[AWS 리인벤트 2025]AWS “AI 에이전트 혁신, '효율'이 좌우한다”

3일(현지시간) 스와미 시바수브라마니안 아마존웹서비스(AWS) 에이전틱 AI 담당 부사장이 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트 2025 키노트 세션을 진행하고 있다. [사진=현대인 기자]

“인공지능(AI) 에이전트 구축이 점점 쉬워지면서, 어떻게 하면 AI 에이전트를 효율적으로 구축할 수 있는지가 주요 과제로 떠올랐습니다.”

3일(현지시간) 스와미 시바수브라마니안 아마존웹서비스(AWS) 에이전틱 AI 담당 부사장은 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트 2025 키노트 세션에서 AI 에이전트를 위한 신규 기능을 소개하며 이같이 말했다.

시바수브라마니안 부사장은 “기업들이 실제 업무 환경에서 AI 에이전트를 대규모로 배포하기 위해선 효율성 문제를 해결해야 한다”며 “AI 에이전트의 짧은 응답 지연 시간, 대규모 트래픽을 감당할 수 있는 확장성, 민첩한 성능 개선 능력 등을 갖춰야 한다”고 설명했다.

3일(현지시간) 스와미 시바수브라마니안 AWS 에이전틱 AI 담당 부사장이 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트 2025 키노트 세션에서 AI 에이전트를 효율적으로 구축하도록 돕는 신기능을 발표하고 있다. [사진=현대인 기자]

그는 이번 발표에서 효율적인 AI 에이전트 구축·운영을 위한 4가지 신기능을 발표했다.

'강화학습 파인튜닝'은 고성능 AI 에이전트 구축을 위한 강화학습 비용 부담을 낮추는 기능이다. AI 에이전트 산출물에 대한 긍·부정 평가를 통해 성능을 고도화하는 강화학습 작업을 기존 박사과정 이상 연구원 대신 거대언어모델(LLM)이 수행하도록 한다. 이용자는 AI 에이전트의 산출물에 대한 평가 기준을 설정한 뒤, LLM에게 평가를 맡기면 된다. 생성형 AI 플랫폼 '아마존 베드록'이 제공하는 AI 모델 '노바'가 활용된다.

시바수브라마니안 부사장은 “이 기능은 인간보다 훨씬 빠르고 저렴한 데다, 일관성까지 확보할 수 있다”며 “특히 AI 에이전트가 결과물을 생성하는 과정에 대해서도 평가하기 때문에 더욱 효과적”이라고 설명했다.

'모델 맞춤화'는 AI 학습에 필요한 인프라를 '서버리스'로 제공한다. AI 모델 개발·배포 플랫폼 '아마존 세이지메이커 AI'가 제공하는 GPT-OSS, 딥시크, 라마 등 주요 AI 모델을 기업 맞춤형으로 파인튜닝하는 데 필요한 인프라 비용을 절감하도록 돕는다. 기존 AI 모델과 파인튜닝된 AI 모델의 성능을 비교할 수 있는 기능도 탑재됐다.

이 외에도 △대규모 컴퓨팅 인프라 관리 플랫폼 '세이지메이커 하이퍼팟'을 통해 AI 모델 학습 과정 중 가중치와 파라미터를 저장하는 '체크포인트' 없이도 AI 학습 지속성을 유지하는 '체크포인트리스 학습' △기업 고유 데이터와 아마존 노바가 선별한 데이터를 혼합, AI 모델의 학습 단계의 초키 체크포인트부터 모델을 개발할 수 있도록 하는 '노바포지'가 새로 발표됐다.

AI 에이전트 구축·운영을 지원하는 아마존웹서비스(AWS)의 주요 기능 포트폴리오. 스와미 시바수브라마니안 AWS 에이전틱 AI 담당 부사장은 포트폴리오를 쉬운 구축(Easy to Build), 효율성(Efficiency), 신뢰성(Trust), 안정성(Reliability) 등 4가지 축으로 나눴다. [사진=현대인 기자]

AWS는 효율성뿐만 아니라 용이성, 신뢰성, 안정성 등 다양한 기능을 바탕으로 AI 에이전트 구축·운영의 최적 파트너로 자리매김할 계획이다.

시바수브라마니안 부사장은 “AWS는 AI 에이전트를 쉽고 효율적으로 구축하고, 신뢰성과 안정성을 확보할 수 있는 다양한 기능을 제공한다”며 “누구나 AI 에이전트를 신속히 개발·운영할 수 있도록 지원해 비즈니스 혁신을 가속화하겠다”고 강조했다.

라스베이거스=현대인 기자

현대인 기자 modernman@etnews.com