AI가 PC에서 구동되는 시대로: 2026년 10월 7일 Windows 이벤트 정리 (Copilot, 안전한 에이전트, Surface

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2026년 10월 7일에 Microsoft가 Windows와 Surface 이벤트를 열었습니다. 이벤트 방송은 YouTube에서 볼 수 있습니다.

핵심 키워드는 AI를 클라우드뿐만 아니라 로컬에서도 구동하여, 작업별로 다르게 사용하는 하이브리드 인텔리전스(hybrid intelligence)입니다. Copilot의 신규 기능, AI 에이전트를 안전하게 구동하는 메커니즘, 새로운 PC의 가격과 구매처까지 공식 발표 페이지와 방송 자막(YouTube 자동 생성)을 확인하며 정리했습니다. 자막은 오인식의 여지가 있으므로, 숫자는 공식 페이지와 대조하여 확인할 수 있는 내용을 중심으로 사용했습니다.

공식 발표 페이지에 쓰여진 내용을 바탕으로 합니다. 참고가 되셨으면 좋겠습니다.

• Microsoft는 AI 처리를 '로컬'과 '클라우드' 중 어느 쪽에서 할지, 작업별로 Windows가 분배하는 방침을 내세웠습니다.
• Windows의 Copilot은 승인된 후 PC 내부 파일을 이해하고 파일 정리 등을 대신해주는 기능이 Copilot+ PC에서 향후 몇 달에 걸쳐 시작될 예정입니다.
• AI 에이전트가 접근해도 되는 파일이나 통신 대상을 Windows 측에서 제한하는 Microsoft Execution Containers (MXC)가 Windows 11에서 GA(General Availability)가 되었습니다.
• GitHub Copilot에서도 로컬 LLM을 사용할 수 있게 됩니다. 2026년 10월 15일부터 experimental preview로 예정입니다(방송에서의 언급. 공식 블로그는 '10월 하반기'). MAI Code 1.1 Flash는 로컬 호출 추론 과금이 제로라고 안내되었습니다.
• 새로운 Surface Laptop Ultra는 2026년 10월 16일 출시 예정이며, 미국에서는 $2,599부터 예약 구매할 수 있습니다. MacBook Pro를 반납하면 최대 $1,000의 캐시백도 받을 수 있습니다(2026년 11월 23일까지, 미국과 캐나다). 메모리는 최대 128 GB까지 장착 가능하며, Microsoft가 실제 기기로 측정한 로컬 모델 성능 수치도 공개되었습니다.
• '토큰 비용이 많이 들지 않는 세상'이 될지는 로컬로 처리할 수 있는 작업량과 PC 본체 가격을 포함한 총비용으로 결정됩니다.

본 글은 2026년 10월 8일 시점의 정보입니다. 발표된 기능 중 상당수는 experimental / preview / '조만간' 단계에 있습니다. 전개 시기나 대응 지역이 바뀔 수 있으니, 이용할 때의 공식 페이지에서 확인해 주시기 바랍니다.

이벤트 발표 내용은 당장 사용할 수 있는 것과 몇 달 뒤의 것이 혼재되어 있습니다.

이를 위해 Microsoft가 준비한 것은 다음 4가지 구성 요소입니다.

Windows Search에도 단순히 찾는 것을 넘어 조작까지 진행할 수 있는 새로운 액션이 추가됩니다. '다크 모드로 전환해 줘', '방해 금지 모드를 켜 줘', '모든 창을 최소화해 줘', 'Elisa에게 곧 도착한다고 문자를 보내 줘'와 같은 표현들이 예시로 언급되었습니다. 2026/10/07부터 Windows Insider의 experimental 채널에서 배포가 시작된 단계이며, 일본어 환경에서의 지원 여부는 추후 확인이 필요합니다.

AI 에이전트는 24시간 작동하거나 파일을 읽고 쓰거나 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. MXC의 기술 기사에서는 사용자의 선택지가 '에이전트에게 자유롭게 맡기고 아무 일도 일어나지 않기를 바라는 것'과 '금지하여 편리함을 포기하는 것' 두 가지로 귀결되기 쉬운 것을 과제로 제시했습니다.

MXC는 에이전트가 건드릴 수 있는 파일이나 통신 대상을 정책으로 정하고 OS가 강제하는 시스템입니다. 정책은 에이전트 외부에 존재하며, 권한 범위는 OS가 관리합니다. 예를 들어, 개발 중인 폴더는 읽기/쓰기가 가능하지만, 사용자의 Documents 폴더는 금지하고, 필요한 목적지만 통신을 허용하며, 바탕화면에는 건드리지 않도록 설정할 수 있습니다.

그림: 작성자 제작. 대응 에이전트는 Windows Experience Blog, 격리 방법과 설정 예시는 MXC의 기술 기사를 기반으로 합니다.

대응 예정 목록에는 Microsoft 이외의 에이전트들도 나열되어 있습니다. 발표에서는 Hermes, OpenClaw, Perplexity와 같은 인기 에이전트들이 Windows 상에서 로컬 AI 경험을 만들고 있다고 소개되었습니다. 새로운 Windows 도입 화면(Get Started)에도 이 세 가지가 나란히 표시됩니다.

본 기사에 등장하는 에이전트에 대한 간단한 소개입니다. 에이전트는 단순히 질문에 답할 뿐만 아니라, 파일이나 웹을 조작하여 작업을 대신 진행하는 AI입니다.

• OpenClaw: 오픈 소스(MIT 라이선스, 비영리 OpenClaw Foundation 운영) 개인용 에이전트입니다. Mac, Windows, Linux의 자신의 PC에서 작동하며, WhatsApp이나 Telegram 같은 채팅 앱으로 말을 걸면 파일 읽기/쓰기, 웹 조작, 이메일 정리 등을 진행해 줍니다.
• Hermes Agent: Nous Research가 공개한 오픈 소스(MIT 라이선스) 에이전트입니다. 여러 채팅 앱에서 사용할 수 있으며, 대화 전반에 걸쳐 기억하고 작업 방식을 '스킬'로 자동 학습합니다.
• Perplexity: AI 검색 서비스입니다. 이번 Portable Computer는 원하는 것을 말하면 도구를 선택하여 작업을 진행하는 에이전트이며, 발표 데모에서는 로컬 모델로 작동했습니다.

Perplexity의 사례에서는, 휴대용 컴퓨터(Portable Computer)가 폴더 속 사진들을 리사이징하여 로컬 갤러리 페이지를 만드는 데모가 소개되었습니다. 모델은 로컬에서 구동되며, Perplexity Computer의 크레딧을 사용하지 않고 처리가 완료되는 것이 설명되었고, 총 12장의 사진으로 구성된 갤러리가 완성되었습니다. 이벤트 뉴스 페이지에도 "Perplexity runs local on Windows"라는 영상이 있습니다.

OpenClaw에는 네이티브한 Windows 게이트웨이(소형 데스크톱 PC에 몇 번의 클릭만으로 도입 가능)가 추가됩니다. Meta의 개인 에이전트 Muse for Windows(조만간 MXC 지원 예정) 역시 공식 블로그에서 발표되었습니다.

MXC, OpenClaw, Microsoft Scout는 2026년 Build 때도 기사화된 바 있습니다. 저의 Book of News 키노트 편에서는 Scout・MXC・OpenClaw on Windows를 하나의 이야기로 정리했으며, 'PC에서 업무를 진행하는 AI'라는 주제로는 Microsoft Scout와 OpenClaw on Windows를 통해 OpenClaw를 로컬로 사용한 경험을 작성했습니다. 그때 부품처럼 나열되었던 MXC가 이번에 GA(General Availability)가 되고, Microsoft 외의 에이전트에도 확산되었다는 연속선상에서 읽을 수 있습니다.

회사 내 관리 기능은 앞으로 추가될 예정입니다. Intune으로 MXC를 관리하는 기능과 Entra로 에이전트의 조작을 사용자의 작업과 구분하여 Agent 365에 전송하는 기능 모두 '조만간'이라고 안내되었습니다(출처: MXC 기술 기사). MXC 자체는 GA이며, 조직용 통제 기능은 순차적으로 갖춰질 예정입니다.

GitHub Copilot에는 업무별로 최적의 모델을 자동으로 선택하는 Project HydraFusion이라는 메커니즘이 있습니다(2026년 9월 4일 research preview로 공개). 가벼운 모델로 초안을 작성하고 품질이 부족하면 더 강력한 모델로 끌어올리거나, 다른 계통의 모델에 검토를 요청하는 등의 조합을 자동으로 구성합니다. GitHub의 오프라인 평가에서는 기준점으로 삼은 Claude Opus 5 대비 품질 차이가 -1.5 ~ +4.9 포인트였고, 추정 비용은 36 ~ 67% 낮았다고 언급되었습니다. 이는 평가 시점의 조건에 국한된 결과이며, 실제 사용 시 어떻게 될지는 preview를 통해 확인해야 하는 단계입니다.

이번 발표는 이 분배 지점에 로컬 LLM을 추가하는 것입니다. Copilot 앱・Copilot CLI・VS Code에서 사용할 수 있으며, 두 가지 방법이 소개되었습니다.

추론(Inference)이 로컬로 이루어지더라도, 로그인이나 GitHub와의 통신, 외부 서비스 연동은 평소처럼 외부로 나갑니다. 시연 데모에서는 코드와 모델 모두 로컬에 있는 상태에서 비행기 모드에서도 처리가 계속되었습니다.

Microsoft AI 블로그는 MAI Code 1.1 Flash의 로컬 호출 추론 과금은 '제로'라고 안내했습니다. 시연 데모에서는 로컬 MAI Code 1.1 Flash 세션으로 약 160만 토큰을 전송하고, 약 1만 500 토큰이 반환되는 화면이 제시되었으며, "모두 무료"라고 설명되었습니다.

해설 기사에는 Copilot 앱의 Automations 기능을 사용하여 매일 아침 9시에 리포지토리의 Issue와 PR 상황을 요약한 HTML 대시보드를 만드는 예시도 있습니다. 모델은 로컬 MAI Code 1.1 Flash를 선택하고, 샌드박스는 작업 폴더에 읽기/쓰기가 가능하도록 설정하며 그 외는 거의 읽기 전용이거나 불가능하게 기본으로 사용합니다(격리 범위는 '주의사항' 참조). 매일 같은 형태로 돌아가는 보고 작업은 토큰을 많이 사용하는 것에 비해 어려운 판단이 적어, 로컬에서 처리하기 쉽다고 생각합니다.

발표에서는 GitHub 담당자가 Windows 터미널 리포지토리에서 동일한 Copilot을 사용하는 데모를 보여주었습니다. 모델 선택을 Auto로 설정하면, 사용하지 않는 코드의洗い出し 같은 단순 작업은 로컬 모델에 할당되고 GPU 사용률이 높아지는 모습이 나타났습니다. 복잡한 작업(재현되지 않은 Issue 조사)은 클라우드 세션이 조사를 담당했으며, 로컬의 MAI Code 1.1 Flash의 세 가지 서브 세션이 병렬로 빌드와 테스트를 진행했습니다. Issue 분배는 로컬 모델을 명시하는 Automation으로 되어 있어 크레딧을 사용하지 않는다고 설명되었습니다.

Surface Laptop Ultra는 최대 128 GB의 메모리를 탑재했으며, 약 53 GB의 MAI Code 1.1 Flash를 구동한 실측값이 공개되었습니다. 가격은 미국에서 $2,599부터이며, 출하일은 2026/10/16입니다.

Surface Laptop Ultra는 NVIDIA RTX Spark를 탑재하고 최대 128 GB의 통합 메모리(CPU와 GPU가 같은 메모리를 공유하는 방식)를 가집니다. Microsoft는 120B(1,200억) 파라미터 이상의 모델을 로컬에서 구동할 수 있다고 안내했습니다. 다만 해설 기사에서는 OS나 앱, 컨텍스트(처리 중인 대화나 파일 내용)를 기억하는 메모리(KV 캐시)도 같은 메모리를 사용하기 때문에, 모델에 사용할 수 있는 용량은 128 GB의 일부라고 설명했습니다.

코딩용 모델로 Microsoft가 Surface Laptop Ultra 상의 수치까지 공개했습니다. 사양은 Microsoft AI 블로그와 해설 기사에서 읽을 수 있습니다.

다른 오픈 모델들도 128 GB 메모리라면 용량상 후보에 오를 수 있습니다. 다만, 로컬 LLM은 발표에서의 취급이 다르기 때문에, 표의 '구동 위치'에 확인 상황을 적었습니다. 벤치마크는 어디까지나 참고용이므로, 이전 기사 GitHub Copilot 모델 선택 2026/09 버전에서 비교했던 클라우드 API 모델 수치와 나란히 놓고, 구세대 Frontier의 어느 정도 수준인지를 대략적인 기준으로 작성했습니다.

| 모델 | 구동 위치 (확인 상황) | 메모리/크기 예상 |
|---|---|
| 旧 Claude Sonnet 5 | 클라우드 API | - |
| ... |

• Surface Laptop Ultra에서 실측값이 있는 것은 MAI Code 1.1 Flash뿐이며, Copilot에서 선택 가능하다고 안내되는 모델도 이 제품입니다. DeepSeek은 Microsoft가 이름을 언급하며 배포에서 약 60 GB의 데모를 공개했지만, 3비트 버전의 GGUF는 약 103 GB라는 정보도 있습니다(Unsloth). Qwen은 NVIDIA가 설명한 예시이며, Nemotron은 예고된 내용입니다.
• MAI Code의 메모리 사용량은 Microsoft가 Surface Laptop Ultra에서 측정한 값입니다. 다른 모델의 크기는 배포처나 발표 수치에 따른 것이며, Surface Laptop Ultra에서 구동했다는 보고는 없습니다. MAI Code 외에도 OpenAI 호환 로컬 API를 통해 Copilot에서 선택할 수 있는 구조이지만, 실제로 사용 가능한지는 제 판단입니다.
• MAI Code 1.1 Flash의 DeepSWE와 AA Index는 찾을 수 없었습니다. 공개된 것은 로컬용 양자화 버전인 Terminal-Bench 2.1이 66.29%(클라우드 버전은 62.9%)라는 수치입니다. GitHub 측정에서는 GPT-5.6-Luna가 56%, Terra가 72.5%, Sonnet 5가 76%를 기록하여, 가벼운 작업을 유료 결제 없이 맡길 위치로 보입니다(HydraFusion 블로그).
• Qwen은 구 Claude Opus 4.8 ~ 구 Sonnet 5 수준, DeepSeek은 구 Sonnet 5보다 약간 낮은 수준이 위 수치에서 본 저의 추정치입니다. 이전 고성능 클라우드 모델에 가까운 수준을 로컬에서도 사용할 수 있을지 모릅니다. NVIDIA가 설명한 '많은 클라우드 모델과 견줄 지능'이라는 Qwen의 설명은 제공 측의 주장입니다.
• 수치는 측정하는 사람이나 하드웨어에 따라 크게 달라집니다. Claude Sonnet 5의 DeepSWE는 GitHub 측정에서 38.9%, LLM Stats에서 54.0%였습니다. 양자화 후의 정확도와 실제 속도는 실물이 나온 후에 확인할 예정입니다.

RTX Spark가 탑재된 PC는 ASUS, Dell, HP, Lenovo, MSI, Microsoft Surface에서 예약 접수를 받고 있으며, 2026년 10월 16일에 출하를 시작합니다. 가격은 Microsoft의 Surface 블로그 등에서 다음과 같이 안내되었습니다.

MacBook Pro 하사로 최대 $1,000 캐시백이 있습니다. 대상 MacBook Pro를 하사하고 Surface Laptop Ultra를 구매하는 캠페인으로, 기간은 2026/10/07 ~ 2026/11/23이며 미국과 캐나다의 Microsoft Store 온라인에서만 가능합니다. 금액은 하사할 기기 종류와 상태 평가에 따라 달라지며, 하사품은 신청일로부터 15일 이내에 우송해야 하는 조건이 있습니다(출처: Surface Blog 각주).

DGX Station for Windows는 제품 페이지에 따르면 GB300 Grace Blackwell Ultra와 748 GB의 메모리를 탑재하고 있으며, 1조 파라미터급 모델까지 처리할 수 있도록 예상됩니다. 팀에서 공유하는 '토큰 공장'으로서의 사용법도 소개되었습니다.

RTX Spark 탑재 Windows PC는 MacBook Pro 16인치(M5 Pro, 64GB) 대비 첫 응답 속도가 최대 2.1배, 이미지 생성은 최대 4.3배, 비디오 생성은 최대 6.2배 빠르다고 발표되었습니다 (출처: Windows Experience Blog). 다만 각주에 따르면, 첫 응답 비교는 64GB 시제품을 사용하고 Qwen3.5 27B를 llama.cpp로 구동하며 프롬프트를 8,192 토큰으로 고정했을 때의 조건 하에서의 결과입니다.

저는 이번 발표를 다음과 같이 받아들였습니다.

• 일상적인 AI 활용 중에는 판단이 어렵지 않고 토큰을 대량 사용하는 작업들이 있습니다. 로그 요약, 정형화된 자료 작성, 대시보드 업데이트 등이 이에 해당합니다. 이를 로컬에서 처리할 수 있다면 클라우드의 종량 소비를 줄일 수 있습니다.
• 반면, 어려운 판단이나 긴 조사는 여전히 클라우드의 강력한 모델이 필요한 영역으로 남아있습니다. 분배 메커니즘(振り分けの仕組み)이 필요한 이유가 바로 이것입니다.
• MAI Code 1.1 Flash와 같은 큰 모델을 로컬에서 구동하려면 128GB와 같은 대용량 메모리 머신이 필요합니다. 클라우드의 종량 과금이 PC 본체 가격, 전기 요금, 수고로움으로 대체될 수도 있는 측면도 있습니다.

Surface Laptop Ultra는 2026/10/16에 제공 시작이므로, 실제 기기 확인은 제공 시작 후의 숙제입니다.

AI 사용료를 절감하는 방법은 로컬 구동 외에도 있습니다. 클라우드 내에서 저렴한 모델을 이용하게 하는 방법도 있으며, 저는 이미 그렇게 사용하고 있습니다.

결과를 즉시 직접 확인할 수 있는 짧은 작업에는 GPT-6 Luna와 같은 저렴한 모델로 충분했습니다. Luna는 조금 전의 프론티어 모델과 거의 동일한 Artificial Analysis Intelligence Index(3738)를 실측 비용 약 4070분의 1($0.07/작업)로 제공하고 있습니다 (모델 선택 기사). 주기적인 상태 확인도 경량 모델에 맡기고, 필요한 경우에만 상위 모델을 구동합니다. 확인 1회당 약 1 credit, Opus 1회당 약 905 credits였습니다 (모니터링 담당자 Luna 기사).

로컬 LLM은 여기에 '양이 많고 어렵지 않은 작업'의 처리 장소를 추가하는 것입니다. 강력한 모델은 어려운 판단에 남겨두고, 나머지는 저렴하게 구동합니다.

• Copilot의 샌드박스를 활성화해도 내장된 파일 조작은 OS의 강제 격리 범위 밖에 있습니다. 셸 명령어와 기본적으로 로컬 MCP 서버/언어 서버가 격리의 대상입니다. 원격 MCP 서버도 격리 범위 밖에 있습니다. CLI에서는 /sandbox로 설정할 수 있습니다 - MacBook Pro와의 비교는 Microsoft와 NVIDIA가 선택한 조건에서의 최대값입니다

• 가격과 구매처는 미국 기준입니다.

• Copilot의 Auto 기능으로 어떤 작업이 로컬에 할당되고 어떤 작업이 클라우드로 올라가는지

• Surface Laptop Ultra의 긴 컨텍스트에서 답변을 작성하는 속도와 첫 응답까지 걸리는 시간

• Qwen3.8 Flash Next 같은 오픈 모델을 Surface Laptop Ultra로 구동했을 때의 실측값

• Perplexity의 Windows용 로컬 버전(Portable Computer)이 지원하는 하드웨어 및 플랜

• 로컬 LLM을 선택했을 때의 과금 표시와 실제 소비량 (GitHub Copilot 공식 문서에서의 처리 포함)

• 한국에서의 제공 시기, 가격, 구매처와 Surface Laptop Ultra 128GB 구성의 가격

이번 이벤트에서 제가 가장 크게 느낀 점은, 제조사 스스로가 128GB급 메모리를 전제로 로컬 LLM의 사양과 측정값을 제시했다는 것입니다. 클라우드에 의존하는 AI 처리를 PC에서 구동할 수 있는 선택지가 예약 가능한 제품으로 등장했습니다.

아울러, AI 에이전트가 접근할 범위를 OS가 결정하는 MXC가 먼저 GA(General Availability)가 된 것도 인상적이었습니다. AI에게 어디까지 맡길지, 어디서 처리할지를 Windows 기능으로서 선택할 수 있게 되고 있습니다. Copilot의 Auto 할당은 10월 후반부 experimental preview에서 확인할 예정이므로, 그 부분이 다음 확인 포인트입니다.

• Building Windows for hybrid intelligence - Windows Experience Blog (2026/10/07). 전체 발표 내용, 제공 시기, Copilot의 신규 기능, Windows Search, MacBook Pro 비교 각주
• Pre-order our most powerful Surface devices ever - Surface Blog (2026/10/07). Surface Laptop Ultra와 Surface RTX Spark Dev Box의 가격, 제공 시기, 보상 판매 캠페인
• Microsoft Execution Containers: Policy-driven containment for AI agents - Windows Developer Blog (2026/10/07). MXC의 격리 방식, 지원 에이전트
• microsoft/mxc - MXC의 SDK, 설정 스키마, 샘플
• Bringing local models and sandboxed tools to Windows and GitHub Copilot - Command Line (2026/10/07). MAI Code 1.1 Flash의 측정값, Auto 및 명시 선택, Copilot의 샌드박스
• MAI-Code-1.1-Flash: Better, faster, at a quarter of the cost - Microsoft AI (2026/10/07). 로컬 버전 제공과 권장 RAM 안내, 추론 과금 제로 안내
• Project HydraFusion: Frontier quality via multi-model orchestration - GitHub Blog (2026/09/04). HydraFusion의 작동 방식과 오프라인 평가
• AI Development on Windows: from PyTorch and llama.cpp to Windows ML - Microsoft Foundry on Windows Blog (2026/10/07). Windows ML의 llama.cpp 지원
• NVIDIA, Microsoft Kick Off a New Beginning for Windows PCs With RTX Spark and AI Agents - NVIDIA Blog (2026/10/07). RTX Spark와 DGX Station for Windows의 사양
• NVIDIA RTX Spark - NVIDIA. 사양, 예약 페이지, 미국 소매점 안내
• Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 및 양자화 버전 배포 페이지 - 모델 사양과 양자화 크기
• Windows and Surface October 2026 news - 이벤트 공식 뉴스 페이지 (이미지, 영상, 기사 링크)
• Something new is coming from Windows | October 7 - YouTube (2026/10/07). 스트리밍. Copilot 데모, DeepSeek V4 Flash 설명, Perplexity 데모 (자동 생성 자막 확인)