Amazon Web Services (AWS)는 생성형 AI와 고급 클라우드 기술을 활용하려는 조직에게 중요한 역할을 수행하기 위해 인공 지능(AI) 역량을 적극적으로 확장하고 있습니다. AWS의 주요 관계자는 생성형 AI의 빠른 도입이 다양한 고유 사용 사례를 충족하기 위한 다양한 기본 모델의 필요성을 강조한다고 밝혔습니다.
Satinder Pal Singh AWS 인도 및 남아시아 솔루션 아키텍처 책임자는 인도 시장에 대한 회사의 헌신을 강조했습니다. AWS Summit에서 그는 “인도에 대한 우리의 투자와 운영은 모든 부문의 고객이 기술 애플리케이션과 플랫폼을 실험하고 구축하며 산업과 비즈니스 모델을 재창조하고 성장을 촉진할 수 있도록 지원합니다.”라고 말했습니다.
이러한 확장은 직접적인 고객 피드백에 따라 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있는 모델 범위를 늘리는 것을 포함합니다. Amazon Nova의 도입은 다중 모드 지능과 강력한 콘텐츠 제작 기능을 갖춘 새로운 세대의 기본 모델을 제공하는 획기적인 발전입니다.
생성형 AI: 정보 및 업무 혁신
Singh는 생성형 AI가 정보 생성 및 분석 방식을 혁신하고 있으며, 에이전트 AI의 등장은 업무의 본질을 근본적으로 바꿀 것이라고 믿습니다.
- 생성형 AI: 기존 데이터에서 학습된 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 코드, 시뮬레이션 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있도록 사용자에게 권한을 부여합니다. 이 기술은 생산성을 향상시키고 창의성을 촉진하며 다양한 산업 분야에서 새로운 솔루션을 가능하게 합니다.
- 에이전트 AI: AI 시스템이 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작업을 수행하고 결정을 내리며 환경과 상호 작용할 수 있는 패러다임 변화를 나타냅니다. 이 기술은 복잡한 워크플로를 자동화하고 프로세스를 최적화하며 전례 없는 수준의 효율성을 제공할 것을 약속합니다.
인력 기술 향상: 미래를 위한 준비
이러한 급격한 기술 변화는 미래 대비 기술을 갖춘 인력의 기술 향상에 상당한 중점을 둘 필요가 있습니다.
"미래 기술을 갖춘 인력의 기술 향상은 모든 비즈니스의 우선 순위가 될 것입니다. 인도 전역에서 시급한 디지털 기술 교육의 필요성은 업계와 정부의 주요 우선 순위로 남아 있습니다. AWS는 2017년부터 인도에서 클라우드 기술에 대해 590만 명 이상의 개인을 교육했습니다."라고 Singh는 강조했습니다.
인적 자본이 진화하는 기술 환경을 성공적으로 탐색하는 데 중요하다는 이해를 반영합니다. AWS는 포괄적인 교육 프로그램을 제공함으로써 개인이 AI 및 클라우드 컴퓨팅 시대에 번성하는 데 필요한 기술을 갖추도록 지원합니다.
인도 내 AWS의 존재: 성장 및 디지털 전환 촉진
AWS는 2011년에 인도에 진출했으며 Zepto, Paytm, Razorpay 및 SonyLIV를 포함한 인상적인 고객을 자랑합니다.
회사는 인도에서 성장과 디지털 전환을 촉진하기 위해 2030년까지 164억 달러(약 13,8725억 루피)를 투자하기로 약속했습니다. 이러한 상당한 투자는 인도 시장에 대한 AWS의 확신과 혁신 및 경제 발전을 육성하겠다는 약속을 강조합니다.
AWS의 AI 제품에 대한 심층 분석
AWS는 고객의 다양한 요구 사항을 충족하도록 설계된 광범위하고 심층적인 AI 및 머신 러닝(ML) 서비스 포트폴리오를 제공합니다. 이러한 제품은 크게 세 가지 계층으로 분류할 수 있습니다.
AI 서비스: 이미지 인식, 자연어 처리, 사기 탐지와 같은 일반적인 작업에 즉시 사용할 수 있는 지능을 제공하는 사전 훈련된 AI 서비스입니다. 다음은 그 예입니다.
- Amazon Rekognition: 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하기 위해 이미지 및 비디오 분석을 제공합니다.
- Amazon Comprehend: 머신 러닝을 사용하여 텍스트에서 통찰력과 관계를 밝히는 자연어 처리(NLP) 서비스입니다.
- Amazon Translate: 실시간 및 일괄 언어 번역을 제공합니다.
- Amazon Transcribe: 음성을 텍스트로 자동 변환합니다.
- Amazon Lex: 음성 및 텍스트를 사용하여 모든 애플리케이션에 대화형 인터페이스를 구축할 수 있도록 합니다.
- Amazon Fraud Detector: 잠재적으로 사기적인 온라인 활동을 실시간으로 감지합니다.
머신 러닝 서비스: 데이터 과학자 및 머신 러닝 엔지니어가 자체 사용자 지정 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 도구 및 인프라를 제공하는 서비스입니다. 다음은 그 예입니다.
- Amazon SageMaker: 데이터 과학자와 개발자가 머신 러닝 모델을 빠르고 쉽게 구축, 교육 및 대규모로 배포할 수 있도록 하는 완전 관리형 머신 러닝 서비스입니다. SageMaker에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.
- SageMaker Studio: 머신 러닝을 위한 통합 개발 환경(IDE)입니다.
- SageMaker Autopilot: 머신 러닝 모델을 자동으로 구축, 교육 및 조정합니다.
- SageMaker Debugger: 머신 러닝 모델에서 오류를 식별하고 수정하는 데 도움이 됩니다.
- SageMaker Model Monitor: 모델 성능의 편차를 감지하고 경고합니다.
- Amazon SageMaker: 데이터 과학자와 개발자가 머신 러닝 모델을 빠르고 쉽게 구축, 교육 및 대규모로 배포할 수 있도록 하는 완전 관리형 머신 러닝 서비스입니다. SageMaker에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.
AI 인프라: AI 및 ML 워크로드를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 리소스를 제공하는 계층입니다. AWS는 다음과 같은 다양한 AI 및 ML 작업에 최적화된 다양한 인스턴스 유형을 제공합니다.
- GPU 인스턴스: 딥 러닝 모델의 교육 및 추론을 가속화합니다.
- Inferentia 인스턴스: 딥 러닝 추론 워크로드를 가속화하도록 설계된 사용자 지정 구축 칩입니다.
- Trainium 인스턴스: 딥 러닝 교육 워크로드를 가속화하도록 설계된 사용자 지정 구축 칩입니다.
Amazon Bedrock: 생성형 AI의 기반
Amazon Bedrock은 단일 API를 통해 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI 및 Amazon과 같은 주요 AI 회사의 고성능 기본 모델(FM)과 AWS 자체 FM을 선택할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. Bedrock을 사용하면 개발자가 인프라를 관리하지 않고도 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축하고 확장할 수 있습니다.
Amazon Bedrock의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 기본 모델 선택: AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI 및 Amazon과 같은 주요 AI 회사의 광범위한 FM에 액세스합니다.
- 쉬운 사용자 지정: 자체 데이터를 사용하여 FM을 사용자 지정하여 특정 사용 사례에 맞는 모델을 만듭니다.
- 보안 및 개인 정보 보호: 데이터는 암호화되어 보호되며 사용 방법에 대한 제어 권한이 있습니다.
- AWS 서비스와의 통합: SageMaker, Lambda 및 S3와 같은 다른 AWS 서비스와 원활하게 통합됩니다.
Amazon Nova: 차세대 기본 모델
Amazon Nova는 AWS의 AI 역량에서 중요한 발전을 나타냅니다. 이러한 새로운 기본 모델은 다중 모드 지능을 제공하여 텍스트, 이미지 및 오디오를 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리하고 이해할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정교하고 다양한 AI 애플리케이션이 가능합니다.
Amazon Nova의 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 다중 모드 지능: 다양한 유형의 데이터를 이해하고 처리하여 보다 포괄적이고 통찰력 있는 AI 애플리케이션을 만듭니다.
- 콘텐츠 제작 기능: 텍스트, 이미지 및 코드를 포함한 고품질 콘텐츠를 생성합니다.
- 향상된 정확도 및 성능: 최신 AI 연구의 발전을 활용하여 더 높은 정확도와 성능을 달성합니다.
다양한 산업에 대한 AI의 영향
AI의 혁신적인 잠재력은 수많은 산업에 걸쳐 확장되어 혁신, 효율성 및 새로운 비즈니스 기회를 촉진합니다.
- 헬스케어: AI는 더 빠르고 정확한 진단, 맞춤형 치료 계획 및 개선된 환자 결과를 가능하게 함으로써 헬스케어를 혁신하고 있습니다. AI 기반 도구는 의료 이미지를 분석하고, 질병 발생을 예측하고, 관리 작업을 자동화할 수 있습니다.
- 금융 서비스: AI는 사기 탐지를 개선하고, 위험 관리를 자동화하고, 고객 경험을 개인화함으로써 금융 서비스 산업을 변화시키고 있습니다. AI 기반 챗봇은 즉각적인 고객 지원을 제공할 수 있으며, 머신 러닝 알고리즘은 투자 기회를 식별할 수 있습니다.
- 제조: AI는 효율성을 개선하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 품질 관리를 향상시켜 제조 프로세스를 최적화하고 있습니다. AI 기반 로봇은 반복적인 작업을 수행할 수 있으며, 예측 유지 관리 알고리즘은 장비 고장을 방지할 수 있습니다.
- 소매: AI는 맞춤형 제품 추천을 제공하고, 가격 책정 전략을 최적화하고, 공급망 관리를 개선하여 소매 경험을 개인화하고 있습니다. AI 기반 챗봇은 고객의 구매를 지원할 수 있으며, 컴퓨터 비전 시스템은 재고 수준을 추적할 수 있습니다.
- 운송: AI는 자율 주행 차량을 가능하게 하고, 교통 흐름을 최적화하고, 물류 운영을 개선하여 운송 산업을 혁신하고 있습니다. AI 기반 내비게이션 시스템은 자율 주행차를 안내할 수 있으며, 예측 유지 관리 알고리즘은 차량 고장을 방지할 수 있습니다.
AI 도입의 과제 해결
AI는 엄청난 잠재력을 제공하지만 조직은 AI 솔루션을 성공적으로 채택하고 구현하기 위해 몇 가지 과제를 해결해야 합니다.
- 데이터 가용성 및 품질: AI 모델은 효과적으로 훈련하려면 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 조직은 AI 모델이 정확하고 신뢰할 수 있도록 데이터 수집, 정리 및 준비에 투자해야 합니다.
- 기술 격차: 숙련된 AI 전문가의 부족은 AI 솔루션의 개발 및 배포를 방해할 수 있습니다. 조직은 필요한 AI 기술을 갖춘 인력을 구축하기 위해 교육 및 채용에 투자해야 합니다.
- 윤리적 고려 사항: AI는 편향성, 공정성 및 투명성에 대한 윤리적 우려를 제기합니다. 조직은 AI 시스템이 책임감 있게 사용되도록 윤리적 지침과 프레임워크를 개발해야 합니다.
- 보안 및 개인 정보 보호: AI 시스템은 보안 위협 및 개인 정보 침해에 취약할 수 있습니다. 조직은 AI 시스템과 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다.
- 통합 과제: AI 솔루션을 기존 시스템과 통합하는 것은 복잡하고 어려울 수 있습니다. 조직은 AI 시스템이 기존 인프라와 원활하게 작동하도록 통합 프로세스를 신중하게 계획하고 관리해야 합니다.
AWS를 통한 AI의 미래
AWS는 AI 및 ML에 대한 투자를 지속적으로 이어가 조직이 이러한 기술의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하기 위해 노력하고 있습니다. AWS는 포괄적인 AI 서비스, 도구 및 인프라를 제공함으로써 모든 규모의 기업이 혁신하고 성장하며 산업을 변화시킬 수 있도록 지원합니다.
AI 기술이 계속 발전함에 따라 AWS는 고객의 새로운 요구 사항을 해결하는 최첨단 솔루션을 제공하면서 최전선에 머물 것입니다. 초점은 다음과 같습니다.
- AI 민주화: 모든 기술 수준의 개발자와 기업이 AI에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.
- 기본 모델 범위 확장: 다양한 사용 사례를 충족하기 위해 더 넓은 범위의 사전 훈련된 모델을 제공합니다.
- AI 보안 및 개인 정보 보호 강화: AI 시스템과 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 개발합니다.
- 책임감 있는 AI 홍보: AI가 책임감 있게 사용되도록 윤리적 지침과 프레임워크를 개발합니다.
- 연구 개발 투자: AI 기술의 경계를 지속적으로 넓혀갑니다.
혁신, 고객 중심 및 책임감 있는 AI 개발에 대한 AWS의 헌신은 인공 지능의 미래에서 선두 주자로서의 입지를 확고히 합니다.