아마존웹서비스(AWS)가 5월 14일~15일 서울 코엑스에서 ‘AWS 서밋 서울 2025’를 진행했다. 4만여 명이 사전 등록한 이번 서밋에는 생성형 AI를 중심으로 다양한 산업 분야와 기술 주제에 대해 130개 이상의 강연이 진행됐고, 60개 이상의 고객사가 AWS 도입 경험과 성공 사례를 소개했다. 또한 현실에 적용 가능한 도구로서 생성형 AI 활용 사례를 체험할 수 있는 엑스포 등 다양한 프로그램이 진행됐다. ■ 정수진 편집장

생성형 AI와 클라우드 전환 중심의 시장 전략

AWS 코리아의 함기호 대표이사는 생성형 AI가 일상을 빠르게 변화시키고 있다고 짚었다. 연구 결과에 따르면 한국 기업의 54%가 2025년 IT 예산에서 생성형 AI를 최우선 투자 항목으로 꼽았다. 그리고 63%의 조직이 최고 AI 책임자(CAIO)를 임명하는 등, AI는 기업의 조직 구조에도 변화를 가져왔다. 생성형 AI의 도입 속도는 매우 빨라서 94%의 기업이 이미 도입했고, 85%는 활발한 실험을 진행 중이다. 하지만 이러한 실험이 실제 활용으로 이어지는 비율은 아직 절반 이하에 머물고 있는 것으로 나타났다.

▲ AWS코리아 함기호 대표

AWS는 고객들이 클라우드 전환을 지속적인 혁신의 여정으로 인식하고 있다는 점에 주목하고 있다. 과거에는 클라우드가 단순히 비용 절감 수단 또는 일회성 프로젝트로 여겨졌지만, 이제는 비즈니스 민첩성과 경쟁력 확보를 위해 클라우드 네이티브 환경으로의 전환을 더욱 중요하게 생각하고 있다는 것이다. 함기호 대표이사는 “AWS는 이러한 변화와 함께 고객의 디지털 전환을 지속적으로 지원하고 있다”면서, 작년에 이어 올해도 생성형 AI와 IT 현대화를 주요 사업 전략으로 진행하고 있다고 소개했다.

그는 또한 한국 시장에 대한 지원과 성과에 대해서도 소개했다. 올해에는 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)가 한국에 정식으로 출시되었다. 지난 3월에는 한국인터넷진흥원의 클라우드 보안 인증(CSAP) 3등급을 획득하여, 공공기관에 클라우드 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 개발자를 위한 생성형 AI 서비스인 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)가 4월부터 한국어 지원을 시작했다. 이외에도 AWS는 한국 기업이 파운데이션 모델(FM)을 개발하고 해외로 빠르게 진출할 수 있도록 지원을 이어갈 예정이다.

컴퓨팅/스토리지/보안 등 주요 클라우드 기술 요소 소개

AWS는 이번 서밋이 기술 중심에서 기술 경험 중심으로 초점을 옮겨, 생성형 AI를 포함한 자사의 기술이 실제 문제 해결에 어떻게 기여하는지 보여주는 데 초점을 맞추었다고 설명했다. 서밋의 첫째 날인 5월 14일 기조연설에서 AWS의 야세르 알사이에드(Yasser Alsaied) IoT 부문 부사장은 “AWS가 불가능해 보이는 것을 상상하고 만들 수 있도록 돕는 기술을 제공한다”고 소개했다. 그가 소개한 주요 기술은 보안, 확장성, 컴퓨팅, 스토리지 등이다.

AWS는 칩부터 클라우드까지 모든 수준에서 보안을 구축하고 고객 데이터에 접근할 수 없도록 했다. 또한, 전 세계의 인프라 리전(region)과 가용 영역(availability zone)을 연결하는 600만 킬로미터 이상의 광케이블을 보유하고 있으며, 2024년에는 네트워크 백본 용량을 80% 늘렸다. AWS는 클라우드 기반으로 필요한 만큼 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있도록 지원하며 가상 서버, 컨테이너 등 다양한 옵션을 제공한다. 특히 생성형 AI와 같은 복잡한 워크로드를 위해서는 엔비디아와 협력하여 GPU 인스턴스를 출시했다. 알사이에드 부사장은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 개발하기 위한 프로젝트 세이바(Project Ceiba) 및 고수요의 GPU 컴퓨팅에 즉시 예측 가능하게 액세스할 수 있는 아마존 EC2 캐퍼시티 블록을 소개했으며, “자체 개발한 프로세서인 AWS 그래비톤4(AWS Graviton4)는 이전 세대 대비 45% 빠르고 에너지 소비를 60% 줄였다. AWS는 지난 2년간 데이터센터 CPU의 50% 이상을 그래비톤으로 교체했다”고 설명했다.

▲ AWS 야세르 알사이에드 IoT 부문 부사장

스토리지 서비스인 아마존 S3(Amazon S3)에는 현재 400조 개 이상의 오브젝트가 저장되어 있다. 한편, AWS는 대규모 분석 데이터셋을 위한 툴인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)를 오픈소스로 공개했고, 오브젝트 크기, 스토리지 클래스, 통계 등의 시스템 메타데이터를 자동으로 생성해 대규모 데이터셋 관리의 오버헤드를 줄이는 S3 메타데이터 등 스토리지 관련 서비스를 제공한다. 알사이에드 부사장은 이러한 스토리지 기술이 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 있어 중요하며, 이를 통해 혁신적인 설루션을 구축할 수 있다고 강조했다.

앱 현대화 및 비즈니스 혁신을 위한 AI 기술

알사이에드 부사장은 비즈니스 혁신을 돕는 AWS의 생성형 AI 및 관련 서비스에 대해서도 소개했다.

아마존 베드락(Amazon Bedrock)은 고객에게 폭넓은 파운데이션 모델(FM) 선택권을 제공해, 아마존 및 다양한 회사의 모델 가운데 개발하는 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 돕는다. 베드락은 검색 증강 생성(RAG)을 지원해 더욱 관련성 높고 정확한 응답을 제공하며, 가드레일 포 아마존 베드락(Guardrails for Amazon Bedrock)을 통해 유해한 콘텐츠를 차단할 수 있다. 알사이에드 부사장은 AI 응답의 불확실성을 줄이는 데에 도움을 주는 자동화 추론 및 프롬프트에 적합한 모델을 선택할 수 있는 지능형 프롬프트 라우팅 등의 기능도 소개했다.

또한 알사이에드 부사장은 AI 및 에이전트 기술을 활용한 애플리케이션의 현대화 사례를 소개하면서, “AWS는 고객들이 마이그레이션 과제를 극복하도록 꾸준히 지원해왔으며, 마이그레이션을 자동화하는 서비스를 제공한다”고 전했다. “닷넷 코드 변환 서비스는 애플리케이션의 현대화 시간 및 윈도우 라이선스 비용을 줄일 수 있게 돕고, VM웨어 워크로드 변환 서비스는 네트워크 설정 변환 속도를 80배 높일 수 있다. 복잡한 메인프레임 애플리케이션의 변환도 에이전트의 도움으로 몇 달 만에 완료할 수 있다”는 것이 알사이에드 부사장의 설명이다.

▲ AWS는 생성형 AI가 제조 산업의 복잡한 업무에 도움을 줄 수 있다고 소개했다.

제조 산업 디지털 전환을 위한 데이터 통합 및 AI 활용

이번 서밋은 이틀에 걸쳐 ‘인더스트리 데이(5월 14일)’와 ‘코어 서비스 데이(5월 15일)’로 진행됐다. 5월 14일에는 현대카드와 트웰브랩스가 기조연설에서 생성형 AI 관련 인사이트를 소개했고 기술 트렌드, 생성형 AI, 산업별 트랙 등 다양한 주제의 강연이 진행되었다. 15일에는 아마존의 워너 보겔스(Werner Vogels) CTO와 디팍 싱(Deepak Singh) 데이터베이스 및 AI 부사장, 삼성전자 서치영 상무, 티맵모빌리티 김재순 CTO가 기조연설을 진행했으며, 9개 트랙에서 50여 개의 세부 강연을 통해 생성형 AI, 머신러닝, 데이터 분석, 클라우드, 데이터베이스, 보안 및 거버넌스 등 서비스별 업데이트와 활용 사례가 소개되었다.

이 가운데 14일 진행된 제조 및 하이테크 트랙에서는 디지털 전환과 인공지능을 통한 제조산업의 혁신 전략을 짚고, 국내 기업들의 사례가 소개됐다. AWS 코리아의 박천구 솔루션즈 아키텍트 매니저는 변화하는 시장 환경에서 제조 기업이 직면한 문제로 “엔지니어링 디자인, 제조, 공급망, 운영 등 각 부서의 시스템이 사일로화되어 필요한 데이터를 제때 얻기 어렵다”는 점을 꼽았다. 그러면서 “이런 문제를 해결하기 위한 디지털 전환은 전통적인 제조에서 첨단 제조로 완전히 전환하는 것을 뜻하며, 긴 여정을 통해 비즈니스 가치를 실현할 수 있어야 한다”고 전했다.

특히 제조산업 디지털 전환의 핵심 요소로 AWS가 주목한 것은 데이터의 통합이다. 박천구 매니저는 “공장에는 많은 데이터가 있고 산업 데이터는 2년마다 두 배씩 늘어나는데, 특히 OT 데이터가 대다수를 차지한다. 디지털 전환의 성공은 OT에 중점을 두고 OT-IT 데이터를 효과적으로 통합하는 데에 달려 있다”면서, “이렇게 통합된 데이터를 잘 관리하고 빅데이터・AI 등과 결합해 활용할 수 있는 구조를 갖춤으로써 각 제조 단위 및 전체 공정의 최적화가 가능하다. 특히 올해는 생성형 AI를 통한 비즈니스 전환에 대한 고민이 본격화될 것으로 보이는데, 탄탄한 데이터 기반을 구축하는 것은 생성형 AI의 효과를 실현하는 필수 조건”이라고 짚었다.

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