AWS re:Invent 2025, 자동차·제조업의 미래를 열다!

AWS는 자율주행차(AV) 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 개발을 위해 Trainium3 UltraServer를 출시하고, 차세대 Trainium4 칩에 대한 로드맵을 공개했다. Trainium3 UltraServer는 Trainium2 대비 4.4배 향상된 컴퓨팅 성능과 4배 높은 에너지 효율성을 제공하며, AI 훈련 및 추론 워크로드에 최적화되었다. 또한, Amazon S3 객체 최대 크기를 50TB로 확장하여 대규모 센서 데이터셋의 저장 및 분석을 지원한다. 이러한 인프라 개선은 복잡한 주행 시나리오를 추론하는 AI 에이전트 개발을 가속화하고, 자율주행 기술의 발전을 뒷받침한다.

AWS는 개발자들이 사양 기반 개발(spec-driven development)을 통해 개념부터 프로덕션까지 전 과정을 진행할 수 있도록 지원하는 AI IDE인 Kiro를 출시했다. Kiro는 Kiro 자율 에이전트, AWS Security Agent, AWS DevOps Agent 등 새로운 유형의 AI 에이전트를 제공하며, 특히 소프트웨어 정의 차량 개발 분야에서 고객의 요구사항을 빠르게 구현할 수 있도록 지원한다. 또한, Graviton5 기반 Amazon EC2 인스턴스를 통해 이전 세대 대비 최대 25% 더 높은 성능을 제공하여 SDV 개발 환경을 개선한다. 이러한 기술들은 소프트웨어 중심의 자동차 개발을 가속화하고, 개발 효율성을 높이는 데 기여할 것이다.

AWS는 Amazon Nova 2 모델 패밀리를 통해 음성, 채팅, 디지털 채널을 아우르는 고객 상호작용 옵션을 확장하고, Amazon Bedrock AgentCore를 통해 대규모 에이전트 구축 및 배포를 지원한다. Toyota Motor North America는 Amazon Bedrock을 활용하여 RAG 기반 딜러 어시스턴트를 구축하고, Cox Automotive는 Amazon Bedrock AgentCore와 Strands Agents를 활용하여 에이전트 AI 제품을 프로덕션에 배포했다. 이러한 사례들은 AI 기반의 고객 경험 혁신을 보여주며, 기업들이 고객과의 소통 방식을 개선하고 효율성을 높이는 데 기여한다.

AWS는 Amazon Bedrock AgentCore를 통해 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 배포를 지원하고, Strands Agents의 엣지 디바이스 지원을 통해 제조업체들이 AI 솔루션을 확장할 수 있도록 돕는다. Audi는 AWS에서 훈련된 AI 기반 품질 검사 모델을 활용하여 용접 조인트를 검사하고, Rivian은 AWS Outposts Gen2를 사용하여 엣지에서 미션 크리티컬 공장 애플리케이션을 실행한다. 이러한 사례들은 AI를 활용한 제조 공정의 효율성 향상과 품질 개선을 보여주며, 제조업체들이 생산성을 높이고 혁신을 추진하는 데 기여한다.

AWS는 5GHz 프로세서와 3TiB 메모리를 갖춘 새로운 메모리 최적화 고주파수 EC2 X8aedz 인스턴스를 출시하여 제품 엔지니어링 팀의 시뮬레이션 전후 처리 및 대규모 엔지니어링 데이터셋 처리를 지원한다. 또한, Amazon SageMaker HyperPod를 통해 엔지니어링 AI 모델의 훈련 및 반복 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. AWS Transform은 Windows .NET 애플리케이션, VMware 환경, 메인프레임을 현대화하기 위한 에이전트 기능을 확장하여 코드 및 애플리케이션 현대화를 가속화한다. Mercedes-Benz는 GenAI와 AWS의 에이전트 리팩토링을 활용하여 메인프레임 기반 시스템을 현대화하고, BMW는 에이전트 AI 기반 리팩토링을 통해 메인프레임 마이그레이션의 위험을 줄였다.