[MS 빌드 2026] MS, AI 모델 맞춤 학습 비용 10분의 1로 낮춘다… ‘프론티어 튜닝’ 공개, Fireworks AI도 정식 채용

마이크로소프트(MS)가 기업이 AI 모델을 자사 데이터·업무에 맞춰 학습시키는 비용을 크게 낮추는 새 도구 ‘프론티어 튜닝(Frontier Tuning)’을 공개했다. 강화학습 기반으로 회사의 컴플라이언스 경계 안에서 자체 데이터·도메인 지식·워크플로를 활용해 에이전트가 ‘실제 업무가 어떻게 돌아가는지’를 학습하도록 한다. 관리형 강화학습 환경(RLE)이 작업 자체를 환경으로 묶어 학습과 추론을 같은 공간에서 돌린다.

MS가 강조한 효과는 비용이다. 회사는 “기술 문서 작성 같은 작업에서 프론티어 튜닝이 GPT-5.5 대비 10배 이상 비용 효율적”이라고 밝혔다. 현재 비공개 프리뷰로 제공된다. 호스팅 비용 없는 신규 ‘개발자 티어’도 함께 풀려 실험 부담을 낮췄다. 도입 파트너로는 Land O’Lakes, EY, Bristol Myers Squibb, Pearson, McKinsey, McCarthy Tétrault, Josh Bersin Company가 거명됐다. 마이크로소프트 인사부서 자체 사례에서는 작업 성공률이 13%에서 87%까지 올랐다고 공개됐다.

프론티어 튜닝은 세 가지 요소가 묶인 구조다. ①학습이 일어나는 관리형 강화학습 환경, ②기업이 제공하는 자체 데이터·도메인 지식·워크플로, ③산출물로 나오는 튜닝된 모델·스킬·러너 하네스다. 회사의 자격증명·데이터 보안이 그대로 유지되며, 도구는 가상화되어 프로덕션 시스템에 영향을 주지 않는다. 모델은 데이터를 볼 수 있는 사용자만 접근할 수 있도록 권한이 상속된다.

이번 빌드의 또 다른 모델 관련 발표는 Fireworks AI on Microsoft Foundry의 일반 출시(GA)다. Fireworks AI는 오픈 모델 추론에 특화된 외부 플랫폼인데, 이제 MS 파운드리 안에서 단일 Azure 엔드포인트로 호출할 수 있게 됐다. 엔터프라이즈 SLA, 별도 인프라·계약 없는 온보딩, 데이 제로 모델 접근, PTU 데이터 존, SOC 2 준수 등이 함께 제공된다. MAI 자체 모델, 오픈AI, 앤트로픽, 미스트랄, 딥시크에 이어 Fireworks AI까지 더해지면서 파운드리가 ‘모델 라우팅 허브’ 성격을 한층 굳혔다.

한국 입장에서는 자체 한국어 데이터를 갖고 있는 기업이 GPT 같은 외부 LLM을 그대로 호출하는 대신 사내 데이터로 작은 모델을 튜닝해 운영 비용을 낮출 수 있는 새 옵션이 생긴 셈이다. 클라우드 비용 부담으로 도입을 미루던 기업이 검토 우선순위에 올릴 만한 발표다.

자세한 내용은 Microsoft 365 Developer Blog — Frontier Tuning에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: Microsoft 365 Developer Blog