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아마존웹서비스(AWS)의 멀티 거대언어모델(LLM) 전략 분석 보고서

투자 보고서 2024년 08월 13일
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목차

  1. 도입부
  2. 멀티 거대언어모델(LLM) 전략
  3. 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 주요 기능
  4. 아마존 베드록의 고객 사례
  5. 경쟁사와의 차별점
  6. AWS의 멀티 거대언어모델 전략 분석
  7. 결론

1. 도입부

  • 이 보고서는 아마존웹서비스(AWS)의 멀티 거대언어모델(LLM) 전략에 대해 분석합니다. 이를 통해 AWS가 생성형 AI 시장에서 어떻게 입지를 확대하고 있는지, 또한 주요한 경쟁사와의 차별점을 통해 투자 가치를 평가합니다. AWS의 주요 제품인 아마존 베드록과 관련된 다양한 고객 사례와 기능 업데이트를 중심으로 주요 투자 테마를 다룹니다.

2. 멀티 거대언어모델(LLM) 전략

  • 2-1. 다양한 LLM 통합 제공

  • AWS는 아마존 베드록을 통해 다양한 LLM 통합을 제공하여 고객이 필요에 따라 최적의 모델을 선택하고 사용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 다양한 요구 사항에 맞추어 비즈니스 데이터 분석, 생성형 AI 애플리케이션 구축 등을 수행할 수 있습니다.

  • 강병래 LG유플러스 PM은 아마존 베드록의 다양한 LLM 통합 기능이 고객 경험을 어떻게 향상시키는지 설명하였습니다.

  • 2-2. 단일 API를 통한 모델 접근성 향상

  • AWS는 가드레일 API를 포함한 독립 API 기능을 통해 모든 파운데이션 모델에서 표준화된 보호조치를 적용할 수 있도록 하여 접근성을 향상시켰습니다. 이를 통해 고객은 특정 데이터 소스에서 유해 콘텐츠를 차단하고, 다양한 AI 모델과 애플리케이션을 API에 연결하여 효과적인 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

  • 김 스페셜리스트는 단일 API를 통한 접근성 향상이 어떻게 기업의 특정 요구를 충족시키는지 강조했습니다.

가드레일 기능설명
컨텍스트 크라운딩 검사할루시네이션(거짓정보생성)을 감지하고 차단
가드레일 API모든 파운데이션 모델에서 표준화된 보호 조치 적용
장기 기억 기능사용자의 여러 상호작용을 기억하며 학습 가능
코드 해석 기능데이터 분석, 시각화, 텍스트 처리 등 복잡한 작업 수행 가능

  • 이 표는 AWS가 제공하는 가드레일 기능의 다양한 측면과 그 설명을 요약합니다.

  • 2-3. 고성능 파운데이션 모델 지원

  • AWS는 아마존 베드록을 통해 고성능 파운데이션 모델을 지원함으로써 기업이 더욱 정교한 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다. 예를 들어 확장된 데이터 커넥터 기능을 통해 다양한 데이터 소스와 연동할 수 있으며, 특정 요구에 맞는 모델 최적화를 지원합니다.

  • 윤석찬 AWS코리아 수석 테크 에반젤리스트는 AWS의 고성능 파운데이션 모델 지원과 데이터 커넥터 기능에 대해 설명하였습니다.

3. 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 주요 기능

  • 3-1. 가드레일(Guardrails) 기능

  • 아마존 베드록은 최신 가드레일(Guardrails) 기능으로 우수한 안전성을 제공합니다. 이 기능은 부적절하거나 유해한 콘텐츠를 걸러내며, 이는 기업 환경에서 안정적으로 AI 애플리케이션을 운영할 수 있게 합니다.

  • 김 스페셜리스트는 베드록의 RAG 연계와 가드레일 기능의 효과에 대해 설명하였습니다.

  • 3-2. 데이터 커넥터 및 검색증강생성(RAG)

  • 아마존 베드록은 다양한 데이터 소스를 연결하여 RAG(검색증강생성) 기능을 지원합니다. 이를 통해 기업은 맞춤화된 모델을 개발하고 최적화할 수 있습니다.

  • 김 스페셜리스트는 RAG 기능의 혁신성과 데이터 커넥터 역할을 강조하였습니다.

데이터 소스설명
아마존 S3내부 데이터베이스
웹 도메인웹 데이터를 연결
컨플루언스협업 도구
세일즈포스고객 관계 관리(CRM)
쉐어포인트문서 관리 시스템

  • 아마존 베드록의 다양한 데이터 소스 연결 기능 목록입니다.

  • 3-3. 에이전트의 메모리 보존 및 코드 해석

  • 아마존 베드록용 에이전트는 메모리 보존 기능과 코드 해석 지원 기능을 갖추고 있어 사용자의 상호작용을 기억하고 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 베드록의 메모리 보존 및 코드 해석 기능에 대한 설명입니다.

기능설명
메모리 보존사용자의 상호작용을 기억하고 연속된 대화를 가능케 함
코드 해석데이터 분석, 시각화 및 텍스트 처리를 포함한 복잡한 작업 수행

  • 아마존 베드록용 에이전트의 핵심 기능 요약입니다.

4. 아마존 베드록의 고객 사례

  • 4-1. 식신의 외식메타 인덱스 AI 대시보드

  • 푸드테크 기업 식신은 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 활용해 LLM(거대언어모델) 기반의 AI 대시보드 '외식메타 인덱스'를 구축했습니다. 이 프로젝트는 AWS, 메가존클라우드, 스노우플레이크와의 협력을 통해 진행되었습니다. 외식메타 인덱스는 식신이 보유한 100만개 이상의 맛집 데이터 및 월간 350만명의 이용자 데이터를 기반으로 금융, 공공, 검색, SNS, GA 등의 다양한 데이터를 통합·분석하여 사용자가 실시간으로 지역별 인기 메뉴, 메뉴 트렌드, 식자재 정보를 확인할 수 있게 했습니다.

  • 식신 안병익 대표는 프로젝트의 성공을 강조하며, 이를 통해 식신이 국내 대표 AI 외식 데이터 플랫폼으로 성장하는 비전을 제시했습니다.

협력 업체역할
AWS아마존 베드록과 S3 제공
메가존클라우드LLM 기반 마케팅 솔루션 데이터 파이프라인 구축
스노우플레이크데이터 플랫폼 기능 제공 및 데이터 관리 효율성 증대

  • 이 표는 외식메타 인덱스 프로젝트에서 협력한 주요 업체와 그들의 역할을 요약합니다.

  • 4-2. LG유플러스의 유큐브 프로젝트

  • LG유플러스는 아마존웹서비스의 아마존 베드록을 도입해 영업전산시스템 '유큐브(UCube)'의 개발 생산성을 향상시켰습니다. 유큐브는 500명 이상의 개발자들이 2만개 이상의 API를 활용하여 운영하는 시스템으로, 베드록을 통해 다양한 LLM을 손쉽게 이용할 수 있게 되었습니다. LG유플러스의 개발자들은 코드 개선 방안 제안, 데이터베이스 테이블 검색, API 검색 기능 등을 통해 개발 업무를 편리하고 빠르게 수행하고 있습니다.

  • LG유플러스의 강병래 TF PM은 베드록 도입 후 개발 생산성이 향상된 점을 강조했습니다.

기능설명
코드 개선 방안 제안기존 소스코드 개선을 위한 구체적인 방안을 제시
DB 테이블 검색'IPTV 관련 테이블을 찾아줘' 등 문장으로 테이블명과 설명 제공
API 검색'넷플릭스 API 찾아줘' 등 문장으로 관련 API 정보 제공

  • 이 표는 베드록이 제공하는 주요 기능과 그 설명을 요약합니다.

5. 경쟁사와의 차별점

  • 5-1. OpenAI와의 차별점

  • AWS는 OpenAI와 달리 멀티 LLM 접근 방식을 채택하여 다양한 모델을 선택하고 조율할 수 있는 유연성을 제공합니다. AWS의 아마존 베드록은 다양한 생성형 AI 애플리케이션 구축을 지원하며, 이를 통해 고객의 다양한 요구를 충족시킵니다. 반면 OpenAI는 주로 GPT 시리즈에 집중하는 접근 방식을 취하고 있어, 특정 모델에 의존하는 경향이 있습니다.

  • AWS는 다양한 글로벌 기업들과 협력하여 멀티 LLM 접근 방식을 채택, 데이터 분석의 효율성을 극대화하여 뛰어난 성과를 거두고 있습니다.

  • 5-2. 멀티 LLM 접근 방식의 장점

  • AWS의 멀티 LLM 접근 방식은 고객에게 다양한 모델을 제공하며, 특정 요구에 맞게 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다. 예를 들어, 식신은 AWS의 아마존 베드록을 활용하여 LLM 기반의 AI 대시보드를 구축, 다양한 산업에 걸쳐 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 솔루션을 제공했습니다.

회사제품적용 사례결과
식신아마존 베드록LLM 기반 AI 대시보드외식 산업 데이터 분석
메가존클라우드아마존 베드록LLM 마케팅 솔루션데이터 파이프라인 구축

  • 이 표는 AWS의 멀티 LLM 접근 방식을 통해 다양한 기업들이 어떻게 각자의 필요에 맞게 솔루션을 적용하고 있는지를 보여줍니다.

  • 5-3. 보안 및 규제 준수 기능

  • AWS는 철저한 보안 및 규제 준수 기능을 통해 고객의 데이터를 안전하게 관리합니다. 이는 특히 금융, 공공 부문에서 중요한 요소로, 다양한 산업군의 고객들이 AWS를 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 서비스를 이용할 수 있게 합니다.

  • AWS는 보안과 규제 준수 기능에서의 강점을 바탕으로 다양한 산업에 제공하는 클라우드 솔루션의 안정성을 강조하고 있습니다.

6. AWS의 멀티 거대언어모델 전략 분석

  • 6-1. AWS의 주요 제품 개요

  • AWS의 멀티 거대언어모델 전략의 중심에는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 타이탄(Titan), 그리고 클로드(Claude)라는 주요 제품이 있습니다. AWS는 각 제품을 통해 다양한 생성형 AI 애플리케이션을 지원하고 있으며, 이를 통해 여러 산업에서의 활용 사례를 발굴하고 있습니다.

  • AWS는 자연어 처리 기술을 기반으로 한 다양한 애플리케이션을 개발 및 제공하고 있습니다. 이는 생성형 AI의 현장에서의 활용성을 높이는 중요한 요소입니다.

제품명기능주요 사용 사례
아마존 베드록생성형 AI 앱 구축다양한 산업에서 맞춤형 AI 솔루션
타이탄대규모 언어 모델고급 자연어 처리 및 분석
클로드AI 기반 데이터 분석예측 분석 및 비즈니스 인텔리전스

  • 이 표는 AWS의 주요 LLM 제품들을 요약한 것입니다. 각 제품은 고유의 기능과 사용 사례를 통해 시장에서의 경쟁력을 확보하고 있습니다.

  • 6-2. 생성형 AI 시장의 확장 가능성

  • 생성형 AI는 빠르게 성장하고 있으며, AWS는 이 시장에서의 리더십을 강화하고 있습니다. 주요 경쟁사와의 차별성을 통해 AWS는 지속적인 성장을 목표로 하고 있습니다.

  • 샘 알트만 오픈AI CEO의 발언은 생성형 AI 시장의 중요성 및 도전 과제를 강조하고 있습니다. 이와 같은 AI 리더들의 발언은 AWS의 전략적 방향성에도 중요한 영감을 제공합니다.

회사명주요 AI 모델주요 전략
오픈AIGPT-4사회적 책임 강조
구글PaLM225개 제품 통합
AWS타이탄클라우드 기반 AI 생태계 구축

  • 이 표는 주요 생성형 AI 제공업체들의 전략을 비교한 것입니다. AWS는 클라우드 인프라를 기반으로 한 생태계 구축에 집중하고 있습니다.

  • 6-3. 다양한 산업에서의 활용 사례

  • AWS의 멀티 LLM 전략은 다양한 산업에서 활용되고 있으며, 이는 AWS의 지속 가능한 성장에 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • AWS의 AI 솔루션은 의료 분야에서도 큰 역할을 하고 있습니다. 이는 다양한 산업에 걸쳐 AWS의 기술력이 인정받고 있는 좋은 사례입니다.

산업 분야주요 활용 사례기대 효과
의료빅데이터 플랫폼정확한 진단 및 치료
엔터프라이즈생성형 AI 앱 스튜디오비즈니스 프로세스 개선
제조예측 분석효율성 증대 및 비용 절감

  • 이 표는 AWS의 멀티 LLM 전략이 다양한 산업에서 활용된 예시를 보여줍니다. 이를 통해 각 산업에서의 기대 효과를 명확히 알 수 있습니다.

7. 결론

  • 아마존 베드록을 중심으로 한 AWS의 멀티 LLM 전략은 다양한 산업에서의 생성형 AI 애플리케이션 구축을 지원하며, 경쟁사와의 차별성을 확보하고 있습니다. 이러한 전략은 AWS가 생성형 AI 시장에서 지속적으로 성장하고, 투자 가치가 높은 기업으로 평가될 수 있는 중요한 요소입니다.

8. 용어집

  • 8-1. 아마존 베드록(Amazon Bedrock) [생성형 AI 플랫폼]

  • AWS가 제공하는 관리형 생성형 AI 플랫폼. 다양한 파운데이션 모델을 단일 API로 통합하고, 이를 통해 기업이 맞춤형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있게 합니다.

  • 8-2. 타이탄(Titan) [거대 언어 모델]

  • 아마존이 자체 개발한 거대 언어 모델로, 다양한 생성형 AI 애플리케이션에서 활용됩니다.

  • 8-3. 클로드(Claude) [거대 언어 모델]

  • 앤스로픽이 개발한 거대 언어 모델로, 아마존 베드록을 통해 지원되어 다양한 AI 애플리케이션에서 사용됩니다.

9. 출처 문서