PaaS의 등장과 역할

PaaS(Platform as a Service)는 애플리케이션 개발과 배포에 필요한 플랫폼과 개발도구를 클라우드 환경에서 서비스의 형태로

제공하는 컴퓨팅 모델이다. 이를 통해 개발자는 인프라 구축과 관리에 신경 쓰지 않고 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있어

개발 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.

2010년대 중반 이후 핀테크, 이커머스, 게임 산업이 급성장하면서 빠른 서비스 출시와 확장성이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 부상했다. 이러한 시장 수요에 대응해 AWS, 구글, 마이크로소프트와 같은 글로벌 빅테크 기업들은 클라우드 플랫폼을 본격적으로 서비스화하며 시장 표준화를 주도했다.

이 과정에서 전통적으로 자체 전산실(IDC)을 구축·운영하며 보수적인 접근을 선호하던 대기업과 금융권조차도 변화의 압력을

체감하게 되었다. 특히, 빠른 개발·배포 속도가 비즈니스의 성패를 좌우하고, 대규모 트래픽 상황에서도 안정적인 서비스 운영을

보장해야 하는 요구가 커지면서 클라우드 기반 PaaS 전환은 선택이 아닌 필수로 자리 잡았다.

글로벌 AI PaaS 동향

글로벌 빅테크 기업(AWS, 구글, 마이크로소프트, 메타 등)들은 기존의 DevOps 중심의 클라우드 플랫을 넘어,

AI 개발 전주기(DataOps, MLOps 등)를 통합 지원하는 AI PaaS로 전환을 위해 재투자 규모를 지속적으로 확대하고 있다.

AI Times에 따르면, 2025년 기준 글로벌 빅테크 4사가 AI 클라우드 인프라에 투입할 투자 규모는 3,200억 달러로,

이는 국내 정부 전체 예산의 약 3분의 2에 해당하는 수준이다. 각 사는 이러한 막대한 투자를 기반으로

저마다의 AI PaaS 발전 전략을 추진하고 있으며, 그 주요 내용은 다음과 같이 정리된다.

Ÿ AWS(Amazon Web Services) : 생성형 AI와 머신러닝 워크로드에 최적화된 AI PaaS 전략을 추진하고 있다.

    Amazon Bedrock을 통해 Anthropic, Meta, Cohere, Stability AI 등 주요 글로벌 AI 기업의 파운데이션 모델을 단일 API로

    제공할 수 있도록 연계하여 손쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 개발‧배포하도록 지원하고, Sagemaker를 통해

    데이터 준비‧학습‧배포‧운영까지 엔드투엔드 ML 수명주기를 통합 관리하는 AI PaaS 플랫폼을 제공하고 있다.

Ÿ Google cloud : 검색‧데이터 기반의 강점을 살려 데이터와 AI를 긴밀히 연결하는 AI PaaS 전략을 추진하고 있다.

    Vertex AI를 중심으로 160개 이상의 다양한 파운데이션 모델 제공 및 gemini 2.0을 통해 텍스트‧이미지‧영상‧음성 데이터를

    모두 처리할 수 있는 멀티 모달 AI를 제공하고 있다.

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