이 문서는 AI 동향 섹션의 일부입니다.
참고 이 문서의 범위: Amazon/AWS와 Microsoft의 AI 전략, 모델, 클라우드 AI 플랫폼을 종합 분석합니다. Agent 전략 상세는 AWS, Microsoft & Meta AI Agent 전략을 참고하세요.
Part 1: Amazon / AWS
1. 개요
Amazon은 클라우드(AWS) + 자체 모델(Nova) + 커스텀 칩(Trainium) + AI 어시스턴트(Q) 의 수직 통합 전략을 추구하며, 특히 Anthropic에 대한 대규모 투자 를 통해 최고 성능 모델 접근권을 확보하고 있습니다.2. Amazon Nova 모델 패밀리
2024년 12월 AWS re:Invent에서 발표된 Amazon Nova 는 AWS 자체 개발 Foundation Model 시리즈입니다.2.1 모델 라인업
2.2 Nova의 포지셔닝
Nova의 전략적 목적은 “Anthropic/OpenAI에 대한 의존도를 줄이면서, Bedrock에서의 기본 선택지가 되는 것” 입니다.3. AWS Bedrock — AI 플랫폼
3.1 Bedrock의 진화
Bedrock은 AWS의 관리형 AI 플랫폼 으로, 다양한 Foundation Model을 단일 API로 접근할 수 있게 합니다. 주요 기능 (2025년 기준):3.2 Bedrock Agents
3.3 Bedrock vs 경쟁 플랫폼
4. Amazon Q — AI 어시스턴트
4.1 Q 제품군
4.2 Q Developer 상세
5. 커스텀 칩 전략
5.1 Trainium2
5.2 Inferentia2
6. Anthropic 파트너십
Part 2: Microsoft
7. 개요
Microsoft는 OpenAI 독점 파트너십 + Azure AI 인프라 + Copilot 제품군 + 소형 모델(Phi) 를 통해 엔터프라이즈 AI 시장을 공략하고 있습니다. Office 365 사용자 기반이 가장 강력한 차별점입니다.8. Azure OpenAI Service
9. Copilot 생태계
9.1 제품별 Copilot
9.2 GitHub Copilot 진화
10. Phi 시리즈 — 소형 모델
Phi 시리즈의 전략적 의미는 “소형 모델로도 충분한 작업에 대해 비용 효율적 대안을 제공” 하는 것입니다. 온디바이스 AI, 프라이버시 중시 환경에서 특히 유용합니다.
11. 인프라 투자
12. 경쟁 구도 비교
13. 향후 전망
AWS
Microsoft
참고 Databricks 시사점: Databricks는 클라우드 중립적 데이터 플랫폼으로, AWS/Azure/GCP 모두에서 동일하게 운영됩니다. AI Gateway를 통해 OpenAI, Anthropic, Google 모델을 통합 관리할 수 있으며, 이는 특정 클라우드의 AI 서비스에 종속되지 않는 핵심 차별점입니다. Unity Catalog + Delta Lake 위에서 AI Agent를 구축하면 데이터 거버넌스와 AI를 동시에 해결할 수 있습니다.
참고 자료: