[reinvent 2025] 베일 뒤에서: Amazon의 AI 혁신이 AWS로 구동되는 방식
Summary
이 세션은 Amazon의 주요 비즈니스인 Amazon Stores, ZOOX(자율 주행), Prime Video가 AWS 기술을 기반으로 어떻게 혁신을 주도하고 있는지 심층적으로 다룹니다. Amazon Stores의 AI 쇼핑 비서 ‘Rufus’의 아키텍처와 비용 절감 전략, Zoox의 대규모 자율 주행 시뮬레이션 파이프라인, 그리고 Prime Video의 실시간 스포츠 분석 기술 등 실제 AWS 활용 사례를 통해 대규모 시스템 운영 및 AI 도입에 대한 인사이트를 제공합니다.
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Overview
들어가며
이번 칼럼에서는 Amazon의 거대한 비즈니스들이 실제로 AWS의 최신 기술을 어떻게 활용하여 혁신을 만들어내는지 파헤쳐 보는 세션을 다루고자 합니다. 평소 Amazon 쇼핑, 자율 주행, 그리고 스포츠 중계 뒷단에 어떤 기술이 숨어있는지 궁금하여 이 세션을 신청하게 되었습니다. 이번 세션의 내용은 Amazon Stores의 생성형 AI 쇼핑 비서인 ‘Rufus’, ZOOX의 자율 주행 시뮬레이션, 그리고 Prime Video의 실시간 스포츠 데이터 분석 기술입니다.
Prime Day를 지탱하는 압도적인 스케일과 ‘Rufus’
첫 번째 파트에서는 Amazon의 연례 행사인 Prime Day를 처리하는 인프라 규모가 공개되었습니다. 10ms 미만의 응답 속도를 유지하는 DynamoDB가 초당 1억 5천만 건의 압도적인 용량 단위(Capacity Units)를 처리했으며, CloudFront는 전년 대비 43% 증가한 3조 건의 HTTP/HTTPS 요청을 엣지 로케이션을 통해 전달했다는 수치는 Amazon의 규모를 실감케 했습니다.
또한 7,000대 이상의 로봇에게 5억 건 이상의 명령을 내리는 AWS Outposts의 활용 사례도 소개되었습니다. 인프라 위에서 구동되는 생성형 AI 쇼핑 비서 ‘Rufus’는 AWS Trainium과 Inferentia 칩을 대거 활용하여 비용 효율성과 성능을 동시에 잡았습니다. Rufus는 고객의 쇼핑 경험을 개인화된 대화형 경험으로 변화시키는 핵심 역할을 하고 있습니다.
Amazon Stores의 내부 혁신: AI 네이티브 개발과 에이전트(Agent)
이번 세션에서 가장 인상 깊었던 부분은 Amazon이 내부 개발 문화를 ‘AI 네이티브’로 완전히 전환하고 있다는 점이었습니다. Dave Tredwell 부사장은 AI 자동화와 결함 제거를 통해 연간 20억 1천만 달러의 비용 절감 효과를 거두었으며, 7월 이후에만 20,930개의 에이전트(Agent)가 생성되었다고 밝혔습니다.
특히 개발 생산성을 높이기 위해 ‘Spec Studio’와 ‘Kiro’ 를 도입했는데 개발자가 사양(Spec)을 작성하면 Spec Studio가 이를 처리하고, Kiro가 에이전트형 IDE가 코드를 생성하거나 기존 코드를 리팩토링하는 흐름입니다. 이는 단순한 코딩 보조를 넘어, 기획부터 배포까지의 프로세스를 AI가 주도하는 흐름으로 바꾸고 있습니다.
실제 적용 사례로 소개된 ‘Amazon Logistics Address Classification Agent’는 주소 데이터를 S3와 DynamoDB, 그리고 외부 웹사이트 검색 등을 통해 오케스트레이션하여 배송 주소의 유형(상업지, 주거지 등)을 정확히 분류해 냅니다. 이를 통해 첫 배송 실패율을 74.4%나 획기적으로 낮췄습니다.
Zoox: 데이터 파이프라인과 컴퓨팅 최적화로 완성하는 자율 주행
자율 주행 자회사 Zoox는 방대한 센서 데이터를 처리하기 위한 정교한 데이터 파이프라인을 공개했습니다. 차량에서 수집된 데이터는 S3에 저장된 후, Amazon EMR과 Athena를 거쳐 처리되며, SageMaker Unified Studio를 통해 머신러닝 모델 학습에 활용됩니다.
또한, 수만 개의 GPU를 효율적으로 운영하기 위해 Amazon EC2 Capacity Blocks를 적극 활용하고 있습니다. 이는 훈련에 최적화된 고성능 GPU 인스턴스를 필요한 기간만큼 예약하여 사용할 수 있게 해주어, 비용을 최적화하면서 원하는 시점에 훈련 자원을 확실하게 확보할 수있게 하는 전략입니다.
Prime Video: 팬 경험을 극대화하는 실시간 중계 아키텍처
Prime Video는 단순한 영상 전송을 넘어, 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 생성형 AI를 결합하여 스포츠 중계의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 방송차(Production Truck)에서 수집된 데이터와 영상은 AWS 클라우드로 전송되어 복잡한 분석 과정을 거칩니다.
아키텍처를 보면, Media Live 스트림에서 프레임을 추출하고, Rekognition으로 텍스트를 감지하며, 다양한 AI 모델이 ‘액션 스포팅(Action Spotting)’, ‘장면 전환(Scene Transition)’ 등을 수행합니다. 이 모든 과정이 실시간으로 이루어져 팬들에게 ‘Rapid Recap(빠른 요약)’이나 실시간 데이터 오버레이 같은 몰입형 기능을 제공합니다.
결론
본 세션은 Amazon이 AI를 단순한 기술 도입이 아닌 비즈니스를 재창조하는 도구로 활용하고 있음을 여실히 보여주었습니다. Prime Day의 폭발적인 트래픽을 감당하는 인프라부터, 개발 프로세스 자체를 AI 에이전트로 혁신하여 수십억 달러의 비용을 절감한 Amazon Stores의 사례는 ‘AI 네이티브’ 기업이 나아가야 할 방향성을 제시합니다. 나아가 ZOOX의 자율 주행과 Prime Video의 실시간 스포츠 분석에서 보았듯이, AWS의 클라우드 및 AI 기술은 물리적 한계를 넘어 새로운 고객 경험을 창출하는 핵심 동력이 되고 있습니다. 이번 세션을 통해 AWS 기술이 Amazon 각 사업부의 방대한 규모와 복잡성을 어떻게 해결하고 있는지 명확히 확인할 수 있었습니다.
글 │메가존클라우드, Specialty Service Unit, Modernization SA 1팀, 박혜진 SA
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