유연성(Flexibility), 주권(Sovereignty), 그리고 세밀한 제어(Granular Control)를 갖춘 차세대 AI 플랫폼. 어떤 모델이든, 어떤 환경에서든, 비즈니스 요구에 맞춰 자유롭게 구축하고 운영하세요.
AI를 프로덕션에서 운영하는 기업들은 공통된 과제에 직면합니다. "새로운 모델이 매주 쏟아지는데, 기존 파이프라인에 적용하려면 매번 재작업이 필요하다", "사업부·팀마다 GPU를 따로 쓰고 모델을 개별 배포하다 보니, 전사 차원의 비용 가시성과 통합 관리가 불가능하다", "API 기반 모델 호출 비용이 통제 불가능한 속도로 증가하고 있다", "클라우드로 확장하고 싶지만, 그동안 투자해 온 온프레미스 GPU 자산도 함께 활용해야 한다" — Flexible AI Platform on AWS는 이러한 프로덕션 환경의 현실적 과제를 정면으로 해결하기 위해 설계된 통합 AI 플랫폼 솔루션입니다.
AWS의 핵심 인프라 서비스(Graviton, GPU/Trainium/Inferentia, EKS, S3 Vectors 등)와 검증된 오픈소스 기술(LangGraph, Mem0, LiteLLM, Langfuse, vLLM, Qwen 등)을 유기적으로 결합하여, 고객이 원하는 모델과 프레임워크를 자유롭게 선택하고, 데이터 파이프라인부터 모델 학습·서빙, 에이전틱 애플리케이션까지 아우르는 풀스택 AI 플랫폼을 단일 환경에서 일관되게 구축·운영할 수 있도록 사전 검증된 레퍼런스 아키텍처와 도입 가이던스를 제공합니다.
AI 스택의 모든 레이어를 비즈니스 요구에 맞춰 자유롭게 선택하고 제어할 수 있습니다. 오픈소스와 프로프라이어터리 모델을 자유롭게 조합하고, 선호하는 프레임워크를 mix and match하며, 모델 가중치부터 데이터 흐름, 인프라 구성까지 완전한 가시성과 제어권을 확보하세요. 신규 모델이 출시되면 라우팅 추가만으로 즉시 도입할 수 있어 AI 혁신 사이클이 가속됩니다.
데이터 레지던시 및 컴플라이언스를 충족합니다. 민감 정보가 외부로 노출되거나 타 고객 GPU 리소스와 공유될 우려 없이, 데이터 주권을 유지하면서 최신 AI 기술을 도입할 수 있습니다.
워크로드별로 최적의 컴퓨트 — GPU, Trainium, Inferentia, Graviton — 를 자유롭게 조합하여 동급 EC2 대비 최대 40-60% 비용을 절감합니다. 토큰 기반 가격과 GPUaaS 모델 사이를 유연하게 전환하여 인프라 지출을 실제 비즈니스 가치에 직접 연동할 수 있습니다.
인프라, 모델, 에이전트 동작, 비용까지 — AI 워크로드의 모든 계층을 단일 화면에서 모니터링합니다. GPU 활용률과 시스템 성능부터 프롬프트별 응답 품질, 모델·팀·프로젝트 단위 세분화된 비용 추적까지, 운영에 필요한 모든 신호를 코드 레벨로 확보합니다.
사전 검증된 레퍼런스 아키텍처와 도입 가이던스를 통해 PoC에서 프로덕션까지의 여정을 수개월에서 수주로 단축합니다. 처음부터 다시 설계할 필요 없이, AWS와 검증된 오픈소스 생태계 위에서 즉시 구축을 시작할 수 있습니다.
AI 인프라의 모든 측면에서 유연성을 제공합니다. 비용·성능·거버넌스 요구가 변화할 때 전체 아키텍처를 다시 설계할 필요 없이, 각 차원에서 자유롭게 전환할 수 있습니다.
GPU, AWS Inferentia/Trainium, Graviton 중 워크로드 특성에 맞는 최적의 컴퓨팅을 자유롭게 선택. 단일 칩이나 인스턴스 유형에 종속되지 않음
오픈소스 프레임워크를 직접 배포·운영하여 모델 가중치, 데이터 흐름, 인프라 구성에 대한 완전한 가시성과 통제권 확보
토큰 기반 과금과 시간당 GPU 과금 사이를 자유롭게 전환. 인프라 비용을 비즈니스 가치와 직접 연동
온프레미스, EC2 기반 Self-hosted, Amazon Bedrock, 외부 LLM을 재설계 없이 유동적으로 이동
모델 최적화부터 스토리지, 플랫폼 엔지니어링, 에이전틱 애플리케이션까지 전체를 아우르는 통합 아키텍처 패턴 제공으로, 고객의 현황과 비즈니스 요구사항에 맞게 점진적 도입 가능
Application 레이어부터 Cloud·On-prem·Edge 인프라까지 전 계층을 포괄하는 구조. 환경에 맞춰 필요한 컴포넌트부터 점진적으로 확장하거나, 통합 플랫폼으로 한 번에 구축할 수 있습니다.
GPU 기반 모델 서빙, AI Gateway, Observability 등 공통 컴포넌트 위에 use case별 컴포넌트를 조합하여 다양한 시나리오를 구현할 수 있습니다.
EKS 위에 self-hosted 모델 서빙 환경을 구축하고 AI Gateway(LiteLLM·Kong), Inference Engines(Ray·SGLang·vLLM), Observability(Langfuse·mlflow), Vector DB를 통합. HuggingFace 네이티브 연동으로 신규 모델에 빠르게 접근하며, 데이터 주권과 시스템부터 AI 레벨까지의 Enhanced Observability를 확보합니다.
Self-hosted, AWS-managed(Bedrock·Nova·SageMaker), 외부 모델(OpenAI·Gemini·Anthropic)을 단일 플랫폼에서 통합 운영. AI Gateway가 workload-optimized routing을 수행해 워크로드별 최적 모델로 코드 변경 없이 라우팅하고, centralized policy management로 거버넌스를 유지합니다.
AWS Native(Bedrock·Strands·AgentCore)로 시작해 EKS 기반 Self-hosted로 확장. Custom Agent workflow(LangGraph·MCP/A2A)와 도메인 특화 SLM을 자유롭게 결합하며, Heterogeneous Compute Allocation(Graviton for planning, GPU for reasoning, Trn/Inf for inference)으로 비용을 최적화합니다.
AWS Cloud와 On-prem을 EKS Hybrid Node로 연결하는 단일 클러스터. 규제·민감 워크로드는 온프레미스, 나머지는 AWS에서 처리하며, 장애 시 AWS로 자동 fallback. 온프렘 학습 + AWS 글로벌 추론 시나리오도 재설계 없이 구현됩니다.
AWS 자체 AI 칩으로 동급 EC2 대비 최대 40-60% 비용 절감과 업계 최고 수준의 OTPS 달성. PyTorch 네이티브 지원과 Neuron Kernel Interface를 통한 fine-grained 튜닝, Neuron Explorer를 통한 실행 흐름 추적을 제공합니다.
아키텍처를 처음부터 구축하는 환경부터 이미 갖추고 있지만 고도화를 원하는 환경까지, 모든 단계에 맞춘 아키텍처와 지원 체계, 스타터 킷을 제공합니다.
Flexible AI 접근법을 통해 AI 인프라 전략을 재정의하고 있는 고객들의 이야기를 곧 만나보실 수 있습니다.
솔루션에 관심이 있으시면 아래 GitHub 채널을 이용하시거나, 담당 AWS 어카운트 팀(SA / TAM)을 통해 연락 부탁드립니다.