MS Build 2025 키노트(3)-중첩 S자 곡선

마이크로소프트 Build 2025 키노트 발표 중 샤티아 나델라가 차세대 Azure AI 인프라를 발표 중, 중첩 S자 곡선(Compounding S Curves)에 대해 잠깐 설명했는 데 이 부분을 좀더 상세히 알아보도록 하자!

1. Compounding S-curves 란?

• 정의: 기술의 발전은 하나의 S-curve로 끝나는 것이 아니라, 여러 기술이 겹치면서 연속적이고 기하급수적인 혁신을 만들어낸다. 주로 기술의 수명 주기를 나타내는 곡선.
  • 도입기(Slow start) – 초기 성능/도입률 낮음
  • 성장기(Steep growth) – 기술 도입이 폭발적으로 증가
  • 성숙기(Plateau) – 포화 상태로 더 이상 큰 변화 없음
• Compouding의 의미
  • 개별 S-curve 하나가 끝나기 전에 새로운 기술 곡선이 이어받아 시작함.
    • GPU 가속 → Transformer 혁신 → LLM → Agentic Workflow → Multimodal Fusion
    • 각 기술 발전이 이전 기술 위에 쌓이며 더 빠른 성장 주기를 만듦.

• Microsoft가 말한 Compounding S-curves 예시

  S-Curve 단계	기술/전략 예시
  1세대	클라우드 컴퓨팅, Azure
  2세대	AI 모델 (GPT, Phi, Mistral 등)
  3세대	RAG / Agent / Copilot 개발 도구
  4세대	AI PC + Windows Copilot Runtime
  5세대	Foundry 플랫폼, GraphRAG, Autonomics

• 왜 중요한가?
  • 기술 전략 설명용 프레임워크로 사용
  • 단일 기술이 아닌, 기술 간의 상호보완적 진화를 강조
  • Microsoft는 이를 통해 개발자·AI·플랫폼·하드웨어를 통합하는 방식으로 “다음 물결”을 주도하겠다는 비전을 제시

영어 원어	한국어 표현 제안
Compounding	누적되는 / 복합적인 / 연속되는
S-curves	S자 곡선 / 기술 생애 주기 곡선
Compounding S-curves	복합 S자 곡선 / 누적되는 S자 기술 발전 곡선 / 중첩되는 기술 진화 곡선

2. 빌드 2025에서 발표한 Compounding S-curves

구분	기술 요소	기여 방식
①	실리콘 (GPU)	하드웨어 자체의 연산 성능 향상
②	시스템 (Infra, Scheduling 등)	전체 AI 처리 파이프라인의 효율화
③	모델 (LLM 구조)	정확도 및 모델 효율성 개선

• 실리콘 최적화(Silicon Optimization)
  • 지표: GPU efficiency (GPU 효율성)
  • 기간: Q2 2021 → Q1/Q4 2024
  • 성능 향상: 2021년 대비 2.3배 → 3.2배 증가 → 이는 GPU 아키텍처 자체의 발전 (ex. NVIDIA A100 → H100 → Blackwell 등)과 관련 있음.
• 시스템 최적화(Systems Optimization)
  • 지표: 추론 효율성(Inference efficiency)
  • 기간: 2022년 3월 → 현재
  • 성능 향상: 2.9배 → 4.9배 증가 → 이는 클라우드 인프라에서 AI 추론 엔진, 네트워킹, 캐시 전략, 메모리 접근 방식 등을 최적화한 결과
• 모델 최적화(Model Optimization)
  • 지표: GPQA Diamond score (언어 모델 품질 지표 중 하나)
  • 기간: 2023년 6월 → 2024년 9월 → 현재
  • 성능 향상: +17 → +28로 증가 → 이는 동일한 하드웨어/시스템 환경에서 모델 구조(예: MoE, sparse attention 등)와 학습 전략(Phi-3 등)이 개선되어 품질이 크게 향상되었음을 의미

3. 결론

• Compounding S-curves 란 이 모든 것이 순차적이 아니라 동시에 겹치면서 전개되고 있어 혁신 속도가 기하급수적으로 증가한다고 Microsoft는 주장함