2026 AWS Summit 후기

안녕하세요, 전기톱맨입니다.

 

오랜만에 글을 올립니다. 

이직을 하고서 점점 글쓰기가 힘들어집니다.

산업군을 IT Service -> Semiconductor 반도체로 옮기고 나니 보안관련부분이 강하고 실제 트렌드 IT와 접하는 부분이 강하지 않아서 더욱 힘들어지는 부분도 있는 것 같습니다.

그렇기에 역설적으로 글을 쓰거나 유튜브를 하거나 하는 활동이 더욱 중요해지는 시기라고 생각합니다.

 

오늘은 일단 이 차트하나로 종결 짓겠습니다. 비트코인? GPU의 엔비디아? 일론머스크의 테슬라? 아니 이제는 최태원의 SK Hynix입니다. 전세계 모든 엔지니어가 하멘을 외치고 있습니다. HBM 이라는 이 미친 반도체가 하이닉스의 폭풍성장을 이끌고 있습니다.

 

엔비디아 한대 팔면 HBM이 6개가 붙어 나와야함

지난번에 양자컴퓨터 IONQ는 거품이라는 논지로 좀 말을 했었습니다.

https://it-ist.tistory.com/385

아이온큐, 진짜 주식가치가 이게 맞을까? (3년만에 25배가 오른 회사)

이건 거품은 절대 아닙니다. 다만 3년 사이에 지금 주식이 40배가 올라갑니다;; 비트코인보다 심한거 아니냐고 이거.. 좀 쉬었다 가자.. 하이닉스는 그만큼 내적가치가 대단한 회사.. 뭐 여튼 각설하고 AWS로 넘어가보겠습니다.

 

 

2026 AWS는 너무나 당연하게도 AI + Industry입니다. 

산업에 따라 AI를 어떻게 활용할 것인가

이 한 문장으로 써밋을 정리할 수 있습니다. 

이 AWS라는 이름이 주는 가치가 너무나 폭력적인게 빼찌하나 받았는데 가슴이 울렁거립니다. 와 내가 막 IT 최전선에 있는거 같고 AI로 다 뚜드려 팰 수 있을거 같습니다. 

나스닥 + 코스피 라인업

옆집 순자할매 앞집 옥자할매도 키움증권 미래에셋 토스증권을, 뒷집 춘수할배도 증권회사 지팡이 짚고가서 삼하 하나 시원하게 갖다주이소를 외치는 시대입니다. 라인업 진짜 든든합니다. 

 

이틀간 127개의 강연.. 진짜 너무 많다

강연 목록이 나와있는 파일이 없어서 손수 캡쳐했습니다.

 

Track주제

Track1	AI 시대의 리더십
Track2	리테일/커머스
Track3	금융/핀테크
Track4	SaaS 및 디지털 플랫폼
Track5	제조/하이테크 -> 파편화 데이터, Rawdata, vector DB, Graph DB
Track6	피지컬 AI
Track7	통신/미디어/게임
Track8	트래블/호스피탈리티
Track9	공공/헬스케어

 

이 정도였고 vectorDB, GraphDB가 등장한 이후 이 scalar, row, column으로 이루어진 거리관련 유사근접도 형태의 연구가 엄청나게 활발하게 되고 있고 특히나 제조업군은 파편화된 지식이 많은데 이걸 그냥 통합적으로 엮어서 한 바구니에 담아내는 프로젝트가 많습니다.

Euclidean distance 처럼 간단하게 거리를 계산하는게 지금은 히트다.. 히트..

AI는 전례없는 속도로 미친듯이 B2C , B2B에 퍼지고 있습니다.

 

https://summit-seoul.nangman.cloud/

AWS Summit Seoul 2026 | 세션 시간표 · 일정 관리 · 다시보기

어떤 분은 직접 이렇게 만드시기도 하시고요

 

빗썸의 bedrock 사용기

일단 전체 내용은 이제 AI는 PoC의 단계를 지나서 필수재가 되었다. 이건 블록체인, 메타버스, 양자컴퓨터 이런 직관성 없는 기술들과 아예 궤를 달리합니다. 이 병렬연산의 단순함이 가져다주는 미친 마력은 나혼자만 레벨업, 화산귀환의 청명급입니다. 

한잔해

시간 없습니다. 써밋을 관통하는 그림 하나만 파악하고 넘어가면 됩니다.

 

AWS Layer 장표 수준 ㄷㄷ

이 장표 하나만 완벽하게 이해해도 AI 쪽 면접준비는 완료일 겁니다.

보시면 기존에 Cloud를 표방하던 AWS가 이제는 그냥 AI 풀스택을 제공한다라는 느낌으로 완전히 바뀌었습니다. 

 

일단 아래부터 AI 공장 바닥을 다집니다. 아래에서 위로 올라가는 형태로 정리해보겠습니다.

Amazon SageMaker 영역

커스텀 AI 만들고 운영하는 곳

• Model building / training / deployment
  → 모델 만들고 학습시키고 배포
• MLOps
  → 모델 CI/CD, 버전관리
• Hyperpod
  → 대규모 분산 학습 클러스터
• Nova Forge
  → 모델 튜닝/최적화 계열
• Vector Search
  → RAG용 벡터DB 검색
• Storage / Databases / Governance
  → AI 데이터 저장, 관리

AI Compute

여기는 그냥 연산기.

• AWS Trainium
  → 학습용 칩 (NVIDIA 대항마)
• AWS Inferentia
  → 추론용 칩 (운영비 절감)
• GPU
  → H100/B200 계열

핵심:

Trainium = 학습 비용 절감
Inferentia = 운영 비용 절감

 

중간: Bedrock = AWS AI 플랫폼 핵심

여기가 제일 중요함.

Models

• Amazon Nova
  → AWS 자체 LLM
• 3P Models
  → 외부 모델

Capabilities

Bedrock 부가 기능.

• Guardrails
  → 욕설/PII 차단
• Knowledge Bases
  → RAG
• Customization
  → 튜닝
• Optimization
  → 비용/성능 최적화

AgentCore

이건 에이전트 운영체제 느낌

• Runtime
• Gateway
• Memory
• Identity
• Observability
• Evaluations
• Policy
• Tools

쉽게 말하면:

“AI Agent를 프로덕션에 굴리기 위한 Control Plane”

Agent Builders = 에이전트 만드는 층

여기가 최근 AWS가 엄청 밀고 있는 부분.

Vertically Integrated

Amazon Nova Act

→ AWS가 제공하는 통합형 에이전트 빌더

 

Flexible / OSS

Strands Agents

→ 오픈소스 스타일

맨 위: 실제 서비스 / 완성품

Applications & Agents

실제 고객이 쓰는 제품.

• Kiro
  → AI 개발/코딩 보조
• Amazon Q / Quick Suite
  → 업무 AI
• AWS Transform
  → 현대화/마이그레이션
• Amazon Connect
  → 컨택센터 AI
• Marketplace
  → 솔루션 구매

Frontier Agents

AWS가 보여주고 싶은 미래 그림.

• DevOps Agent
• Security Agent
• Autonomous Agent

Interfaces & Protocols (MCP / A2A)

왼쪽:

• MCP
  → 모델 ↔ 툴 연결 표준
• A2A
  → Agent ↔ Agent 통신

주저리 주저리 써서 죄송하지만 그만큼 하나하나 섹션들이 중요하기에 고봉밥으로 꽉꽉 눌러 담았습니다.

 

AWS는 이제 클라우드가 아니라 AI 풀스택 플랫폼을 제공하는 회사다라는 컨셉을 가지고 이번 써밋을 준비한 거 같습니다. 

 

현재 전세계 시가총액 5등

이제 트렌드 자체가 공룡기업이 그 아래 기업들을 다 빨아들이고 있습니다. 그리고 그 중심에 AI와 메모리반도체, 필수재(오일, 식품, 약품)가 있습니다. 이게 솔직히 좋은 세상인가 싶습니다. 그래도 어쩔 수 없습니다. 일단 태풍의 눈에 올라탑시다. 

 

가장 재밌었던 건 나와 같은 INTP들 이렇게 많이 본건 처음인듯.. ㅋㅋㅋㅋ 

 

 

INTP의 세상이 온것인가 ?

 

써밋 티셔츠도 받았습니다

일단 빨리 탑시다..