수요 급증과 신속한 대응
1월 말 DeepSeek의 갑작스러운 등장은 기술 업계에 파장을 일으켰고, Amazon은 다른 기업들과 마찬가지로 이 새로운 모델의 영향에 빠르게 적응해야 했습니다. 내부 문서와 소식통에 따르면, 이 중국 AI 모델이 Amazon의 제품 업데이트, 판매 전략, 심지어 내부 개발 노력에 어떤 영향을 미쳤는지 알 수 있습니다.
첫 번째 충격파는 수요 급증의 형태로 나타났습니다. 기업들은 Amazon의 Bedrock 개발 도구를 통해 DeepSeek 모델에 대한 액세스를 요구했습니다. 이에 Amazon은 이례적으로 빠른 속도로 DeepSeek를 Bedrock 플랫폼에 추가했습니다. 일부 직원들은 승인 절차가 매우 빠르다고 인식했지만, Amazon 경영진은 이를 고객의 요구에 대한 신속한 대응이라고 설명했습니다. CEO Andy Jassy는 나중에 투자자들에게 이러한 민첩성을 강조하며 고객의 요구를 충족시키려는 회사의 노력을 강조했습니다.
이러한 대응력은 빠르게 변화하는 AI 세계의 광범위한 추세를 보여줍니다. 가장 큰 기술 기업조차도 새로운 발견의 파괴적인 잠재력에 면역이 되지 않습니다. Amazon은 OpenAI, Google, Meta, Microsoft와 같은 경쟁사들과 함께 DeepSeek로 인해 변화하는 환경에 적응해야 했습니다.
그러나 Amazon은 핵심 전략이 변하지 않았다고 주장합니다. 회사 대변인은 AWS를 통해 최첨단 모델에 대한 안전한 액세스를 제공하고 고객이 데이터를 제어하고 맞춤형 생성 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 데 항상 초점을 맞춰왔다고 거듭 강조했습니다.
개인 정보 보호 환경 탐색
DeepSeek의 인상적인 성능과 비용 효율성은 부인할 수 없지만, 그 등장은 또한 의문을 제기했습니다. 이 모델의 강력한 기능과 저렴한 가격은 시장에 파장을 일으켰고, 투자자들은 미국 기술 기업들이 컴퓨팅 인프라에 투자한 상당한 투자를 면밀히 검토하게 했습니다.
Amazon의 대응은 다각적이었습니다. DeepSeek 관련 기능(예: 최근 Bedrock에서 DeepSeek의 추론 모델을 위한 완전 관리형 서비스 도입)을 계속 통합하는 한편, 교육 및 차별화에도 집중했습니다.
내부적으로는 Amazon의 제품을 DeepSeek와 어떻게 포지셔닝할 것인지에 대한 논의가 이루어졌습니다. 이 전략의 핵심 측면 중 하나는 개인 정보 보호 및 보안을 강조하는 것입니다.
보안 및 선택 강조
AWS 직원을 위한 내부 지침은 고객과 상호 작용할 때 DeepSeek와 관련된 잠재적인 개인 정보 보호 및 보안 문제를 강조하도록 권장합니다. 이러한 지침은 다음을 제안합니다.
- 고객에게 ‘모델 선택’의 중요성을 상기시킵니다.
- AWS의 Nova AI 모델을 실행 가능한 대안으로 제시합니다.
- Bedrock을 AI 모델에 액세스하기 위한 더 안전하고 개인적인 플랫폼으로 홍보합니다.
이 지침은 Bedrock이 고객 데이터를 모델 제공자와 공유하거나 기본 모델을 개선하는 데 사용하지 않도록 보장한다고 명시적으로 지적합니다. Amazon은 대부분의 고객이 중국 회사에서 직접 제공하는 DeepSeek 모델이 아닌 오픈 소스 버전을 선택하여 잠재적인 개인 정보 보호 위험을 더욱 완화할 것으로 예상합니다.
또한 이 지침은 사용자 데이터가 중국 서버에 수집 및 저장될 수 있다고 명시한 DeepSeek의 개인 정보 보호 정책에 주목합니다. 이는 AWS가 DeepSeek와 관련된 개인 정보 보호 문제를 적극적으로 인식하고 해결하고 있음을 강조합니다.
Nova의 강점 활용
개인 정보 보호 외에도 AWS는 경쟁 포지셔닝에서 자체 Nova AI 모델의 강점을 활용하고 있습니다. 내부 지침은 다음을 강조합니다.
- Nova 모델은 타사 벤치마크 데이터에 따르면 DeepSeek 모델보다 빠른 성능을 보입니다.
- Nova 모델은 AWS의 보다 강력한 ‘책임감 있는 AI’ 표준의 이점을 활용하여 보안을 강화합니다.
Nova가 R1 추론 모델보다 DeepSeek의 V3 모델(텍스트 전용 모델)과 더 직접적으로 비교할 수 있다는 점을 인정하면서도, 이 지침은 이미지 및 비디오 이해를 포함한 Nova의 광범위한 기능을 강조합니다.
내부 협업 및 학습
DeepSeek의 등장은 Amazon 내부에서 활발한 활동을 촉발했습니다. ‘Deepseek-interest’라는 내부 Slack 채널은 DeepSeek가 시장에 출시된 후 며칠 만에 1,300명이 넘는 직원을 빠르게 끌어들였습니다. 이 채널은 토론, 질문 및 관찰을 위한 허브가 되었습니다.
일부 직원들은 DeepSeek의 중국 출신과 잠재적인 보안 문제를 고려할 때 상대적으로 제한적인 반발에 놀라움을 표했습니다. 다른 직원들은 AWS의 사내 칩 개발 플랫폼인 Neuron에서 DeepSeek 모델에 대한 지원을 요청했습니다. Bedrock에서 DeepSeek를 사용하는 동안 발생한 오류에 대한 고객 불만 보고도 있었습니다.
관심 급증에 대응하고 지침을 제공하기 위해 Amazon은 1월 말에 내부 DeepSeek 학습 세션을 조직했습니다. 이 세션에서는 AWS의 메시징, 경쟁 포지셔닝 및 DeepSeek와의 주요 차별화 요소를 다루었습니다.
적응 및 진화
DeepSeek를 적극적으로 통합하고 대응하는 동시에 Amazon은 잠재적인 위험을 관리하기 위한 조치도 취하고 있습니다. 직원들은 이제 업무용 컴퓨터에서 DeepSeek를 사용하는 것을 자제하고 DeepSeek 앱과 기밀 정보를 공유하지 않도록 경고를 받습니다. 이는 직장에서 ChatGPT를 사용할 때의 예방 조치와 유사합니다.
AI 분야의 혁신 속도가 빠르다는 것은 일부 Amazon 직원이 이미 DeepSeek를 넘어서고 있다는 사실에서 분명합니다. 내부 Slack 채널 내에서의 논의는 Alibaba의 Qwen과 같은 다른 중국 AI 제품으로 옮겨갔으며, 이는 진화하는 환경에 대한 지속적인 인식을 나타냅니다. 한 직원은 DeepSeek가 ‘이미 지난 일’이라고 언급하며 끊임없는 발전 속도를 강조했습니다.
DeepSeek의 기술적 영향
Amazon은 DeepSeek의 시장 존재에 단순히 반응하는 것이 아니라, 그 기반 기술도 연구하고 있습니다. DeepSeek의 훈련 기술을 분석하여 현재 개발 중인 AWS 자체 추론 모델에 적용할 수 있도록 노력하고 있습니다.
이전에 보고된 바와 같이, AWS는 자체 추론 모델을 개발해 왔습니다. 그러나 DeepSeek의 등장은 긴박감을 불어넣어 프로젝트 진행 속도를 가속화했습니다.
실적 발표에서 CEO Andy Jassy는 Amazon이 DeepSeek의 훈련 방법론의 여러 측면에 ‘감명받았다’고 인정했습니다. 그는 특히 ‘강화 훈련 순서 뒤집기’와 특정 ‘추론 최적화’를 관심 분야로 언급했습니다.
추론에 대한 집중
Amazon이 DeepSeek의 R1 추론 모델에 대한 직접적인 경쟁자를 개발하는 것은 AI 혁신의 최전선에 머물겠다는 회사의 의지를 강조합니다. DeepSeek로 대표되는 추론 기능의 빠른 발전은 이 영역의 중요성을 강조했습니다.
AWS는 자체 추론 모델을 생성하여 다음을 목표로 합니다.
- DeepSeek의 R1에 대한 경쟁력 있는 대안을 제공합니다.
- 외국 기업의 모델 사용과 관련된 잠재적인 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결합니다.
- 자체 전문 지식과 인프라를 활용하여 DeepSeek의 기능을 능가할 수 있습니다.
더 광범위한 의미
DeepSeek에 대한 Amazon의 대응은 주요 기술 회사가 역동적이고 예측 불가능한 AI 세계를 어떻게 탐색하는지에 대한 귀중한 사례 연구를 제공합니다. 이는 다음을 보여줍니다.
- 민첩성의 필요성: 새로운 개발 및 고객 요구에 신속하게 적응하는 능력이 중요합니다.
- 차별화의 중요성: 경쟁 환경에서 고유한 강점을 강조하고 잠재적인 약점을 해결하는 것이 필수적입니다.
- 개인 정보 보호 및 보안에 대한 지속적인 집중: AI 모델이 더욱 강력해짐에 따라 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 가장 중요합니다.
- 혁신에 대한 지속적인 추구: 경쟁사를 연구하고 배우는 동시에 내부 연구 개발에 투자하는 것은 앞서 나가기 위해 필수적입니다.
DeepSeek 이야기는 AI 환경이 끊임없이 변화하고 있음을 상기시켜줍니다. 새로운 플레이어가 등장하고, 기술이 발전하며, 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 적응해야 합니다. 신속한 통합, 전략적 포지셔닝 및 내부 학습의 조화로 특징지어지는 Amazon의 대응은 끊임없이 변화하는 환경이 제시하는 도전과 기회를 반영합니다. 자체 추론 모델의 지속적인 개발은 시장 변화에 대응할 뿐만 아니라 AI의 미래를 만들어가겠다는 Amazon의 의지를 더욱 강조합니다.