AWS와 함께 AI 목표를 실제 비즈니스 성과로 실현하세요.
칩부터 에이전트 솔루션에 이르기까지 수백만 워크로드에서 검증된 기반으로 더 빠르게 목표를 달성하세요.
AWS for AI를 선택해야 하는 이유
원하는 방식으로 AI를 구축하고 실행합니다. 고객의 데이터를 기반으로 합니다. 가장 중요한 곳에서 신뢰할 수 있습니다.
AWS를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
수백만 개의 프로덕션 워크로드에서 검증된 기반으로 차세대 혁신 기술을 구축합니다.
Amazon Bedrock을 통해 수백 개의 모델에 액세스합니다. 개방형 표준에서 AgentCore 또는 Strands를 사용하여 에이전트를 구축합니다. 다른 클라우드 제공업체보다 거의 2배 더 많은 프로덕션 지원 AI 기능을 갖춘, 작업별로 최적화된 도구를 제공합니다.
모든 규모의 AI에 맞게 구축된 가격 대비 성능으로 혁신을 더 빠르게 실현합니다.
지출하는 모든 AI 비용에서 최대의 가치를 창출합니다. Trainium은 가격 대비 성능이 최대 40% 향상되었으며, 다양한 모델을 통해 인텔리전스, 속도 및 비용의 적절한 균형을 찾을 수 있습니다.
팀의 역량을 잘 알고 더 많이 작업을 수행할수록 더 뛰어난 능력을 발휘하는 전용 에이전트로 비즈니스에서 달성할 수 있는 성과를 배가하세요.
Kiro를 활용한 코딩부터 Amazon Quick을 통한 비즈니스 생산성 향상까지, AWS 기반 에이전트는 즉시 업무에 투입될 준비를 갖추고 고객을 대신해 작업하며, 팀이 생각했던 것보다 더 빠르게 성과를 실현합니다.
가장 까다로운 미션 크리티컬 워크로드를 처리하도록 구축된 신뢰성 높은 기반으로 AI를 확장하세요.
모든 AI 워크로드에 대해 검증된 보안, 거버넌스 및 신뢰성을 제공합니다. 데이터는 사용자가 정의한 규칙에 따라 저장된 위치에서 관리됩니다. 가드레일 정책을 한 번 설정하고 모든 계정에 적용합니다.
프로덕션 환경에서 작동하고 대규모로 유지되는 AI 구축
모델을 선택하세요. 워크로드에 맞게 사용자 지정하세요. 대규모로 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 에이전트를 배포하세요.
보안 및 거버넌스가 기본 적용되는 상태로 AI 에이전트를 프로덕션에 배포
모든 모델 또는 프레임워크로 빌드하고 AgentCore에서 실행합니다. 결정론적 정책 기반 제어를 통해 경계를 강화합니다. 매번 인프라를 재구축하지 않고도 단일 에이전트에서 수백 개 에이전트로 확장할 수 있습니다.
선택한 모델과 컴퓨팅을 기반으로 대규모 추론을 실행합니다.
Amazon Bedrock을 통해 수백 개 모델에 액세스하거나 Amazon SageMaker AI를 사용하여 자체 모델을 배포합니다. Trainium, Graviton 또는 NVIDIA GPU에서 실행하고, 애플리케이션을 다시 작성하지 않고도 컴퓨팅을 교체할 수 있습니다.
완전 서버리스 방식으로, 자체 데이터를 활용하여 모델 사용자 지정
Amazon SageMaker AI에서 20여 가지 오픈 웨이트 모델과 Amazon Nova에 대해 미세 조정, 강화 학습, 지식 증류, 지속적인 사전 훈련을 적용합니다. 프로비저닝할 인프라나 관리할 클러스터가 없습니다.
자체 데이터를 AI를 위한 거버넌스 기반으로 전환
AI를 귀사만의 고유한 것으로 만드는 요소는 바로 데이터입니다. 벡터 검색과 시맨틱 메타데이터를 사용하여 원하는 모델에 연결할 수 있습니다. 분산된 비즈니스 규칙을 거버넌스가 적용되는 지식 그래프로 통합합니다.
더 높은 비용 대비 성능을 제공하도록 설계된 AI 칩으로 모든 AI 워크로드를 구동합니다.
AWS Trainium과 AWS Graviton을 사용하여, 모델 훈련, 추론 및 에이전틱 AI를 구동하는 컴퓨팅에 대해 최대 40% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다.
처음부터 새로 구축하지 않고도 AI를 업무에 활용
고객을 대신하여 행동하고 실제 업무를 수행하는 에이전트는 팀에서 더 많이 사용할수록 더 예리해집니다.
Kiro와 함께 AI 코딩을 넘어 에이전틱 엔지니어링으로 나아가기
Kiro는 프롬프트를 실행 가능한 사양으로 바꾸고, 유닛 테스트에서 놓친 버그를 찾아내기 위해 정확성을 검증하고, 모든 세션에서 학습하는 병렬 에이전트를 사용하여 여러 대규모 코드베이스에 걸쳐 작동합니다.
업무용으로 설계된 AI 어시스턴트
Amazon Quick은 도구 및 데이터에 연결하고, 작업 방식을 학습하고, 회의를 예약하고, 대시보드를 구축하고, 후속 조치를 취하는 등의 행동을 수행합니다. Quick을 많이 사용할수록 더 좋아집니다.
비즈니스 운영을 위해 특별히 설계된 에이전트
비즈니스 팀에는 업무를 이해하는 AI가 필요합니다. Amazon Connect는 수십 년간 쌓아온 Amazon의 운영 전문성을 바탕으로, 고객 경험, 채용, 공급망 및 의료 서비스를 위한 에이전트를 제공합니다.
바로 배포할 수 있는 4,000여 개 AI 에이전트 및 솔루션
특정 워크플로에 맞게 사전 구축된 AWS 파트너의 AI 솔루션을 찾고, 서드 파티 모델을 통합하거나 자체 모델을 게시하고, 구매, 결제 및 액세스를 중앙에서 관리하세요.
고객들이 AWS를 기반으로 프로덕션 환경에서 AI를 실행하는 방법
실시간 스포츠 분석부터 엔터프라이즈 에이전트 배포까지, 조직들이 어떻게 AWS를 통해 AI 목표를 비즈니스 성과로 실현하는지 알아보세요.
산업 특성에 맞게 구축된 AI
해당 분야의 조직들이 어떻게 AWS AI를 활용하여 규정 준수부터 실시간 운영에 이르기까지 다양한 산업별 문제를 해결하고 있는지 알아보세요.
금융 서비스를 위한 AI
규제 대상 환경을 위한 사기 탐지, 위험 모델링 및 규정 준수 자동화
공공 부문을 위한 AI
FedRAMP 및 GovCloud 규정 준수를 지원하는 대국민 서비스, 국방 및 미션 크리티컬 AI
자동차 및 제조업을 위한 AI
프로덕션 규모의 예측 유지 보수, 공급망 최적화, 자율 시스템
미디어, 엔터테인먼트, 게임을 위한 AI
글로벌 규모의 콘텐츠 생성, 개인화 및 실시간 팬 참여
자주 묻는 질문
FAQ
모두 열기Amazon Bedrock을 사용하면 Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Amazon 등, 수백 가지 주요 파운데이션 모델을 이용할 수 있습니다. 또한 Amazon SageMaker AI를 사용하여 사용자 지정 모델을 배포하고 제공할 수도 있습니다. 단일 제공업체에 종속되지 않고 각 작업에 적합한 모델을 선택하세요.
여러 AI 워크로드(훈련, 추론, 에이전트 운영)에 대한 비용 관리 및 가시성 기능을 단일 청구 보기에서 제공합니다. Trainium과 같은 특정 용도에 맞게 설계된 칩은 30~40% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. 추가적인 비용 관리 수단으로는 모델 증류(비용이 저렴한 소형 모델), 지능형 프롬프트 라우팅(비용과 품질 간 균형을 유지하도록 쿼리를 라우팅), 수요에 맞게 용량을 조정하는 오토 스케일링 등이 있습니다.
AWS는 AI에 수학적 검증을 도입하기 위해 자동 추론 분야를 개척했습니다. Amazon Bedrock Guardrails의 자동 추론 검사는 사실 오류를 감지하고 정의한 정책에 따라 응답을 검증하는 데 유용합니다. AgentCore Policy는 수학적 증명을 통해 에이전트 경계를 적용하며, 기존 IAM, VPC 및 규정 준수 제어도 자동으로 확장 적용됩니다.
AWS는 개방형 표준(MCP 및 A2A 프로토콜)과 주요 ML 프레임워크를 지원하며, 필요에 따라 모델과 프레임워크를 교체할 수 있고 니즈의 변화에 따라 다양한 모델과 컴퓨팅 옵션 중에서 폭넓게 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. Bedrock, SageMaker AI 또는 Strands Agents와 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 빌드하세요. 코드는 이식 가능한 상태로 유지됩니다.
Amazon Bedrock AgentCore는 프로토타이핑과 프로덕션 간의 격차를 해소합니다. 에이전트 호스팅을 위한 관리형 인프라, 기본 제공 관찰성 기능, 결정론적 정책 제어, 가드레일을 사용하여, 재구축 없이 프로토타입 단계부터 프로덕션 단계까지 진행할 수 있습니다.
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