[AWS 리인벤트 2025] 아마존 베드록, ‘AI 올인원’ 플랫폼으로 발전

모델 라인업 2배 확대, 노바 2 시리즈 등 신규 모델 대거 추가
‘노바 포지’로 기업 데이터 직접 학습… 레딧, 맞춤형 검열 모델 개발
“아마존 베드록이 업계 표준으로” 주요 파트너 플랫폼 대거 통합

아마존웹서비스(AWS)의 생성형 인공지능(AI) 플랫폼 ‘아마존 베드록’이 기업 AI 개발의 모든 과정을 처리할 수 있는 ‘만능 플랫폼’으로 진화했다.

맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 2일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘AWS 리인벤트 2025’ 기조연설에서 아마존 베드록의 대규모 업데이트를 발표했다. “아마존 베드록은 프로토타입부터 프로덕션까지 AI 애플리케이션 개발 전 과정을 지원하는 종합 플랫폼(comprehensive platform)”이라고 강조했다.

◇ 모델 라인업 2배 확대… “선택 폭이 경쟁력”

베드록은 먼저 AI 모델 선택지를 대폭 넓혔다. AWS는 올해에만 베드록에서 제공하는 모델 수를 거의 두 배로 늘렸다.

이번 행사에서는 미스트랄AI의 ‘미스트랄 라지(Mistral Large)’와 ‘미니스트랄 3(Ministral 3)’, 구글의 ‘젬마(Gemma)’, 엔비디아의 ‘네모트론(Nemotron)’ 등이 새로 추가됐다. 미스트랄 라지는 컨텍스트 윈도우가 2배, 모델 파라미터가 5배 이상 늘어났다. 미니스트랄 3는 엣지 디바이스부터 모바일까지 다양한 환경에서 작동하는 3가지 버전으로 제공된다.

자체 개발 모델인 ‘아마존 노바(Amazon Nova)’ 시리즈도 2세대로 업그레이드됐다. 노바 2 라이트(빠른 추론), 노바 2 프로(복잡한 작업), 노바 2 소닉(음성 대화), 노바 2 옴니(멀티모달 추론 및 이미지 생성) 등 4종이다.

노바 2 옴니는 업계 최초로 텍스트·이미지·비디오·오디오를 동시에 입력받아 텍스트와 이미지를 생성할 수 있는 멀티모달 모델이다. 가먼 CEO는 “예를 들어 오늘 키노트를 이해하려면 제가 말하는 걸 듣고, 슬라이드를 보고, 영상도 봐야 한다”며 “기존엔 여러 모델을 조합해야 했지만, 이젠 노바 2 옴니 하나로 가능하다”고 설명했다.

가먼 CEO는 “우리는 단 하나의 모델이 모든 걸 지배할 것이라고 믿지 않는다”며 “고객이 비용, 속도, 정확도 등을 고려해 최적의 모델을 선택할 수 있도록 폭넓은 옵션을 제공하는 게 우리 전략”이라고 말했다.

◇ 자체 데이터로 모델 학습… ‘노바 포지’로 차별화

아마존 베드록은 모델 제공을 넘어 기업이 자체 데이터로 AI를 학습시킬 수 있는 기능도 강화했다. 이번에 발표된 ‘아마존 노바 포지(Amazon Nova Forge)’를 통해서다.

가먼 CEO는 “기업의 데이터는 고유하고, 이것이 경쟁사와의 차별점”이라며 “모델이 기업의 데이터와 프로세스를 깊이 이해해야 진짜 가치를 만들 수 있다”고 강조했다.

문제는 기존 방식의 한계였다. 검색증강생성(RAG)이나 벡터 데이터베이스는 어느 정도까지만 효과적이고, 오픈소스 모델을 파인튜닝(미세조정)하면 새로운 걸 배우면서 기존 지식을 ‘잊어버리는’ 현상이 발생한다.

노바 포지는 ‘오픈 트레이닝(Open Training)’ 개념으로 이를 해결한다. AWS가 노바 모델을 학습시키는 중간 단계(체크포인트)에 고객의 데이터를 직접 투입해 함께 학습시키는 방식이다.

가먼 CEO는 “마치 언어를 배울 때 어릴 때는 쉽지만 나이 들면 어려운 것처럼, 모델도 학습 초기부터 기업 데이터를 포함시키면 자연스럽게 습득한다”고 설명했다.

그는 고객 사례로 레딧(Reddit)을 소개했다. 이 기업은 노바 포지로 커뮤니티 특화 콘텐츠 검열 모델을 개발했다. 레딧은 영상을 통해 “기존 파인튜닝으로는 원하는 정확도를 달성할 수 없었지만, 노바 포지로 처음으로 목표 성능과 비용 효율을 동시에 달성했다”고 밝혔다.

◇ 어도비·라이터도 베드록 품으로… 파트너 통합 가속

아마존 베드록은 외부 파트너 플랫폼과의 통합도 강화하고 있다. 어도비(Adobe)와 라이터(Writer)가 대표 사례다.

어도비는 자사 AI 어시스턴트와 ‘어도비 아크로뱃 스튜디오(Adobe Acrobat Studio)’ 플랫폼을 베드록 기반으로 구축했다. 샨타누 나라옌 어도비 CEO는 이날 기조연설에 직접 나와 “아크로뱃 스튜디오는 아마존 세이지메이커(SageMaker)와 베드록을 활용해 자사 및 타사 모델에 접근한다”며 “수백만 사용자가 더 빠르게 협업할 수 있게 됐다”고 밝혔다.

AI 글쓰기 플랫폼을 공급하는 라이터(WRITER)는 베드록의 ‘가드레일(Guardrails·안전장치)’ 기능을 자사 플랫폼에 직접 통합했다. 메이 하빕 라이터 CEO는 “고객이 베드록에서 이미 설정한 정책과 안전 규칙을 라이터에서 그대로 적용할 수 있다”며 “별도로 재구축할 필요 없이 일관된 거버넌스를 유지할 수 있다”고 설명했다.

라이터는 베드록의 노바 모델을 포함한 다양한 모델을 플랫폼 내에서 직접 사용할 수 있도록 했다. 하빕 CEO는 “하나의 통제된 환경 안에서 최대한의 유연성을 제공한다”고 강조했다.

베드록의 ‘에이전트 코어(Agent Core)’는 개방형 설계로 다양한 프레임워크와 호환된다. 랭체인(LangChain), 크루AI(CrewAI) 등 외부 프레임워크는 물론, 오픈AI GPT, 구글 제미나이(Gemini) 등 베드록 외부 모델도 사용할 수 있다. 세일즈포스, 슬랙 등 타사 서비스와의 연결도 지원한다.

가먼 CEO는 “에이전트 코어는 오픈되고 모듈화된 설계”라며 “고객이 필요한 구성 요소만 골라 쓸 수 있고, 단일 경로를 강요하지 않는다”고 말했다.

◇ 10만 기업이 선택한 플랫폼, 작년 대비 고객 2배 ↑

베드록의 성장세는 가파르다. 현재 전 세계 10만 개 이상 기업이 베드록을 사용하고 있으며, 지난해 같은 기간 대비 고객 수가 2배 이상 증가했다.

특히 50개 이상의 기업이 각각 1조 토큰 이상을 베드록을 통해 처리했다. 가먼 CEO는 “세계에서 가장 큰 규모의 AI 애플리케이션들이 모두 이 플랫폼에서 돌아가고 있다”며 “베드록의 모멘텀은 전례가 없다”고 강조했다.

AWS는 베드록을 통해 기업의 AI 여정 전체를 지원한다는 전략이다. 모델 선택부터 데이터 학습, 에이전트 개발, 프로덕션 배포, 보안·거버넌스까지 모든 단계를 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있게 만들었다.

가먼 CEO는 “고객들이 AI의 약속에 비해 실제 성과를 보지 못하고 있다는 얘기를 많이 듣는다”며 “베드록은 기업이 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 필요한 모든 도구를 한곳에 모았다”고 말했다.