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AWS가 제시한 새로운 AI 시대의 기준: ‘re:Invent 2025’ 핵심 정리
지난주 미국 라스베이거스에서는 AWS re:Invent 2025가 진행되었습니다. AWS가 주최하는 글로벌 대표 기술 컨퍼런스인데요. 클라우드와 AI의 기술 트렌드와 전략, 로드맵이 공개되기 때문에 전 세계 많은 기업들과 전문가들이 주목하는 행사이죠. 구독자 여러분들께서도 관심 있게 지켜보시고, 또 직접 현장을 다녀오신 분들도 계실 것 같습니다.
오늘 베스픽에서는 주요 연사들의 발표 내용을 중심으로 AWS의 AI 기술 전략을 살펴볼 예정인데요. 생성형 AI가 도입 단계를 넘어 실무 운영에 본격화되고 있는 시점에서, 우리가 반드시 알아두어야 할 핵심 인사이트까지 함께 정리했습니다.
비즈니스의 게임 체인저, AI 에이전트
올해 AWS 리인벤트의 핵심 주제는 바로 AI 에이전트였습니다. 맷 가먼(Matt Garman) CEO는 수십억 명의 에이전트가 우리의 일과 삶의 방식을 변화시키는 시대라고 말했는데요. AI 에이전트의 등장이 AI 발전에 있어 중요한 변곡점이라고 강조하며 과거 인터넷과 클라우드와 같이 비즈니스에 큰 영향을 미칠 것이라고 내다보았습니다.
그렇다면 구체적으로 AI 에이전트는 어떤 변화를 가져왔을까요? 스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) 에이전틱 AI 담당 부사장은 AI 에이전트를 ‘게임 체인저’라고 말하며 다음과 같이 설명했는데요. 자연어만으로 원하는 기능을 만들어내는 등 아이디어를 빠르게 실험하고 구현할 수 있는 환경이 열리면서, 개발 진입 장벽은 물론 시간 제약까지 한 번에 낮아진 것입니다.
“첫째, ‘누가 만들 수 있는지’가 급격히 변하고 있습니다. 더 이상 프로그래밍 언어 문법을 익혀야 하거나 수많은 API 호출과 매개변수 등을 외워야 하는 제약에 묶이지 않아도 됩니다. 둘째, ‘얼마나 빨리 만들 수 있는지’도 변하고 있습니다. 예전에는 몇 년이 걸리던 일이 이제는 몇 달이면 충분하고, 몇 달이 걸리던 일은 이제 몇 주, 심지어 며칠 만에 완성할 수 있습니다.”
– 스와미 시바수브라마니안 AWS 에이전틱 AI 담당 부사장
AI 에이전트 구축과 관리, 효율화를 위한 제품들도 소개되었습니다.
- Amazon Bedrock AgentCore: 에이전트를 안전하게 만들고 운영할 수 있는 통합 플랫폼입니다. 에이전트가 외부 도구를 쉽게 연결하고 과거 상호작용을 기억해 스스로 학습하도록 지원합니다. 또한 다양한 모델과 프레임워크에 호환되는 높은 유연성을 제공하며, 완벽한 세션 격리로 데이터 보안을 보장합니다.
- Strands Agent SDK: 개발자가 최소한의 코드로 에이전트를 빠르게 만들도록 돕는 오픈 소스 도구입니다. 일일이 명령하지 않아도 AI가 상황에 맞춰 스스로 계획하고 실행하는 자율성을 갖추고 있다는 것이 특징인데요. 이번 업데이트로 TypeScript와 엣지 디바이스 지원이 추가되어 자율 주행, 로봇 공학 등의 영역까지 활용 범위가 확장되었습니다.
- Amazon Nova Act: 실제 사람처럼 웹 브라우저를 조작해 복잡한 업무 워크플로우를 자동화하는 서비스입니다. 가상 환경에서 수십만 번의 반복 학습을 바탕으로 90% 이상의 높은 신뢰성을 확보했다고 하는데요. 이를 통해 기존의 단순 자동화 도구의 한계를 넘어 안정적인 업무 처리를 지원합니다.
AI 인프라의 새로운 표준: 기본 + 풀 스택
생성형 AI와 AI 에이전트가 빠르게 확산되면서 AI 인프라 역시 많은 혁신을 거듭하고 있는데요. AWS는 AI 에이전트의 가치를 제대로 구현하기 위해서는 확장성, 보안성, 고성능 등을 갖춘 AI 인프라가 필수라고 말했습니다. 특히 피터 드산티스(Peter DeSantis) 유틸리티 컴퓨팅 총괄 부사장은 클라우드의 기본 요소들에 대해 구체적으로 언급하며 AI 시대에도 계속 중요해질 것이라고 강조했습니다.
“차세대 AI 애플리케이션이 인프라 분야에서 엄청난 혁신을 이끌어낼 것이고, 이는 매우 흥미로운 일입니다. 하지만 저는 변하지 않을 것들에 대해 먼저 이야기하고 싶습니다. (…) 결국 AI 세상에서 중요한 것은 우리가 지난 20년 동안 집중해 온 것들입니다. (…) 그 어느 때보다 기본이 중요합니다. 보안, 가용성, 탄력성, 민첩성, 비용은 이전 시대의 유물이 아니라, 미래의 애플리케이션이 구축될 토대입니다.”
– 피터 드산티스 유틸리티 컴퓨팅 총괄 부사장
또한 소프트웨어와 하드웨어의 경계를 허물고 인프라 전반을 최적화하는 풀 스택(Full Stack) 전략을 통해 AI 인프라의 새로운 표준을 제시했습니다. 칩부터 데이터센터, 소프트웨어, 플랫폼까지 모든 계층이 함께 설계되어야 성능과 비용 효율성을 모두 잡을 수 있다는 것인데요. 과거에는 인프라가 개별 제품을 모아 놓은 개념이었다면 이제는 AI 인프라를 하나의 시스템으로 보고 있다는 분석입니다.
이러한 전략이 담긴 다양한 인프라 제품과 솔루션도 공개되었습니다.
- AWS Trainium3: AI 워크로드를 위해 맞춤 설계된 최신 AI 칩입니다. AI 훈련과 추론에서 업계 최고 수준의 가격 대비 성능을 제공한다고 하는데요. Trainium2보다 컴퓨팅 성능은 4.4배, 전력 효율성은 40% 향상되었습니다. 현재 개발 중인 Trainium4의 로드맵도 함께 공개되었습니다.
- AWS Graviton5: 클라우드 워크로드를 위한 차세대 서버 프로세서입니다. 이전보다 5배 이상 커진 캐시와 많아진 코어를 통해 최대 25% 향상된 성능을 보이는 것이 특징입니다. Trainium 칩과 함께 배치되어 데이터 처리 속도를 높이는 등 전체 시스템 효율성을 높이는 역할을 합니다.
- AI Factory: 하드웨어 위에 AI 소프트웨어를 결합해 고객의 데이터센터에 직접 구축하는 통합 배포 모델입니다. 고객은 프라이빗 AWS 리전을 사용하는 것처럼 AI 인프라에 접근할 수 있는데요. 칩부터 소프트웨어까지 모든 계층을 AWS가 직접 설계하고 관리하는 풀 스택 전략이 반영된 솔루션이라 할 수 있습니다.
예측 불가능한 AI, 보안이 바뀌어야 한다!
한편 AI 에이전트의 등장은 보안 측면에서는 위협으로 다가오기도 하는데요. AWS는 보안이 최우선 순위임을 강조하며 설계 단계부터 내재화되어야 한다고 이야기했습니다. AI 에이전트의 장점인 자율성이 기존의 보안 방식으로는 오히려 방어하기 어려운 새로운 위험을 초래할 수 있기 때문인데요. 루바 보르노(Ruba Borno) 스페셜리스트 및 파트너 부문 부사장은 아래와 같이 설명했습니다.
“AI 에이전트의 흥미로운 특징 중 하나는 그들이 비결정적*인 방식으로 작동한다는 점인데요. 이는 예측하기 어려운 AI 에이전트의 본질에 맞춰 새롭게 설계된 보안 기초가 필수적임을 의미합니다.”
– 루바 보르노 스페셜리스트 및 파트너 부문 부사장
* 비결정적(non-deterministic): 일반적으로 컴퓨터는 동일한 입력에 대해 같은 결과를 내놓는 것과 달리 AI 에이전트는 같은 질문을 하더라도 상황이나 학습된 맥락에 따라 매번 다른 답변이나 행동을 할 수 있음.
이처럼 AI 에이전트의 특성을 고려한 보안 솔루션도 소개되었습니다.
- AWS Security Agent: 개발 단계부터 보안을 자동으로 검증하는 보안 에이전트입니다. 설계 문서를 코드를 스스로 점검해 취약점을 찾아내고 올바른 수정 방향까지 제시합니다. 필요시에는 침투 테스트를 수행해 보안 검증을 빠르게 반복할 수 있도록 합니다.
- AgentCore Policy: 스스로 코드를 만들어 실행하는 AI 에이전트 행동을 실시간으로 통제하는 안전장치입니다. 자연어로 된 보안 정책이 코드 외부에서 독립적으로 작동해 예측 불가능한 행동을 사전에 차단할 수 있습니다.
- AgentCore Observability: 에이전트의 추론 과정부터 도구 사용까지 모든 행동을 추적합니다. 응답 속도나 오류 발생률과 같은 핵심 지표를 실시간으로 모니터링해 운영 가시성을 확보해 줍니다. 기존의 모니터링 도구와도 연동해 사용할 수 있습니다.
기업이 알아야 할 3가지 인사이트
지금까지 AWS 리인벤트에서 발표된 핵심 내용들을 살펴보았는데요. 이 안에서 기업의 입장에서 알아두면 좋을 3가지 인사이트를 발견할 수 있었습니다.
1. 비즈니스 가치를 제공하는 AI
과거 AI가 단순히 신기한 기술이었다면 지금의 AI 에이전트는 실질적으로 비즈니스 가치를 제공하는 존재로 자리 잡고 있습니다. AWS 역시 이러한 관점에서 기업의 AI 에이전트 및 시스템 구축을 위한 다양한 방법과 제품들을 소개했는데요. 이제 AI가 기업의 모든 비즈니스 과정에 깊숙히 통합되는 단계에 이르렀습니다. 앞으로는 AI 기술 자체보다 이를 얼마나 효율적으로 활용해 비즈니스 성과로 연결하느냐가 기업의 경쟁력이 될 것입니다.
2. 단일 AI에서 AI 시스템으로
개별 AI 솔루션을 도입해 사용하던 시기를 지나 이제는 인프라부터 소프트웨어까지 모든 계층에서 AI를 통합적으로 구축하고 활용하는 시대가 되었습니다. AWS가 강조한 풀 스택 전략도 이러한 맥락인데요. 모든 계층에 최적화된 AI 시스템을 통해 비로소 최고의 성능과 효율을 낼 수 있기 때문입니다. 보안 측면에서도 초기 단계부터 보안을 내재화하는 시스템적 보안에 대한 논의가 이루어졌죠. 이처럼 앞으로는 전체 워크로드와 시스템을 통합적으로 바라보는 관점이 더욱 중요해질 것입니다.
3. AI 시대의 인재상
비즈니스가 AI를 중심으로 전환되면서 AI 시대의 인재상도 새롭게 정의되고 있습니다. 버너 보겔스(Werner Vogels) CTO는 개발자가 시스템을 설계하는 ‘건축가(Architect)’의 역할을 해야 한다고 설명했는데요. AI에게 정확한 요구사항을 제시하고, 시스템 전체의 연결성을 이해하며, 결과물에 대한 최종 책임을 지는 전문가가 되어야 한다는 것이죠. 이제 AI 시대의 역량은 기술 숙련도는 물론 비즈니스에 대한 깊은 이해와 시스템적 사고를 갖춘 방향으로 변화하고 있습니다.
오늘 소개 드린 것 외에도 AWS 리인벤트에서는 더 많은 발표들과 제품 업데이트 소식들이 있었는데요. 자세한 내용이 궁금하신 분들은 베스핀글로벌 홈페이지를 통해 테크 세션 핵심 요약본을 순차적으로 제공 중이니 링크를 통해 확인하시기 바랍니다.
FAQ
Q1) AWS re:Invent 2025에서 가장 중요한 변화는 무엇인가요?
생성형 AI를 넘어 AI 에이전트가 본격적인 비즈니스 실행 주체로 자리 잡았다는 점입니다. AWS는 AI 에이전트를 차세대 애플리케이션의 핵심으로 제시하며, 개발·운영·보안 전반에서 이를 뒷받침하는 플랫폼 전략을 공개했습니다.
Q2) AWS가 말하는 ‘AI 에이전트’는 기존 AI와 무엇이 다른가요?
기존 AI가 질문에 답하거나 결과를 생성하는 데 그쳤다면, AI 에이전트는 스스로 계획하고 도구를 활용해 실제 업무를 수행합니다. 자연어 기반 개발, 자율 실행, 반복 학습이 가능해 실무 자동화와 생산성 향상에 직접적인 영향을 줍니다.
Q3) 왜 AWS는 ‘풀 스택 AI 인프라’를 강조했나요?
AI 에이전트의 성능과 안정성은 모델뿐 아니라 칩, 서버, 데이터센터, 소프트웨어, 플랫폼까지 함께 최적화돼야 확보할 수 있기 때문입니다. AWS는 Trainium, Graviton, AI Factory 등을 통해 AI 인프라를 하나의 시스템으로 설계하는 방향을 제시했습니다.
Q4) AI 에이전트 시대에 보안이 더 중요해진 이유는 무엇인가요?
AI 에이전트는 비결정적 방식으로 행동하기 때문에 기존 보안 체계만으로는 예측과 통제가 어렵습니다. AWS는 설계 단계부터 보안을 내재화하고, 에이전트의 행동을 실시간으로 통제·관찰하는 새로운 보안 접근 방식을 강조했습니다.
Q5) 기업은 이번 re:Invent 2025에서 어떤 시사점을 얻을 수 있나요?
AI는 더 이상 실험 단계가 아니라 비즈니스 성과를 만드는 시스템으로 진화하고 있습니다. 기업은 개별 AI 도입을 넘어, 인프라·보안·운영을 포함한 통합적인 AI 시스템 전략과 이를 설계·관리할 인재 역량을 함께 고민해야 할 시점입니다.