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[현장] AI 시대 맞춤형 개발자 지원…AWS, '스튜던트 리워드' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 확산에 맞춰 교육·실습·개발자 커뮤니티로 이어지는 국내 개발자 지원 체계를 강화한다. AI가 코드를 작성하는 시대에 맞춰 개발자가 AI 서비스를 직접 설계하고 구축·운영할 수 있는 환경을 제공하는 한편, 커뮤니티를 통한 기술 교류와 프로젝트 경험도 지원한다는 방침이다. AWS는 28일 서울 강남구 센터필드에서 대학생 대상 신규 프로그램인 '스튜던트 리워드'를 공개했다. 스튜던트 리워드, 대학생 학습·실습·커뮤니티 지원 강화 윤석찬 AWS 수석 테크에반젤리스트가 소개한 스튜던트 리워드는 대학생이 AI·클라우드 역량을 직접 쌓도록 지원하는 프로그램이다. 재학 인증을 마친 만 18세 이상 대학생에게 12개월간 프리미엄 AWS 스킬 빌더 이용권을 제공하고 AWS 빌더 센터에서 학습·기술 아티클 작성·댓글 등 활동으로 배지를 쌓으면 AWS 크레딧과 AWS 공인 자격증 응시권을 추가로 제공한다. AWS는 무료 클라우드 환경, 교육 콘텐츠, 실습, 커뮤니티 교류, 프로젝트 경험을 연결하는 방식으로 개발자 지원 체계를 운영한다. 약 1000개의 디지털 교육 과정을 제공하는 AWS 스킬 빌더와 기술별·지역별 사용자 모임인 AWS KRUG를 통해 개발자가 AI 서비스를 직접 구축하고 다른 개발자의 경험을 공유받을 수 있도록 한다는 구상이다. 윤석찬 수석 테크에반젤리스트는 "AI 시대에 중요한 것은 새로운 도구를 단순히 접하는 것이 아니라 실제로 학습하고 활용할 기회를 얻는 것"이라고 말했다. 최용호 시니어 테크에반젤리스트도 "강의도 물론 필요하지만 가장 효과적인 것은 직접 해보는 것"이라며 커뮤니티 기반 실습과 경험 공유의 중요성을 강조했다. 코더에서 프로덕트 엔지니어로…AI 시대 달라지는 개발자 역할 AI 시대에 달라지는 개발자 역할에 대한 방향성도 제시됐다. 박상운 메가존클라우드 AI 아키텍트는 개발자가 '프로그램을 개발하는 사람'에서 '프로덕트를 개발하는 사람'으로 변화하고 있다고 진단했다. 코드를 구현하는 데 그치지 않고 제품 기획과 사용자 경험, 사업 방향, 서비스 운영 등 제품 개발 전 과정에 관여하는 '프로덕트 엔지니어'가 필요해지고 있다는 의미다. 박 아키텍트는 "AI 때문에 개발만 잘하는 것은 크게 메리트가 떨어진 시대가 됐다"며 "커뮤니케이션을 잘하고 지식을 공유하며 조직의 비전을 이해하고 개발 전 과정에 참여할 수 있는 사람의 수요가 늘어날 것"이라고 말했다. 이은지 서울대 AWS 스튜던트 빌더 그룹 리더도 개발자가 단순히 코드를 잘 작성하는 사람을 넘어, 서비스 목적에 맞춰 전체 시스템을 설계하고 기술적 선택을 판단하는 역할을 맡게 됐다고 봤다. 이 리더는 해커톤 경험을 들어 "예전에는 디자인, 백엔드, 프런트엔드 역량을 가진 팀원을 구하는 일이 가장 큰 문제였다"며 "이제는 누구와 개발할지보다 어떤 목적의 서비스를 만들지 고민하는 시간이 더 많아졌다"고 말했다. AI 개발 도구가 구현의 진입장벽을 낮추면서, 개발자의 차별점도 코딩 속도 자체보다 문제를 정의하고 서비스 구조를 설계하며 제품의 방향을 구체화하는 역량으로 옮겨가고 있다는 설명이다. AI 결과 판단할 기본기 중요…성능·보안·운영 역량 관건 AI가 코드를 작성하는 시대일수록 기술적 판단력과 기초 지식의 중요성이 더 커진다는 제언도 나왔다. AI를 활용해 서비스의 초안을 만들 수는 있어도, 비용 효율적인 인프라 설계와 대규모 트래픽 대응, 성능·보안·안정성 확보는 여전히 개발자의 핵심 영역이라는 설명이다. 박상운 메가존클라우드 AI 아키텍트는 비개발 직군도 AI를 활용해 앱의 형태를 만들 수 있지만 이를 실제 서비스로 운영하려면 다른 수준의 전문성이 필요하다고 강조했다. 그는 "앱의 형태를 만드는 것과 많은 사용자가 접속해도 안정적으로 운영되는 서비스를 만드는 것은 다른 문제"라며 "비용과 성능, 안정성을 고려해 서비스를 운영하는 전문 지식은 여전히 개발자의 영역"이라고 말했다. 이은지 서울대 AWS 스튜던트 빌더 그룹 리더는 AI 활용법 자체에만 집중하기보다 알고리즘, 데이터베이스, 시스템 구조 등 기초 원리를 탄탄히 익혀야 한다고 조언했다. AI가 제시한 코드와 기술 선택지가 서비스 목적과 운영 환경에 적합한지 검토하고, 결과를 통제하려면 기본기가 필요하다는 것이다. 이 리더는 "AI 관련 기법은 배경지식이 적어도 누구나 사용할 수 있지만, 어떤 기술을 선택하고 어떤 방식으로 활용할지 판단하려면 기본 원리를 알아야 한다"며 "기본이 없으면 AI가 제안한 결과가 적절한지 판단할 수 없고, 결국 통제권을 AI에 넘기게 될 수 있다"고 말했다.

2026.08.28 14:30남혁우 기자

[현장] 앤트로픽 "AWS 서울 리전에 최신 모델 투입…韓 금융 서비스 개발"

"앤트로픽 최신 인공지능(AI) 모델이 아마존웹서비스(AWS) 서울 리전에 조만간 들어옵니다. 이에 국내 금융사의 생성형 AI 활용 범위가 넓어질 것입니다. 국내 금융 AI 시장 공략을 위해 한국형 금융 서비스 개발도 추진할 것입니다." 최기영 앤트로픽코리아 대표는 27일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 'AWS 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026' 기자간담회에서 최신 모델 '클로드 오퍼스 5'와 '소네트 5'를 AWS 서울 리전에 제공할 계획이라고 밝혔다. 구체적인 제공 시점은 공개하지 않았다. 그는 AWS 서울 리전에 최신 모델이 공급될 경우 데이터 안정성이 높아질 것으로 봤다. 특히 국내 금융사가 데이터를 국내에 둔 채 AI 추론을 처리할 수 있다는 점을 강점으로 꼽았다. 금융사는 개인정보와 거래정보 등 민감 데이터를 다루기 때문에 AI 사용 과정에서 데이터가 해외 리전으로 이동하는지를 주요 규제·보안 요소로 살펴보고 있다는 이유에서다. 최 대표는 "금융사가 데이터를 해외로 보내지 않고도 최신 프론티어 모델을 활용할 수 있게 될 것"이라며 "서울 리전에서 추론을 처리하면 데이터를 국내에 두면서 최신 클로드 모델을 활용할 수 있다"고 설명했다. 그는 AI를 적용할 수 있는 업무 범위도 넓어질 수 있다고 내다봤다. 그동안 데이터 반출 우려 때문에 제한적으로 AI를 적용했던 금융사도 국내 리전에서 모델을 이용할 수 있게 되면 고객 데이터가 포함되는 업무까지 활용 가능성을 검토할 수 있기 때문이다. 이날 간담회에 참석한 노경훈 AWS코리아 금융산업·공공부문 리더는 국내 금융 고객들이 최신 모델의 서울 리전 제공에 기대감을 보이고 있다고 말했다. 그는 "금융권 개인정보는 국내에 머물러야 하기 때문에 최신 모델이 서울 리전에 들어오면 활용할 수 있는 데이터와 업무 범위가 크게 넓어질 것"이라고 강조했다. 현재 AWS 서울 리전에서는 '클로드 소네트 3.5'만 제공되고 있다. 오퍼스 5와 소네트 5가 추가되면 금융사는 아마존 베드록을 통해 업무 난이도와 비용에 따라 오퍼스와 소네트, 하이쿠 등 여러 모델을 선택할 수 있다. 노 리더는 "서울 리전 모델 확대는 기업 AI 운영 비용을 줄일 수 있다"며 "단순 업무에는 상대적으로 비용이 낮은 모델을 사용하고 복잡한 심사·분석 업무에는 고성능 모델을 배치하는 방식으로 업무별 모델을 조합할 수 있기 때문"이라고 설명했다. 이어 "규제 대응과 감사 측면에서도 이점이 예상된다"며 "앤트로픽은 고객 데이터를 모델 학습에 사용하지 않으며, 금융사가 감사나 규제 대응을 위해 데이터를 저장해야 할 경우 서울 리전의 보안이 적용된 가상사설클라우드(VPC) 내부에 보관할 수 있다"고 덧붙였다. 최 대표는 "우리는 이를 발판으로 국내 금융시장에 특화된 서비스도 확대할 계획"이라며 "국내 금융 규제와 업무 특성을 반영해 '클로드 포 파이낸셜 서비스'와 사전 구축형 AI 에이전트를 제공하는 방안을 준비 중"이라고 말했다.

2026.08.27 17:24김미정 기자

[현장] AWS가 제시한 '금융 AI' 핵심 승부처는

"금융권 인공지능(AI) 경쟁이 단순한 모델 도입을 넘어 보안·규제 준수와 비용 통제, 실질적인 사업 성과를 확보하는 단계로 접어들고 있습니다. 우리는 금융사가 신뢰할 수 있는 AI 인프라 구축부터 핵심 의사결정 업무 적용, 전사적인 AI 문화 확산까지 실행 전략을 구체화할 것입니다." 노경훈 아마존웹서비스(AWS)코리아 금융산업·공공부문 리더는 27일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 'AWS 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026' 키노트에서 이같이 밝혔다. 금융권의 AI 경쟁 기준이 모델 성능과 개념검증(PoC)에서 실제 업무 적용과 운영 역량으로 이동하고 있다. 금융사는 고객 데이터 보호와 규제 준수, AI 비용 관리라는 조건을 충족하면서 대출 심사와 리스크 관리 등 핵심 업무에서 측정할 수 있는 성과까지 입증해야 하는 상황이다. 노 리더는 이날 '모든 것을 다시 생각하라(Rethink everything)'를 주제로 금융 산업 AI 전략을 소개했다. 금융 서비스가 통장과 전표 중심의 아날로그 환경에서 온라인·모바일 뱅킹을 거쳐 AI 기반 서비스로 진화한 만큼 기존 업무 방식과 시스템을 AI 관점에서 다시 설계해야 한다는 설명이다. 이날 그는 금융권 AI 전략 세 가지 축으로 '제약 없는 혁신(Freedom to invent)'과 '신뢰할 수 있는 AI(AI you can trust)', '가치 극대화(Maximizing value)'를 제시했다. 제약 없는 혁신은 기업이 특정 AI 모델이나 도구에 종속되지 않고 업무와 비용에 맞는 기술을 선택할 수 있도록 하는 전략이다. 기업 데이터를 차별화 요소로 활용하고 여러 AI 에이전트를 업무에 연결해 실제 서비스를 구축하는 데 초점을 맞췄다. AWS는 이를 지원하는 도구로 '키로'와 '아마존 퀵' 'AWS 트랜스폼' '아마존베드록 에이전트코어' 'AWS 시큐리티 에이전트' 'AWS 데브옵스 에이전트'를 소개했다. 이를 통해 AI 에이전트를 개발하는 단계부터 정책 설정과 평가, 보안, 운영까지 하나의 환경에서 지원한다는 구상이다. 노 리더는 "금융권에서는 모델을 자유롭게 선택하는 것만큼 신뢰할 수 있는 운영 환경을 구축하는 일이 중요하다"며 "AI 모델 성능이 아무리 뛰어나더라도 결과를 신뢰할 수 없다면 실제 서비스 환경에 적용할 수 없기 때문"이라고 설명했다. 이어 "고객 데이터가 AI 모델 학습에 이용돼서는 안 되며 데이터가 이동하는 전 과정에 암호화를 적용하고 접근 권한을 최소화해야 한다고 설명했다. 할루시네이션과 왜곡된 결과를 줄이기 위한 가드레일과 검색 증강 생성(RAG), 책임 있는 AI 원칙도 인프라 단계부터 반영해야 한다고 강조했다. 금융 분야 망 분리 규제 완화도 AI 활용 확대의 주요 변수로 꼽았다. 규제 완화가 AI를 제한 없이 사용하도록 허용한다는 의미가 아니라, 망 분리가 완화된 환경에서도 AI를 안전하게 운영할 수 있다는 점을 금융사가 입증해야 한다는 설명이다. AWS는 아마존 베드록과 AWS 시큐리티 에이전트 등 생성형 AI 도구를 통해 기존 보안 체계가 AI 환경에서도 작동하는지 점검하고, 발견된 취약점에 대응할 수 있다고 밝혔다. 금융권의 AI 전환이 기존 보안 체계를 부분적으로 보완하는 수준을 넘어 전체 구조를 다시 설계하는 작업으로 이어질 수 있다는 의미다. AI 비용과 투자수익률(ROI) 관리도 주요 과제로 제시됐다. 기업은 워크로드에 따라 서로 다른 모델과 모델 버전을 선택하고 아키텍처와 프롬프트 체계를 최적화해 AI 운영비를 줄여야 한다. AWS는 유스케이스 발굴과 우선순위 선정부터 비즈니스 성공 기준 수립, 데이터·모델 기반 마련, 보안·컴플라이언스 검토, 책임 있는 AI 적용, 가치 검증(Proof of Value), 개발·평가, 배포·확장·유지보수까지 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 이 과정 전반에 일관된 거버넌스를 적용하는 것이 핵심이다. 앤트로픽, AWS 서울 리전에 '오퍼스5·소네트5' 제공…금융권 공략 앤트로픽이 AWS와 손잡고 국내 금융권의 생성형 AI 도입 확대에 나선다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 이날 '앤트로픽×AWS 포 파이낸셜 서비스'를 주제로 금융 분야 협력 전략을 발표했다. 최 대표는 "클로드 오퍼스 5와 소네트 5를 조만간 AWS 서울 리전에서 이용할 수 있게 될 것"이라고 밝혔다. 구체적인 제공 시점은 공개하지 않았다. 그는 "서울 리전에서 추론을 수행하면 금융사가 국내 데이터 레지던시 요건에 대응하면서 서비스 지연 시간도 줄일 수 있다"며 "고객은 아마존 베드록 API를 통해 업무와 비용에 따라 오퍼스와 소네트, 하이쿠를 선택할 수 있을 것"이라고 말했다. 최 대표는 금융 서비스에 필요한 AI 조건으로 컴플라이언스·보안·프라이버시와 신뢰성, 대규모 정보 처리 능력, 해석 가능성을 꼽았다. 고객 데이터를 모델 학습에 이용하지 않고 민감정보를 암호화하는 한편, 100만 토큰 컨텍스트를 활용해 방대한 금융 이력을 처리할 수 있다는 설명이다. 그는 금융권 AI 필수 조건으로 투명성을 제시했다. 대출 심사와 보험 인수, 리스크 관리 등에 AI를 적용하려면 결과 정확도뿐 아니라 판단 근거와 감사 기록도 추적할 수 있어야 한다는 이유에서다. 이어 금융사가 앤트로픽 서비스로 활용해 언더라이팅 의사결정 기간을 수 주에서 하루로 줄이고, 고객 응답 시간을 60% 단축한 사례도 소개했다. 최 대표는 "클로드는 여신·심사와 리스크·컴플라이언스, 투자·리서치, 보험, 고객 응대 등 금융 업무 전반으로 확산하고 있다"며 "사람이 AI를 단순한 보조 도구로 사용하는 단계를 넘어 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 '휴먼+AI 워크포스'가 자리 잡을 것"이라고 강조했다 . 현대캐피탈, 핵심 의사결정을 AI로…"비개발자도 서비스 개발" 이날 김우영 현대캐피탈 AI전략실장은 AI를 통해 핵심 의사결정 시간을 단축할 수 있다고 강조했다. 현대캐피탈은 약 50명 규모 인하우스 개발 조직을 앞세워 AI 모델과 에이전트를 자체 개발하고 있다. 유스케이스 발굴과 개념검증(PoC), 파일럿을 거쳐 검증된 기술을 핵심 업무에 적용하는 방식으로 AI 전환을 추진한다. 김 실장은 "AI를 처음 적용할 때 자동화나 효율화보다 핵심 비즈니스 의사결정 영역을 우선 선택했다"고 밝혔다. 이어 "금융 심사와 마케팅, 자동차 할부금융을 위한 차량 가치 평가처럼 높은 정확도가 필요하지만 취급액과 이익 등으로 성과를 명확하게 측정할 수 있는 업무부터 AI를 적용한 것"이라고 설명했다. 현대캐피탈은 빠른 성과를 기대할 수 있는 의사결정 과제와 대화형 에이전트처럼 장기 투자가 필요한 과제도 병행하고 있다. 핵심 업무에서 창출한 정량적 성과 토대로 장기 AI 프로젝트에 대한 투자를 이어가며 전환 과정의 안정성을 확보했다는 설명이다. 김 실장은 전사적 AI 전환을 위해서는 경영진 지원이 필수적이라고 강조했다. 실제 현대캐피탈은 사장과 각 사업부문 책임자가 참여하는 AI 회의를 매달 열고, 3개년 AI 전환 마스터플랜을 기반으로 실행 과제를 추진하고 있다. 회사는 현업 구성원 참여를 확대하기 위해 AWS와 비개발자 중심 바이브 코딩 해커톤 'ㅎㅋ톤: 말하는 대로'도 진행했다. 개발자는 지원 역할만 맡았으며 약 50개 팀이 아이디어를 제출해 이 가운데 12개 팀, 51명의 임직원이 이틀 동안 AI 서비스와 솔루션을 직접 구현했다. 현대캐피탈은 당초 수상한 3개 팀의 과제만 프로덕션 수준으로 개발할 계획이었다. 완성도 높은 아이디어가 다수 나오면서 본선에 오른 과제 전부를 내년도 사업계획에 반영하는 방향으로 적용 범위를 확대하기로 했다. 김 실장은 "AI 전환은 특정 조직만 열심히 한다고 성공할 수 있는 일이 아니다"며 "경영진의 톱다운 지원과 현업 구성원의 바텀업 참여가 함께 이뤄져야 전사적인 변화로 이어질 수 있다"고 말했다.

2026.08.27 16:16김미정 기자

AWS, 한국 피지컬 AI 생태계 육성한다…로보틱스 상용화 앞장

아마존웹서비스(AWS)가 한국 기업과 스타트업을 대상으로 한 피지컬 AI 육성 프로그램을 출범하며 국내 로보틱스 생태계 확대에 나섰다. 제조·물류·자율주행·디지털 트윈 등 다양한 산업 분야에서 피지컬 AI 기술 상용화를 지원해 한국을 차세대 지능형 로봇 산업의 핵심 거점으로 육성한다는 목표다. AWS는 피지컬 AI 육성 프로그램인 'AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램'을 20일 발표했다. 이번 프로그램은 앞서 'AWS 서밋 서울 2026'에서 처음 공개됐으며 지난 7월부터 오는 12월까지 6개월간 운영된다. 국내 기업이 로보틱스와 자율 시스템, 디지털 트윈, 산업 자동화 분야에서 피지컬 AI 솔루션을 구축하고 검증해 실제 사업으로 연결할 수 있도록 지원하는 것이 목적이다. AWS는 프로그램 참여 기업에 클라우드 인프라와 AI 서비스, 기술 자문, 비즈니스 모델 개발, 글로벌 시장 진출 지원을 통합 제공한다. 참여 기업은 AWS 크레딧을 활용해 데이터 수집과 처리, AI 모델 학습, 시뮬레이션, 시뮬레이션-실제 환경 전환, 지능형 에이전트 개발 등을 수행하게 된다. 또 AWS 전문가와 협업해 데이터 파이프라인 구축부터 모델 학습, 엣지 배포까지 피지컬 AI 개발 전 과정을 지원받는다. 아마존 EC2, 아마존 S3, 아마존 세이지메이커, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 등 주요 서비스를 기반으로 대규모 실험을 수행할 수 있도록 지원할 예정이다. 비즈니스 지원도 강화한다. 참여 기업은 AWS 이노베이션 팀과 함께 새로운 비즈니스 모델을 검증하고 AWS 파트너 네트워크와 마켓플레이스 등록, 글로벌 고객 연결 프로그램 등을 활용해 해외 시장 진출 기회를 확보할 수 있다. 특히 대기업과 스타트업을 하나의 생태계로 연결하는 게 강점으로 꼽힌다. 제조·물류·서비스 분야 대기업과 첨단 비전·언어·행동(VLA) 모델, 시뮬레이션, 엣지 AI 기술을 개발하는 스타트업을 연계해 기술 상용화 기간을 단축한다는 구상이다. 이번 프로그램 1기에는 총 15개 기업이 참여한다. 엔터프라이즈 트랙에는 ▲SK에코플랜트 ▲NC AI ▲알체라 ▲LG CNS가 이름을 올렸다. 이들은 건설 현장 자율 로봇, 휴머노이드 VLA 모델, 멀티모달 데이터 플랫폼, 로봇 운영 소프트웨어 고도화 등을 추진할 방침이다. 스타트업 트랙에는 ▲본에이아이 ▲투모로로보틱스 ▲고레로보틱스 ▲디든로보틱스 ▲로보에테크놀로지 ▲케어링 ▲위로보틱스 ▲컨피그 ▲리얼월드 ▲큐픽스 ▲니어스랩 등 11개 기업이 참여한다. 자율 드론과 휴머노이드, 건설·물류 로봇, 돌봄 로봇, 디지털 트윈 등 다양한 분야에서 AWS 인프라를 활용한 피지컬 AI 기술 개발에 나설 계획이다. 함기호 AWS코리아 대표는 "한국은 세계적인 제조 경쟁력과 과감한 빌더, 활발한 스타트업 생태계를 바탕으로 변화를 이끌 수 있는 위치에 있다"며 "AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램은 참여 기업이 잠재력을 실제 상용화로 이어갈 수 있도록 기술과 전문성, 글로벌 네트워크를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.20 10:49한정호 기자

오라클-AWS 협력 확대…'오라클 AI 데이터베이스@AWS' 22개 리전으로 확장

오라클과 아마존웹서비스(AWS)가 전략적 협력을 한층 강화하며 기업의 데이터베이스 현대화 시장 공략에 속도를 낸다. 양사는 오라클 데이터베이스 워크로드의 클라우드 이전을 지원하기 위해 장기 협력 계약을 확대하고, '오라클 AI 데이터베이스@AWS' 서비스 기능도 대폭 강화했다. 오라클은 '오라클 AI 데이터베이스@AWS'에서 '엑사스케일 인프라스트럭처 기반 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스'를 정식 출시했다고 18일 밝혔다. 이를 통해 기업은 데이터베이스 규모와 관계없이 엑사데이터 수준의 성능을 사용량 기반 과금 방식으로 활용할 수 있게 됐다. 양사는 이번 협력을 바탕으로 오라클 AI 데이터베이스@AWS 서비스 범위를 전 세계 22개 AWS 리전으로 확대했다. 또한 오라클 데이터베이스를 보다 낮은 비용으로 이전하고 AWS의 AI·분석 서비스와 연계할 수 있도록 지원하는 신규 기능도 추가했다. 이번에 출시된 엑사스케일 기반 엑사데이터 서비스는 전용 데이터베이스 서버를 별도로 구축하지 않고도 고성능 데이터베이스 환경을 제공하는 것이 특징이다. 기업은 필요한 만큼의 컴퓨팅·스토리지 자원을 선택해 사용할 수 있으며, 데이터베이스를 공유 스토리지 서버에 분산 배치해 높은 가용성과 성능을 확보할 수 있다. 오라클은 해당 서비스가 소규모 데이터베이스부터 다중 리전 기반 재해복구 환경까지 폭넓은 워크로드를 지원할 수 있다고 설명했다. 여기에 스토리지 복제 없이 개발·테스트용 데이터베이스를 빠르게 생성할 수 있는 '씬 클로닝(thin cloning)' 기능도 추가했다. 오라클은 AI 활용 측면도 강조했다. 오라클 AI 데이터베이스는 기업이 보유한 데이터를 별도로 이동하거나 복제하지 않고 생성형 AI와 에이전틱 AI에 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 '오라클 AI 벡터 서치' 기능을 통해 의미와 맥락 기반 검색을 제공해 데이터 활용도를 높일 수 있다는 설명이다. 금융 서비스, 운송 등 규제가 엄격한 산업을 포함한 다양한 산업의 기업도 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 활용해 핵심 워크로드를 이전하고 비즈니스 운영의 기반이 되는 데이터에 AI를 적용하고 있다. CJ올리브영은 전국 1380여 개의 매장을 운영하며, 수천 개의 'K-뷰티' 제품을 선보이는 뷰티 및 웰니스 리테일 분야 국내 선도기업이다. CJ올리브영은 25년 이상의 업력을 바탕으로 옴니채널 라이프스타일 플랫폼으로 진화하며, 글로벌 시장에서 K-뷰티의 대표 브랜드로 인정받고 있다. 박원호 CJ올리브영 플랫폼엔지니어링팀 팀장은 "한국에서 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 이용할 수 있게 되면서 핵심 오라클 워크로드를 클라우드로 보다 쉽게 이전할 수 있게 됐다"라며 "아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 같은 AWS의 고급 AI 및 분석 서비스와의 원활한 통합으로 AI 혁신을 가속화하고 인사이트 도출 시간을 단축하며, 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 것으로 기대한다"라고 말했다. 네이선 토머스 오라클 제품 관리 부문 수석 부사장은 "오라클 AI 데이터베이스@AWS는 정식 출시 후 1년 만에 글로벌 서비스로 성장했다"며 "기업들은 AWS 환경 안에서 핵심 오라클 워크로드를 보다 쉽고 효율적으로 현대화하기를 원하고 있으며, 오라클은 새로운 서비스와 글로벌 인프라를 통해 이러한 요구를 지원하고 있다"고 말했다.

2026.08.18 17:42남혁우 기자

메가존클라우드, AWS 손잡고 AI 에이전트 솔루션 3종 공동 개발

메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 기업용 인공지능(AI) 에이전트 솔루션을 개발하며 기업 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 메가존클라우드는 AWS의 AI 에이전트 솔루션 공동 개발 프로그램인 '파트너 에이전트 팩토리(PAF)'에 국내 기업 최초로 참여해 기업용 AI 에이전트 솔루션 3종을 공동 개발했다고 18일 밝혔다. PAF는 AWS 내 AI 전문 조직인 '생성형 AI 혁신 센터(GenAIIC)'가 파트너사와 함께 엔터프라이즈 AI 에이전트 솔루션을 공동 개발하는 글로벌 프로그램이다. AWS의 생성형 AI 기술 전문성과 파트너사 산업 전문성을 결합해 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트를 개발하는 것이 목적이다. 이번 프로그램을 통해 개발된 솔루션은 검증 과정을 거쳐 AWS 마켓플레이스에 등록된다. 이를 통해 글로벌 기업 고객이 검증된 AI 솔루션을 즉시 도입·배포할 수 있도록 지원한다. 메가존클라우드는 이번 프로젝트를 통해 ▲AI 에이전트 거버넌스 플랫폼 '에어 에이전트 거버넌스(AAG)' ▲AI 기반 다국어 문서 번역 솔루션 'AI 도큐먼트 번역(ADT)' ▲AI 영상 분석 솔루션 '스페이스 렌즈(SPACE LENS)' 등 3종의 기업용 AI 에이전트 솔루션을 공동 개발했다. AAG는 AI 에이전트의 등록과 승인, 배포, 운영, 감사, 비용 관리 전 과정을 통합 관리하는 솔루션이다. 여러 부서에서 운영되는 AI 에이전트를 일관된 기준으로 관리하고 보안·정책·비용을 통합적으로 통제할 수 있도록 지원한다. ADT는 문서 분석부터 번역, 검수, 품질 검증까지 전 과정을 자동화하는 다국어 문서 번역 솔루션이다. 문서 구조와 맥락을 분석해 번역 기준과 용어집을 자동 생성하고 원본 문서의 서식과 레이아웃을 유지하면서 전문 용어를 일관되게 적용한다. 기존 인력 중심 번역과 비교해 최대 95% 빠른 작업 속도를 제공한다. 스페이스 렌즈는 화면과 음성을 함께 분석하는 AI 영상 인텔리전스 솔루션이다. 사용자의 자연어 질문을 바탕으로 영상 속 장면과 음성, 맥락을 종합적으로 분석해 필요한 정보를 찾아낼 수 있도록 돕는다. 메가존클라우드는 지난 2024년 11월 AWS의 '생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스(GenAIIC PIA)'에 국내 기업 가운데 유일하게 선정된 바 있다. 현재 전 세계 200여 개국, 13만여 개 AWS 파트너 가운데 GenAIIC PIA 파트너는 9개 기업뿐이다. 공성배 메가존클라우드 최고AI책임자(CAIO)는 "생성형 AI는 이제 개별 모델의 성능 경쟁을 넘어 AI 에이전트를 기업 환경에서 얼마나 효과적으로 활용·운영하느냐가 경쟁력이 되는 시대로 접어들고 있다"고 말했다. 이어 "국내 유일 AWS GenAIIC PIA 파트너로서 AWS와의 공동 혁신을 통해 글로벌 AI 기술 트렌드를 가장 빠르게 고객 비즈니스 가치로 연결해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 15:47한정호 기자

AI 에이전트 행동 흐름 통제한다…AWS, 오픈소스 정책 언어 '도그우드' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 에이전트의 행동을 보다 세밀하게 제어할 수 있는 오픈소스 정책 언어를 공개하며 에이전틱 AI 보안 강화에 나섰다. 개별 작업 단위를 넘어 여러 작업이 이어지는 전체 행동 흐름까지 검증할 수 있도록 지원해 AI 에이전트 운영 과정에서 발생할 수 있는 보안과 리스크 문제를 줄인다는 전략이다. AWS는 AI 에이전트의 연속된 행동까지 통제할 수 있는 오픈소스 정책 언어 '도그우드(Dogwood)'를 공개했다고 13일 밝혔다. 도그우드는 아마존 베드록 에이전트코어의 정책 기능인 '에이전트코어 정책'에 적용되며 에이전트코어 게이트웨이에는 새로운 속도 제한 기능도 추가됐다. 최근 AI 에이전트는 단순 질의응답을 넘어 여러 단계를 거쳐 스스로 작업을 수행하는 형태로 발전하고 있다. 하지만 개별 작업에는 문제가 없더라도 여러 행동이 연결되는 과정에서 예상하지 못한 위험이 발생할 수 있다는 지적도 제기돼왔다. 맥킨지 조사에 따르면 전체 조직의 약 80%가 이미 AI 에이전트의 위험한 행동을 경험한 것으로 나타났다. 보안과 리스크에 대한 우려가 에이전틱 AI 확산의 가장 큰 걸림돌로 지목됐다. 이번에 공개된 시간 기반 정책은 현재 요청뿐 아니라 동일한 세션에서 AI 에이전트가 이전에 수행한 행동까지 함께 분석해 다음 작업의 허용 여부를 판단한다. 앞선 호출 결과와 다음 호출 입력값의 일치 여부를 검증하거나 누적 사용 금액이 일정 수준을 넘으면 추가 결제를 차단하는 방식이다. 중요한 작업을 수행하기 전에 사람의 승인을 받도록 하거나 특정 작업이 정해진 순서대로만 수행되도록 제한하는 정책도 설정할 수 있다. 도그우드는 기존 오픈소스 정책 언어인 '시더(Cedar)'를 확장한 형태로 설계됐다. 기존 정책을 재작성하지 않고도 그대로 활용할 수 있으며 에이전트의 이전 행동 이력을 기반으로 도구 사용 순서와 빈도, 누적 사용량 등을 정책에 반영할 수 있다. 도그우드는 아파치 2.0 라이선스를 적용한 오픈소스 사양과 참조 구현 형태로 제공된다. AWS는 에이전트코어 게이트웨이에 속도 제한 기능도 추가했다. 플랫폼 운영자는 분당 요청 수와 토큰 처리량, 동시 연결 수 등을 기준으로 사용자별 사용량 상한을 설정할 수 있다. 사용자와 팀, 도구, 모델별로 서로 다른 제한값을 적용할 수 있어 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 AI 에이전트 사용량을 관리할 수 있다는 설명이다. 시간 기반 정책과 게이트웨이 속도 제한 기능은 이날부터 도입이 가능하며 기존 운영 중인 에이전트를 재설계하지 않고도 적용할 수 있도록 지원한다. 도그우드의 참조 구현과 언어 가이드는 깃허브를 통해 공개됐다. AWS는 "가장 포괄적인 AI 역량과 글로벌 인프라를 바탕으로 빌더들이 아이디어를 현실로 만들 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.13 15:51한정호 기자

[현장] "회장님 취향도 고려해 보고서 작성"…AWS, 개인화 AI 비서 '아마존 퀵'

"여러분이 평소 보고서를 쓸 때 어떤 단어나 문장을 자주 사용하는지 아니면 회장님이 선호하는 스타일이 무엇인지 인공지능(AI)이 파악하고 그에 맞춰 문서를 작성한다면 어떨까요? 12일 김예진 AWS 코리아 AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트(SA)는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 진행한 'AWS 아마존 퀵 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 통해 AI를 활용해 개인에 최적화된 업무 자동화 방법을 시연했다. 검색·정리 한 번만…자료 조사도 자동화 이날 시연은 웹을 검색해 자료를 찾고 사용자 업무 특성을 사전에 학습한 AI가 이에 맞춰 문서 초안을 작성하는 일련의 작업을 자동화하는 과정으로 진행됐다. 단순히 AI에게 질문을 던지고 답변을 받는 수준을 넘어 자료 조사와 초안 작성, 반복 업무 자동화 등 실제 AI활용한 업무를 체감하기 위함이다. 첫 단계는 웹 검색 기반 자료 조사였다. 아마존 퀵을 실행한 참가자는 새 채팅창에 아마존 퀵 데스크톱에 대한 조사 요청을 프롬프트를 입력했다. 이 과정에서 아마존 퀵의 핵심 기능 중 하나인 지식 그래프 기능도 소개됐다. 한 차례 조사한 내용을 단발성 답변으로 끝내는 것이 아니라 구조화된 형태로 저장해 다른 채팅창에서도 다시 활용할 수 있는 것이 특징이다. 특히 특정 파일에 국한되지 않고 로컬 폴더를 통째로 연결해 문서를 지속적으로 검색·재활용할 수 있다는 점에서 기존 AI 모델의 데이터 활용 방식과 차이를 보였다. 해당 기능 확인을 위해 450페이지 분량의 AWS 공식 가이드 PDF 파일을 폴더에 넣은 주소를 입력하자 5분 정도 분석 작업을 거친 후 해당 문서에 대한 지식 그래프를 아마존 퀵에서 확인할 수 있었다. 김 SA는 "문서를 조사하고 이를 바탕으로 리포트를 작성하는 것처럼 검색과 정리를 반복하는 업무 흐름을 최소화할 수 있도록 지원하는 기능"이라고 설명했다. 개인 문서 스타일부터 회장님 취향까지 반영 시연에서 눈길을 끈 것은 사용자 업무 스타일을 학습하는 '엔그램 빌더(Engram Builder)' 였다. 브라우저 연동 권한을 킨 후 프롬프터에 기자 이름과 미디어 사이트 주소를 입력하자 아마존 퀵이 스스로 브라우저를 실행해 사이트에 접근해 직접 기사를 여러 건 읽어들였고 이후 작성자의 문체 특징을 요약해 보여줬다. 김 수석 SA는 "아마존 퀵은 학습을 통해 사용자가 글을 어떻게 작성하고 이미지 등을 배치하는지 업무 특성을 분석해 저장할 수 있다"며 "이를 통해 사용자에 최적화된 리포트를 작성하거나 회장님이 좋아하는 스타일을 학습시킨 후 그에 맞춰 보고서를 작성할 수도 있다"고 설명했다. 학습을 마친 AI를 활용해 사전에 입력한 AWS 공식 가이드 PDF로 문서 작성을 요구하자. 아마존 퀵은 즉시 관련 내용을 작성함과 동시에 문서에 맞춤형 이미지를 그려 추가했다. 이와 함께 행사의 마지막은 매주 외신 뉴스룸을 검색해 한국어로 번역하고, 특정 폴더에 PDF로 자동 저장해 주는 AI 에이전트 제작으로 마무리됐다. 김 SA "복잡한 코딩 없이 자연어 명령어 몇 줄만으로 업무를 수행하고 자신에 특화된 AI 에이전트를 만들 수 있다"며 "초기엔 시간이 걸릴 수 있지만 데이터가 쌓이고 본인에 최적화된 AI 에이전트가 늘어날 수록 업무 효율성은 극대화된다"고 강조했다.

2026.08.12 15:29남혁우 기자

[현장] "AI 도입해도 왜 업무 시간 안 줄까"…AWS, 통합형 AI '아마존 퀵' 공개

"많은 기업이 생성형 인공지능(AI)을 도입하고 있지만 기대한 만큼 업무 효율이 개선되지 않는 경우가 적지 않습니다. 원인은 AI 성능이 아니라 여러 시스템에 흩어진 데이터를 바탕으로 복잡한 절차로 돌아가기 때문입니다." 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 12일 서울 AWS 코리아 사옥에서 열린 'AWS 아마존 퀵 기자간담회'에서 AI 도입 효과가 제한적인 이유로 기존 업무 흐름에 통합되지 못한 구조를 지목했다. 여러 시스템에 흩어진 데이터와 반복적인 보고·검색·정리 업무가 그대로 남아 있는 한 생성형 AI를 도입해도 기대한 투자 대비 수익(ROI)을 내기 어렵다는 설명이다. "업무 앱 40개를 하나로"…'아마존 퀵', 제안서 작성 시간 95% 단축 가트너가 인프라·운영(I&O) 리더 782명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, AI 프로젝트의 72%는 기대한 ROI를 내지 못한 것으로 나타났다. 주요 원인으로는 기존 업무 흐름과의 통합 부족, AI 관련 역량 부족, 데이터 준비 부족 등이 꼽혔다. 박혜영 SA는 이를 극복하기 위한 방안으로 업무용 AI 어시스턴트 '아마존 퀵(Amazon Quick)'을 소개했다. 아마존 퀵은 기존 클라우드 BI 서비스인 아마존 퀵사이트(QuickSight)와 비정형 데이터 기반 업무 AI 기능인 아마존 Q 비즈니스의 흐름을 잇는 통합형 서비스다. 엑셀, 아웃룩, 파워포인트, 워드 등 업무 도구 안에서 활용할 수 있으며 로컬 파일, 이메일, 캘린더, 슬랙 등과 연결해 검색과 정리, 분석, 보고, 후속 실행까지 하나의 흐름으로 처리하도록 지원하는 것이 특징이다. 제공하는 기능은 업무 특성에 따라 개인용과 조직용으로 나뉜다. 개인용 기능은 로컬 파일 접근, 지식 그래프, 에이전트 빌드, 활동 피드, 예약 작업 등으로 구성된다. 조직용 기능은 스페이스, 퀵사이트, 플로우, 오토메이트, 리서치 등으로 제공된다. 이를 통해 데이터 탐색 시간 단축, 반복 보고 업무 절감, 회의 후속 작업 자동화, 제안서와 기획안 작성 속도 향상 등을 지원한다. 아마존 퀵은 무료 플랜 외에 사용자당 월 20달러 프로페셔널, 월 40달러 엔터프라이즈 요금제를 제공한다. 박 SA는 "아마존 퀵은 특정 앱에 종속되지 않고 40개 이상 서비스를 앱 전환 없이 연결하는 것이 강점"이라며 "지식 그래프를 통해 문서와 메일, 협업 기록의 맥락을 축적해 사용자가 실제 업무를 끊김 없이 이어갈 수 있도록 돕는다"고 말했다. 이어 "아마존 내부에서 6개월간 약 20만 명 규모로 검증한 결과 영업 제안서 작성 시간은 95% 줄었고 리서치 기반 보고서 작성은 주 100시간, 보안팀 정책 문서 대응은 월 80시간 절감됐다"고 밝혔다. 국내 도입 사례도 소개됐다. 블랙야크는 도입 후 5개 사업부, 100개 이상 계정으로 활용을 확산했고, 메가존클라우드는 리포트·제안서 분석 자동화를 통해 데이터 분석 시간을 1주일 이상에서 12시간 이내로 줄였다. 일성아이에스는 전사 160명 규모로 도입해 학술의학팀의 논문 검색 업무를 5분으로 단축했다. 웹 탐색부터 보고서 작성까지 자동…AI 기반 영업·기획자의 하루 이다은 SA는 가상 뷰티 기업을 배경으로 영업팀과 사업기획팀 직원의 하루를 따라가는 방식으로 아마존 퀵 활용 사례를 시연했다. 영업팀 시나리오에서는 활동 피드를 통해 메일, 일정, 이해관계자 정보, 후속 액션을 한 화면에서 확인하고, 자연어 명령만으로 주간 매출 요약 메일 발송을 자동화하는 기능이 소개됐다. 또 영업 실적, CRM 정보, 사내 문서 등을 연결해 영업 지원용 에이전트를 만들고, 외부 웹 정보와 내부 데이터를 결합해 거래처 분석 보고서를 작성하는 과정도 시연됐다. 사업기획팀 시나리오에서는 회의 녹취 파일을 바탕으로 화자 구분이 포함된 회의록을 작성하고, 피드백을 기존 기획안에 반영하는 기능이 공개됐다. 경쟁사 사이트를 탐색해 정보를 수집하는 브라우저 자동화, 계산기 앱 생성, 수정된 기획안 재작성과 스킬 저장 기능도 함께 소개됐다. 박혜영 SA는 "아마존 퀵은 10년간 쌓아온 기술 위에 만들어진 서비스"라며 "개발자뿐 아니라 다양한 업무 담당자들이 AI를 활용해 업무 속도를 높이고 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.08.12 14:06남혁우 기자

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

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