[리포트 다운로드] AWS re:Invent Review: Agentic AI 시대 Cloud와 AX 전략

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[리포트 다운로드] AWS re:Invent Review: Agentic AI 시대 Cloud와 AX 전략 | 2월 MI리포트

2026.02.19

Agentic AI 확산과 함께 진화하는 Public Cloud의 운영 패러다임

본 리포트는 AWS re:Invent 2025를 중심으로 ‘Agent at Scale’ 시대의 도래와 함께 Public Cloud 산업이 어떻게 재편되고 있는지 분석합니다. 자세한 내용은 아래 리포트에서 확인할 수 있습니다.

리포트 핵심 내용 한눈에 보기

1. Agent at Scale: AI 활용 패러다임 전환

– 지난 12월 진행된 AWS re:Invent는 AI 활용 패러다임 전환에 따라 Public Cloud 산업이 어떤 패러다임으로 진화하고 있는가를 보여주는 행사였습니다.
– AI/Public Cloud 시장은 ‘모델 성능 경쟁’을 넘어 ‘수 억 개의 AI Agent를 사고 없이 운영할 수 있는 구조 경쟁’으로 전환 중입니다.

2. AWS의 지향점? AI/Agent Full Stack Provider

– AWS는 이번 re:Invent에서 스스로를 AI/Agent Full Stack Provider로 재정의 했습니다.
– 특히, 대규모 Agent를 플랫폼 레벨로 통제하는 ‘Bedrock Agent Core’를 강조하는 등 AIOps 역량을 드러냈습니다.

3. Public Cloud 시장 변화

– AI가 단순 Assistant를 넘어 Agent Workforce로 진화함에 따라 Public Cloud 산업 전반이 재편되고 있습니다.
– 즉, Cloud 소비 구조 자체가 변화하고 있다. 고객은 Cloud Right 배치 전략으로 이동 중에 있고, Agent 환경에서 비용 폭증과 통제 불가능을 두려워합니다.

4. Public Cloud 시장 변화에 대한 CSP 대응 전략

– AI/Public Cloud 시장이 변화함에 따라 CSP 역시 기업별로 상이한 대응 전략을 이어가고 있습니다.
– AWS와 MS Azure, Google Cloud Platform의 Agentic AI 전략을 살펴보려고 합니다.

5. Agent 시대 AX 전략 방향

– 고객이 원하는 것은 기술의 ‘성능’이 아니라 실제 고객 환경에서 검증된 ‘지속 가능성’과 ‘운영 가능성’입니다.
– 하나의 뛰어난 Agent 도입이 아닌, Multi Agent가 안정적으로 운영 가능한 AIOps에 대한 고민이 필요합니다.

[FAQ]

Q1. ‘Agent at Scale’은 기존 AI 활용과 무엇이 다른가요?

기존 AI가 질문·요약 중심의 Assistant 역할에 머물렀다면, Agent at Scale은 API 호출과 외부 시스템 연계를 통해 실제 업무를 실행하는 ‘Action 중심’ 구조로 전환된 개념입니다. 더 나아가 수만~수억 개의 Agent가 협력하여 조직 단위 프로세스를 수행하는 ‘Agent Workforce’ 단계로 진화하고 있습니다. 핵심 차별점은 모델 성능이 아니라, 대규모 Agent를 안정적으로 통제·운영할 수 있는 구조와 운영 역량(AIOps)에 있습니다.

Q2. Agent 시대에 Public Cloud 소비 구조는 어떻게 변화하나요?

요청 기반(Stateless) 워크로드에서 상시 실행(Stateful) 기반의 Agent 중심 구조로 전환되고 있습니다. 대규모 Training 중심에서 Inference 및 Agentic AI 실행 중심으로 무게가 이동하며, 사용자-모델 간 트래픽을 넘어 Agent 간 동서(East-West) 트래픽이 급증합니다. 이에 따라 기업은 단순 Cloud First 전략이 아니라, 지연·규제·데이터 주권·비용 통제를 종합 고려하는 Cloud Right 배치 전략으로 이동하고 있습니다.

Q3. Agent 환경에서 기업이 우려하는 핵심 리스크는 무엇인가요?

Agent 수가 증가할수록 예측 불가능성이 확대됩니다.
● 비용 리스크: Agent 간 호출, 재시도, 비정상 루프로 인한 비용 폭증 가능성
● 보안 리스크: 광범위한 시스템 접근 권한으로 인한 Action Injection 및 권한 오남용 위험
● 운영 리스크: 장애 원인이 Agent 간 상호작용에 분산되어 탐지·대응 지연 가능성
따라서 Agent 시대의 경쟁력은 모델 성능이 아니라, 이러한 리스크를 플랫폼 차원에서 통제하는 구조 설계에 있습니다.

Q4. 기업의 AX 전략은 Agent 시대에 어떻게 설계해야 하나요?

핵심은 ‘뛰어난 단일 Agent 도입’이 아니라, Multi Agent를 통제 가능한 구조로 설계하는 것입니다. 이를 위해서는 기술·업무·운영을 통합적으로 이해하는 전문 파트너 역량과 함께, 표준화된 Multi Agent 운영 플랫폼(AIOps/NPO)이 필요합니다. AIOps는 Multi Agent 환경의 운영 리스크를 탐지·제어하는 지능형 운영 관리 체계이며, NPO는 기업 환경에서 Agent를 신속하고 안전하게 구축·평가·운영할 수 있도록 지원하는 Enterprise Agentic Workspace입니다. Agent 시대의 AX 전략은 성능 경쟁이 아니라 지속 가능성과 운영 가능성을 확보하는 방향으로 재정의되고 있습니다.

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