기업시장에서 Copilot보다 ChatGPT가 성공하면서 OpenAI와 Microsoft의 라이벌 구도를 심화함

• 기업 시장에서 OpenAI의 ChatGPT가 Microsoft Copilot보다 더 많은 선호를 받으며, Microsoft와의 파트너십에 긴장감이 고조되고 있음
• Amgen, New York Life 등 대형 고객이 Copilot에서 ChatGPT로 이동하거나 두 제품을 동시 도입하며 평가 중임
• ChatGPT의 친숙함과 빠른 기술 개선이 실제 업무에서 높은 활용도를 보여주는 반면, Copilot은 MS 오피스 제품군과의 통합에서 강점을 보임
• 가격 정책과 기능 업데이트 지연 등으로 인해 MS 세일즈팀이 어려움을 겪고 있으며, OpenAI는 사용 기반 요금제와 추가 할인 등으로 공격적으로 시장을 확대 중임
• 기업 고객들은 두 제품의 차별점을 명확히 느끼지 못하며, 실제 선택은 기존 MS 인프라와의 연계성 혹은 ChatGPT의 직관적 경험 중에 고민 중임

---

Microsoft Copilot과 OpenAI ChatGPT의 경쟁 현황

• 최근 Amgen 등 대형 기업 고객이 처음엔 Microsoft Copilot을 도입했다가, 직원들의 요구와 ChatGPT의 성능 개선을 이유로 ChatGPT 사용을 확대함
• Amgen 임원은 “OpenAI의 제품이 재미있고 직관적이며, Copilot은 Outlook, Teams 등 MS 제품 연동에 더 적합”하다고 평가함
• Microsoft는 오랜 파트너십과 오피스 제품군과의 강력한 통합성을 내세우지만, 실제 직원들은 ChatGPT를 이미 가정에서 경험하고 있어 ChatGPT가 선점 효과를 누림

파트너십 갈등과 시장 전략 변화

• Microsoft는 OpenAI에 140억 달러를 투자했지만, 최근 경쟁 AI 스타트업을 후원하고 자체 모델도 개발하며 협력 관계가 복잡해짐
• OpenAI는 AWS 등 경쟁 클라우드 업체와도 제휴를 맺고, 기업·학교·개인 대상 유료 구독 상품을 공격적으로 확대 중임
• 최근 OpenAI가 AI 코딩 어시스턴트 Windsurf 인수를 발표해, MS의 GitHub Copilot과 직접 경쟁하는 구조가 됨

엔터프라이즈 AI 시장의 승부처

• Microsoft는 “Fortune 500의 70%가 Copilot을 사용한다”고 강조하며 기존 IT 부서와의 신뢰를 기반으로 영업을 강화함
• 반면, OpenAI는 유료 비즈니스 고객이 3백만 명으로 몇 달 만에 50% 증가했다고 밝힘
• Gartner 애널리스트는 “아직 많은 기업이 Copilot을 테스트 단계에 머물러 있으며, 다양한 벤더가 시장에서 경쟁 중”이라고 분석함

제품 차별화와 실무 현장 반응

• 두 제품 모두 유사한 OpenAI 모델을 기반으로 하기에, 실무자 입장에서는 뛰어난 차별점을 체감하기 어렵다는 평가가 많음
• MS 영업팀은 “Copilot의 가장 큰 강점은 MS 소프트웨어와의 연계성, 낮은 가격”이라고 설명함. Copilot은 월 30달러, ChatGPT 엔터프라이즈는 최대 60달러까지 책정됨
• 그러나 OpenAI는 사용량 기반 요금제를 도입하고, 패키지 구매 고객에 추가 할인을 제공하며 적극적으로 시장을 확장 중임

기업의 선택 기준과 향후 전망

• 실제 기업들은 두 제품을 병행 도입 후, 사용량·효과·네트워크 효과를 비교하여 장기 도입 여부를 결정하는 사례가 늘어나는 중임
• IT 책임자들은 MS 제품군 연계가 중요한 업무에는 Copilot을, 신속한 최신 기술 체험이 중요한 곳엔 ChatGPT를 선호함
• 결국, 직원 경험(UX)와 기존 IT 인프라 연계성이 기업의 선택을 좌우하며, OpenAI의 친숙함·가격 정책 변화가 MS의 독주를 견제하는 구도로 전개 중임

[tested]

MIcrosoft Copilot != GitHub Copilot

[galadbran]

코파일럿은 이름부터 잘못 지은 것 같아요. 깃헙 코파일럿이랑 헷갈리기만 하고요.

[jujumilk3]

copilot을 21년도부터 썼는데 그렇다기엔 cursor가 나오기 전까지 copilot이 진짜 너무 아무것도 안했던것같습니다.

[sinbumu]

저는 코파일럿 21인가 22년도쯤에 처음듣고 실무에 써보려다 많이 실망스러워서 잊고 있다가... cursor가 핫해서 써보니 cursor는 진짜 실무에 응용할만큼 유용하더군요. 코파일럿은 오히려 일찍 나왔는데 초기 경험이 별로라 잠깐쓰고 떠나버린듯

[GN⁺]

Hacker News 의견

• 아카이브 링크 공유
• 우리 회사는 Microsoft Shop™라서 Copilot을 쓸 수 있는 환경. 하지만 Copilot이 이 분야에서 가장 멍청한 경쟁자라는 아쉬움이 남음. 가장 인상적인 경험은 "movie.mov 파일을 적당한 크기의 mp4로 변환하는 ffmpeg 명령"을 요청했을 때였음. 그렇게 대단히 구체적인 요청은 아니지만, LLM이 본질을 알고 있다고 생각해서 여태 다른 챗봇에는 항상 잘 통했던 방식. Copilot의 답변은 "위에 있는 Python 코드를 실행해서 변환을 시도했지만 movie.mov 파일을 찾을 수 없어서 실패했다"는 내용임. 하지만 실제로는, 아무런 Python 코드도 제공하지 않았음
  • 방금 그 프롬프트를 Copilot 앱에 붙여넣어 봄. Copilot이 바로 아래의 명령어와 설명을 제공함

    ffmpeg -i movie.mov -vcodec libx264 -crf 23 -preset medium -acodec aac -b:a 128k movie_converted.mp4  
    

    설명에는 각 옵션별로 어떤 의미인지, 품질과 파일 크기 조정 방법, 인코딩 속도, 오디오 압축 등도 자세히 안내함. 파일을 더 작게 하고 싶으면 -crf 값을 높이거나 -preset을 slow로 하면 된다는 팁도 포함. 스케일링이나 메타데이터 삭제, 비디오 자르기 등도 추가 커스터마이징이 가능함을 안내
  • 우리 회사도 MS Shop임. PowerPoint 관련 작업에서 최고의 퀄리티를 기대했는데 Copilot에게 이미지를 멋진 PPTX 슬라이드로 변환해 달라고 요청하니, 포맷이 안 된 텍스트 박스 하나만 들어있는 슬라이드가 나옴. 사무실에서 크게 웃었던 기억
  • 이 상황이 재미있는 이유는 Gemini와 ChatGPT는 ffmpeg 명령어 조합에 정~말 능숙함. 옵션이나 필터 부분 설명까지 훌륭하게 해줄 수 있음
  • 어떤 모델을 썼는지 궁금함. 방금 무료 GPT-4.1 모델로 똑같은 프롬프트를 넣으니 명확하게 ffmpeg 명령어를 제대로 반환함(스크린샷 링크). 다만 copilot-instructions.md 파일에 다음과 같이 답변 프로세스에 대해 자세히 명시해 둔 상태임

    # Always follow these steps when responding to any request  
    1. Please do a round of thinking in  tags  
    2. Then a round of self-critique in  tags  
    3. Then a final round of , before responding.  
    4. If you need more information, ask for it.  
    

  • 어떤 Copilot에서도 같은 엉뚱한 답변이 재현되지 않음. outlook.com에서 제공하는 Copilot, M365에 들어있는 기본 Copilot, 월 30달러 부가형 Copilot, VS Code의 Copilot 모두 올바른 ffmpeg 명령어를 생성함. 본질적으로 OpenAI 4o API를 이용하는 거라서, 어떻게 그 답변이 나오는지 궁금
• Microsoft가 절호의 기회를 허비한 느낌. ChatGPT 초창기엔 Satya와 Microsoft가 OpenAI에 투자해 비전 있는 회사라는 평가를 받았는데, 이후 경쟁사들이 따라잡는 동안 Microsoft는 정체. ChatGPT와의 통합도 별다른 성과 없이 Bing 채팅 부실 논란과 예전 Tay 챗봇 사태가 떠오르는 결과만 남김. Bing은 AI를 제대로 활용하지 못했지만 Proclarity는 AI 검색 엔진이 어떻게 달라져야 하는지 보여준 적 있음. Copilot도 평판에 미치지 못함. 결국 Claude.ai, Gemini 2.0 등 후발주자들이 따라잡거나 능가하는 가운데, Microsoft는 아직 자체 모델도 없음
  • Google의 검색 AI 통합은 정말 인상적. 구글 검색의 그 엄청난 규모를 감안하면 더욱 놀랍게 느껴짐. 요즘 검색의 절반은 AI 답변이 충분해서 검색 결과를 클릭하지도 않음
  • Microsoft가 Inflection AI 출신을 영입하고 Bing Chat의 주역을 해고해서 급격히 추락. 과거 Bing Chat은 구글마저 긴장하게 만든 경험이 있음
  • 문제의 핵심은 Copilot을 O365 다양한 컨트롤에 맞추기 위해 방대한 시간과 노력을 투자한 뒤, Copilot을 모든 곳에 마구잡이로 붙여서 오히려 혼란만 남긴 점
  • 품질 경쟁은 별 의미 없을지도 모름. 품질이 아니라 기업에 올인원으로 판매할 수 있는 단순한 번들 판매 전략이 Microsoft의 진짜 무기, 예전 Teams가 Slack보다 훨씬 못했는데도 이렇게 성공할 수 있었던 이유와 같음. 이번에도 같은 전략이 통할지 확신은 없지만, 배포력과 영업력이 매번 이득이었던 역사
  • 여러 실패에도 불구하고 Microsoft는 여전히 OpenAI와의 협상에서 우위. OpenAI의 지식재산(IP) 접근 가능, 매출의 20%를 가져가는 계약 구조
• Copilot의 최대 문제는 모델 자체가 아니라 네이밍 전략으로 느껴짐. 완전히 다른 여러 제품에 Copilot이라는 이름을 반복적으로 써서 사용자가 아주 혼란스러워짐. GitHub Copilot이라고 생각했는데 실제론 M365 Copilot이고, 모델을 직접 고르지도 못함. Microsoft가 이 부분을 반드시 명확히 해야 함
  • 대기업의 의사 결정자라면 체감이 다를지도 모르겠음. Microsoft는 의도적으로 이 포장을 이용해 "이 Copilot을 사면 모든 Copilot을 얻게 되며, 귀사도 AI에 완벽히 대비할 수 있다"는 식의 세일즈 전략을 구사. 하지만 실상은 Copilot마다 수준 차이가 크다는 부분을 은근히 숨김
  • 나도 Copilot이 OpenAI의 기술 기반이라고 생각했던 경험. 아마 Microsoft와 OpenAI의 파트너십에서 이런 인상이 강하게 느껴졌던 것 같음. OpenAI와 Microsoft가 라이벌이라는 점은 최근에서야 알게 됨. Microsoft가 OpenAI에 큰 투자를 하고, ChatGPT가 Azure에서 돌아간다고 들어서 둘 사이가 경쟁관계가 아닐 거라는 인식이 있었음
  • "이 부분을 명확히 해야 한다"는 말에 웃음만 나옴. Microsoft는 예전부터 모든 곳에 의미 없는 .NET 접미사를 붙이던 회사
  • Copilot을 직접 써봤는지 모르겠지만, 정말 형편없는 퀄리티. GPT-3보다도 쓸모없다고 생각
• ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot 등 다양한 LLM 도구를 사용하지만, MS Copilot 종류 중 어느 것도 쓸모 있게 사용한 적이 한 번도 없음. 같은 모델을 쓰면서도 이렇게 엉망이 될 수 있다니 매번 놀람. VS Code에서 쓰는 Github Copilot만이 Microsoft의 LLM 중 유일하게 만족스러웠던 경험. Word에서 거대한 복잡 문서 작업을 멋지게 도와주는 Copilot을 기대했는데, 실제로는 별로임
  • 사용자마다 다르겠지만, GitHub에서 Pull Request 초안 작성 등에 Copilot이 꽤 쓸모 있었다고 느꼈음. 코드베이스에서 에러 라인까지 찾아내서 번거로운 일들을 대부분 자동화. 아주 어려운 작업은 아니었으나, 그만한 시간과 정신력을 줄여줘서 오히려 독서 등 다른 데 쓸 수 있었던 장점
  • 대기업이 일정 규모를 넘으면 쓸모 있는 걸 더 이상 제대로 못 만든다는 결론에 도달. 물론 예외는 있겠지만, 거의 대부분은 그렇다고 체감. 최선은 회사를 인수해서 그나마 잘 되길 바라는 수준
• Copilot은 지적 고갈의 대표 사례로 Microsoft 이미지를 깎고 있다고 생각. 모든 제품을 Copilot이라는 이름으로 리브랜딩하는 것은 무의미하며 브랜드 혼란만 가중. Copilot이 365/azure 전체에 접근권한을 얻는 건 이미 본보기가 있는 보안 재앙 예고편(취약점 패치 사례도 있음). 수많은 제약 조건에 얽매여서 실질적으로 무용지물. 이메일 편집 부탁해도 내 원본만 그대로 토해낼 때도 많음. 단 한가지 장점은 법무부에서도 알아볼 만큼 투명한 라이센스 조항. 진실 여부와 무관하게, 대기업들은 이런 조항만으로도 Copilot을 선택. 아무도 IBM을 선택했다고 해고당하지 않던 역사의 반복
  • 전형적 대형 벤더 전략. 제품의 품질이 아니라, 안심하고 도입할 수 있다는 점이 진짜 핵심
  • Microsoft의 브랜드 혼란은 조직 DNA에 박혀 있어서 이 정도로는 영향 못 줄 것
  • 모든 제품에 Copilot 이름 붙여서 혼란 생기는 현상, 과거 IBM Watson 때가 떠오름
• msft는 한때 엄청난 우위를 가졌음. 독점적인 모델 접근권과 누구보다 빠른 웹 검색 도입까지 가졌으나, 완전히 실패. Bing 앱에 억지로 탑재해 형편없는 UX를 만들었고, 기업 가치를 포괄적으로 확보하기보단 유료 서비스로만 밀어붙여 실패. 제품도 멈췄고, 가장 큰 기회였던 데이터와의 통합에서도 뒤처짐. 복잡해서 못 한 거라 볼 수도 있지만, OpenAI와 다른 경쟁사는 해냄. 결국 또 한 번의 마이크로소프트식 제품 관리 실패 사례
  • 아직 완전히 끝난 것은 아님. MSFT는 최고의 '2등 전략가'로 남들이 시작한 시장에서도 막대한 수익을 낼 수 있음. 클라우드 사업도 한참 늦었음에도 (2011년, AWS 2006년 런칭) 결국 시장점유율 25%까지 오른 전례. 모바일 사업은 실패했지만, AI 영역에서도 완전히 뒤처진 것은 아니라고 생각(개인적으로는 Google, Anthropic, OpenAI 모델을 선호)
  • 이는 어쩔 수 없는 현상. 기업들은 성공 이후엔 항상 자기파괴적 경로를 밟는 경향이 있음. 그래서 비자유(free) 소프트웨어엔 시간 투자 안 함
  • Windows Phone UX를 정말 좋아했음. 단순하고 반응성이 뛰어나서 만족
• 실제로 MS Copilot이 내 일상 업무의 조종사라면 얼마나 좋을지 상상. 현실에서는 이메일 초안, Planner 작업 생성, 미팅 예약도 충분히 못 함. 대부분 MS graph에서 내 데이터를 제대로 활용하지 못하기 때문에, 내 인박스에 Steve가 보낸 이메일 여섯 개가 있다는 것도 모를 때가 많음. PowerPoint 결과물도 좋지 않고, 오히려 LinkedIn 스타일 ppt라는 느낌
  • 내 경험을 공유.
    1. Outlook에서 "Project ABC 주간 상태 업데이트 요청 메일 작성"을 Copilot에 시켰더니 팀원들에게 짧고 캐주얼한 메일을 꽤 그럴듯하게 작성해줌
    2. "집의 전기 용량을 100A에서 200A로 업그레이드하는 프로젝트 플랜을 Planner로 작성해 달라"는 요청에, 버킷별로 잘 정리된 Planner 플랜을 제안함
    3. "8월 1일에 과 'Test Meeting' 일정 잡기" 프롬프트엔 직접 캘린더 동작은 못 하지만 입력 예시를 안내해 주고, PowerShell 스크립트로 자동화도 도와줄 수 있다고 제안
       즉, 이메일 초안이나 프로젝트 플랜은 꽤 근접하게 수행하지만, 일정 예약처럼 데이터 접근권이 부족하면 한계가 있음
  • 그리고 모든 PowerPoint 슬라이드가 4:3 비율! 왜, 대체 왜인 건지 ...
• Copilot 라이선스(무료, 유료의 차이)와, 작업별로 어떤 모델을 선택할 수 있는지 혼란스럽지 않은 사람이 있는지 궁금
  • "Copilot"이라는 말이 VS Code의 에디터 기능일지, github.com의 다양한 기능일지, 아니면 Microsoft 365 오피스 소프트웨어의 일부인지 헷갈리는 현실. 이 글은 365 제품군에 대한 논의라고 생각
  • 많은 Microsoft 제품과 마찬가지로 라이센스가 가장 어렵고 복잡한 부분
  • 공감. 유료 Copilot 계정 쿼터가 오히려 무료 ChatGPT보다 더 빨리 소진되는 듯한 느낌
• 만약 Microsoft를 정말 위협하고 싶다면, OpenAI가 마크다운, docx, html을 채팅 또는 오디오 프롬프트로 바로 작성해 주는 에이전트를 만들어야 함. AI에게 문서를 구두로 지시해서 필요한 포맷으로 변환, 업로드까지 해주는 미래를 상상. 그 날이 정말 기대됨