[AWS 서밋 서울 2026⑥] 1만2000개 일자리와 15조원, 그 다음은?

존 펠턴 아마존웹서비스(AWS) 최고재무책임자(CFO)가 20일 서울 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026' 기조연설 무대에 올라 한국 시장을 향한 AWS의 장기 투자 청사진을 공개했다. 한국을 단기적 매출처가 아닌 글로벌 AI 전략의 핵심 거점으로 못박는 메시지였다.

펠턴 CFO는 "한국에서 1만2000개의 일자리와 15조언을 투자한다"면서 "한국 전역에 최대 1만2000개의 새로운 일자리를 의미하고 한국 경제에 약 15조원의 기여를 뜻하며 AI 제품 역량을 갖춘 30만명 이상의 인재를 양성하는 것을 의미한다"고 밝혔다.

그는 "새로운 AI 시대를 맞이할 준비가 된 한 세대의 흥분된 모습"이라고 덧붙였다.

투자의 명분은 한국 시장의 잠재력이다.

펠턴 CFO는 "왜 한국인가"라며 "한국은 오늘날 세계에서 가장 전략적으로 중요한 생태계 중 하나며 여러분 모두는 세계적 수준의 인프라와 연결성을 갖추고 있고 반도체와 제조 금융서비스를 비롯한 다양한 분야에 걸쳐 역동적인 기업 생태계를 보유하고 있다"고 평가했다. 그는 이어 "엔지니어링과 연구를 비롯한 다양한 영역에서 뛰어난 인재가 있고 AI 시대를 선도하고 'AI 하이웨이' 비전을 추진하려는 야망을 가진 정부도 있다"고 덧붙였다.

한국 시장에 대한 진단은 곧장 AWS의 역할 규정으로 이어졌다.

펠턴 CFO는 "한국은 AI 시대를 선도할 준비가 되어 있고 AWS는 그 리더십을 뒷받침할 인프라와 제품 서비스를 갖추고 이곳에 와 있다"며 "그래서 오늘 이 자리에 있는 것이 이렇게 흥분된다"고 말했다. 클라우드 사업자 간 한국 인프라 투자 경쟁이 격화되는 시장 흐름 속에서 AWS가 '리더십을 뒷받침하는 파트너'라는 포지션을 명확히 잡고 들어간 셈이다.

서밋의 주제로 내건 '에이전틱 AI와 피지컬 AI'에 대한 의미부여도 이어졌다.

사진=최진홍 기자

펠턴 CFO는 "이번 서밋의 주제인 에이전틱 AI와 피지컬 AI는 인공지능이 할 수 있는 일에 있어서의 근본적인 진보를 의미한다"며 "우리는 질문에 답하는 AI에서 한 걸음 더 나아가 전체 워크플로우 전반에 걸쳐 자율적으로 추론하고 계획하고 실행하는 AI의 시대로 옮겨가고 있다"고 진단했다. 한국이 오늘날 선도하는 산업과 내일 만들어낼 산업 모두에 대해 그는 "우리 커리어에서 볼 수 있는 가장 큰 단일 경제 기회"라며 "AWS는 바로 이곳 한국에 인프라를 구축하고 모든 것을 지원할 도구를 만들고 있다"고 강조했다.

펠턴 CFO에 이어 무대에 오른 인물은 제이슨 베넷(Jason Bennett) AWS 글로벌 스타트업 부문 부사장이다.

베넷 부사장은 발명의 출발점을 '왜'라는 질문에서 찾는다고 입을 열었다. 그는 "역사 속 모든 위대한 발명은 단 하나의 단어에서 시작됐다"며 "왜라는 질문이다. 왜 이 방식으로 해야 하는가, 왜 더 좋아질 수 없는가, 왜 더 빨라지거나 더 단순해질 수 없는가, 왜 우리는 오늘의 한계를 내일의 경계로 받아들여야 하는가라는 질문"이라고 풀어냈다.

베넷 부사장은 AWS가 'why'에 이어지는 'why not'에 주목한다고 설명했다. 그는 "왜 다음에는 더 강력한 무언가가 온다. 왜 안 되는가라는 질문"이라며 "스타트업 창업자가 산업 전체를 뒤집을 아이디어를 스케치할 때 또는 연구자가 막대한 처리 능력이 필요한 가설을 세울 때 그들이 무엇에도 발목 잡히기를 원하지 않는다"고 말했다. 그는 "AWS는 여러분의 상상력과 현실 사이의 모든 장벽을 제거하고자 한다"며 "빌더는 무엇이든 만들 수 있는 자유와 권한을 가져야 한다는 것이 우리의 믿음"이라고 강조했다.

대표 사례로 제시된 곳은 제인 구달 박사의 연구소였다. 베넷 부사장은 "65년 넘게 제인 박사와 연구진은 야생에서 침팬지 행동을 기록해 왔다"며 "세계에서 가장 포괄적인 영장류 연구 아카이브 중 하나"라고 소개했다. 그러나 그는 "데이터 대부분은 손으로 쓴 메모와 필름 릴 수십 년에 걸친 관찰 자료 같은 아날로그 형태로 잠겨 있었다"고 한계를 짚었다.

해법은 클라우드와 AI의 결합이었다.

베넷 부사장은 "제인 구달 연구소는 AWS와 협력해 그 데이터로 할 수 있는 일을 변화시켰다"며 "아마존 베드록과 세이지메이커를 활용해 손으로 쓴 현장 노트를 디지털 포맷으로 전환했다"고 밝혔다. 여기에 옥스퍼드 대학이 개발한 침팬지 얼굴 인식 도구를 결합해 종합적인 AI 기반 연구 플랫폼을 구축했다는 설명이다. 그는 "이제 연구자들은 수십 년치 정보로부터 배울 수 있고 특정 침팬지를 이름으로 식별하며 행동을 추적할 수 있고 어미 침팬지가 새끼를 어떻게 가르치는지까지 탐구할 수 있다"고 의미를 부여했다. 65년 연구 자산이 새로운 발견을 위한 데이터로 깨어났다는 메시지였다.

AI 에이전트가 가장 먼저 일하는 방식을 바꾸는 영역은 소프트웨어 개발이다. 베넷 부사장은 "에이전트로 우리는 소프트웨어를 만드는 방식을 완전히 재구성하고 있다"며 "AI 기반 소프트웨어 개발 도구는 지난 1년간 인라인 탭 자동완성에서 함수 전체 작성, 다단계 작업 완수까지 빠르게 진화해 왔다"고 진단했다.

그는 나아가 도구가 강력해질수록 한 가지 결정적 간극이 드러났다고 짚었다. "코드는 생성되지만 빌더가 그 과정을 안내하거나 팀의 표준에 맞게 정렬할 수 없었다"는 지적이다.

이 간극을 메우기 위해 만든 솔루션이 바로 코딩 어시스턴트 키로(Kiho)다. 베넷 부사장은 "AI 기반 소프트웨어 개발의 흥미로운 부분을 가져오되 개발자가 정말로 필요로 하는 구조를 더하고자 했다"고 개발 배경을 밝혔다. 영상으로 소개된 개발자 인터뷰는 키로의 효과를 단적으로 보여줬다. 한 개발자는 "키로를 통해 지난 5개월 동안 지난 10년 동안보다 더 많은 코드를 출시할 수 있었다"고 말했고, 또 다른 사용자는 "0에서 PoC까지 10배 더 빨리 갈 수 있다"고 평가했다. "내 두뇌가 문제를 푸는 방식 그대로 작동한다"는 발언도 나왔다.

키로 다음으로 소개된 도구는 일상 업무를 재설계하는 아마존 퀵(Amazon Quick)이다.

베넷 부사장은 "여러분이 직장에서 시간을 어떻게 쓰는지 생각해 보면 검색과 요약 맥락 전환 같은 본인의 전문성이 실제로 필요하지 않은 작업에 매일 몇 시간을 잃고 있을 수 있다"며 "때로는 일하는 방식 자체가 일이 되지 않는다"고 지적했다. 그는 "이것이 우리가 아마존 퀵을 만든 이유"라고 설명했다.

퀵은 최근 로컬 파일과 캘린더 이메일 다른 앱을 한데 묶는 기능을 확장한 상태다. 베넷 부사장은 무대에서 직접 시연 사례를 들었다. 그는 "고객 미팅을 준비할 때 퀵이 현재 로드맵의 관련 파일을 활용하고 머신에서 이메일과 슬랙 스레드 어카운트 팀의 브리핑까지 한 층으로 쌓아 올린다"며 "프레젠테이션과 임원 브리핑 문서를 만들 수 있고 팀 전체를 조율하기 위한 이메일도 보낼 수 있다"고 설명했다.

도입 효과는 글로벌 제조업체 3M 사례로 제시됐다.

베넷 부사장은 "3M의 영업 매니저들은 1만명의 영업 사원 팀 전반에 걸친 영업 기회 정보를 수집하는 데 시간을 덜 쓰고 성장을 이끄는 데 더 많은 시간을 쓰고 싶어했다"며 "아마존 퀵을 사용해 우선순위 거래의 요약을 빠르게 생성하고 거래 종결을 위한 리스크를 식별할 수 있었다"고 밝혔다. 그는 "퀵은 일반적인 준비 시간을 5시간에서 단 몇 분으로 줄여줬다"며 "영업 사원과 더 전략적인 코칭 대화를 할 수 있는 데이터와 시간을 되돌려줬다"고 평가했다.

이런 가운데 기업 IT 환경의 무게를 짓누르는 레거시 시스템 문제로 화제가 옮겨갔다. 베넷 부사장은 "IT 예산의 70%가 단순히 레거시 시스템을 유지하고 불을 켜두는 데 소모된다고 추정된다"며 "현대화를 통해 그 일부를 되찾을 수 있지만 현대화는 어렵고 완료까지 수년이 걸릴 수 있다"고 지적했다.

이를 풀기 위한 도구가 AWS 트랜스폼(AWS Transform)이다. 그는 "AWS 트랜스폼은 VM웨어와 메인프레임 같은 레거시 플랫폼의 현대화를 가속한다"며 "트랜스폼은 이미 100만 시간 이상의 수동 마이그레이션 작업을 절감했고 메인프레임 코드 10억줄 이상을 전환했다"고 성과를 공개했다.

확장판도 발표됐다. 베넷 부사장은 "모든 현대화를 지원하면 어떨까라는 질문을 스스로에게 던졌다"며 "그래서 AWS 트랜스폼 커스텀을 만들었다"고 밝혔다.

그는 "이제 어떤 코드나 API 런타임 심지어 회사 고유의 프로그래밍 언어나 프레임워크까지 현대화할 수 있는 맞춤형 전환 에이전트를 만들 수 있다"며 "각 실행과 코드 변경으로부터 학습해 정확도가 지속적으로 향상되고 각 전환이 더 신뢰할 수 있고 효율적이 된다"고 설명했다.

한국 적용 사례도 함께 공개됐다. 베넷 부사장은 "한국의 대표적인 여행 레저 티켓 판매 기업 노유니버스가 그렇게 했다"며 "성장을 지원하고 확장성을 개선하기 위해 레거시 온프레미스 애플리케이션을 현대화해야 했다"고 배경을 들었다. 도입 결과는 구체적인 수치로 제시됐다. 그는 "AWS 트랜스폼을 통해 노유니버스는 엔지니어링 효율성을 높이고 개발 노력을 줄였으며 대규모 애플리케이션 현대화를 위한 반복 가능한 모델을 구축했다"며 "150만줄의 코드를 단 10시간 만에 전환했고 개발팀에 3배의 생산성 향상을 가져왔으며 개발 비용을 50% 절감했다. 모두 6주 스프린트 안에 이뤄낸 일"이라고 밝혔다.

회사 입장에서 의미하는 바도 분명했다. 베넷 부사장은 "이 접근법은 회사가 수동 작업을 줄이고 현대화 일정을 몇 달에서 몇 주로 가속화하며 더 유연한 클라우드 기반 아키텍처로 전환할 수 있도록 도왔다"고 정리했다. 그는 "에이전트가 우리의 많은 고객에게 가치를 전달하는 방식을 보게 되어 매우 기쁘다"는 소회도 잊지 않았다.