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AWS, 클로드 코드·오픈AI 코덱스와 AI 코딩 보안 서비스 연동

아마존웹서비스(AWS)가 앤트로픽, 오픈AI와 협력해 인공지능(AI) 코딩 보안 서비스를 개발자 워크플로 전반으로 확대한다. 생성형 AI 코딩 도구 확산이 빨라지는 가운데 개발 과정에서 발생하는 취약점을 탐지·보완하는 시장 공략을 본격화한 것이다. AWS는 5일 공식 블로그를 통해 앤트로픽, 오픈AI와 AI 코딩 보안 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력으로 AWS는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 등 AI 코딩 환경에 AWS 컨티뉴엄을 통합 제공한다. AWS 컨티뉴엄은 개발자가 코드를 작성하는 과정에서 취약점 후보를 찾아내고, 이를 고객의 AWS 환경 정보와 연결해 실제 위험도를 가려내는 데 초점을 맞춘 서비스다. 단순히 코드상 결함 가능성을 탐지하는 데 그치지 않는다. 설정값, IAM 정책, 네트워크 구조, 외부 노출 여부 등을 함께 분석해 우선 대응이 필요한 사안을 추려내는 방식이다. 이번 통합으로 개발자는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 같은 AI 코딩 도구 안에서 보안 검증 결과를 반영한 코드 제안을 받을 수 있게 된다. 기존에는 코드 작성 뒤 별도 보안 도구로 취약점을 점검하고, 이후 보안팀과 개발팀이 다시 우선순위를 조정하는 과정을 거쳐야 했다면 앞으로는 이러한 절차가 개발 환경 안에서 한층 압축될 것으로 보인다. AWS는 특히 최신 AI 모델의 성능 향상만으로는 기업 보안 수요를 충분히 충족하기 어렵다고 보고 있다. 모델이 취약점을 찾아내는 능력은 빠르게 고도화되고 있지만, 실제 현장에서는 어떤 문제가 실질적인 위험으로 이어지는지 판단하고 검증하는 과정이 더 중요하다는 판단이다. 이에 따라 AWS 컨티뉴엄은 여러 모델과 도구를 엮는 오케스트레이션 계층 역할을 맡아 탐지, 우선순위화, 검증, 수정 제안까지 연결하는 구조로 설계됐다. 업계에서는 이번 발표를 두고 AI 코딩 시장 경쟁이 생산성 중심에서 보안 중심으로 확장되는 신호로 보고 있다. 생성형 AI 코딩 도구가 빠르게 보급되면서 개발 속도는 높아졌지만, 부정확하거나 취약한 코드가 함께 확산할 수 있다는 우려도 커지고 있기 때문이다. 앞으로는 누가 더 빠르게 코드를 생성하느냐보다, 누가 더 안전하고 실제 운영 환경에 맞는 코드를 제안하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오를 것이라는 분석이 나온다. AWS 입장에서는 앤트로픽과 오픈AI의 코딩 도구가 확보한 개발자 접점에 자사 보안 서비스를 연결함으로써 AI 개발 생태계 내 영향력을 넓히는 효과도 기대할 수 있다. 클라우드 인프라 사업자로서 축적한 고객 환경 데이터와 운영 맥락을 보안 분석에 접목해 차별화를 노리는 전략으로 풀이된다. 초기 설계 파트너로 참여한 리비안도 긍정적인 반응을 내놨다. 리비안은 AWS 컨티뉴엄이 소스코드와 기업 내부 지식을 연결해 실제로 의미 있는 보안 취약점을 가려내고, 심각한 문제를 더 빠르게 수정하는 데 도움을 줄 수 있다고 평가했다. 쳇 카푸어 AWS 검색·보안·옵저버빌리티 부문 부사장은 "AI 모델이 빠르게 발전하는 만큼 이를 악용한 공격도 함께 고도화하고 있다"며 "AWS 컨티뉴엄은 탐지부터 검증, 수정, 복구 과정에 이르기까지 각 단계에 가장 적합한 모델을 활용할 수 있도록 지원하는 통합 오케스트레이션 도구"라고 설명했다.

2026.08.06 09:06남혁우 기자

[AI 고속도로] AWS CEO "AI 사업 잠재력 막대…데이터센터 투자 늘린다"

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 활용이 모델 학습을 넘어 실제 서비스 운영 단계로 확산되면서 클라우드 수요가 빠르게 늘고 있다고 밝혔다. 이에 맞춰 데이터센터와 AI 인프라 투자를 확대하며 장기 성장 기반 확보에 속도를 내겠다는 목표다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 4일(현지시간) 공개된 블룸버그와의 인터뷰에서 "AI 사업의 잠재력은 그야말로 막대하다"며 "기업들이 AI 모델을 학습하는 단계를 넘어 실제 업무에 AI를 적용하기 시작하면서 추론 수요가 빠르게 증가하고 있다"고 밝혔다. 가먼 CEO는 최근 기업들의 AI 활용 방식이 빠르게 변화하고 있다고 설명했다. 초기에는 거대언어모델(LLM) 학습을 위한 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 구축이 중심이었다면, 이제는 완성된 AI 모델을 실제 서비스와 업무에 적용하는 추론 중심의 워크로드가 빠르게 늘고 있다는 평가다. 그는 "여전히 대규모 학습 클러스터 수요도 이어지고 있지만 AI 모델이 더욱 강력해질수록 더 많은 기업이 자사 업무에 추론 기능을 통합하고 있다"며 "AI 인프라 수요는 앞으로도 확대될 것"이라고 내다봤다. 이같은 흐름은 AWS 실적에서도 확인된다. 아마존이 지난달 30일(현지시간) 발표한 올해 2분기 실적에 따르면 AWS 매출은 전년 동기 대비 37% 증가한 422억 3200만 달러(약 60조 4255억원)를 기록했다. 최근 18개 분기 가운데 가장 높은 성장률이다. 영업이익은 166억 2100만 달러(약 23조 7896억원)로 전년보다 64% 늘며 아마존 전체 영업이익의 절반 이상을 차지했다. AI 투자 확대에 따른 비용 부담도 커졌다. 아마존은 데이터센터·서버·메모리 등 AI 인프라 투자 확대에 따라 올해 자본지출(CAPEX) 전망치를 기존 2000억 달러(약 286조원)에서 2200억 달러(약 314조원)로 상향 조정했다. 잉여현금흐름(FCF)은 대규모 설비투자 영향으로 적자로 전환했지만 AWS의 성장세가 투자 회수에 대한 시장 우려를 상당 부분 상쇄했다는 평가가 나온다. 시장도 긍정적으로 반응했다. 아마존 주가는 실적 발표 이후 상승세를 이어가며 3일(현지시간) 시가총액 3조 달러(약 4293조원)를 처음 돌파했다. AWS가 약 4년 만에 가장 높은 성장률을 기록한 데다 AI 인프라 투자 확대 기조를 재확인하면서 투자 심리가 개선된 영향으로 분석된다. 이에 마이크로소프트(MS)·메타·알파벳 등 다른 빅테크와 AI 인프라 기업들의 주가도 함께 상승했다. 가먼 CEO는 AWS가 향후 데이터센터 투자 계획도 장기 수요를 바탕으로 추진하고 있다고 설명했다. 그는 "우리는 고객들과 5년 단위 장기 계약을 체결하며 신규 데이터센터 수요를 예측 중"이라며 "현재도 수요가 공급을 크게 웃돌고 있어 고객들이 원하는 규모를 맞추기 위해 지속적으로 구축하고 투자할 것"이라고 말했다.

2026.08.04 10:24한정호 기자

아마존, '노바' 시리즈 운영 중단…"새 AI 모델 개발에 집중"

아마존이 인공지능(AI) 모델 '노바' 제품군을 단계적으로 정리하고 새 모델 개발에 자원을 집중하는 것으로 전해졌다. 29일(현지시간) 비즈니스인사이더 보도에 따르면 아마존은 기존 노바 개발 조직을 정리하고 피터 아빌 부사장이 이끄는 '프런티어 모델 연구(FMR)' 계획을 사내 핵심 AI 사업으로 추진 중인 것으로 확인됐다. 내부 소식통은 올해 말 열리는 연례 기술 컨퍼런스 '리인벤트' 목표로 새 모델을 개발 중이라고 비즈니스인사이더에 밝혔다. 아마존은 노바 계열 가운데 고성능 모델로 분류된 '노바 프리미어'와 통합형 멀티모달 모델 '노바 옴니'를 단계적으로 폐기할 예정인 것으로 알려졌다. 동영상 생성 모델 '노바 릴'과 이미지 생성 모델 '노바 캔버스'도 정리 대상에 포함됐다. 비즈니스인사이더는 아마존이 제품별로 분산된 개발 역량을 차세대 프런티어 모델에 통합 집중하려는 전략을 택한 것으로 봤다. 기존 모델을 개선하는 대신 새 기반모델을 처음부터 다시 설계해 주력 제품을 대체하려는 움직임이다. 노바는 아마존이 오픈AI와 구글 등 생성형 AI 기업에 대응하기 위해 내놓은 모델 제품군이다. 아마존웹서비스(AWS) 생성형 AI 플랫폼 '아마존 베드록'을 통해 제공되며 텍스트와 이미지, 영상, 음성 등 다양한 데이터를 처리하거나 생성하는 모델로 구성됐다. 노바 프리미어는 노바 제품군 가운데 가장 높은 성능을 목표로 개발된 멀티모달 모델이다. 텍스트와 이미지, 영상, 문서, 코드 등을 동시에 처리하며 복잡한 작업을 수행하거나 소형 모델을 학습시키는 데 활용하도록 설계됐다. 노바 캔버스는 문장을 입력해 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 수정하는 모델이다. 노바 릴은 텍스트와 이미지를 바탕으로 영상을 만드는 데 초점을 맞춘 생성형 AI 모델이다. 아마존이 노바 브랜드와 관련 사업을 모두 없애는 것은 아니다. 경량 모델인 '노바2 라이트'와 실시간 음성 대화를 지원하는 '노바2 소닉'은 유지한다. 기업이 자체 데이터와 전문 지식을 활용해 맞춤형 AI 모델을 구축하는 '노바 포지'도 계속 운영한다. 웹브라우저에서 검색과 입력 등 작업을 수행하는 AI 에이전트 기술 '노바 액트'도 존속 대상에 포함됐다. 새 모델 개발을 맡은 아빌 부사장은 미국 버클리 캘리포니대 교수이자 로봇 AI 스타트업 코버라이언트 공동창업자 출신이다. 그는 아마존이 2024년 코버라이언트 창업자와 핵심 인력을 영입하는 과정에서 회사에 합류했다. 아마존은 최근 범용인공지능(AGI) 관련 사업부 직원 일부를 해고하는 등 AI 조직도 재편했다. 다만 새로 개발하는 차세대 기반모델이 향후 노바 브랜드를 이어받을 가능성은 남아 있다. 업계는 아마존의 전략 수정이 메타가 기존 모델 개발 체계를 재편한 사례와 유사하다고 보고 있다. 메타는 개방형 모델 '라마'가 기대에 미치지 못하자 스케일AI 창업자 알렉산더 왕을 영입해 메타초지능연구소를 이끌도록 하고 새 AI 모델 개발에 나섰다. 아마존은 "AI 모델 개발이 우리가 추진하는 가장 중요한 과제 중 하나라는 점은 변함이 없다"고 말했다.

2026.07.30 11:02김미정 기자

현대오토에버, 현대차와 3986억 AWS 계약…지난해 h클라우드 대비 3배 이상

현대오토에버가 현대자동차와 대규모 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 약정 계약을 체결했다. 이번 계약 규모는 지난해 맺은 현대차그룹 전용 클라우드 플랫폼 'h클라우드(hCloud)' 관련 계약의 3배를 웃돌아 주목된다. 29일 전자공시시스템에 따르면 현대오토에버는 현대자동차와 'AWS 프라이빗 프라이싱(Private Pricing) 약정 계약'을 체결했다고 공시했다. 계약금액은 3985억8880만원으로 2025년 연결 기준 매출액의 9.4%에 해당한다. AWS 프라이빗 프라이싱은 일정 기간 AWS 사용을 약정하고 사전 협의한 맞춤형 단가를 적용하는 방식이다. 장기 클라우드 수요를 전제로 비용 부담을 낮추고 예산 집행의 예측 가능성을 높일 수 있다. 계약기간은 2026년 10월 1일부터 2031년 9월 30일까지다. 계약금과 선급금은 없으며, 매월 실사용료를 청구하는 구조다. 이번 AWS 계약은 지난해 7월 체결한 1255억원 규모의 h클라우드 인프라·보안 서비스 계약과 비교해 3배 이상 큰 규모다. 현대오토에버는 이에 앞서 지난 24일 현대차·기아와 총 3043억5090만원 규모의 '2026년 GPU 서버 통합 구매 및 공급 계약'도 체결했다. 다만 지난해 h클라우드 계약과 올해 AWS 계약, GPU 서버 공급 계약은 구조와 성격이 서로 달라 단순 비교에는 한계가 있다. 그럼에도 시장에서는 현대차그룹의 AI 인프라 투자가 확대되는 흐름으로 해석하는 분위기다. 특히 지난해 10월 정의선 현대차그룹 회장, 이재용 삼성전자 회장, 젠슨 황 엔비디아 CEO 회동 이후 거론돼 온 그룹 차원의 AI 인프라 투자가 본격화하는 것 아니냐는 관측도 나온다. 이에 대해 현대오토에버 측은 "이번 계약은 그동안 그룹사와 진행해온 통상적인 계약"이라고 밝혔다.

2026.07.29 13:55남혁우 기자

"AI 스스로 AI 개선한다"…AWS, 리커시브와 6천억 규모 협력

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 스스로 고도화하는 자동화 연구를 본격화한다. 이를 통해 AI 개발 속도와 효율을 높여 차세대 경쟁력을 강화하겠다는 구상이다. 29일 AWS는 리커시브 슈퍼인텔리전스(이하 리커시브)와 4억1000만달러(약 5966억원) 규모 다년 협력을 체결했다고 밝혔다. 리커시브는 지식 발견을 자동화하는 '재귀적 자기개선형 초지능(recursive self-improving superintelligence)'을 개발하는 스타트업이다. AI가 스스로를 안전하게 개선하는 방식을 실험하는 개방형 자동 과학 발견 프로세스를 구축한 점이 특징이다. 이번 협력을 통해 리커시브는 개발 중인 자동화 AI 연구 시스템을 AWS를 주력 클라우드 사업자로 삼아 운영할 계획이다. AI 성능을 안전하게 개선하기 위한 실험을 반복 수행하고, 그 결과를 다음 연구 루프에 반영하는 방식으로 자동화된 지식 발견을 추진하겠다는 구상이다. 양사는 이번 협력의 일환으로 대규모 자동화 AI 연구에 특화한 인프라도 공동 개발할 계획이다. 범용 클라우드 자원을 단순 임대하는 수준을 넘어, 반복적이고 병렬적인 AI 연구 워크로드에 맞춘 전용 환경을 함께 설계하겠다는 설명이다. AWS 측은 이번 계약에 지분 투자 요소는 포함되지 않았다고 밝혔다. AWS는 이번 협력을 차세대 AI 워크로드 확대 사례로 보고 있다. 제이슨 베넷 AWS 스타트업 및 벤처캐피털 글로벌 총괄 부사장은 자기개선형 AI가 연구 루프를 거듭할수록 컴퓨팅 수요를 증폭시킨다고 평가했다. 각 연구 루프가 다음 실험을 생성하는 만큼 병렬 처리 역량과 인프라 탄력성이 핵심 경쟁력이 된다는 설명이다. 리커시브는 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타 AI, 세일즈포스 AI, 우버 AI 출신 인력이 설립한 스타트업이다. 지난 5월 기업가치 46억5000만 달러(6조 7704억원)를 평가받고 AMD 벤처스와 엔비디아 등으로부터 투자를 유치했다. 회사는 첫 공개 성과로 자사의 자동화 AI 연구 시스템이 인간이 2년간 유지해온 리더보드 기록을 넘어섰고, 인간-AI 협업 방식의 실시간 성과도 앞질렀다고 주장했다. 나노챗, 나노GPT 스피드런, 솔-이그젝벤치(SOL-execBench) 등 3개 벤치마크에서 새로운 최고 성능을 기록했다는 설명이다. 다만 이런 성과가 범용적인 자기개선 능력으로 이어지는지에 대해서는 재현성과 안전성, 비용 효율성 측면에서 추가 검증이 필요하다는 시각도 있다. 리처드 소셔 리커시브 최고경영자(CEO) 겸 공동창업자는 "AWS와의 파트너십을 통해 세계에서 극소수의 팀만이 감당할 수 있는 규모로 자기개선형 AI 연구를 구동할 인프라를 확보하게 됐다"며 "우리는 이미 자동화 AI 연구 시스템이 수년간의 인간 최적화 성과를 뛰어넘을 수 있다는 점을 보여줬고, 연구 루프가 자율적으로 돌아갈수록 그 격차는 더 벌어질 것"이라고 말했다. 이어 "AI는 코드이고, AI는 코드를 작성할 수 있다"며 "이 루프를 제대로 구현할 수 있다면 과학적 방법론 자체를 자동화할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 또 "AWS와 함께 시스템과 인프라를 고도화해 발명과 발견의 속도를 끌어올리겠다"고 강조했다. 제이슨 베넷 AWS 스타트업·벤처캐피털 총괄 부사장은 "연구 루프 하나하나가 다음 실험을 만들어내는 자기개선형 AI는 컴퓨팅 수요를 계속 증폭시킨다"며 "리커시브는 불과 몇 달 만에 커뮤니티 주도 최적화가 수년에 걸쳐 이룬 성과를 뛰어넘는 결과를 냈다"고 평가했다. 이어 "AWS는 이런 연구 루프를 대규모로 병렬 처리할 수 있는 탄력성을 제공한다"며 "순차적으로 수개월 걸리던 연구를 며칠 단위의 병렬 발견으로 전환할 수 있는 신뢰성·보안성·맞춤형 컴퓨팅 자원도 지원한다"고 덧붙였다.

2026.07.29 09:58남혁우 기자

"월 70원 쓰는데 3조원 요금폭탄"...AWS 비용 예상 버그에 고객 '패닉'

아마존웹서비스(AWS) 청구 시스템 오류로 일부 고객 계정에 수조원에 달하는 예상 사용 요금이 표시되는 일이 발생했다. 실제 과금에는 영향이 없었지만 평소 수십원 수준의 서비스를 쓰던 이용자 계정에 막대한 예상 청구액으로 표시되면서 고객은 큰 혼란을 겪었다. AWS는 18일(현지시간) 서비스 상태 페이지를 통해 AWS 빌링 및 비용 관리 콘솔과 비용 및 사용량 보고서(CUR) 에서 잘못된 예상 비용 및 사용량 데이터가 표시되는 문제가 발생했으며 현재는 복구를 완료했다고 밝혔다. 장애는 미국 서부시간(PDT) 기준 16일 오후 7시 38분부터 17일 오전 6시까지 발생했다. 한국시간으로는 17일 오전 11시 38분부터 같은 날 오후 10시까지다. 이 기간 고객은 실제보다 과도하게 증가한 예상 비용을 확인했으며 AWS 예산(AWS Budget) 과 비용 이상 탐지(Cost Anomaly Detection) 기능을 통해 예산 초과 및 이상 비용 경고도 수신했다. 문제는 AWS 사용자 커뮤니티를 중심으로 빠르게 확산됐다. 레딧 AWS 커뮤니티에는 한 사용자가 평소 월 0.05달러(약 70원) 수준의 서비스를 이용해왔는데 이번 달 예상 청구액이 약 24억9000만달러(약 3조4000억원) 로 표시됐다고 주장하는 게시물이 올라와 화제가 됐다. 다른 이용자들도 수백만달러에서 많게는 수십억달러대 비용이 표시됐다는 사례를 잇달아 공유했다. 일부는 사용하지 않은 서비스 비용까지 잡힌 것처럼 보였다고 주장했다. 다만 이는 커뮤니티에 올라온 사용자 사례로 개별 화면에 표시된 금액이 실제 청구서로 확정됐다는 뜻은 아니다. AWS는 해당 수치가 실제 청구 금액이 아닌 예상 비용 데이터 오류라고 설명했다. 회사 측에 따르면 실제 고객 청구서(invoice)와 과금 내역에는 영향을 주지 않았으며, 잘못된 데이터는 비용 분석 도구와 청구 콘솔에 반영됐다. 원인은 청구 계산 시스템의 설정 변경 과정에서 발생한 오류로 파악됐다. AWS는 서비스별 요금을 계산하기 위해 단위 변환(Unit Conversion) 데이터를 활용하는데, 관련 구성 변경 과정에서 데이터 업데이트가 실패하면서 일부 비용 항목이 비정상적으로 부풀려졌다고 설명했다. 논란이 커진 것은 AWS 내부 감시 체계도 즉시 작동하지 않았기 때문이다. AWS는 내부 경보 시스템이 비용 이상 현상을 감지했음에도 예상 청구 생성 프로세스를 자동으로 중단하거나 엔지니어링 조직에 즉시 경고를 전달하지 못했다고 밝혔다. 결국 고객 문의가 접수된 뒤에야 엔지니어들이 문제를 인지하고 조사에 착수했다. AWS는 이후 예상 청구 데이터 생성을 일시 중단하고, 예산 및 비용 이상 탐지 기능도 예방 차원에서 비활성화한 뒤 전체 고객 계정의 비용 데이터를 재처리했다. AWS에 따르면 대다수 계정은 미국 서부시간 기준 18일 오전 6시, 한국시간 기준 18일 오후 10시까지 정상 상태로 복구됐다. 일부 소수 계정은 후속 처리 중이며, 관련 안내는 'Personal Health Dashboard'를 통해 제공될 예정이다. AWS는 "잘못된 예상 비용 데이터로 고객들에게 혼란을 끼친 점을 사과한다"며 "유사한 문제가 발생할 경우 즉시 청구 계산을 중단하고 엔지니어링 팀에 알릴 수 있도록 내부 경보 체계를 개선했다"고 밝혔다.

2026.07.19 07:08남혁우 기자

[현장] "개발 방식이 달라졌다"…현대해상·LG유플러스·SK AX가 써본 'AI-DLC'

국내 기업들이 아마존웹서비스(AWS)가 설계한 인공지능(AI) 기반 개발 방법론 'AI-DLC'를 활용해 개발 기간을 단축하고 협업 효율을 높인 사례를 공개했다. 단순히 AI로 코드를 작성하는 수준을 넘어 요구사항 정의·설계·구현·검증 전 과정을 AI와 함께 수행하면서 개발 생산성과 결과물의 일관성을 동시에 확보했다는 평가다. AWS코리아는 16일 서울 강남구 센터필드 오피스에서 기자간담회를 열고 지난 5월 진행한 'AWS 서밋 서울 2026' AI-DLC 챌린지 우승팀인 현대해상·LG유플러스·SK AX 개발 담당자들과 대담 세션을 실시했다. 이번 대회에서 현대해상은 AI-DLC를 기반으로 AI 업무 인텔리전스 플랫폼 '하이 유니버스(Hi-Universe)'를 개발했다. 신상품 기획이나 신규 업무가 등록되면 관련 부서와 담당자를 연결하고 중복 업무와 협업 가능성을 AI가 분석해 먼저 제안하는 플랫폼이다. 그래프 데이터베이스를 기반으로 조직 내 업무와 담당자를 연결해 협업 대상을 자동으로 추천하는 것이 특징이다. 장진우 현대해상 데이터사이언스파트 대리는 "기존에는 요구사항 정의부터 개발, 검증까지 반복되는 과정에 많은 시간이 필요했다"며 "AI-DLC를 적용하면서 AI와 함께 개발 사이클을 진행할 수 있었고 이번 프로젝트에선 요구사항 정의부터 개발까지 약 6시간 만에 완료할 수 있었다"고 말했다. 이어 "단순히 기능을 만드는 것이 아니라 어떤 부서와 왜 협업해야 하는지까지 AI가 제안하는 것이 핵심"이라며 "속도뿐 아니라 품질까지 함께 확인할 수 있어 생산성 향상을 체감했다"고 덧붙였다. LG유플러스는 차량 내 다중 화자 AI 에이전트 '패밀리 프로필 코파일럿'을 선보였다. 차량 안에서 여러 명이 동시에 대화해도 화자를 구분하고 가족 구성원별 특성에 맞춰 개인화된 응답을 제공하는 서비스다. 향후 성별·연령·선호도 등을 반영해 개인화 수준을 더욱 높일 계획이다. 권영우 LG유플러스 모빌리티AX개발팀 책임은 "개발 프로젝트를 진행하다 보면 문서를 보는 사람마다 해석이 달라질 수 있는데 AI-DLC는 산출물의 일관성을 유지할 수 있다는 점이 가장 인상적이었다"며 "개발 과정에서 요구사항이 바뀌더라도 전체 맥락을 유지하면서 작업을 이어갈 수 있었다"고 밝혔다. SK AX는 IT서비스 사업에서 고객 제안요청서(RFP)를 자동 분석하는 'RFP 인사이트 AI'를 개발했다. 최대 200쪽 분량의 RFP를 분석해 요구사항과 리스크, 작업분류체계(WBS), 프로젝트 수행 조직까지 자동으로 생성하는 서비스로, 사업 제안 단계의 반복 업무를 줄이는 데 중점을 뒀다. 유해식 SK AX AI 아키텍트팀 매니저는 "기존 AI 코딩은 대부분 코드 작성 단계에만 활용됐지만 AI-DLC는 요구사항을 정의하는 단계부터 활용할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점이었다"며 "프로젝트 전 과정에서 담당자 역할과 산출물의 일관성을 유지하는 데 많은 도움을 받았다"고 말했다. 참가자들은 공통적으로 AI-DLC가 단순히 개발 속도를 높이는 도구가 아니라 프로젝트 전체 품질을 높이는 개발 방식이라고 평가했다. AI가 요구사항과 설계, 문서화를 함께 수행하면서 사람은 각 단계마다 검토와 승인에 집중할 수 있어 결과물의 완성도가 높아졌다는 설명이다. 유 매니저는 "AI-DLC는 단계마다 사람이 검토하는 절차가 포함돼 있어 품질을 확보할 수 있다는 점을 확인했다"며 "앞으로 AI를 코드 작성 도구로만 활용하는 것이 아니라 프로젝트 처음부터 끝까지 함께하는 개발 방식으로 접근하는 것이 중요해질 것"이라고 강조했다.

2026.07.16 12:17한정호 기자

[현장] 바이브 코딩 한계 넘는다…AWS, AI·사람 협업 'AI-DLC' 전면에

최근 IT 업계에서 인공지능(AI)을 활용한 소프트웨어(SW) 개발이 확산되는 가운데, 아마존웹서비스(AWS)가 코드 생성을 넘어 AI와 사람이 개발 전 과정을 함께 수행하는 'AI-DLC'를 앞세워 새로운 개발 패러다임 확산에 나섰다. 박혜영 AWS코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 16일 서울 강남구 센터필드 오피스에서 개최한 기자간담회에서 "AI 활용 개발에서 중요한 것은 도구가 아니라 체계"라며 "AI가 실행하고 사람이 단계별로 검증하는 AI-DLC가 속도와 품질을 모두 확보할 수 있는 새로운 개발 방식"이라고 밝혔다. AWS는 클로드코드, 코덱스 등 AI 코딩 도구만으로는 실제 개발 생산성이 기대만큼 향상되지 않는다는 점에 주목해 AI-DLC 방법론을 설계하고 깃허브에 공개했다. 실제 회사가 인용한 서클CI 조사 결과에 따르면 AI를 도입한 개발 조직 가운데 상위 5%만 의미 있는 성과를 거뒀으며 기능 개발 속도는 85% 빨라졌지만 서비스 배포 속도는 26%만 개선된 것으로 나타났다. 스택 오버플로우 설문에서도 응답자의 66%가 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'를 수정하는 데 오히려 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AI가 코드 작성은 빠르게 수행하지만 전체 개발 과정은 충분히 지원하지 못한다는 분석도 내놨다 박 SA는 "AI가 코딩 과정을 빠르게 만들어주지만 SW 개발에서 코딩이 차지하는 비중은 약 20%에 불과하다"며 "설계·테스트·협업·운영을 포함한 80%를 지원해야 진정한 생산성 향상이 가능하다"고 짚었다. AWS가 설계한 AI-DLC는 프로젝트 착수·구축·운영 등 개발 전 과정을 AI와 사람이 함께 수행하는 협업형 개발 방법론이다. AI가 각 단계 작업을 수행하면 사람은 승인과 검토를 반복하며 다음 단계로 넘어가는 구조다. 프로젝트 전 과정의 의사결정과 산출물은 문서 형태로 자동 기록돼 감사 추적과 인수인계도 쉽게 할 수 있도록 설계됐다. 특히 단일 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 단계별 11개 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 것이 특징이다. 각 단계에서 축적된 문맥을 다음 단계로 연결하고 요구사항 정의서와 설계 문서, API 문서, 보안 문서, 운영 매뉴얼 등도 함께 생성해 개발 과정 전체를 표준화한다. 기존 AI 코딩 도구가 개발 일부만 지원하는 데 그쳤다면, AWS는 요구사항 정의부터 설계·구현·운영까지 AI와 사람이 함께 협업하는 체계를 구축해 개발 생산성과 품질을 동시에 높인다는 목표다. 박 SA는 "AI에게 모든 것을 맡기는 바이브 코딩은 빠를 수 있지만 통제와 품질 보장이 어렵다"며 "AI-DLC는 AI가 실행하고 사람이 방향을 결정하는 구조로 안전성과 생산성을 동시에 확보하는 것이 핵심"이라고 말했다. 이날 AWS는 대표 개발 도구인 '키로'도 함께 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 바로 코드를 생성하는 기존 방식과 달리, 요구사항과 설계 문서를 먼저 작성한 뒤 개발을 진행하는 스펙 기반 개발 방식을 지원한다. 또 단계별 승인 절차와 자동 테스트, 문서화, 보안 점검 기능 등을 제공한다. AWS는 오픈소스 벤치마크에서 키로와 유사 성능 AI 모델을 비교한 결과, 키로의 작업 비용이 다른 AI 개발 도구의 6분의 1 수준으로 나타났다고 밝혔다. 국내 기업들의 활용 사례도 소개됐다. LG전자는 AI-DLC를 자체 개발 환경에 적용해 800개 개발 주기를 기존 2주에서 1주로 단축하고 총 투입 공수도 절반 수준으로 줄이며 생산성을 두 배 높였다. CJ올리브영은 3일간 진행한 AI-DLC 워크숍을 통해 5개의 프로젝트 최소기능제품(MVP)을 개발하고 AI 샌드박스를 신설하는 등 조직의 개발 방식 자체를 변화시키고 있다. 박 SA는 "AI-DLC는 특정 AI 코딩 도구가 아니라 어떤 생성형 AI 개발 환경에서도 활용할 수 있는 오픈소스 개발 방법론"이라며 "AI 시대에는 코드를 얼마나 빨리 작성하느냐보다 AI와 사람이 함께 품질과 운영까지 책임지는 개발 체계를 만드는 것이 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다.

2026.07.16 12:06한정호 기자

달에서 찍은 4K 영상, 지구로 한 번에…AWS, 실시간 우주 통신 뒷받침

아마존웹서비스(AWS)가 미국 항공우주국(NASA)의 유인 달 탐사 임무를 지원하며 우주 통신과 글로벌 미디어 전송 기술력을 입증했다. AWS는 NASA의 유인 달 탐사 임무 '아르테미스 II' 수행 과정에서 광통신 시스템을 통해 전송된 4K 영상을 글로벌 네트워크와 클라우드 기반 미디어 서비스를 활용해 전 세계 시청자에게 전달했다고 8일 밝혔다. 올해 4월 발사된 아르테미스 II는 1972년 아폴로 17호 이후 처음으로 인간을 태우고 달을 탐사한 임무다. NASA+와 유튜브, 프라임 비디오를 통해 약 2500만 명이 발사 장면을 실시간으로 시청했으며 이후 우주비행사가 달을 선회하며 촬영한 4K 영상이 사상 처음으로 레이저 통신을 통해 지구로 전송됐다. AWS는 임무 수행 과정에서 비행 경로 시뮬레이션에도 클라우드 인프라를 제공했다. NASA 존슨우주센터 오리온 비행 과학팀은 정상과 비정상 상황을 포함한 수만 건의 시뮬레이션을 AWS '거브클라우드'에서 수행했다. 또 발사 이후 48시간 동안 대규모 컴퓨팅 자원을 활용해 변화하는 상황에 맞춰 비행 경로를 거의 실시간으로 재계산하고 최적화했다. 아울러 AWS는 NASA가 20년 이상 개발한 오리온 아르테미스 II 광통신 시스템(O2O)을 통해 전송된 데이터를 글로벌 네트워크로 연결했다. 호주 마운트 스트롬로 천문대에서 수신한 레이저 신호를 AWS 글로벌 백본 네트워크를 통해 약 1만 5000km 떨어진 미국 뉴멕시코주 화이트 샌즈 복합단지까지 수 밀리초 만에 전달해 영상 처리와 임무 운영을 지원했다. AWS에 따르면 회사와 NASA, 호주국립대학교는 해당 연결을 수주 만에 구축했으며 구축 비용은 노트북 한 대 가격 수준이었다. 글로벌 영상 전송에는 AWS 엘리멘탈 서비스가 활용됐다. AWS 엘리멘탈 미디어라이브가 라이브 영상 인코딩을 담당했고 AWS 엘리멘탈 미디어커넥트는 NASA+를 비롯해 유튜브와 프라임 비디오 등 글로벌 플랫폼으로 영상을 안정적으로 전송했다. NASA는 이 체계를 기반으로 향후 유인 달 착륙을 목표로 하는 아르테미스 IV 임무의 스트리밍 환경도 검증했다. NASA는 아르테미스 IV 생중계 시청자가 약 2억 5000만 명에 이를 것으로 예상 중이다. AWS는 이번 임무를 통해 우주 통신과 클라우드, 미디어 서비스를 결합한 종단 간 전송 체계를 구현했다고 설명했다. 달 인근에서 촬영된 4K 영상은 약 40만km 거리를 레이저 통신으로 전송한 뒤 AWS 글로벌 네트워크를 거쳐 NASA와 전 세계 시청자에게 실시간으로 전달됐다. AWS는 "이번 아르테미스 II 임무는 50여 년 만에 인류가 다시 달을 선회한 첫 사례"라며 "달에서 지구까지 약 25만 마일에 이르는 레이저 통신과 수년에 걸친 엔지니어링, 수주 만에 노트북 한 대 가격 수준으로 구축한 네트워크를 결합해 4K 영상 전송과 글로벌 스트리밍을 구현했다"고 밝혔다.

2026.07.08 16:11한정호 기자

AWS, 데스크톱 앱도 AI 에이전트로 자동화…기업 AX 속도

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 에이전트가 기존 데스크톱 애플리케이션까지 활용할 수 있도록 지원하는 기능을 공개하며 기업 업무 자동화 시장 공략을 강화한다. 별도 API 개발이나 애플리케이션 이전 없이도 레거시 업무 환경에 AI 에이전트를 적용할 수 있도록 지원해 기업 AI 전환(AX) 속도를 높인다는 전략이다. AWS는 AI 에이전트가 '아마존 워크스페이스 애플리케이션'을 통해 데스크톱 애플리케이션에 안전하게 접근하고 작업을 수행할 수 있는 기능을 정식 출시했다고 7일 밝혔다. 회사 측에 따르면 많은 기업이 최신 API를 지원하지 않는 데스크톱 애플리케이션에서 핵심 업무를 운영 중이다. 이 때문에 자동화 효과가 큰 업무일수록 AI 에이전트가 접근하지 못하는 '라스트마일' 문제가 발생해왔다. 이에 AWS는 이번 기능을 통해 기존 거버넌스와 컴플라이언스 체계를 유지하면서도 데스크톱 환경까지 AI 자동화를 확대할 수 있도록 지원한다는 목표다. 이번 기능으로 AI 에이전트는 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서비스 엔드포인트를 통해 데스크톱 애플리케이션과 상호작용한다. AWS 아이덴티티 및 액세스 관리(IAM)를 기반으로 인증되며 모든 작업은 AWS 클라우드트레일과 아마존 클라우드워치에 기록돼 감사 추적 기능도 제공한다. 기업은 이미 운영 중인 워크스페이스 환경에 AI 에이전트를 연결할 수 있어 별도의 API를 구축하거나 애플리케이션을 마이그레이션하고 인프라를 추가하지 않아도 되는 것이 특징이다. 기존 데스크톱 환경을 유지한 채 AI 기반 업무 자동화를 확대할 수 있다는 설명이다. AWS는 퍼블릭 프리뷰 기간 동안 고객 피드백을 반영해 세 가지 기능을 추가했다. 우선 'MCP 도구 포워딩'을 통해 API가 존재하는 작업은 프로그래밍 방식으로 처리하고 시각적 상호작용이 필요한 경우에만 화면 기반 자동화를 수행하는 하이브리드 실행 모델을 지원한다. 이를 바탕으로 기존 화면 기반 자동화보다 비용과 지연 시간을 줄이고 안정성을 높일 수 있다. 또 사용자가 AI 에이전트 작업을 실시간으로 확인하고 필요할 경우 접근 권한을 회수할 수 있는 '실시간 세션 제어' 기능도 추가했다. 사람의 감독 아래 AI 에이전트를 운영하며 업무 신뢰성을 높인 것이다. 이와 함께 액티브 디렉터리 기반 기업 환경을 위한 '도메인 조인 플릿' 기능도 지원한다. AI 에이전트가 기존 디렉터리 ID를 그대로 활용해 일반 사용자와 동일한 접근 제어 정책과 감사 체계를 적용할 수 있도록 했다. AWS는 아마존 워크스페이스 애플리케이션 콘솔과 AWS CLI, API를 통해 신규 또는 기존 환경에서 AI 에이전트 접근 기능을 활성화할 수 있도록 지원한다. 개발 과정에선 아마존 S3와 아마존 클라우드워치, AWS 클라우드트레일을 활용해 가시성과 감사 추적 기능도 제공한다. AWS는 "아마존 워크스페이스 애플리케이션은 조직이 기존에 적용하던 거버넌스 및 컴플라이언스 통제를 유지하면서도 일상 업무 흐름을 대규모로 자동화할 수 있도록 지원한다"며 "이미 운영 중인 데스크톱 애플리케이션에 에이전트를 적용하기 위해 별도의 API를 구축하거나 애플리케이션을 마이그레이션하거나 인프라를 추가할 필요가 없다"고 밝혔다.

2026.07.07 11:24한정호 기자

AWS, 스타트업 성장 돕는 AI 출시…"개발·클라우드 전환 빠르게"

아마존웹서비스(AWS)가 스타트업의 서비스 개발과 클라우드 전환을 지원하는 생성형 인공지능(AI) 기반 신규 기능을 공개했다. 아이디어 구상부터 제품 개발, 인프라 이전, 시장 출시까지 전 과정을 AI로 지원해 스타트업의 개발 생산성과 사업 확장 속도를 높인다는 구상이다. AWS는 스타트업 개발 생산성과 클라우드 전환을 지원하는 AI 기반 신규 기능인 'AWS 스타트업 어드바이저' 및 AI 기반 마이그레이션 기능을 출시했다고 6일 밝혔다. 이번 기능은 생성형 AI 확산으로 스타트업이 아이디어를 제품으로 구현하고 시장 출시 속도가 빨라지는 환경에 맞춰 기술 창업자는 물론 비기술 창업자도 쉽게 서비스를 구축하고 성장할 수 있도록 지원하고자 마련됐다. AWS 스타트업 어드바이저는 수천 명의 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA) 전문성과 AWS에서 운영되는 35만 개 이상의 스타트업과 축적한 수십억 건 상호작용 데이터를 기반으로 개발된 AI 빌더 어시스턴트다. 기업 기술 스택과 성장 단계에 맞춰 비용 관리, 보안 설정, AWS 서비스 선택, 인프라 구성 등을 추천하며 'AWS 액티베이트' 참여 기업에는 크레딧 활용 방안도 제안한다. 함께 출시된 AI 기반 마이그레이션 기능은 기존 인프라와 애플리케이션, AI 워크로드를 AWS로 이전하는 과정을 지원한다. 사용자는 비즈니스와 기술 환경 정보를 입력하면 서비스 매핑, 비용 추정, 아키텍처 설계, 크레딧 지원 여부, 단계별 실행 가이드가 포함된 맞춤형 이전 계획을 받을 수 있다. 이를 통해 수주에서 수개월이 걸리던 클라우드 전환 기간을 며칠 수준으로 단축할 수 있다는 설명이다. 사용자는 AI 에이전트의 지원을 받아 인프라 프로비저닝과 데이터 이전, 구성 업데이트, 테스트를 수행할 수 있으며 AWS 전문가나 파트너와 협력해 이전 작업을 진행할 수도 있다. 새 기능은 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 기반 인프라의 이전도 제공한다. 쿠버네티스 워크로드는 아마존 EKS·아마존 ECS·AWS 파게이트로, 포스트그레SQL·MySQL 데이터베이스는 아마존 RDS·아마존 오로라로, 구글 클라우드 스토리지는 아마존 S3로 이전할 수 있다. 또 앤트로픽·제미나이·오픈AI 기반 AI 및 대규모언어모델(LLM) 추론 환경도 아마존 베드록으로 이전할 수 있도록 지원한다. AWS는 "스타트업이 아이디어 구상부터 제품 개발, 시장 출시, 수익 창출에 이르는 전 과정을 보다 빠르게 수행할 수 있도록 돕고 있다"며 "우리는 컴퓨팅·AI·데이터베이스·보안 분야에 걸쳐 240개 이상의 서비스를 제공하며 마켓플레이스를 통해 스타트업이 빠르게 고객을 확보하고 비즈니스를 확장할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다.

2026.07.06 10:50한정호 기자

AI로 항생제 내성 해법 찾는다…AWS, 글로벌 연구 플랫폼 구축 지원

아마존웹서비스(AWS)가 클라우드와 생성형 인공지능(AI) 기술을 기반으로 전 세계 항생제 내성(AMR) 대응 지원에 앞장선다. AWS는 임페리얼 칼리지 런던과 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 트러스트가 공동 추진하는 '플레밍 이니셔티브'의 글로벌 항생제 내성 인텔리전스 플랫폼 구축을 지원한다고 3일 밝혔다. AWS는 최대 수백만 파운드 규모 클라우드·AI 기술과 기술 지원을 제공할 계획이다. 항생제 내성은 세균·바이러스·진균·기생충 등 미생물이 변이를 일으켜 기존 치료제가 효과를 내지 못하는 현상이다. 세계 공공보건이 직면한 주요 과제 가운데 하나로, 관련 사망자는 2025년부터 2050년까지 약 3900만명에 이를 것으로 전망된다. 이런 상황에서 국가와 기관별로 분산된 감시체계와 연구 데이터, 의료·실험실·지역사회 데이터를 통합하기 어려운 구조가 대응의 한계점으로 꼽힌다. 플레밍 이니셔티브는 AWS의 생성형 AI와 클라우드 서비스를 활용해 화합물 라이브러리와 감시 신호 등 전 세계에 흩어진 항생제 내성 데이터를 통합하는 플랫폼을 구축할 예정이다. 기존에는 파악하기 어려웠던 내성 패턴을 분석하고 새로운 위협을 조기에 식별하는 한편, 데이터 분석부터 연구 성과 도출까지의 시간을 단축한다는 목표다. 또 앤트로픽·코히어·메타·아마존 등 파운데이션 모델을 활용할 수 있는 '아마존 베드록'도 적용한다. 이를 통해 컴퓨터 시뮬레이션 기반 연구인 '인실리코' 연구를 확대하고 과거 수년이 걸리던 연구 인사이트 도출 속도를 높일 계획이다. AWS는 이번 플랫폼이 더 많은 기관 데이터가 축적될수록 성능이 고도화되는 구조를 갖추게 된다고 설명했다. 연구자와 의료기관, 산업계, 정책 입안자가 국경을 넘어 협력할 수 있는 기반을 마련하고 항생제 내성 감시와 대비, 대응을 위한 글로벌 협업 체계 구축도 지원할 방침이다. 앨리슨 홈스 플레밍 이니셔티브 디렉터는 "항생제 내성은 단일 기관이나 국가, 데이터셋만으로는 해결할 수 없는 전 세계적 과제"라며 "AWS의 지원은 그동안 불가능했던 방식으로 전문성과 데이터, 기술을 하나로 모을 새로운 기회를 열어줄 것"이라고 말했다. 롤랜드 일링 AWS 최고의료책임자(CMO)는 "갈수록 커지는 항생제 내성이라는 전 세계적 과제 해결에 나서는 플레밍 이니셔티브를 클라우드·AI 기술의 힘을 활용해 지원하게 돼 기쁘다"고 밝혔다. 이어 "그동안 분리돼 있던 데이터셋을 클라우드를 통해 안전하고 대규모로 연결하고 생성형 AI를 활용해 새로운 연구 인사이트를 도출할 것"이라며 "연구자와 공공보건 리더가 더욱 긴밀하게 협력하고 연구 성과 창출을 앞당기며 갈수록 커지는 이 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.03 13:23한정호 기자

[현장] AWS "공공기관도 AI 선택권 있어야"…정부 "혁신에 무게"

"공공기관도 기업처럼 인공지능(AI) 서비스를 도입할 때 필요한 기술을 직접 고를 수 있어야 합니다. 공공 부문이 안정성을 중시해야 하는 것은 맞지만, 시민에게 더 나은 서비스를 제공하려면 AI 활용 자체를 지나치게 제한해서는 안 됩니다." 김영훈 아마존웹서비스(AWS) 한국·일본 공공정책 총괄은 2일 주한미국상공회의소(AMCHAM)가 그랜드 하얏트 서울 호텔에서 개최한 '2026 암참 AI 포럼' 패널 토론에서 AI 시대에 공공기관이 기술 선택권을 보장받아야 한다고 주장했다. 김 총괄은 공공기관이 AI를 도입하는 과정에서 특정 기술이나 방식에 묶여서는 안 된다고 봤다. 기관별 업무 성격과 시민 서비스 수요가 다른 만큼, 필요한 AI 에이전트와 AI 도구를 직접 선택할 수 있어야 한다는 설명이다. 그는 "과거 클라우드와 IT 서비스 도입 과정에서 정부 규제로 공공기관이 원하는 기술을 자유롭게 선택하지 못했다"고 지적했다. 이어 "AI 역시 특정 기술이나 서비스만 허용하는 방식으로 제도가 마련될 우려가 있다"며 "공공기관이 업무에 적합한 AI 에이전트와 도구를 제때 도입하기 어려워질 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 김 총괄은 공공 부문에도 일정한 AI 활용·선택 규제와 관리 체계는 필요하다고 봤다. 다만 규제가 기술 선택을 막는 수단이 아니라, 공공기관이 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 돕는 기준이 돼야 한다고 주장했다. 이날 패널에 참석한 공진호 과학기술정보통신부 인공지능정책기획 과장은 AI 기본법 시행 과정에서 정부가 과도한 선제 규제에 나설 계획은 없다고 밝혔다. 해외 주요국에서도 아직 명확히 규제하지 않는 영역을 한국이 먼저 제한하기보다, 글로벌 규제 흐름과 산업 현장 수요를 함께 살피며 제도를 설계한다는 의미다. 공 과장은 "우리 정부는 AI 정책 무게중심을 규제보다 혁신 지원에 둘 것"이라며 "산업계가 요구하는 컴퓨팅 자원, AI 인재 확보, 데이터 활용 기반 등을 함께 살피고 있다"며 "데이터 분야는 제도 개선이 필요한 영역인 만큼 기업들과 지속적으로 소통할 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "공공 부문 AI 확산 핵심은 단순한 기술 도입이 아니라 제도 설계와 선택권의 균형에 있다"며 "공공기관이 시민에게 더 나은 AI 서비스를 제공하려면 안정성과 자율성, 규제와 혁신 사이 조율이 중요해질 것"이라고 말했다.

2026.07.02 14:34김미정 기자

AWS, 고객사에 AI 엔지니어 직접 보낸다…10억 달러 들여 'FDE' 신설

아마존웹서비스(AWS)가 기업 고객의 인공지능(AI) 도입을 직접 지원하는 전담 조직을 신설한다. 고객사 현장에 AI 엔지니어를 상주시켜 구축·운영을 함께 수행하는 방식으로 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 30일(현지시간) CNBC에 따르면 AWS는 10억 달러(약 1조 5000억원)를 투자해 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 조직을 출범한다. 이 조직은 고객사 AI 시스템 구축·배포를 지원하기 위해 엔지니어를 현장에 직접 투입하는 역할을 맡는다. FDE는 고객 조직 내부에서 함께 일하며 기술 전환을 지원하는 엔지니어를 의미한다. 미국 방산 AI 기업 팔란티어가 처음 개념을 정립한 이후 최근 생성형 AI 확산과 함께 소프트웨어(SW) 업계 전반으로 빠르게 확산되고 있다. AI 모델을 실제 업무에 적용하는 과정이 복잡해지면서 고객 현장에서 문제를 해결하는 방식이 새로운 서비스 모델로 자리 잡고 있는 추세다. AWS는 이 조직에 수천 명 규모 FDE 인력을 배치할 계획이다. 고객사마다 5~6명의 엔지니어로 구성된 전담팀을 투입해 AI 에이전트와 함께 업무 환경을 구축하고 시스템 연동과 최적화를 지원할 예정이다. 비즈니스와 엔지니어링, 보안 담당자들과 협업해 수주 내 자체 운영이 가능한 조직을 만드는 것이 목표다. 회사는 FDE 운영 원칙으로 '45·45·45' 모델도 제시했다. 아이디어를 구체화하는 데 45분, 기술 검증에 45시간, 실제 업무 환경 배포까지 45일을 목표로 삼아 AI 전환 기간을 대폭 단축하겠다는 구상이다. AWS는 기존 수개월이 걸리던 작업을 며칠 단위로 줄일 것으로 보고 있다. 최근 AI 모델 기업들도 비슷한 전략을 잇달아 내놓고 있다. 앤트로픽은 지난 5월 블랙스톤·헬먼앤드프리드먼·골드만삭스와 함께 기업용 AI 서비스 회사를 설립했다. 오픈AI도 TPG와 베인캐피털 등과 '오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니'를 출범시켜 기업 고객을 대상으로 FDE 서비스를 제공하겠다고 발표한 바 있다. AWS는 글로벌 클라우드 사업자 가운데 처음으로 대규모 FDE 조직을 공식 출범한 것으로 평가된다. AWS는 앤트로픽과 오픈AI에 대규모 투자를 단행했지만 기업 AI 구축 서비스에선 직접 경쟁도 병행한다는 입장이다. 회사는 향후 양사 FDE 조직과의 협력 가능성도 열어두고 파트너 프로그램을 확대할 계획이라고 밝혔다. 현재 AWS FDE 조직은 앨런AI연구소(AI2), 미국프로농구(NBA), 미국프로풋볼(NFL), 리코 등과 협력 중이다. 향후 다양한 데이터를 다루고 규제가 많은 산업군을 중심으로도 도입을 확대할 예정이다. 프란세스카 바스케스 AWS 프런티어 AI 엔지니어링 서비스 부사장은 "고객들이 지금 가장 중요하게 생각하는 가치는 속도"라며 "우리 FDE는 AI 성과를 빠르게 얻으려는 기업들을 위한 선택지가 될 것"이라고 말했다.

2026.07.01 09:31한정호 기자

AWS, 2028년 차세대 양자 시스템 '리브라' 도입

아마존웹서비스(AWS)가 큐에라 컴퓨팅과 내결함성 양자 컴퓨터를 클라우드 형태로 제공하는 계획을 공개했다. 양사는 2028년까지 차세대 양자 시스템 '리브라(Libra)'를 AWS의 양자 컴퓨팅 서비스인 아마존 브라켓을 통해 제공하는 것을 목표로 하고 있다고 29일 밝혔다. 이번 발표는 양자 컴퓨팅이 연구실 수준을 넘어 실제 산업과 과학 문제 해결에 활용될 수 있는 단계로 진입하기 위한 중요한 이정표로 평가된다. AWS는 내결함성 양자 컴퓨팅 기술이 상용화될 경우 기존 슈퍼컴퓨터로 해결하기 어려운 문제를 처리할 수 있을 것으로 기대하고 있다. AWS와 큐에라의 협력은 2019년부터 이어져 왔다. 양사는 2022년 256큐비트 규모의 중성 원자 기반 양자 장치 '아킬라(Aquila)'를 공동으로 선보이며 기술 검증을 진행했다. 이번에는 한 단계 더 나아가 오류 정정 기능을 갖춘 대규모 양자 시스템 개발에 초점을 맞춘다. 양자 컴퓨터는 계산 단위인 큐비트가 외부 환경에 매우 민감해 오류가 발생하기 쉽다는 한계를 안고 있다. 현재 활용되는 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시스템은 복잡한 연산을 장시간 수행하기 어렵다. 내결함성 양자 컴퓨팅은 이러한 문제를 오류 정정 기술로 해결해 실질적인 응용을 가능하게 하는 기술로 꼽힌다. 양사가 개발 중인 리브라는 '메가큐오프(Megaquop)' 수준의 성능을 목표로 한다. 수백 개의 논리 큐비트를 활용해 100만 회 이상 연속 양자 연산을 수행할 수 있도록 설계됐다. 이는 양자 컴퓨터가 과학 및 산업 분야에서 의미 있는 결과를 도출하는 데 필요한 성능 기준으로 여겨진다. 리브라는 중성 원자 방식의 리드베리 원자를 활용한다. 이 기술은 광학 트위저를 이용해 큐비트를 자유롭게 배열하고 재구성할 수 있으며, 큐비트 간 연결성을 높게 유지할 수 있다는 장점이 있다. 이를 통해 대규모 오류 정정 구조와 복잡한 양자 알고리즘 구현에 유리하다는 평가를 받는다. AWS는 특정 기술에 집중하기보다 여러 하드웨어 방식을 동시에 개발하는 전략을 유지하고 있다. AWS 양자 컴퓨팅 센터에서는 초전도 기반의 고양이 큐비트(cat qubit) 아키텍처를 적용한 '오셀롯(Ocelot)' 칩도 개발 중이다. 회사는 중성 원자와 초전도 방식이 각각 다른 장점을 갖고 있어 장기적으로 상호 보완적인 역할을 할 것으로 보고 있다. 큐에라 컴퓨팅의 최고과학책임자(CSO)인 Mikhail Lukin 교수는 "유용한 내결함성 양자 컴퓨터 실현이 더 이상 먼 미래의 목표가 아니라 현실적인 단계에 진입하고 있다"며 "AWS와 협력을 확대해 더 많은 연구자들이 대규모 양자 연산 환경을 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다. AWS는 리브라가 가동되면 양자 화학, 고에너지 물리학, 신소재 개발 등 기존 컴퓨팅으로 해결하기 어려운 분야에서 새로운 연구 가능성을 열 것으로 기대하고 있다. 특히 복잡한 분자 구조 분석, 입자 상호작용 시뮬레이션, 차세대 소재 설계 등에 활용될 수 있을 것으로 전망된다. 아마존 브라켓은 현재 양자 개발 프레임워크인 Qiskit, PennyLane, CUDA-Q 등을 지원하고 있다. 이에 따라 기존 사용자는 별도 환경 구축 없이 리브라가 제공되는 즉시 동일한 개발 환경에서 내결함성 양자 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있을 전망이다.

2026.06.29 15:11남혁우 기자

"AI 코딩 병목 줄인다"…AWS, 데브옵스 에이전트 기능 확장

아마존웹서비스(AWS)가 코드 변경을 배포 전 자동 검증하는 기능을 강화했다. AWS는 'AWS 데브옵스 에이전트'에 코드 변경 사항을 프로덕션 반영 전 검증하는 신규 릴리스 관리 기능을 프리뷰로 추가했다고 25일 밝혔다. AWS 데브옵스 에이전트는 AWS, 멀티클라우드, 온프레미스 환경 전반에서 소프트웨어(SW) 변경과 운영을 지원하는 상시 지원 에이전트다. 기존에는 배포 후 운영 단계에서 인시던트를 조사하고 근본 원인을 분석하며 완화 방안과 맞춤 권고안을 제공하는 역할을 해왔다. AWS는 'AWS 데브옵스 에이전트'에 '릴리스 적합성 검토'와 '자율 릴리스 테스트'를 추가했다. 이번 업데이트로 데브옵스 에이전트 역할을 운영 지원에서 개발과 릴리스 관리 영역으로 넓혔다. AI 코딩 도구 확산으로 풀 리퀘스트 양이 빠르게 늘어나는 만큼 리뷰와 테스트 병목을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 릴리스 적합성 검토 기능은 모든 코드 변경 사항을 프로덕션 요건, 의존성 안전성, 사용자 정의 표준과 모범사례에 따라 평가한다. 에이전트는 저장소 간 의존성 위험과 접근 제어 변경 사항, 사용자가 정한 표준 준수 여부를 점검한다. 별도 표준이 제공되지 않으면 일반 모범사례가 적용된다. 에이전트는 AWS가 관리하는 격리된 환경에서 소프트웨어를 직접 실행해 변경 사항이 빌드되고 기본 기능을 수행하는지도 확인한다. 검토 결과는 AWS 데브옵스 에이전트 콘솔과 깃허브, 깃랩의 풀 리퀘스트 댓글에서 확인할 수 있다. 개발자는 '키로 파워'나 '클로드 코드 플러그인'을 통해 통합 개발 환경에서 검토를 요청할 수 있다. 코드가 버전 관리에 커밋되기 전 문제를 수정할 수 있다. 자율 릴리스 테스트는 웹과 API 기반 애플리케이션 대상으로 변경 사항별 테스트 계획을 생성한다. 이후 고객이 프로비저닝한 프로덕션과 유사한 환경에서 변경 사항이 병합되기 전에 테스트를 실행한다. 이 기능은 고정된 테스트 묶음을 반복 실행하는 방식이 아니다. 에이전트가 변경 사항의 목적을 추론해 기능적 정확성, 동작 회귀, 통합 시나리오 등을 포함한 맞춤 테스트를 구성한다. 테스트 실행 결과는 지표, 로그, 트레이스, 실행 요약을 포함한 구조화된 산출물로 제공된다. 이를 통해 리뷰어는 어떤 테스트가 수행됐고 어떤 결과가 나왔는지 일관된 기록을 확인할 수 있다. AWS 데브옵스 에이전트 릴리스 적합성 검토와 자율 릴리스 테스트 기능은 현재 프리뷰로 제공된다. 프리뷰 기간에는 미국 동부 버지니아 북부 리전에서 별도 비용 없이 이용할 수 있다. AWS는 "데브옵스 에이전트를 통해 프로덕션 운영 이후 대응뿐 아니라 코드 작성과 검증, 배포 전 테스트까지 아우르는 개발 자동화 범위를 넓히고 있다"며 "AI 코딩 도구 확산으로 개발 속도는 빨라졌지만 검토와 테스트 과정이 병목으로 남는 문제를 겨냥한 조치"라고 밝혔다.

2026.06.25 14:44김미정 기자

엔비디아-AWS, 협력 확대…AI 추론·벡터 검색 지원

엔비디아와 아마존웹서비스(AWS)가 기업용 인공지능(AI) 추론과 벡터 검색, 대규모 학습 환경을 업그레이드했다. 엔비디아는 '아마존 EC2'와 '아마존 오픈서치' 전반에 엔비디아 AI 인프라 적용 범위를 넓혔다고 24일 공식 홈페이지에서 밝혔다. 핵심은 엔비디아 블랙웰 기반 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 'EC2 G7 인스턴스'와 '엔비디아 cuVS' 기반 오픈서치 서버리스 벡터 검색 가속이다. 아마존 EC2 G7 인스턴스는 엔비디아 RTX 프로 4500 블랙웰 서버 에디션 GPU를 기반으로 작동한다. AI 추론과 그래픽, 공간 컴퓨팅, GPU 가속 데이터 분석 업무를 겨냥한 신규 인스턴스다. G7은 기존 G6 인스턴스와 비교해 AI 추론 성능을 최대 4.6배 높였다. 그래픽 성능은 최대 2.1배 향상됐다. 아마존 EMR에서 엔비디아 cuDF 라이브러리를 활용한 아파치 스파크 업무도 더 빠르게 처리할 수 있다. G7 인스턴스는 최대 8개 GPU와 총 256기가바이트(GB) GPU 메모리, 초당 700기가비트(Gbps) EFA 지원 네트워킹, 최대 7.6테라바이트(TB) 로컬 NVMe SSD 스토리지를 지원한다. 1개, 2개, 4개, 8개 GPU 구성과 베어메탈 구성을 제공해 기업이 업무에 맞춰 인프라를 선택할 수 있도록 했다. 이를 통해 AI 개발팀은 낮은 지연시간에 추론 환경을 구축할 수 있으며, 미디어·엔터테인먼트 기업은 고해상도 영상 제작과 렌더링 업무에 활용할 수 있다. 시뮬레이션과 컴퓨터 지원 설계, 가상 데스크톱 인프라, 게임, 공간 컴퓨팅 분야도 같은 인스턴스를 쓸 수 있다. AWS는 오픈서치 서버리스에도 엔비디아 cuVS를 적용했다. 차세대 아마존 오픈서치 서버리스는 모든 벡터 컬렉션에서 GPU 가속 벡터 인덱싱을 기본 컴퓨팅 방식으로 사용한다. 이는 검색증강생성(RAG), 의미 기반 검색, 추천 시스템, 에이전틱 AI 애플리케이션을 구축하는 기업에 의미가 크다. 기존에는 별도 최적화 프로젝트에 가까웠던 GPU 기반 벡터 검색을 AWS 기본 기능처럼 활용할 수 있기 때문이다. 엔비디아는 cuVS 적용으로 벡터 인덱싱 속도가 중앙처리장치(CPU) 기반 방식보다 최대 10배 빨라지고, 비용은 4분의 1 수준으로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이를 통해 수십억 단위 벡터 데이터베이스(DB)도 1시간 내에 구축할 수 있다고 밝혔다. 엔비디아는 "이번 협력은 AWS의 AI 인프라 계층 전반을 강화하는 데 초점을 맞췄다"며 "운영 부담을 늘리지 않으면서 대규모로 작동하는 생산급 AI 인프라"라고 밝혔다.

2026.06.24 18:31김미정 기자

AWS, '아마존 퀵'에 자율 에이전트 추가…"흩어진 작업 한 번에"

아마존웹서비스(AWS)가 여러 애플리케이션에 흩어진 정보·작업을 통합 실행할 수 있는 환경을 구축했다. AWS는 인공지능(AI) 어시스턴트 '아마존 퀵'에 자율 에이전트와 통합 활동 피드 기능을 추가했다고 24일 밝혔다. 이는 기업 사용자가 여러 업무 애플리케이션에 흩어진 정보와 작업을 하나의 AI 업무 환경에서 처리할 수 있는 기능이다. 아마존 퀵에는 목표 기반으로 지속 작업을 수행하는 자율 에이전트와 이메일·메신저·일정·작업을 통합해 보여주는 활동 피드 기능이 새롭게 적용됐다. 아마존 퀵은 사용자가 자주 쓰는 애플리케이션과 데이터 소스에 연결해 업무 방식을 학습하고 사용자를 대신해 작업을 수행하는 AI 어시스턴트다. 이번 기능 확장은 단순 질의응답을 넘어 업무 흐름을 이어서 실행하는 방향에 초점이 맞춰졌다. 사용자는 자연어로 필요한 작업을 설명하거나 사전 구성된 에이전트 라이브러리에서 선택해 몇 분 안에 자율 에이전트를 만들 수 있다. 세부 지침을 단계별로 지정할 수도 있으며, 사용자가 정한 가드레일 안에서 에이전트가 스스로 실행 경로를 찾도록 설정할 수도 있다. 자율 에이전트는 정체된 거래 알림, 후속 조치 초안 작성, 고객관계관리 기록 업데이트, 규제 변경에 따른 영향 요약, 구매 주문 처리 등을 코딩 없이 수행한다. 사용자는 아마존 퀵에서 진행 상황을 확인하고 추가 지시를 내리거나 결과물을 검토할 수 있다. 새 활동 피드는 이메일, 메신저, 일정, 작업을 하나의 우선순위 화면으로 통합한다. 사용자가 빠르게 답하는 메시지와 건너뛰는 스레드, 주요 관심 주제를 학습해 중요한 메시지를 먼저 보여주고 회의 전 핵심 논의사항도 미리 준비한다. 사용자는 별도 애플리케이션으로 이동하지 않고 활동 피드에서 답장, 전달, 승인, 위임 등을 바로 처리할 수 있다. 여러 건의 에스컬레이션 이메일도 답변 초안이 담긴 요약 카드 형태로 정리할 수 있다. AWS는 아마존 퀵에 어도비, 시스코 웹엑스 미팅·비디오 메시징, 던 앤 브래드스트리트, 피그마, 구글 챗, 마이크로소프트 원노트, 무디스, 쇼피파이, 스노우플레이크, 왓츠앱, 재피어 등 16개 신규 통합 커넥터도 추가했다. 이를 통해 특정 벤더에 종속되지 않고 여러 업무 시스템을 연결할 수 있도록 지원한다. 아마존 퀵은 세일즈포스 거래 이력, 데이터브릭스 인게이지먼트 데이터, 스프레드시트에 담긴 지역 목표처럼 서로 다른 시스템에 있는 정보를 실시간으로 결합한다. 사용자가 자연어로 질문하면 관련 시스템에서 데이터를 가져와 답변하고 대화형 대시보드나 분석 결과로 보여준다. 아마존 퀵에서 만든 애플리케이션은 별도 코드 작성이나 IT 부서 요청 없이 대화만으로 게시하고 공유할 수 있다. 이 기능은 플러스 사용자에게 즉시 제공되며 프로페셔널·엔터프라이즈 사용자에게는 제한된 프리뷰로 제공된다. 보안 기능도 엔터프라이즈 환경에 맞춰 제공된다. 아마존 퀵은 AWS 아이덴티티 앤드 액세스 매니지먼트, 아마존 가상 프라이빗 클라우드, 암호화, 규제준수 인증을 적용받으며 사용자는 권한이 부여된 데이터만 확인할 수 있다. AWS는 "아마존 퀵은 사용자가 가장 많이 쓰는 애플리케이션과 데이터 소스에 연결해 업무 방식을 학습하고 사용자를 대신해 작업을 수행하는 AI 어시스턴트"라며 "사용자는 아마존 퀵에서 진행 상황을 모니터링하고 추가 지시를 제공하거나 결과물을 검토할 수 있다"고 밝혔다.

2026.06.24 15:22김미정 기자

AWS, AI 에이전트용 '지식 그래프' 서비스…"데이터 맥락 통합"

아마존웹서비스(AWS)가 조직 내 흩어진 데이터 관계와 비즈니스 규칙, 도메인 지식을 인공지능(AI) 에이전트에 안전하게 연결할 수 있는 서비스를 내놨다. AWS는 AI 에이전트용 신규 서비스 'AWS 컨텍스트'를 22일 발표했다. 이 서비스는 기업이 보유한 기존 데이터 간 관계를 지식 그래프로 자동 매핑하고 에이전트 기반 검색을 제공한다. AWS 컨텍스트는 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 레이크하우스, 데이터베이스, 데이터 스트림 등에 분산된 컨텍스트를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 연결한다. 데이터 스튜어드와 큐레이터는 콘솔에서 추론된 관계를 검토하고 운영 환경에 반영하거나 비즈니스 정의와 사용 규칙 등 도메인 지식을 추가할 수 있다. 이번 서비스는 아마존 퀵 기반 기술인 지식 그래프를 조직 차원으로 확장한 형태다. 아마존 퀵 지식 그래프는 데이터셋과 대시보드, 메타데이터를 연결·관리하고 사용 패턴을 학습해 사용자 경험을 개선하는 데 활용되고 있다. AWS 컨텍스트를 활성화하면 퀵 에이전트는 기존 개인 단위 지식 그래프를 넘어 조직 엔터프라이즈 지식 그래프에 접근할 수 있다. 여기에는 시스템 간 관계와 비즈니스 규칙, 조직 차원에서 관리되는 다양한 컨텍스트가 포함된다. AWS 글루 데이터 카탈로그와 아마존 세이지메이커 유니파이드 스튜디오, AWS 레이크 포메이션도 지식 그래프와 통합된다. 조직은 비즈니스 규칙과 권한 정책에 따라 지식 그래프를 관리하고 AI 지원 기능이나 수동 큐레이션을 통해 새로운 컨텍스트를 추가할 수 있다. AWS 컨텍스트는 에이전트 사용 과정에서 어떤 데이터 소스가 정확한 결과를 제공하는지와 어떤 조인 경로가 자주 쓰이는지를 학습한다. 에이전트 하나가 올바른 경로를 찾거나 스키마 모호성을 해소하면, 다른 에이전트도 이를 별도 수동 작업 없이 활용할 수 있다. AWS는 개방형 표준 기반 설계도 강조했다. AWS 컨텍스트는 정형·비정형 데이터 핵심 메타데이터를 아마존 S3 테이블의 아파치 아이스버그 형식으로 게시해 아마존 아테나, 아마존 레드시프트, 아파치 스파크 등 아이스버그 호환 엔진에서 조회할 수 있도록 했다. 거버넌스는 신원 기반으로 적용된다. AWS 컨텍스트의 각 호출에는 요청자의 AWS 아이덴티티·접근관리와 AWS 레이크 포메이션 권한이 적용돼 에이전트가 허용된 데이터와 관계만 접근하도록 한다. AWS는 AWS 글루 데이터 카탈로그를 위한 비즈니스 컨텍스트와 시맨틱 검색 기능 프리뷰도 공개했다. 사용자는 테이블, 뷰, 컬럼에 비즈니스 설명과 용어집 항목, 사용자 정의 메타데이터를 추가할 수 있으며 새로운 글루 검색 API를 통해 비즈니스 의미 기준으로 데이터를 검색할 수 있다. 글루 데이터 카탈로그의 스킬 에셋 프리뷰도 함께 공개됐다. 데이터 생산자는 AI 스킬, 가이드 마크다운 파일, 팀 런북 등 S3와 깃 저장소, 위키 등에 있는 파일을 가리키는 신규 자산 유형을 만들고 데이터 자산과 연결할 수 있다. 아마존 S3 애노테이션은 정식 출시됐다. S3 애노테이션은 비즈니스 컨텍스트를 S3 객체에 직접 첨부해 S3 아이스버그 테이블에 저장하는 기능으로 객체 하나당 최대 1기가바이트의 컨텍스트를 담을 수 있다. AWS는 "컨텍스트를 AI 에이전트를 위한 데이터 레이크로 정의한다"며 "이번 혁신을 통해 모든 규모의 조직과 기업에서 데이터와 상호작용하는 AI 에이전트를 위한 지식과 인텔리전스의 기반을 구축할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.22 16:25김미정 기자

"코드 취약점 대응 자동화"…AWS, 신규 AI 보안 서비스 내놔

아마존웹서비스(AWS)가 코드 취약점 탐지부터 검증, 완화, 해결까지 자동화하는 인공지능(AI) 보안 솔루션을 공개했다. AWS는 신규 보안 서비스 'AWS 컨티뉴엄'을 제한된 프리뷰 형태로 공개했다고 19일 밝혔다. 이 서비스는 코드 취약점을 발견하고 위험도를 평가한 뒤 해결 방안 제시와 검증까지 수행하는 것이 특징이다. AWS는 기존 보안 운영 방식이 급변하는 위협 환경을 따라가기 어려워지고 있다고 진단했다. 최신 사이버보안 AI 모델이 자동으로 취약점을 찾아내고 복잡한 공격 경로까지 추론하면서 기업이 관리해야 할 취약점 백로그도 빠르게 증가하고 있다는 설명이다. AWS 컨티뉴엄은 코드 취약점 발견부터 조치까지 전체 생애주기를 자동 처리한다. 환경 전반을 분석해 실제 위험 여부를 판단하고 해결 과정까지 연결할 수 있다. 특정 AI 모델에 의존하지 않고 업무별로 적합한 프런티어 모델을 활용하도록 설계됐다. 이 서비스는 취약점 발견과 우선순위화, 검증, 완화·해결 단계로 구성됐다. 우선 기존 취약점 백로그와 자체 스캔 결과를 종합해 공격 경로를 분석하고 실제 배포 여부와 외부 노출 여부, 비즈니스 영향을 평가해 우선순위를 제시하는 식이다. 이후 검증 단계에서는 오탐 여부를 확인하고 샌드박스 환경에서 재현 가능한 공격 예시를 생성한다. 이를 통해 보안 담당자는 실제 악용 가능성을 근거와 함께 확인할 수 있다. 완화·해결 단계에서는 기존 방어 체계를 분석한 뒤 네트워크 설정 변경, 정책 수정, 코드 패치 등 대응 방안을 제시한다. 패치 권고안은 취약점을 탐지한 동일 시스템으로 자동 검증되며 영향 범위와 롤백 경로도 함께 제공한다. AWS는 컨티뉴엄이 정형 데이터뿐 아니라 문서, 커뮤니케이션, 비즈니스 우선순위 등 비정형 데이터까지 분석한다고 설명했다. 이를 통해 일률적인 규칙 기반 탐지가 아니라 조직의 실제 운영 환경과 비즈니스 맥락을 반영한 보안 판단을 수행하도록 했다. 기존 AWS 시큐리티 에이전트 침투 테스트 기능과 코드 스캐닝 기능도 각각 '컨티뉴엄 펜 테스팅'과 '컨티뉴엄 코드 스캐닝'으로 통합됐다. 설계 문서와 소스 코드를 기반으로 위협 모델을 자동 생성하는 '컨티뉴엄 위협 모델링' 기능도 프리뷰로 공개됐다. AWS는 우선 자체 개발 코드와 서드파티 코드 보안 영역에 서비스를 적용한 뒤 향후 보안 전반으로 범위를 확대할 계획이다. 초기에는 사람이 검토하는 학습 모드로 운영되며 신뢰가 확보되면 사용자가 정의한 위험 수준에 따라 자동 해결 기능을 적용할 수 있도록 지원한다. AWS는 "보안팀은 신뢰를 쌓고 실질적인 조치를 취할 수 있는 도구를 원한다"며 "AWS 컨티뉴엄은 이를 충족할 수 있는 서비스"라고 밝혔다.

2026.06.19 16:45김미정 기자

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