[AWS re:Invent 2023 리뷰] AWS가 AI보다 클라우드를 더 크게 외친 이유는?얼마전 미국 라스베이거스에서는 현지시간 11월 28일부터 12월 1일까지 AWS re:Invent 2023이 열렸습니다. 작년에 마지막으로 열렸던 글로벌 빅테크 컨퍼런스이라가 아닌가 싶습니다. 2023년은 생성형 AI의 해라고 할 수 있을 정도로 그동안 열린 많은 테크 컨퍼런스에서 공통적으로 생성형 AI가 화두였죠. 그래서인지 이번 AWS re:Invent에서도 당연히 생성형 AI가 키워드가 될 것이라는 전망이 많았습니다. 하지만 절반은 맞고, 절반은 틀렸다고 할 수 있겠는데요. 지금부터 그 이유와 함께 AWS re:Invent 2023의 주요 내용과 트렌드를 살펴보겠습니다. |
키노트 핵심 요약: “AI 핵심은 데이터와 클라우드”예상대로 생성형 AI가 많이 언급되었고 많은 생성형 AI 서비스가 소개되었습니다. 하지만 AWS가 제일 강조한 내용은 ‘AI의 핵심은 데이터와 클라우드에 있다’였는데요. 키노트에서도 이러한 기조를 엿볼 수 있었습니다.
AWS CEO Adam Selipsky는 서두에서 얼마나 많은 기업들이 AWS 클라우드 위에서 혁신을 이뤄내고 있는지 소개했습니다. 그리고 그 기반에는 데이터센터, 가용 영역(AZ) 등 강력한 인프라가 있다고 강조했죠. 사실 최근 몇 년간 CEO 키노트에서 인프라에 대한 내용은 별로 다뤄지지 않았는데요. 올해는 지속적으로 발전하고 있는 인프라 역량을 거듭 이야기하며 데이터, AI와 같은 소프트웨어를 잘 구축하기 위해서는 결국 인프라가 가장 중요하다는 메시지를 명확히 보여주었습니다. (참고 기사)
AWS의 데이터 & AI 서비스 부문 부사장 Dr. Swami Sivasubramanian은 AI 비즈니스의 성공을 위한 가장 중요한 요소로 데이터를 꼽았는데요. 즉, 데이터 단계에서부터 차별화된 경쟁력을 지녀야 한다고 보았습니다. 함께 진행된 고객사 발표에서도 이 내용이 잘 드러났는데요. 완성도 높은 생성형 AI 애플리케이션을 구축한 기업들은 모두 기업만의 특징이 담긴 고품질 데이터를 제대로 저장하고 구성하는 데이터 역량을 가지고 있었습니다. 이 중 핀테크 기업 인튜이트(Intuit)의 AI 부문 부사장 Nhung Ho는 AI 비즈니스를 시작한다면 다음 2가지를 기억해야 한다고 조언했습니다.
이 외 다른 키노트 내용이 궁금하다면 다음 링크를 확인해 주세요 |
업데이트 소식(1): 생성형 AI 서비스로 살펴보는 3가지 전략이번 AWS re:Invent 기간 동안 여러 세션에 걸쳐 생성형 AI와 관련한 다양한 서비스와 업데이트 기능들이 소개되었습니다.
Amazon Q는 MS 365, Slack 등 40개 이상 업무용 앱과 연동되는 기업용 생성형 AI 챗봇입니다. Amazon Glue, Amazon Redshift에서도 ETL 파이프라인을 구축하거나 SQL 쿼리를 자동으로 생성할 수도 있고요. AWS 관련 질문 답변, 보고서 자동 생성 등의 기능도 제공합니다. 무엇보다 유해 콘텐츠를 차단하는 기능이 기본적으로 탑재되어 있다는 점이 가장 큰 특징이라고 하네요. Amazon Titan Image Generator는 자연어 프롬프트를 통해 고퀄리티 이미지를 생성할 수 있는 서비스인데요. 한 번 생성된 이미지에서 주요 대상은 유지하고 방향, 배경, 색상만 바꾸는 것도 가능합니다. 프롬프트 시 문장뿐 아니라 사진도 함께 입력할 수 있고요. 생성된 모든 이미지에는 보이지 않는 워터마크가 삽입되어 있어 AI로 인해 잘못된 정보가 퍼지는 걸 방지하고 있다고 합니다.
Amazon Titan Multimodal Embeddings는 텍스트, 이미지, 텍스트 + 이미지를 모두 지원하는 멀티 모달 임베딩 모델입니다. 이를 통해 기업은 자체 데이터 기반의 멀티 모달 솔루션을 구축할 수 있고요. 최종 사용자에게 더 관련성이 높은 구체적인 결과물을 얻도록 할 수 있습니다. 편향된 검색 결과를 줄이는 기능도 기본적으로 내장되어 있다고 하네요. AWS의 생성형 AI 서비스 Amazon Bedrock과 관련해서도 새롭게 업데이트된 내용들이 많았습니다. 먼저 Anthropic의 Claude 2.1, Meta의 Llama 2와 같은 최신 버전의 파운데이션 모델(Foundation Model)을 추가했고요. 최적의 생성형 AI 모델이 무엇인지 평가, 비교, 선택할 수 있는 기능 Model Evaluation이 출시되었습니다. 이 외에도 생성형 AI 애플리케이션이 회사의 시스템과 데이터 소스를 기반으로 정보를 제공하도록 지원하는 Agents, 안전한 사용자 경험과 생성 AI 애플리케이션 전반에 안전과 개인 정보 보호를 제공하는 Guardrails 등이 소개되었습니다. 여기서 살펴볼 수 있는 AWS의 AI 전략은 다음과 같습니다.
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(2): AI 후발주자 말고(X), 클라우드 선두주자(O)하지만 생성형 AI 서비스만큼 많은 주목과 환영을 받은 것은 바로 클라우드와 데이터입니다. 서두에서 말씀드렸듯이 AWS는 AI의 핵심은 데이터와 클라우드에 있다는 점을 강조하며 생성형 AI를 위한 인프라에 다시 한 번 초점을 맞췄습니다.
새로운 서버리스 서비스 3가지가 공개되었습니다. 서버리스(serverless)란, 사용자가 서버를 관리할 필요 없는 클라우드 네이티브 개발 모델인데요. 자유로운 확장과 축소(Scaling)으로 인한 빠른 처리 속도, 그리고 비용을 절감할 수 있는 것이 특징입니다. 최근 생성형 AI가 확산되고 클라우드 수요가 빠르게 늘어나면서 기업들의 비용 부담도 커지고 있는 것이 사실인데요. 이러한 시기에 AWS는 신규 서버리스 서비스를 통해 경쟁력을 높여나가고 있다는 분석입니다.
Amazon S3 Express One Zone은 AI/ML 교육, 재무 모델링, 미디어 처리, 실시간 광고 배치, 고성능 컴퓨팅 등 대량의 데이터를 처리하기 위한 스토리지 클래스입니다. 초당 수십만 건의 요청을 처리하도록 설계돼 기존 S3 Standard보다 최대 10배 높은 성능을 제공하는데요. 심지어 비용은 50% 낮습니다. 사실상 AWS 클라우드의 역사가 시작된 S3의 신규 업데이트 발표는 현장에서 가장 큰 호응과 박수를 받았다고 하네요. 이 외에도 기존보다 ARM 기반 서버용 칩 AWS Graviton4와 이것이 적용된 R8g Instances for EC2 by AWS Graviton4, AI 모델 학습과 추론에 사용되는 AI 칩 AWS Trainium2가 공개되었습니다. Graviton4는 3세대보다 30% 빨라진 성능을 통해 같은 시간 동안 더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 지원하고요. Trainium2는 1세대보다 최대 4배 빠른 학습 속도를 제공해 파운데이션 모델과 LLM을 한 번에 교육할 수 있다고 합니다. 더불어 현재 AWS Center for Quantum Computing을 통해 기존보다 복잡한 문제를 더 빠르게 해결할 수 있는 양자 칩(quantum chip)도 개발 중이라고 하네요. 지금까지 AWS re:Invent 2023의 주요 소식을 살펴보았는데요. 전반적으로 이런 느낌이 아니었나 싶습니다. “우리가 제일 잘하는 것(=클라우드 인프라)을 통해 여러분의 니즈(= 데이터 + AI)를 충족시켜 드리겠습니다!” 이처럼 클라우드를 기반으로 데이터 전략을 수립하고 AI 비즈니스를 차근차근 이어나가는 것은 매우 중요합니다. 하지만 막상 어떤 서비스를, 어떤 기능을, 어디서부터 어떻게 활용하면 좋은지 단기간에 판단하기에는 너무 많은 서비스와 기능들이 있는 것도 사실이죠. AWS re:Invent만 하더라도 총 5일간 2천 개가 넘는 발표와 세션들이 진행될 정도니까요. 그렇기 때문에 클라우드를 이용한다면 클라우드 파트너와 함께 하는 것이 반드시 필요하다는 생각이 듭니다. |
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