“AI는 좋은데, 개발 리소스가 없습니다”

기업에서 AI 도입을 논의할 때 가장 자주 나오는 말입니다.

• 모델은 필요하지만 개발자가 부족하고
• 인프라는 복잡해 보이고
• 운영과 보안, 비용까지 생각하면 시작이 망설여집니다

이런 상황에서 Amazon Web Services(AWS) 가 최근 분명한 방향을 제시하고 있습니다.

“AI를 쓰기 위해, 더 이상 서버를 만들 필요는 없다.” 바로 Serverless AI 입니다.

Serverless AI란 무엇인가?

Serverless AI는 말 그대로 서버를 직접 구성하거나 관리하지 않고 AI를 사용하는 방식입니다.

• 서버 용량 고민 ❌
• 인프라 운영 ❌
• 모델 배포 자동화 고민 ❌

필요한 것은 단 하나입니다.
“어떤 AI 기능을 쓰고 싶은가”
AWS는 이미 이 구조를 현실로 만들고 있습니다.

왜 AWS는 ‘Serverless AI’로 가고 있을까?

기존 AI 도입 구조는 이랬습니다.

1. 인프라 구성
2. 개발 환경 세팅
3. 모델 배포
4. 운영 및 모니터링
→ AI보다 운영이 더 어려운 구조

AWS는 이 문제를 정확히 짚었습니다.
AI 도입의 장애물은 ‘모델’이 아니라 운영 복잡도와 개발 의존성이라는 점입니다.
그래서 AWS는 바로 쓰는 AI로 진화하고 있습니다.

코드 없이 AI를 쓰는 핵심 AWS 서비스들

1. Amazon Bedrock – AI 모델을 API처럼 쓰다.

Amazon Bedrock 은 AWS가 제공하는 생성형 AI 플랫폼입니다.

특징은 명확합니다.

• 모델 학습 ❌
• 인프라 구성 ❌
• 복잡한 세팅 ❌

API 호출만으로 생성형 AI 사용 가능
텍스트 생성, 요약, 분류, 질의응답까지 개발 없이도 바로 업무에 적용할 수 있습니다.

2. AWS Lambda – 서버 없는 AI 실행 구조

AWS Lambda 는 Serverless AI의 실행 엔진입니다.

• 필요할 때만 실행
• 사용한 만큼만 비용 발생
• 자동 확장 기본 제공

즉, AI 기능을 ‘기능 단위’로 붙이는 구조가 가능해집니다.

3. 콘솔 중심 UI – 개발자가 아니어도 가능

AWS는 최근 콘솔 기반 설정 경험을 빠르게 강화하고 있습니다.

• 클릭 기반 설정
• 미리 정의된 템플릿
• 보안·권한 자동 연계

이제 AI 도입은 IT 기획자·데이터 담당자도 직접 시도할 수 있는 영역이 되었습니다.

Serverless AI가 바꾸는 기업 AI 도입 방식

특히 PoC 단계에서 일단 써보고 판단이 가능해진 것이 가장 큰 변화입니다.

이런 기업이라면 Serverless AI가 특히 잘 맞습니다

• AI 아이디어는 있지만 개발 리소스가 부족한 기업
• 내부 시스템에 AI 기능을 빠르게 붙이고 싶은 기업
• 비용·보안·운영 리스크를 최소화하고 싶은 기업
• PoC → 확장까지 빠르게 검증하고 싶은 조직

즉, AI를 ‘연구’가 아니라 ‘업무 도구’로 쓰고 싶은 기업입니다.

중요한 건 기술이 아니라 ‘도입 방식’

Serverless AI의 핵심은 최신 기술이 아닙니다.

• 얼마나 빨리 시도할 수 있는가
• 실패 비용이 낮은가
• 확장 가능한 구조인가

AWS는 이 질문에 가장 현실적인 답을 내놓고 있습니다.
AI를 도입하는 가장 좋은 방법은 가볍게 시작해서 잘 되는 것만 키우는 것입니다.
Serverless AI는 그 시작점을 지금보다 훨씬 낮춰주고 있습니다.

출처: Amazon Web Services 공식 블로그 및 문서(AWS Korea Blog, Amazon Bedrock·AWS Lambda 공식 가이드)
기획: 도예원