Microsoft Project Solara: AI 에이전트가 앱을 대체하는 OS — 그리고 브랜드 발견에 미치는 영향

원문은 The Searchless Journal에 처음 게시되었습니다.

Microsoft는 방금 기존의 검색에서 AI로의 전환이 상대적으로 작게 느껴질 정도의 무언가를 발표했습니다. Build 2026에서 이 회사는 앱 대신 AI 에이전트 (AI agents)가 실행되는 기기를 위해 처음부터 완전히 새롭게 구축된 새로운 운영체제 (OS), Project Solara를 공개했습니다.

앱 스토어가 아닙니다. 브라우저도 아닙니다. 검색 엔진도 아닙니다. 단 하나의 전제, 즉 '당신이 말하면 에이전트가 행동한다'를 중심으로 설계된 하드웨어 위에 놓인 에이전트 셸 (agent shell)입니다.

이 플랫폼은 Android를 기반으로 구축되었습니다 (기술적으로는 AOSP를 기반으로 한 엔터프라이즈급 OS인 Microsoft Device Ecosystem Platform입니다). 이는 Microsoft가 '에이전트 우선 기기 (agent-first devices)'라고 부르는 카테고리를 목표로 합니다. 여기에는 얼굴 인식이 가능한 데스크 디스플레이, 대화를 기록하고 전사하는 웨어러블 배지, 그리고 아직 발명되지 않은 미래의 폼 팩터 (form factors)가 포함됩니다. Target, Best Buy, CVS Healthcare, AccuWeather는 이미 파일럿 프로그램을 계획하고 있습니다. 이 프로젝트를 이끄는 Microsoft 펠로우(fellow)인 Steven Bathiche는 이를 운영체제가 '경계적이며, 기기와 클라우드를 초월하는' 칩 투 클라우드 (chip-to-cloud) 플랫폼이라고 설명합니다.

이것은 하드웨어 계층에서의 에이전트 중심 커머스 (agentic commerce)입니다. 브랜드에게 이는 매우 분명한 함의를 갖습니다. 만약 AI 에이전트가 소비자와 제품 사이의 새로운 인터페이스가 된다면, 검색 엔진 (search engines)에 최적화하는 것은 필요하지만 더 이상 충분하지 않습니다. 이제 에이전트에 최적화해야 합니다. 그리고 그 에이전트들은 Chrome을 실행하지 않고, 앱 스토어가 없으며, 파란색 링크를 표시하지 않는 전용 하드웨어에서 곧 실행될 것입니다.

Project Solara의 실체

Project Solara는 소비자 제품이 아닙니다. 이것은 플랫폼입니다. 즉, 하드웨어 레퍼런스 디자인 (hardware reference designs), 운영체제 (operating system), Azure를 통한 클라우드 인프라 (cloud infrastructure), 그리고 Microsoft가 하드웨어 파트너들이 채택하기를 원하는 에이전트 프레임워크 (agent framework)의 결합체입니다.

핵심 아이디어는 단순하면서도 급진적입니다. 역사적으로 특화된 컴퓨팅 장치를 만드는 비용은 매우 높았습니다. 새로운 폼 팩터 (form factor)가 등장할 때마다 하드웨어, OS, UI 프레임워크, 앱 생태계, 개발자 도구, 보안 모델에 이르는 전체 스택 (stack)을 다시 구축해야 했기 때문입니다. 에이전트 (agents)는 이 비용을 붕괴시킵니다. AI 에이전트가 어떤 화면 크기나 입력 양식 (input modality)에도 적응하며 즉석에서 자체 인터페이스를 생성할 수 있다면, 모든 기기마다 맞춤형 앱을 만들 필요가 없습니다. Microsoft는 이를 "적시 UI (just-in-time UI)"라고 부릅니다.

Microsoft의 발표에 따르면, 이 플랫폼은 세 가지 기둥을 기반으로 합니다:

1. 엔터프라이즈 준비성 (Enterprise readiness) — Microsoft Intune, Entra ID, 그리고 Hello for Business 생체 인증을 통한 개인정보 보호, 보안 및 관리 기능
2. 적시 UI를 통한 에이전트 중심 상호작용 (Agent-driven interaction with just-in-time UI) — 정적인 앱을 로드하는 대신 에이전트가 동적으로 인터페이스를 생성
3. 확장성 (Extensibility) — 조직이 Microsoft의 에이전트만 사용하는 것이 아니라, 자체 에이전트를 가져와 사용할 수 있음

운영 체제 계층은 Android Open Source Project를 기반으로 구축된 MDEP (Microsoft Device Ecosystem Platform)입니다. 이는 Windows가 아닙니다. 완전한 Android도 아닙니다. 앱이 아닌 에이전트가 필요한 기기들을 위해 설계된, 군더더기를 제거하고 엔터프라이즈 환경에 맞춰 강화된 Android 버전입니다.

Microsoft는 두 가지 레퍼런스 디자인 (reference design) 카테고리를 프리뷰하고 있습니다: 고정형 (데스크톱 디스플레이, 얼굴 인식이 가능한 Echo Show와 유사한 폼 팩터 등) 및 휴대형 (카메라와 지문 스캐너가 장착된 웨어러블 배지). 이것들은 개념 단계이며, 출시 예정인 제품이 아닙니다. Microsoft는 Samsung, Lenovo, HP 및 기타 하드웨어 파트너들이 실제 기기를 제작하기를 원합니다.

이것이 왜 단순한 챗봇 업데이트보다 더 중요한가

검색 산업은 지난 2년 동안 단 하나의 질문을 처리하는 데 집중해 왔습니다: AI가 Google을 대체하면 어떤 일이 벌어질 것인가? 그 질문도 중요하지만, 너무 좁은 시각입니다.

Project Solara는 문제를 완전히 재구성합니다. 질문은 "AI가 검색을 대체하면 어떻게 될 것인가?"가 아닙니다. "AI 에이전트 (AI agents)가 소비자(consumers)와 모든 서비스, 제품, 브랜드 사이의 주요 인터페이스 (primary interface)가 되면 어떤 일이 벌어질 것인가?"입니다.

여기에 차이점이 있습니다. 사용자가 Google에서 "최고의 러닝화"를 검색할 때, 브랜드들은 여전히 경쟁할 수 있습니다. 브랜드들은 키워드 (keywords)를 최적화하고, 광고를 구매하며, 콘텐츠를 구축하고, 백링크 (backlinks)를 얻습니다. AI 개요 (AI Overviews)와 ChatGPT에서도 모델은 웹에서 답변을 종합합니다. 브랜드는 인용될 기회를 가집니다.

하지만 에이전트 우선 기기 (agent-first device)에서는 상호작용이 다릅니다. 사용자는 검색하지 않습니다. 그들은 말합니다: "마라톤을 위한 새 러닝화가 필요해." 에이전트는 링크 목록이나 종합된 요약을 보여주지 않습니다. 에이전트는 옵션을 평가하고, 재고를 확인하고, 가격을 비교하고, 리뷰를 읽고, 구매를 완료할 수도 있습니다 — 이 모든 것이 단일한 대화 흐름 (conversational flow) 속에서 이루어집니다. 사용자는 검색 결과(search result)를 전혀 보지 못합니다. 웹사이트를 방문하지도 않습니다. 에이전트가 전체 인터페이스입니다.

이것이 Project Solara를 Microsoft가 5월 말에 발표한 Copilot 슈퍼 앱 (super app)과 다르게 만드는 점입니다. Copilot은 소프트웨어 통합 (software consolidation)에 관한 이야기입니다 — 즉, Microsoft의 AI 도구들을 기존 플랫폼 (Windows, 모바일 앱, 브라우저) 내에 존재하는 하나의 인터페이스로 통합하는 것입니다. Project Solara는 하드웨어 (hardware) 이야기입니다. 이는 에이전트를 실행하기 위해 특별히 존재하는 전용 기기 (dedicated devices)에 에이전트를 탑재하는 것에 관한 것입니다. 레거시 앱 프레임워크 (legacy app frameworks)도, 브라우저도, 검색창도 없습니다. 사용자가 필요로 하는 어떤 AI든 동적으로 로드하는 에이전트 셸 (agent shell)만 있을 뿐입니다.

5월 30일의 Copilot 보도는 소프트웨어 통합과 그것이 기존 서피스 (surfaces) 내의 AI 발견 (AI discovery)에 무엇을 의미하는지에 초점을 맞췄습니다. 이것은 다른 대화입니다: 완전히 새로운 카테고리의 하드웨어 서피스가 등장하고, 에이전트가 그 위에서 소비자에게 도달할 수 있는 유일한 방법이 된다면 어떤 일이 벌어질 것인가?

Target, Best Buy, CVS의 신호

Microsoft 발표에서 가장 중요한 세부 사항은 기술이 아닙니다. 바로 파일럿 파트너 (pilot partners)입니다.

Target, Best Buy, CVS Healthcare, 그리고 AccuWeather는 Solara 기기를 위한 에이전트 우선 (agent-first) 경험을 구축할 계획입니다. 이들은 AI 스타트업이나 기업용 SaaS 기업이 아닙니다. 이들은 지난 수십 년간 Google SERP (검색 엔진 결과 페이지), Google Shopping, Amazon 리스팅, 그리고 모바일 앱에 최적화하기 위해 노력해 온 소매업체 및 소비자 서비스 기업들입니다.

이들의 참여는 구체적인 신호를 보냅니다. 주요 소매업체들이 에이전트 우선 하드웨어를 지금 당장 투자할 만큼 충분히 실질적인 접점(surface)이라고 믿고 있다는 것입니다. 5년 뒤가 아니라, 바로 지금 말입니다.

Target이 Solara 데스크 기기를 위한 에이전트 경험을 구축한다면, 그것은 어떤 모습일까요? 사용자가 홈 오피스로 들어옵니다. 기기는 Hello for Business를 통해 사용자의 얼굴을 인식합니다. 사용자가 "Target에서 몇 가지 물건을 사야 해"라고 말합니다. Target 앱도, Target 웹사이트도 아닌, Target 에이전트가 에이전트 셸 (agent shell)에 나타납니다. 에이전트는 사용자의 과거 구매 내역을 알고 있습니다. 상품을 제안합니다. 가장 가까운 매장의 재고를 확인합니다. 장바구니에 상품을 담습니다. 주문을 확정합니다.

사용자는 앱을 열지도 않았습니다. 웹사이트를 방문하지도 않았습니다. 검색 결과조차 보지 않았습니다. 에이전트가 발견에서 거래에 이르는 전체 흐름 (discovery-to-transaction flow)을 처리했습니다.

이제 이를 확장해 봅시다. Target이 Solara에 에이전트를 보유하고 있다면, Nike도 그럴까요? 동네 커피숍은요? 웹사이트를 통해서만 판매하는 DTC (Direct-to-Consumer) 브랜드는 어떨까요? 에이전트의 추천 목록에 가장 먼저 나타나는 브랜드는 SEO (검색 엔진 최적화)가 가장 뛰어난 브랜드가 아닙니다. 구조화된 데이터 (structured data), 지식 그래프 (knowledge graph) 존재감, 엔티티 권위 (entity authority), 그리고 직접적인 에이전트 API 통합을 갖춘, 즉 에이전트 최적화 (agent optimization)가 가장 뛰어난 브랜드입니다.

발견의 격차: SERP에서 에이전트 셸로

발견 접점 (discovery surfaces)이 진화하는 방식에는 일정한 패턴이 있으며, Project Solara는 이를 가속화합니다.

Web 1.0 시대에는 Yahoo, AOL, MSN과 같은 포털 (portals)을 통해 발견이 이루어졌습니다. 브랜드들은 배너 광고를 구매하고 클릭을 기대했습니다. Web 2.0 시대에는 발견이 검색 엔진 (search engines)으로 이동했습니다. 브랜드들은 Google의 알고리즘에 맞춰 최적화했습니다. 앱 (app) 시대에는 발견이 앱 스토어 (app stores)로 이동했습니다. 브랜드들은 모바일 앱을 구축하고 설치 광고를 구매했습니다. 이제 에이전트 (agent) 시대에는 발견이 에이전트 쉘 (agent shells)로 이동하고 있습니다. 이는 소비자와 모든 제품, 서비스, 그리고 정보 사이에 위치하는 AI 인터페이스 (AI interfaces)를 의미합니다.

각각의 전환은 이전의 접점 (surface)을 덜 중요하게 만들었지만, 그것을 완전히 없애지는 않았습니다. Google이 포털을 없애지 않았고, 앱이 Google을 없애지 않았습니다. 에이전트가 앱을 없애지도 않을 것입니다. 하지만 각 전환은 성장이 일어나는 곳, 즉 새로운 사용자, 새로운 수익, 그리고 새로운 주의 (attention)가 향하는 곳을 변화시켰습니다.

Project Solara는 그러한 변화의 하드웨어적 구현 (hardware instantiation)을 나타냅니다. 에이전트 쉘은 새로운 포털이자, 새로운 SERP (검색 결과 페이지)이며, 새로운 앱 스토어입니다. 이 모든 것이 동시에 일어납니다. 그리고 이전의 접점에 대해서만 최적화하는 브랜드들은 새로운 접점에서는 보이지 않게 됩니다.

기술적인 함의는 구체적입니다. Solara 기기에서는 다음과 같습니다:

• 브라우저 (browser)가 없습니다. 전통적인 웹 SEO (검색 엔진 최적화) — 타이틀 태그 (title tags), 메타 설명 (meta descriptions), 백링크 (backlinks) — 는 렌더링할 페이지가 없기 때문에 적용되지 않습니다.
• 앱 스토어 (app store)가 없습니다. 에이전트가 클라우드에서 동적으로 로드되기 때문에 앱 스토어 최적화 (App Store Optimization)는 무의미합니다.
• 검색창 (search box)이 없습니다. 사용자는 쿼리 파편 (query fragments)이 아닌 자연어 (natural language)로 말하기 때문에 키워드 타겟팅 (keyword targeting)은 작동하지 않습니다.
• 에이전트가 무엇을 보여줄지 결정합니다. 발견은 전적으로 에이전트의 지식 베이스 (knowledge base), 학습 데이터 (training data), 실시간 API 접근 권한, 그리고 사용자에게 무엇이 관련이 있는지에 대한 추론 (reasoning)에 의해 매개됩니다.

이것은 지금까지 나타난 제로 클릭 발견 (zero-click discovery)의 가장 극단적인 형태입니다. 단순히 "답이 SERP에 있다"가 아니라, "답이 SERP조차 없는 기기에 있다"는 것입니다.

에이전트 최적화 (agent optimization)의 모습

검색 엔진 최적화 (SEO)가 콘텐츠의 순위를 높이는 것에 관한 것이고, 앱 스토어 최적화 (ASO)가 앱의 설치 가치를 높이는 것에 관한 것이라면, 에이전트 최적화 (agent optimization)는 브랜드가 에이전트에 의해 읽히고(agent-readable) 에이전트에 의해 추천될 수 있도록(agent-recommendable) 만드는 것에 관한 것입니다.

Microsoft가 설명한 Solara의 아키텍처를 바탕으로 할 때, 에이전트 최적화가 포함하는 내용은 다음과 같습니다:

구조화된 엔티티 데이터 (Structured entity data). 에이전트는 Googlebot이 하는 방식처럼 웹 페이지를 크롤링하지 않습니다. 대신 지식 그래프 (knowledge graphs)와 구조화된 데이터 API (structured data APIs)를 쿼리합니다. 만약 브랜드 정보 — 제품, 서비스, 위치, 가격, 가용성 — 가 기계 판독 가능한 형식 (schema.org, JSON-LD, 지식 그래프 항목)으로 구조화되어 있지 않다면, 에이전트는 이를 발견할 수 없습니다. 이것이 기초입니다.

지식 그래프 존재감 (Knowledge graph presence). Microsoft의 플랫폼은 상태 관리 (state management)와 에이전트 오케스트레이션 (agent orchestration)을 위해 Azure를 사용합니다. 에이전트는 Wikidata, Wikipedia, Google의 지식 그래프 (Knowledge Graph), 그리고 Microsoft의 독점 데이터 소스로부터 정보를 가져올 가능성이 높습니다. 만약 귀사의 브랜드가 이러한 그래프 내에서 인식된 엔티티 (entity)가 아니라면, 에이전트의 세계에는 존재하지 않는 것과 같습니다.

에이전트 API 엔드포인트 (Agent API endpoints). Solara에서 가장 눈에 띄는 브랜드는 콘텐츠가 가장 좋은 브랜드가 아닐 것입니다. 바로 API가 가장 좋은 브랜드가 될 것입니다. Target이 Solara 에이전트 경험을 구축할 때, Microsoft의 에이전트 셸 (agent shell)이 호출할 수 있는 API를 통해 제품 데이터, 재고 및 트랜잭션 기능을 노출할 가능성이 높습니다. 제품과 서비스에 대해 깔끔하고 문서화가 잘 된 API를 노출하는 브랜드가 에이전트 생태계의 일등 시민 (first-class citizens)이 될 것입니다.

대화형 콘텐츠 아키텍처 (Conversational content architecture). 에이전트는 질문에 답합니다. 브랜드는 키워드가 아닌 질문을 중심으로 구조화된 콘텐츠가 필요합니다. FAQ 섹션, 사용 방법 가이드 (how-to guides), 제품 비교 데이터, 가격 정보 등이 모두 에이전트가 추출, 합성하여 대화 중에 사용자에게 제시할 수 있는 방식으로 구조화되어야 합니다.

멀티 에이전트 호환성 (Multi-agent compatibility). Microsoft는 Solara를 명시적으로 "멀티 에이전트 세상 (multiple-agent world)"을 위해 설계했습니다. 사용자는 Microsoft 에이전트하고만 상호작용하지 않을 것입니다. 각기 다른 학습 데이터, 인용 패턴, 추천 로직을 가진 다양한 제공업체의 에이전트들을 사용할 것입니다. 브랜드는 Google과 Bing 모두에 최적화하는 법을 배웠던 것처럼, 여러 에이전트 생태계에 동시에 최적화해야 합니다. 다만 에이전트 간의 격차는 검색 엔진 간의 격차보다 훨씬 더 넓습니다.

경쟁 구도: Microsoft만이 아닙니다

Project Solara는 진공 상태에서 존재하는 것이 아닙니다. 에이전트 우선 (agent-first) 하드웨어 카테고리는 여러 방향에서 동시에 부상하고 있습니다.

Google은 모든 Android 기기에 AI 기능을 구축하고 있습니다. 2026년 6월 Android 업데이트에는 디지털 옷장, AI 가상 착용 (AI try-on), 쇼핑을 위한 서클 투 서치 (Circle to Search) 기능이 포함되었습니다. 이것들은 Solara 규모는 아닙니다 (새로운 OS가 아니라 기존 휴대폰의 기능일 뿐입니다). 하지만 이들은 동일한 방향을 가리키고 있습니다. 즉, 소비자 기기에서 전통적인 검색을 AI 매개형 발견 (AI-mediated discovery)이 대체한다는 것입니다.

Meta는 AI 기반 웨어러블 (AI-powered wearables)에 투자하고 있습니다. 사용자가 보는 것을 보고, 질문에 답하며, 추천을 제공할 수 있는 AI 비서가 탑재된 스마트 안경이 그 예입니다. Ray-Ban Meta 안경은 이미 AI 기능을 갖추고 있으며, 차세대 모델은 더 많은 기능을 갖추게 될 것입니다.

OpenAI와 Jony Ive는 함께 하드웨어 기기를 개발 중인 것으로 알려졌습니다. 세부 사항은 부족하지만 방향은 명확합니다. 대화형 인터페이스를 갖춘, 처음부터 설계된 전용 AI 기기입니다.

Apple의 WWDC가 6월 8일에 시작되며, Siri의 재설계는 Siri를 음성 비서에서 에이전트 플랫폼으로 변모시킬 것으로 기대됩니다. 만약 Apple이 모든 iPhone에 유능한 에이전트를 탑재한다면, 이는 에이전트 우선 발견 (agent-first discovery)이 기본값이 되는 15억 대의 기기가 생기는 것을 의미합니다.