Microsoft Build 2026에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 연구개발의 방식을 근본적으로 바꾸고 있는 이야기를 함께 나눠보려고 합니다.
안녕하세요, 저는 Microsoft Discovery의 Partner Product Manager John Link입니다. 오늘은 저와 Viktor Veis가 함께, Microsoft Discovery로 최전선의 연구개발을 어떻게 앞당길 수 있는지 소개해 드리겠습니다.
25분이라는 짧은 시간이니 아젠다는 아주 단순합니다. 먼저 저희가 왜 Microsoft Discovery에 열광하는지 말씀드리고, 그다음 Viktor가 실제로 동작하는 모습을 직접 보여드릴 겁니다. 화학과 소재과학, 생명과학과 신약 개발, 물리학과 실리콘 설계까지 아우르는 분야인데요, 본격적으로 들어가기 전에 이것을 가능하게 하는 기술부터 짚어보겠습니다.
Agentic AI의 변곡점
지금 우리는 AI의 진짜 변곡점에 서 있습니다. 지난 몇 년간 AI는 사람의 생산성을 이삼십 퍼센트 높여주는 조력자였죠. 유용하지만 여전히 선형적이고, 사람의 한계 안에 갇혀 있었습니다. 그런데 지금 바뀌고 있는 건 바로 agency, 자율성입니다. AI가 일을 돕는 단계에서, 일을 직접 수행하는 단계로 넘어가고 있는 거죠. 사람을 대체하는 게 아니라, 사람이 방향을 잡고 에이전트 팀이 끊임없이 실행하는 방식으로요.
소프트웨어 개발이 먼저 겪은 변화
R&D가 이 변곡점을 처음 겪는 워크로드는 아닙니다. 여러분이 잘 아시는 소프트웨어 개발이 지금 그 한복판에 있죠. 그리고 그 전환에서 얻은 가장 큰 교훈은, 변화가 거의 하룻밤 사이에 일어난다는 겁니다. 저희가 GitHub Copilot을 처음 발표한 게 2021년이었습니다.
채팅에서 클라우드 에이전트까지
지난 4년간 GitHub Copilot은 채팅, 에이전트 모드, 클라우드 기반 에이전트로 발전하면서 개발자 생산성을 꾸준히 끌어올렸습니다. 그러다 지난 11월, 그 전환점이 확 넘어갔죠.
코드를 쓰는 건 이제 에이전트
Opus 4.5나 GPT 5.2 같은 모델이 등장하면서 에이전트에 필요한 자율성이 채워졌고, 변곡점을 넘어섰습니다. 그러자 거의 하룻밤 사이에, 이제 아무도 코드를 직접 짜는 이야기를 하지 않게 됐어요. 에이전트가 대부분, 아니 거의 모든 코드를 쓰고, 개발자는 그 과정을 이끌고 조율하는 역할을 하죠. 저희는 R&D에서도 똑같은 일이, 그것도 하룻밤 사이에 벌어질 거라고 믿습니다.
Agentic Discovery로의 전환
한 걸음 물러나서 보면, R&D 사이클은 놀랄 만큼 익숙합니다. 추론하고, 가설을 세우고, 실험을 돌리는 과정이죠. 소프트웨어의 설계, 구현, 테스트와 크게 다르지 않습니다. 그리고 최근까지의 소프트웨어처럼, R&D에서도 AI는 각 단계를 돕는 조력자에 머물렀습니다. 하지만 그 방식은 확장되지 않죠. 이제 사람이 의도와 방향, 판단을 제시하면 AI 에이전트 팀이 발견의 전 과정을 끝에서 끝까지, 끊임없이 실행합니다. 이것이 바로 Agentic Discovery입니다.
새로운 플랫폼 패러다임
바로 이 전환이 저희가 Microsoft Discovery를 만든 이유입니다. Agentic AI는 저희가 Frontier R&D라고 부르는, 완전히 새로운 방식의 일을 가능하게 합니다. 핵심은 지능 그 자체가 아니라 규모예요. 이제 수천, 수백만 개의 가설을 병렬로 탐색할 수 있습니다. 사람을 대체하는 게 아니라, 사람이 방향과 가드레일과 판단을 제공하고 AI 에이전트가 탐색을 맡는 방식으로요.
종합 R&D 플랫폼
저희는 이 엔터프라이즈 플랫폼을 작년 Build에서 Private Preview로 처음 선보였고, 올해는 정식 출시, General Availability를 발표했습니다. Build 현장에서는 PFAS 없는 침수 냉각제를 찾거나, 플라스틱을 분해해 재활용을 돕는 단백질을 발굴하는 등 실제 사례를 여러 번 공유해 왔죠. 다만 강력한 엔터프라이즈 기능은 Azure 리소스 구성이나 IT 규정 준수라는 진입 장벽을 만들 수 있는데, 그저 Frontier R&D가 무엇인지 빠르게 경험해 보고 싶은 분들께는 그게 부담이 되기도 합니다.
Microsoft Discovery 로컬 앱
그래서 저희가 방금 Microsoft Discovery 앱을 발표했습니다. 핵심 엔터프라이즈 서비스를 보완하는 무료 다운로드 버전이죠. GitHub Copilot 라이선스만 있으면 시작할 수 있고, GitHub Copilot free나 학생·학계용 라이선스로도 충분합니다. 이 앱 덕분에 이제 Frontier R&D로 가는 가볍고 부담 없는 진입로가 생긴 겁니다.
말로만 설명하기보다, 이제 무대를 Viktor에게 넘겨 실제로 보여드리겠습니다. Discovery Engine과 Scientific Bookshelf처럼 과학 문제를 풀기 위해 저희가 개발한 핵심 기능들을 직접 보여줄 텐데요, 그다음 제가 다시 나와서 고객들이 현장에서 이걸 어떻게 활용하고 있는지 마무리로 말씀드리겠습니다. Viktor, 부탁해요.
고객 성과: Syensqo 사례
여기 실제 과학 성과를 보시죠. Syensqo의 사례인데요, 비즈니스와 지식, 그리고 Agentic Discovery Tree가 실제 실험으로 이어지는 전 과정을 함께 살펴보겠습니다.
라이브 데모 화면
지금 보시는 것이 Microsoft Discovery가 실제로 동작하는 모습입니다. 에이전트가 가설을 만들어 내고 검증하는 흐름을 직접 확인해 보시죠.
지금 시작하기
오늘 함께해 주셔서 감사합니다. Azure의 모든 역량을 활용하는 엔터프라이즈 솔루션이 궁금하시면 aka.ms/MicrosoftDiscoveryDocs에서 온보딩 준비사항과 구현 가이드를 확인하실 수 있고요. 로컬 앱을 직접 써보고 싶으시면 저희 Discovery GitHub 저장소에서 바로 받으실 수 있습니다. Microsoft Discovery는 정식 출시됐고, 앱은 프리뷰로 제공됩니다.
세션 피드백을 남겨주세요
다른 세션에서도 보셨겠지만, 괜찮으시다면 짧은 설문으로 피드백을 남겨주시면 정말 감사하겠습니다. aka.ms/build/evals에 접속하시거나 QR 코드를 스캔하시면 됩니다. 감사합니다!
감사합니다
감사합니다.
Frontier R&D의 가치
참고로 Frontier R&D의 핵심 가치를 정리해 드리면요, 대규모 병렬화로 사실상 무제한에 가까운 처리량을 확보하고, 에이전트 팀이 수천에서 수백만 개의 가설을 만들어 검증합니다. 여기에 기업의 IP와 인재, 축적된 지식을 결합해 연구와 제품, 비즈니스를 잇는 선순환을 가속하죠. 결과적으로 점진적 개선이 아니라 진짜 돌파구, 핵심 혁신에 더 많은 유효타를 날릴 수 있습니다.
로컬 앱과 엔터프라이즈 클라우드 비교
마지막으로 두 선택지를 비교해 드리면요, Discovery 로컬 앱은 개인과 과학 커뮤니티를 위한 것으로 로컬 환경에서 실행되고 고정된 안전장치를 갖추며 커뮤니티 기반의 지원을 받습니다. 반면 Discovery Enterprise Cloud는 프로덕션급으로 관리되는 R&D를 위한 것으로, 확장 가능한 엔터프라이즈 컴퓨트와 완전한 거버넌스·규정 준수·감사 기능, 그리고 SLA를 포함한 엔터프라이즈 지원을 제공합니다.