Grok (그록)

• 설명: Grok은 일론 머스크의 xAI가 개발한 AI 모델입니다. 특히 'Grok 3'은 복잡한 문제에 대해 깊이 있는 추론을 수행하고, 웹에서 정보를 검색하며, 질문에 대한 답변을 생성하는 기능을 하나로 통합한 것이 특징입니다. Grok은 '물리학의 첫 번째 원칙(First Principles)'처럼 가장 기본적인 사실에서부터 논리적으로 추론하여 오류를 최소화하고 정확한 진실에 도달하는 것을 목표로 합니다. 또한 AI의 안전성(AI safety)을 매우 중요하게 생각합니다. 이 Grok 모델은 이제 Azure 클라우드에서도 사용 가능합니다.
• 요약: Grok은 xAI가 개발한 AI 모델로, 깊이 있는 추론, 검색, 답변 기능을 제공하며, 물리학적 원리를 바탕으로 정확하고 안전한 AI를 지향합니다. 이제 Azure에서도 사용할 수 있습니다.

6. Windows AI Foundry 및 MCP

• 설명:
  • Windows AI Foundry: Windows 컴퓨터에서 AI 앱을 개발하고 실행할 수 있도록 돕는 새로운 플랫폼입니다. 마이크로소프트 자체적으로도 'Copilot+ PC'의 온디바이스(컴퓨터 자체에서 실행되는) AI 기능(예: 리콜)을 만들 때 이 플랫폼을 사용했습니다. 이를 통해 개발자는 CPU, GPU 등 어떤 종류의 컴퓨터 부품에서도 AI 앱이 잘 작동하도록 만들 수 있습니다.
  • Foundry Local: Windows AI Foundry에 포함된 기능으로, 컴퓨터 자체(로컬)에서 실행되는 AI 모델과 에이전트를 개발할 수 있게 합니다. 특히 'Phi Silica SLM'이라는 작고 최적화된 AI 모델이 Windows에 내장되어 있어, 개발자들이 이 모델을 쉽게 활용하고 자신에게 맞게 수정할 수 있습니다.
  • Windows의 MCP 지원: Windows는 이제 'MCP(Model Context Protocol)'를 기본적으로 지원합니다. 이는 AI 에이전트가 파일, 설정, 다른 앱의 기능 등 Windows의 다양한 요소들과 안전하게 소통하고 제어할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, GitHub Copilot 에이전트가 사용자의 Figma 디자인 파일을 읽고 웹사이트에 바로 적용하는 것이 가능해집니다.
  • WSL (Windows Subsystem for Linux): Windows에서 리눅스 운영체제를 실행할 수 있게 해주는 기능인데, 이번 발표에서 완전히 '오픈 소스(Open Source)'로 공개되었습니다. 이는 누구나 WSL의 코드를 보고 개선할 수 있게 되었다는 의미입니다.
• 요약: Windows AI Foundry는 Windows에서 AI 앱을 개발하고 실행하는 플랫폼이며, Foundry Local은 로컬 AI 모델 개발을 돕습니다. Windows는 이제 AI 에이전트와의 안전한 소통을 위한 MCP를 기본 지원하며, WSL은 오픈 소스로 전환되었습니다.

7. NLWeb (NL웹)

• 설명: NLWeb은 웹사이트나 인터넷 서비스(API)를 AI 에이전트가 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있는 '에이전트 앱'으로 만들어주는 새로운 기술입니다. 마치 기존 웹의 HTML처럼, NLWeb을 사용하면 어떤 웹사이트든 AI 에이전트가 정보를 추출하거나 작업을 수행할 수 있는 'MCP 서버'가 됩니다. 이를 통해 개발자들은 기존 웹 콘텐츠와 서비스를 AI 시대에 맞게 확장할 수 있습니다. 마이크로소프트는 이러한 '오픈 에이전트 웹(Open Agentic Web)'의 중요성을 강조하며, 누구나 참여하고 아이디어를 더할 수 있도록 NLWeb을 오픈 소스로 공개했습니다.
• 요약: NLWeb은 웹사이트나 API를 AI 에이전트가 이해하고 상호작용할 수 있는 '에이전트 앱'으로 만들어주며, 이를 통해 '오픈 에이전트 웹'을 구축하고, 개방성과 협력을 강조합니다.

8. 데이터 및 인프라

• 설명: AI 애플리케이션이 제대로 작동하려면 방대한 데이터와 강력한 컴퓨터 시스템(인프라)이 필수적입니다.
  • 데이터 스택: Microsoft는 SQL Server, Cosmos DB(다양한 형태의 데이터 저장), Azure Databricks 등을 통합하여 AI 앱이 데이터를 저장하고 빠르게 분석할 수 있도록 지원합니다. 특히 'Microsoft Fabric'은 이러한 모든 데이터를 한곳에 모아 AI가 쉽게 활용할 수 있게 해주는 '데이터 및 분석 플랫폼'입니다. 또한 Power BI(데이터 시각화 도구)에서는 AI Copilot을 통해 데이터에 대해 질문하고 분석할 수 있습니다.
  • AI 인프라: Microsoft는 AI 워크로드를 위한 최저 비용, 최고 성능의 컴퓨터 시스템을 제공하는 데 집중합니다. 여기에는 엔비디아(NVIDIA)의 최신 AI 칩(GB200)을 대규모로 도입하고, 자체 개발한 ARM 기반 프로세서(Cobalt)를 활용하며, 데이터 센터의 냉각 시스템(Maya)과 네트워크(AI WAN)까지 최적화하는 노력이 포함됩니다. 이는 영국의 기상청(Met Office)이 Azure를 사용하여 세계에서 가장 진보된 날씨 예측 슈퍼컴퓨터를 구축한 사례를 통해 그 효율성을 보여줍니다.
• 요약: AI 앱을 위해 Microsoft는 SQL, Cosmos DB, Fabric 등으로 데이터를 효율적으로 관리하고, NVIDIA GB200, Cobalt 등 최첨단 하드웨어와 최적화된 데이터 센터를 통해 최고 성능의 AI 인프라를 제공합니다.

9. Microsoft Discovery (마이크로소프트 디스커버리)

• 설명: Microsoft Discovery는 과학 연구 및 새로운 발견을 가속화하기 위한 플랫폼입니다. 특히 신약 개발, 신소재 발굴 등 복잡한 과학적 문제 해결에 AI를 적용합니다. 이 플랫폼은 단순히 사실을 검색하는 것을 넘어, '그래프 RAG(Retrieval Augmented Generation)'라는 기술을 통해 과학 분야의 미묘한 지식까지 이해하고 추론합니다. Discovery는 R&D(연구 개발)에 특화된 AI 에이전트들을 활용하여, 후보 물질을 생성하고, 시뮬레이션으로 성능을 예측하며, 그 결과로부터 학습하는 반복적인 연구 과정을 지원합니다. 예를 들어, 환경에 해로운 화학물질(PFAS)이 없는 새로운 데이터 센터 냉각수를 발견하는 데 이 플랫폼이 사용되었습니다.
• 요약: Microsoft Discovery는 과학 연구와 발견을 가속화하는 AI 플랫폼으로, 과학 지식을 이해하고 추론하는 '그래프 RAG' 기술과 R&D 특화 AI 에이전트들을 통해 새로운 물질 및 화합물 발견 과정을 혁신합니다.

10. 영향 (Impact)

• 설명: 사티아 나델라는 모든 기술 발전의 궁극적인 목표는 사람들의 삶을 개선하고 전 세계 모든 사람과 조직에 기회를 제공하는 것이라고 강조했습니다. 그는 World Bank(세계은행)가 나이지리아와 페루에서 학생과 교사들에게 AI Copilot을 사용하게 한 사례를 언급했습니다. 이 프로젝트는 코파일럿이 교육 분야에서 매우 긍정적인 영향을 미쳐, 학생들이 더 나은 학습 결과를 얻고 교사들이 수업 계획을 개선하는 데 큰 도움이 되었다는 연구 결과를 보여주었습니다. 이는 기술이 단순히 도구를 넘어 사회적 변화를 이끌어낼 수 있음을 시사합니다.
• 요약: Microsoft의 궁극적인 목표는 기술을 통해 사람들의 삶을 개선하고 모두에게 기회를 제공하는 것이며, World Bank의 Copilot 교육 프로그램 사례는 AI가 교육 분야에서 긍정적인 사회적 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.

 

2025년 Microsoft Build에서 소개된 최신 기술들은 다음과 같습니다:

1. 개발 도구 및 개발자 경험 개선

• Visual Studio 및 VS Code 업데이트
  • Visual Studio는 .NET 및 C++를 위한 가장 강력한 IDE로, .NET 스탠드 지원, 디자인 타임 라이브 프리뷰, Git 툴링 개선, 크로스 플랫폼 앱을 위한 새로운 디버거 등 많은 개선 사항이 적용됩니다. 안정적인 릴리스는 이제 월별 주기로 제공됩니다.
  • VS Code는 최근 100번째 릴리스를 오픈 소스로 출시했으며, 향상된 다중 창 지원 및 편집기 내에서 스테이지를 더 쉽게 볼 수 있는 기능을 포함합니다.
• GitHub Copilot의 진화
  • GitHub Copilot은 이제 VS Code의 핵심에 직접 통합되며 오픈 소스화됩니다. 이는 코딩 방식에 AI가 핵심적인 역할을 하게 됨을 의미합니다.
  • Copilot은 코드 완성에서 채팅, 다중 파일 편집을 넘어 에이전트 기능까지 진화했습니다.
  • 앱 현대화(App Modernization): Copilot은 Java 8을 Java 21로, .NET 6을 .NET 9로 업그레이드하고 온프레미스 앱을 클라우드로 마이그레이션할 수 있습니다. 코드 및 종속성에 대한 계획을 세우고, 수정 사항을 제안하며, 변경 사항을 학습하여 프로세스를 원활하게 만듭니다.
  • 자율 SRE(Site Reliability Engineering) 에이전트: SRE 에이전트는 라이브 사이트 문제를 자동으로 분류, 근본 원인 분석, 완화하며, 모든 복구 항목이 포함된 인시던트 관리 보고서를 GitHub 이슈로 기록합니다. 이후 Copilot에 복구 항목을 할당할 수도 있습니다.
  • 전체 코딩 에이전트(Full Coding Agent): GitHub에 바로 내장된 코딩 에이전트는 Copilot을 페어 프로그래머에서 피어 프로그래머로 발전시킵니다. 이슈, 버그 수정, 새로운 기능, 코드 유지 보수 등의 작업을 자율적으로 완료할 수 있습니다. 이 기능은 현재 모든 사용자에게 제공됩니다.
  • MCP(Model Context Protocol) 지원: GitHub Copilot은 MCP를 통해 GitHub 이슈와 같은 도구에 컨텍스트와 기능을 제공할 수 있습니다. Copilot은 새로운 비전 기능으로 스케치를 이해하고 코드 변경 사항을 구현하며, 코딩 표준을 준수할 수 있습니다.

2. 에이전틱 웹(Agentic Web) 및 AI 플랫폼

• 오픈 에이전틱 웹(Open Agentic Web): 몇몇 앱에서 수직적으로 통합된 스택에서 더 개방적이고 확장 가능한 에이전틱 웹을 가능하게 하는 플랫폼으로의 전환이 이루어지고 있습니다. 이는 개발자에게 스택의 모든 계층에서 기회를 확장하는 것을 목표로 합니다.
• 에이전트의 정의: 에이전트는 인간이 작업을 위임할 수 있는 존재이며, 시간이 지남에 따라 위임하는 작업의 복잡성이 증가하고 있습니다.
• 에이전트 에코시스템: 지난 한 해 동안 에이전트 사용량이 두 배 이상 증가했습니다. 새로운 추론 모델 덕분에 에이전트가 극도로 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
• 에이전트 메모리(Agentic Memory): 에이전트의 견고한 메모리 기능이 강조됩니다. Microsoft는 "Type Agent"라는 오픈 소스 시스템을 통해 이 문제를 해결하고 있습니다.
• MCP(Model Context Protocol): 에이전트가 사용자를 대신하여 조치를 취할 수 있도록 하는 개방적이고 상호 운용 가능한 프로토콜입니다. MCP는 에이전트와 서비스 간의 에이전트 통신을 위한 Microsoft의 표준 프로토콜로 채택되었습니다.
• NLWeb: 웹사이트나 API를 에이전트 애플리케이션으로 쉽게 만들 수 있는 방법으로, NLWeb 엔드포인트는 기본적으로 MCP 서버이므로, MCP를 지원하는 모든 에이전트가 접근할 수 있습니다. 이는 에이전트 웹을 위한 HTML과 같은 역할을 합니다.

3. Microsoft 365 Copilot 및 Copilot Studio

• Microsoft 365 Copilot의 일반 가용성: 채팅, 검색, 노트북, 생성, 에이전트를 직관적인 하나의 스캐폴딩으로 통합하여 AI를 위한 UI를 제공합니다.
  • 연구원 에이전트(Researcher Agent): 웹 데이터와 업무 데이터를 종합하여 깊이 있는 추론을 적용합니다.
  • 분석가 에이전트(Analyst Agent): 여러 소스 파일의 원시 데이터를 분석하고 통찰력, 예측 및 시각화를 제공합니다.
• Teams AI 라이브러리: 멀티플레이어 에이전트 구축을 용이하게 하며, MCP를 지원하고 A2A(Agent-to-Agent) 통신을 활성화할 수 있습니다. Azure Search를 사용하여 에피소드 또는 의미론적 메모리를 추가할 수 있습니다.
• Agent Store: 개발자가 에이전트를 구축하고 Agent Store에 게시하여 수억 명의 사용자에게 접근할 수 있습니다.
• Copilot Studio 업데이트: KUA 에이전트, MCP, 에이전트 플로우 등 새로운 기능이 추가되었습니다. LLM과 결정론적 워크플로우를 혼합하여 사용할 수 있습니다.
  • 다중 에이전트 오케스트레이션(Multi-Agent Orchestration): Copilot Studio에서 더욱 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 신규 직원 온보딩과 같이 여러 에이전트의 전문 지식과 워크플로우가 필요한 복잡한 프로세스를 처리할 수 있습니다.
• Copilot Tuning: 기업의 데이터, 워크플로우 및 스타일에 맞게 미세 조정된 모델을 사용하여 엔터프라이즈급 에이전트를 구축할 수 있는 새로운 기능입니다. 기업의 고유한 톤과 언어를 학습하고 특정 전문 지식을 이해할 수 있습니다.

4. Azure AI Foundry

• AI 시대를 위한 앱 플랫폼: 70,000개 이상의 조직에서 사용하고 있으며, 지난 3개월 동안 100조 개 이상의 토큰을 처리했습니다.
• 모델 선택 및 관리: 1,900개 이상의 모델(OpenAI의 최신 모델 포함)을 지원합니다.
  • 모델 라우터: 작업에 가장 적합한 OpenAI 모델을 자동으로 선택하여 수동 모델 선택의 필요성을 없앱니다.
  • xAI의 Grok: Grok 3가 Azure에 출시되며, 추론, 심층 검색, 응답 모델을 하나의 모델로 제공합니다. Grok 3.5는 첫 번째 원칙(first principles)에서 추론하고 물리학 도구를 사고에 적용하여 최소한의 오류로 진리에 도달하는 데 중점을 둡니다.
  • 다중 모델 처리량 프로비저닝: Foundry에서 한 번 처리량을 프로비저닝하면 Grok을 포함한 여러 모델에서 사용할 수 있습니다.
  • Mistral, Llama, Hugging Face: Mistral은 EU 지역에서 주권 배포를 지원하며, Llama의 전체 "라마 떼"도 Azure로 가져옵니다. Hugging Face와의 파트너십을 확장하여 11,000개 이상의 프론티어 및 오픈 소스 모델에 접근할 수 있습니다.
• 고급 검색 시스템: RAG 앱 구축을 위해 벡터 검색 및 임베딩을 넘어 에이전트 맞춤형 지식 엔진 및 쿼리 엔진과 같은 정교한 검색 시스템이 필요합니다.
• Foundry 에이전트 서비스: 선언적 에이전트를 구축할 수 있게 하며, 복잡한 워크플로우를 위한 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하고 Semantic Kernel, AutoGen과 원활하게 통합됩니다. 현재 일반 가용합니다.
• 유연한 컴퓨팅 환경: 서버리스 Azure Functions부터 Azure Container Apps, AKS에 이르기까지 다양한 컴퓨팅 스펙트럼을 제공하여 에이전틱 시나리오에 적합한 가격 성능을 제공합니다.
• Foundry와 Copilot Studio 연동: Foundry에서 모델을 미세 조정하거나 사후 학습한 다음 Copilot Studio에 바로 적용하여 워크플로우를 자동화하거나 에이전트를 구축할 수 있습니다.
• 관측 가능성(Observability): Foundry에 새로운 관측 가능성 기능이 추가되어 AI 프로덕션에서 영향, 품질, 안전 및 비용을 모니터링하고 관리할 수 있습니다.
• 보안 및 관리:
  • Entra ID: 에이전트에 자체 ID, 권한, 정책, 접근 제어를 부여하여 사람과 에이전트 전반에 걸쳐 동일한 거버넌스 레일을 사용합니다. Foundry 및 Copilot Studio에서 구축한 에이전트는 Entra의 에이전트 디렉토리에 자동으로 표시됩니다.
  • Purview: Foundry와 통합되어 에이전트를 작성할 때 종단 간 데이터 보호를 보장합니다.
  • Defender: Foundry와 통합되어 에이전트도 엔드포인트와 마찬가지로 위협으로부터 보호됩니다.

5. Windows AI

• Windows AI Foundry: Copilot+ PC의 Recall 또는 Click to Do와 같은 기능을 구축하는 데 내부적으로 사용된 동일한 런타임 및 SDK를 기반으로 합니다. CPU, GPU, NPU 및 클라우드 전반에 걸쳐 전체 개발 수명 주기를 지원하도록 플랫폼을 확장합니다.
• Foundry Local: Windows AI Foundry에 내장되어 있으며, 로컬에서 실행할 수 있는 미리 최적화된 오픈 소스 모델의 풍부한 카탈로그에 접근할 수 있습니다.
• Phi Silica SLM 맞춤화: LoRA 어댑터를 사용하여 내장된 Phi Silica SLM(Small Language Model)을 애플리케이션의 특정 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.
• 풍부한 Semantic API: 로컬 데이터를 벡터 스토어에 임베딩하고 인덱싱하며 개인 정보 보호를 통해 하이브리드 RAG 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
• Windows의 MCP 기본 지원: 파일 시스템, 설정, 앱 작업, 창 처리와 같은 여러 내장 MCP 서버를 포함하며, MCP 호환 클라이언트가 보안 성능에 대해 검증된 안전한 MCP 서버를 발견할 수 있도록 하는 기본 MCP 레지스트리를 추가합니다.
• WSL(Windows Subsystem for Linux) 오픈 소스화: 약 10년 전 처음 발표된 WSL이 이제 완전히 오픈 소스화되었습니다.

6. 데이터 스택

• SQL Server 2025 출시: 데이터 계층과 인텔리전스 계층을 그 어느 때보다 가깝게 통합합니다.
• Cosmos DB와 Foundry 통합: 모든 에이전트가 대화 기록과 같은 데이터를 저장하고 검색할 수 있으며, 곧 RAG 애플리케이션 요구 사항에도 Cosmos를 사용할 수 있게 됩니다.
• LLM 응답의 Postgres SQL 쿼리 통합: Postgres SQL 쿼리 내에서 LLM 응답을 직접 통합하여 자연어와 SQL을 함께 사용할 수 있습니다.
• Fabric 업데이트: 데이터 및 분석 스택의 핵심으로, 모든 데이터와 워크로드를 하나의 통합된 경험으로 제공합니다.
  • Cosmos DB와 Fabric 통합: AI 앱이 구조화된 데이터뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 반정형 데이터도 필요하므로, Cosmos와 Fabric을 통해 전체 데이터 자산을 통합하고 AI에 대비할 수 있습니다.
  • 디지털 트윈 빌더: Fabric에 내장되어 코딩 없이 물리적 자산 및 시스템에서 데이터를 매핑할 수 있습니다.
  • OneLake의 단축키 변환(Shortcut Transformations): AI 기반 ETL로, Foundry에서 제공하는 미리 빌드된 AI 기반 변환(오디오-텍스트, 감성 분석, 요약 등)을 데이터 유입 시 적용할 수 있습니다.
• Power BI의 Copilot: Power BI Copilot을 통해 사용자는 데이터와 채팅하고, 여러 Power BI 보고서 및 시맨틱 모델을 통해 시각적으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다. 이 에이전트는 Microsoft 365 Copilot에서도 사용할 수 있습니다.

7. 인프라

• 풀 스택 최적화: 데이터센터, 실리콘, 시스템 소프트웨어, 앱 서버에 걸쳐 전체 스택을 최적화하여 가장 낮은 비용으로 가장 높은 확장성을 가진 인프라를 제공합니다. 목표는 와트당 달러당 가장 많은 토큰을 제공하는 것입니다.
• Nvidia GB200 온보딩: Azure는 Nvidia GB200을 대규모로 온라인으로 가져온 최초의 클라우드이며, NV Link 72 랙을 갖춘 단일 GB200에서 초당 865,000 토큰이라는 놀라운 처리량을 생성하여 모든 클라우드 플랫폼 중 가장 높은 처리량을 제공합니다.
• 데이터센터 확장: Azure는 70개 이상의 데이터센터 지역을 보유하고 있으며, 지난 3개월 동안 10개의 데이터센터를 추가로 개설했습니다.
• AI 시스템 구축: AI 워크로드의 요구 사항을 충족하기 위한 냉각(Maya의 폐쇄 루프 액체 냉각 장치, 물 소비 제로)과 네트워크(400테라바이트 백본 AI WAN)를 포함한 완전한 AI 시스템을 구축하고 있습니다.
• Cobalt (ARM 기반 VM): 작년 10월에 출시된 Cobalt는 Teams, Defender 등 Microsoft의 많은 워크로드와 Adobe, Databricks, Snowflake와 같은 파트너 워크로드를 대규모로 구동하고 있습니다.
• 디지털 복원력: 클라우드에서 가장 포괄적인 규정 준수 기능을 제공하며, 데이터 상주, 클라우드 인프라(AI 가속기 및 GPU 포함) 및 과거 워크로드에 대한 기밀 컴퓨팅과 같은 주권 통제 기능을 제공합니다.
• Azure Local: 극한의 낮은 지연 시간과 앱 및 데이터가 저장되는 위치와 방식에 대한 명시적인 제어가 필요한 중요한 사용 사례를 위해 Azure Local을 제공합니다.

8. Microsoft Discovery (과학 분야)

• 과학 프로세스 가속화: 새로운 물질, 화합물, 분자를 생성하는 능력을 가속화하기 위해 과학 워크플로우에 전체 스택을 적용합니다.
• 기반 기술: 강력한 그래프 기반 지식 엔진(Graph RAG)을 기반으로 구축되었으며, 공개 도메인 및 기업의 자체 데이터에서 과학 분야의 미묘한 지식을 이해합니다.
• 고급 에이전트: Foundry를 기반으로 구축되며, 추론뿐만 아니라 연구 자체를 수행하는 R&D 전문 에이전트를 제공합니다. 이 에이전트들은 연속적인 반복 주기에서 협력하여 후보를 생성하고, 시뮬레이션하며, 결과로부터 학습합니다.
• 응용 사례: PFAS(과불화화합물) 없는 침지 냉각제 발견을 예시로, 지식 추론, 가설 생성, 실험 실행의 3단계 반복 루프를 통해 새로운 쿨런트를 발견하는 과정을 시연했습니다. 이 기술은 신약, 반도체, 신소재 설계 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. Stanford Medicine은 이 기술을 활용하여 암 치료와 종양 위원회 회의와 같은 중요한 과정을 AI로 조율했습니다. 이 헬스케어 에이전트 오케스트레이터는 현재 Foundry에서 모든 사용자에게 제공됩니다.