아마존웹서비스(AWS)가 새로운 시대를 선언했다. ‘에이전트는 새로운 클라우드’라는 이날의 메시지는 단순한 슬로건이 아니라, 인공지능(AI) 산업 지형에 근본적 변화를 예고하는 전략적 선언이었다. AWS 최고경영자(CEO) 맷 가먼의 발언은 라스베이거스에서 열린 ‘re:Invent 2025’에서 공개됐으며, 현장에는 6만 명이 넘는 개발자와 글로벌 대기업의 CIO, 국방 관계자, 하이퍼스케일 클라우드 아키텍트들이 운집해 기대감을 반영했다.

가먼 CEO의 핵심 메시지는 간단하면서도 강력했다. 기업 AI의 다음 성장 동력은 ‘에이전트’에 있으며, 이는 단지 챗봇이나 코파일럿 수준이 아니라 조직의 업무 흐름을 이해하고 며칠 간 자율적으로 학습, 실행하며 협력하는 대규모 디지털 작업자라는 설명이다. 그는 “앞으로 기업 AI가 창출할 가치의 80~90%는 에이전트에서 나올 것”이라고 단언했다.

이러한 변화의 토대는 지엽적인 툴이 아니라 전체 스택(Full-stack) 재설계다. AWS는 커스텀 실리콘, 새로운 모델군, 독립구동형 AI 팩토리, 전용 에이전트 런타임을 통해 무겁고 복잡했던 기업 AI 도입의 벽을 허물고 있다. 이 같은 비전은 단순한 기술 쇼케이스를 넘어, 2006년 클라우드 컴퓨팅이 등장한 이후 가장 큰 패러다임 전환으로 평가받는다.

특히 주목되는 것이 바로 ‘AI 팩토리’다. AWS는 이를 ‘고집형(AWS opinionated) AI 시스템’이라 규정하며, 특정 고객 데이터센터 내 배치되는 주권급 AI 인프라로 포지셔닝했다. 기존의 엣지 어플라이언스나 AWS 아웃포스트와 달리, 이들은 초기부터 캠퍼스 단위의 고밀도 AI 전용 설계로 추진됐으며, 안스로픽과 협력한 ‘레니어 프로젝트’는 50만 개의 Trainium2 칩을 결합한 전형적인 사례다.

AI 팩토리의 고객층은 엄격히 제한돼 있다. AWS는 이를 사용하는 고객이 전체의 0.001%에 불과할 것이라 전망하며, 실질적으로는 미국 정부, 방위 기관, 몇몇 하이퍼스케일 기업에게만 해당하는 솔루션이라고 밝혔다. 이외 대부분 기업은 AWS 리전에서 동일한 아키텍처 기반의 서비스, 즉 트레이니움 기반 클러스터, 베드록(Bedrock), 노바 포지(Nova Forge), 에이전트코어(AgentCore)를 통해 AI 팩토리 혜택을 누리게 된다.

AI 역량 강화를 위한 수직 통합 전략도 가속화됐다. AWS는 자체 AI 칩 ‘Trainium3’를 공식 출시하며, “AI 시대의 가장 강력한 시스템”이라고 표현했다. 이어 Trainium4를 사전 공개했으며, 기존 대비 8배의 연산력과 향상된 메모리 대역폭을 예고했다. 또한 지난 1년간 3.8GW 규모의 데이터센터 전력을 확보하고, 이 초대형 인프라에 기반한 추론 퍼포먼스 경쟁에 본격 나섰다.

AI 모델 부문도 눈에 띄는 진화를 보였다. 노바(Nova) 시리즈는 문자나 음성, 고차원 추론을 지원하는 ‘라이트’, ‘프로’ 등 다양한 모델 제품군을 포함하며, 이미 GPT-4.5, 클로드3.5, 제미니 플래시와 경쟁 중이다. AWS는 이를 한 단계 진화시키기 위해 ‘Nova Forge’라는 새로운 훈련 프레임워크를 공개했다. 기업은 자사 도메인 데이터를 프라이빗 환경에서 공동 학습시키고, 독립적이면서 경량화된 고성능 프런티어 모델을 구현할 수 있다.

이 방식은 비용 효율성에서도 강점을 갖는다. 기존에는 수천만 달러가 투입되던 프런티어 모델 학습을 수억 원대로 줄일 수 있고, 이를 바탕으로 도메인 전용 소형 모델까지 추출할 수 있어 중견기업 수요 확대도 기대된다. 기업 데이터가 클라우드 외부로 나가지 않고 자체 도메인 내에서 유지된다는 점 또한 보안 규제가 심한 산업군에서 유리하게 작용할 전망이다.

런타임 인프라로는 ‘AgentCore’가 핵심이다. 이 플랫폼은 규정 기반 보안 정책, 실시간 모델 모니터링, 드리프트 탐지 등 복잡한 구성 요소를 컴포넌트 기반으로 통합해, 실제 프로덕션 환경에 안전하게 배포할 수 있도록 한다. 공개 API 형태로 Anthropic, OpenAI, 메타(META)의 Llama, 구글(GOOG)의 제미니까지 연결할 수 있으며, 공유 메모리, 정책 기반 샌드박스 등을 통해 유연하고 안전한 서비스 구동을 지원한다.

개발 인터페이스도 진화하고 있다. AWS는 Kiro라는 통합 개발환경을 중심으로 장기 태스크 수행에 특화된 에이전트 생태계를 구축 중이다. 그중에서도 ‘Kiro 프런티어 에이전트’는 주행 중인 디지털 엔지니어 팀처럼 작동, 몇 시간 혹은 며칠 간 독립적으로 작업하고 협업하며, 스스로 학습·적응하는 기능을 갖추고 있다.

이러한 기술적 구성은 단편적인 기능 모음이 아니라, 인프라→실리콘→모델→훈련→런타임→에이전트→기업 워크플로로 이어지는 수직적 통합 전략의 결과다. 이는 단지 클라우드 환경을 유지보수하는 수준이 아닌, 클라우드를 전면 재구성해 ‘작업의 추상화’를 구현하는 전례 없는 도약이다.

가먼 CEO는 ‘AI 버블’에 대한 시장의 우려에 대해 “이것은 뜬구름이 아니라 ROI 중심의 실제 투자 흐름”이라고 끊임없이 강조했다. AWS는 지난 1년 동안 인프라 중심의 자본 지출을 급격히 늘리며, 단기 흥행을 벗어난 지속적 도입 사이클을 준비하고 있다. 이 거대한 전략의 본질은 결국 경쟁 우위 확보와 복리 효과 창출에 있다.

2006년 클라우드 추상화가 서버 구성을 바꾸었다면, 2025년은 작업 자체를 추상화하는 시대로 기록될 것이다. 에이전트 시스템이 실시간 의사결정과 예측 가능한 실행을 대규모로 수행하는 이 시대, AWS는 기술을 앞서가는 기업이 아니라, AI 산업 자체를 공장처럼 생산하고 구조화하는 엔지니어링 기업으로 도약하고 있다.