AWS 손잡은 업스테이지 "한국서 쌓은 AI 경쟁력, 글로벌 시장으로"

전략 투자·기술 협력 기반 해외 사업 확대 추진…기업 AI 도입 성과·신뢰 확보 강조

업스테이지가 아마존웹서비스(AWS)와 인공지능(AI) 기술 협력을 바탕으로 글로벌 기업 시장 공략을 강화한다. 국내에서 축적한 AI 모델 개발과 기업 고객 적용 경험을 AWS가 보유한 글로벌 인프라·파트너 생태계와 결합해 해외 사업 기회를 확대한다는 전략이다.

권순일 업스테이지 최고전략책임자(CSO)는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026' 기자간담회에서 "지금까지는 국내 시장과 기술 협력을 중심으로 AWS와 협력해왔다"며 "앞으로는 한국에서 쌓은 기술 경험과 사업 실적을 바탕으로 글로벌 시장에서도 더 많은 협력을 이어가길 기대한다"고 밝혔다.

이날 행사에는 권 CSO와 최영준 AWS코리아 AI 기술 총괄이 참석해 기업 AI 도입 환경 변화와 에이전틱 AI 활용 전략, 양사 협력 방향을 공유했다. 양사는 기업들이 AI 도입 자체보다 실제 업무 개선과 투자 대비 효과(ROI)를 중시하는 단계로 접어들었다고 진단했다.

최영준 AWS코리아 AI 기술 총괄(왼쪽), 권순일 업스테이지 CSO (사진=지디넷코리아)

권 CSO는 "과거에는 AI를 도입하고 싶은데 어떻게 해야 하는지 묻는 고객이 많았다면 이제는 특정 업무를 얼마나 개선할 수 있는지 구체적으로 질문한다"며 "고객들이 명확한 핵심성과지표(KPI)를 정하고 실제 업무 처리 시간과 생산성이 얼마나 개선됐는지 확인하려는 경향이 강해졌다"고 설명했다.

업스테이지는 이러한 수요에 대응해 AI 모델 개발뿐 아니라 기업 업무에 직접 적용할 수 있는 솔루션과 제품 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 기존 업무 시스템과 AI를 연동하고 기업별 운영 절차와 거버넌스를 유지할 수 있도록 지원하는 방식이다. 최근에는 업무 절차를 정의하고 관리할 수 있는 '스튜디오'를 통해 기업 고객 요구에 대응 중이다.

권 CSO는 미국 보험 관련 기업과 협력한 사례도 소개했다. 해당 기업은 보험 관련 검토 업무에 AI를 적용하면서 기존 50~60분이 걸리던 처리 시간을 약 6분의 1 수준으로 줄였다.

그는 "고객은 이제 기술이 얼마나 뛰어난지보다 실제 업무 시간이 얼마나 단축되는지에 관심을 둔다"며 "성과를 확인한 다음에는 기존 업무 절차와 거버넌스를 지킬 수 있는지 묻는다"고 말했다.

AWS 역시 기업 업무 자동화 과정에서 기존 시스템과 AI를 연결하는 데 주력하고 있다. 최 총괄은 GS리테일 내부 운영 자동화와 자동차 부품사 경신홀딩스 데이터 활용 사례를 소개하며 기존 업무 체계를 유지하면서 AI를 적용하는 방식이 중요하다고 설명했다. 특히 '아마존 베드록 에이전트코어' 등을 통해 기업이 기존 시스템과 보안 규칙을 활용하면서 AI 에이전트를 운영할 수 있도록 지원하고 있다고 밝혔다.

양사 협력은 지난 2024년 AWS의 업스테이지 전략 투자 이후 기술 개발과 사업 협력으로 확대돼왔다. 업스테이지는 AWS 인프라와 '아마존 세이지메이커'를 활용한 AI 모델 학습·최적화 분야에서 협력 중이며 AWS 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 파트너 생태계에도 참여하고 있다.

특히 AWS는 기업 고객 AI 활용을 위한 데이터 준비 과정에서 업스테이지의 문서 분석 솔루션 '도큐먼트 파스'를 주요 선택지로 제안하고 있다. 기업이 보유한 문서를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 변환하는 과정에서 양사 기술을 결합하는 방식이다.

최 총괄은 "우리 글로벌 인프라를 통해 우수한 국내 AI 모델 기업이 해외 고객을 만나고 금융·공공·제조 등 다양한 산업으로 사업을 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 강조했다.

권 CSO는 글로벌 진출에서도 기술 협력과 시장 진출 전략을 함께 추진하겠다는 구상을 밝혔다.

그는 "AWS와 오랜 기간 협력하는 이유는 빠르게 변화하는 기술 흐름에 함께 대응할 수 있기 때문"이라며 "각자 보유한 생태계와 파트너십을 실제 사업 성과로 연결하는 부분에서도 협력 효과를 체감하고 있다"고 말했다.

아울러 기업 AI 확산을 위한 과제로는 신뢰 확보를 꼽았다.

권 CSO는 "기술과 비용 문제는 시간이 지나면서 상당 부분 해결되겠지만 가장 큰 장벽은 신뢰"라며 "AI가 좋은 결과를 내더라도 기존 업무 절차를 제대로 지키는지 확인할 수 없다면 기업이 실제 업무를 맡기기 어렵다"고 지적했다.

이어 기업 상황에 따라 경영진 주도로 대규모 업무 혁신을 추진하거나 작은 성공 사례를 쌓아 적용 범위를 넓히는 접근이 필요하다고 덧붙였다.

끝으로 최 총괄은 "AI 기술은 지금도 빠르게 발전하고 있어 기업들이 성과를 가시화하는 데는 시간이 더 필요하다"며 "우리는 가드레일과 에이전트코어 정책 기능 등을 통해 기업이 AI 접근 권한과 보안을 통제하도록 지원하고 업무 특성에 맞는 모델 활용으로 비용 효율도 높일 수 있도록 돕겠다"고 밝혔다.