[IT 동아] 함기호 AWS 코리아 대표, “AI의 IT 이점을 비즈니스 이점으로 가져가야”

[IT동아 남시현 기자]

“생성형 AI가 시장에 등장한 게 재작년이었고, 지금까지는 시장 가능성과 산업계 도입을 점검하는 단계였다. 올해부터는 각 산업 현장에 AI가 접목되고, IT 분야에서의 이점 정도가 아니라 사업 측면에서의 이점으로 넘어가고 있다. 이 부분이 성공적으로 이뤄진다면 올 한 해는 AI가 폭발적으로 성장하는 해가 될 것이다”

3월 5일, 글로벌 클라우드 기업 아마존웹서비스(AWS)가 신년 기자간담회를 열고 AWS코리아의 비즈니스 및 기술 전략을 발표했다. 이 자리에서 함기호 AWS 코리아 대표는
올해 AI가 IT 서비스의 보완재를 넘어 기업의 사업성 확보에 중추가 되는 해라는 시각을 공유했다.

그간 AWS코리아는 상반기 서울 서밋, 하반기 인더스트리 위크 등을 통해 주요 전략을 공개했지만, 빠르게 변하는 시장 상황을 고려해 처음으로 신년 기자간담회를 열었다. 간담회는 AWS코리아의 2025년 비전과 고객 기업의 혁신 사례, 경제 및 사회 기여 등 한국 사회에 이바지하고 있는 바를 소개하는 비즈니스 발표 세션, AWS의 최신 기술 동향 및 2025년 전략 방향을 공유하는 테크 세션이 각각 진행됐다.

함기호 AWS코리아 대표는 “작년 AI 시장 추정 규모는 3370억 달러(490조 7000억 원)며, 2028년에는 두 배가 될 것으로 예측된다. 이중 절반 이상은 클라우드 인프라 및 소프트웨어 내에서 소비가 될 것이어서 사실상 AI가 클라우드 시장 성장을 견인하는 상황”이라며 설명을 시작했다.

지난해 AWS코리아의 시장 전략은 고객 혁신, 마이그레이션 및 모더나이제이션 두 가지다.
고객 혁신 측면에서는 NC소프트, LG AI 연구원 등 LLM 등 파운데이션 모델을 개발했던 기업과의 협업, 업스테이지나 트웰브랩스 등 AI 제반 기술 연구 스타트업, 두산 로보틱스나 현대자동차, 카카오페이 손해보험, 삼성전자 등 실제 산업 현장의 도입 사례를 지원했다.

클라우드 이전(Migration) 및 현대화(Modernization)는 클라우드로의 전환, 클라우드 전환 데이터로 사업의 디지털화를 뜻한다. 이 방면에서는 대한항공과 AI 혁신 기술을 적용한 AI 컨택센터 구축, 스타벅스의 생성형 AI 및 클라우드 도입, 게임사 크래프톤의 컨테이너 환경 현대화, 현대카드 빅데이터 플랫폼 2.0 구축, LG 유플러스 BSS(비즈니스 지원 서비스) 클라우드 마이그레이션 등을 다양한 상용 서비스 개발을 진행 중이다.

올해 전략은 ▲ 생성형 AI 및 데이터 혁신 ▲ 대규모 클라우드 이전 및 현대화 ▲ 산업 현장 파트너와의 협력 세 가지다. 함기호 대표는 “AWS가 가장 고민하는 부분은 GPU를 어떻게 얼마나 공급할지, 얼마나 저렴하고 효율적으로 활용할지다. GPU를 잘 활용해 고객들이 편하고 효율적으로 AI를 만드는 것이 가장 중요하다. AWS가 자체 개발한 훈련용 칩 트레이니엄, 추론용 칩 인퍼런시아, 산업용 생성형 AI 서비스인 아마존 Q 디벨로퍼와 비즈니스를 국내 시장에 도입 및 확산하는 것도 주요 목표”라고 설명했다.

이어서 “대규모 클라우드 이전 및 현대화도 중요하다. 앞서 SAP와의 협력을 통해 국내 시장에서도 좋은 성과를 내고 있고, 이를 더욱 강화한다. 또 국내 고객이 많은 VM웨어와도 협력해 VM웨어 이전 작업을 돕고, 또 이용 중인 생성형 AI를 다른 생성형 AI로 전환하는 작업도 도울 예정”이라 말했다.

마지막으로 중요한 점은 산업별 특화 파트너 구축이다. 함기호 대표는 “통신 분야에서 LG유플러스와 협력하듯, 각 분야별로 적합한 파트너 소프트웨어 기업을 선정해 AWS 마켓플레이스에 올려 공동 마케팅을 하고, 동반 성장하는 것이 세 번째 목표”라고 설명했다.

AWS의 기술 및 전략 범위가 너무 넓다 보니, 이번 기자간담회에서는 AWS의 생성형 AI 전략에 대해서만 간략히 소개됐다. AWS의 생성형 AI 접근법은 ▲ AI 모델 구축을 위한 인프라스트럭처 단계 ▲ 생성형 AI 앱 생성을 위한 모델 및 도구 ▲ 생산성 향상을 위한 애플리케이션 세 단계로 구분된다. 첫 번째 계층은 AI 모델 학습 및 추론을 구축하는 세이지메이커 AI, AWS 트레이니엄 및 인퍼런시아, GPU 등의 소프트웨어 및 하드웨어로 구성된다.

김기완 AWS 솔루션스 아키텍트 총괄은 “세이지메이커는 기계학습, 추론 운영, AI 팀 협업, 모델 이력 확인 및 디버깅 등을 제공하는 도구인데, 세이커 역시 시대 흐름에 맞춰 세이지메이커 AI로 진화 중이다. 이제 서비스 내에서 파운데이션 모델을 처음부터 학습하고, 커스텀 모델을 만들거나, 기계학습용 MLOps, 동작 자동화, 모델 관리 및 추론 실행 등의 작업까지 할 수 있다”라고 소개했다.

이어서 “하드웨어 측면에서는 훈련용 칩인 트레이니엄, 추론용 칩인 인퍼런시아, 그래비톤 CPU 등을 제공한다. 현재 트레이니엄 2 칩 16개를 하나의 서버로 엮고, 이 서버 4개를 엮은 아마존 EC2 trn2 울트라 서버를 구축 중이다. 칩 자체는 앤스로픽 3.5 하이큐 모델 제작에 쓰여 60% 더 빠른 학습 속도를 증명했고, 현재 앤스로픽의 요구 자원 총량의 다섯 배에 초 달하는 초 거대 슈퍼컴퓨터, 프로젝트 레이니어(Rainier)에도 투입된다”라고 소개했다.

두 번째 계층의 생성형 AI 앱 지원은 아마존 베드록이 맡는다. 김기완 총괄은 “베드록은 생성형 AI의 API를 종합 제공하는 서비스다. 메타의 라마나 앤스로픽 클로드, 루마 레이, 미스트랄 AI, 스테이블 디퓨전은 물론 코히어, 아마존 자체 모델인 노바까지 다양한 기반 모델을 하나에서 쓸 수 있다. 새 모델은 마켓 플레이스를 통해 추가되며, 개발자가 자체 데이터를 활용해 AI 모델 개발에 쓰면 된다”라고 덧붙였다.

최상위 레이어는 직접적으로 생산성 향상에 기여하는 서비스로, 아마존 Q 비즈니스와 아마존 Q 디벨로퍼가 여기에 해당한다. 김기완 총괄은 “아마존 Q 비즈니스를 활용하면 세일즈포스, 아사나, 구글 등에서 확보한 비즈니스 데이터를 AI로 가공할 수 있고, AI 권한에 따라 사용할 수 있는 데이터만 선별해 개발에 쓸 수 있다. Q 디벨로퍼는 개발자용 서비스로 코드 추천뿐만 아니라 고객이 쓰고 있는 개발 파이프라인에 맞춰 자동화하거나, 위험성을 자동 판단 및 스케줄링할할 수도 있다. 또한 AWS를 잘 아는 AI여서 AWS 기반 서비스를 잘 만들 수 있다”라고 말했다.

마지막 순서로 질의응답이 진행되었지만, 실질적인 실행 계획보다는 큰 그림 측면을 강조했다. 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP) 및 국가 AI 컴퓨팅 센터 등과 관련된 공공 대응 전략은 “정부의 가이드라인 및 체계에 맞춰 오랜 기간 준비를 해오고 있으며, 계획대로 진행 중이다. 국가 AI 데이터센터 역시 정부 관련자와 긴밀하게 협의 중”이라고 말했고, 국내 대규모 투자건 역시 데이터센터 형태로 구체화됐으나 자세한 내용은 공유하기 어렵다고 밝혔다. 트레이니엄의 국내 도입 사례 역시 여러 기업들과 시범 도입 단계라고 정리했다.

클라우드 기업인 AWS가 기자간담회를 통해 전달하는 내용이 클라우드 전략보다 생성형 AI 전략인 이유는 생성형 AI 시장으로 파이가 커지는 만큼 AWS의 파이도 커지기 때문이다. 과학기술정보통신부가 발표한 2023년 부가통신사업 실태조사에 따르면, 국내 기업 171곳 중 60.2%가 AWS를 사용한다고 응답했고, 경쟁사인 MS와 네이버, 구글은 각각 24% 20.5%, 19.9%로 집계(복수 응답)됐다. AWS 입장에서는 클라우드 전략 그 너머를 보여줘야 생성형 AI 시장도 가져갈 수 있다고 보는 것이다.

AWS는 인프라와 소프트웨어, 개발 환경, 생성형 AI 도입 사례까지 폭넓게 구축하고 있다고 말했다. 올해 생성형 AI 시장이 IT 기술 측면에서 비즈니스 상 이점으로 확대될 수 있을지는 이제 시장에 달렸다.

IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)