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[IT뉴스]“진짜 돈 버는 AI 만든다”… AWS, MSP와 손잡고 ‘산업 특화 AI’ 정조준

온카뱅크관리자

2026-04-22 14:47:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 라홀 파탁 AWS 부사장 “2026년은 에이전틱AI 원년” 
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 [디지털데일리 오병훈기자] “처음부터 동시다발적으로 인공지능(AI)을 도입하려 하면 안 된다. 핵심이 되는 사업을 중심으로 시도해보고 여기서 나오는 성과를 바탕으로 (AI 도입을) 시작해야 한다.”
 라훌 파탁 아마존웹서비스(AWS) 데이터 및 인공지능(AI) GTM 부문 부사장은 22일 서울 역삼동 센터필드 AWS코리아오피스에서 열린 ‘AWS 코리아 오피스에서 AWS 데이터 및 AI 전략’ 언론사 간담회에서 기업들이 AI 전환에 실패하는 이유를 분석하며 이같이 강조했다.
 AWS는 앞서 2026년을 에이전틱AI의 본격적인 확산이 시작되는 해로 규정하고 관련 사업을 공격적으로 확장하겠다는 계획을 밝혔다. 글로벌 대형언어모델(LLM) 개발사와 협력 접점을 넓히고 자사 클라우드 서비스 플랫폼에 적용해 고객사가 적기에 전략에 부합한 AI 전환(AX)을 할 수 있는 환경을 구축하는 작업에 집중하고 있다.
 파탁 부사장은 “AWS는 세계에서 가장 큰 협력 네트워크를 보유함으로써 경쟁 우위로 가져가고 있으며 이를 통해 고객사가 성공적인 AI 도입을 할 수 있도록 지원하고 있다”며 “앤트로픽은 향후 10년 동안 AI 모델 훈련을 위해 AWS의 5기가와트(GW) 규모 트레이니움을 구매하기로 하고 투자를 단행했다”고 말했다.
 앤트로픽은 앞서 향후 10년간 AWS 기술에 1000억달러(약 145조원) 이상을 투자하겠다고 밝혔다. 투자 대상에는 아마존의 맞춤형 AI 칩 ‘트레이니움(Trainium)’을 포함한 차세대 제품과 수천만개 ‘그라비톤(Graviton)’ 중앙처리장치(CPU) 코어가 포함된다. 앤트로픽은 AI 모델 ‘클로드(Claude)’ 훈련과 배포를 위해 최대 5GW 용량을 확보할 계획이다.
 AWS는 클라우드 인프라를 기반으로 멀티 툴 워크플로우 확산에 집중한다. 멀티 툴 워크플로우는 AI 도입을 고민하고 있는 기업들의 다양한 요구 사항에 따라 구체적인 방법론을 제시한다.
 AWS의 에이전틱 AI 통합개발 환경 ‘키로(Kiro)’를 기반으로 청사진을 제시하고 ‘AWS 트랜스폼’을 통해 고객사 환경을 평가 분석한다. 이후에는 키로를 기반으로 개발에 필요한 스펙을 분석 제안하고 이를 기반으로 코드 작성과 배포까지 진행한다.
 그 과정에서 AWS의 ‘마켓 플레이스’는 고객사의 선택폭을 넓히는 역할을 한다. 오픈AI 및 앤트로픽, 구글 등 다양한 빅테크에서 개발한 LLM부터 특화 LLM까지 다양한 모델을 쉽게 찾아볼 수 있다.
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 파탁 부사장은 “고객사의 구체적인 목표가 무엇이고 실질적인 실사용례(유스케이스)는 어떤 것들을 원하는지 심층적으로 파악한다”며 “목표를 먼저 설정하고 이를 기반으로 역으로 설계하는 원칙을 고수하면서 고객사의 복잡한 요구 사항에 대응하고 있다”고 말했다.
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 AWS와 국내 매니지드 서비스 프로바이더(MSP)의 협력 사례도 소개했다. 에이전틱AI 중요성이 부각되면서 업계에서는 산업 특화 AI에 대한 관심이 높아지고 있다. 투자대비이익(ROI)를 내는 AI 도입을 위해서는 산업 지식과 이해가 필수적이다. AWS는 이러한 지식을 지니고 있는 MSP와 협업 사례 발굴에 집중하고 있다.
 방희란 AWS코리아 파트너 부문 총괄은 한국 MSP를 중심으로 AI 도입 사례를 소개했다.
 두산디지털이노베이션(DDI)는 AWS 인프라를 기반과 제조 현장 도메인 이해를 바탕으로 예지정비와 스마트 환경·보건·안전(EHS) 서비스를 결합한 솔루션을 개발했다. ‘AWS 사물지능인터넷(IoT) 코어’로 실시간 모니터링 환경을 구성하고 아마존 ‘베드록’과 ‘세이지메이커’를 활용해 고장 예측 및 위험 식별·평가하는 관리 체계를 구축했다.
 메가존클라우드는 JB우리캐피탈의 금융 보고서 자동화 플랫폼을 아마존 베드록 기반으로 구축했다. 온프레미스 데이터를 유지하면서 클라우드 AI와 연동하는 하이브리드 아키텍처를 적용했다. 자연어 질의 기반 문서 검색 환경도 함께 구현했다. 6개월 내 구축을 완료했으며 금융 당국의 현장 보안 심사를 통과했다는 것이 AWS의 설명이다. 업무 효율 측면에서는 영업승인신청서 작성 시간은 80%, 심사의견서 작성 시간은 30% 단축됐다는 설명이다.
 방 총괄은 “산업 특화 지식(도메인 날리지)와 AI가 결합될 때 진짜 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다”며 “한국 MSP는 이미 이런 산업 지식 기반의 기술을 선도하고 있다”고 분석했다.
 방 총괄은 MSP와의 협력 방식도 이제 새로운 국면을 맞이했다는 분석도 내놨다. 이제는 MSP가 단순히 운영관리하는 역할을 넘어 산업 특화 지식을 기반으로 고객사의 실질적인 이익 확보를 제안하고 주도하는 역할을 해야 한다는 해석이다.
 온프레미스(구축형)가 중심 축을 이루던 ‘MSP 1.0’ 단계에서는 AWS 인프라를 판매하는 재판매(리세일)에 초점이 맞춰졌다. 내부 인프라 구축을 벗어나 퍼블릭 클라우드 도입이 본격화되던 MSP 2.0 단계에서는 모니터링 및 최적화에 초점이 맞춰졌다는 설명이다.
 그는 “3.0 단계는 클라우드 네이티브 환경에서 MSP가 혁신을 주도하는 역할을 맡게 되며 비용 최적화는 물론이고 AI 기반 운영을 하게 된다”며 “단순히 서비스를 제공하는 제공자가 아니라 가입자 비즈니스 성과에 초점을 맞춰서 함께 움직이는 전략적인 파트너로 자리매김을 하는 단계”라고 언급했다.
 AWS는 이날 행사에서 2026년 에이전틱AI 중심 전략을 거듭 강조했다. 자사 인프라가 모두 고객사 에이전틱AI를 지향하도록 정비하고 MSP들과 보다 긴밀한 협력 체계를 구축해 ‘진짜로 돈을 버는’ AI 도입을 지원하겠다는 의지다.
 파탁 부사장은 “올해는 진정한 에이전틱AI의 원년이며 AWS는 파트너사들과 긴밀히 협력을 해 빠르게 변화하는 기술에 대응하고 고객사들이 다양한 기회를 포착할 수 있도록 함께 노력하겠다”고 강조했다.
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