글로벌 클라우드 시장 1위 기업 AWS(아마존웹서비스)가 생성형AI(인공지능) 열풍에 발맞춰 광범위한 변혁을 꾀하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 시대를 열었던 이 회사는 AI 시대에도 기업고객들의 니즈를 발 빠르게 반영하면서 왕좌 수성에 나섰다.
AWS는 자사 서비스들을 '생성형AI 스택'으로 정리한다. 이 스택은 FM(기반모델) 훈련·추론을 위한 인프라, LLM(대규모언어모델) 등 FM 구축을 위한 플랫폼, 이런 AI모델을 활용한 애플리케이션의 세 가지 계층으로 구성된다. 생성형AI와 관련 인프라 및 서비스를 종합적으로 제공해 업계 리더 자리를 지키겠다는 전략이다. 이와 관련해 앤디 재시 아마존 CEO는 주주서한에서 세상을 혁신하는 AI의 대부분이 AWS를 기반으로 구축될 것이라고 낙관한 바 있다.
AWS 인프라는 여러 세대의 자체 칩과 파트너의 다양한 칩 기반 인스턴스를 제공한다. 엔비디아와의 협력은 유지하되 종속성에서 벗어나고자 AI모델 훈련·학습을 위한 자체 칩 개발에 주력, AI반도체 '트레이니움'과 '인퍼런시아'의 더 나은 가격 대비 성능을 위한 업그레이드를 거듭하고 있다. 또 2018년 암(Arm) 기반 서버 칩 '그래비톤'을 선보인 이후 지난해 12월 '리인벤트' 행사서 그 4세대를 발표하는 등 암 아키텍처 중심의 업계 흐름도 선도하고 있다.
AWS 플랫폼은 사용자의 LLM 선택권을 강조, 자체 모델뿐 아니라 모든 모델을 아우르는 데 중점을 둔다. 모델별 장단점·특징이 있어 '하나의 모델이 모든 것을 지배할 수는 없다'는 기조로, 특정 업무에 맞는지 간편하게 비교할 수 있도록 한다.
단일 API(응용프로그램인터페이스)로 여러 AI모델을 쓸 수 있는 완전관리형 서비스 '아마존 베드록'으로 적합한 모델 선택과 파인튜닝(미세조정)·RAG(검색증강생성) 적용 및 에이전트 구축 등을 할 수 있도록 지원한다. '모델 평가', '커스텀 모델 가져오기' 등 신규 기능으로 모델 선택과 자체 모델 활용 지원도 강화했다.또한 LG AI연구원과 엔씨소프트 등도 자사 LLM 구축에 활용한 완전관리형 서비스 '아마존 세이지메이커'로는 대규모 ML(머신러닝) 모델 구축·훈련·배포를 보다 비용효율적으로 할 수 있는 다양한 기능을 제공한다.AWS의 애플리케이션 관련 AI 활용 전략에는 지난 '리인벤트'를 통해 선보인 AI챗봇 '아마존Q'가 핵심으로 꼽힌다. AWS 클라우드에서 활용 가능한 '아마존Q'는 코드 작성부터 디버그·테스트 및 자바 언어에 대한 버전 변환까지 수행할 수 있다. 또 사용자 데이터 리포지터리에서 비즈니스 데이터 바탕으로 질문에 답하고, 데이터를 요약하고, 조치를 취하기도 한다. 이를 기반으로 고객이 생성형AI 이점을 활용할 수 있도록 특정 사용사례와 산업에 맞게 개발된 솔루션을 제공한다는 방침이다.글·사진=한편 AWS는 한국에 대한 투자도 지속할 계획이다. 2027년까지 한국 클라우드 인프라에 약 7조 8500억원(58억8000만달러)을 투자하겠다고 발표했다. 중소기업 DX(디지털전환) 지원 프로그램 'AWS 리프트'를 지난해 7월 국내 출시했고, 8월에는 스타트업의 클라우드 애플리케이션 개발을 돕는 'AWS 빌드' 프로그램도 출시했다. 2017년부터 'AWS 스킬 빌더'와 'AWS 리스타트' 등 프로그램을 통해 국내에서 20만 명 이상에게 클라우드 기술을 교육해왔다.팽동현기자 dhp@dt.co.kr
아담 셀립스키 AWS CEO가 지난해 12월 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트 2023 행사에서 키노트 발표를 하는 모습. 팽동현 기자
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