아마존이 생성형 AI모델을 공개하며 오픈AI의 '챗GPT'에 도전장을 내밀었다.
앤디 제시 아마존 최고경영자(CEO)는 3일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안호텔에서 열린 'AWS 리인벤트 2024'(re:Invent 2024) 기조연설에서 챗GPT에 대항할 생성형 AI '노바'를 출시한다고 밝혔다. 또 계열사인 아마존웹서비스(AWS)에서 AI 반도체 '트라이니엄3'도 내년에 출시한다고 밝혀, AI 칩 선두주자인 엔비디아와의 격전을 예고했다.
이번에 공개된 모델은 거대언어모델(LLM) '아마존 노바 마이크로'와 멀티모달 모델 '아마존 노바 라이트, 프로'다. 현재 아마존 베드락에서 이용 가능하며 멀티모달 모델에서 성능을 더욱 향상시킨 프리미어 모델은 내년 1분기에 출시될 예정이다. 노바는 기존 아마존 AI 모델인 '타이탄'의 확장판인 것으로 알려졌다.
아마존 노바 마이크로는 문자만 이해·처리할 수 있는 모델로 초당 210개 출력 토큰을 생성할 수 있다. 메타의 '라마' 3.1 8B 모델과 구글의 '제미나이 1.5 플래시' 8B 모델에 비해 모든 벤치마크에서 동등하거나 더 우수한 결과를 기록해 빠른 응답이 필요한 상황에 최적화된 모델이다.
아마존 노바 프로는 텍스트와 이미지, 비디오를 종합적으로 처리하는 멀티모달 모델로 오픈 AI의 GPT-4o와 비교했을 때 20개 벤치마크 중 17개에서 동등하거나 더 우수한 결과를 보였다. 구글 '제미나이 1.5 프로'와 비교할 경우 21개 벤치마크 중 16개에서 동등하거나 더 나은 성과를 보였으며 주로 복잡한 추론 작업과 사용자 정의 모델 학습에 적합하다.
프로에 비해 비용 효율성과 속도를 강조한 초저가 모델 라이트는 오픈 AI GPT-4o 미니와 비교했을 때 19개 부문 중 17개에서 동등하거나 더 나은 성과를 보였다.
내년 출시 예정인 프리미어는 복잡한 추론 작업에서 가장 강력한 성능을 제공하는 모델로 사용자 맞춤형 모델 학습도 지원한다. 긴 문장을 처리할 수 있는 능력을 갖췄으며, 최대 30만 개의 입력 토큰 또는 약 30분 분량의 비디오를 처리할 수 있다. 제시 CEO는 "내년 초까지 200만 개 이상의 입력 토큰을 지원할 계획"이라고 밝혔다.
노바 모델에는 캔버스와 릴 등 창의적 콘텐츠 생성 모델도 포함된다. '노바 캔버스'는 인페인팅, 아웃페인팅, 배경 제거와 같은 다양한 편집 기능을 포함해 스타일과 콘텐츠를 정밀하게 제어하고 스튜디오 품질의 이미지를 생성하는 최첨단 이미지 생성 모델이다. '노바 릴'은 아마존이 처음 내놓는 동영상 생성 모델로, 텍스트와 이미지 프롬포트를 통해 짧은 영상을 제작하고 시각적 스타일과 속도 등 세부적인 제어도 가능해 전문가 수준의 콘텐츠를 생성할 수 있다.
내년 1분기에 음성 AI 모델 출시 계획도 알렸다. '스피치투스피치 모델'은 스트리밍 음성 입력을 이해하고 음성 억양과 리듬 등 비언어적 신호를 해석하는 기능까지 갖췄다. 이를 통해 자연스럽게 인간과 유사한 상호작용을 제공할 수 있다. 이에 더해 내년 중반에는 문자뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오를 입력받아 이를 여러 형식으로 출력할 수 있는 '애니투애니 모델'을 출시할 예정이라 밝혔다.
제시 CEO와 함께 기조 연설을 맡은 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 3나노미터 공정으로 제작된 차세대 AI 칩 '트레이니움3'를 공개하며 내년 말 출시 예정임을 알렸다. 구체적인 성능은 공개되지 않았지만 업계에서는 종전보다 컴퓨팅파워는 2배, 효율성은 40% 늘어날 것이란 예측이 나온다.
가먼 CEO는 현재 트레이니움2를 이용중인 고객층의 성과를 공유하며 트레이니움3의 기대감을 올렸다. 이날 애플 브누아 뒤팽 머신러닝·AI 수석 디렉터는 행사에 참석해 애플의 인공지능 플랫폼 '애플 인텔리전스' 개발 후기를 공개했다. 뒤팽 수석 디렉터는 "AWS와 협력을 통해 애플 인텔리전스 기술을 강화할 계획"이라며 "트레이니움2를 통해 애플 인텔리전스 효율성은 50% 개선될 것으로 예측된다"고 설명했다.
한편 가먼 CEO는 AI 모델 활용의 가장 큰 문제점인 환각 현상(할루시네이션)에 대처하기 위한 '자동화 추론 검사' 기능을 소개하며 "환각 현상에 대한 유일한 안전장치로 모델 응답 정확성을 수학적 증명을 통해 검증하고 사실 오류를 방지할 수 있다"고 설명했다. 환각 현상이란 AI가 잘못된 정보를 사실처럼 제시하는 오류 현상이다.
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