2025 생성형 AI 비교: Vertex AI vs Bedrock 모델·토큰·한도 분석
인공지능(AI) 기술이 매일 놀라운 속도로 발전하며 우리 삶과 비즈니스에 혁명적인 변화를 가져오고 있다는 것은 이제 부정할 수 없는 사실입니다. 특히 생성형 AI는 마치 마법처럼 텍스트, 이미지, 심지어 코드를 만들어내면서 기업의 생산성을 폭발적으로 끌어올릴 잠재력을 보여주고 있습니다. 하지만 이러한 엄청난 잠재력을 현실로 만들기 위해서는 기업이 어떤 AI 플랫폼을 선택하고 어떻게 활용할지가 매우 중요합니다. 여러분은 혹시 어떤 AI 플랫폼을 선택해야 할지, 각 플랫폼이 제공하는 모델과 토큰, 그리고 한도 정책이 미래 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 막연히 고민하고 계실 수도 있습니다.
이번 포스팅에서는 클라우드 AI 시장의 두 거인, 구글 클라우드의 Vertex AI와 아마존 웹 서비스(AWS)의 Bedrock이 2025년에 어떤 모델과 토큰 정책, 그리고 한도를 가지고 경쟁할지 심층적으로 비교 분석해보겠습니다. 단순히 기능 목록을 나열하는 것을 넘어, 각 플랫폼의 철학, 기술적 강점, 그리고 미래 전략을 파헤쳐 여러분이 올바른 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 것이 이 글의 궁극적인 목표입니다. 이 두 플랫폼은 단순히 서비스를 제공하는 것을 넘어, 기업이 인공지능을 실제 비즈니스에 적용하는 방식 자체를 재정의하고 있기 때문에, 그들의 변화 방향을 정확히 이해하는 것은 선택이 아닌 필수라고 할 수 있습니다. 자, 이제 이 두 강력한 플랫폼의 세계로 함께 들어가 볼까요?
생성형 AI 시대의 두 거인: Vertex AI와 Bedrock의 등장 배경
클라우드 기반 AI 플랫폼이 오늘날 기업들에게 필수적인 도구로 자리매김한 데에는 명확하고 설득력 있는 이유들이 존재합니다. 과거에는 기업들이 인공지능 모델을 개발하고 배포하기 위해 고가의 하드웨어를 직접 구매하고, 복잡한 소프트웨어 환경을 구축하며, 전문 인력을 고용하는 등 막대한 초기 투자와 운영 비용을 감당해야만 했습니다. 이는 중소기업뿐만 아니라 대기업에게도 엄청난 부담이었고, 결국 AI 기술 도입의 진입 장벽을 높이는 주된 원인이 되었지요. 하지만 클라우드 컴퓨팅의 등장과 함께 이러한 패러다임은 완전히 뒤바뀌었습니다. 클라우드 기반 AI 플랫폼은 기업이 인프라 관리에 신경 쓸 필요 없이, 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 유연하게 사용하고, 미리 훈련된 고성능 AI 모델들을 즉시 활용할 수 있게 해 주었습니다. 즉, 기업은 자체적으로 데이터 센터를 구축하고 운영하는 부담에서 벗어나, 오직 AI 모델 개발과 비즈니스 가치 창출에만 집중할 수 있게 된 것입니다.
그렇다면 구글과 아마존과 같은 거대 기술 기업들이 왜 이처럼 AI 플랫폼 경쟁에 사활을 걸고 있을까요? 그 이유는 바로 AI가 단순한 기술을 넘어 미래 산업의 핵심 동력이 될 것이라는 확고한 비전 때문입니다. 구글은 수십 년간 축적된 인공지능 연구 역량과 방대한 데이터 처리 기술을 바탕으로 Vertex AI를 선보였습니다. Vertex AI는 구글의 AI 전문성과 MLOps(Machine Learning Operations) 철학이 집약된 플랫폼으로, 개발자가 모델을 구축하고, 배포하며, 관리하는 전 과정에서 최고의 효율성을 제공하는 것을 목표로 합니다 [1]. 다시 말해, 구글은 AI 개발의 복잡성을 줄이고, 기업이 빠르게 AI 모델을 실제 서비스에 적용할 수 있도록 돕는 통합적인 생태계를 구축하는 데 집중하고 있다는 뜻입니다. 마치 잘 정비된 고속도로처럼, 개발자들이 최소한의 노력으로 최대의 성능을 낼 수 있도록 기반을 닦아주는 것이지요.
반면, 아마존 웹 서비스(AWS)는 클라우드 컴퓨팅 시장의 선두주자로서, Bedrock을 통해 광범위한 고객층에게 생성형 AI의 접근성을 확대하는 전략을 펼치고 있습니다. AWS는 이미 수백만 고객사를 보유하고 있으며, 이들이 기존에 사용하던 S3, 람다(Lambda), 세이지메이커(SageMaker) 등 AWS의 다양한 서비스와 Bedrock을 유기적으로 연동시킴으로써, 고객들이 익숙한 환경에서 생성형 AI를 손쉽게 도입할 수 있도록 유도하고 있습니다 [2]. 즉, AWS는 기존 클라우드 인프라의 강력한 확장성과 보안성을 바탕으로, 다양한 파운데이션 모델을 한곳에 모아 고객에게 선택의 폭을 넓혀주는 '모델 마켓플레이스' 역할을 강조하고 있다고 볼 수 있습니다. 마치 다양한 고급 식재료를 한곳에서 편리하게 구매하고 요리할 수 있는 프리미엄 식료품점과도 같다고 생각하시면 이해하기 쉬울 것입니다. 이처럼 Vertex AI와 Bedrock은 각자의 강점과 전략을 바탕으로 기업의 AI 도입을 가속화하고 있으며, 2025년에는 이들의 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상됩니다.
모델 혁신의 최전선: 2025년 예상되는 파운데이션 모델 경쟁 양상
인공지능 모델 혁신의 중심에는 단연 '파운데이션 모델(Foundation Models)'이 존재하며, 이 개념을 정확히 이해하는 것이 생성형 AI의 미래를 예측하는 데 필수적입니다. 파운데이션 모델이란 쉽게 말해, 엄청나게 방대한 양의 데이터(텍스트, 이미지, 코드 등)로 미리 학습되어 다양한 작업에 활용될 수 있는 거대한 인공지능 모델을 의미합니다 [3]. 마치 특정 분야의 전문 지식은 없지만, 세상의 모든 지식을 광범위하게 학습하여 어떤 질문에도 기본적인 답변을 할 수 있는 '만능 박사'와 같다고 할 수 있습니다. 이 모델들은 한 번 잘 훈련되면, 특정 분야의 데이터(예: 법률 문서, 의료 기록, 기업 내부 보고서)를 추가로 학습시키는 '미세 조정(Fine-tuning)' 과정을 통해 특정 비즈니스나 산업에 특화된 AI로 빠르게 변모할 수 있습니다. 이것이 바로 전이 학습(Transfer Learning)이라는 강력한 개념의 핵심입니다. 즉, 맨땅에서 처음부터 모델을 만드는 것이 아니라, 이미 만들어진 견고한 '기반' 위에 필요한 건물을 짓는 것과 같은 이치입니다.
아니, 파운데이션 모델이 그렇게 중요하다는 건 알겠는데, 왜 그걸 '기초 모델'이라고 부르는 거야? 그냥 거대한 AI 모델 아니야?
정말 날카로운 질문입니다! 단순히 '거대한 AI 모델'이라고 부르지 않고 '파운데이션(기초/기반) 모델'이라고 명명하는 데에는 아주 중요한 이유가 있습니다. 이 모델들이 다른 모든 AI 애플리케이션의 '기초'이자 '기반'이 되기 때문입니다. 예를 들어, 여러분이 그림을 그릴 때 스케치북과 연필이라는 기본적인 도구가 있어야 하는 것처럼, 특정 AI 서비스를 만들고자 할 때 파운데이션 모델은 그 서비스가 작동하는 데 필요한 가장 근본적인 지식과 능력을 제공합니다. 이 모델들은 특정 목적을 위해 미리 설계된 것이 아니라, 광범위한 데이터를 통해 언어의 규칙, 이미지의 특징, 코드의 구조 등 세상의 보편적인 패턴을 학습함으로써, 마치 어린아이가 세상을 배우듯 '세상의 기본 원리'를 이해하는 능력을 갖추게 됩니다. 이러한 기본 원리 이해를 바탕으로 다양한 응용 분야로 '전이'되어 활용될 수 있기 때문에 '파운데이션'이라는 이름이 붙은 것입니다. 그래서 이 모델들은 한 번 잘 훈련되면, 고객 서비스 챗봇, 마케팅 문구 생성, 이미지 편집, 코드 자동 완성 등 상상할 수 있는 거의 모든 AI 서비스의 출발점이 될 수 있습니다. 이것이 바로 이 모델들이 '기초'라고 불리는 핵심적인 이유이며, 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
Vertex AI의 모델 생태계: Gemini를 중심으로 한 진화
Vertex AI의 2025년 모델 전략은 단연 'Gemini'를 중심으로 한 다중 모달리티(Multi-modality) 확장에 초점이 맞춰져 있습니다. 구글은 Gemini를 처음부터 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형태의 정보를 동시에 이해하고 추론할 수 있도록 설계했습니다 [4]. 이것이 왜 혁명적이냐면, 기존에는 텍스트 모델, 이미지 모델, 오디오 모델이 각각 따로 존재하여 서로 연동하기 어려웠던 한계를 Gemini가 근본적으로 해결하고 있기 때문입니다. 즉, Gemini는 하나의 통합된 AI가 "이 비디오에서 이 사람이 어떤 말을 하고 있고, 그 주변에 어떤 사물이 있으며, 어떤 감정을 표현하는지"를 동시에 파악하고, 그에 대한 복합적인 답변을 생성할 수 있게 된다는 의미입니다. 이는 마치 인간이 눈, 귀, 코, 입으로 동시에 정보를 받아들여 세상을 종합적으로 인지하는 방식과 매우 유사합니다.
2025년에는 Vertex AI를 통해 제공되는 Gemini의 버전들이 더욱 고도화되어, 실시간 대화 이해, 복잡한 비디오 콘텐츠 분석, 그리고 더욱 정교한 이미지 및 오디오 생성 능력을 선보일 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 음성 기록과 의료 영상 데이터를 동시에 분석하여 진단을 돕거나, 제조 분야에서는 생산 라인의 비디오를 실시간으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하는 데 활용될 수 있을 것입니다. 또한, 코드 생성 및 분석에 특화된 Codey 모델, 고품질 이미지 및 비디오 생성을 위한 Imagen 모델, 그리고 음성 인식 및 합성에 뛰어난 Chirp 모델 등 구글의 다른 전문 모델들도 Gemini와의 시너지를 통해 더욱 발전할 것입니다. 구글은 이러한 모델들을 Vertex AI 플랫폼 내에서 손쉽게 접근하고 미세 조정할 수 있도록 하여, 개발자들이 복잡한 AI 프로젝트를 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 계획입니다. 구글의 이러한 전략은 궁극적으로 '인간처럼 사고하고 소통하는 AI'를 구현하여, 기업이 전혀 새로운 방식으로 고객과 상호작용하고 내부 프로세스를 혁신할 수 있도록 돕는 데 맞춰져 있습니다.
Bedrock의 모델 생태계: 선택의 폭을 넓히는 전략
AWS Bedrock의 모델 전략은 Vertex AI와는 다소 다른, '선택의 폭'을 넓히는 데 집중하는 다자간 접근 방식을 취하고 있습니다. Bedrock은 아마존 자체 개발 모델인 Titan 시리즈(Titan Text, Titan Embeddings)를 제공하는 동시에, 앤트로픽(Anthropic)의 Claude, AI21 랩스(AI21 Labs)의 Jurassic, 코히어(Cohere)의 Command, 스테빌리티 AI(Stability AI)의 Stable Diffusion 등 다양한 선도적인 AI 스타트업들의 모델들을 한곳에 모아 제공합니다 [5]. 이것은 마치 여러분이 원하는 요리를 위해 특정 식료품점에서 다양한 브랜드의 최고급 재료를 직접 고를 수 있는 것과 같습니다. 이처럼 여러 회사의 모델을 한 플랫폼에서 제공하는 것은 기업 고객에게 엄청난 이점을 제공합니다. 왜냐하면 각 모델마다 강점과 특성이 다르기 때문에, 특정 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 모델을 유연하게 선택하고 조합할 수 있기 때문입니다.
2025년에는 Bedrock이 지원하는 모델의 종류가 더욱 다양해지고, 각 모델의 버전 또한 최신으로 업데이트될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 앤트로픽의 Claude는 윤리적이고 안전한 AI 모델 개발에 초점을 맞춰 기업의 규제 준수 및 책임감 있는 AI 구현에 강점을 보입니다 [6]. 반면, AI21 랩스의 Jurassic은 복잡한 텍스트 생성과 요약, 번역 등 언어 이해 능력에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 코히어의 Command는 강력한 임베딩(Embedding) 기능을 통해 검색 및 추천 시스템 구축에 유리할 수 있습니다 [7]. 아마존 자체의 Titan 모델들은 특히 AWS 인프라와의 긴밀한 통합을 통해 최적화된 성능과 비용 효율성을 제공하며, 기업 맞춤형 AI 모델 구축을 위한 견고한 기반을 제공할 것입니다. Bedrock의 이러한 '모델 마켓플레이스' 전략은 특정 벤더에 종속되지 않고 최신 기술을 빠르게 도입하고자 하는 기업들에게 매력적인 선택지가 될 것입니다. 기업은 Bedrock을 통해 다양한 모델을 비교하고 테스트하여 자신들의 특정 워크로드에 가장 적합한 솔루션을 찾아낼 수 있게 되는 것이지요.
모델 선택의 기준: 성능, 비용, 특화 능력
2025년에도 기업들이 AI 플랫폼에서 모델을 선택할 때 가장 중요하게 고려해야 할 세 가지 핵심 기준은 단연 성능, 비용, 그리고 특화 능력입니다. 왜 이 세 가지 요소가 중요할까요? 단순히 '최신 모델'이나 '가장 큰 모델'을 선택하는 것이 항상 최적의 결과를 보장하지 않기 때문입니다. 예를 들어, 아주 복잡하고 창의적인 텍스트를 생성해야 하는 마케팅 캠페인에는 Gemini Ultra나 Claude 3 Opus와 같이 최상위 성능을 가진 다중 모달리티 모델이 유리할 수 있습니다. 이러한 모델들은 미묘한 뉘앙스를 이해하고, 독창적인 아이디어를 제안하며, 다양한 형태의 콘텐츠를 통합적으로 생성하는 데 탁월한 능력을 보여주기 때문입니다. 하지만 만약 단순 고객 문의 응대나 내부 문서 요약과 같이 비교적 정형화된 작업을 처리해야 한다면, 더 작고 비용 효율적인 모델(예: Titan Text Express, Gemini Nano)이 충분한 성능을 제공하면서도 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 불필요하게 고성능 모델을 사용하는 것은 마치 서울에서 부산까지 가는데 초음속 제트기를 이용하는 것과 같다고 비유할 수 있습니다. 물론 빠르게 도착하겠지만, 과도한 비용을 지불해야만 합니다.
또한, 각 모델이 가진 '특화 능력'을 파악하는 것은 매우 중요합니다. 어떤 모델은 코드 생성에 특화되어 있고(예: Codey), 어떤 모델은 이미지나 비디오 처리(예: Imagen, Stable Diffusion)에 강점을 가지며, 또 다른 모델은 윤리적 가드레일이나 특정 산업 분야의 전문 지식 학습에 유리할 수 있습니다. 따라서 기업은 자신들이 해결하고자 하는 비즈니스 문제의 본질을 정확히 이해하고, 그 문제 해결에 가장 적합한 모델의 특화 능력을 고려하여 선택해야 합니다. 예를 들어, 새로운 약물 개발을 위한 과학 논문 분석에는 생의학 지식에 특화된 모델이 필요할 것이고, 고객의 감정을 분석하여 맞춤형 응대를 제공하는 챗봇에는 감성 분석에 뛰어난 모델이 더 효과적일 것입니다.
2025년에는 특히 모델의 '멀티모달' 기능이 비즈니스에 미칠 영향이 더욱 커질 것입니다. 기존에는 텍스트와 이미지를 따로 처리해야 했던 작업들이 Gemini와 같은 통합 모델을 통해 훨씬 효율적으로 이루어질 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 고객이 올린 사진과 함께 남긴 불만 사항을 분석하여 적절한 답변을 생성하고, 동시에 해당 제품의 문제점을 진단하는 시스템을 구축할 때, 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 모델은 훨씬 더 정확하고 신속한 처리를 가능하게 합니다. 따라서 기업은 단순히 현재의 요구사항을 넘어서, 미래 비즈니스 확장을 고려하여 어떤 유형의 데이터와 상호작용할 것인지 예측하고, 이에 맞는 모델을 전략적으로 선택해야만 합니다. 이러한 심층적인 분석 없이는 단순히 AI를 도입하는 것에 그치고, 진정한 비즈니스 혁신을 이루기 어려울 것입니다.
토큰과 컨텍스트 윈도우: AI 소통의 폭과 깊이
생성형 AI 모델과 상호작용할 때 '토큰'이라는 개념을 이해하는 것은 매우 중요하며, 이는 AI가 정보를 처리하는 최소 단위이자 비용 산정의 핵심 기준이 됩니다. 그렇다면 토큰은 정확히 무엇일까요? 토큰은 언어를 처리하기 위해 텍스트를 쪼개는 방식의 한 단위라고 할 수 있습니다. 일반적으로 영어의 경우 한 단어가 하나의 토큰이 될 수도 있지만, 'apple'은 하나의 토큰, 'apples'는 'apple'과 's'로 두 개의 토큰이 될 수도 있습니다. 한국어의 경우에는 더욱 복잡한데, 한글 음절 단위로 쪼개지거나 형태소 단위로 쪼개지는 등 모델마다 다소 차이가 있을 수 있습니다. 예를 들어, '안녕하세요'는 모델에 따라 3개 또는 4개의 토큰으로 인식될 수 있습니다. 쉽게 말해, 토큰은 인간의 언어를 AI가 이해하고 처리하기 쉬운 형태로 '번역'하는 과정에서 생성되는 작은 의미 단위라고 생각하시면 됩니다. 마치 벽돌 하나하나가 모여 건물을 이루듯, 토큰 하나하나가 모여 문장과 의미를 형성하는 것이지요.
토큰? 그냥 글자 수 아니야? 왜 복잡하게 토큰이라고 부르는 건데?
정말 많은 분들이 이렇게 생각하시곤 합니다. 얼핏 생각하면 글자 수와 비슷해 보이지만, 토큰이 글자 수와 다른 핵심적인 이유는 '의미 단위'와 '효율성'에 있습니다. 만약 AI가 모든 글자를 하나하나 따로 처리해야 한다면, 이는 엄청나게 비효율적일 것입니다. 예를 들어, 'transformer'라는 단어를 't', 'r', 'a', 'n', 's', 'f', 'o', 'r', 'm', 'e', 'r' 이렇게 11개의 글자로 처리하는 것보다, 'transform'이라는 단어 자체를 하나의 의미 있는 토큰으로, 그리고 '-er'이라는 접미사를 또 다른 토큰으로 처리하는 것이 훨씬 효율적입니다. 이렇게 함으로써 AI는 단어의 의미나 문법적 구조를 더 빠르게 파악하고, 전체 문장의 맥락을 이해하는 데 드는 계산량을 크게 줄일 수 있습니다. 즉, 토큰화는 AI가 언어를 '더 똑똑하게' 이해하도록 돕는 과정이라고 할 수 있습니다. 또한, 클라우드 서비스 제공업체들이 AI 모델 사용에 대한 비용을 산정할 때 단순히 글자 수가 아닌 이 토큰 수를 기준으로 하는 것은, 모델이 실제로 처리해야 하는 정보의 양과 복잡성을 더 정확하게 반영하기 위함입니다. 그래서 우리는 글자 수 대신 '토큰'이라는 개념에 익숙해져야만 합니다.
컨텍스트 윈도우의 중요성: 긴 대화와 문서 처리 능력
'컨텍스트 윈도우(Context Window)'는 생성형 AI 모델의 '기억력'과 '이해력'을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나이며, 이는 모델이 한 번에 처리하고 기억할 수 있는 토큰의 최대 길이를 의미합니다. 여러분이 친구와 대화할 때, 친구가 방금 했던 말과 그 전에 했던 말을 기억하고 그 맥락 속에서 대화를 이어가는 것과 마찬가지로, AI 모델도 사용자의 이전 질문이나 대화 내용을 기억하고 이를 바탕으로 적절한 답변을 생성해야 합니다. 이때 컨텍스트 윈도우의 길이가 길수록 AI는 더 많은 이전 정보를 '기억'하고 '참조'할 수 있게 됩니다.
컨텍스트 윈도우가 왜 클수록 좋은지 자세히 살펴볼까요? 첫째, 긴 문서 처리 능력이 혁명적으로 향상됩니다. 예를 들어, 수백 페이지 분량의 계약서나 기술 보고서를 AI에게 주고 요약하거나 특정 정보를 추출하라고 지시할 때, 컨텍스트 윈도우가 짧다면 문서를 여러 부분으로 잘라 따로따로 처리해야 하므로 맥락이 끊기고 중요한 정보가 누락될 위험이 큽니다. 하지만 컨텍스트 윈도우가 충분히 길다면, AI는 문서 전체의 내용을 한 번에 파악하여 더욱 정확하고 일관성 있는 요약이나 답변을 제공할 수 있습니다. 둘째, 대화의 일관성과 연속성이 크게 향상됩니다. 긴 시간 동안 이어지는 복잡한 고객 상담이나 기술 지원 대화에서, AI가 이전 대화 내용을 모두 기억하고 있다면 사용자는 매번 정보를 반복해서 설명할 필요가 없어지고, AI는 훨씬 더 자연스럽고 유용한 상호작용을 제공할 수 있습니다. 셋째, 복잡한 추론 능력과 문제 해결 능력이 강화됩니다. 여러 단계의 지시사항이나 다양한 정보를 종합하여 결론을 도출해야 하는 경우, 컨텍스트 윈도우가 길면 모델이 더 많은 관련 정보를 동시에 고려하여 더 정교하고 정확한 추론을 수행할 수 있게 됩니다.
2025년에는 파운데이션 모델의 컨텍스트 윈도우가 지금보다 훨씬 더 확장되어 1M(100만) 토큰 이상이 보편화될 것으로 예상됩니다. 이는 단순히 기술적인 진보를 넘어, 기업이 AI를 활용하여 해결할 수 있는 문제의 범위와 깊이를 완전히 바꿔놓을 것입니다. 1M 토큰은 책 한 권을 넘어선 방대한 양의 정보를 한 번에 처리할 수 있는 능력과 맞먹습니다. 따라서 법률 회사에서는 수십 년간의 판례 데이터베이스를 한 번에 분석하여 최적의 소송 전략을 도출하고, 제약 회사에서는 수많은 논문과 임상 시험 데이터를 종합하여 새로운 약물 후보 물질을 탐색하는 등, 인간의 인지 능력으로는 감당하기 어려운 규모의 정보 처리와 분석이 AI를 통해 가능해질 것입니다. 이러한 컨텍스트 윈도우의 확장은 AI가 단순한 도구를 넘어, 기업의 핵심 의사결정을 돕는 강력한 '디지털 조력자'로 진화하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다.
Vertex AI와 Bedrock의 토큰 및 컨텍스트 전략
Vertex AI와 Bedrock은 각자의 강점을 살려 토큰 처리 및 컨텍스트 윈도우 확장 전략을 추진하고 있으며, 이는 기업의 AI 비용과 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 구글의 Vertex AI는 Gemini와 같은 자체 개발 모델을 통해 최대 컨텍스트 윈도우를 지속적으로 확장하고 있으며, 2025년에는 1M 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 제공하는 Gemini 버전이 광범위하게 사용될 것으로 예상됩니다 [8]. 구글은 이를 위해 효율적인 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)과 대규모 병렬 처리 기술을 끊임없이 연구하고 적용하고 있습니다. 어텐션 메커니즘은 모델이 입력된 토큰들 중에서 어떤 토큰에 더 집중해야 하는지를 결정하는 기술인데, 이것이 효율적이어야 컨텍스트 윈도우가 길어져도 계산량이 폭증하지 않습니다. 또한, Vertex AI는 토큰 기반의 과금 방식을 채택하고 있으며, 입출력 토큰 수에 따라 요금이 부과됩니다. 이는 사용자가 모델을 사용하는 만큼만 비용을 지불하는 합리적인 방식이지만, 동시에 긴 컨텍스트 윈도우를 활용할수록 비용이 증가할 수 있음을 의미합니다. 따라서 Vertex AI는 프롬프트 엔지니어링을 통해 토큰 사용량을 최적화하고 불필요한 비용 낭비를 줄이는 가이드라인과 도구를 제공하는 데 집중하고 있습니다.
반면, AWS Bedrock은 다양한 파운데이션 모델을 제공하는 만큼, 각 모델 제공사의 토큰 정책과 컨텍스트 윈도우 정책을 따르는 유연한 접근 방식을 취합니다. 예를 들어, Anthropic의 Claude는 이미 200K(20만) 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하고 있으며, 2025년에는 이보다 훨씬 더 긴 컨텍스트 윈도우를 제공하는 버전이 Bedrock을 통해 서비스될 가능성이 매우 높습니다 [9]. AWS는 입력 토큰과 출력 토큰을 기준으로 과금하며, 모델별로 토큰당 비용이 상이합니다. 이는 기업이 다양한 모델 중에서 성능과 비용을 고려하여 최적의 모델을 선택할 수 있는 유연성을 제공하지만, 동시에 여러 모델을 사용할 경우 비용 구조를 복잡하게 만들 수도 있습니다. AWS는 또한 Bedrock을 통해 파인튜닝 시 사용되는 토큰에 대해서도 별도의 비용을 부과하는데, 이는 모델을 특정 목적에 맞게 학습시키는 데 드는 비용을 반영하는 것입니다.
두 플랫폼 모두 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 강조하며, 이는 토큰을 효율적으로 활용하여 모델의 성능을 극대화하고 비용을 절감하는 핵심 전략입니다. 예를 들어, 불필요한 반복적인 정보를 프롬프트에 포함시키지 않거나, 핵심 질문을 명확하게 제시하고, 모델이 생성해야 할 답변의 길이를 적절히 조절하는 것만으로도 토큰 사용량을 크게 줄일 수 있습니다. 2025년에는 컨텍스트 윈도우의 길이가 더욱 늘어남에 따라, 모델이 긴 컨텍스트 내에서 정확히 어떤 정보를 참조하여 답변을 생성했는지 추적하고 검증하는 기술 또한 중요하게 부상할 것입니다. Vertex AI와 Bedrock은 이러한 기술적 도전을 극복하고, 기업이 비용 효율적으로 고성능 AI 모델을 활용할 수 있도록 끊임없이 발전해 나갈 것입니다.
제한과 한계: 실제 운영에서의 고려사항
아무리 강력한 AI 플랫폼이라도 실제 비즈니스에 적용할 때는 반드시 고려해야 할 '제한과 한계'가 존재하며, 이를 이해하는 것은 성공적인 AI 프로젝트 운영에 필수적입니다. 단순히 기술적 성능만을 보고 선택했다가는 예상치 못한 비용 폭탄이나 성능 저하, 보안 문제에 직면할 수도 있기 때문입니다. 특히 2025년에는 AI 활용이 보편화되면서 이러한 운영상의 고려사항들이 더욱 중요하게 부각될 것입니다.
비용 효율성 및 예측 가능성
AI 모델 사용에 있어서 '비용 효율성'과 '예측 가능성'은 기업의 재정 건전성과 직결되는 매우 중요한 요소입니다. Vertex AI와 Bedrock 모두 기본적으로 사용한 만큼 비용을 지불하는 '종량제(Pay-as-you-go)' 모델을 채택하고 있습니다. 이는 초기 투자 부담을 줄여주지만, 사용량이 급증할 경우 예상치 못한 비용이 발생할 수 있다는 양날의 검과 같습니다. 예를 들어, 갑자기 많은 고객이 AI 챗봇을 사용하거나, 대규모 데이터 분석을 위해 수십만 개의 프롬프트가 동시에 전송될 경우, 토큰 사용량이 폭증하여 비용이 예상을 훨씬 뛰어넘을 수 있습니다. 따라서 기업은 AI 모델을 도입하기 전에 반드시 예상되는 사용량 시나리오를 면밀히 분석하고, 그에 따른 비용을 사전에 예측해야만 합니다.
Vertex AI는 구글 클라우드 전반의 비용 관리 도구와 통합되어 세부적인 사용량 모니터링 및 비용 알림 기능을 제공합니다. 또한, 예약 인스턴스(Reserved Instances)나 약정 사용 할인(Committed Use Discounts)과 같은 옵션을 통해 장기적인 사용을 약정하고 비용을 절감할 수 있는 방안을 제시합니다 [10]. 이는 마치 통신사 요금제에서 월정액을 미리 약정하여 통화료를 할인받는 것과 비슷하다고 생각하시면 됩니다. Bedrock 역시 AWS의 강력한 비용 관리 도구인 AWS Cost Explorer 및 Budgets와 통합되어 사용량 추적 및 예산 설정이 용이합니다. Bedrock은 또한 다양한 모델 제공사로부터의 요금 정책을 통합 관리해야 하는 복잡성을 안고 있지만, 이를 AWS의 청구 시스템으로 일원화하여 고객의 편의성을 높이고 있습니다.
그렇다면 왜 비용 관리가 AI 프로젝트 성공의 핵심일까요? AI 프로젝트는 초기 투자 외에도 지속적인 운영 비용이 발생하기 때문입니다. 모델을 사용하는 데 드는 토큰 비용, 파인튜닝 비용, 저장 공간 비용 등 다양한 요소들이 누적되면 예상보다 큰 지출이 될 수 있습니다. 만약 비용 관리가 제대로 이루어지지 않으면, AI 프로젝트가 아무리 기술적으로 뛰어나더라도 재정적인 부담 때문에 지속 가능성을 잃을 수 있습니다. 따라서 기업은 AI 모델 선택 시 단순히 성능만을 고려할 것이 아니라, 자사의 예산 범위 내에서 가장 비용 효율적인 모델과 사용 방식을 찾아내고, 정교한 비용 최적화 전략을 수립해야만 합니다. 이는 토큰 사용량을 최소화하는 프롬프트 엔지니어링 기술을 숙달하거나, 특정 작업에 더 적합한 경량 모델을 선택하는 등의 노력을 포함합니다. 이 모든 것이 AI 투자의 진정한 ROI(투자 수익률)를 달성하기 위한 필수적인 과정입니다.
확장성과 성능
대규모 AI 서비스를 운영하는 데 있어 '확장성(Scalability)'과 '성능(Performance)'은 결코 타협할 수 없는 핵심 요소입니다. 수많은 사용자가 동시에 AI 모델을 호출하거나, 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 할 때, 플랫폼이 이를 얼마나 효율적으로 감당할 수 있는지가 서비스의 안정성과 사용자 경험을 좌우하기 때문입니다. 특히 2025년에는 AI 활용이 더욱 보편화되면서, 초당 쿼리 수(QPS, Queries Per Second)와 응답 속도(Latency)가 기업의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.
Vertex AI는 구글의 전 세계적인 네트워크 인프라와 강력한 분산 처리 기술을 기반으로 탁월한 확장성을 자랑합니다. 구글은 AI 모델 학습 및 서빙에 최적화된 TPU(Tensor Processing Unit)와 같은 맞춤형 하드웨어를 개발하여 대규모 병렬 처리 및 저지연(Low Latency) 응답을 가능하게 합니다 [11]. 이는 마치 수십만 대의 서버가 하나의 거대한 두뇌처럼 작동하여 어떠한 요청에도 즉각적으로 반응할 수 있는 능력과 같습니다. Vertex AI는 모델 배포 시 트래픽에 따라 자동으로 리소스를 확장하거나 축소하는 오토스케일링(Autoscaling) 기능을 제공하여, 사용량 변동에 유연하게 대응하면서도 비용을 최적화할 수 있도록 돕습니다.
AWS Bedrock 또한 아마존 웹 서비스의 방대한 클라우드 인프라를 활용하여 매우 높은 확장성을 제공합니다. AWS는 전 세계 수많은 리전과 가용 영역(Availability Zone)에 걸쳐 분산된 인프라를 운영하며, 이는 어떠한 트래픽 폭증에도 안정적으로 대응할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다 [12]. Bedrock은 AWS의 다른 서비스들과의 긴밀한 통합을 통해, 예를 들어 S3에 저장된 대량의 데이터를 Bedrock 모델로 손쉽게 로드하고 처리할 수 있게 하거나, AWS Lambda와 같은 서버리스(Serverless) 함수를 통해 AI 워크플로우를 자동화하는 등, 기업이 기존 AWS 환경 내에서 AI 서비스를 손쉽게 확장할 수 있도록 지원합니다. Bedrock은 또한 다양한 파운데이션 모델을 서빙하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 자동으로 프로비저닝하고 관리함으로써, 개발자가 인프라 관리에 신경 쓸 필요 없이 모델 활용에만 집중할 수 있게 합니다.
결론적으로, 두 플랫폼 모두 엔터프라이즈급의 확장성과 성능을 제공하지만, Vertex AI는 구글의 자체 AI 하드웨어 및 MLOps 전문성을 통해 특정 워크로드에서 최적화된 성능을 제공하는 데 강점이 있을 수 있고, Bedrock은 AWS의 광범위한 기존 클라우드 인프라와의 통합을 통해 이미 AWS를 사용하는 기업들에게 더욱 자연스러운 확장 경로를 제공하는 데 유리할 수 있습니다. 기업은 자신들의 기존 IT 인프라와 미래 AI 서비스의 예상 트래픽 패턴을 고려하여 어떤 플랫폼이 더 적합한지 신중하게 판단해야만 합니다.
보안, 규제 준수 및 데이터 주권
생성형 AI 모델을 기업 환경에서 사용할 때 '보안(Security)', '규제 준수(Compliance)', 그리고 '데이터 주권(Data Sovereignty)'은 그 무엇보다 중요한 최우선 고려사항입니다. 민감한 기업 정보나 고객 개인 정보가 AI 모델을 통해 처리될 수 있기 때문에, 이러한 데이터가 안전하게 보호되고 해당 지역의 법규를 준수하는 것은 선택이 아닌 필수이기 때문입니다. 만약 데이터 유출이나 규제 위반이 발생한다면, 기업은 막대한 재정적 손실은 물론, 돌이킬 수 없는 신뢰도 하락에 직면할 수 있습니다.
Vertex AI는 구글 클라우드의 강력한 보안 아키텍처를 기반으로 설계되어, 데이터 암호화, 접근 제어, 네트워크 보안 등 다층적인 보안 메커니즘을 제공합니다. 모든 데이터는 전송 중 및 저장 시 암호화되며, 고객은 IAM(Identity and Access Management)을 통해 AI 모델 및 데이터에 대한 접근 권한을 세밀하게 제어할 수 있습니다 [13]. 특히 구글은 유럽연합의 GDPR(General Data Protection Regulation), 미국의 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 등 주요 국제 및 산업별 규제 준수를 위한 기능을 제공하며, 고객 데이터가 특정 지역(리전) 내에 보관되도록 하는 데이터 주권 요구사항을 충족시킬 수 있도록 지원합니다. 이는 마치 최고 수준의 보안 설비를 갖춘 금고에 기업의 가장 중요한 자산을 보관하는 것과 같다고 할 수 있습니다.
AWS Bedrock 또한 아마존 웹 서비스의 오랜 보안 전문성과 규제 준수 노하우를 그대로 계승합니다. Bedrock은 VPC(Virtual Private Cloud) 내에서 격리된 환경으로 모델을 배포하고, AWS Key Management Service(KMS)를 통한 데이터 암호화를 지원하며, CloudTrail을 통해 모든 API 호출을 로깅하여 감사를 가능하게 합니다 [14]. AWS는 전 세계적으로 가장 많은 규제 준수 인증을 보유한 클라우드 제공업체 중 하나이며, Bedrock 또한 GDPR, HIPAA, ISO 27001 등 다양한 규제 표준을 준수하도록 설계되었습니다. 이는 기업이 어떤 산업 분야에 속해 있든, Bedrock을 통해 데이터 보안 및 규제 준수 요건을 충족시킬 수 있다는 확신을 줍니다. 또한, AWS는 데이터 레지던시(Data Residency) 옵션을 제공하여 고객이 데이터를 특정 지리적 위치에 유지할 수 있도록 함으로써 데이터 주권 문제를 해결합니다.
중요한 것은, 두 플랫폼 모두 고객의 데이터가 모델 학습에 동의 없이 사용되지 않는다는 것을 명확히 보장한다는 점입니다. 기업의 민감한 데이터로 파인튜닝된 모델은 해당 기업만을 위한 것이며, 다른 고객의 모델 학습에 활용되지 않습니다. 2025년에는 AI 모델이 더욱 복잡해지고 민감한 정보를 다루는 사례가 늘어남에 따라, 이러한 보안 및 규제 준수 기능의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 기업은 AI 플랫폼 선택 시 자사의 산업 특성, 데이터 민감도, 그리고 준수해야 할 법적 규제를 면밀히 검토하여, 가장 견고하고 신뢰할 수 있는 보안 프레임워크를 제공하는 플랫폼을 선택해야만 합니다.
커스터마이징과 미세 조정 (Fine-tuning)
아무리 뛰어난 파운데이션 모델이라 할지라도, 특정 기업의 고유한 비즈니스 요구사항을 100% 충족시키기에는 한계가 있습니다. 바로 이 지점에서 '커스터마이징(Customizing)'과 '미세 조정(Fine-tuning)'의 중요성이 극도로 부각됩니다. 왜 기본 모델만으로는 부족할까요? 파운데이션 모델은 방대한 일반 데이터를 학습했기 때문에 광범위한 지식을 가지고 있지만, 특정 산업의 전문 용어, 기업 내부의 고유한 업무 흐름, 혹은 특정 브랜드의 말투나 톤 앤 매너까지 학습하지는 못하기 때문입니다. 예를 들어, 의료 분야의 AI 챗봇이 환자의 진료 기록을 이해하고 특정 질병에 대한 전문적인 상담을 제공하려면, 일반적인 언어 모델로는 부족하고 의학 전문 용어와 임상 데이터를 추가로 학습시켜야 합니다. 즉, 미세 조정은 '만능 박사'를 특정 분야의 '전문가'로 만드는 과정이라고 할 수 있습니다.
Vertex AI는 구글의 강력한 MLOps(Machine Learning Operations) 철학과 도구들을 바탕으로 파인튜닝 및 커스터마이징에 대한 깊이 있는 지원을 제공합니다. Vertex AI Workbench를 통해 모델 학습 환경을 쉽게 구축하고, Vertex AI Training을 통해 대규모 데이터셋으로 파운데이션 모델을 효율적으로 미세 조정할 수 있습니다 [15]. 또한, Vertex AI Model Registry를 통해 미세 조정된 모델의 버전을 관리하고, Vertex AI Endpoints를 통해 안정적으로 배포 및 서빙할 수 있도록 지원합니다. 이는 모델 학습부터 배포, 모니터링까지 전 과정이 매끄럽게 연결되는 통합된 워크플로우를 제공함으로써, 개발자가 커스터마이징된 AI 모델을 신속하게 구축하고 운영할 수 있도록 돕습니다. 특히 구글은 특정 데이터셋에 대한 효율적인 미세 조정 기법(예: LoRA, QLoRA와 같은 경량 파인튜닝 방식)을 Vertex AI 내에 통합하여, 적은 데이터와 컴퓨팅 자원으로도 높은 성능의 맞춤형 모델을 만들 수 있도록 지원할 것입니다.
AWS Bedrock 또한 파운데이션 모델의 미세 조정을 위한 기능을 제공하며, AWS의 기존 데이터 서비스와의 긴밀한 연동을 통해 사용 편의성을 강조합니다. Bedrock은 고객이 S3에 저장된 자신들의 데이터를 활용하여 Titan 모델이나 Anthropic의 Claude와 같은 파운데이션 모델을 미세 조정할 수 있도록 지원합니다 [16]. 이는 이미 AWS 생태계에 익숙한 기업들이 별도의 복잡한 데이터 이동 없이 손쉽게 모델을 커스터마이징할 수 있다는 큰 장점을 가집니다. Bedrock은 미세 조정된 모델을 Bedrock API를 통해 호출할 수 있도록 하여, 개발자가 자신만의 맞춤형 AI 애플리케이션을 빠르게 구축하고 기존 시스템에 통합할 수 있도록 돕습니다. 2025년에는 Bedrock이 지원하는 미세 조정 가능한 모델의 종류가 더욱 늘어나고, 미세 조정 과정의 복잡성을 더욱 줄여주는 자동화된 도구들이 도입될 것으로 예상됩니다.
결론적으로, 두 플랫폼 모두 파운데이션 모델의 커스터마이징 및 미세 조정을 중요하게 여기지만, Vertex AI는 MLOps 전체 라이프사이클에 걸친 통합적이고 깊이 있는 제어 및 최적화 도구를 제공하는 데 강점이 있으며, Bedrock은 AWS 생태계와의 자연스러운 통합과 다양한 외부 모델에 대한 유연한 미세 조정 지원을 통해 사용 편의성을 강조합니다. 기업은 자신들의 AI 개발 역량, 기존 인프라 환경, 그리고 요구되는 커스터마이징의 깊이를 고려하여 최적의 플랫폼을 선택해야만 합니다.
책임감 있는 AI (Responsible AI) 및 윤리적 고려
인공지능 기술이 사회에 미치는 영향력이 커질수록 '책임감 있는 AI(Responsible AI)'의 중요성은 그 어떤 기술적 성능 지표보다도 우선시되어야 합니다. AI가 편향된 정보를 생성하거나, 유해한 콘텐츠를 확산시키거나, 인간의 존엄성을 침해하는 방식으로 사용될 경우, 이는 단순한 기술적 오류를 넘어 사회적, 윤리적 재앙으로 이어질 수 있기 때문입니다. 2025년에는 이러한 윤리적 고려사항들이 더욱 엄격하게 요구될 것이며, 기업들은 AI 솔루션을 도입할 때 해당 플랫폼이 얼마나 강력한 책임감 있는 AI 프레임워크를 갖추고 있는지를 면밀히 검토해야 합니다.
구글의 Vertex AI는 '책임감 있는 AI'를 핵심 가치로 삼고, 이를 위한 다양한 도구와 가이드라인을 제공합니다. 구글은 AI 원칙(AI Principles)을 통해 자사의 AI 개발 및 배포에 대한 윤리적 기준을 명확히 제시하고 있습니다 [17]. Vertex AI 내에서는 AI 편향성 탐지 및 완화 도구, 모델 설명 가능성(Explainability) 도구, 그리고 유해 콘텐츠 필터링을 위한 가드레일(Guardrails) 기능을 제공합니다. 예를 들어, 'Explainable AI' 기능은 모델이 특정 결정을 내린 이유를 개발자가 이해할 수 있도록 시각적으로 보여줌으로써, 모델의 투명성과 신뢰성을 높입니다. 또한, 유해성 감지 API를 통해 모델이 생성할 수 있는 폭력적, 혐오적, 성적 콘텐츠 등을 사전에 차단하거나 경고할 수 있도록 지원합니다. 구글은 이러한 책임감 있는 AI 도구들을 Vertex AI 플랫폼에 내재화하여, 개발자가 모델을 구축하는 단계부터 윤리적 문제점을 고려하고 해결할 수 있도록 유도합니다.
AWS Bedrock 또한 책임감 있는 AI의 중요성을 깊이 인식하고 있으며, 고객이 안전하고 윤리적으로 AI 모델을 사용할 수 있도록 지원하는 데 집중합니다. AWS는 'Responsible AI' 원칙을 바탕으로 AI 서비스의 공정성, 투명성, 보안성, 프라이버시, 그리고 견고성을 강조합니다 [18]. Bedrock은 파운데이션 모델에 대한 입력 및 출력에 대해 콘텐츠 필터링 및 가드레일 기능을 제공하여, 특정 키워드나 문구가 포함된 유해한 콘텐츠가 생성되거나 모델에 입력되는 것을 방지합니다. 예를 들어, 고객이 설정한 규칙에 따라 모델이 인종차별적이거나 폭력적인 발언을 생성하지 못하도록 막을 수 있습니다. 또한, Bedrock은 AWS의 강력한 보안 및 규제 준수 프레임워크와 결합하여 데이터 프라이버시와 모델 보안을 강화함으로써, 기업이 안심하고 AI를 사용할 수 있는 환경을 제공합니다.
결론적으로, 두 플랫폼 모두 책임감 있는 AI를 위한 강력한 도구와 정책을 제공하고 있지만, 그 강조점과 접근 방식에는 약간의 차이가 존재합니다. Vertex AI는 구글의 오랜 AI 연구 역량을 바탕으로 모델의 내부 동작을 설명하고 편향성을 탐지하는 등 '모델 자체의 윤리성'에 대한 깊이 있는 접근을 강조하는 경향이 있습니다. 반면, Bedrock은 다양한 외부 모델을 아우르면서도 '서비스 레벨에서의 안전한 사용'과 '기존 AWS 보안 및 규제 준수 프레임워크와의 통합'을 통해 폭넓은 기업 고객에게 책임감 있는 AI 활용을 지원하는 데 집중합니다. 기업은 자사의 윤리적 기준, 산업 규제, 그리고 AI 모델이 다룰 데이터의 민감도를 종합적으로 고려하여, 가장 적합한 책임감 있는 AI 프레임워크를 제공하는 플랫폼을 선택해야만 합니다. 이는 단순히 기술적인 선택을 넘어, 기업의 사회적 책임과 브랜드 이미지에도 지대한 영향을 미칠 중요한 결정이 될 것입니다.
결론: 2025년, 어떤 플랫폼을 선택할 것인가?
지금까지 구글 클라우드의 Vertex AI와 아마존 웹 서비스(AWS)의 Bedrock이 2025년에 어떤 모델과 토큰 정책, 그리고 운영상의 한계를 가지고 경쟁할지에 대해 심층적으로 살펴보았습니다. 이 두 플랫폼은 각자의 강력한 강점과 독특한 전략을 바탕으로 생성형 AI 시장을 선도하고 있으며, 기업이 어떤 선택을 하느냐에 따라 AI 도입의 성공 여부가 크게 달라질 수 있다는 것은 자명한 사실입니다.
Vertex AI는 구글의 최첨단 AI 연구 역량과 Gemini를 필두로 한 통합된 다중 모달리티 모델 생태계, 그리고 MLOps 전체 라이프사이클에 걸친 깊이 있는 제어 및 최적화 도구를 제공하는 데 강점을 가지고 있습니다. 즉, 최신 AI 기술을 가장 빠르게 접하고, 모델 개발부터 배포, 관리에 이르는 전 과정을 구글의 전문화된 도구로 통합하여 효율성을 극대화하고자 하는 기업에게 매우 매력적인 선택지가 될 것입니다. 특히 복잡하고 혁신적인 AI 애플리케이션을 직접 개발하고, 모델의 성능을 최대한으로 끌어올리고자 하는 AI 전문 개발팀을 보유한 기업에 더욱 적합하다고 할 수 있습니다.
반면, AWS Bedrock은 AWS의 광범위한 클라우드 인프라와의 긴밀한 통합성, 그리고 아마존 자체 모델(Titan)과 함께 Anthropic, AI21 Labs 등 선도적인 외부 파운데이션 모델을 한곳에 모아 제공하는 '선택의 폭' 전략을 내세웁니다. 이는 이미 AWS 클라우드를 사용하고 있으며, 다양한 모델 중에서 자신들의 특정 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 모델을 유연하게 선택하고, 기존 AWS 환경에서 생성형 AI를 손쉽게 도입하고자 하는 기업에게 최적의 솔루션을 제공합니다. 마치 다양한 최고급 요리 재료를 한 곳에서 편리하게 구매할 수 있는 프리미엄 마켓처럼, 여러 모델을 비교하고 시도해보고 싶은 기업들에게 Bedrock은 탁월한 유연성을 선사할 것입니다.
그렇다면 2025년, 여러분의 기업은 어떤 플랫폼을 선택해야 할까요? 이 질문에 대한 정답은 없습니다. 하지만 선택의 기준은 명확하게 제시될 수 있습니다. 첫째, 기존 인프라 환경과의 통합성을 고려해야 합니다. 이미 구글 클라우드나 AWS를 적극적으로 사용하고 있다면, 해당 플랫폼의 AI 서비스를 활용하는 것이 가장 효율적일 것입니다. 둘째, 필요한 모델의 유형과 특화 능력을 분석해야 합니다. 만약 특정 산업에 특화된 모델이나 강력한 다중 모달리티 모델이 필요하다면 Vertex AI의 Gemini가 유리할 수 있고, 다양한 최신 외부 모델을 비교하고 싶다면 Bedrock이 더 나은 선택일 수 있습니다. 셋째, 예산과 비용 최적화 전략을 면밀히 검토해야 합니다. 토큰 사용량, 파인튜닝 비용, 그리고 예상되는 트래픽 패턴을 고려하여 장기적인 비용 효율성을 따져봐야 합니다. 넷째, 보안 요구사항과 규제 준수입니다. 다루는 데이터의 민감도와 준수해야 할 법적 규제를 바탕으로 각 플랫폼의 보안 프레임워크를 평가해야 합니다. 마지막으로, 커스터마이징의 깊이와 개발 역량입니다. 모델을 얼마나 깊이 있게 미세 조정하고 싶고, 자체 AI 개발팀의 역량이 어느 정도인지에 따라 적합한 플랫폼이 달라질 수 있습니다.
2025년에는 AI 모델의 성능이 기하급수적으로 발전하고, 컨텍스트 윈도우가 더욱 확장되며, 책임감 있는 AI에 대한 요구사항 또한 강화될 것입니다. Vertex AI와 Bedrock은 이러한 변화에 발맞춰 끊임없이 진화할 것이며, 양사 간의 경쟁은 결국 사용자에게 더 나은 AI 서비스를 제공하는 원동력이 될 것입니다. 궁극적으로, 가장 성공적인 AI 도입은 단순히 기술적으로 우월한 플랫폼을 선택하는 것을 넘어, 기업의 고유한 비즈니스 목표와 전략에 가장 부합하는 AI 파트너를 찾아내는 통찰력에서 시작될 것임을 반드시 기억하시기 바랍니다. 이 글이 여러분의 AI 전략 수립에 작은 등불이 되기를 진심으로 바랍니다.
참고문헌
[1] Google Cloud. (2024). Vertex AI Documentation. Retrieved from https://cloud.google.com/vertex-ai/docs
[2] Amazon Web Services. (2024). Amazon Bedrock. Retrieved from https://aws.amazon.com/bedrock/
[3] Stanford University. (2021). On the Opportunities and Risks of Foundation Models. Retrieved from https://crfm.stanford.edu/2021/08/04/helm.html
[4] Google DeepMind. (2023). Gemini: A new era for our largest and most capable AI model. Retrieved from https://deepmind.google/technologies/gemini/
[5] Amazon Web Services. (2024). Foundation Models in Amazon Bedrock. Retrieved from https://aws.amazon.com/bedrock/foundation-models/
[6] Anthropic. (2024). Claude 3. Retrieved from https://www.anthropic.com/news/claude-3
[7] AI21 Labs. (2024). Jurassic-2. Retrieved from https://www.ai21.com/blog/introducing-jurassic-2
[8] Google Cloud. (2024). Gemini models in Vertex AI. Retrieved from https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/learn/models
[9] Anthropic. (2024). Claude's Context Window. Retrieved from https://www.anthropic.com/index/claude-2-1
[10] Google Cloud. (2024). Pricing for Vertex AI. Retrieved from https://cloud.google.com/vertex-ai/pricing
[11] Google Cloud. (2024). Infrastructure for Vertex AI. Retrieved from https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/general/infrastructure
[12] Amazon Web Services. (2024). Amazon Bedrock Features. Retrieved from https://aws.amazon.com/bedrock/features/
[13] Google Cloud. (2024). Security and compliance on Google Cloud. Retrieved from https://cloud.google.com/security/compliance
[14] Amazon Web Services. (2024). Security and Compliance for Amazon Bedrock. Retrieved from https://aws.amazon.com/bedrock/security/
[15] Google Cloud. (2024). Customize models in Vertex AI. Retrieved from https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/models/tune-models
[16] Amazon Web Services. (2024). Fine-tune models in Amazon Bedrock. Retrieved from https://aws.amazon.com/bedrock/fine-tuning/
[17] Google. (2024). Our AI Principles. Retrieved from https://ai.google/responsibility/principles/
[18] Amazon Web Services. (2024). Responsible AI on AWS. Retrieved from https://aws.amazon.com/machine-learning/responsible-ai/