AWS가 미국 라스베이거스에서 리인벤트 2024를 통해 AI 및 클라우드 인프라 전략을 강화하는 가운데, 스와미 시바수브라마니안 AWS 데이터 및 AI 부문 부사장은 4일(현지시간) 무대에 올라 베드록 확장을 공유했다.
그는 "베드록에 미스트랄AI, 메타 라마, 스태빌리티, 앤트로픽 클로드에 이어 아마존 노바도 추가했다"면서 "특히 노바의 경우 벌써부터 큰 반응을 얻고 있다"고 말했다.
아마존은 3일 앤디 제시 아마존 CEO가 직접 노바를 발표했다. 다양한 작업에서 최첨단 지능과 업계 최고의 비용 대비 성능을 제공하며, 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 입력을 처리할 수 있는 다중 모달 모델로 구성되어 있다는 설명이다. 아마존 베드록에서 사용할 수 있으며, 텍스트 기반의 '아마존 노바 마이크로', 다중 모달 처리 능력을 갖춘 '아마존 노바 라이트', '아마존 노바 프로', '아마존 노바 프리미어'로 구성된다. 여기에 스튜디오 품질의 이미지를 생성하는 '아마존 노바 캔버스'와 고품질 비디오 제작이 가능한 '아마존 노바 릴'도 함께 선보였다. 2025년 중반에 순차 공개된다.
베드록에서 노바를 만날 수 있는 가운데, 베드록은 더욱 극적으로 스펙트럼을 넓힐 전망이다.
풀사이드가 탑재된다. 풀사이드는 2023년 10월 자금 조달 라운드에서 30억 달러의 기업 가치를 인정받은 선도적인 AI 기업이며 풀사이드의 생성형 AI 어시스턴트와 파운데이션 모델(FMs)을 아마존 베드록에서 만날 수 있다. 이를 통해 기업 고객은 풀사이드의 생성형 AI 어시스턴트를 자사 데이터를 기반으로 맞춤화하여 사용할 수 있게 된다. 나아가 AWS의 보안, 프라이버시, 성능을 활용해 더욱 안전하게 배포할 수 있다.
풀사이드는 AWS의 트레이니움을 사용해 말리부(Malibu)와 포인트(Point) 파운데이션 모델의 추론을 처리할 예정이다. 풀사이드의 파운데이션 모델은 각 기업의 코드와 데이터를 기반으로 세부 조정이 가능하며, 이를 통해 맞춤형 생성형 AI 모델과 소프트웨어 엔지니어링 어시스턴트를 제작할 수 있다.
풀사이드는 나아가 코드 실행 피드백을 통한 강화 학습(RLCEF) 기술을 활용해 AWS 상에서 약 100만 개의 컨테이너 이미지를 처리하며, 분당 1만회의 코드 실행을 지원한다. RLCEF는 모델에 실제 코딩 작업을 노출하고 코드 실행 피드백을 제공함으로써 대규모 합성 학습 데이터를 생성한다.
여기가 끝이 아니다. 스태빌리티의 스테이블 디퓨전(Stability AI) 3.5 라지도 베드록에 포함된다. 스테이블 디퓨전은 2022년에 출시된 딥 러닝 기반의 텍스트-이미지 생성 모델로, 사용자가 입력한 텍스트 설명에 따라 고해상도의 사실적인 이미지를 생성한다. 잠재 확산 모델(Latent Diffusion Model)을 기반으로 하며, 이는 이미지의 잠재 공간에서 노이즈를 제거하는 과정을 통해 이미지를 생성하는 거스로 잘 알려져 있다.
루마 AI도 베드록에 등판한다. 텍스트나 이미지를 입력하여 고품질의 사실적인 동영상을 빠르게 생성할 수 있는 AI 모델인 '드림 머신(Dream Machine)'을 개발한 곳이며, 베드록에는 멀티모달인 루마 레이2(RAY2)를 탑재한다는 설명이다.
레이2는 부드러운 카메라 움직임과 사실적인 동영상을 10초 안에 생성할 수 있는 빠르고 효율적인 모델이다. 사용자는 이 모델을 통해 역동적인 카메라워크와 일관된 캐릭터를 구현할 수 있다. 베드록을 통해 제공되는 이 모델은 AWS 트레이니엄 및 인퍼런시아 칩을 활용해 비용 효율적인 AI 훈련 및 추론 서비스를 제공한다.
아마존 세이지 메이커 하이퍼포드를 활용했으며, AWS의 인프라가 결정적 역할을 했다는 설명이다.
루마AI 레이2 출시 소식은 리인벤트를 통해 공개됐다. 이 모델은 텍스트와 이미지 입력만으로 단 10초 만에 고품질 동영상을 생성할 수 있다. 드림머신을 통해 접근할 수 있으며, 동영상 생성 길이를 기존 5초에서 1분으로 확장했다.
루마AI CEO 아밋 자인은 "영상은 오늘날 중요한 표현 수단이자 학습 도구로 자리 잡았다"며 "AWS와의 협력을 통해 더 많은 사람들이 창의적 성과를 달성할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.
