최고의 엔지니어를 확보하거나, 최첨단이 아니더라도 흥미로운 목표를 자유롭게 추구할 수 있게 해야 함. Amazon에는 둘 다 없으니 이 분야에서 진전이 없는 것도 자연스러움.
아니면 AI가 지난 5년간 과장된 약속에 못 미치는 성과를 내왔고, Amazon도 쓰러지는 도미노 중 하나일 뿐일 수 있음. 이번 조치는 Amazon의 위험 분산 전략임.
최근 몇 년간 Amazon 사무실에 가본 사람이라면 연구소 수준의 혁신을 키우는 문화를 보기는 어려웠을 것임.
조직문화의 역기능을 겨냥한 이야기 같고, 대부분의 답글도 그렇게 받아들이는 듯함. 그 부분도 사실이지만, 민감한 데이터와 보안을 존중하는 문화 역시 최첨단 AI 연구와 맞지 않는 큰 이유라고 봄.
AWS에서 일할 때 데이터 접근은 매우 엄격히 통제됐음. 고객을 대신해 실행하는 다양한 동적 작업의 소요 시간을 예측하는 모델을 만들었는데, 우리 팀 소유 DB의 익명화된 운영 데이터에 접근하는 데만 한 달이 훨씬 넘게 걸렸고, 접근 가능한 속성도 크게 줄여야 했음. 법무·규정 준수 담당자들과 개인정보 분류, 보존 기간, 접근 통제의 근거를 설명하는 회의에도 상당한 시간을 썼고, 데이터 정책도 자주 검토했음.
자체 시스템의 운영 데이터에 접근하려 해도 비상 접근 절차가 필요했고, 실제로 이를 사용하는 일은 드물었음. 그 절차를 거쳐도 일부 민감한 데이터는 볼 수 없었음. 덕분에 민감한 정보를 보지 않고 시스템을 운영·유지하는 데는 능숙해짐. 개인정보를 무시하는 Meta나 법을 무시하는 최첨단 AI 연구소들과 비교하면 Amazon이 이 분야에서 고전하는 이유를 이해하기 쉬움.
Amazon은 다른 선택지가 있는 사람이라면 일하지 않을 곳이라는 평판을 스스로 선택했음. 그 대가를 치르는 모습을 보니 기쁨.
타당하지만, 창고 자동화와 물류에서는 Amazon이 하드웨어에 무엇을 도입하는지 꾸준히 살펴보고 있음. 로봇이 인간의 노동을 어디까지 대체할 수 있는지 가늠하기 좋은 기업임.
Amazon과 Meta에 다니는 친구들에게서도 비슷하게 들었음. 예전만큼 명성이 높지 않고, 이제는 질책을 감수하고 매일 성과 개선 계획(PIP) 대상이 될까 두려워하며 동료보다 많은 성과를 내려 애쓰는 곳에 가까움. 안타깝지만 지금 업계의 많은 곳이 이런 처지임.
Amazon이 마지막으로 연구소 수준의 혁신을 보여준 게 S3였나? 아니면 Lambda였나?
자세히 지켜보지 않아 틀릴 수도 있지만, 한동안 남의 혁신을 빠르게 따라가며 하나의 생태계에 모으는 데 그친 것 아닌가? 비꼬려는 의도는 아니고, AWS를 혁신적인 곳으로 생각하지 않은 지 꽤 됐음. 사람을 소모품처럼 갈아 치우는 냉혹한 회사에서는 대체로 기술 혁신이 나오기 어렵다고 봤기 때문임. AWS 쪽 이야기이며, 물류에서는 공급망 성능 최적화로 분명 엄청난 일을 하고 있음.
이 기사는 7월 29일에 발행됐음. 지금도 흥미로울 수는 있지만, 발행일은 짚고 넘어갈 필요가 있음.
AI 관련 기사에는 이제 월 표시가 필요할 듯함. 예를 들면 ‘Amazon, AI 부문 대폭 축소 — 7월’ 같은 식임.
그 무렵 읽었던 소식임. 방금 보고 AI 조직을 두 번째로 정리한 줄 알았음.
이 게시물을 보고 Nova를 써봤음. Gemini에 맡겼던 실제 문제들을 줬는데, 비교하면 확연히 뒤떨어짐. 첫 프롬프트와 이후 대화에서 알려준 사실을 놓치고, 같은 항목식 조언을 반복함. GPT-3 수준처럼 느껴짐.
다만 HN의 단골 반AI 진영은 예외임. 대체로 공산주의를 바라면서도 그 방식으로 실패한 20여 개 국가를 자세히 살펴본 적은 없는 이들과 같은 부류임.
Amazon Nova가 자체 모델인가? 전에 다니던 회사에서 AWS의 Nova Act를 써보라는 압박을 받았는데, Playwright로 작업하는 Python 기반 래퍼 정도로 이해했음. 내부에서 Nova 모델을 쓰는지는 몰랐고, 실제로 썼을 수도 있음.
어느 쪽이든 Nova Act는 너무 느려서 성능이 끔찍했음. 그냥 Playwright를 쓰는 편이 훨씬 쉬움.
[0] https://nova.amazon.com/act.
Amazon은 AI의 이점 대부분을 비용 대부분 없이 누릴 수 있어 보임. Anthropic은 최첨단에서 최고의 모델과 기업용 토큰을 공급하면서도 막대한 손실을 내고 있음.
Amazon은 연간 600억 달러 이상 이익을 내는데, AI 학습과 토큰 판매에서 손해를 보며 이를 깎아 먹을 필요가 없음. 공개 가중치 모델이 많으니 부담은 거의 없이 이점 대부분을 얻을 수 있음.
Amazon의 대표 AI 모델 Nova가 대중적으로 알려진 이름과는 거리가 멀다는 대목에 공감함. 특정 회사의 AI 제품을 써봤는지 물어보면, 어떤 회사에 대해서는 안 써봤다는 답이나 AI 제품도 있느냐는 놀란 반응만 돌아옴.
생각해 보니 Amazon은 학습용 도서 확보와 관련해 흥미로운 위치에 있는 듯함. 그것만으로는 부족한 모양임.
도서 부문 내부 사정은 잘 모르지만, Amazon은 대부분의 상품에서 직접 재고를 보유하는 일을 줄이려 상당히 노력해 왔음. 대신 다른 업체의 재고를 보관하며 효율적으로 배송하는 쪽을 선호함.
지금 출판사와의 관계에서 특별히 유리한 위치는 아닐 것 같음. Kindle과 관련해 출판사 몫을 쥐어짜려 한 일이 워낙 많아, 대부분의 출판사가 Amazon을 싫어할 가능성도 큼.
AI 분야에서 실력 있는 사람은 이미 오래전에 Amazon/AWS를 떠났음. AI 쪽은 평범한 인력만 가득하니 이번 일도 놀랍지 않음.