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[AI는 지금] 오픈AI 두고 MS·아마존 충돌…클라우드 기싸움, 소송가나

마이크로소프트(MS)가 오픈AI와 아마존 간 협력에 대해 법적 대응을 검토하면서 글로벌 클라우드·인공지능(AI) 시장의 긴장감이 고조되고 있다. 계약 해석을 둘러싼 분쟁이지만, 실질적으로는 AI 인프라 주도권을 둘러싼 빅테크 간 경쟁이 본격화된 모양새다. 18일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 MS는 약 500억 달러(약 74조5000억원) 규모로 알려진 오픈AI와 아마존 간 협력이 기존 자사와의 독점적 클라우드 계약을 침해할 소지가 있다고 보고 있다. 앞서 아마존과 오픈AI는 2월에 여러 계약을 체결했다. 이 중에는 아마존웹서비스(AWS)가 오픈AI의 AI 에이전트 구축 및 실행용 엔터프라이즈 플랫폼인 '프론티어'의 클라우드 제공업체가 된다는 내용이 포함돼 있다. 하지만 MS와 오픈AI의 계약에 따르면 오픈AI 모델에 대한 접근은 MS의 클라우드 서비스인 '애저'를 통해 이뤄져야 한다. 이는 애저 성장의 핵심 기반으로, 오픈AI 서비스 확산이 곧 클라우드 매출 증가로 이어지는 구조를 형성해왔다. MS는 오픈AI의 초기 투자자 중 하나로, 2019년에 10억 달러, 2023년 초에 100억 달러를 투자했다. 지난해 9월에는 새로운 협력 관계에서 구속력 없는 계약을 체결했다. 아마존과 오픈AI는 기존 계약을 우회하는 방식으로 시스템을 구축하고 있다고 주장하고 있지만, MS 측은 이같은 접근이 기술적으로 실현 가능하지 않을 뿐 아니라 계약 정신에도 위배된다는 입장이다. 이 같은 갈등은 단순한 계약 해석을 넘어 클라우드 시장 주도권 경쟁과 맞물려 있다는 점에서 주목된다. 글로벌 클라우드 인프라 시장에서 AWS는 약 30% 수준의 점유율로 1위를 유지하고 있으며, MS 애저는 20%대 중반으로 뒤를 추격하고 있다. 구글 클라우드는 10% 안팎 수준이다. 업계에선 오픈AI 워크로드가 어느 플랫폼에 배치되느냐에 따라 점유율 경쟁 구도가 크게 달라질 수 있다는 관측이 나온다. 쟁점은 API(응용프로그램 인터페이스) 조항이다. MS는 오픈AI 모델을 활용한 모든 API 호출이 애저를 경유해야 한다는 입장을 유지하고 있다. 기업 고객 대부분이 API 방식으로 AI 모델을 활용하는 만큼, 해당 조항은 사실상 트래픽과 수익을 통제하는 핵심 장치로 평가된다. 반면 오픈AI와 아마존은 신규 서비스 '프론티어'를 기존 API와 다른 구조의 제품으로 정의하고 있다. AWS의 베드록 기반 '상태 유지 실행 환경(Stateful Runtime Environment, SRE)'을 통해 기업 데이터와 연동되는 AI 에이전트를 제공하는 방식으로, 기존 계약 적용 대상이 아니라는 주장이다. 이에 대해 MS는 해당 구조 역시 실질적으로는 모델 호출을 포함하고 있어 API의 연장선으로 봐야 한다는 입장이다. 기술 구조에 대한 해석 차이가 곧 계약 위반 여부를 가르는 쟁점으로 부상한 셈이다. 양사 관계 변화도 영향을 미치고 있다. MS는 초기 투자 이후 오픈AI와 긴밀한 협력 관계를 유지해왔지만, 최근에는 기업용 AI 시장에서 경쟁 구도가 형성되고 있다. 오픈AI는 멀티 클라우드 전략을 추진하며 파트너 다변화를 시도하고 있고, MS는 애저 중심의 AI 생태계를 강화하는 방향을 유지하고 있다. 이 같은 상황에서 AWS의 참여는 경쟁 구도를 더욱 복잡하게 만든 분위기다. 클라우드 시장 1위 사업자인 AWS가 오픈AI와 협력을 확대할 경우 애저 중심 구조에 균열이 생길 가능성이 있어서다. 업계에선 이번 협력이 단순한 기술 제휴를 넘어 클라우드 시장 점유율 경쟁과 직결된 전략적 움직임이라고 보고 있다. 현재까지는 협상을 통한 해결 가능성이 거론되지만, 이해관계가 첨예하게 맞서는 만큼 갈등이 장기화될 가능성도 배제할 수 없다. 특히 오픈AI가 기업공개(IPO)를 추진 중인 상황에서 추가적인 법적 분쟁은 부담 요인으로 작용할 수 있다. MS 측은 "계약 위반이 발생할 경우 법적 대응에 나설 것"이라며 "오픈AI가 계약상 의무를 준수할 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2026.03.19 09:20장유미 기자

AWS "AI 에이전트 시대, 스타트업 글로벌 진출 기회 넓힌다"

아마존웹서비스(AWS)가 한국 스타트업의 글로벌 성장을 지원하기 위한 기술·투자 생태계 확장에 나선다. 인공지능(AI) 에이전트와 피지컬 AI 등 차세대 기술 확산 속에서 스타트업을 위한 클라우드 인프라와 프로그램 지원을 확대한다는 목표다. 이기혁 AWS 한국 스타트업 에코시스템 총괄은 17일 서울 코엑스에서 열린 'AWS 유니콘데이 2026'에서 "AI 에이전트와 클라우드 기술이 스타트업의 생산성과 실행 속도를 크게 높이고 있다"며 "우리는 한국 스타트업이 더 작은 팀으로도 글로벌 시장에 도전할 수 있도록 기술과 프로그램을 통해 성장 생태계를 적극 지원하겠다"고 강조했다. AWS 유니콘데이 2026은 '시작은 여기서, 확장은 전 세계로'를 주제로 스타트업과 유니콘 기업의 AI·클라우드 활용 전략을 공유하는 행사로 마련됐다. 기조연설과 함께 5개 기술 트랙과 30개 이상의 세션이 진행되며 국내 스타트업의 혁신을 기술을 체험해 볼 수 있는 AI 체험 데모 존도 꾸려졌다. 기조연설을 맡은 이 총괄은 글로벌 AI 투자 환경 변화와 스타트업 생태계 흐름을 조명했다. 지난해 전 세계 스타트업 투자 규모는 약 4690억 달러(약 699조원)로 집계됐으며 이 가운데 AI 분야 투자 비중은 48%에 달해 최근 5년간 최고 수준을 기록했다. AI 투자와 메가 라운드 중심의 자금 흐름이 스타트업 시장을 주도하고 있다는 분석이다. 이 총괄은 특히 다음 성장 분야로 피지컬 AI를 지목했다. 로봇·센서·물리 환경과 상호작용하는 AI 기술을 의미하는 피지컬 AI는 지난해 투자 규모가 전년 대비 74% 증가하는 등 빠르게 확대되고 있으며 한국 스타트업에도 기회가 될 수 있는 영역이라고 설명했다. 그는 또 스타트업 생태계 변화의 특징으로 빌더 중심 창업 확산을 꼽았다. AI 코딩 도구와 자동화 기술이 발전하면서 개발 전공자가 아니더라도 제품을 직접 구현할 수 있는 환경이 조성되고 있으며 창업자의 개념도 단순 창업자에서 제품을 만드는 빌더로 확장되고 있다는 설명이다. AI 에이전트 확산에 따른 조직 구조 변화도 주요 화두로 제시됐다. 과거 스타트업이 투자 유치 이후 인력 확충에 집중했다면 최근엔 AI 에이전트를 활용해 더 작은 팀으로도 높은 생산성을 확보하는 구조가 확산되고 있다. 이에 투자 시장에서도 소규모 팀이 오히려 높은 경쟁력을 갖는 사례가 늘고 있다. AWS는 이러한 흐름에 대응하기 위해 ▲에이전틱 AI 기술 지원 ▲AI GTM(시장 진출) 프로그램 ▲글로벌 진출 지원이라는 세 가지 전략을 제시했다. 중소벤처기업부·창업진흥원과 함께 운영하는 '정글 프로그램'을 통해 AI 스타트업 30개사를 선발해 멘토링을 제공하고 글로벌 액셀러레이터 프로그램을 통해 해외 시장 진출도 지원한다는 계획이다. 이어진 발표에서는 생성형 AI에서 한 단계 발전한 에이전틱 AI 흐름이 소개됐다. 김태현 AWS 한국 스타트업 솔루션즈 아키텍트 총괄은 AI가 단순 콘텐츠 생성 단계를 넘어 스스로 계획하고 도구를 활용해 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있다고 설명했다. 그는 에이전틱 AI의 핵심 요소로 ▲추론 ▲계획 ▲툴 활용 ▲메모리 ▲리플렉션을 제시하며 이 요소들이 결합될 때 AI가 단순 자동화 시스템이 아닌 실제 업무 수행 에이전트로 발전한다고 강조했다. 아울러 AWS는 '아마존 베드록', '에이전트코어', '키로' 등 플랫폼을 통해 스타트업이 에이전트 기반 서비스를 구축하고 운영할 수 있도록 지원 중이다. 법률 AI 서비스, 광고 분석 플랫폼 등 다양한 스타트업이 AWS 기반 AI 에이전트를 활용해 업무 생산성을 높이고 있는 사례도 공유됐다. AI 도입이 기업 업무 구조를 어떻게 변화시키는지에 대한 논의도 이어졌다. 권순일 업스테이지 부사장은 AI 도입이 단순 기능 추가를 넘어 업무 프로세스 전반을 재설계하는 단계로 발전하고 있다고 설명했다. 그는 초기에는 기존 소프트웨어(SW)에 AI 기능을 결합하는 수준에서 시작하지만, 이후 특정 업무를 자동화하고 더 나아가 여러 업무가 결합된 전체 워크플로를 AI 에이전트가 수행하는 구조로 진화하고 있다고 분석했다. 권 부사장에 따르면 언어 모델과 문서 파싱 기반 데이터 처리 기술을 결합해 기업의 업무 자동화와 의사결정 효율을 높이는 방향으로 AI 활용이 확대되고 있다. 이에 데이터와 AI 에이전트를 연결하는 클라우드 인프라 환경이 중요해지고 있다. 권 부사장은 "AI 도입은 단순히 기능을 추가하는 단계에서 벗어나 업무 프로세스 전체를 재구성하는 방향으로 빠르게 발전하고 있다"며 "우리는 AWS 환경을 활용해 데이터와 에이전트를 연결한 AI 워크플로 자동화 전략을 확대하고 있으며 더 많은 스타트업이 협업해 AI 기반 비즈니스 확장을 모색하길 기대한다"고 밝혔다.

2026.03.17 13:59한정호 기자

[현장] AWS "한국 스타트업 생태계 지원 확대"…AI 성장 전략 공개

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 시대 스타트업 성장 전략과 기술 혁신 비전을 제시했다. 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI와 피지컬 AI까지 확장되는 트렌드에 맞춰 국내 스타트업 생태계 확장을 이끈다는 목표다. 김영태 AWS 한국 스타트업 세일즈 총괄은 17일 서울 코엑스에서 열린 'AWS 유니콘데이 2026'에서 "지난 1년간 AI가 실생활에서 체감할 정도로 빠르게 발전했다"며 "한국 스타트업들도 다양한 영역에서 우리와 혁신을 만들어가고 있다"고 밝혔다. 이날 AWS는 AI 스타트업 생태계를 크게 다섯 영역으로 구분했다. AI 코딩, AI 팹리스, AI 플랫폼 및 최적화, AI 모델 프로바이더, AI 애플리케이션 등으로 각 영역에서 다양한 스타트업이 클라우드 기반 기술을 활용해 서비스를 개발하고 있다는 설명이다. 특히 AI 칩 설계 스타트업부터 비전 AI와 리걸테크까지 다양한 산업에서 AI 기반 서비스가 빠르게 확산되고 있다는 점을 강조했다. 김 총괄은 "국내 스타트업들은 AI 애플리케이션 영역에서 가장 활발하게 활동 중"이라며 "리걸테크·금융·커머스·마케팅 등 산업별 서비스들이 AI 모델을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하고 있다"고 말했다. 이어 "우리는 스타트업이 초기 단계부터 글로벌 시장까지 확장할 수 있도록 투자 생태계 연결과 기술 지원을 제공한다"고 덧붙였다. 이날 차문수 슈퍼브에이아이 최고기술책임자(CTO)는 비전 파운데이션 모델을 기반으로 한 산업용 AI 혁신 전략을 소개했다. 슈퍼브에이아이는 제조·물류·영상 분석 등 다양한 산업에서 활용 가능한 비전 AI 기술을 개발 중이며 AWS 클라우드 기반 인프라를 활용해 모델 학습과 데이터 처리 환경을 구축하고 있다. 차 CTO는 산업 현장에서 기존 비전 AI가 갖는 한계로 '클로즈드 월드' 문제를 지적했다. 기존 시스템은 새로운 객체나 환경이 등장하면 다시 데이터를 수집하고 모델을 학습해야 하는 구조로 운영 비용과 시간이 크게 늘어난다는 것이다. 이를 해결하기 위해 슈퍼브에이아이는 제로샷 기반 비전 파운데이션 모델 '제로'를 개발했다. 이 모델은 자연어 프롬프트나 이미지 입력만으로 객체를 탐지할 수 있도록 설계돼 다양한 산업 환경에 빠르게 적용할 수 있다는 특징을 갖는다. 슈퍼브에이아이는 모델 개발 과정에서 대규모 데이터 파이프라인을 구축하고 AWS '세이지메이커 하이퍼팟'을 활용해 분산 학습 환경을 구성했다. 이를 통해 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 효율적으로 활용하고 모델 학습 기간을 기존 대비 크게 단축했다. 또 데이터 자동 큐레이션과 자동 라벨링 파이프라인을 통해 수억 장 규모 데이터 가운데 핵심 데이터를 선별해 학습 효율을 높였다. 이 과정에서 AWS 스텝 펑션스와 S3 스토리지 등을 활용해 대규모 데이터 처리 환경을 구축했다. 차 CTO는 "우리 기술은 제조 공정 관리, 영상 관제, 물류 리테일 분석 등 다양한 산업에 적용되고 있다"며 "제조 공정에선 생산 단계별 작업을 영상 분석으로 자동 파악해 공정 효율을 높이고 물류 환경에서는 다품종 상품을 자동으로 인식해 재고 관리와 운영 최적화를 지원 중"이라고 강조했다. 다음으로 리걸테크 기업 로앤컴퍼니의 AI 서비스 사례도 소개됐다. 로앤컴퍼니는 생성형 AI 기반 법률 서비스 '슈퍼로이어'를 통해 변호사의 법률 리서치와 문서 작성 업무를 지원하는 AI 어시스턴트를 제공하고 있다. 슈퍼로이어는 530만 건 이상의 판례와 법령 데이터를 기반으로 법률 리서치와 문서 작성 기능을 지원한다. AWS의 생성형 AI 플랫폼 '아마존 베드록'을 활용해 여러 거대언어모델(LLM)을 조합한 서비스 아키텍처를 구축했으며 광학문자인식(OCR) 기반 문서 분석과 사건 중심 대화 기능 등을 통해 변호사 업무 흐름에 맞춘 기능을 구현했다. 이 서비스는 출시 1년 8개월 만에 2만 5000명 이상의 법률 전문가가 가입했으며 누적 질의 요청 건수는 520만 건을 넘어섰다. 사용자 조사 결과 법률 업무 생산성이 약 1.9배 향상된 것으로 나타났으며 서비스 추천 의향도 95% 이상으로 높은 만족도를 기록했다. 안기순 로앤컴퍼니 법률AI연구소장은 "슈퍼로이어는 530만 건 이상의 법률 데이터를 기반으로 할루시네이션을 최소화하고 변호사의 실제 업무 흐름에 맞춘 기능을 구현한 AI 서비스"라며 "AWS 베드록과 클라우드 보안 인프라를 기반으로 안정적인 서비스를 제공하고 향후 일본 등 아시아 시장으로 글로벌 확장을 추진하겠다"고 밝혔다.

2026.03.17 11:34한정호 기자

[현장] 로봇이 걷고 AI가 집을 꾸민다…스타트업 기술 혁신 한자리에

아마존웹서비스(AWS)와 한국 스타트업이 함께 만든 기술 협력의 결과물이 서울 코엑스 곳곳에서 펼쳐졌다. AWS는 17일 서울 코엑스에서 'AWS 유니콘데이 2026'을 개최해 AI 시대 스타트업의 성장 전략과 클라우드 기반 혁신 사례를 공유했다. 행사장에는 스타트업과 함께 구현한 AI 솔루션을 체험할 수 있는 'AI 익스피리언스 존'이 마련돼 실제 서비스와 기술 데모가 관람객들에게 공개됐다. 현장에는 로봇 관제 플랫폼부터 비전 AI 광고, AI 인테리어 설계, 스트리밍 플랫폼, 휴머노이드 로봇까지 다섯 개 국내 스타트업의 기술이 전시됐다. 첫 번째 부스에서는 로봇 관제 스타트업 팀그릿의 기술이 시연됐다. 전시장 한가운데 놓인 바퀴형 로봇과 4족 보행 로봇이 동시에 움직이며 하나의 화면에서 통합 제어되는 모습이 펼쳐졌다. 팀그릿의 로봇 관제 플랫폼 '코비즈'는 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 인터페이스에서 운영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 로봇에서 전송되는 영상과 센서 데이터, 위치 정보 등이 클라우드를 통해 실시간으로 연결된다. 현장에서는 로봇과 XR 기기를 결합한 360도 영상 스트리밍까지 확인할 수 있었다. 이 솔루션은 AWS IoT 그린그래스 등 클라우드 기술을 기반으로 구축돼 원격 제어와 데이터 처리를 지원한다. 옆 부스에선 비전 AI 기업 피치에이아이의 광고 분석 시스템이 소개됐다. 전시 화면에는 카메라로 촬영된 보행자 데이터가 실시간으로 분석되며 성별과 연령대에 맞는 광고 콘텐츠가 자동으로 추천됐다. 오프라인 광고는 그동안 효과 측정이 어렵다는 한계가 있었지만, 피치에이아이는 AI 분석과 데이터 대시보드를 통해 광고 운영을 데이터 기반으로 전환하는 기술을 선보였다. AWS 기반 데이터 파이프라인과 시각화 도구를 활용해 비전 AI 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 구조다. AI 인테리어 스타트업 아키스케치 부스에선 관람객이 자연어로 "북유럽 스타일 거실을 만들어 달라"고 입력하자 가구와 마감재가 자동으로 배치된 3D 공간이 화면에 나타났다. 기존에는 사용자가 직접 가구를 배치해야 했지만 AI 에이전트가 디자인을 추천하고 견적까지 계산해주는 방식이다. 아키스케치 솔루션에 주소만 입력하면 실제 아파트 도면을 3D로 불러와 설계를 시작할 수 있고 AI가 생성한 이미지는 약 1분 만에 실사 수준으로 렌더링된다. 이 기능은 아마존 베드록 에이전트코어 기반 AI 에이전트와 서버리스 아키텍처를 통해 구현됐다. 스트리밍 플랫폼 '씨미(CIME)'를 선보인 마플 부스에서는 4K 초고화질 방송이 실시간으로 송출됐다. 시연자가 방송 화면을 보며 박수를 치면 약 1초 뒤 스마트폰 화면에 동일한 장면이 나타났다. 낮은 지연시간과 고화질 스트리밍이 특징으로, AWS의 라이브 스트리밍 서비스인 아마존 IVS를 활용해 구현됐다. 플랫폼은 스트리머 수수료를 낮춰 사용자 상호작용을 높이면서도 고객 수익을 확대하는 구조를 구축했다. 행사장 한편에선 휴머노이드 로봇도 등장했다. 에이로봇이 개발한 산업용 로봇 '앨리스(ALICE)'다. 제조 현장에서 사람과 함께 작업하는 것을 목표로 설계된 모델로, 에이로봇이 자체 개발한 액추에이터를 적용해 산업 현장에서 필요한 힘과 정밀 제어를 동시에 확보했다. 로봇의 판단과 제어는 현장에서 이뤄지지만 대규모 학습과 데이터 분석은 AWS 기반 클라우드에서 진행된다. 여러 로봇이 축적한 데이터를 활용해 모델을 지속적으로 개선하는 구조다. 에이로봇은 이 기술력을 토대로 국가 프로젝트에 참여하고 있다. 데모 부스 곳곳에선 기술 설명을 듣기 위해 관람객이 모여들었다. 일부는 로봇을 직접 촬영하거나 AI가 생성한 인테리어 이미지를 살펴보며 스타트업 관계자에게 질문을 이어갔다. AWS와 스타트업의 협력 사례를 중심으로 구성된 데모존은 단순 기술 시연을 넘어 실제 서비스로 이어진 AI 활용 사례를 보여주는 공간으로 꾸려졌다. 데모 투어를 이끈 김진아 AWS 스타트업 솔루션즈 아키텍트는 "이전 행사에서는 AWS 직원들의 기술 아이디어 중심으로 데모를 보여줬다면, 올해는 고객사와 협업해 실제 비즈니스 문제를 해결하고 혁신한 사례를 중심으로 구성했다"고 강조했다.

2026.03.17 11:16한정호 기자

[유미's 픽] 클라우드 생태계 만든 AWS, 스무살 됐다…MS·구글 추격 속 전략 시험대

아마존웹서비스(AWS)가 올해 창립 20주년을 맞아 클라우드 컴퓨팅 선구자로 걸어온 행보를 재조명받고 있다. 2006년 스토리지 서비스 하나로 출발한 AWS는 기업의 IT 인프라 구조를 근본적으로 바꿔놨다. 지금은 인공지능(AI) 시대 핵심 인프라 플랫폼으로 새로운 성장 국면을 맞이하고 있다. AWS는 지난 2006년 3월 14일 처음 선보인 스토리지 서비스 '아마존 S3(Simple Storage Service)'로 첫 발을 내디뎠다. 이 서비스는 기업이나 개발자가 데이터센터를 구축해야 했던 기존 방식에서 벗어나 인터넷을 통해 데이터 저장과 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 한 것이 특징이다. 같은 해 서버 컴퓨팅 서비스인 EC2(Elastic Compute Cloud)가 추가되면서 클라우드 기반 인프라 모델도 본격적으로 확산됐다. 당시 기술 스타트업의 가장 큰 장벽은 초기 인프라 투자였다. 데이터 저장을 위한 서버를 구매하고 향후 용량을 예측해야 했고 수만 달러 규모의 하드웨어 비용을 선투자해야 했다. AWS는 이를 사용량 기반 과금(pay-as-you-go) 방식으로 전환하면서 기업이 필요할 때만 컴퓨팅 자원을 사용하는 환경을 만들었다. 초기 AWS 사용자 사례는 클라우드 인프라가 산업 구조를 어떻게 바꿀 수 있는지 잘 보여줬다. 영상 제작 협업 도구를 개발하던 스타트업은 S3를 활용해 대용량 데이터를 원격에서 처리할 수 있게 됐다. 음성 녹취 서비스 기업은 서버 장애 이후 데이터를 클라우드로 이전하면서 저장 비용과 운영 부담을 크게 줄였다. 미국 버클리대학 '스타더스트앳홈(Stardust@home)' 연구 프로젝트는 수백만 개의 현미경 이미지를 클라우드에 저장하고 전 세계 시민 과학자들이 참여하는 연구 환경을 구축했다. 이처럼 클라우드는 단순한 서버 임대 서비스를 넘어 누구나 대규모 데이터 처리 인프라를 사용할 수 있는 플랫폼으로 발전했다. 현재 AWS는 데이터베이스, 분석, 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 양자컴퓨팅 등 240개 이상 서비스를 제공하는 클라우드 플랫폼으로 확대됐다. 덕분에 AWS는 최대 클라우드 사업자로 입지를 굳혔다. 시장조사업체 시너지 리서치 그룹에 따르면 지난해 AWS는 글로벌 클라우드 인프라 시장 점유율은 30%로 1위를 유지하고 있다. 마이크로소프트 애저(Azure)가 약 20%, 구글 클라우드가 약 13%로 그 뒤를 따르고 있다. 생성형 인공지능(AI) 확산 이후 클라우드 경쟁 구도는 새로운 국면에 들어섰다. 특히 AI 플랫폼 경쟁에서 마이크로소프트와 구글이 빠르게 영향력을 확대하면서 AWS 자리를 위협하고 나섰다. 실제 마이크로소프트는 오픈AI와의 협력을 기반으로 챗GPT와 코파일럿 등 생성형 AI 서비스를 기업 시장에 빠르게 확산시키며 클라우드 시장에서 존재감을 드러내고 있다. 구글 역시 제미나이 모델과 AI 개발 플랫폼 버텍스 AI(Vertex AI) 등을 앞세워 AI 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 이 같은 상황 속에 업계에선 AWS가 AI 기술 경쟁보다는 인프라 플랫폼 전략에 집중하고 있다고 평가했다. AWS는 현재 기업이 다양한 AI 모델을 활용할 수 있도록 하는 서비스 '아마존 베드록'을 중심으로 AI 플랫폼을 확대하고 있다. 베드록은 앤트로픽, 메타, 스태빌리티AI 등 다양한 모델을 선택적으로 사용할 수 있는 구조를 갖췄다. 또 AWS는 자체 AI 반도체인 트레이니엄과 인퍼런시아를 통해 AI 학습과 추론 비용을 낮추는 전략도 추진하고 있다. 이는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 줄이고 AI 인프라 경쟁력을 확보하려는 전략으로 해석된다. 하지만 AWS는 AI 확산에 따른 인프라 수요 증가에 대응해야 하는 과제를 안고 있다. 생성형 AI 확산으로 데이터 처리 수요가 급증하면서 대규모 데이터센터 투자와 에너지 확보 문제가 클라우드 산업의 주요 이슈로 떠오르고 있다. 특히 AI 데이터센터는 막대한 전력과 냉각 설비가 필요해 전력 확보와 운영 효율성이 향후 클라우드 사업 경쟁력의 핵심 요소가 될 것으로 예상된다. 이에 AWS는 AI 워크로드 증가에 대응하기 위해 글로벌 데이터센터 확충과 인프라 투자를 확대하고 있는 것으로 알려졌다.데이터 주권과 규제 환경 변화도 변수다. 유럽과 일부 국가에서는 데이터의 국외 이전과 클라우드 의존도에 대한 규제 논의가 확대되고 있다. 각국이 데이터 보호 정책을 강화하면서 글로벌 클라우드 기업들은 지역 데이터센터 구축이나 현지 파트너십 확대 등 대응 전략 마련이 필요한 상황이다. 이에 AWS는 유럽과 아시아 등 주요 지역에서 데이터센터를 확대하며 지역 내 데이터 처리 요구에 대응하고 있다. 업계에선 향후 AWS의 경쟁력이 AI 플랫폼 역량과 인프라 운영 능력에 달려 있다고 분석했다. 클라우드가 이미 IT 인프라의 기본 구조로 자리 잡은 만큼, AI 시대의 핵심 플랫폼으로서 어떤 생태계를 구축하느냐가 다음 성장 단계의 관건이 될 것으로 봤다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 "인프라의 무거운 부담을 없애고 개발자들이 혁신에 집중할 수 있도록 하자는 단순한 아이디어에서 AWS가 시작됐다"며 "오늘날 전 세계 수백만 고객이 사용하는 플랫폼으로 성장했다"고 말했다. 이어 "2005년 AWS에 인턴으로 합류해 서비스가 공개되기 전부터 지켜봤다"며 "단순한 스토리지 서비스가 스타트업과 기업, 정부를 지원하는 글로벌 클라우드 플랫폼으로 발전하는 과정을 직접 경험했다"고 강조했다. 그러면서 "20년이 지난 지금도 '고객의 목소리를 듣고 개발자들의 장벽을 제거하겠다'는 우리의 미션은 변하지 않았다"며 "AI가 새로운 가능성을 열고 있는 지금, 고객들이 다음에 무엇을 구축하게 될지가 가장 흥미로운 질문"이라고 덧붙였다.

2026.03.16 17:06장유미 기자

AWS, AT&T와 통신 인프라 현대화 협력…클라우드·네트워크 역량 결집

아마존웹서비스(AWS)가 클라우드·인공지능(AI) 역량과 광섬유 네트워크를 결합해 차세대 통신 인프라 발전에 속도를 낸다. AWS는 AT&T, 아마존 레오와 미국 통신 인프라 현대화와 차세대 클라우드 혁신을 위한 협력을 추진한다고 12일 밝혔다. 이번 협력은 AT&T의 광범위한 광섬유 네트워크와 AWS의 보안·안정성·고성능 클라우드 인프라, AI 역량을 결합해 탄력적이고 확장 가능한 연결 솔루션을 구축하는 데 초점을 맞췄다. 세 기업은 데이터센터 연결, 클라우드 전환, 위성 네트워크 확장 등 다양한 영역에서 협력을 확대할 계획이다. AT&T는 내부 운영 효율성과 전환 속도를 높이기 위해 일부 온프레미스 워크로드를 AWS의 온프레미스 관리형 하이브리드 클라우드 서비스 'AWS 아웃포스트'로 마이그레이션할 예정이다. 또 AWS 프로페셔널 서비스의 지원을 받아 '아마존 Q 디벨로퍼'와 에이전틱 서비스 등을 활용해 네트워크 서비스 활성화 기능을 AWS로 이전하는 작업을 진행 중이다. AWS의 클라우드 인프라 확장에도 AT&T 네트워크 역량이 활용된다. AT&T는 고용량 광섬유 네트워크로 AWS 데이터센터를 연결해 AI 애플리케이션 구축·운영에 필요한 고성능 클라우드 인프라를 지원할 계획이다. AT&T는 아마존의 저궤도 위성 네트워크 '아마존 레오'와도 협력한다. AT&T는 아마존 레오를 활용해 네트워크 연결 범위를 확대하고 기존 네트워크 인프라가 닿지 않는 지역의 기업 고객에 고정형 광대역 인터넷 서비스를 제공할 방침이다. 숀 하클 AT&T 비즈니스 제품 담당 수석부사장은 "우리 광섬유 인프라와 AWS의 클라우드 역량을 결합하고 데이터센터를 연결해 미래 인프라를 구축할 것"이라며 "탄력적이고 확장 가능하며 지능적인 연결 생태계를 만들 것"이라고 밝혔다. 얀 호프마이르 AWS 통신 부문 부사장은 "AT&T의 첨단 광섬유 네트워킹 리더십과 우리 클라우드·AI 역량을 결합함으로써 미국 전역 고객에게 혁신적인 서비스를 제공할 것"이라고 말했다.

2026.03.12 16:53한정호 기자

[AI는 지금] 자체 LLM '노바' 후순위 밀리나...오픈AI 손잡은 아마존, 노림수는?

아마존웹서비스(AWS)가 오픈AI에 대한 대규모 투자와 함께 전략적 협력 확대를 발표하면서 자체 거대언어모델(LLM) 전략에 변화를 줄지 관심이 쏠린다. 2024년 말 '노바' 브랜드로 자체 LLM을 공개했지만, 최근 들어 앤트로픽, 오픈AI 등 다른 AI 기업들과 협력 범위를 넓히면서 '노바'가 후순위로 밀린 것 아니냐는 지적도 나온다. AWS코리아는 3일 서울 역삼 본사에서 열린 신년 기자간담회에서 아마존이 오픈AI에 총 500억 달러(약 70조원)를 투자할 계획을 공개적으로 밝혔다. 우선 150억 달러를 투자하고 향후 수개월 내 특정 조건이 충족되는 시점에 추가로 350억 달러를 투자할 예정이다. 이번 협력은 단순 지분 투자에 그치지 않는다. 양사는 오픈AI 모델 기반의 '상태 유지 런타임 환경(Stateful Runtime Environment)'을 공동 개발하고 있다. 이 기능은 AWS의 AI 플랫폼 '아마존 베드록(Amazon Bedrock)'을 통해 제공될 예정이다. 상태 유지 런타임은 모델이 이전 작업 맥락을 기억하고 다양한 소프트웨어 도구와 데이터 소스에 접근해 연속적인 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 구조다. 기업 고객의 AI 애플리케이션과 에이전트가 기존 AWS 인프라와 긴밀하게 통합되도록 설계됐다는 점에서 단순 모델 연동을 넘어 운영 체계 수준의 협력으로 해석된다. 인프라 계약도 확대됐다. 오픈AI와 AWS는 기존 380억 달러 규모의 다년 계약을 8년에 걸쳐 총 1000억 달러 규모로 확장하기로 했다. 이에 따라 오픈AI는 AWS 인프라에서 약 2기가와트(GW) 규모의 트레이니움(Trainium, AWS가 자체 개발한 AI 학습용 반도체) 컴퓨팅 용량을 확보하게 된다. 이 계약에는 트레이니움3와 2027년부터 공급될 차세대 트레이니움4 칩이 포함됐다. 트레이니움4는 메모리 대역폭과 고대역폭 메모리(HBM) 용량을 확장해 대규모 AI 학습 및 추론 수요를 지원하도록 설계됐다. 양사는 아마존 개발자들이 고객 대상 AI 제품과 에이전트에 활용할 수 있도록 오픈AI 모델을 맞춤화하는 작업도 병행한다. AWS 환경에 최적화된 형태로 모델을 조정해 제공하는 방식이다. 일각에선 아마존의 이 같은 움직임을 두고 자체 LLM 전략에 대한 자신감이 떨어진 것 아니냐는 의구심을 드러내고 있다. 자체 모델을 보유한 상황에서 외부 최상위 모델 기업과 대규모 동맹을 맺는 것은 기술 격차를 인정한 신호 아니냐는 해석을 내놨다.하지만 업계에선 이번 협력을 AWS의 '멀티 모델' 전략 강화로 해석하고 있다. 아마존은 이미 오픈AI의 경쟁사인 앤트로픽에 80억 달러 이상을 투자한 최대 투자자다. 오픈AI와 앤트로픽을 동시에 포섭하는 구조는 특정 모델에 대한 종속을 최소화하려는 움직임으로 읽힌다. 이는 AI 시장의 승자가 확정되지 않은 상황에서 주요 모델 사업자를 모두 AWS 인프라 생태계 안에 두겠다는 전략으로 분석된다.이번 움직임은 글로벌 클라우드 3강 구도와도 밀접하게 연결돼 있다. 마이크로소프트는 오픈AI와의 긴밀한 협력을 바탕으로 GPT 기반 '코파일럿'을 전면에 내세워 애저(Azure) 경쟁력을 강화하고 있다. 구글 역시 자체 LLM '제미나이'를 중심으로 구글 클라우드와 워크스페이스 전반에 AI 기능을 통합하며 존재감을 키우는 중이다. 이처럼 두 경쟁사가 각각 '전략 모델'을 앞세워 클라우드 수요를 흡수하는 구조를 구축하자 AWS도 대응 전략 강화에 본격 나선 분위기다. 자체 LLM 노바를 통해 기술 주권과 비용 통제력을 확보하는 한편, 오픈AI와 앤트로픽까지 포섭해 모델 선택권을 넓히는 '투트랙' 방식을 택한 것이다. 이는 특정 모델에 종속되기보다 주요 모델을 모두 자사 인프라 위에서 구동되도록 만드는 멀티 모델 전략으로 해석된다. 또 오픈AI 워크로드를 AWS 인프라와 자체 AI 칩 위에서 구동하도록 함으로써 클라우드 사업자 간 AI 워크로드 유치 경쟁이 한층 격화될 것이라는 관측도 제기된다. 모델 경쟁의 승패와 무관하게 인프라 수요를 확보하는 구조를 강화하는 것이다. 외부 모델 협력 확대와는 별개로 AWS는 자체 LLM 전략도 더 강화할 계획이다. 노바는 베드록 내 자체(1P) 모델로 운영되며 계층형 라인업 확장이 이어지고 있는 상태다. 국내에서는 통신·교육 기업을 중심으로 노바 적용 사례가 확대되고 있으며 비용 효율성과 데이터 통제 측면에서 경쟁력을 확보하고 있는 것으로도 평가되고 있다. AWS 관계자는 "오픈AI 협력이 자체 LLM 노바 전략에 영향을 주는 것은 아니다"며 "노바는 독립적으로 지속 고도화해 제공할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "본사 차원에서도 라인업을 계속 확장하고 있다"며 "이번 오픈AI 협력 발표는 엔터프라이즈 시장을 공략하기 위한 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.03 16:36장유미 기자

[현장] 오픈AI 손잡은 AWS, 기업용 에이전틱 AI 강화…韓 생태계 전환 뒷받침

아마존웹서비스(AWS)가 챗GPT 개발사 오픈AI와 전략적 파트너십을 맺고 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 시장 선점에 나선다. 양사는 아마존 베드록 기반 '상태 유지 런타임 환경'을 공동 개발하고 오픈AI 프런티어를 AWS 인프라에 통합해 개발부터 운영·거버넌스까지 아우르는 차세대 AI 에이전트 플랫폼을 구축한다는 전략이다. 김기완 AWS코리아 솔루션즈 아키텍트 총괄은 3일 서울 역삼 AWS코리아 오피스에서 열린 신년 기자간담회에서 "AI는 단순한 어시스턴트를 넘어 독립적인 비즈니스 역할을 수행하는 에이전트 단계로 진화하고 있다"며 "오픈AI와 협력해 기업들이 에이전트를 보다 안전하고 확장 가능한 방식으로 개발·운영할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다. 김 총괄은 올해 핵심 기술 트렌드로 에이전틱 AI 확산을 꼽았다. 생성형 AI가 개별 모델 중심의 활용에 머물렀다면 이제는 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 멀티 에이전트 구조로 발전하고 있다는 설명이다. 특히 기업 환경에선 외부 거대언어모델(LLM)뿐 아니라 내부 데이터, 실시간 정보, 각종 업무 시스템과의 연동이 필수적인 만큼 단일 모델만으로는 한계가 있다는 점을 강조했다. 이를 위해 AWS는 '아마존 베드록 에이전트코어'를 통해 기업용 에이전트의 프로덕션 배포에 필요한 런타임·메모리·권한 관리·정책·코드 인터프리터·브라우저·옵저버빌리티·평가 기능 등을 통합 제공 중이다. 에이전트가 독립적으로 의사결정을 수행하되, 일정 금액 이상 환불과 같은 고위험 업무는 사람의 승인 절차를 거치도록 하는 등 거버넌스 체계도 함께 설계하도록 지원한다. 이번 오픈AI와의 협력은 이같은 에이전틱 플랫폼을 한층 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 아마존 베드록을 통해 상태 유지 런타임 환경을 공동 개발할 계획으로, 이는 에이전트가 컨텍스트를 유지하고 이전 작업을 기억하며 다양한 도구와 데이터 소스를 넘나들 수 있도록 지원하는 환경이다. 특히 AWS는 오픈AI가 지원하는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼 프런티어의 독점 제3자 클라우드 배포 파트너로 참여해 기업이 공유 컨텍스트와 내장 거버넌스를 갖춘 AI 에이전트 팀을 구축·운영할 수 있도록 지원한다는 목표다. 양사는 AI 워크로드 확대에 대비해 컴퓨팅 인프라도 대폭 강화한다. 오픈AI는 AWS 인프라를 통해 약 2기가와트(GW) 규모의 트레이니움 AI칩 용량을 활용하게 된다. 아마존은 오픈AI에 총 500억 달러(약 73조원)를 투자할 계획이다. 이를 통해 대규모 학습과 추론 비용을 낮추고 기업 고객이 별도 인프라 구축 없이 필요한 만큼 AI 성능을 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 김 총괄은 에이전틱 AI 확산이 클라우드 마이그레이션 수요와도 맞물려 있다고 진단했다. 기업이 AI를 전사적으로 도입하려면 확장성과 보안을 갖춘 클라우드 환경이 필수적이라는 설명이다. AWS는 'AWS 트랜스폼'을 통해 기존 닷넷·자바·VM웨어 환경을 AI 기반으로 현대화하고 있으며 실제 국내 고객이 마이그레이션 기간을 절반으로 단축하고 비용을 30% 이상 절감한 사례도 소개했다. 또 개발 방식 자체를 AI 중심으로 재설계하는 'AI-개발 라이프사이클(DLC)' 방법론도 제시했다. 기존 애자일·워터폴 방식이 사람 중심 프로세스였다면, AI-DLC는 AI가 계획을 수립하고 인간이 이를 검증·보완하는 구조로 전환해 요구사항 정의부터 초기 버전 서비스 구현까지의 기간을 대폭 줄이는 접근법이다. 국내 AWS 고객 중 웅진씽크빅은 해당 방법론을 적용해 기존 대비 4주가량 개발 기간을 단축한 바 있다. AWS는 한국 시장에 대한 지원도 강화한다. 특히 김 총괄은 국내 기업들이 로보틱스·디지털 트윈 등 피지컬 AI 영역에 높은 관심을 보이고 있다고 언급했다. 그는 "피지컬 AI는 온디바이스뿐 아니라 클라우드에서의 대규모 학습과 데이터 관리가 병행돼야 한다"며 "국내 스타트업과 대기업이 글로벌 수준의 AI 서비스를 구현할 수 있도록 인프라와 플랫폼 차원에서 지원을 확대하겠다"고 밝혔다. 이어 "에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 단순히 모델 성능이 아니라 이를 안전하게 운영하고 확장할 수 있는 플랫폼 역량에서 결정된다"며 "오픈AI와의 협력을 포함해 개발·운영·거버넌스를 아우르는 통합 에이전틱 AI 환경을 제공함으로써 한국 기업들의 AI 전환을 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.03.03 13:32한정호 기자

함기호 AWS코리아 "AI 3대 강국 도약 지원…공공·산업 전반 장기 투자"

아마존웹서비스(AWS)코리아가 올해 대규모 인프라 투자 확대와 공공 시장 공략, 에이전틱 인공지능(AI) 확산을 중심으로 한국 시장 확대에 박차를 가한다. AI 인프라 투자와 산업별 디지털 전환 가속을 통해 정부의 AI 3대 강국 기조에 발맞춘다는 목표다. 함기호 AWS코리아 대표는 3일 서울 역삼동 AWS코리아 오피스에서 열린 신년 기자간담회에서 "국내 고객들에게 더 많은 편의를 제공해 대한민국이 이재명 대통령이 제시한 AI 3대 강국으로 도약하는 데 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다. 함 대표는 이날 글로벌 및 국내 AI 시장 흐름을 짚으며 기업들의 AI 도입이 실험 단계를 넘어 본격적인 성과 창출 국면에 접어들었다고 진단했다. 그는 "2023년이 생성형 AI 개념 도입과 개념검증(PoC)의 해였다면 2024년은 일부 기업들이 프로덕션 단계로 전환을 시도한 시기였고 이제는 실제 비즈니스 가치와 생산성 향상 성과를 측정하는 단계로 들어섰다"고 말했다. 맥킨지 조사에 따르면 전 세계 기업 10곳 중 9곳이 이미 AI를 도입했으며 IDC코리아 자료 기준 국내 기업의 60% 이상이 AI를 활용 중인 것으로 나타났다. 특히 단일 모델이 아닌 여러 생성형 AI 모델과 에이전트를 결합한 복합 AI 환경이 빠르게 확산되고 있다는 설명이다. 함 대표는 "이미 상당수 기업이 하나 이상의 에이전틱 AI를 업무에 적용하고 있고 일부는 전사적으로 활용 중"이라며 "AI는 단순한 어시스턴트를 넘어 독립적으로 업무를 수행하는 에이전트 시스템으로 진화하고 있다"고 강조했다. AWS코리아는 이같은 흐름에 맞춰 대규모 인프라 투자를 지속한다는 방침이다. 함 대표는 "2025년부터 2031년까지 한국 시장에 7조원을 추가 투자할 계획"이라며 "2018년부터 2031년까지 누적 투자 규모는 12조원을 넘는다"고 밝혔다. 해당 투자에는 SK그룹과 협력한 울산 AI존 프로젝트 등도 포함된다. 그는 "한국 시장의 클라우드 인프라 투자는 장기 프로젝트로 정부와 긴밀히 협의하며 진행하고 있다"며 "공공 시장이 본격적으로 열리면 추가 투자 기회도 있을 것으로 본다"고 전망했다 공공 클라우드 시장 공략도 올해 주요 과제다. AWS코리아는 지난해 클라우드 보안인증(CSAP) 하등급을 획득하며 공공 분야 진입 기반을 마련했다. 이를 기반으로 지난해 과학기술정보통신부의 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업에 클라우드 인프라를 제공했고 연합학습 기반 신약개발 AI 플랫폼 'K-멜로디' 프로젝트도 지원했다. 지방자치단체 및 산학 협력 논의도 지속적으로 이어가고 있다. 함 대표는 "CSAP 하등급 확보 이후 공공 교두보를 마련하는 데 집중해왔다"며 "다만 최근엔 국가정보원을 중심으로 인증 통합이 논의되고 있어 정부 차원의 제도 정비가 마무리되면 적극적으로 사업 확대를 준비할 것"이라고 설명했다. 이날 행사에선 AWS가 지원한 산업별 에이전틱 AI 적용 사례도 공개됐다. 삼성물산은 입찰 시 시방서 검토와 리스크 점검을 위한 에이전틱 AI 플랫폼을 구축했고 포스코DX는 사내 개발자들이 활용할 수 있는 에이전트 AI 환경을 도입했다. 넥슨은 게임 이상 징후 탐지 시스템에 AI를 적용했으며 크래프톤은 e스포츠 중계 과정에서 실시간 인사이트와 확률 정보를 제공하는 AI 시스템을 운영 중이다. 통신 분야에선 LG유플러스 AI 솔루션이 AWS 마켓플레이스에 등록돼 글로벌 판매를 추진하고 있고 KT는 고객지원센터 고도화에 AI를 도입했다. AWS코리아는 올해 파트너 생태계 강화도 병행한다. 지난해 한국 마켓플레이스를 공식 출시해 국내 기업이 원화 결제와 세금계산서 발행이 가능한 환경을 구축했다. 현재 50개 이상 파트너가 AWS 마켓플레이스 생태계에 참여하고 있으며 150개 이상의 국내 소프트웨어 기업 솔루션이 등록돼 글로벌 시장 진출을 모색 중이다. 함 대표는 올해 주요 전략으로 ▲클라우드 전환 가속 ▲생성형·에이전틱 AI 비즈니스 가치 실현 ▲파트너 협력 확대를 내세웠다. 온프레미스 워크로드의 클라우드 이전을 AI 기반으로 자동화·가속화하고 오라클·VM웨어·SAP 환경 마이그레이션과 닷넷·자바 전환을 생성형 AI를 활용해 지원한다는 계획이다. 동시에 기업 내 데이터 파이프라인을 정비하고 통합 데이터 레이크 구축을 지원해 AI 기반 의사결정 체계를 고도화할 방침이다. 특히 산업계 관심이 높은 피지컬 AI 영역 지원을 위해 국내 전담 태스크포스(TF)도 구성했다. 아시아태평양지역 주요 거점과 네트워킹을 강화해 사업 기회를 포착하고 스타트업·로보틱스·제조·유통 등 국내 다양한 기업들과 파트너십을 확대해 나갈 예정이다. 함 대표는 "피지컬 AI는 글로벌 협력이 중요한 영역"이라며 "AWS의 한국·일본·중국 팀과 협력해 국내 피지컬 AI 시장 확산을 지원하겠다"고 밝혔다. 글로벌 AWS 성장률은 최근 2025년 4분기 기준 24%를 기록했다. 함 대표는 한국 역시 글로벌과 유사한 성장 흐름을 보이고 있다고 설명했다. 그는 "AI와 에이전틱 AI 확산으로 클라우드 산업의 기회는 더욱 빠르게 확대되고 있다"며 "보안과 안정성, 확장성을 기반으로 한국 기업들의 클라우드·AI 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다. 끝으로 함 대표는 "한국 시장 투자를 지속 확대하고 공공과 산업 전반에서 AI 인프라를 고도화해 대한민국의 AI 경쟁력을 끌어올리는 데 기여하겠다"고 강조했다.

2026.03.03 12:27한정호 기자

[AI는 지금] 아마존, 'AGI 조건' 걸고 오픈AI에 70조원 베팅…MS 독점 흔들까

아마존이 오픈AI에 최대 500억 달러(약 70조원)를 투자하는 방안을 협상 중인 것으로 전해졌다. 투자금은 일괄 집행이 아닌 단계적 투입 방식으로, 기업공개(IPO)와 인공지능 일반지능(AGI) 달성 여부에 연동되는 조건이 붙는다. 미국 IT 전문 매체 디인포메이션은 26일 오픈AI 경영진과 접촉한 복수의 관계자를 인용해 아마존이 우선 150억 달러를 투자하고, 오픈AI가 상장하거나 AGI에 도달할 경우 350억 달러를 추가 집행하는 방안을 논의 중이라고 보도했다. 오픈AI는 내부적으로 올해 4분기 IPO를 목표로 준비 중인 것으로 알려졌다. 이번 투자 구조는 해당 시점에 맞춘 자금 설계라는 해석이 나온다.이번 자금 조달 라운드는 총 1000억 달러(약 140조원)에 달할 것으로 예상된다. 단일 벤처 투자로는 사상 최대 규모다. 투자 전 오픈AI의 기업가치는 약 7300억 달러로 거론되는데, 이는 글로벌 최상위 기술 기업 시가총액에 근접하는 수준이다. 이번 라운드에는 아마존뿐 아니라 엔비디아 등 주요 빅테크 기업들도 참여를 검토 중인 것으로 전해졌다. CNBC에 따르면 엔비디아는 오픈AI에 최대 300억 달러(약 44조원)를 투자하기 위한 논의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 이는 지난해 9월 양사가 발표했던 1000억 달러 규모의 인프라 구축 협력과는 별개로 진행된다. 이번 투자 구조에서 가장 민감한 변수는 AGI다. AGI는 인간과 동등한 범용 지능을 의미하지만, 기술적 기준은 명확히 합의돼 있지 않다. 디인포메이션은 이를 '느슨하게 정의된 이정표'라고 표현했다. 특히 AGI 달성 여부는 오픈AI 이사회가 판단하는 구조로 알려졌다. 이는 350억 달러라는 거액의 추가 투자 집행 여부가 사실상 오픈AI 측 판단에 달려 있을 수 있음을 의미한다. 이에 향후 AGI 선언을 둘러싼 해석 차이와 이해관계 충돌 가능성도 배제할 수 없을 것으로 보인다. 또 오픈AI는 AGI 도달 시 기존 영리 자회사 구조나 투자자 수익 배분 체계가 종료되거나 재편될 수 있도록 설계된 것으로도 알려졌다. 이사회가 AGI를 선언하는 순간 투자 질서 자체가 바뀔 수 있는 구조인 것이다. 이 같은 전환점에서 오히려 대규모 자금을 투입하겠다는 아마존의 조건은 기술적 정점에서 영향력과 우선권을 선점하려는 전략적 판단일 것이란 분석이 나온다. 이번 투자가 현실화할 경우 그동안 오픈AI와 사실상 독점적 협력 관계를 유지해 온 마이크로소프트(MS)와의 파트너십에도 균열이 불가피하다는 관측이 나온다. MS는 애저(Azure) 클라우드를 기반으로 오픈AI 모델을 공급하며 AI 경쟁력을 강화해 왔다. 아마존은 오픈AI가 자사 AWS 인프라와 자체 AI 칩(트레이니엄·Trainium)을 활용하도록 유도해 '애저' 의존도를 낮추기 위해 이 같은 전략을 펼치는 것으로 보인다. 또 투자금의 상당 부분이 현금이 아닌 AWS 인프라 사용권 형태로 제공될 가능성도 거론된다. 이 경우 자금은 다시 AWS 매출로 환수된다. 외형상 투자지만 실질적으로는 장기 인프라 수요를 선점하는 구조다. 아마존이 이미 오픈AI의 최대 경쟁사인 앤트로픽에 80억 달러 이상을 투자한 최대 투자자란 점도 주목할 부분이다. 이를 두고 업계에선 오픈AI, 앤트로픽 등 특정 모델에 종속되지 않겠다는 '멀티 모델' 전략이자, 생성형 AI 핵심 기업들을 AWS 생태계 안에 두려는 포석으로 해석했다. AI 시장의 승자가 확정되지 않은 상황에서 주요 플레이어를 모두 품겠다는 계산도 깔려있는 것으로 분석된다.다만 이번 협상은 여전히 진행 중으로, 최종 투자 규모나 세부 조건은 영리 기업 전환 등 오픈AI의 지배구조 개편 논의와 맞물려 변동될 가능성이 있다. 업계 관계자는 "아마존의 투자는 단순한 재무적 베팅이 아니라 마이크로소프트가 구축한 오픈AI 독점 구도에 균열을 내고 클라우드 인프라 주도권을 되찾기 위한 전략적 움직임"이라며 "AGI와 IPO라는 두 개의 변곡점을 축으로 빅테크 간 세력 균형이 재편될 가능성이 있다"고 분석했다.

2026.02.26 14:38장유미 기자

AWS, 4분기 매출 356억 달러…AI 훈풍 타고 24% '급성장'

아마존의 클라우드 컴퓨팅 사업 부문인 아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 수요 폭발에 힘입어 지난해 4분기 괄목할 만한 성장을 기록했다. 5일(현지시간) 장 마감 직후 아마존이 발표한 2025년 4분기 실적에 따르면, AWS 부문의 매출은 356억 달러(약 52조원)로 전년 동기 대비 24% 증가했다. 이는 전년 대비 매출인 288억 달러에서 크게 늘어난 수치다. AWS의 4분기 영업이익 또한 전년 동기 106억 달러에서 125억 달러(약 18조원)로 증가하며 수익성 개선을 이어갔다. 이는 아마존 전체 영업이익의 절반 수준이다. 연간 기준으로도 성장세는 뚜렷했다. AWS의 2025년 전체 매출은 1287억 달러로 전년 대비 20% 증가했으며 연간 영업이익은 456억 달러를 기록했다. 4분기 기준 AWS의 영업이익률은 35%에 달했다. 이 같은 AWS 실적 호조에도 불구하고 시장 반응은 엇갈렸다. 시장 예상에 못 미치는 지난해 4분기 주당순이익(EPS)을 발표한 가운데 아마존이 AI 인프라 확장을 위해 대규모 투자를 예고했기 때문이다. 아마존 주가는 이날 실적 발표 직후 시간 외 거래에서 10% 이상 급락했다. 미 동부 시간 오후 7시 기준 종가 대비 11%가량 하락한 197달러 선에서 거래됐다. 주가 흐름과 별개로, AWS의 실적 호조는 기업들의 생성형 AI 도입 가속화와 이에 따른 클라우드 인프라 수요 증가에 힘입은 것으로 분석된다. 특히 아마존이 자체 개발한 AI 칩과 프로세서가 시장에서 큰 호응을 얻고 있다. 아마존의 머신러닝 학습용 칩인 '트레이니움'과 자체 중앙처리장치(CPU)인 '그라비톤'의 연간 매출 실행률(run rate)은 100억 달러를 돌파했다. 최신 AI 칩인 '트레이니움2'는 140만개 물량이 완판됐고, 앤트로픽의 AI 모델 '클로드' 학습을 위한 세계 최대 규모 AI 컴퓨팅 클러스터 구축에 활용되고 있다. AWS는 기술 리더십 강화를 위해 차세대 칩 로드맵도 공개했다. '트레이니움3'는 올해 중순까지 공급 물량이 대부분 예약된 상태로, 내년 출시 예정인 '트레이니움4'는 이전 세대 대비 6배 향상된 컴퓨팅 성능을 제공할 예정이다. 또 상위 1000개 AWS 고객사의 90% 이상이 사용 중인 그라비톤 프로세서의 최신 모델 '그라비톤5'도 새롭게 선보였다. 이 밖에도 AWS는 오픈AI, 비자, NBA, 블랙록 등 주요 글로벌 기업 및 자산운용사와 신규 계약을 체결하며 고객 기반을 넓혔다. 완전 관리형 서비스인 '아마존 베드록'에는 노바, 앤트로픽, 구글 등의 모델을 포함해 20개 이상 파운데이션 모델을 추가했다. 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)는 이번 실적에 대해 "AWS는 13분기 만에 가장 빠른 24%의 성장률을 기록했다"며 "AI, 반도체, 로보틱스 등과 같은 중요한 기회와 기존 서비스에 대한 강력한 수요에 힘입어, 아마존은 연내 약 2000억 달러 규모의 자본 지출(CAPEX)을 단행할 계획"이라고 말했다.

2026.02.06 09:34이나연 기자

아마존 AI 전략 설계자, 구글 클라우드 합류…에이전트 서비스 강화

구글 클라우드가 아마존에서 인공지능(AI) 전략과 파운데이션 모델 개발을 이끌었던 핵심 인재를 영입하며 AI 에이전트 강화에 박차를 가한다. 미국 IT 미디어 긱와이어에 따르면 구글 클라우드는 아마존에서 14년간 근무하며 AI 전략 수립과 기술 개발을 주도한 카르틱 라마크리슈난을 데이터 클라우드 조직 부사장(VP)으로 선임했다. 라마크리슈난은 아마존의 음성 AI 서비스 '알렉사' 초기 개발에 참여했으며 최근에는 자체 파운데이션 모델 '노바' 개발을 이끈 인물로 알려졌다. 라마크리슈난 부사장은 2012년 아마존에 합류한 이후 대화형 AI부터 멀티모달 범용인공지능(AGI)에 이르기까지 아마존 AI 기술 진화 전반에 관여한 것으로 평가된다. 아마존 합류 이전에는 마이크로소프트(MS)가 텔미 네트웍스를 인수한 후 3년간 수석 플랫폼 엔지니어로 근무한 바 있다. 이번 인사는 아마존 내부 AI 조직 개편과 맞물려 이뤄졌다. 최근 아마존에서는 AI 조직을 이끌던 로히트 프라사드 수석부사장이 회사를 떠났다. 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)는 AI 모델 연구팀과 맞춤형 실리콘, 양자 컴퓨팅 조직을 통합하는 새로운 체제를 발표했다. 아마존은 지난해 말 '노바 2' 모델을 공개하며 경쟁사 추격에 나선 상태다. 빅테크 업계에서는 AI뿐 아니라 최고위 임원급 인재 이동이 이어지고 있다. 메타는 MS 출신 법무 책임자를 최고법률책임자(CLO)로 영입하는 등 주요 기업 간 인재 확보 경쟁이 더욱 치열해지는 양상이다. 라마크리슈난 부사장은 링크드인을 통해 "우리는 에이전트 시대에 진입하고 있다"며 "세계적 수준의 팀과 함께 미래 자율 데이터 플랫폼을 구축하는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.07 17:38한정호 기자

AWS, AI GPU 일부 요금 15% 인상…기업 비용 부담 우려

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 모델 학습에 쓰이는 일부 그래픽처리장치(GPU) 인스턴스 요금을 인상했다. H200 등 고성능 예약형 상품에 한정된 인상이지만 대규모 AI 모델을 운용할 경우 비용 부담우려가 제기된다. 6일 업계에 따르면 AWS는 지난 주 머신러닝(ML) 워크로드를 위한 'EC2 용량 블록' 가격을 약 15% 상향 조정했다. 인상은 엔비디아 최신 칩셋 H200을 탑재한 고성능 인스턴스에 집중됐다. 구체적으로 P5e.48엑스라지(p5e.48xlarge) 인스턴스는 시간당 34.61달러에서 39.80달러로 p5en.48엑스라지(p5en.48xlarge)는 36.18달러에서 41.61달러로 각각 올랐다. 특히 사용량이 많은 미국 서부 리전은 같은 인스턴스임에도 시간당 43.26달러였던 요금이 49.75달러로 뛰었다. 반면 서울이 포함된 아시아 태평양과 유럽 지역 해당 상품 가격은 변동 없이 유지된 것으로 확인됐다. 아마존 측은 "EC2 용량 블록 가격은 지역별 수급 상황에 따라 변동된다"며 이번 인상이 미국 내의 높은 수요와 공급 부족을 반영한 것임을 시사했다. 이번에 가격이 오른 '용량 블록'은 기업이 특정 기간 GPU를 예약해 사용하는 고성능 서비스다. 국내는 이번 인상에서 제외되어 안도하는 분위기다. 다만 통상적으로 미국 리전의 가격 정책 변화가 시차를 두고 글로벌 전역으로 확산되는 경우가 많아 안심하기 어렵다는 입장이다. 아마존 측은 이번 조정에 대해 "EC2 용량 블록 가격은 수급 상황에 따라 변동된다"며 "이번 인상은 이번 분기에 예상되는 공급과 수요 패턴을 반영한 것"이라고 설명했다. 이번에 가격이 오른 '용량 블록'은 기업이 특정 시점에 필요한 GPU 용량을 미리 확보해두는 서비스다. 수백만 달러 규모 AI 학습 프로젝트를 중단 없이 수행해야 하는 엔터프라이즈 기업들이 주 고객층이다. 일반적인 온디맨드 요금이나 장기 약정 할인이 아닌, 단기 집중형 고성능 자원에 인상이 적용됨에 따라 셈법이 복잡해졌다. 특히 AWS와 대규모 할인 계약(EDP)을 맺은 기업들도 타격이 불가피하다. 통상적인 할인 계약은 공개 가격을 기준으로 할인율이 적용되는데, 기준 가격 자체가 오르면서 기업이 실제 부담해야 할 총액도 늘어나기 때문이다. 업계에서는 이번 인상이 단순한 가격 조정을 넘어 클라우드 시장 흐름이 바뀌는 신호탄이 될 수 있다고 우려한다. 그동안 클라우드 업계는 기술 발전과 규모 경제를 통해 지속적으로 가격을 낮추는 경향을 보여왔으나 전 세계적인 AI 반도체 공급 부족 현상이 지속되면서 '비용 상승' 압박이 커지고 있다는 분석이다. 덕빌 그룹 코리 퀸 클라우드 경제 분석가는 "이 건은 AWS가 지난 20년간 고객에게 심어준 '가격은 오직 내려간다'는 믿음이 깨졌다는 것"이라며 "이번 인상은 단순한 변칙이 아니라 클라우드 비용이 상승하는 뉴 노멀의 시작일 가능성이 높다"고 경고했다.

2026.01.07 09:25남혁우 기자

맷 가먼 AWS CEO "엔비디아 '루빈' GPU 결합 기대"…협력 의사 공식화

글로벌 클라우드 시장 핵심 플레이어인 아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처 '루빈'을 중심으로 한 협력 의지를 드러냈다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 6일 링크드인을 통해 "엔비디아가 발표한 루빈 플랫폼을 고객들에게 제공할 수 있기를 기대한다"고 밝혔다. 이어 "루빈은 우리의 규모·보안·AI 서비스와 결합돼 고객들이 가장 까다로운 AI 워크로드를 더 빠르고 비용 효율적으로 구축·학습·배포할 수 있도록 도울 것"이라고 강조했다. 가먼 CEO의 발언은 엔비디아가 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026에서 루빈을 공식 공개한 직후 나왔다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 기조연설을 통해 루빈이 기존 '블랙웰'을 잇는 차세대 AI 컴퓨팅 플랫폼이며 이미 본격적인 양산 단계에 돌입했다고 발표했다. 황 CEO에 따르면 루빈은 단일 GPU를 넘어 CPU·네트워크·보안·스토리지를 하나의 슈퍼컴퓨터로 통합한 랙 스케일 아키텍처다. 대규모 AI 학습과 추론 과정에서 병목으로 작용해온 데이터 이동 문제를 해소하고 전체 시스템 효율을 극대화하는 데 초점을 맞췄다. 특히 루빈 GPU는 3세대 트랜스포머 엔진과 하드웨어 가속 적응형 압축 기술을 적용해 추론 성능을 크게 끌어올렸다. 엔비디아는 루빈이 블랙웰 대비 동일 모델 기준 토큰당 비용을 10분의 1 수준으로 낮추고 학습에 필요한 GPU 수를 25%까지 줄일 수 있다고 설명했다. 또 루빈 아키텍처가 AI가 단순 응답을 넘어 추론 중심으로 진화하는 시장 환경에 대응하기 위한 핵심 플랫폼이라고 강조했다. 내부 테스트 기준으로 루빈은 블랙웰 대비 학습 성능은 3.5배, 추론 성능은 최대 5배까지 향상됐으며 전력 효율 역시 크게 개선됐다. AWS는 이러한 루빈 플랫폼을 자사 클라우드 인프라에 결합해 고객들에게 보다 효율적인 AI 학습·추론 환경을 제공한다는 계획이다. 엔비디아와 15년 이상 이어온 협력 관계를 바탕으로 AWS의 글로벌 인프라와 AI 서비스 역량을 결합해 고객 선택권과 유연성을 확대한다는 구상이다. 엔비디아는 루빈을 주요 클라우드 사업자와 AI 기업들에 올해 연말부터 공급할 예정이다. AWS를 비롯해 구글 클라우드·마이크로소프트·오라클은 물론 오픈AI·앤트로픽·xAI 등 주요 AI 기업과 연구기관이 루빈을 도입할 전망이다. 가먼 CEO는 "우리와 엔비디아의 오랜 협력을 바탕으로 고객들이 차세대 AI 혁신을 빠르게 실현할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.06 16:16한정호 기자

AWS, 닛산 SDV 전환 지원…"개발 주기 단축"

아마존웹서비스(AWS)가 클라우드 기반 개발 플랫폼으로 닛산의 소프트웨어 정의 차량(SDV) 전환을 지원한다. AWS는 '닛산 확장형 오픈 SW 플랫폼'을 구축했다고 10일 밝혔다. 이를 통해 닛산은 차량용 SW 개발 주기를 단축하고 글로벌 개발 조직의 협업 체계를 정비할 방침이다. AWS는 닛산이 이 플랫폼을 통해 기존 수동 테스트를 자동화하며 테스트 실행 시간을 75% 줄였다고 설명했다. 또 전 세계 5천명 이상 개발자가 하나의 환경에서 동일한 도구와 리소스를 활용할 수 있는 구조를 마련했다. 해당 플랫폼은 닛산이 2023년부터 AWS와 추진해 온 글로벌 엔지니어링 환경 현대화 전략의 핵심 성과로 평가받고 있다. SW 중심 차량 개발 트렌드를 반영해 아이디어 구현을 비롯한 품질 보증, 글로벌 협업을 신속하게 수행하는 기반을 갖춘 셈이다. 닛산은 SDV 개발 과정에서 AI 활용 비중을 계속 높여 왔다. 지난 9월 차세대 프로파일럿(ProPilot) 시스템의 주행 성능을 공개했다. 또 복잡한 도심 환경에서도 고도화된 운전자 보조 기능을 제공할 기술을 2027년 일본 양산 차량에 적용할 계획이다. AWS는 이번 플랫폼이 연간 100여 개 국가에서 300만 대 이상 차량을 판매하는 글로벌 제조사의 경쟁력을 강화하는 기술적 토대가 될 것으로 보고 있다. 닛산은 변화하는 자동차 시장에서 소프트웨어 역량이 미래 성장의 핵심이라고 강조했다. 닛산 키즈마 스키모토 SW개발부 총괄매니저는 "우리는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개발을 통해 혁신적인 가치를 신속하게 고객에게 제공하며, 자동차 산업 변화를 이끌 전략을 추진하고 있다"며 "AI 기반 차세대 모빌리티 실현을 목표로 이번에 발표한 '닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼'을 핵심 기반 기술로 제시했다"고 밝혔다.

2025.12.10 16:23김미정 기자

메가존클라우드 "내년 美 시장 매출 10배 성장"

메가존클라우드(대표 염동훈)가 미국 시장 공략을 위해 공격적인 확장 전략을 선언했다. 내년 미국 법인의 매출을 10배 이상 끌어올리고 이를 뒷받침하기 위해 현지 정규직 인력을 대폭 확충한다는 계획이다. 메가존클라우드는 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트(re:Invent) 2025에서 내년 미국 시장 사업 계획과 구체적인 성장 전략을 공개했다고 9일 밝혔다. 스콧 웨버 미국지사 최고기술책임자(CTO)는 미국 퍼블릭 클라우드 시장의 폭발적인 성장세를 강조하며 메가존클라우드의 공격적인 목표를 제시했다. 웨버 CTO는 "미국 퍼블릭 클라우드 시장은 향후 5년간 연평균 16.5% 성장해 2030년 1조 달러 규모에 달할 것"이라며 "특히 생성형 AI와 자연어 처리 기술 확산으로 클라우드 AI 시장은 연평균 31%라는 고성장이 예상된다"고 분석했다. 이어 "이러한 시장 기회를 놓치지 않기 위해 내년 미국 내 정규직 인력을 대폭 늘리고, 강화된 조직력을 바탕으로 매출을 올해 대비 10배 이상 성장시키겠다"는 포부를 밝혔다. 메가존클라우드는 자체 엔터프라이즈 AI 플랫폼 '에어 스튜디오(AIR Studio)'와 보안 브랜드 '헤일로(HALO0' 등을 앞세워 미국 기업들의 AI·클라우드 전환을 주도한다는 전략이다. 존 프로비던스 미국 최고매출책임자(CRO)는 핵심 파트너인 AWS와의 협력을 성장 동력으로 꼽았다. 그는 "메가존클라우드는 미국 CTO를 포함해 AWS가 기술 전문성을 인정한 'AWS 앰배서더'를 4명이나 보유하고 있다"며 "데이터브릭스, 데이터독 등 글로벌 테크 기업들과의 최상위 파트너십을 기반으로 고객들에게 AI 전략 수립부터 인프라 구축, 운영까지 아우르는 통합 서비스를 제공할 것"이라고 설명했다. 또한 AWS 프로페셔널 서비스와의 긴밀한 협업을 통해 현지 고객 접점을 늘리고, 미국에 진출한 한국 기업들의 클라우드 전환 기회도 적극 발굴할 예정이다. 더불어 클라우드 관리 서비스(MSP)를 넘어 차세대 기술 파트너로서의 입지를 다질 계획이다. 웨버 CTO는 "우리는 클라우드 네이티브에서 AI 네이티브, 나아가 양자컴퓨팅까지 아우르는 역량을 갖췄다"며 "세계적 수준의 기술력과 ISO 인증 기반의 신뢰성을 바탕으로 미국 시장에서 성장을 가속화하겠다"고 강조했다.

2025.12.09 14:32남혁우 기자

넷앱, AWS와 '맞손'…엔터프라이즈 데이터, 생성형 AI와 곧바로 연결

넷앱(NetApp)이 아마존웹서비스(AWS)와 기업이 보유한 방대한 데이터를 복잡한 중간 과정 없이 최신 인공지능(AI) 서비스에 활용할 수 있는 방법을 선보인다. 넷앱은 클라우드 스토리지 서비스인 '아마존 FSx 포 넷앱 온탭(이하 FSx 포 온탭)'에 '아마존 S3 액세스 포인트' 기능을 도입했다고 9일 밝혔다. 이번 기술 통합의 핵심은 기업의 파일 데이터를 AWS의 AI, 머신러닝(ML), 분석 서비스와 네이티브로 연결하는 데 있다. 이번에 공개된 S3 액세스 포인트 기능은 FSx 포 온탭에 저장된 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 S3 API를 통해 접근할 수 있도록 지원한다. 고객이 기존 파일 시스템 구조는 그대로 유지한 채 데이터를 S3 버킷의 객체 데이터처럼 다룰 수 있다. 이를 통해 아마존 베드록, 아마존 세이지메이커e, AWS 글루, 아마존 아테나 등 50여 종에 달하는 AWS의 AI 및 분석 서비스를 FSx 포 온탭 데이터와 곧바로 연동할 수 있게 됐다. 별도 데이터 사일로를 만들지 않고 운영 중인 엔터프라이즈 애플리케이션이 사용하던 파일 데이터를 그대로 AI 학습과 분석 워크로드에 투입할 수 있는 구조다. 넷앱은 이번 기술이 엔터프라이즈 AI 전환의 판도를 바꿀 '게임 체인저'가 될 것이라는 입장이다. 넷앱 프라브짓 티와나 클라우드 스토리지 부문 수석 부사장은 "넷앱 시스템에 저장된 100엑사바이트(EB) 이상의 엔터프라이즈 데이터가 이제 생성형 AI와 AWS 분석 도구의 연료로 직접 쓰일 수 있게 됐다"며 "이는 FSx 포 온탭 사용자와 온프레미스 고객 모두에게 데이터 아키텍처의 혁신을 가져다줄 것"이라고 강조했다. 하이브리드 클라우드 환경을 겨냥한 확장성도 지원한다. 넷앱 온탭의 데이터 복제 및 동기화 기능을 활용하면 온프레미스 스토리지와 AWS 클라우드 간에 데이터를 자유롭게 이동하면서도 동일한 데이터 세트로 AI 모델을 학습하거나 분석 파이프라인을 구성할 수 있다. 기존 파일 워크로드와 클라우드 네이티브 AI 서비스가 같은 데이터를 바라보는 구조를 구현할 수 있어, 운영·분석·AI를 아우르는 통합 데이터 전략 수립에도 유리하다는 평가다. 보안과 효율성을 동시에 잡을 수 있다는 점도 강점으로 꼽힌다. 데이터를 외부로 반출하거나 별도의 사본을 만들 필요가 없기 때문에, 이동 과정에서 발생할 수 있는 유출 위험이 줄어든다. 또 넷앱 ONTAP이 제공하는 실시간 랜섬웨어 탐지, 스냅샷 기반 복구 등 사이버 복원력 기능은 FSx 포 온탭 환경에서도 그대로 적용된다. S3 액세스 포인트 단위로 애플리케이션이나 사용자별 이름과 권한을 세분화해 접근을 제어할 수 있어, 보안 정책과 데이터 거버넌스를 서비스 단위로 설계할 수 있다는 점도 특징이다. 시장조사기관 IDC의 자스딥 싱 리서치 매니저는 AWS의 클라우드 확장성과 넷앱의 정교한 데이터 관리 기능이 결합했다며, 흩어진 데이터를 통합하고 AI 워크로드 효율을 높이려는 기업들에게 필수적인 도구가 될 것이라고 평가했다. 그는 클라우드 네이티브 AI·애널리틱스 서비스와의 통합, 고급 워크로드 관리 기능이 기업의 운영 효율을 높이고, 빠르게 변하는 요구에 유연하게 대응할 수 있도록 돕는 핵심 역량이라고 덧붙였다. 한편 넷앱과 AWS는 이번 협력을 'AWS 리인벤트 2025'에서 공식화했으며, 기업 고객들은 AWS 콘솔 등을 통해 FSx 포 온탭 환경에 S3 액세스 포인트를 생성해 바로 적용할 수 있다.

2025.12.09 14:20남혁우 기자

윤호중 행안부 장관, 아마존 수석 부회장 접견…'AI 민주정부' 실현 논의

행정안전부가 아마존과 만나 대한민국 인공지능(AI) 민주정부 실현을 논의했다. 윤호중 행안부 장관은 4일 정부서울청사에서 데이비드 자폴스키 아마존 본사 글로벌 대외정책 및 법무 총괄 수석 부회장을 접견했다. 이번 접견은 지난 10월 29일 'APEC CEO 서밋'에서 맷 가먼 아마존웹서비스(AWS) CEO가 한국 내 데이터센터 확충에 50억 달러(약 7조3천530억원) 이상을 투자하겠다고 발표한 이후 이뤄진 고위급 면담이다. 양측은 ▲공공부문 AI 활용 촉진 ▲클라우드 기반의 디지털 행정서비스 안정성 강화 ▲재해복구 역량 제고 등 최근의 주요 현안 사항에 대해 의견을 교환했다. 아마존 측은 해외 주요 공공기관의 AI 활용 사례, 클라우드 기반의 안정적 서비스 운영 방식, 재해복구 체계 등 자사의 경험과 노하우를 공유했다. 윤호중 장관은 아마존의 국내 투자 계획에 감사를 표하고 공공부문에 AI 기술을 적극 접목해 'AI 민주정부' 구현을 본격 추진하고 있으며 서비스의 안정성 강화를 위해 노력하고 있다고 소개했다. 윤 장관은 "세계 최고 수준인 대한민국 AI 민주정부가 한차원 더 도약할 수 있도록 해외 선진 기업과 정부의 AI·클라우드 운영 경험을 적극 벤치마킹해 국내 행정서비스 개선에 접목하겠다"며 "국민이 체감할 수 있는 안전한 AI 민주정부를 실현하기 위해 노력하겠다"고 밝혔다.

2025.12.04 18:03한정호 기자

AWS, 美 정부 AI 인프라에 추가 투자…슈퍼컴퓨팅 구축 목표

아마존웹서비스(AWS)가 미국 정부의 인공지능(AI) 인프라 강화를 위해 추가 투자한다. 25일 테크크런치 등 외신에 따르면 AWS는 미국 연방 정부 기관을 위해 500억 달러(약 73조6천400억원) 규모의 AI 고성능컴퓨팅 인프라 구축 계획을 발표했다. 이 인프라는 정부가 AWS의 주요 AI 서비스를 보다 폭넓게 이용할 수 있도록 설계됐다. 이번 프로젝트는 총 1.3기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 자원을 새롭게 추가해 세이지메이커를 비롯한 모델 커스터마이제이션, 아마존 베드록, 모델 배포, 앤트로픽 '클로드' 챗봇 등 다양한 서비스를 정부 전용 환경에서 제공하는 것을 목표로 한다. AWS는 해당 데이터센터 구축 공사를 2026년에 착공할 계획이다. 이로써 미국 정부는 기밀, 국방, 신약 개발, 사이버보안 등 다양한 업무에 AI 활용 폭을 넓힐 수 있다. AWS는 지난 2011년부터 미국 정부 클라우드를 구축해 왔다. 2014년에는 기밀 워크로드를 위한 에어갭 상용 클라우드인 'AWS 톱시크릿-이스트'를 처음 선보였다. 2017년에는 모든 보안 등급을 지원하는 'AWS 시크릿 리전'도 출시해 정부 전용 클라우드 생태계를 확대해 왔다. 최근 주요 빅테크 기업들은 미국 정부 대상 AI 서비스 공급을 경쟁적으로 강화하고 있다. 오픈AI는 연방 기관 전용 챗GPT를 출시했다. 특히 앤트로픽의 '클로드'와 오픈AI의 'GPT 엔터프라이즈 티어'는 1달러에 정부 제공 계약을 체결했다. 구글도 '구글 포 거브먼트'를 발표하며 첫해 0.47달러 가격으로 공공기관 대상 AI 도입을 확장하고 있다. 매트 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 "슈퍼컴퓨팅을 활용하는 방식이 근본적으로 바뀔 것"이라며 "기관들이 사이버보안부터 신약 개발까지 핵심 임무를 가속화할 수 있게 될 것"이라고 밝혔다.

2025.11.25 10:38김미정 기자

엔비디아, AWS·구글·MS·OCI와 손잡고 '다이나모'로 AI 추론 가속화

엔비디아가 대규모 생성형 인공지능(AI)·전문가 혼합(MoE) 모델 서비스 가속화에 나섰다. 엔비디아는 자체 추론 플랫폼 '엔비디아 다이나모'를 통해 멀티 노드 추론 성능과 효율성을 높이고 주요 클라우드 사업자와 통합했다고 17일 밝혔다. 주요 참가기업으로는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 등이다. 이를 통해 기업들은 GB200, GB300 NVL72를 포함한 엔비디아 블랙웰 시스템 전반에서 동일한 소프트웨어 스택으로 분산형 AI 추론을 확장할 수 있게 됐다. 엔비디아에 따르면 블랙웰 아키텍처는 최근 세미애널리시스가 수행한 인퍼런스MAX v1 벤치마크에서 테스트된 모든 모델과 활용 사례 전반에 걸쳐 가장 높은 성능과 효율성, 가장 낮은 총소유비용(TCO)을 기록했다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 CEO는 엔비디아 GTC 워싱턴 D.C. 기조연설에서 블랙웰이 기존 엔비디아 '호퍼(Hopper)' 대비 10배 성능을 제공해 10배 수익을 창출할 수 있다고 강조한 바 있다. 회사 측은 "이 성능을 실제 서비스 환경에서 구현하려면 멀티 노드 분산 추론이 필수"라고 설명했다. 최근 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델과 초거대 언어 모델(LLM)이 확산되면서 서비스 사업자는 수백만 명 동시 사용자를 대상으로 긴 입력 시퀀스를 처리해야 하는 상황에 직면하고 있다. 이 경우 하나의 GPU·서버에 모델을 올려 쓰는 방식만으로는 응답 지연과 자원 낭비가 발생하기 쉽다. 엔비디아는 다이나모 플랫폼이 이러한 환경에서 추론 작업을 여러 서버(노드)에 지능적으로 분산해, 벤치마크에서 입증된 성능과 효율성을 실제 클라우드·온프레미스 환경에서도 재현할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 엔비디아는 특히 추론 작업을 '프리필(prefill)'과 '디코드(decode)'라는 두 단계로 나눠 최적화하는 분산형 서빙(disaggregated serving) 방식을 강조했다. 기존에는 두 단계가 동일한 GPU에서 실행돼 메모리·연산 자원이 비효율적으로 사용되는 경우가 많았다. 분산형 서빙은 프리필과 디코드를 서로 다른 특화 GPU·노드에 분리 배치해 각 단계에 가장 적합한 최적화 기법으로 처리할 수 있게 한다. 딥시크-R1과 같은 최신 대규모 AI 추론 및 MoE 모델에서는 이러한 분산 서비스가 사실상 필수라는 설명이다. 엔비디아는 외부 벤치마크 사례도 제시했다. 시그널65의 러스 펠로우즈 수석 애널리스트는 최근 보고서에서 여러 노드에 동일 모델 복제본을 병렬 배치하는 방식으로 72개 엔비디아 블랙웰 울트라 GPU를 활용해 초당 110만 토큰(TPS)을 처리하는 기록적인 처리량을 달성했다고 분석했다. 또 AI 인프라 플랫폼 기업 베이스텐은 엔비디아 다이나모를 도입해 장문 코드 생성 추론 속도를 2배, 처리량을 1.6배 높이면서도 추가 하드웨어 없이 성능을 끌어올렸다고 소개했다. 엔비디아는 "소프트웨어 기반 최적화만으로도 AI 서비스 제공 비용을 크게 낮출 수 있음을 보여주는 사례"라고 강조했다. 클라우드 환경에서는 쿠버네티스 통합이 핵심 축이다. 컨테이너 오케스트레이션 표준인 쿠버네티스를 기반으로 수십·수백 개 노드에 걸쳐 모델 복제본과 분산형 서빙 컴포넌트를 관리하는 구조가 이미 대규모 AI 훈련에서 검증된 만큼 추론 영역으로 확장되고 있다는 것이다. 엔비디아는 이번 통합으로 AWS 아마존 EKS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 쿠버네티스 서비스, OCI 슈퍼클러스터 등 주요 관리형 쿠버네티스 서비스에서 다이나모 기반 멀티 노드 추론을 공식 지원하게 됐다고 설명했다. 구체적으로 AWS에서는 아마존 EKS와 다이나모 통합을 통해 생성형 AI 추론을 가속화한다. 구글 클라우드는 'AI 하이퍼컴퓨터(Hypercomputer)' 환경에서 엔터프라이즈급 거대 언어 모델 추론을 최적화하기 위한 다이나모 레시피를 제공한다. 마이크로소프트 애저는 애저 쿠버네티스 서비스(AKS)에서 ND GB200-v6 GPU와 다이나모를 기반으로 멀티 노드 LLM 추론을 지원하고, OCI는 OCI 슈퍼클러스터에 엔비디아 다이나모를 결합해 대규모 멀티 노드 LLM 추론을 구현한다. 엔비디아는 "하이퍼스케일러 전반으로 다이나모 기반 분산 추론이 확산되면서 엔터프라이즈 AI 배포의 성능·유연성·안정성이 함께 향상될 것"이라고 전망했다. 이 같은 흐름은 하이퍼스케일 클라우드를 넘어 특화 클라우드 사업자로도 확장되고 있다. 예를 들어 네비우스(Nebius)는 엔비디아 가속 컴퓨팅 인프라를 바탕으로 대규모 추론 워크로드에 특화된 클라우드를 설계하고 있으며, 엔비디아 다이나모 생태계 파트너로 협력 중이다. 엔비디아는 다이나모가 다양한 규모·형태의 클라우드 사업자가 대규모 추론 서비스를 보다 쉽게 구축하도록 돕는 공통 플랫폼 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 또 다이나모 위에서 동작하는 '엔비디아 그로브(Grove)' API를 공개해, 쿠버네티스 환경에서 복잡한 분산 추론 구성을 단일 고수준 사양으로 정의하고 운영할 수 있도록 했다. 사용자는 예를 들어 '프리필에는 GPU 노드 3개, 디코드에는 GPU 노드 6개를 할당하고, 단일 모델 복제본에 속한 모든 노드는 동일한 고속 인터커넥트에 배치한다'는 요구사항을 한 번에 기술할 수 있다. 그로브는 이 사양에 맞춰 각 구성 요소를 올바른 비율로 확장하고 실행 순서와 종속성을 관리하며, 클러스터 전반에 최적 배치하는 작업을 자동으로 처리한다. 엔비디아는 AI 추론이 점점 더 분산 구조로 옮겨가면서 쿠버네티스, 엔비디아 다이나모, 엔비디아 그로브 조합이 개발자의 애플리케이션 설계 방식을 크게 단순화할 것이라고 내다봤다. 회사는 자체 대규모 AI 시뮬레이션(AI-at-scale simulation)을 통해 하드웨어 구성과 배포 방식 선택이 성능·효율·사용자 경험에 미치는 영향을 검증하고 있으며, 결과를 기반으로 블랙웰·GB200 NVL72 시스템과 다이나모가 협력해 추론 성능을 높이는 최적 구성을 제시하겠다고 밝혔다. 엔비디아는 마지막으로 풀스택 추론 플랫폼 최신 동향을 다루는 '엔비디아 띵크 스마트(Think SMART)' 뉴스레터를 통해 선도적인 AI 서비스 제공업체와 개발자, 기업이 추론 성능과 투자 대비 수익(ROI)을 높일 수 있는 방법을 지속적으로 공유하겠다고 전했다.

2025.11.17 17:55남혁우 기자

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