아마존웹서비스(AWS)는 지능형 럭셔리 모빌리티 기업인 로터스 테크놀로지가 지능형 럭셔리 자동차 경험 개발을 지원할 선호 클라우드 제공업체로 AWS를 선정했다고 발표했다. 로터스는 2028년까지 글로벌 럭셔리 기술 브랜드로 거듭나기 위한 자사의 ‘비전80(Vision80)’ 전략을 실행하기 위해 AWS를 활용할 예정이다. 로터스는 차세대 전기 및 디지털 기술 개발에 중점을 두고 럭셔리 전기차를 제공하는 데에 전념하고 있다. 로터스는 사물인터넷(IoT), 분석, 머신러닝, 생성형 인공지능(AI) 등 AWS 기술을 적용해 자율주행 설루션, 몰입형 인포테인먼트, 초고속 차량 충전 등의 커넥티드 기능을 개발하고 제공할 계획이다. 로터스는 로보 소울(ROBO Soul) 자율주행 소프트웨어 스택을 AWS상에서 구동해, 로터스의 차세대 전기차를 포함한 자동차와 트럭이 주차 및 고속도로 주행과 같은 작업을 자동으로 수행할 수 있게 한다. 또한, AWS를 활용해 지능형 주행 도구 플랫폼인 로보 갤럭시(ROBO Galaxy)를 개발해 차량 관리자(fleet manager)가 국제 시장에서 자율주행 차량의 효율성과 접근성을 높일 수 있도록 지원한다. 로터스는 아마존 레드시프트(Amazon Redshift)와 아마존 MSK(Amazon Managed Streaming for Apache Kafka)를 활용해 지능형 주행 도구를 구축하고, 아마존 글루(Amazon Glue)로 데이터를 통합한다. AWS를 통해 로터스는 실시간 지도, 교통 상황, 운전자 행동 등 중요 정보를 분석해 지능형 주행 시스템의 기능을 향상시키고 더욱 안전한 운전 경험을 지원한다. 예를 들어, 로터스의 주행 시스템은 AWS 등 여러 기술을 활용해 물체가 차량 전방에 너무 가까이 접근하는 경우 자동으로 제동을 수행한다. 로터스의 커넥티드카 플랫폼인 로터스 커넥트(Lotus Connect)는 AWS상에서 구동되며, 로터스 고객에게 원격 차량 제어, 실시간 상태 모니터링, 지오펜싱(geofencing), 도난 차량 추적 기능을 제공해 더욱 스마트하고 안전하며 편리한 주행 경험을 실현한다. 예를 들어, 이 시스템은 지속적인 모니터링을 통해 운전자에게 사전 알림을 전송하고, 유지보수 문제를 자동으로 감지하며, 필요 시 즉각적인 도로변 지원을 요청한다. 로터스 커넥트는 아마존 EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)를 사용해 컨테이너화된 애플리케이션을 신속하게 배포·관리·확장한다. 커넥티드카 플랫폼의 자율주행 모듈은 센서 입력을 처리해 주행 환경을 이해하고 운전자의 의사결정을 지원하며, 배포 시간을 6개월에서 2주로 단축한다. 또한, 로터스는 관계형 데이터베이스 서비스인 아마존 오로라(Amazon Aurora)를 활용해, 애플 월렛(Apple Wallet)에서 접근 가능한 차세대 자동차 키인 로터스 디지털 키(Lotus Digital Key)의 애플리케이션 지연 시간을 2.2초 미만으로 단축했다. 운전자는 디지털 키를 가족이나 친구와 공유할 수 있으며, 인터넷 연결이나 물리적 키 없이도 아이폰이나 애플워치로 차량을 잠그고, 잠금을 해제하고, 시동을 걸 수 있다. 이외에도 로터스는 AWS 분석 기능을 활용해 비즈니스 인사이트를 확보하고, 자동차 구매를 분석하며, 맞춤형 구매 추천을 제공한다. AWS의 콘텐츠 전송 네트워크인 아마존 클라우드프론트(Amazon CloudFront)를 통해 로터스는 개인화된 커스터마이징과 몰입형 자동차 구매 경험을 위한 실시간 3D 차량 렌더링을 제공한다. 이를 통해 로터스는 새로운 모델 구성을 3D로 제안하고 미리보기를 제공할 수 있어, 파트너사, 아티스트, 럭셔리 브랜드와의 협업을 통해 제공되는 한정판 디자인을 포함한 독특한 액세서리와 색상, 트림 패키지가 적용된 차량의 모습을 고객 미리 확인할 수 있게 한다. 로터스 테크놀로지의 보 리(Bo Li) 부사장은 “AWS의 기술은 로터스가 지능형 주행, 커넥티드카, 개인화된 경험을 위한 설루션을 구축할 수 있게 지원함으로써 더욱 빠른 글로벌 성장을 돕는다”면서, “AWS와의 협력을 통해 생성형 AI와 같은 새로운 기술을 적용하여 로터스의 자율주행 기능을 개선하고, 더욱 신속한 고객 서비스를 개발하며, 운전자 만족도를 향상시킬 수 있게 되어 매우 기쁘다. 향후 양사의 파트너십을 강화해 더욱 향상되고 신속한 차량 내 경험을 제공할 수 있기를 기대한다”고 말했다. AWS의 오즈구르 토훔쿠(Ozgur Tohumcu) 자동차 및 제조 부문 총괄은 “자동차 산업은 디지털화와 전기화로 인한 지각변동을 겪고 있으며, 클라우드는 이러한 급속한 발전을 가속화하고 있다”면서, “AWS는 로터스가 더욱 개인화되고, 연결되고, 지능적인 차량 내 경험을 지속적으로 혁신할 수 있도록 지원할 것이다. 앞으로도 양사의 지속적인 협력 관계를 기반으로 생성형 AI를 적용해 효율성을 높이고 새로운 커넥티드카 기능과 자율주행을 활용한 향상된 차량 기능, 고도화된 주행 경험 등을 제공할 수 있기를 기대한다”고 말했다.

아비바는 아마존웹서비스(AWS)와 전략적 협력 협약(SCA)을 체결했다고 밝혔다. 양사는 긴밀한 협력을 통해 아비바 애플리케이션을 즉시 사용 가능한 통합 서비스형 소프트웨어(SaaS) 설루션으로 클라우드에 제공함으로써 인더스트리얼 고객 지원을 강화할 계획이다. 아비바는 인공지능(AI)을 통해 상호 운용성을 높이기 위해 AWS와 협력하고 있다. 데이터 모델 간 작업 효율성이 떨어지면 디지털 트윈 구축이 어려워지고, 데이터 모델을 만드는 데에 많은 비용과 시간이 소요된다. 아비바와 AWS는 데이터 사일로 및 산업 데이터 표준 전반에 걸쳐 데이터 관리 복잡성을 줄여 가치 실현 시간을 단축할 수 있는 매핑 기능을 AWS 플랫폼에 구축할 계획이다. 아비바는 클라우드 기반 설루션으로의 전환을 통해 모든 산업 부문에서 경제적이고 민첩한 기술 접근성을 강화하고 있다. 이러한 전환은 다양한 산업 분야에서 지능형 엔지니어링 설루션을 대중적으로 이용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아비바는 AWS와의 이번 SCA 체결이 아비바 고객에게 중요한 가치를 제공한다고 보고 있으며, AWS와의 협력을 통해 화학 및 식음료 등 다양한 산업 분야로 그 이점을 더욱 확장하여 설루션 접근성을 향상시켜 나가겠다는 전략이다. 클라우드 기반의 상호 운용 가능한 설루션은 고객이 더 빠르게 성과를 달성하도록 돕는다. 수개월이 걸리는 프로세스를 수 주 이내로 단축하여 시장 출시 시간을 앞당기고, IT 부서에서 광범위하게 관여해야 하거나 유지보수 하지 않아도 되므로, 혁신 주기를 단축하고 배포 프로세스를 간소화할 수 있다. 한편, 아비바는 산업 제조를 위한 전문 서비스 및 소프트웨어 설루션을 제공하는 전문성을 인정받아 AWS 제조 및 산업 역량 파트너 자격을 획득했다. AWS 제조 및 산업 역량 파트너로서 모범 사례에 맞춰 산업 애플리케이션을 위한 안전하고 탄력적이며 효율적인 클라우드 인프라를 구축한다. 아비바는 신에너지(New Energies) 부문의 AWS 에너지 컴피턴시 파트너로 함께 하고 있다. AWS의 우웸 우크퐁(Uwem Ukpong) 글로벌 서비스 부사장은 “AWS와 아비바의 전략적 협력으로 산업 기업은 한 차원 높은 수준의 협업 엔지니어링과 가치 창출을 실현할 수 있게 됐다. 양사는 함께 고객에게 클라우드 기반 엔지니어링을 생성형 AI로 강화할 수 있는 유연하고 안전한 환경을 제공한다”고 말했다. 아비바코리아의 김상건 대표는 “아비바는 탄소 배출 제로를 목표로 지속 가능한 혁신을 추진하며 AWS와 같은 파트너와 광범위하게 협력하고 있다. 더 많은 고객이 아비바의 수준 높은 서비스 역량과 맞춤형 산업용 SaaS 설루션을 활용하여 에너지 수요를 효율적으로 관리하고 운영을 최적화함으로써 지속 가능성 혁신을 달성할 수 있도록 지원하고자 한다”고 말했다.

아마존웹서비스(AWS)는 광범위한 작업에서 최첨단 인텔리전스와 가격 대비 성능을 제공하는 차세대 파운데이션 모델(FM)인 ‘아마존 노바(Amazon Nova)’를 발표했다. 아마존 노바 모델은 아마존 베드록(Amazon Bedrock)에서 사용 가능하며, 빠른 텍스트-텍스트 변환 모델인 아마존 노바 마이크로(Amazon Nova Micro)를 비롯해 아마존 노바 라이트(Amazon Nova Lite), 아마존 노바 프로(Amazon Nova Pro) 그리고 텍스트, 이미지, 비디오를 처리하여 텍스트를 생성하는 멀티모달 모델인 아마존 노바 프리미어(Amazon Nova Premier) 등을 포함한다. 아마존은 또한 두 가지 추가 모델로 스튜디오급 이미지 생성을 위한 아마존 노바 캔버스(Amazon Nova Canvas) 및 스튜디오급 비디오 생성을 위한 아마존 노바 릴(Amazon Nova Reel)을 출시했다. 아마존 노바 마이크로는 낮은 비용으로 빠른 지연 시간의 응답을 제공하는 텍스트 전용 모델이다. 아마존 노바 라이트는 이미지, 비디오, 텍스트 입력 처리가 빠른 저비용 멀티모달 모델이고, 아마존 노바 프로는 광범위한 작업에 대해 정확성, 속도, 비용의 최적의 조합을 제공하는 고성능 멀티모달 모델이다. 그리고 아마존 노바 프리미어는 복잡한 추론 작업과 맞춤형 모델 학습을 위한 최고의 교사 모델로 사용되는 아마존의 가장 강력한 멀티모달 모델이다. 아마존 노바 마이크로, 아마존 노바 라이트, 아마존 노바 프로는 현재 정식 사용 가능하며, 아마존 노바 프리미어는 2025년 1분기에 출시될 예정이다. AWS는 “다양한 업계 표준 벤치마크로 테스트한 결과 아마존 노바 마이크로, 아마존 노바 라이트, 아마존 노바 프로가 각각의 카테고리에서 메타의 라마 3.1, 구글의 제미나이 1.5, 오픈AI의 GPT-4o, 앤스로픽의 클로드 3.5 등 업계 주요 모델과 비교할 때 경쟁력 있는 성능을 보여주었다”고 소개했다. 아마존 노바 마이크로, 라이트, 프로는 200개 이상의 언어를 지원한다. 아마존 노바 마이크로는 128K 입력 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하며, 아마존 노바 라이트와 아마존 노바 프로는 300K 토큰 또는 30분의 비디오 처리를 지원하는 컨텍스트 길이를 제공한다. 2025년 초에는 2M 이상의 입력 토큰 컨텍스트 길이를 지원할 예정이다. AWS는 모든 아마존 노바 모델이 빠르고 비용 효율적이며 고객의 시스템 및 데이터와 쉽게 사용할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 모든 아마존 노바 모델은 주요 AI 기업과 아마존의 고성능 파운데이션 모델을 단일 API를 통해 사용할 수 있게 해주는 완전 관리형 서비스인 아마존 베드록과 통합돼 있다. 고객들은 아마존 베드록을 사용하여 아마존 노바 모델과 다른 파운데이션 모델을 쉽게 실험하고 평가하여 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 결정할 수 있다. 또한 이 모델들은 맞춤형 미세조정(fine-tuning)을 지원하여, 고객들이 정확도를 높이기 위해 레이블이 지정된 자체 데이터의 예시들을 모델에 지정할 수 있다. 아마존 노바 모델은 고객의 자체 데이터(텍스트, 이미지, 비디오 포함)에서 가장 중요한 것을 학습하고, 그 후 아마존 베드록이 맞춤형 응답을 제공할 수 있는 개인 미세조정 모델을 훈련시킨다. 이미지 생성 모델인 아마존 노바 캔버스는 텍스트나 이미지 프롬프트로부터 전문가급 이미지를 생성한다. 또한 텍스트 입력을 사용한 이미지 편집 기능과 색상 구성 및 레이아웃 조정을 위한 제어 기능을 제공한다. 그리고 이미지의 출처를 추적할 수 있게 하는 워터마크와 잠재적으로 유해한 콘텐츠의 생성을 제한하는 콘텐츠 관리 등 제어 기능을 내장했다. 아마존 노바 릴은 고객이 텍스트와 이미지로부터 쉽게 고품질 비디오를 생성할 수 있게 해주는 비디오 생성 모델이다. 고객은 자연어 프롬프트를 사용하여 카메라 모션, 회전, 확대/축소 등 시각적 스타일과 속도를 제어할 수 있다. 아마존 노바 릴은 현재 6초 길이의 비디오를 생성하며, 향후 몇 개월 내에 최대 2분 길이의 비디오 생성을 지원할 예정이다. 아마존은 2025년 1분기에 아마존 노바 스피치 투 스피치(speech-to-speech) 모델을 출시할 예정이다. 이 모델은 자연어의 스트리밍 음성 입력을 이해하고, 언어적 신호와 톤이나 박자 같은 비언어적 신호를 해석하며, 낮은 지연 시간으로 자연스러운 인간다운 쌍방향 상호작용을 제공함으로써 대화형 AI 애플리케이션을 변화시키도록 설계됐다. 또한 아마존은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 입력으로 받아 이러한 모든 형태로 출력을 생성할 수 있는 혁신적인 모델을 개발하고 있다고 전했다. 이 모델은 2025년 중반에 출시될 예정으로, 콘텐츠를 편집/다른 형태로 변환하거나 모든 형태를 이해하고 생성할 수 있는 AI 에이전트를 구동하는 등 다양한 작업을 수행하는 데 동일한 모델을 사용할 수 있는 애플리케이션 개발을 단순화할 것으로 보인다. 아마존의 로힛 프라사드(Rohit Prasad) 인공 일반 지능(AGI) 수석부사장은 “아마존 내부적으로 약 1000개의 생성형 AI 애플리케이션이 진행 중이며, 애플리케이션 개발자가 여전히 고민하고 있는 문제를 전반적으로 파악하고 있다”면서, “새로운 아마존 노바 모델은 내부 및 외부 개발자들의 이러한 과제 해결을 돕고 지연 시간, 비용 효율성, 맞춤화, 검색 증강 생성(RAG), 에이전트 기능에서 의미 있는 진전을 이루면서 강력한 인텔리전스와 콘텐츠 생성을 제공하고자 한다”고 말했다.

아마존웹서비스(AWS)는 ‘AWS 리인벤트’ 행사에서 AWS 트레이니움2(AWS Trainium2) 칩 기반의 아마존 EC2(Amazon EC2) 인스턴스를 공식 출시했다고 발표했다. 또한, AWS는 대규모 언어 모델(LLM) 및 파운데이션 모델(FM)의 학습과 추론을 지원하는 트레이니움2 울트라서버(Trn2 UltraServers)와 차세대 트레이니움3(Trainium3) 칩도 함께 공개했다. Trn2 인스턴스는 16개의 트레이니움2 칩을 탑재하여 최대 20.8 페타플롭스(PF)의 연산 성능을 제공한다. 이는 수십억 개의 매개변수를 가진 LLM의 학습 및 배포에 적합하다. Trn2 인스턴스는 동일한 비용으로 기존 GPU 기반 EC2 P5e 및 P5en 인스턴스 대비 30~40% 더 나은 가격 대비 성능을 제공하며, 메모리 대역폭도 개선되어 비용 효율성이 높다는 것이 AWS의 설명이다. Trn2 울트라서버는 새로운 EC2 제품군으로, 초고속 뉴런링크(NeuronLink) 기술을 사용해 64개의 트레이니움2 칩을 연결하여 최대 83.2 피크 페타플롭스의 연산 성능을 제공한다. 이는 단일 Trn2 인스턴스 대비 연산, 메모리, 네트워킹 성능을 각각 4배로 확장해 대규모의 모델 학습과 배포를 가능하게 한다. Trn2 인스턴스는 현재 미국 동부(오하이오) AWS 리전에서 사용 가능하며, 추가 리전에서도 곧 제공될 예정이다. Trn2 울트라서버는 현재 프리뷰 상태로 제공되고 있다. 한편, AWS는 앤스로픽(Anthropic)과 협력해 수십만 개의 트레이니움2 칩을 포함하는 EC2 울트라클러스터(UltraClusters)를 구축하고 있다고 밝혔다. 이 프로젝트는 ‘프로젝트 레이니어(Project Rainier)’로 명명되었으며, 현재 세대의 최첨단 AI 모델 훈련에 사용된 엑사플롭스의 5배 이상의 성능을 갖출 것으로 기대된다. 이외에도 AWS는 차세대 AI 학습 칩인 트레이니움3를 공개했다. 트레이니움3는 트레이니움2 대비 최대 2배 성능과 40% 개선된 에너지 효율성을 제공하며, 이를 통해 고객은 더 큰 모델을 더 빠르게 구축하고 실시간 성능을 극대화할 수 있다. AWS의 데이비드 브라운(David Brown) 컴퓨팅 및 네트워킹 부문 부사장은 “트레이니움2는 AWS가 개발한 칩 중 가장 강력한 성능을 자랑하며, 대규모 및 최첨단 생성형 AI 워크로드를 지원하기 위해 설계되었다. 이 칩은 학습과 추론 모두에서 최고의 가격 대비 성능을 제공한다”면서, “매개변수가 수조 개에 달하는 모델이 등장하면서, 고객들에게 대규모 모델을 효율적으로 학습하고 운영할 수 있는 새로운 접근 방식이 필요해졌다. Trn2 울트라서버는 AWS에서 가장 빠른 학습 및 추론 성능을 제공하며, 모든 규모의 조직이 세계 최대 모델을 더 빠르고 비용 효율적으로 학습하고 배포할 수 있도록 돕는다”고 전했다.

AI 데이터 클라우드 기업인 스노우플레이크가 2025년 상반기부터 국내 기업에게도 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)를 지원한다고 밝혔다.  스노우플레이크는 현재까지 한국에서는 아마존웹서비스(AWS) 기반으로 AI 데이터 클라우드 서비스의 운영을 지원해왔다. 2025년에는 애저 환경으로 서비스 지원이 확장됨에 따라, 스노우플레이크는 더 많은 국내 고객에게 통합적이고 안전한 데이터 관리 경험을 제공할 수 있게 될 것으로 보고 있다.  또한, 스노우플레이크는 여러 클라우드에 구축된 데이터를 하나의 통합된 플랫폼에서 분석할 수 있는 크로스 클라우드(cross-cloud) 서비스도 제공할 예정이다. 고객은 스노우플레이크의 클라우드 간 기술 레이어인 ‘스노우그리드(Snowgrid)’를 통해 여러 지역과 클라우드 플랫폼에 걸쳐 데이터를 복제할 수 있다. 애플리케이션 및 서비스도 쉽게 공유하고 협업할 수 있어 데이터 사일로 없는 비즈니스 운영 환경을 확보함과 동시에, 예상치 못한 장애와 변화하는 규제에 유연하게 대응할 수 있다.  스노우플레이크는 컴플라이언스, 보안 및 프라이버시 기능을 하나의 플랫폼에 통합한 거버넌스 모델인 ‘스노우플레이크 호라이즌(Snowflake Horizon)’을 통해서도 클라우드 간 유연성과 협업을 지원한다. 스노우플레이크 호라이즌은 데이터 혹은 사용자의 위치에 상관없이 일관된 거버넌스와 상호운용성을 제공해 고객이 데이터를 안전하게 관리하도록 돕는다.  한국에서 마이크로소프트와의 협업을 확장하면서, 스노우플레이크는 국내 고객의 데이터를 서비스 리전 내에 저장할 수 있게 된다. 이를 통해 데이터의 물리적 위치를 더 가깝게 함으로써 지연시간을 줄이고 주요 작업 성능을 최적화할 수 있다는 것이 스노우플레이크의 설명이다. 또한, 효율적인 데이터 활용 방법이나 AI(인공지능)/ML(머신러닝) 모델을 개발하며 데이터 기반 애플리케이션의 대규모 구축 방법을 모색하는 기업에게 더 많은 선택지를 제공할 수 있다. 스노우플레이크는 멀티 클라우드 전략을 채택하는 기업에게 즉각적인 확장성을 통해 비즈니스 성장을 가속화할 수 있는 기반을 제공할 계획이다.  스노우플레이크 코리아의 최기영 지사장은 “스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 설루션의 접근성과 확장성을 향상시켜 고객이 여러 클라우드에서 데이터를 통합 관리할 수 있는 생태계를 제공할 수 있게 돼 기쁘다”면서, “앞으로도 안정적이고 유연한 AI 데이터 클라우드를 통해 고객에게 극대화된 데이터의 가치와 다양한 분석 워크로드 실행 환경을 제공할 것”이라고 말했다.  한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “마이크로소프트 애저 환경에서도 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드 설루션을 제공함으로써, 국내 기업은 보다 폭넓은 클라우드 선택지에서 데이터 전략을 구성할 수 있게 됐다”면서, “애저의 글로벌 네트워크와 강력한 보안 체계로 고객이 더욱 안전한 디지털 전환을 이루고 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 협력을 이어가겠다”고 말했다.

아마존웹서비스(AWS)는 ‘생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스(Generative AI Partner Innovation Alliance)’의 출범을 발표했다. 생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스는 고객이 생성형 AI 설루션을 성공적으로 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 프로그램인 ‘생성형 AI 혁신센터(Generative AI Innovation Center)’의 범위와 규모를 확장할 예정이다. 2023년 6월에 처음 출범한 생성형 AI 혁신센터는 고객을 AWS의 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 과학자 및 전략 전문가와 연결하고, 기업이 생성형 AI 설루션을 구상, 식별, 개발할 수 있도록 지원한다. 생성형 AI 혁신센터는 출범 이래로 도어대시, 나스닥, PGA투어 등 수천 개의 고객사가 생성형 AI를 통해 성공을 거둘 수 있도록 지원했다. 실제로 생성형 AI 혁신센터를 통해 개발된 개념증명(PoC) 설루션의 50% 이상이 현재 고객의 프로덕션 환경에서 운영되고 있다. 생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스를 통해 고객들은 생성형 AI 혁신센터의 검증된 방법론을 공유하는 생성형 AI 분야의 입증된 전문성을 갖춘 전 세계 시스템 통합업체 및 컨설팅 기업 네트워크에 접근할 수 있게 된다. 이 얼라이언스는 초기에 부즈앨런해밀턴, 크래용, 에스칼라24x7, 메가존클라우드, NCS그룹, 퀀티파이, 랙스페이스 등 산업 및 지역별 전문성을 보유한 9개의 파트너와 함께 출범한다. 또한 케일런트와 딜로이트를 포함한 시스템 통합업체와도 협력할 예정이다. 이들 파트너는 공동으로 개념증명 및 프로덕션 구현을 통해 지원할 수 있는 고객 수를 확장하기 위한 추가 리소스를 제공할 것이다. AWS 생성형 AI 혁신센터의 스리 엘라프롤루(Sri Elaprolu) 글로벌 책임자는 “생성형 AI 혁신센터에서 우리의 접근 방식은 고객이 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 AI 활용 사례를 식별하고 개선할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 우리는 엔드 투 엔드 설루션 개발과 필요 시 특정 요구 사항을 해결하기 위해 파운데이션 모델을 커스터마이즈하는 데에 중점을 두며, 항상 보안과 확장성을 우선시한다. 이러한 고객 중심 전략은 생성형 AI 혁신센터를 통한 성공을 이끄는 데 핵심적인 역할을 해왔다”면서, “이제 파트너 네트워크가 확대됨에 따라 더 많은 고객이 생성형 AI를 활용해 혁신과 생산성을 높이고 경쟁 우위를 강화하도록 지원할 수 있게 됐다”고 말했다.