[디지털데일리 백지영기자] “강화학습 알고리즘을 훈련시킬 수 있는 소형 자율주행 경주형 자동차 ‘아마존 딥레이서’를 소개합니다. 실제 차량의 18분의 1 크기로 신발상자 사이즈만 합니다. 듀얼 아톰프로세서와 카메라가 탑재돼 가상, 실제 환경에서 경주를 통해 최적의 알고리즘을 구현할 수 있습니다.”

앤디 재시 AWS 사장 뒤로 ‘아마존 딥레이서’의 사진이 등장하자 기조연설을 듣던 청중들은 일제히 환호를 외쳤다. 아마존 딥레이서는 소형의 경주용 자동차로 강화학습을 사용해 자율주행을 실험, 학습할 수 있는 제품이다. 아마존닷컴에서 399달러에 판매하며, 미리 주문 시 249달러에 살 수 있다.

지난해 리인벤트 행사 때 발표한 딥러닝 지원 무선 비디오 카메라 ‘AWS 딥렌즈’가 AWS의 완전 관리형 머신러닝 구축·학습·배포 서비스인 ‘세이지메이커’와 찰떡궁합이었다면, 아마존 딥레이서는 이번에 AWS가 발표한 ‘세이지메이커 RL(Reinforcement Learning·강화학습)’로 개선한 알고리즘을 테스트하기 최적화된 제품이다.

28일(현지시간) 열린 ‘AWS 리인벤트 2018’ 컨퍼런스에선 인공지능(AI) 관련 서비스가 대거 쏟아졌다. 궁극적으로 기술을 잘 모르는 사람이나 인력이 부족한 스타트업도 쉽게 머신러닝 및 딥러닝을 구현할 수 있도록 장벽을 낮춘 것이 특징이다.

특히 이번에 발표된 AI 서비스 가운데 주목받은 것이 ‘아마존 퍼스널라이즈(Personalize)’와 ‘포캐스트(Forecast)’다. 아마존 퍼스널라이즈는 개발자가 자신의 애플리케이션을 사용하는 고객에게 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있는 실시간 개인화 추천서비스다. 아마존닷컴에 축적된 상품추천 기술을 AWS으로 가져왔다.

앤디 재시 CEO는 “유통 비즈니스에선 재고가 쌓이고 판매를 하지 못하면 손해”라며 “그동안 쌓아온 상품 판매 예측 노하우를 공개한 것”이라고 의미를 부여했다.

아마존 포캐스트 역시 아마존닷컴에서 온 기술을 기반으로 출시됐다. 과거 데이터 및 인과관계 데이터를 사용해 정확한 시계열 예측을 가능하게 한다. 클릭 3번으로 구현이 가능하며 정확도는 50% 높아지지만 비용은 10분의 1에 불과하다.

컨퍼런스에 참석한 한 업체 관계자는 “이제 머신러닝 알고리즘을 몰라도 좋은 데이터 셋만 확보한다면 AI 영역에서 대기업이나 스타트업의 기술 격차가 거의 없어질 것 같다”고 내다봤다.

이와 함께 AWS는 AI 맞춤용 칩셋인 ‘AWS 인퍼런시아(Inferentia)’를 공개했다. 추론(inference) 성능을 높이기 위한 목적으로 AWS가 직접 설계했다. 텐서플로우나 아파치 엠엑스넷, 파이토치 등 딥러닝 프레임워크를 지원한다. 이는 아마존 세이지메이커와 EC2, 엘라스틱 인퍼런스와 함께 사용할 수 있으며, 내년에 선보일 예정이다.

GPU 기반 딥러닝 추론 가속 서비스인 ‘아마존 엘라스틱 인퍼런스’와 자동으로 레이블을 달아주는 ‘아마존 세이지메이커 그라운드 트루스’도 출시됐다. 크기가 큰 GPU를 다 쓰지 않고도 추론 성능을 높이고 비용은 75% 절감한다.

머신러닝용 AWS마켓플레이스도 내놨다. 약 150여개 이상의 머신러닝 알고리즘을 판매, 구매할 수 있다. 문서에서 텍스트와 데이터를 자동으로 추출하는 광학인식 AI서비스 ‘아마존 텍스트랙트’도 나왔다.

재시 CEO는 “최근 몇 년 간 고객들과 대화를 나눌 때마나 나오는 주제는 언제나 머신러닝이었으며, 5~10년 후에는 거의 모든 애플리케이션에 머신러닝이 들어갈 것”이라며 “하지만 오늘날의 머신러닝은 여전히 초기단계이며 여전히 머신러닝에 대한 목마름과 갈증이 있다”고 말했다.

그는 이어 “때문에 우리가 시간과 비용을 들여 이같은 서비스를 내놓는 것”이라며 “AWS만큼 광범휘한 AI 서비스를 제공하는 곳은 없으며, 이것이 우리가 높은 시장지배력을 유지할 수 있는 이유”라고 강조했다.

<라스베이거스(미국)=백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr