하이스폿·론리플래닛·라이언에어·트윌로 혁신센터 합류, 솔루션 개발 탐색
[데이터넷] 아마존웹서비스(AWS)는 고객의 성공적인 생성형 인공지능(AI) 솔루션 구축과 구현을 지원하는 새로운 프로그램인 ‘AWS 생성형 AI 혁신센터’를 최근 발표했다. AWS는 생성형 AI 혁신센터 프로그램에 미화 1억 달러를 투자하고, 자사의 AI, 머신러닝(ML) 전문가를 전 세계 고객과 연결해 새로운 생성형 AI 제품, 서비스 및 프로세스의 구상, 설계, 출시를 지원할 예정이다. 이 프로그램은 AWS가 고객을 위해 25년 이상 지속해온 AI 기술 개발 투자를 기반으로 하며, 전 세계 고객과 파트너에게 생성형 AI 기술을 제공하기 위한 AWS의 종합적인 전략 중 하나다. 다양한 분야의 기업들이 자사의 제품과 운영을 혁신할 수 있는 생성형 AI의 잠재력에 많은 기대를 하고 있다. AWS 생성형 AI 혁신센터는 이러한 기업들이 아이디어를 더 신속히, 효과적으로 실현할 수 있도록 지원한다.
맷 가먼(Matt Garman) AWS 세일즈, 마케팅 및 글로벌 서비스 담당 수석 부사장은 “아마존은 25년 이상의 AI 경험을 보유하고 있으며, 10만 명 이상의 고객이 AWS AI 및 ML 서비스를 그들의 가장 큰 기회와 어려움에 활용해왔다. 오늘날 전 세계의 고객들은 생성형 AI를 빠르고 안전하게 도입하는 방법에 대한 지침을 매우 필요로 하고 있다. 생성형 AI 혁신센터는 유연하고 비용 효율적인 생성형 AI 서비스를 제공해 모든 조직이 AI를 적극 활용할 수 있도록 지원하겠다는 AWS 목표의 일환이다. 여기에는 생성형 AI가 가진 모든 장점을 충분히 활용할 수 있도록 AWS의 생성형 AI 전문가 팀이 함께한다. AWS는 글로벌 파트너 커뮤니티와 함께 각 산업의 비즈니스 리더들과 협력해 생성형 AI가 조직에 미치는 영향을 극대화하고 그들의 고객, 직원 및 수익을 위한 가치를 창출할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.
전략 전문가, 데이터 과학자, 엔지니어와 솔루션 아키텍트로 구성된 AWS 생성형 AI 혁신센터 팀은 생성형 AI를 활용한 맞춤형 솔루션을 구축하기 위해 고객과 단계별로 협력할 예정이다. 예를 들어, 헬스케어·생명 과학 기업은 신약 연구개발을 촉진하는 방법을 개발할 수 있으며, 제조업체는 산업 디자인과 프로세스를 재창조할 솔루션을 구축할 수 있다. 또한 금융 서비스 기업은 고객에게 보다 개인화된 정보와 조언을 제공하는 방법을 개발할 수 있다.
AWS는 무료로 제공되는 워크샵, 실습, 교육 등을 통해 모범 사례·전문 지식을 바탕으로 고객들이 그들의 비즈니스에 최대의 가치를 창출할 수 있는 이용 사례를 생각하고 그 범위를 구체화할 수 있도록 지원한다. 고객은 AWS와 AWS 파트너 네트워크(AWS Partner Network, APN)의 생성형 AI 전문가들과 긴밀하게 협력해 적절한 모델을 선택하고, 기술적 또는 비즈니스적인 과제 해결을 위한 방안을 탐색할 수 있다. 또한 개념 증명(PoC)을 개발하며, 대규모 솔루션 출시 계획을 수립할 수도 있다. 생성형 AI 혁신센터 팀은 생성형 AI를 책임감 있게 적용하고 ML 운영을 최적화해 비용을 절감하기 위한 모범 사례 지침을 제공할 예정이다. 또한, 실습을 통해 AWS는 고객이 AI 기반 코딩 도구 아마존 코드위스퍼러(Amazon Code Whisperer)와 API를 통해 AI21 랩스, 앤트로픽, 스태빌리티 AI의 파운데이션기본 모델(FM)과 아마존의 자체 FM 집합인 아마존 타이탄(Amazon Titan)에 API를 통해 액세스할 수 있도록 하는 완전 관리형 서비스 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 등의 AWS 생성형 AI 서비스를 활용할 수 있도록 전략 및 도구, 지원을 제공한다. 고객은 또한 AWS 인퍼런시아(AWS Inferentia) 기반의 아마존 EC2 Inf1 인스턴스(Amazon EC2 Inf1 Instances), AWS 트레이니엄(AWS Trainium) 기반의 아마존 EC2 Trn1 인스턴스(Amazon EC2 Trn1 Instances), 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU(NVIDIA H100 Tensor Core GPU)를 탑재한 아마존 EC2 P5 인스턴스(Amazon EC2 P5 Instances) 등의 고성능 인프라를 사용해 모델을 훈련하고 실행할 수 있다. 더불어 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 사용해 자체 모델을 구축한 다음 훈련하거나 배포할 수도 있으며, 아마존 세이지메이커 점프스타트(Amazon SageMaker Jumpstart)를 사용해 코히어(Cohere)의 대형 언어 모델, 테크놀로지 이노베이션 인스티튜트(Technology Innovation Institute)의 팰컨 40B(Falcon 40B)이나 허깅페이스(Hugging Face)의 블룸(BLOOM)과 같이 오늘날 가장 인기 있는 FM 중 일부를 배포할 수도 있다.
