오라클이 오라클 AI 데이터베이스@AWS(Oracle AI Database@AWS)에서 엑사스케일 인프라스트럭처 기반 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스를 정식 출시하고 아마존웹서비스(AWS)와 장기 전략적 협력 계약을 확대 체결했다. 이번 출시로 기업은 워크로드 규모와 상관없이 엑사데이터급 성능을 확보하고 사용량 기반 과금 방식의 경제성을 누릴 수 있게 됐다. 전용 데이터베이스 및 스토리지 서버를 별도로 프로비저닝할 필요 없이 모든 데이터베이스를 공유 스토리지 서버 전반에 분산해 높은 성능과 가용성을 확보할 수 있으며 즉각적인 씬 클로닝(thin cloning) 기능으로 스토리지를 복제하지 않고도 개발·테스트용 데이터베이스 복사본을 신속하게 생성할 수 있다. 현재 오라클 AI 데이터베이스@AWS는 아시아태평양·유럽·미주 지역 22개 AWS 리전으로 서비스를 확대했다. 이는 정식 출시 후 1년 만의 성과다. 오라클과 AWS는 확대된 장기 전략 협력 계약에 따라 고객의 이전 및 도입 가속화를 위해 협력하며 이미 사용 중인 AWS AI·분석 서비스와 함께 핵심 워크로드를 운영할 수 있는 경로를 제공한다. 실제 도입 사례도 다양하다. CJ올리브영 플랫폼엔지니어링
아마존웹서비스(AWS)가 AI 에이전트의 행동을 개별 작업 단위뿐 아니라 연속된 작업의 흐름까지 검증할 수 있는 오픈소스 정책 언어 '도그우드(Dogwood)'를 공개했다. AWS는 도그우드를 기반으로 한 시간 기반 정책을 아마존 베드록 에이전트코어(AgentCore Policy)에 새롭게 적용했으며 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)에 속도 제한 기능도 추가했다. AI 에이전트는 작업을 수행하면서 스스로 다음 행동을 결정하기 때문에 각 단계가 개별적으로는 문제가 없어도 전체 행동의 흐름에서 위험한 패턴이 나타날 수 있다. 고객 계좌를 조회한 뒤 조회하지 않은 다른 계좌로 송금하거나 승인 한도 이하의 주문을 여러 차례 실행해 전체 예산을 초과하는 경우가 대표적인 예다. 맥킨지(McKinsey)의 'State of AI Trust in 2026' 조사에 따르면 조직의 약 80%가 이미 AI 에이전트의 위험한 행동을 경험했으며 보안 및 리스크에 대한 우려는 에이전틱 AI 확산의 가장 큰 걸림돌로 꼽힌다. 새롭게 제공되는 시간 기반 정책은 현재 요청뿐 아니라 해당 세션에서 에이전트가 이미 수행한 행동을 함께 살펴 도구 호출의 허용 여부를 판단
아마존 웹 서비스(AWS)가 바이브 코딩 스타트업 슈퍼블록스(Superblocks)와 다년 공동 마케팅 협약을 체결하고 기업 프라이빗 클라우드에 바이브 코딩 툴을 내장하는 방식으로 협력한다. 테크크런치(TechCrunch)에 따르면 이번 협력으로 AWS 고객사는 슈퍼블록스를 구독해 비즈니스 사용자에게 바이브 코딩 환경을 제공할 수 있게 된다. 이 과정에서 앱은 외부 데이터베이스나 모델 제공업체로 데이터를 전송하지 않고 기업의 프라이빗 클라우드 내 아마존 오로라(Amazon Aurora) 데이터베이스를 생성한다. 또한 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 통합돼 IT 부서의 보안 및 감사 체계 아래 관리된다. 슈퍼블록스 공동 창업자 겸 CEO 브래드 메네제스(Brad Menezes)는 테크크런치에 데이터가 절대 외부로 나가지 않으며 모든 감사·암호화·네트워크 통제가 고객의 AWS 계정에서 이뤄진다고 설명했다. 이번 협력은 하이퍼스케일 클라우드 사업자들이 기업 고객에게 AI 모델과 그 주변 인프라를 분리해 자사 클라우드에서 운영하도록 유도하는 흐름의 일환이다. 마이크로소프트(Microsoft) CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)도 최근 기업들
공격자가 AI로 생성한 것으로 의심되는 파워셸(PowerShell) 스크립트를 활용해 액티브 디렉토리(Active Directory) 정찰을 시도한 사실이 발견됐다. 사이버보안 업체 헌트리스(Huntress)에 따르면 이번 공격은 6월 초(현지 시간) 발생했다. 공격자는 사전에 탈취한 자격 증명으로 도메인에 연결된 윈도우 서버(Windows Server)에 원격 데스크톱 프로토콜(RDP) 접근 권한을 확보한 뒤 AI 생성 페이로드가 포함된 도구들을 배치했다. 해당 스크립트는 도메인 컨트롤러를 찾아 사용자·컴퓨터·도메인을 매핑하고 최종적으로 'AD_Report.html' 파일을 생성해 열거 시도의 성공 여부를 측정했다. 헌트리스 연구원들은 프롬프트 반복 제목·자리 표시자 문자열·과도하게 설계된 코드 구조 및 컬러로 꾸민 콘솔 출력을 근거로 AI 생성 스크립트로 판단했다. 스크립트 제목인 "100% 작동하는 AD 정보 수집 스크립트 - 완전 수정"은 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용이 있었음을 시사한다. 약 30분 후 공격자는 대량 파일 작업 도구 s5cmd와 네트워크 공유 열거 유틸리티 샤프셰어즈(SharpShares)를 추가 배포했다. 수집된 데이터는
아마존웹서비스(AWS)가 스타트업의 개발 생산성을 높이고 클라우드 전환을 지원하기 위한 AI 기반 신규 기능인 'AWS 스타트업 어드바이저(AWS Startup Advisor)'와 AI 기반 마이그레이션 기능을 지난 6일 출시했다. AWS 스타트업 어드바이저는 수천 명의 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA)의 전문성과 AWS에서 운영되는 35만 개 이상의 스타트업과의 수십억 건 상호작용에서 축적된 패턴을 기반으로 구축된 AI 기반 빌더 어시스턴트다. 사용자의 기술 스택과 기업 성장 단계에 맞춘 맞춤형 권장 사항을 제공하며 비용 관리, 보안 설정, AWS 서비스 선택 및 인프라 구성을 지원한다. AI 기반 마이그레이션 기능은 기존 인프라, 애플리케이션, AI 워크로드를 AWS로 빠르게 이전할 수 있도록 지원한다. 서비스 매핑, 비용 추정, 아키텍처 설계, 단계별 실행 가이드가 포함된 맞춤형 마이그레이션 계획을 수립할 수 있으며 수 주 또는 수개월이 걸리던 클라우드 전환 과정을 며칠로 단축한다. 쿠버네티스 워크로드의 아마존 EKS·ECS 이전, PostgreSQL·MySQL 데이터베이스의 아마존 RDS·오로라 이전, GCP 기반 인프라의 AWS 전환을 지원하며 앤트로
마이크로소프트(Microsoft)가 25억 달러를 투자해 기업용 AI 구축에 특화된 신규 사업부 '마이크로소프트 프론티어 컴퍼니(Microsoft Frontier Company)'를 출범한다. 테크크런치(TechCrunch)에 따르면 마이크로소프트는 7월 2일(현지 시간) 이 같은 계획을 발표했다. 신규 사업부에는 산업 및 엔지니어링 전문가 6000명이 투입되며 이들은 마이크로소프트의 기존 AI 도구를 활용해 기업의 AI 도입을 지원할 예정이다. 초기 파트너사로 런던 증권거래소 그룹(London Stock Exchange Group)·유니레버(Unilever)·랜드오레이크스(Land O'Lakes)·액센츄어(Accenture) 등이 참여한다. 이번 행보는 경쟁사들의 유사 벤처 설립에 대응하는 성격이 짙다. 아마존 웹 서비스(AWS)는 자체 AI 구축 벤처에 10억 달러 투자를 약속한 바 있으며 오픈AI(OpenAI)와 앤트로픽(Anthropic)도 비슷한 합작 회사를 출범시켰다. 마이크로소프트는 이미 포춘 500대 기업 다수에 엔지니어를 파견하고 있어 경쟁사 대비 상당한 우위를 점하고 있다는 평가다. 마이크로소프트 커머셜 비즈니스 CEO 저드슨 알소프(Jud
메타(Meta)가 AI 모델 훈련 및 운영을 위해 구축한 데이터센터 인프라를 활용해 자체 클라우드 사업을 준비 중인 것으로 알려졌다. 블룸버그(Bloomberg)에 따르면 메타는 7월 1일(현지 시간) 기준 자체 클라우드 사업 구축을 진행하고 있다. 이 사업은 메타 인프라에서 실행되는 AI 모델에 대한 접근권을 판매하거나 AI 훈련을 원하는 외부 기업에 데이터센터 컴퓨팅 파워를 임대하는 방식으로 운영될 것으로 전해졌다. 메타가 클라우드 서비스를 시작하면 아마존(Amazon)·구글(Google)·스페이스X(SpaceX) 등 기존 클라우드 사업자와 직접 경쟁하게 된다. 메타는 지난 1월 설립한 데이터센터·AI 중심 이니셔티브 메타 컴퓨트(Meta Compute)를 통해 새로운 클라우드 사업을 개발하고 있다. 메타는 AI 계획의 일환으로 2028년까지 미국에 6000억 달러를 투자하기로 약속한 상태다. 블룸버그는 아마존 웹 서비스(AWS)와 유사한 서비스를 제공하는 것이 메타가 이미 집행한 대규모 인프라 투자 비용 일부를 회수하는 데 도움이 될 수 있다고 분석했다. 메타는 현재 페이스북(Facebook)·왓츠앱(WhatsApp)·인스타그램(Instagram) 등
아마존웹서비스(AWS)가 고객사에 전문 AI 엔지니어를 직접 배치해 에이전트형 AI 솔루션을 함께 개발하고 신속하게 배포하는 'AWS 전방배치 엔지니어링(AWS Forward Deployed Engineering, AWS FDE)' 조직을 신설한다고 밝혔다. AWS는 이 조직에 10억 달러를 투자할 계획이다. AWS FDE는 기존 컨설팅 방식과 세 가지 측면에서 차별화된다. 에이전트 기술을 우선 활용하고 배포 기간을 수개월에서 수일로 단축하며 배포 종료 후에도 고객이 자립적으로 시스템을 운영할 수 있도록 설계됐다. AWS AI 서비스를 개발해온 엔지니어들로 구성된 AWS 프론티어 팀을 고객 팀 내부에 직접 투입해 고객의 데이터, 거버넌스, 프로세스를 기반으로 상용 AI 시스템을 구축하고 배포한다. 고객 자립 운영 역량 강화도 핵심이다. 프로젝트가 진행됨에 따라 고객사 엔지니어는 관찰자에서 공동 구축자, 이후 독립적인 운영자로 역할을 확장한다. 배포 종료 후에도 지식 그래프, 운영 매뉴얼, 아키텍처 문서, 훈련된 내부 전문가를 확보하게 된다. AWS FDE 팀이 고객의 AWS 계정에 직접 배포하는 시맨틱 레이어(semantic layer)를 통해 도메인 전문성
아마존웹서비스(AWS)가 중성 원자 기반 양자 컴퓨팅 기업 큐에라 컴퓨팅(QuEra Computing)과 전략적 협력을 확대하고 내결함성(fault-tolerant) 양자 컴퓨터 '리브라(Libra)'를 2028년까지 아마존 브라켓(Amazon Braket)을 통해 클라우드로 제공하겠다고 밝혔다. AWS와 큐에라 컴퓨팅의 협력은 2019년부터 이어져 왔으며 2022년에는 256큐비트 아날로그 리드베리 장치 '아킬라(Aquila)'를 공동 출시한 바 있다. 이번 협력 확대의 핵심은 메가큐오프(Megaquop) 규모의 양자 장치 리브라다. 리브라는 수백 개의 논리 큐비트를 기반으로 100만 회 이상의 양자 연산을 수행할 수 있으며 이는 과학적으로 실질적인 응용 분야를 가능하게 하는 데 필요한 임계 수준으로 평가된다. 큐에라 컴퓨팅이 활용하는 리드베리 원자 기반의 중성 원자 방식은 광학 트위저를 이용해 큐비트를 동적으로 재배치할 수 있으며 큐비트 간 유효 전방향 연결성을 제공해 내결함성 양자 알고리즘을 효율적으로 구현할 수 있다. AWS는 이 방식 외에도 자사 양자 컴퓨팅 센터에서 초전도 방식의 고양이 큐비트 기반 칩 오셀롯(Ocelot)을 독자적으로 개발하는 다
아마존웹서비스(AWS)가 에이전트의 지식 접근 범위를 확장하고 프로덕션 환경에서의 지속적인 성능 개선을 지원하는 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore) 신규 기능을 발표했다. 이번 발표의 핵심은 에이전트 정보 접근 범위를 3개 계층으로 확대한 것이다. 사내 지식 계층에서는 아마존 베드록 관리형 지식 베이스가 에이전트코어에 통합됐다. 쉐어포인트, 구글 드라이브, 컨플루언스, 아마존 S3 등에 분산된 기업 데이터를 연결하면 벡터 스토어, 임베딩 모델, 확장성 인프라를 AWS가 직접 관리한다. 단순 매칭을 넘어 문서 간 연관 개념을 연결하고 중간 결과를 평가해 재순위화하는 에이전트 기반 검색기(agentic retriever)도 도입됐다. 웹 지식 계층에서는 신규 도구 '웹 서치 온 에이전트코어(Web Search on AgentCore)'가 발표됐다. 알렉사 플러스, 아마존 퀵 스위트, 키로를 구동하는 동일한 검색 인프라를 기반으로 공개 웹 정보와 아마존의 독자적인 지식 그래프를 결합하는 다중 소스 그라운딩 방식을 적용했다. 유료 지식 계층에서는 에이전트코어 페이먼트(프리뷰)와 AWS WAF AI 트래픽 수익화(정식 출시)를 통
고용노동부 지원 기반 ‘AWS AI 캠퍼스 1기’ 운영, 구직자 대상 전액 지원 풀스택 개발자·AI 솔루션 아키텍트 2개 과정 개설…1080시간 실습형 교육 한국전파진흥협회(RAPA)가 아마존웹서비스(AWS)와 함께 생성형 AI 실무교육 프로그램 ‘AWS AI 캠퍼스 1기’ 교육생을 모집한다. 구직자를 대상으로 한 이번 과정은 AI 서비스 개발과 솔루션 설계 역량을 함께 다루는 장기 교육과정으로, 산업 현장에서 필요한 AI·클라우드 실무인력 공급 확대와 맞물려 주목된다. RAPA에 따르면 이번 프로그램은 고용노동부 지원을 바탕으로 운영되며, 국민내일배움카드 발급이 가능한 구직자가 지원할 수 있다. 교육은 AWS 기반 생성형 AI 실습과 프로젝트 중심으로 구성됐으며, 교육생이 AI 서비스를 직접 개발하고 기업 환경에 맞는 AI 솔루션 설계·운영 과정을 경험하도록 설계됐다고 협회 측은 설명했다. 과정은 ‘AWS 풀스택 AI 앱 개발자 양성과정’과 ‘AWS AI 솔루션 아키텍트 양성과정’ 등 2개 트랙으로 나뉜다. 풀스택 과정은 프론트엔드, 백엔드, API 연동 등 웹 개발 전반에 생성형 AI 기능 구현을 결합한 내용으로 운영된다. 솔루션 아키텍트 과정은 LLM,
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
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