한눈에 보는 핵심 인사이트 AWS re:Invent 2025는 며칠 동안 자율적으로 작업하고 학습하는 프론티어 에이전트(Frontier Agents) 중심의 Agentic AI 시대를 선언했습니다. Amazon Bedrock AgentCore는 Policy, Evaluations, Memory 기능을 통해 기업이 AI 에이전트를 프로덕션 환경에 안전하게 배포할 수 있는 엔터프라이즈급 플랫폼을 제공합니다. Amazon Nova 2 모델 패밀리, Nova Forge 맞춤형 모델 구축 서비스, Trainium3 AI 칩 등 소프트웨어와 하드웨어 전반의 혁신을 통해 기업이 AI를 실질적인 비즈니스 가치로 전환할 수 있는 생태계를 완성했습니다.

 

2025년 12월 1일부터 5일까지 미국 라스베이거스에서 개최된 AWS re:Invent 2025는 클라우드 산업의 새로운 이정표를 세운 행사였습니다. AWS re:Invent는 매년 전 세계 IT 리더, 개발자, 기업 의사결정자들이 모여 클라우드와 AI 기술의 현재와 미래를 조망하는 세계 최대 규모의 클라우드 컴퓨팅 컨퍼런스입니다. 올해 행사에서 AWS는 단순히 기술적 성능을 향상시키는 차원을 넘어서, 기업들이 AI를 실질적인 비즈니스 가치로 전환할 수 있는 구체적인 방법론과 인프라를 제시했습니다.

AWS CEO 맷 가먼(Matt Garman)은 키노트에서 “AI 어시스턴트가 사용자를 대신해 작업을 수행하고 자동화할 수 있는 AI 에이전트로 발전하고 있으며, 이것이 AI 투자로부터 실질적인 비즈니스 수익을 창출하기 시작하는 지점”이라고 강조했습니다. 실제로 이번 행사의 가장 큰 특징은 ‘Agentic AI(에이전틱 AI)’에 집중했다는 점입니다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어서, 며칠 동안 자율적으로 작업하고 학습하며 의사결정을 내리는 AI 에이전트 기술이 이번 행사의 핵심 주제였습니다.

 

 

Agentic AI 시대의 본격화 – 프론티어 에이전트의 등장

*출처: AWS Events 공식 유튜브 채널

AWS는 이번 행사에서 프론티어 에이전트(Frontier Agents)라는 새로운 범주의 AI 에이전트를 공개했습니다. 프론티어 에이전트는 기존의 AI 어시스턴트처럼 단발성 응답을 제공하는 것이 아니라, 며칠 동안 자율적으로 작업을 수행하고, 과거의 상호작용으로부터 학습하며, 소프트웨어 개발팀의 연장선상에서 작동하는 차세대 AI입니다.

대표적인 프론티어 에이전트인 Kiro Autonomous Agent는 아마존 내부에서 개발 표준 환경으로 자리잡은 자율 에이전트입니다. Kiro는 세션 간 컨텍스트를 유지하고, Pull Request와 피드백으로부터 학습하며, 여러 저장소에 걸쳐 버그 분류와 코드 커버리지 개선을 처리합니다. 맷 가먼은 Kiro가 1세대 AI 코딩 도구보다 “수십 배 더 효율적”이라고 밝혔으며, 현재 아마존 전사에서 표준 AI 개발 환경으로 사용되고 있습니다.

AWS Security Agent는 개발 수명주기 전반에 걸쳐 애플리케이션을 적극적으로 보호하여 취약점을 조기에 방지합니다. AWS DevOps Agent는 운영 작업을 자동화하고 인프라 관리를 최적화합니다. 이러한 에이전트들은 단순히 개발자를 돕는 도구가 아니라, 실제로 개발팀의 일원으로서 작동하며 장기적인 작업을 완수할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

 

 

Amazon Nova 2 모델 패밀리 – 다양한 워크로드를 위한 선택지

*출처: AWS Events 공식 유튜브 채널

AWS는 이번 행사에서 Amazon Nova 2 모델 패밀리를 발표했습니다. Nova 2는 텍스트, 이미지, 비디오, 음성을 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델로, 각기 다른 비즈니스 요구사항에 최적화된 네 가지 버전으로 구성됩니다. 모든 Nova 2 모델은 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 내장된 웹 검색과 코드 실행 기능을 통해 학습 데이터에만 의존하지 않고 최신 정보를 기반으로 응답을 생성합니다.

특히 주목할 점은 Nova 2 Lite와 Nova 2 Pro가 지원하는 확장된 사고(Extended Thinking) 기능입니다. 이 기능은 세 가지 사고 강도 수준(낮음, 중간, 높음)을 선택할 수 있어, 속도, 지능성, 비용 간의 균형을 상황에 맞게 조절할 수 있습니다.

구분	핵심 목적	처리 방식	컨텍스트 윈도우	주요 활용
Nova 2 Lite	일상적 워크로드를 위한 빠르고 경제적인 추론 모델	텍스트, 이미지, 비디오, 문서 입력 → 텍스트 생성	100만 토큰	고객 서비스 챗봇, 문서 처리, 비즈니스 자동화
Nova 2 Pro (프리뷰)	최고 복잡도 작업을 위한 최고 지능형 추론 모델	텍스트, 이미지, 비디오, 음성 입력 → 텍스트 생성	100만 토큰	에이전트 코딩, 장기 계획 수립, 정교한 문제 해결, 멀티 문서 분석
Nova 2 Sonic	실시간 대화형 AI	음성-음성 통합 처리 (15개 언어 지원)	100만 토큰	고객 서비스, 음성 에이전트, 실시간 대화형 애플리케이션
Nova 2 Omni	통합 멀티모달 처리	Any-to-Any (텍스트, 이미지, 비디오, 음성 입출력)	100만 토큰	멀티모달 콘텐츠 생성, 복합 미디어 분석

 

Nova Forge – 기업 맞춤형 AI 모델 구축 서비스

Nova 2 모델 패밀리가 즉시 사용 가능한 범용 AI 모델이라면, Nova Forge는 기업이 자체적으로 특화된 AI 모델을 구축할 수 있게 하는 서비스입니다. Nova Forge의 핵심 차별점은 “오픈 트레이닝(Open Training)” 방식으로, 사전 학습, 중간 학습, 사후 학습 단계의 Nova 모델 체크포인트에 직접 접근하여 기업의 독점 데이터를 모델 학습의 모든 단계에서 혼합할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 Nova의 기본 능력과 기업의 산업별 전문 지식을 결합한 맞춤형 “Novella” 모델을 만들 수 있으며, 완성된 모델은 Amazon Bedrock에서 다른 모델과 동일한 수준의 보안과 확장성으로 배포됩니다.

 

 

Amazon Bedrock AgentCore – 엔터프라이즈급 에이전트 플랫폼

*출처: AWS re:invent 공식 채널

AWS는 Amazon Bedrock AgentCore를 통해 기업이 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 안전하게 구축하고 배포할 수 있는 가장 진보된 플랫폼을 제공합니다. 프리뷰로 공개된 지 5개월 만에 AgentCore SDK는 200만 회 이상 다운로드되었으며, PGA TOUR, Workday, S&P Global Market Intelligence 등 다양한 산업의 선도 기업들이 AgentCore를 활용하고 있습니다.

이번 행사에서 발표된 세 가지 주요 기능은 기업들이 에이전트를 프로토타입에서 실제 솔루션으로 전환하는 데 필요한 통제와 품질 보증을 제공합니다.

Policy in AgentCore는 조직이 에이전트 작업에 대한 명확한 경계를 설정할 수 있게 합니다. 에이전트의 추론과 행동이 자율적이라는 점이 강력한 장점이지만, 동시에 조직은 무단 데이터 액세스나 비즈니스 운영에 영향을 미칠 수 있는 시스템 수준의 실수를 방지해야 합니다.

중요한 점은 이러한 정책 시행이 LLM 추론 루프 외부에서 실행되어 결정론적이라는 것입니다. 에이전트나 악의적인 프롬프트가 아무리 교묘하게 제약을 우회하려 해도, AgentCore Gateway는 작업이 실행되기 전에 런타임에서 이를 강제합니다. 팀은 자연어를 사용하여 정책을 생성할 수 있으며, 이는 자동으로 AWS 오픈소스 정책 언어인 Cedar로 변환됩니다. “이 에이전트는 프로덕션 S3 버킷의 객체를 삭제할 수 없다” 또는 “이 에이전트는 실행 전에 모든 데이터베이스 수정 사항을 기록해야 한다”와 같은 정책을 설정할 수 있습니다.

AgentCore Evaluations는 개발자가 실제 동작을 기반으로 에이전트 성능을 지속적으로 테스트하고 모니터링할 수 있도록 돕습니다. 정확성, 유용성, 도구 선택, 안전성 등 일반적인 품질 차원에 대해 13가지 내장 평가기를 사용하거나 맞춤형 모델 기반 채점 시스템을 생성할 수 있습니다. 모든 품질 지표는 Amazon CloudWatch로 구동되는 통합 대시보드를 통해 액세스할 수 있으며, 라이브 상호작용을 지속적으로 샘플링하여 성능이 저하될 때 알림을 트리거하므로 광범위한 고객 영향을 초래하기 전에 문제를 파악할 수 있습니다.

AgentCore Memory는 이제 에피소드 메모리 기능을 포함하여, 에이전트가 경험으로부터 학습하고 적응하며 시간이 지남에 따라 지식을 구축하여 더욱 인간과 유사한 상호작용을 만들 수 있게 합니다. AgentCore Runtime은 양방향 스트리밍을 지원하여 에이전트가 동시에 듣고 응답할 수 있는 자연스러운 대화를 가능하게 하며, 대화 중간의 중단과 컨텍스트 변경을 우아하게 처리합니다.

실제 적용 사례로 PGA TOUR는 AgentCore를 기반으로 구축한 멀티 에이전트 콘텐츠 생성 시스템을 통해 콘텐츠 작성 속도를 1,000% 향상시키고 비용을 95% 절감했습니다. Workday는 AgentCore Code Interpreter를 활용한 Planning Agent를 통해 일상적인 계획 분석에 소요되는 시간을 30% 단축하여 월 약 100시간을 절감하고 있습니다.

 

 

AI를 위한 하드웨어 혁신도 완성

*출처: AWS 공식 홈페이지

AWS는 Agentic AI 서비스뿐 아니라, 이를 뒷받침할 하드웨어 인프라도 함께 완성했습니다. 3나노미터 공정으로 제작된 Trainium3 칩을 탑재한 Trn3 UltraServer는 이전 세대 대비 최대 4.4배 높은 컴퓨팅 성능과 4배 더 큰 에너지 효율성을 제공하며, 최대 144개의 칩을 연결하여 프론티어 규모의 AI 모델 학습과 추론을 지원합니다. 이미 발표된 Trainium4는 FP4 정밀도에서 최소 6배의 처리 성능 향상을 제공할 예정이며, Nvidia의 NVLink Fusion 기술을 통합하여 GPU와의 상호 운용성도 확보할 계획입니다. 범용 워크로드를 위한 Graviton5 프로세서는 칩당 192개의 코어를 갖추고 이전 세대 대비 최대 25% 향상된 성능을 제공하며, 코어 간 통신 대기 시간을 최대 33%까지 단축했습니다. 이러한 하드웨어 혁신은 기업들이 AI 워크로드를 더욱 경제적이고 효율적으로 실행할 수 있는 기반을 마련합니다.

 

 

레거시 현대화를 위한 AWS Transform

AWS Transform은 AI 기반 코드 현대화 서비스로, 조직별 맞춤형 프로그래밍 언어 및 애플리케이션을 포함하여 모든 코드와 애플리케이션의 현대화를 지원합니다. 조직의 패턴을 학습하고 저장소 전반에 걸쳐 변환을 자동화하여 실행 시간을 최대 80%까지 단축합니다. 특히 .NET 앱, SQL Server, UI 프레임워크, 배포 계층에 걸친 전체 스택 Windows 현대화를 처리할 수 있어 유지보수 및 라이선스 비용을 최대 70%까지 줄일 수 있습니다. 메인프레임용 AWS Transform은 레거시 메인프레임 애플리케이션을 클라우드 네이티브 아키텍처로 변환하고 자동화된 테스트를 통해 현대화 일정을 수년에서 수개월로 단축합니다.

 

 

기타 주요 발표

• AWS Lambda Durable Functions: 몇 초에서 최대 1년까지 확장된 기간 동안 여러 단계를 조정하는 애플리케이션 구축 지원
• Amazon SageMaker AI MLflow 서버리스: AI 실험 및 모델 성능 평가를 위한 자동 확장 기능
• Amazon Bedrock 오픈 웨이트 모델 18개 추가: Google, Mistral AI, Nvidia, OpenAI, Qwen 등 주요 제공업체 모델 포함
• Reinforcement Fine-Tuning(RFT): 대규모 레이블 데이터셋 없이도 평균 66% 정확도 향상
• AWS AI Factories: 고객의 기존 데이터센터를 고성능 AI 환경으로 전환
• AWS Interconnect – Multicloud: Google Cloud 및 Microsoft Azure와의 프라이빗 고속 네트워크 연결

 

 

비즈니스 가치 실현을 위한 파트너, SK AX

AWS re:Invent 2025에서 발표된 혁신들은 단순히 기술적 발전을 넘어서, 기업들이 AI를 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있는 구체적인 경로를 제시합니다. 그러나 이러한 첨단 기술들을 기업 환경에 성공적으로 도입하고 활용하기 위해서는 깊은 기술 이해와 실무 경험을 갖춘 파트너가 필요합니다.

SK AX는 AWS 프리미어 컨설팅 파트너로서, 이번 re:Invent에서 발표된 기술들을 한국 기업들의 비즈니스 환경에 맞게 적용하고 최적화하는 역할을 수행합니다. 특히 Agentic AI 구축, Bedrock AgentCore를 활용한 엔터프라이즈 에이전트 개발, Trainium 기반 AI 모델 학습 인프라 구축, 레거시 시스템 현대화 등에서 축적된 경험과 노하우를 보유하고 있습니다.

SK AX는 단순히 AWS 기술을 전달하는 것을 넘어서, 고객사의 산업 특성과 비즈니스 목표를 깊이 이해하고 이에 최적화된 AI 전략을 수립합니다. 제조, 금융, 유통, 통신 등 다양한 산업에서 축적한 디지털 전환 경험을 바탕으로, 각 기업이 처한 고유한 과제를 해결하고 AI를 통한 실질적인 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다.

2025년 AWS re:Invent는 AI 기술이 단순한 실험 단계를 넘어 실제 비즈니스 운영의 핵심으로 자리잡는 전환점을 보여주었습니다. Agentic AI, 고성능 AI 인프라, 엔터프라이즈급 거버넌스, 경제적인 AI 모델이라는 네 가지 축을 중심으로, AWS는 기업들이 AI 혁신을 안전하고 효과적으로 추진할 수 있는 포괄적인 생태계를 제시했습니다. SK AX는 이러한 혁신 기술들이 한국 기업들의 실질적인 경쟁력으로 이어질 수 있도록, 신뢰할 수 있는 기술 파트너로서 함께 하겠습니다.

 

 

[AWS re:Invent 2025 관련 FAQ]

Q1. Agentic AI와 기존 AI 어시스턴트의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

기존 AI 어시스턴트는 사용자의 질문에 즉각적으로 답변하는 단발성 상호작용에 최적화되어 있습니다. 반면 Agentic AI는 며칠 동안 자율적으로 작업을 수행하고, 과거 상호작용으로부터 학습하며, 복잡한 다단계 작업을 완수할 수 있습니다. 예를 들어 AWS의 Kiro Autonomous Agent는 여러 코드 저장소에 걸쳐 버그를 분류하고 수정하며, Pull Request로부터 학습하여 개발팀의 일원으로서 작동합니다. 이는 단순히 코드 작성을 도와주는 것이 아니라, 실제로 소프트웨어 개발 프로젝트를 진행하는 수준의 자율성을 의미합니다.

 

Q2. Amazon Bedrock AgentCore의 Policy 기능은 왜 중요한가요?

많은 기업들이 AI 에이전트를 프로덕션 환경에 배포하기 주저하는 가장 큰 이유는 에이전트가 예측 불가능한 행동을 할 수 있다는 우려 때문입니다. Policy in AgentCore는 이러한 문제를 해결합니다. 이 기능은 LLM의 추론 과정 외부에서 작동하는 결정론적 통제 메커니즘으로, 에이전트나 악의적인 프롬프트가 아무리 교묘하게 제약을 우회하려 해도 런타임에서 이를 강제로 차단합니다. 예를 들어 “100달러 이하 환불은 자동 처리하되, 그 이상은 반드시 관리자 승인을 받아야 한다”는 정책을 자연어로 설정하면, 시스템이 이를 자동으로 Cedar 정책 언어로 변환하여 강제합니다. 이는 AI를 믿을 수 있는 비즈니스 도구로 만드는 핵심 기술입니다.

 

Q3. Nova 2 모델 패밀리 중 우리 회사에 적합한 모델을 어떻게 선택하나요?

모델 선택은 워크로드의 복잡도, 비용 민감도, 필요한 처리 방식에 따라 결정됩니다. 고객 서비스 챗봇, 일상적인 문서 처리, 비즈니스 자동화처럼 대량의 요청을 빠르고 경제적으로 처리해야 한다면 Nova 2 Lite가 적합합니다. 복잡한 에이전트 개발, 장기 계획 수립, 멀티 문서 분석처럼 최고 수준의 정확도가 필요한 작업에는 Nova 2 Pro를 선택하십시오. 실시간 음성 대화형 고객 서비스나 콜센터 자동화에는 Nova 2 Sonic이, 텍스트·이미지·비디오를 함께 처리하는 복합 미디어 작업에는 Nova 2 Omni가 최적입니다. 또한 확장된 사고(Extended Thinking) 기능을 활용하면 동일한 모델로도 사고 강도를 조절하여 속도와 정확도의 균형을 맞출 수 있습니다.

 

Q4. Nova Forge를 통해 자체 AI 모델을 구축하는 것과 Nova 2 모델을 그대로 사용하는 것의 차이는 무엇인가요?

Nova 2 모델은 즉시 사용 가능한 범용 AI 모델로, 별도의 학습 없이 바로 프로덕션에 배포할 수 있습니다. 반면 Nova Forge는 기업이 자체 산업 지식과 데이터를 결합하여 완전히 맞춤화된 AI 모델(“Novella”)을 구축할 수 있게 합니다. Nova Forge의 핵심은 “오픈 트레이닝” 방식으로, 사전 학습, 중간 학습, 사후 학습의 모든 단계에서 Nova 모델 체크포인트에 접근하여 기업의 독점 데이터를 혼합할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 의료 기업이라면 Nova의 일반적인 언어 이해 능력과 자사의 의료 데이터를 결합하여 의료 분야에 특화된 고성능 모델을 만들 수 있습니다. 완성된 Novella는 기업이 독점적으로 사용하며, Amazon Bedrock에서 다른 모델과 동일한 수준의 보안으로 배포됩니다.

 

Q5. SK AX는 AWS re:Invent 2025의 기술들을 어떻게 한국 기업에 적용할 수 있나요?

SK AX는 AWS 프리미어 컨설팅 파트너로서 이번 re:Invent에서 발표된 최신 기술들을 한국 기업의 실정에 맞게 적용하는 전문성을 보유하고 있습니다. 먼저 고객사의 비즈니스 목표와 현재 인프라를 분석하여 최적의 AI 전략을 수립합니다. Bedrock AgentCore를 활용한 엔터프라이즈급 AI 에이전트 구축, Nova 2 모델 선택 및 최적화, Nova Forge를 통한 산업별 맞춤형 모델 개발, Trainium 기반 AI 학습 인프라 구축, AWS Transform을 활용한 레거시 시스템 현대화 등 전 과정을 지원합니다. 특히 제조, 금융, 유통, 통신 등 다양한 산업에서 축적한 경험을 바탕으로, 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 컨설팅부터 구축, 운영까지 종합적인 파트너십을 제공합니다.

 

 

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