아마존웹서비스(이하 AWS)가 생성형 AI의 핵심 기술을 개발하는 초기 스타트업의 성장을 지원하는 글로벌 프로그램 ‘AWS 생성형 AI 엑셀러레이터(Generative AI Accelerator, 이하 GAIA)’의 참가 신청을 시작한다고 밝혔다. 올해 프로그램은 오는 10월 13일 미국 시애틀 아마존 본사에서 시작되며 전 세계에서 40개의 유망 스타트업이 선정될 예정이다. 참가 신청은 6월 10일부터 7월 10일까지 가능하며 최종 선정 결과는 9월 24일 발표된다. 생성형 AI 도구가 널리 보급됨에 따라, AWS는 2025년 프로그램의 초점을 모델 구축, 인프라, 파인튜닝 툴, 에이전트 기반 워크플로우 등 차세대 혁신을 이끌 핵심 기술을 개발하는 스타트업 지원에 두고 있다. 선정된 스타트업은 최대 100만 달러 상당의 AWS 크레딧과 기술 가이드 및 멘토링, 시장 진출(Go-to-Market) 지원, AWS 생성형 AI 기술 스택 활용 기회를 제공받는다. 존 존스 AWS 글로벌 스타트업 부문 부사장 겸 총괄은 “이제 거의 모든 스타트업이 생성형 AI를 다양한 방식으로 비즈니스에 적용하고 있다”며 “올해 엑셀러레이터 프로그램은 생성형 AI의 기반 기술을 개발
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)와 SAP SE는 AWS 리인벤트(re:Invent)에서 AWS용 그로우 위드 SAP(GROW with SAP on AWS)를 공개했다고 11일 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 SAP S/4HANA 클라우드 퍼블릭 에디션의 도입을 간소화하고 가속화하며, 고객을 위한 새로운 생성형 인공지능(AI) 기반 혁신을 실현할 계획이다. 이는 고객의 비즈니스 혁신을 지원하기 위한 양사의 오랜 공동 노력을 확대하는 것으로, AWS는 클라우드 마켓플레이스를 통해 그로우 위드 SAP 솔루션을 제공하는 최초의 클라우드 제공업체가 됐다. ERP 솔루션은 재무, 인사, 공급망, 고객 서비스와 같은 기능을 최적화하고 자동화할 수 있는 중앙집중식 플랫폼을 통해 기업의 모든 중요한 측면에 대한 엔드투엔드 가시성을 제공한다. 기존에는 이러한 배포를 위해 하드웨어 및 소프트웨어 라이선스를 프로비저닝하는 데 많은 초기 비용이 들었을 뿐만 아니라 미션 크리티컬 운영 중심으로 워크플로를 조정하는 데 부담스러운 변경 관리 프로세스가 필요했다. 그로우 위드 SAP는 고객이 클라우드 ERP를 빠르게 도입할 수 있도록 지원하는 SaaS(
현대오토에버가 아마존웹서비스(AWS)의 ‘AWS 프리미어 티어 파트너(AWS Premier Tier Partner)’ 자격을 획득했다고 9일 밝혔다. 현대오토에버는 6일 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트 2024(AWS re:Invent 2024) 행사장에서 ‘AWS 프리미어 티어 서비스 파트너’ 인증을 기념하는 행사를 진행했다. 이날 행사에서 현대오토에버는 클라우드 사업에서의 전략적 목표와 AWS와의 협업 방안에 대해 발표했다. 참석자들과 글로벌 자동차 산업의 디지털 전환 트렌드에 대해서도 논의했다. AWS는 풍부한 클라우드 사업 경험을 보유하고 각 지역별, 분야별 리더로 인정받고 있는 사업자를 프리미어 티어 파트너로 선정하고 있다. AWS 프리미어 티어 파트너는 심층적인 클라우드 기술 전문 지식과 다수의 고객과 대규모 프로젝트를 성공적으로 진행한 경력을 인정받은 기업이다. 현대오토에버는 조직 내 AWS 기술 인증을 받은 전문가가 다수 근무하고 있다. 현대오토에버는 ▲진행한 프로젝트 횟수 ▲정기적인 매출 ▲제조업과 모빌리티 서비스 등 다양한 산업군의 고객 사례 확보 ▲높은 고객 만족도 등에서 우수한 역량을 인증 받아 이번 AWS 프리미어 티어 파트
ML 개발 애플리케이션을 세이지메이커 내에서 안전하게 검색·배포·사용할 수 있어 아마존웹서비스(이하 AWS)가 AWS 리인벤트에서 아마존 세이지메이커 AI에 대한 네 가지 새로운 혁신을 발표했다. 이를 통해 고객들은 공개적으로 사용 가능한 주요 모델을 더 빠르게 시작하고, 학습 효율성을 극대화하며, 비용을 절감하고, 선호하는 도구를 사용해 생성형 AI 모델 개발을 가속화할 수 있게 된다. 아마존 세이지메이커 AI는 고객이 완전 관리형 인프라와 도구 및 워크플로우를 통해 모든 사용 사례에 대한 AI 모델을 구축, 학습, 배포하는 데 도움을 주는 엔드투엔드 서비스다. 사용자는 아마존 세이지메이커 하이퍼팟에 추가된 세 가지 강력한 새 기능을 통해 고객이 오늘날 가장 많이 활용되는 공개 모델의 학습을 빠르게 시작하고, 유연한 훈련 계획으로 몇 주의 모델 훈련 시간을 절약할 수 있으며, 컴퓨팅 자원 활용을 최대화해 비용을 최대 40%까지 절감하게 됐다. 세이지메이커 고객은 이제 코멧, 딥첵스, 피들러 AI, 라케라 등 AWS 파트너사의 완전 관리형 생성형 AI 및 머신러닝(ML) 개발 애플리케이션을 세이지메이커 내에서 직접 손쉽고 안전하게 검색, 배포, 사용할 수 있
아마존 노바 마이크로, 아마존 노바 라이트 등 4개의 최첨단 모델 포함해 아마존웹서비스(이하 AWS)는 오늘 AWS 리인벤트에서 광범위한 작업에서 최첨단 인텔리전스와 업계 선도적인 가격 대비 성능을 제공하는 차세대 파운데이션 모델(FM)인 '아마존 노바(Amazon Nova)'를 발표했다. 아마존 노바 모델은 아마존 베드록에서 사용 가능하며, 아마존 노바 마이크로(매우 빠른 텍스트-텍스트 변환 모델), 아마존 노바 라이트, 아마존 노바 프로, 아마존 노바 프리미어(텍스트, 이미지, 비디오를 처리하여 텍스트를 생성하는 멀티모달 모델)를 포함한다. 아마존은 또한 두 가지 추가 모델인 아마존 노바 캔버스(스튜디오급 이미지 생성) 및 아마존 노바 릴(스튜디오급 비디오 생성)을 출시했다. 로힛 프라사드(Rohit Prasad) 아마존 인공 일반 지능(AGI) 수석부사장은 "아마존 내부적으로 약 1,000개의 생성형 AI 애플리케이션이 진행 중이며, 애플리케이션 개발자가 여전히 고민하는 문제를 전반적으로 파악하고 있다"며 "새로운 아마존 노바 모델은 내부 및 외부 개발자의 이러한 과제 해결을 돕고, 지연 시간, 비용 효율성, 맞춤화, 검색 증강 생성(RAG), 에이전트
아마존 EC2 인스턴스 비롯해 트레이니움2 울트라서버, 차세대 트레이니움3 칩도 공개 아마존웹서비스(AWS)는 오늘 AWS 리인벤트(re:Invent)에서 AWS 트레이니움2 칩 기반의 아마존 EC2 인스턴스를 공식 출시했다고 발표했다. 이와 함께 거대언어모델(LLM) 및 파운데이션 모델(FM)의 학습과 추론을 지원하는 트레이니움2 울트라서버와 차세대 트레이니움3 칩도 함께 공개했다. 아마존 EC2 Trn2 인스턴스(이하 Trn2 인스턴스)는 16개의 트레이니움2 칩을 탑재하여 최대 20.8 페타플롭스(PF)의 연산 성능을 제공한다. 이는 수십억 개의 매개변수를 가진 LLM의 학습 및 배포에 적합하다. Trn2 인스턴스는 동일한 비용으로 기존 GPU 기반 EC2 P5e 및 P5en 인스턴스 대비 30~40% 더 나은 가격 대비 성능을 제공하며, 메모리 대역폭도 크게 개선되어 비용 효율성이 뛰어나다. 아마존 EC2 Trn2 울트라서버(이하 Trn2 울트라서버)는 완전히 새로운 EC2 제품군으로, 초고속 뉴런링크(NeuronLink) 기술을 사용해 64개의 트레이니움2 칩을 연결하여 최대 83.2 피크 페타플롭스의 연산 성능을 제공한다. 이는 단일 Trn2 인스
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent)에서 LG그룹의 인공지능(AI) 연구 허브인 LG AI연구원이 AWS 클라우드를 기반으로 암 진단과 치료를 위한 새로운 병리학 기반 모델(FM)을 개발했다고 발표했다. 병리학 기반 모델인 엑사원패스(EXAONEPath)는 암 환자의 조직병리 이미지를 안전하게 분석해 유전자 검사 시간을 기존 2주에서 1분 미만으로 단축함으로써 의료진의 치료 속도와 효과를 개선할 수 있도록 돕는다. 엑사원패스는 이미지 패치를 정확하게 분류하는 데 있어 여섯 가지 벤치마크에서 평균 86.1%의 정확도를 달성했으며, 이는 훨씬 더 큰 데이터셋으로 학습된 다른 주요 병리 기반 모델들과 견줄 만한 수준이다. AWS를 통해 LG AI연구원은 테라바이트 단위의 데이터를 1시간 이내로 클라우드에 전송, 모델 학습 시간을 60일에서 1주일로 단축시켰으며 이를 통해 엑사원패스의 암 진단 및 검출 성능을 향상시켰다. 또한 LG AI연구원은 AWS를 활용해 데이터 관리 및 인프라 비용을 약 35% 절감하고 데이터 준비 시간을 95% 단축할 수 있었다. LG AI연구원 이화영 상무는 “AWS
아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트(re:Invent)에서 캐세이(Cathay)가 전략적 클라우드 사업자로 AWS를 선정하고 캐세이 머신러닝 혁신 허브를 구축한다고 발표했다. 이 프로그램은 AWS의 광범위한 클라우드 기술과 포괄적인 클라우드 기술 리소스를 캐세이의 머신러닝 전문성과 결합해 글로벌 운영 전반에 걸친 전사적 혁신을 실현하고 비즈니스 가치를 창출하며 직원들이 머신러닝 기술을 갖출 수 있도록 지원한다. 또한 캐세이는 지속적인 디지털 혁신의 일환으로 대부분의 IT 워크로드를 AWS로 이전할 예정이다. 캐세이는 AWS와 협력해 수백 개의 머신러닝 사용 사례를 파악하고 50개 이상의 머신러닝 모델을 성공적으로 배포한 바 있다. 일례로 캐세이와 AWS는 기내식 수요를 정확하게 예측해 음식물 쓰레기를 최소화하고 각 항공편의 가용 화물 공간을 동적으로 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다. 캐세이 머신러닝 혁신 허브는 AWS 기술을 활용해 사용 사례를 파악하고 여행, 라이프스타일 및 화물 비즈니스 부문의 머신러닝 혁신을 가속화할 예정이다. 캐세이는 장기적으로 화물 수익 계획 및 항공 경로 예측과 같이 캐세이 머신러닝 혁신 허브를 통해 개발된 업계 솔루션
아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트(re:Invent)에서 중국 최대 자동차 제조사인 상하이자동차 해외지능형모빌리티기술이 i-SMART 커넥티드 차량 플랫폼을 위한 전략적 클라우드 사업자로 AWS를 선정했다고 19일 밝혔다. 상하이자동차는 고성능 컴퓨팅(HPC), 스토리지, 사물인터넷(IoT) 등 AWS의 글로벌 인프라와 기술 포트폴리오를 활용해 i-SMART 커넥티드 차량 플랫폼(이하 SAIC i-SMART)을 구동해 호주, 유럽, 중동, 뉴질랜드, 남미 전역에 걸쳐 50만 대의 차량에 지능형 주행 경험을 제공하고 있다. AWS상에서 실행되는 SAIC i-SMART를 통해 운전자는 전 세계 어디서나 휴대폰으로 차량 내 기능을 모니터링하고 업그레이드할 수 있다. 상하이자동차는 오브젝트 스토리지 서비스인 아마존 S3를 사용해 방대한 양의 차량 데이터를 저장한다. 또한 아마존 RDS(Amazon Relational Database Service)를 통해 차량 데이터에서 추가적인 가치를 추출해 운전 경험을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 이 데이터를 사용해 원격 도어 잠금 및 해제는 물론, 운전자가 차량으로 돌아오기 전 실내 예열 또는 냉각과 같은 원격
모델 학습 시간 단축해 모델 확장 위한 향상 기능 포함돼 아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트에서 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 파운데이션 모델(FM)의 구축, 학습, 배포를 가속화하는 데 도움이 되는 아마존 세이지메이커의 새로운 기능 다섯 가지를 발표했다. 모델이 산업 전반에 걸쳐 고객 경험을 지속적으로 혁신함에 따라, 세이지메이커는 조직이 다양한 생성형 AI 사용 사례를 지원하는 머신러닝 모델을 더 쉽고 빠르게 구축, 학습, 배포하도록 지원한다. 하지만 모델을 성공적으로 사용하기 위해서는 모델의 개발과 사용, 성능을 효율적으로 관리하는 고급 기능이 필요하다. 때문에 팰컨 40B 및 180B, IDEFICS, 쥬라기-2, 스테이블 디퓨전, 스타코더와 같은 대부분의 선도적인 모델은 모두 세이지메이커에서 학습된다. 이번에 발표된 신규 기능에는 모델 학습 시간을 단축해 모델 확장을 위한 세이지메이커를 향상시키는 새로운 기능이 포함돼 있다. 배포 비용과 모델 지연 시간을 줄여 관리형 ML 인프라 운영을 최적화하는 기능도 포함됐다. 또한, AWS는 책임 있는 AI 사용을 지원하는 품질 매개변수를 기반으로 더 용이하게 올바른 모델을 선택할 수 있게 해
아마존웹서비스(이하 AWS)는 30일 AWS 리인벤트(re:Invent) 2023에서 LG그룹의 인공지능(AI) 연구 허브인 LG AI연구원이 AWS 기반의 AI 이미지-투-텍스트(image-to-text) 캡셔닝 솔루션을 출시했다고 발표했다. 신규 캡션 솔루션은 3000억 개의 파라미터를 보유한 LG AI연구원의 멀티모달 파운데이션 모델(FM)인 엑사원(EXAONE)을 활용한다. 엑사원은 광고, 패션, 리테일 등 다양한 산업 분야의 전 세계 고객을 위해 보다 정확하고 관련성 높은 콘텐츠를 위한 캡셔닝 솔루션을 제공한다. 엑사원의 새로운 제로샷 이미지 캡션 솔루션은 생성형 AI를 사용해 인간의 인지 능력과 유사하게 이전의 경험과 지식, 훈련을 바탕으로, 본 적 없는 객체나 장면을 자동으로 이해하고 설명한다. 이는 엑사원이 한국어와 영어로 된 이미지와 텍스트를 이해하고 인간에 가까운 추론 능력을 활용해 정확하고 상세한 이미지 캡션과 키워드를 작성할 수 있게 한다. 광고와 같은 산업군에서는 LG AI연구원의 기술을 활용해 제품 설명을 자동화하거나 광고·마케팅 캠페인을 위한 새로운 콘텐츠를 만들 수 있다. LG AI연구원은 엑사원의 학습 중 파라미터 수가 늘어나는
아마존웹서비스(이하 AWS)와 세일즈포스가 27일 AWS의 연례 컨퍼런스 'AWS 리인벤트(re:Invent) 2023'에서 양사의 글로벌 전략적 파트너십을 대폭 확장하고 데이터와 인공지능(AI) 전반에 걸쳐 제품 통합을 강화한다고 밝혔다. 또한 세일즈포스 제품 일부를 AWS 마켓플레이스에서 최초로 제공한다고 발표했다. 이번 발표를 통해 고객들은 세일즈포스와 AWS 전반에 걸쳐 데이터를 더욱 원활하고 안전하게 관리하고, 애플리케이션과 워크플로우에 최신 AI 기술을 안전하게 도입할 수 있게 됐다. 앞으로 양사는 고객들이 AWS와 세일즈포스의 결합된 가치를 더욱 쉽게 활용할 수 있도록 양사 제품 간의 통합을 강화한다. 세일즈포스는 개방형 모델 생태계 전략의 일환으로 선도적인 AI 기업의 파운데이션 모델(FM)을 단일 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 사용할 수 있는 완전 관리형 서비스 '아마존 베드록(Amazon Bedrock)'을 지원한다. 아마존 베드록은 세일즈포스의 아인슈타인 트러스트 레이어(Einstein Trust Layer)를 통해 제공돼 AI 기반 앱과 워크플로우를 강화한다. 아울러 세일즈포스의 데이터 클라우드(Data Cloud)는
아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 야후가 자사 광고 기술 사업 부문인 야후 애드테크(Yahoo Ad Tech)의 퍼블릭 클라우드 공급자로 AWS를 채택했다고 발표했다. AWS와의 오랜 관계를 바탕으로 야후 애드테크는 미디어 구매 및 공급 중심 플랫폼, 애널리틱스, ID 솔루션 및 제품을 비롯한 모든 광고 기술 워크로드를 온프레미스 데이터 센터에서 AWS로 마이그레이션하고 있다. 이러한 마이그레이션은 IT 인프라 비용을 절감하고, 광고 비즈니스 운영을 혁신하며, 브랜드가 고객과 연결될 수 있도록 맞춤형 및 몰입형 솔루션을 개발하기 위한 기업의 지속적인 디지털 전환 전략의 일환이다. 야후 애드테크는 광고 매체사, 브랜드 및 에이전시가 모바일, 웹 및 TV 채널에 걸쳐 광고 소재를 업로드하고 광고 구매를 자동화할 수 있는 능력을 제공하는 광고 소프트웨어 플랫폼을 통해 전 세계 5억 4000만 명 이상의 사람들에게 도달한다. 야후 애드테크 플랫폼은 AWS 설계 프로세서를 기반으로 아마존 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) 컴퓨팅에 최적화된 인스턴스를 사용하여 광고 매체사, 광고 대행사 및 브랜
아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트 행사에서 고객이 서비스 간에 데이터를 이동하지 않고도 여러 데이터 저장소에서 데이터를 쉽게 연결하고 분석할 수 있게 해주는 두 가지 새로운 통합을 발표했다. 이를 통해 고객은 아마존 레드시프트를 사용해 거의 실시간으로 아마존 오로라(Amazon Aurora) 데이터를 분석할 수 있게 되어 서비스 간에 데이터를 추출, 변환, 로드(ETL)할 필요가 없다. 또한 고객은 아마존 EMR, AWS 글루, 아마존 세이지메이커 등 AWS 분석 및 머신 러닝(ML) 서비스를 사용하여 아마존 레드시프트 데이터에서 아파치 스파크(Apache Spark) 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있다. 이러한 신규 기능을 함께 사용하면 고객은 AWS에서 제로 ETL의 미래를 향해 나아갈 수 있다. 스와미 시바수브라마니안 AWS 데이터베이스, 분석, 머신러닝 부문 부사장은 "오늘 발표된 새로운 기능은 고객이 AWS에서 제로 ETL의 미래를 향해 나아갈 수 있도록 서비스 간에 수동으로 데이터를 이동하거나 변환할 필요성을 줄여준다"고 설명했다. 이어 "고객을 위해 ETL과 기타 데이터 이동 작업을 제거함으로써, AWS는 고객이 조직과 데이터의 규모
블랙베리가 AWS 리인벤트(re:Invent)에서 아마존웹서비스(AWS) 사용을 연장, 미션 크리티컬 임베디드 시스템 개발자가 블랙베리 QNX 기술을 클라우드에서도 접할 수 있도록 할 예정이라고 6일 밝혔다. 이로써 개발에 소용되는 시간을 크게 감축될 것으로 예상된다. 블랙베리QNX는 자사 인공지능(AI) 데이터 플랫폼인 '블랙베리IVY(BlackBerry IVY)'와 업계 최고의 실시간 운영체제(RTOS)를 선보였다. 블랙베리IVY는 AWS Graviton2 프로세서로 구동되는 아마존 일래스틱 컴퓨트 클라우드 인스턴스에서 실행된다. 클라우드에서 실행되는 블랙베리QNX의 RTOS는 클라우드 네이티브 개발자의 워크벤치 역할을 하며, 블랙베리와 AWS가 공동 개발한 클라우드 기반의 자동차 AI 플랫폼 블랙베리IVY와 함께 사용할 수 있다. 클라우드로 접근 가능한 QNX Neutrino RTOS는 자동차, 로봇, 의료기기, 산업 제어, 항공우주 및 방위 등의 산업내 시스템 개발 시간을 단축시키고 소프트웨어 안정성을 보장한다. 그랜트 쿠어빌 블랙베리 QNX 제품 및 전략 담당 부사장은 "클라우드 기반 QNX소프트웨어는 개발자의 하드웨어 의존도를 낮추고 소프트웨어 접
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UPDATE: 2025년 11월 16일 17시 27분
