AWS 서밋 서울 2026, 코딩 도구부터 로봇 팔까지 AI 전환 사례 쏟아졌다

AWS 서밋 서울 2026의 메시지

• AWS 서밋 서울 2026은 “클라우드 전환 다음은 AI 전환”이라는 메시지를 아주 노골적으로 보여준 행사였음

  • 올해로 20주년을 맞은 AWS가 한국에서 12번째로 연 연례행사임
  • 등록자는 5만여 명으로, 올해 AWS가 준비한 전 세계 행사 중 가장 큰 규모로 열렸다고 함
  • 비가 오는 날씨에도 서울 코엑스 행사장에 관람객이 몰렸다는 현장 분위기도 전해짐

• 개발자 대상 전시도 AI 중심으로 짜였음

  • AWS의 AI 코딩 도구 ‘키로’(Kiro)를 소개하는 ‘입코딩’ 부스가 마련됨
  • 전시에서는 음성명령만으로 화면 구성요소를 바꾸는 데모를 보여줌
  • ‘디벨로퍼 라운지’에는 관람객이 페르소나, 스킬, 역할, 관심사를 입력하면 닮은꼴 8비트 에이전트가 생성되는 게임형 체험도 있었음

아모레퍼시픽과 NC AI 사례

• 아모레퍼시픽의 ‘뷰티 컨시어지’ 부스는 관람객이 가장 몰린 곳 중 하나였음

  • AI 피부 진단, 피부 톤·파운데이션 분석, 두피·헤어 진단, 퍼스널 컬러 분석 등 4개 솔루션을 선보임
  • AWS 측 설명에 따르면 아모레퍼시픽이 80년간 축적한 피부과학 데이터를 바탕으로 개발됨
  • 피부 진단은 사진 한 장으로 10초 만에 끝나고, 멜라닌·홍반·모공·주름 등을 비전 AI가 병렬추론으로 분석함

• 숫자도 꽤 구체적임

  • 뷰티 컨시어지 플랫폼은 출시 이후 10개국에서 50만 건 이상의 피부 진단을 제공함
  • 아모레퍼시픽은 AWS 키로를 SAP ERP 환경에 도입해 4개 시범 프로젝트에서 개발 생산성을 최대 72%까지 끌어올렸다고 밝힘
  • 문서화 시간은 80% 단축됐고, 설계와 실제 코드 일치율은 100%를 달성했다고 함
  • Amazon Bedrock 기반으로 약 300만 건의 자사 제품 리뷰 요약·분석도 자동화하고 있음

• NC AI는 이커머스 상세페이지 편집 도구에 AI 에이전트를 결합한 데모를 공개함
  • 부스 이름은 ‘누구나 셀러가 되는 순간’
  • 옷차림을 사진으로 찍으면 AI 에이전트가 브랜드 콘셉트 등을 묻고, 모델컷·제품 이미지·런웨이 영상까지 만들어 상품 상세페이지를 구성함
  • AWS코리아는 이를 “기존 SaaS가 에이전틱 AI를 만나 통째로 바뀌는 사례”로 설명함

피지컬 AI는 로봇 데모로 밀어붙임

• AWS는 피지컬 AI를 별도 전시 영역으로 구성함

  • AWS는 이미 아마존 물류센터에서 100만 대 이상의 로봇을 운영하고 있다고 설명함
  • 피지컬 AI 프로젝트를 데이터, 모델 최적화·트레이닝, 시뮬레이션, 심투리얼, 엣지 운영, 에이전틱 오케스트레이션 등 5개 영역에서 지원한다고 밝힘

• 국내 기업 데모도 꽤 현장감 있게 구성됨

  • 뉴빌리티는 자율주행 로봇이 행사장 안에서 굿즈를 배달하는 장면을 보여줌
  • 관람객이 모바일 앱으로 배달을 요청하면 로봇이 통합 관제 시스템에서 임무를 받고 장애물을 피해 목적지까지 물품을 가져감
  • 로아이는 웹브라우저 기반 3D 시뮬레이터에서 관람객이 로봇 팔 이동 경로를 직접 짜보는 게임형 데모를 진행함

• 컨피그의 전시는 사람과 로봇 팔이 같은 작업대에서 일하는 시나리오였음

  • 작업대에 알루미늄 캔, 페트병, 종이가 섞여 있고 로봇 팔이 그중 알루미늄 캔만 골라 수거함으로 옮김
  • 사람이 일부러 로봇 작업 동선 안쪽으로 손을 뻗으면, 로봇이 작업을 잠시 멈추거나 미세하게 비껴가며 피함
  • 컨피그는 이런 협업 시나리오를 가능하게 하는 로봇파운데이션모델(RFM)을 자체 개발 중이고, 학습에 Amazon SageMaker 등을 활용하고 있음

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기술 맥락

• AWS가 이번 행사에서 보여준 건 모델 성능표보다 “AI가 어디에 붙는가”예요. 코딩 도구, ERP 개발, 제품 리뷰 분석, 이커머스 상세페이지, 로봇 팔까지 실제 업무 화면과 현장 장비에 AI를 붙였거든요.

• 아모레퍼시픽 사례가 중요한 이유는 데이터와 워크플로가 같이 나오기 때문이에요. 80년간 쌓은 피부과학 데이터, 10개국 50만 건 진단, 300만 건 리뷰 분석처럼 AI가 먹고 일할 데이터가 이미 있는 구조예요.

• NC AI 데모는 에이전틱 AI가 SaaS 화면을 어떻게 바꾸는지 보여줘요. 사용자가 모든 필드를 직접 채우는 대신, AI가 콘셉트를 묻고 이미지와 영상을 만들어 상세페이지를 구성하는 흐름으로 바뀌는 거예요.

• 피지컬 AI 쪽은 더 까다로워요. 로봇은 화면 안에서만 답을 잘하면 되는 게 아니라, 사람 손이 들어오면 멈추고 장애물을 피하고 실제 물건을 정확히 집어야 하거든요.

• 그래서 SageMaker나 시뮬레이션, 엣지 운영 같은 인프라가 같이 언급돼요. 모델을 한 번 학습시키는 것보다, 현실 환경에서 계속 안전하게 움직이도록 학습·검증·운영 루프를 만드는 게 핵심이에요.