“강력하지만 흩어져 있다” 리인벤트 2025에서 드러난 AWS AI 스택의 통합 한계

AWS는 12월 초 미국 라스베이거스에서 열린 연례 컨퍼런스 리인벤트(re:Invent) 2025에서 클라우드 선두 기업으로서는 이례적으로 신중한 태도를 드러냈다. 엔터프라이즈 AI 분야에서 여전히 의제를 주도할 수 있음을 입증해야 한다는 압박이 행사 전반에 걸쳐 영향을 미친 것으로 보인다.

마이크로소프트(MS)와 구글이 통합형 AI 스택과 워크플로우 기반 에이전트 플랫폼을 앞세워 CIO들의 관심을 강화하는 가운데, AWS 최고경영자 매트 가먼과 주요 임원진은 신규 칩, 모델, 플랫폼 기능을 연이어 공개하며 CIO에게 가장 폭넓고 운영에 최적화된 AI 기반을 제공할 수 있다는 메시지를 강화하려 했다.

그러나 분석가들은 AWS가 이러한 목표를 달성했다고 보지 않는 분위기다.

딜로이트에서 최고 클라우드 전략 책임자로 활동했던 프리랜서 컨설턴트 데이비드 린시컴은 “전보다 가까워지긴 했지만, 아직 완성 단계에는 이르지 못했다”라고 말했다.

강력하지만 ‘완성형 솔루션’으로 보기엔 부족

새로운 기능과 서비스를 활용하기 위해 필요한 엔지니어링 작업은 AWS의 다른 발표에서도 반복됐다. 이로 인해 CIO들의 AI 로드맵을 단순화하기보다 오히려 혼란을 줄 수 있다는 우려가 제기됐다.

행사 이틀째, 스와미 시바수브라마니언은 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore), 베드록(Bedrock), 세이지메이커 AI(SageMaker AI) 전반에 새로운 기능을 추가했다고 발표했다. 기업이 에이전트형 AI 파일럿을 운영 환경으로 확장하도록 지원하겠다는 취지였지만, 린시컴은 기본적으로 개발자의 작업을 가속하는 도구 제공에 초점이 맞춰져 있을 뿐, 여전히 ‘플러그 앤 플레이형 에이전트’를 기본 제공하는 방식과는 거리가 있다고 지적했다.

더큐브 리서치의 수석 애널리스트 폴 내셔워티 역시 바이브 코딩 도구 키로(Kiro) 업데이트나 데브옵스 단순화를 위해 도입된 신규 개발자 중심 에이전트에서도 같은 문제가 반복됐다고 설명했다. 내셔워티는 “AWS는 MS의 코파일럿 스튜디오와 구글 제미나이 에이전트를 정면에서 겨냥하고 있으며, 기능 격차는 줄어들고 있다”라고 말했다. 이어 “하지만 여전히 엔지니어링 부담이 존재한다. MS와 구글은 생산성 도구와의 통합이 더 촘촘하다. AWS도 따라잡고 있지만, 애플리케이션 환경에 따라 팀이 구현 작업에 더 많은 시간을 투입해야 할 수 있다”라고 전했다.

통합된 AI 플랫폼 전략을 제공하는 측면에서도 AWS는 큰 진전을 보여주지 못했다. 분석가들은 AWS가 복잡한 단편화를 해소하기 위해 보다 명확한 ML옵스 경로, 베드록과 세이지메이커 간의 깊은 통합, 모델 구축에서 실제 에이전트 대규모 배포로 이어지는 ‘준비된 패턴’을 제시할 것으로 기대했다.

그러나 린시컴은 베드록·세이지메이커·데이터플레인 간 연결 구조를 AWS가 충분히 문서화하거나 지원하지 못했다고 평가했다. 그는 “여전히 핵심 서비스들이 충분히 통합돼 있지 않다”라며 “거의 모든 작업에 서로 다른 접근법이 남아 있어 일관된 흐름을 만들기 어렵다”라고 지적했다.

린시컴은 AWS의 접근 방식이 MS와 구글의 전략과는 극명하게 대비된다고도 언급했다. MS는 패브릭(Fabric)을 중심으로, 구글은 데이터와 버텍스 AI 스택을 기반으로 보다 일관된 엔드 투 엔드 스토리를 제시하고 있다는 것이다.

만들 것인가 살 것인가

AWS의 발표 내용을 확인한 뒤 엔터프라이즈 AI 로드맵을 확정하려던 CIO들은 다시 익숙한 갈림길 앞에 서게 됐다. 강력한 기반 도구를 선택할 것인지, 아니면 즉시 사용할 수 있는 완성형 플랫폼을 선택할 것인지다.

가트너 부사장 애널리스트 짐 헤어는 CIO들이 AWS가 새롭게 추가한 모듈형 스택을 충분히 활용하려면 아키텍처 운영 원칙, ML옵스 성숙도, 데이터 거버넌스 기반을 스스로 갖추고 있는지 평가해야 한다고 설명했다.

헤어는 “장기적인 통제력과 맞춤화를 중시하는 CIO에게 AWS는 비교할 수 없는 유연성을 제공한다. 반면 속도와 단순성, 매끄러운 통합을 우선한다면 2026년에도 MS나 구글이 더 실용적인 선택지가 될 수 있다”라고 말했다.

결국 선택의 본질은 언제나 그렇듯, 기업이 AI 플랫폼을 직접 구축할 것인지, 아니면 사서 사용할 것인지에 달려 있다.
dl-ciokorea@foundryco.com