오픈AI(OpenAI)가 최신 프론티어 모델인 GPT-5.5와 GPT-5.4, 코딩 에이전트 코덱스(Codex)를 AWS의 완전 관리형 생성형 AI 서비스 아마존 베드록(Amazon Bedrock)에서 정식 출시한다고 밝혔다. 이번 출시로 한국 기업들도 AWS 환경에서 오픈AI의 최신 모델을 보다 쉽게 활용할 수 있게 됐다. 모델 사용량은 기존 AWS 클라우드 약정에 통합 적용돼 도입 과정의 조달·청구 부담을 줄일 수 있다. GPT-5.5는 오픈AI의 가장 진보한 프론티어 모델로 사용자의 의도를 빠르게 파악하고 다단계 작업을 자율적으로 수행한다. 대규모 코드베이스에서의 코드 작성·디버깅, 데이터 분석, 문서·스프레드시트 생성, 에이전트 기반 코딩과 지식 노동 영역에서 강점을 보인다. GPT-5.4는 높은 성능과 비용 효율성을 함께 제공하는 모델로 토큰당 비용 효율이 높아 대규모 프로덕션 워크로드에 적합하다. 두 모델 모두 한국어를 비롯한 다국어를 지원한다. 코덱스는 매주 500만 명 이상이 활용하는 AI 코딩 에이전트로 코드 작성, 리팩토링, 디버깅, 테스트, 검증을 자동화한다. 전체 리포지토리의 컨텍스트를 유지한 채 모호한 오류 상황을 추론하고 시스템 간
아마존웹서비스(AWS)가 아마존의 AI 쇼핑 어시스턴트 '알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)' 기반의 신규 리테일 AI 솔루션 'AWS 에이전틱 쇼핑 어시스턴트(AWS Agentic Shopping Assistant, 이하 AWS ASA)'를 출시했다. AWS ASA는 아마존 외부 리테일 기업이 처음으로 알렉사 포 쇼핑의 기술과 운영 경험을 직접 활용할 수 있도록 지원하는 솔루션이다. AWS 생성형 AI 혁신 센터가 아마존의 운영 경험과 기술 노하우를 패키지 형태로 제공하며 리테일 기업은 자사 상품 카탈로그, 고객 기반, 브랜드 특성에 맞춘 맞춤형 대화형 쇼핑 경험을 약 60일 만에 구축할 수 있다. AWS는 대화형 쇼핑 세션의 전환율이 기존 키워드 검색 대비 3.5배 높다는 점에 주목한다. AI 에이전트가 쇼핑 의사결정의 주요 인터페이스로 자리 잡으면서 리테일 기업이 범용 AI 플랫폼에 의존하는 대신 자체 브랜드와 고객 경험을 반영한 AI 쇼핑 경험을 직접 구축해야 한다는 것이 AWS의 설명이다. 케이트 스페이드(Kate Spade)는 AWS ASA를 활용해 'AI 기프트 컨시어지'를 선보인 첫 사례다. 전체 소비자의 53%가 선물 구매 과
가상 환경의 ‘연산 자원’과 데이터 보관소에 머물던 ‘클라우드’가 공장의 로봇·설비·장비 구동 운영 인프라로 확장되고 있다. 과거 전산 인프라 확보에 치중했던 클라우드의 역할이 데이터 수집, 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 실시간 제어·관제를 관통하는 ‘현장 구동 인프라’로 체질을 바꾸면서다. 사용자 화면(UI) 속 디지털 연산이 로봇 궤적·속도, 물류 동선, 순찰 장비 이상 감지 등 비정형적 물리 환경과 실시간으로 동기화되는 패러다임 전환이 이뤄지는 양상이다. 이러한 변화의 최전선에 놓인 현실 인프라가 로봇이다. 이 가운데 공간 데이터 확보, 기체 학습, 시뮬레이션 검증까지 로봇 고도화에 필요한 워크플로가 클라우드 인프라 위에서 활약을 앞두고 있다. 구동 후 발생하는 위치·영상·상태 등 정보가 클라우드로 끊임없이 되돌아오기 때문이다. 앞으로의 로봇 성능은 데이터를 정제하고 다종·이기종 기체를 실시간 제어하며 관리·통제하는 '클라우드 관리 체계'에서 결정될 전망이다. 이 때문에 로봇 도입을 위한 의문도 바뀌고 있다. 어떤 기체를 들여올 것인가에 앞서, 학습·검증·운영 전반을 아우르는 관리 인프라를 어떻게 구축할 것인가가 선행 과제다. 실제 현장에는 사람, 장애
‘아마존웹서비스 서밋 서울 2026(AWS Summit Seoul 2026)’서 일반에 최초 공개 지능형 통합 관제 플랫폼 ‘NCC(Neubility Control Center)’ 기반 로봇·데이터·클라우드 융합 아키텍처 제시도 뉴빌리티가 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 운영 플랫폼 업체로의 확장 전략을 전격 공개한다. 사측은 이달 20일부터 이틀간 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 개최되는 인공지능(AI)·클라우드 콘퍼런스 ‘아마존웹서비스 서밋 서울 2026(AWS Summit Seoul 2026)’에 참가한다. 해당 행사 내 피지컬AI 존에 참가해 지능형 통합 관제 플랫폼 ‘NCC(Neubility Control Center)’ 기반 로보틱스 전환(RX) 청사진을 대거 공개한다. 서밋은 글로벌 클라우드 컴퓨팅 기술 업체 ‘아마존웹서비스(AWS)의 연례 행사로, 각종 AI·클라우드 기술 방법론을 다룬다. 행사에는 산업계 전반의 이해관계자가 참석해 최신 하이브리드 클라우드 인프라, 빅데이터 분석, 차세대 피지컬 AI(Physical AI) 등 기술 트렌드를 전한다. 뉴빌리티는 ‘당신의 일상으로 찾아온 뉴빌리티 로봇 서비스(Neubili
아마존웹서비스(AWS)가 메타(Meta)에 AWS 그래비톤(AWS Graviton) 프로세서를 대규모로 도입하기 위한 계약을 체결했다고 발표했다. 이번 계약은 수천만 개의 그래비톤 코어를 시작으로 메타의 AI 역량 성장에 맞춰 유연하게 확대할 수 있는 구조로 설계됐다. 이번 계약은 AI 인프라 구축 방식의 변화를 반영한다. GPU가 대규모 모델 학습에 여전히 필수적인 반면 에이전트 AI의 부상으로 실시간 추론과 코드 생성·검색·다단계 작업 오케스트레이션 등 CPU 집약적 워크로드에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 그래비톤5는 이러한 워크로드에 최적화된 설계로 메타가 대규모 환경에서 이를 효율적으로 실행할 수 있는 연산 능력을 제공한다. 그래비톤5는 192개의 코어를 탑재하고 이전 세대 대비 5배 확장된 캐시를 통해 코어 간 통신 지연을 최대 33% 단축한다. 3나노미터(nm) 공정 기술을 기반으로 설계돼 이전 세대 대비 최대 25% 향상된 성능을 제공하면서도 높은 에너지 효율을 유지한다. 또한 그래비톤5 인스턴스 라인업은 EFA(Elastic Fabric Adapter)를 지원해 인스턴스 간 저지연·고대역폭 통신을 가능하게 한다. 나페아 브샤라 아마존 부
오라클과 아마존웹서비스(AWS)가 오라클 AI 데이터베이스@AWS(Oracle AI Database@AWS)를 국내 고객을 대상으로 제공한다. 이번 AWS 아시아 태평양(서울) 리전 출시를 통해 국내 기업들은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 자율운영 AI 데이터베이스, 오라클 자율운영 AI 레이크하우스를 운영할 수 있게 됐다. 공인된 오라클 및 AWS 채널 파트너를 통한 구매도 가능해 신뢰할 수 있는 파트너와 협력하며 복잡한 비즈니스 과제를 해결할 수 있는 유연성도 확보했다. 오라클 AI 데이터베이스@AWS는 기업이 온프레미스에서 운영 중인 오라클 AI 데이터베이스 및 오라클 엑사데이터 워크로드를 최소한의 변경으로 AWS로 이전할 수 있도록 지원한다. 온프레미스와 동일한 기능과 아키텍처 호환성, 성능을 그대로 유지하는 것이 특징이다. 또한 오라클과 AWS 전반의 데이터를 통합하는 제로 ETL(추출·변환·적재) 통합 기능을 제공해 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 등 고급 분석 및 머신러닝, 생성형 AI 서비스 활용을 지원한다. 한국오라클 김성하 사장은 "AWS 아시아 태
슈퍼브에이아이·AWS, 생성형 AI(Generative AI) 및 지능형 솔루션 고도화 착수해 시각·언어·행동(VLA) 모델 기술 기반 이미지 합성 방법론 혁신도 겨냥 “데이터 수집 시간 90% 및 모델 개발 기간 평균 2개월 단축 실현” 슈퍼브에이아이가 글로벌 인공지능(AI) 클라우드 업체 아마존웹서비스(AWS)와 생성형 AI(Generative AI) 관련 파트너십을 맺었다. 양사는 AWS AI 서비스를 기반으로 구축된 생성형 AI 데이터 인프라와 지능형 영상 분석 솔루션을 글로벌 엔터프라이즈 고객에게 제공할 계획이다. 이때 활용되는 AWS 기술은 생성형 AI 통합 플랫폼 ‘아마존베드락(Amazon Bedrock)’, MLOps 솔루션 ‘아마존세이지메이커(Amazon SageMaker)’ 등이 될 전망이다. 슈퍼브에이아이는 이번 협업을 통해 자사 핵심 기술인 ‘시각·언어·행동(VLA) 모델’ 구현 및 데이터 보강 기술을 고도화한다. VLA는 비전 AI가 이미지를 인식하고 자연어 명령을 이해하며 상황에 맞는 행동을 취하는 멀티모달(Multimodal) 프레임워크다. 실시간 지능형 영상 관제의 핵심 요소로 인식된다. 비즈니스 확장도 가속화된다. 슈퍼브에이아이
앤트로픽이 코드 도우미 서비스 클로드 코드(Claude Code)에 자동 실행 기능 '오토 모드(auto mode)'를 도입하며 AI 코딩 도구의 안전성 강화에 나섰다. 엔가젯(Engadget)에 따르면 앤트로픽은 클로드 코드 내 오토 모드 프리뷰를 시작했으며 이 기능을 기존 기본 동작과 개발자들이 사용하는 고위험 명령 사이의 중간 경로로 설명했다. 현재 클로드 코드는 기본 설정에서 모든 파일 쓰기와 배시(bash) 명령마다 사용자 승인을 요청하도록 설계돼 있으며 일부 개발자는 챗봇이 더 자율적으로 작동하도록 'dangerously-skip-permissions' 명령을 사용해 왔다. 오토 모드가 활성화되면 분류기 시스템이 클로드를 안내해 안전하다고 판단되는 작업에는 실행 권한을 부여하고 위험성이 있다고 판단되는 경우에는 다른 접근 방식을 취하도록 유도한다. 앤트로픽은 이 시스템의 목표가 클로드가 대량의 파일을 삭제하거나 민감한 데이터를 추출하거나 악성 코드를 실행할 가능성을 줄이는 데 있다고 설명했다. 다만 분류기가 여전히 일부 위험한 작업을 허용할 수 있으며 사용자 의도가 모호하거나 클로드가 충분한 문맥 정보를 갖고 있지 않은 경우 한계가 있을 수 있다고
베스핀글로벌이 오는 31일 양재 엘타워 6층 그레이스홀에서 'AI 파트너스 데이 2026'을 개최한다. EY·PwC·아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 핵심 파트너들과 함께하는 이번 행사는 'AI의 역설, 생산성 이면의 IT가 해결해야 할 4가지 전략'을 주제로 기획됐다. 최근 생산성 향상을 목적으로 AI를 도입한 기업들 사이에서 운영 복잡성 증가, 인프라 비용 상승, 보안 리스크 발생 등 오히려 운영 부담이 커지는 현상이 나타나고 있다. 베스핀글로벌은 이번 행사에서 글로벌 파트너들과 함께 이 같은 'AI의 역설'을 해결하기 위한 실질적인 운영 전략을 제시한다. 주요 강연으로는 EY 전무가 AI 에이전트의 생산성 혁신이 재무적 효과로 이어지는지를 분석하고 PwC 전무가 AI 기본법 시대에 기업이 준비해야 할 AI 거버넌스를 다룬다. AWS Data&AI SA 리더는 에이전틱 엔지니어링을 통한 기업의 AI 전환 전략을 발표하며 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO)는 지속 가능한 AI 전환 실전 전략과 함께 AI 오케스트레이션 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'를 소개할 예정이다. 세션은 AI 운영의 4가지 역설을 중심으로 구성된다. '데이터 신뢰의 역설'에
글로벌 통신 장비 기업 노키아(Nokia)가 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 세계 최초로 '에이전틱 AI(Agentic AI)'를 적용한 5G-어드밴스드 네트워크 슬라이싱 기술을 선보이며 통신 네트워크의 자율 지능화 시대를 앞당겼다. 양사는 이번 협업을 통해 실시간 환경 변화에 스스로 대응하며 최적의 네트워크 성능을 보장하는 프리미엄 인텐트(Intent) 기반 서비스를 구현했다고 10일 밝혔다. 네트워크 슬라이싱은 하나의 물리적 네트워크를 용도에 따라 여러 개의 독립된 가상 네트워크로 분리하는 핵심 기술이다. 이번에 공개된 솔루션은 AWS의 AI 플랫폼인 '아마존 베드록(Amazon Bedrock)'을 활용해, AI 에이전트가 교통 상황, 기상 조건, 대규모 이벤트 정보 등 외부 데이터를 실시간으로 추론하고 네트워크 정책을 자율적으로 조정하는 것이 특징이다. 특히 이번 기술은 아랍에미리트의 '두(du)'와 프랑스의 '오렌지(Orange)' 등 글로벌 주요 통신사들의 라이브 네트워크에서 그 효용성을 검증받고 있다. 기존의 네트워크 슬라이싱이 수동 설정과 정적 정책에 의존해 급격한 트래픽 변화에 대응하기 어려웠던 반면, 에이전틱 AI 기반 솔루션은 사고 발생이나
글로벌 영상 AI 기업 트웰브랩스가 아마존 웹 서비스(AWS)를 통해 차세대 AI 가속기 ‘엔비디아 블랙웰 울트라 B300’을 도입하고 영상 파운데이션 모델 연구 인프라를 강화했다. 트웰브랩스는 이번 인프라 구축을 통해 글로벌 주요 AI 기업과 경쟁할 수 있는 수준의 연구 환경을 확보하고 영상 AI 기술 개발을 본격적으로 확대할 계획이다. B300 GPU는 288GB 메모리 용량과 초당 8TB 대역폭의 HBM3e 메모리를 탑재한 차세대 AI 가속기로 이전 세대 대비 최대 50% 향상된 연산 성능을 제공한다. 이 같은 고성능 인프라는 수조 개 파라미터 규모의 초거대 영상 파운데이션 모델 학습과 고난도 추론 작업을 수행하는 데 최적화된 환경을 제공한다. 트웰브랩스는 B300 도입을 통해 영상 데이터의 시공간적 맥락을 이해하는 차세대 AI 모델 연구를 가속화한다는 전략이다. 또한 AWS의 대규모 분산 학습 환경인 아마존 세이지메이커 하이퍼팟(SageMaker HyperPod)과 결합해 초대형 AI 모델 학습 효율을 높일 계획이다. 이를 통해 단순히 모델 규모를 확장하는 수준을 넘어 영상 AI 기술의 한계를 뛰어넘는 차세대 파운데이션 모델을 개발하고 글로벌 AI 시
·생성형 AI, PoC·프로덕션 단계를 넘어 비즈니스 가치 국면 진입 ·2026년 핵심 트렌드 '멀티 에이전트·실시간 통합·거버넌스' ·AWS, 에이전틱 워크플로 기반 운영 체계 고도화 전략 제시 생성형 AI는 개념 검증 단계를 넘어 실제 업무 환경에 적용되는 단계로 이동하고 있다. 프롬프트 최적화와 검색 증강 생성(RAG)을 거친 뒤 이제는 복수의 AI 에이전트가 협업해 업무 흐름을 수행하는 ‘에이전틱 워크플로’로 확장되는 흐름이다. 2026년 AI 기술 트렌드는 단일 모델 성능 경쟁이 아니라 멀티 에이전트 구조와 실시간 통합, 그리고 거버넌스를 포함한 운영 체계 구축에 초점이 맞춰지고 있다. 이러한 흐름을 전제로 아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 3일 서울시 강남구 AWS 코리아 오피스에서 신년 미디어브리핑을 통해 2026년 전략을 발표했다. 발표는 함기호 AWS 코리아 대표와 김기완 AWS 코리아 솔루션즈 아키텍트 총괄이 맡았다. 함기호 AWS 코리아 대표는 생성형 AI의 발전 단계를 정리하며 2023년을 개념 검증(PoC) 중심 시기, 2024년을 일부 프로덕션 전환 시기로 설명했다. 이어 2025년은 실제 비즈니스
아마존웹서비스(이하 AWS)가 에이전틱 AI 기반 마이그레이션·현대화 서비스 ‘AWS 트랜스폼’으로 기업의 기술 부채 해소와 애플리케이션 현대화를 지원하고 있다. AWS는 해당 서비스를 통해 대규모 코드 분석과 자동화를 기반으로 전환 속도와 효율성을 높이고 있다고 밝혔다. 기술 부채는 기업 IT 예산과 개발 생산성에 부담을 주는 요인으로 지적된다. AWS 트랜스폼은 애플리케이션 분석 코드 변환 테스트 배포 전 과정을 자동화하도록 설계된 에이전틱 AI 기반 서비스다. AWS의 마이그레이션·현대화 경험을 기반으로 대규모 환경에서도 속도와 정확성을 동시에 확보한다는 설명이다. 2025년 5월 정식 출시 이후 고객들은 18억 줄 이상의 코드를 분석했고 100만 9000시간의 수작업을 절감했다. 이는 개발자 기준 약 483년치 작업량에 해당한다. AWS 트랜스폼은 .NET 현대화 SQL Server에서 Amazon Aurora PostgreSQL 전환 레거시 UI 및 배포 프로세스 개선 등 전 스택 윈도우 현대화를 지원한다. 최대 5배 빠른 전환 속도와 함께 운영 비용을 최대 70% 절감할 수 있다고 AWS는 밝혔다. 기업 적용 사례도 공개했다. Experian은 7
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 에이전틱 AI 기반 마이그레이션·현대화 서비스 AWS 트랜스폼(AWS Transform)으로 기업의 기술 부채(Technical Debt)를 줄이고, 대규모 애플리케이션 현대화를 가속하고 있다. 기술 부채는 기업 혁신을 저해하는 구조적 요인으로 지적되고 있다. 리서치 업체의 연구에 따르면 기업 IT 예산의 약 20%가 기술 부채 관리에 사용되고 있으며, 개발자들은 업무 시간의 평균 23%를 기술 부채 해결에 소모하고 있다. 미국에서만 기술 부채로 인한 연간 비용이 2조 4100억 달러에 달한다는 분석도 있다. AWS 트랜스폼은 이러한 문제를 해결하기 위해 애플리케이션 분석부터 코드 변환, 테스트, 배포까지의 전 과정을 자동화하도록 설계된 에이전틱 AI 기반 서비스다. AWS가 약 20년간 축적해온 마이그레이션·현대화 경험을 바탕으로, 대규모 환경에서도 속도와 정확성을 동시에 확보할 수 있도록 지원한다. 2025년 5월 15일 정식 출시 이후 고객들이 18억 줄 이상의 코드를 분석하고 총 100만 9000시간의 수작업을 절감하는 성과를 기록했다. 이는 개발자 기준으로 약 483년치 작업량에 해
시각·언어모델(VLM) 기반 방역 환경 자동 판별 성공해 아마존웹서비스(AWS) 생성형 AI 구축 플랫폼 ‘아마존 베드록(Amazon Bedrock)’ 활용 “검색증강생성(RAG) 기술 결합해 로봇의 방역 지침 이해·판단 근거 제시 확인” 스마일샤크가 로봇 서비스 기술 업체 클로봇과 손잡고 생성형 AI(Generative AI)가 탑재된 방역 로봇 개발을 위한 첫 관문을 통과했다. 이번 협업은 클로봇이 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 인프라를 활용해 진행한 인공지능(AI) 기술 실험의 일환이다. 장진환 스마일샤크 대표는 “클로봇과의 협업은 다양한 AI 모델을 빠르게 실험·검증해 실질적인 가치를 창출한 사례”라며 “앞으로도 생성형 AI 관련 PoC를 전방위로 지원해, 기업이 클라우드 기반 혁신 서비스를 실제 비즈니스에 구현하도록 기술적 가교 역할을 수행하겠다”고 밝혔다. 업계는 기존 비전 AI(Vision AI) 기술은 덮인 배수구나 구조물 내부 등 비정형화 공간에서 발생하는 유충 서식지를 파악하는 데 한계가 있었다고 분석한 바 있다. 클로봇은 이를 해결하기 위해 AWS의 완전 관리형 생성형 AI 서비스인 ‘아마존 베드록(Amazon Bedrock)’을 도입했
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