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[IT뉴스][인터뷰] 루크 앤더슨 AWS 아태·일본 총괄 “작업에 맞는 AI 모델 골라 써야… 업무 단계마다 최적 제품 달라”

온카뱅크관리자

2026-11-08 06:07:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> “국내 서버 이용 여부, 모델 선택 변수로” AWS, 앤트로픽 클로드 오퍼스5·소넷5 국내 인리전 제공 “모든 걸 해결하는 단 하나의 모델은 없다” 
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 “전 세계에 상업용 인공지능(AI) 모델은 450개가 넘고, 오픈웨이트(가중치 공개)·오픈소스(개방형) 모델은 200만개 이상이 있습니다. 기업은 대체로 같은 모델에 똑같이 접근할 수 있습니다. 모델을 고를 때 해당 국가 안에 있는 서버에서 쓸 수 있는지가 점점 더 중요해지고 있습니다.”
 루크 앤더슨 아마존웹서비스(AWS) 아시아태평양 및 일본 데이터·인공지능(AI) 부문 총괄은 지난달 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 조선비즈와 만나 이같이 말했다.
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 <img alt="루크 앤더슨 AWS 아시아태평양 및 일본 데이터·인공지능(AI) 부문 총괄이 지난달 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 진행된 조선비즈와 인터뷰에서 발언하고 있다. /AWS 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/08/chosunbiz/20261108060241405oexg.jpg" data-org-width="3000" dmcf-mid="U2FzWmyOkV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/08/chosunbiz/20261108060241405oexg.jpg" width="658">
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 루크 앤더슨 AWS 아시아태평양 및 일본 데이터·인공지능(AI) 부문 총괄이 지난달 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 진행된 조선비즈와 인터뷰에서 발언하고 있다. /AWS 제공
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 AWS는 최근 앤트로픽 클로드 오퍼스5, 소넷5를 아마존 베드록(Bedrock)에서 인리전(in-region·국내 서버 기반)으로 제공한다고 발표했다. 인리전은 AI 모델의 추론과 데이터 처리가 특정 클라우드 리전(데이터센터 권역) 안에서 이뤄지는 방식이다. 고객 정보가 해외 서버로 넘어가지 않아, 데이터 국외 이전에 제약이 있는 금융·공공·의료 기관이 규제 부담을 덜 수 있다. AWS는 앤트로픽 모델을 국내 인리전으로 제공하는 유일한 클라우드 서비스 제공 사업자(CSP)다.
 앤더슨 총괄은 “고객에게 더 많은 선택권과 유연성을 주기 위해 서울 리전에서 앤트로픽 모델을 제공하기로 했다”고 말했다. 아마존 베드록에서는 클로드 오퍼스5뿐 아니라 GPT, 메타·미스트랄 등 오픈웨이트 모델도 쓸 수 있다. 앤더슨 총괄은 “모든 걸 해결하는 단 하나의 모델은 없다”며 “핵심은 고객의 선택권”이라고 강조했다. 다음은 일문일답.
 ─AI가 에이전트로 진화하면서 기업이 AI 모델을 고르는 기준이 달라지고 있나.
 “AI로 더 복잡한 업무를 처리하고자 하며, 모델을 고르는 기준이 바뀌고 있다. 과거에는 ‘문서를 요약해 줘’ ‘이미지를 만들어 줘’처럼 프롬프트를 입력해 결과를 받는 식이었다. 지금은 업무의 전 과정을 AI로 관리하려는 기업이 많다. 하나의 업무에도 여러 단계가 있어 모델 하나로 모든 단계를 처리하기는 어렵다. 단계마다 어떤 모델이 가장 적합한지 살펴보는 기업이 늘고 있다.
 전 세계에 상업용 AI 모델은 450개가 넘고, 오픈웨이트·오픈소스 모델은 200만개 이상이 있다. 기업은 대체로 같은 모델에 똑같이 접근할 수 있다. 모델을 고를 때 해당 국가 안에 있는 서버에서 쓸 수 있는지가 점점 더 중요해지고 있다.”
 ―에이전트의 두뇌는 프런티어 모델과 특화 소형 모델 중 어느 쪽이 적합한가.
 “업무의 종류와 규모가 다양해지며 고객은 여러 모델을 함께 검토하고 있다. 소형·대형 언어 모델, 주요 AI 기업의 폐쇄형 모델, 오픈웨이트 모델이 모두 쓰인다. 중요한 건 작업에 맞는 모델을 고르는 것이다. 같은 기업이라도 사내 업무에 클로드 코워크를, 고객 응대에 오픈웨이트 모델을 쓰는 식으로 모델을 나눠 쓸 수 있다. 예를 들어 신한은행은 AWS의 에이전트 플랫폼 ‘에이전트코어’로 고객 상담 에이전트를 구축하며 프런티어 모델 대신 오픈웨이트 모델을 써 고객 감정 분석의 정확도를 높였고, 비용은 기존의 약 18분의 1로 줄였다. ”
 ―실제 도입은 더딘 것 같다.
 “이제 막 첫발을 뗀 단계다. 최근 통계를 보면 한국 근로자의 약 58%가 AI 도구를 쓰고 있고, 이 중 81%가 생산성 향상을 체감하고 있다. 반면 AI 에이전트를 인지한 한국 기업은 약 37%, 실제 업무에 전면 도입한 곳은 8%에 불과하다. 그만큼 기업이 AI 에이전트의 효과를 누릴 기회가 크다는 뜻이다. 이를 위해선 전략부터 제대로 세워야 한다. 규정을 지키고 보안을 확보하며, 데이터를 체계적으로 관리하는 기반을 갖춰야 한다.”
 ―시범 도입에 성공한 에이전트도 실제 운영 단계에선 고전한다.
 “개념검증(PoC)에서 실제 운영으로 넘어가지 못하는 건 기술보다 다른 요인 때문인 경우가 많다. 처음부터 명확한 전략과 성공 기준을 세웠는지, 대규모로 운영하기에 적합한 모델을 골랐는지를 따져봐야 한다. 단순한 작업을 최첨단 모델로 시험했다면, 실제 운영 단계에서 비용이 감당하기 어려운 수준으로 불어날 수 있다. 최근 고객들과 많이 나누는 이야기는 운영이다. 이제는 무엇을 만들었는지보다 어떻게 운영하는지가 중요하다. 안전과 보안은 확보됐는지, 비용 효율은 계속 유지할 수 있는지, 에이전트가 무엇을 하는지 추적할 수 있는지를 따져야 한다.”
 ―에이전트 관리는 조직 내 어느 부서가 맡아야 하나.
 “특정 부서가 아니라 조직 전체가 함께 책임져야 한다. 먼저 경영진이 비전과 방향을 분명히 제시해야 한다. IT 조직은 시스템이 안전하고 비용 효율적으로 운영되도록 하고, 인사·영업 등 현업 부서는 필요한 요구 사항을 정하고 기대한 효과가 실제로 나는지 판단하는 역할을 해야 한다.
 권한 관리도 중요하다. 사람 직원과 ‘디지털 직원’인 에이전트 모두 신원과 접근 권한을 갖춰야 한다. 에이전트는 처음 만들어진 상태에서는 신뢰할 수 없다는 전제에서 출발해야 한다. 적절한 인증을 거치게 하고, 어떤 데이터에 접근할 수 있고 없는지 가드레일을 세워야 한다. 에이전트가 스스로 여러 도구를 호출하고 코드까지 생성하는 만큼 통제는 더 중요해진다. 아직은 사람이 작업 과정에 개입하는 경우가 많아, 사람이 무엇을 하는지도 함께 살필 수 있어야 한다.”
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 루크 앤더슨 AWS 아시아태평양 및 일본 데이터·인공지능(AI) 부문 총괄이 지난달 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 진행된 조선비즈와 인터뷰에서 발언하고 있다. /AWS 제공
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 ―한국 기업의 AI 활용 수준은 어떤가. 앞선 분야와 뒤처진 분야는.
 “한국 기업은 AI 도입의 폭이 넓고 규모도 크다. 다른 곳보다 앞서 새로운 길을 개척하는 경우도 많다. 대표적인 곳이 트웰브랩스다. AWS 세이지메이커 하이퍼포드에서 영상 AI 모델을 학습시켰고, 이 모델은 이제 아마존 베드록을 통해 전 세계에서 쓰인다. 최근 빠르게 떠오르는 분야는 피지컬 AI다. 트웰브랩스가 영상 AI에서 그랬듯, 한국 기업이 피지컬 AI에서 세계를 이끌기 시작했다.
 과제는 AI 활용 역량이다. 한국만이 아닌 전 세계 공통 과제다. 조직 구성원이 AI를 얼마나 능숙하게 쓰느냐가 AI 도입 성과를 가른다. 아마존이 전 세계 5000만명 이상을 대상으로 AI 교육에 투자하는 것도 이 때문이다. 활용 역량이 높아질수록 한국 기업의 AI 혁신이 빨라지고, 8%에 머무는 AI 에이전트 도입률도 훨씬 높아질 것이다.”
 ―1년 전과 비교해 기업들이 AI를 대하는 태도가 달라졌다고 느끼나.
 “IT 팀이 주도하는 실험과 PoC에 막대한 투자가 이뤄졌다. 지금은 경영진과 이사회의 인식이 훨씬 성숙해졌다. ‘AI를 해야 하나’를 고민하는 단계를 넘어 ‘AI는 반드시 한다. 다만 안전하고 보안이 확보된 상태로, 하나의 전략 아래 관리해야 한다’로 바뀌었다.”
 ―최근 온디바이스 AI가 늘고 있다. 클라우드의 역할은 어떻게 바뀔 것으로 전망하나.
 “온디바이스 AI와 클라우드 AI는 하나의 아키텍처로 함께 움직일 것이다. 기기는 즉각적이고 단순한 작업을 실시간으로 처리하고, 복잡한 작업은 클라우드가 맡는 형태다. 기기에서 나온 데이터를 안전하고 비용 효율적으로 저장·관리하는 것, 기기에 들어갈 작고 가벼운 모델을 학습시키는 것도 클라우드의 몫이다.”
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