GitHub, 작업별로 AI 모델 골라 쓰는 'Copilot 퓨전' 공개

GitHub가 'Copilot 퓨전'을 공개했다. 개발자가 쓸 AI 모델을 직접 고르지 않아도, 작업 성격을 따져 알맞은 모델을 자동으로 선택하고 조합해 주는 기능이다. 10월 28일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트메이슨센터에서 시작한 연례 개발자 행사 '깃허브 유니버스 2026' 첫날 발표했다.

기업 고객에게는 과금 방식이 하나 늘었다. 별도 Copilot 구독 없이 AI 기능을 쓰고, 쓴 만큼의 AI 크레딧을 내는 방식이며 GitHub 엔터프라이즈 고객이 고를 수 있다. 구독제도 그대로 둔다.

Copilot 퓨전이 일하는 방식

Copilot 퓨전은 코드 작성, 버그 수정, 까다로운 추론 같은 작업이 각각 얼마나 높은 성능과 비용을 요구하는지 따진다. 그 결과로 모델을 하나 이상 고르고 실행 방식도 정한다. 한 모델만 돌리기도 하고, 여러 모델을 차례로 돌린 뒤 서로의 결과를 맞춰 보기도 한다.

기조연설을 맡은 제이 파리크 Microsoft 코어AI 수석부사장은 이 기능이 여러 모델을 엮어 적은 비용으로 최고 수준에 가까운 성능을 낸다고 말했다. 작업에 무엇이 필요한지 판단한 뒤 단독 실행, 순차 실행, 상호 검토 가운데 가장 맞는 방식을 택한다는 설명이다.

etnews는 이 기능의 목적을, 모델별 성능과 비용을 비교해 가장 알맞은 모델을 쓰면서 개발 속도를 높이고 AI 이용 비용을 줄이는 것으로 전했다. 개발자가 매번 모델을 고르는 부담도 줄어든다고 소개했다.

저장소를 넘나드는 프로젝트 기능

'Copilot 프로젝트'는 개발자가 달성할 목표를 적으면, 여러 코드 저장소에 걸쳐 필요한 AI 에이전트를 띄우고 업무를 나눠 준다. 개발자는 한 화면에서 진행 상황을 확인하며 필요한 결정을 내린다. 지난해 GitHub가 내놓은 '에이전트 HQ'의 연장선에 있는 기능이다. 에이전트 HQ는 여러 에이전트를 한곳에서 관리하는 도구다.

코드 품질 쪽에서는 'Copilot 코드 리뷰 맥스'가 바뀐 코드를 깊이 들여다보고 심각한 오류를 찾는다. 'Copilot 오토메이션'은 앞서 끝난 작업의 결과를 살핀 뒤 개선 방안을 내놓는다.

파리크 수석부사장은 개발자가 코드를 직접 짜던 데서 수십, 때로는 수백 개 에이전트의 일을 감독하는 쪽으로 빠르게 옮겨 가고 있다고 진단했다. 그래도 개발자가 풀어야 할 과제는 변함없이 쓸모 있는 소프트웨어를 완성하는 일이라고 강조했다.

배경과 인프라 투자

GitHub의 '옥토버스 2026' 보고서를 보면 지난 9월 모델을 직접 골라 쓴 Copilot 이용자의 61%가 둘 이상의 모델을 썼다. 4개월 전 50%에서 11%포인트 올랐다. etnews는 개발 작업마다 적합한 모델이 달라 모델 선택 부담과 AI 이용 비용이 늘어난 것으로 분석했다.

에이전트 사용이 늘 것에 대비해 GitHub는 올해 CPU 코어 400만 개, 고속 스토리지 160PB, 네트워크 용량 초당 50TB를 더한다. Microsoft 애저의 멀티 리전 환경으로 옮기는 작업은 내년 초 마칠 계획이다.