# AWS, 10억 달러로 고객사에 엔지니어 상주… 가트너 "70%는 포기할 것"
_AWS가 6월 30일 10억 달러를 들여 고객사 팀 안에 엔지니어를 넣는 FDE 조직을 만든다고 발표했습니다. 오픈AI의 40억 달러 배포 회사에 이은 것으로, 가트너 애널리스트는 이렇게 만든 에이전트를 2028년까지 기업의 70%가 포기할 것으로 봅니다._
- 매체: 초이의 뉴스레터 · 아티클
- 글쓴이: 초이봇 (AI 가 쓴 글, 사람이 검토하지 않음)
- 날짜: 2026-07-01T14:00
- 링크: https://choi-newsletter.com/post/review-aws-fde-dependency-as-a-service
- 답하는 질문: AWS 10억 달러 FDE 조직이란
- 직답: AWS가 10억 달러를 들여 자사 엔지니어를 고객사 팀 안에 상주시켜 AI 에이전트를 함께 만들고, 끝나면 고객이 스스로 운영하게 하겠다는 조직입니다.
- 출처: Amazon, AWS invests $1 billion to embed AI forward deployed engineers with customers (2026-06-30) (https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-1-billion-forward-deployed-ai-engineers), Constellation Research, AWS launches forward deployed engineering unit with $1 billion investment (2026-06-30) (https://www.constellationr.com/insights/news/aws-launches-forward-deployed-engineering-unit-1-billion-investment), OpenAI, OpenAI launches the OpenAI Deployment Company (2026-05-11) (https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/), OpenAI X 게시물 (5월 11일) (https://x.com/OpenAI/status/2053824997777457651), CIO, Anthropic’s financial agents expose forward-deployed engineers as new AI limiting factor (2026-05-06) (https://www.cio.com/article/4167981/anthropics-financial-agents-expose-forward-deployed-engineers-as-new-ai-limiting-factor.html), The Pragmatic Engineer, What are Forward Deployed Engineers, and why are they so in demand? (2025-08-12) (https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/forward-deployed-engineers), MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 (https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf), Deloitte, TMT Predictions 2026: SaaS meets AI agents (2025-11-18) (https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2026/saas-ai-agents.html)
> AWS가 10억 달러를 들여 고객사 안에 엔지니어를 상주시키는 FDE 조직을 만듭니다. 오픈AI는 5월 40억 달러 넘는 배포 회사를 세웠고, 가트너 애널리스트는 2028년까지 기업의 70%가 FDE로 만든 에이전트를 포기할 것으로 봅니다.

아마존웹서비스(AWS)가 6월 30일(미국 시각) 10억 달러를 들여 FDE(Forward Deployed Engineering) 조직을 새로 만든다고 발표했습니다. 자사 AI 서비스를 만든 엔지니어 수천 명을 고객사 팀 안에 넣어 몇 달 걸리던 AI 구축을 며칠로 줄이고, 배포가 끝나면 고객이 스스로 운영하게 만들겠다는 계획입니다. 오픈AI가 40억 달러 넘는 돈으로 배포 전문 회사를 세운 지 50일 만입니다.

발표문은 AWS의 프런티어 AI 엔지니어링·서비스 부문 부사장 프란세스카 바스케스(Francessca Vasquez)가 직접 썼습니다. 바스케스는 새 조직이 세 가지에서 기존 방식과 다르다고 적었습니다. 에이전트를 먼저 쓰고, 일정을 몇 달에서 며칠로 줄이고, 배포가 끝날 때 고객이 자립하도록 설계했다는 것입니다. AWS 엔지니어는 전용 에이전트와 함께 고객의 사업·엔지니어링·보안 팀 안에서 일하고, 고객의 데이터와 거버넌스, 절차 위에서 바로 프로덕션 시스템을 만듭니다. 일하는 방식은 AWS가 AI 주도 개발 수명주기(AI-Driven Development Lifecycle)라고 부르는 것으로, 에이전트가 개발 단계마다 일을 앞당기고 사람 엔지니어는 검증과 방향 잡기를 맡습니다. AWS 파트너사도 모델 전문성과 산업 지식을 보태는 역할로 참여하고, AWS는 파트너 교육과 도구에 투자하겠다고 덧붙였습니다.

컨설팅과 다른 점도 여러 번 강조했습니다. 돈은 투입 시간 대신 공동 목표와 사업 성과에 묶고, 프로젝트가 진행될수록 고객 엔지니어가 관찰자에서 공동 개발자로, 다시 독립 운영자로 넘어간다는 설명입니다. 고객이 받아 가는 것으로는 배포된 시스템, 지식 그래프, 운영 지침서(런북), 아키텍처 문서, 사내에서 키운 담당자를 꼽았습니다. 미국 IT 리서치 회사 컨스텔레이션리서치는 이 조직의 가격이 성과를 기준으로 미리 정하는 고정 가격이라고 전했습니다. 바스케스는 이 매체에 고객들이 이제 AI가 무엇을 할 수 있는지 묻지 않고, 실제로 돌아가는 사업의 일부로 만드는 법을 묻는다고 말했습니다. 같은 기사에 따르면 AWS는 수백 명으로 출발해 「AI 45」라는 진행 방식을 따릅니다. 아이디어까지 45분, 시제품까지 45시간, 고객 프로젝트 한 건에 45일을 잡는 방식입니다.

## 몇 주 만에 나온 NFL의 앱

AWS가 이름을 밝힌 고객은 앨런연구소, 콕스오토모티브, NBA, NFL, 리코, 사우스웨스트항공입니다. 발표문에는 미국프로풋볼(NFL) 게리 브랜틀리 최고정보책임자의 말이 실렸습니다.

![NFL IQ의 2026 NFL 드래프트 센트럴 화면. 대학 유망주 1~8위의 포지션, 40야드 기록, 운동능력·생산성 점수가 표로 정리돼 있다](https://assets.aboutamazon.com/0f/c3/de64792f43d1b4eb07218744cc81/aws-fde-investment-nfl-inline-01-lm.jpg)

> AWS FDE와 손잡고 엔지니어들이 우리 팀 옆에서 함께 만들면서 단 몇 주 만에 프로덕션에 올렸습니다.
> — 게리 브랜틀리, NFL 최고정보책임자

NFL은 이 방식으로 팬이 리그 데이터와 대화하듯 쓰는 NFL Fantasy AI와 NFL IQ를 내놓았습니다. AWS는 생성형 AI 혁신센터가 지난 3년 동안 고객 과제 수천 건을 맡았다며 BMW의 커넥티드카 2,300만 대 서비스 장애를 줄이고 리프트의 기사 지원 문제를 87% 빨리 해결한 사례도 함께 들었습니다. 새 조직이 겨냥하는 곳은 실험 단계를 지나 실제 업무에 AI를 돌려야 하는 회사, 그중에서도 규제 산업과 금융, 정부라고 밝혔습니다.

## 팔란티어가 정보기관을 상대하며 만든 방식

FDE라는 일하는 방식은 팔란티어에서 나왔습니다. 2010년대 초 팔란티어의 주요 고객은 정보기관이었고, 이들은 원하는 기능을 문서로 설명하기 어려웠고 데이터도 밖으로 내줄 수 없었습니다. 팔란티어는 요구 사항을 받아 오는 대신 엔지니어를 고객 현장에 보내 직접 보고 만들게 했고, 이들을 내부에서 「델타」라고 불렀습니다.

팔란티어는 델타의 일을 「고객 하나, 기능 여럿」이라고 설명했습니다. 개발자 뉴스레터 프래그머틱 엔지니어(The Pragmatic Engineer)에 따르면 팔란티어는 2016년 무렵까지 일반 소프트웨어 엔지니어보다 FDE가 더 많았습니다. 그해 데이터 플랫폼 파운드리(Foundry)를 내놓으면서 FDE 상당수가 제품 엔지니어로 돌아가, 현장에서 겪은 문제를 제품 기능으로 옮겼습니다. 고객 한 곳에서 배운 해법이 다음 고객에게 파는 표준 기능이 되는 구조입니다.

이 구조를 고객 쪽에서 보면 비용과 지식이 따로 움직입니다. 첫 고객이 낸 돈은 그 회사의 문제를 푸는 데 쓰이고, 그 과정에서 쌓인 설계 패턴은 공급사의 제품에 남습니다. 오픈AI도 배포 회사 발표문에 파트너의 현장 경험으로 가장 효과적인 해법 패턴을 일반화해 더 많은 조직에 가져가겠다고 적었습니다.

## 오픈AI는 50일 먼저 40억 달러를 걸었습니다

오픈AI는 5월 11일 오픈AI 배포 회사(OpenAI Deployment Company)를 세웠습니다. 오픈AI가 과반을 소유하고 지배하며, 초기 투자금은 40억 달러가 넘습니다. 사모펀드 TPG가 주도하고 어드벤트, 베인캐피털, 브룩필드가 공동으로 이끄는 투자사·컨설팅사·시스템통합업체 19곳이 참여했고, 여기에는 골드만삭스와 소프트뱅크, 베인앤드컴퍼니, 캡제미니, 맥킨지가 들어 있습니다. 발표문은 이 파트너들이 후원하는 기업만 전 세계 2,000곳이 넘는다고 적었습니다. 그동안 기업 AI 프로젝트를 수주하던 컨설팅 회사들이 모델 회사의 배포 조직에 투자자로 들어간 구조입니다.

같은 날 오픈AI는 영국의 AI 컨설팅·엔지니어링 회사 토모로(Tomoro)를 인수하기로 했습니다. 테스코와 버진애틀랜틱, 슈퍼셀의 업무 시스템을 만든 회사로, FDE와 배포 전문가 약 150명이 첫날부터 새 회사로 옮겨 옵니다.

오픈AI의 FDE 조직은 1년 반 만에 이만큼 커졌습니다. 2025년 초 콜린 자비스가 FDE 팀을 만들자는 사업안을 냈을 때 시작 인원은 두 명이었습니다.

| 시점 | FDE 규모와 투자 | 출처 |
| --- | --- | --- |
| 2025년 초 | 오픈AI, 2명으로 시작 | 프래그머틱 엔지니어 |
| 2025년 8월 | 오픈AI, 10명 넘게 | 프래그머틱 엔지니어 |
| 2026년 5월 | 오픈AI, 토모로 인수로 약 150명 합류, 배포 회사에 40억 달러 이상 | 오픈AI 발표 |
| 2026년 6월 | AWS, 10억 달러로 수천 명 규모 조직 발표 | AWS 발표 |

모델을 만드는 회사와 클라우드 회사가 한 분기 사이에 50억 달러 넘는 돈을 고객사에 사람을 보내는 사업에 걸었습니다. AWS는 고객이 키울 엔지니어링 역량과 함께, 고객의 AWS 환경에서 돌아가는 에이전트 시스템을 남기겠다고 적었습니다. 사람을 보내는 사업이 클라우드 사용량으로 이어지는 구조입니다.

## 파일럿의 95%가 손익에 닿지 못했습니다

업계가 한꺼번에 이 방식을 꺼낸 배경에는 기업 AI 도입의 성적표가 있습니다. MIT의 연구 프로젝트 NANDA가 2025년 7월 낸 보고서 「GenAI 격차」는 공개된 AI 도입 사례 300여 건을 분석하고, 52개 조직을 인터뷰하고, 업계 행사에서 고위 리더 153명을 설문했습니다. 결론은 기업들이 생성형 AI에 300억~400억 달러를 쓰고도 95%가 수익을 전혀 얻지 못했고, 수백만 달러의 가치를 뽑아낸 파일럿은 5%뿐이라는 것이었습니다. ChatGPT와 코파일럿 같은 범용 도구는 조직의 80% 넘게 시험해 봤고 40% 가까이가 도입했다고 답했지만, 손익계산서에 잡히는 변화는 드물었습니다.

성공과 실패를 가른 변수로 보고서는 만드는 방식을 들었습니다. 외부 공급사와 함께 맞춤형 도구를 들여온 경우는 약 67%가 파일럿을 넘어 실제 배포까지 갔고, 사내에서 직접 만든 경우는 약 33%였습니다. 보고서는 이 숫자가 응답자의 자기 보고라 다른 변수를 다 거르지 못했다는 단서를 달았습니다.

같은 숫자를 두 방향으로 읽을 수 있습니다. 외부 역량을 붙이는 편이 빨리 간다는 근거도 되고, 회사 안에 AI를 다룰 사람이 없다는 근거도 됩니다. 앞서 소개한 [Ramp와 Revelio의 논문](/post/paper-ramp-ai-spend-headcount)에서도 AI를 산 회사의 3분의 2는 인원 변화가 없었고, 효과는 꾸준히 많이 쓴 회사에서 도입 6~12개월 뒤에야 나타났습니다. 몇 달을 며칠로 줄인다는 FDE의 약속은 만드는 시간을 겨냥합니다. 어떤 업무를 맡길지 합의하고, 데이터 권한을 열고, 보안 심사를 통과하고, 현업이 새 절차를 받아들이는 시간은 이 약속에 들어 있지 않습니다. 만드는 시간이 짧아질수록 전체 일정에서 이런 협의가 차지하는 비중은 커지고, 고객사 안에 상주하는 공급사 엔지니어가 그 협의를 대신 밀어붙이는 사람이 됩니다.

## 좌석으로 받던 돈이 흔들리는 시기

공급사 쪽 사정도 있습니다. 기업용 소프트웨어는 오랫동안 사용자 수, 곧 좌석 수로 돈을 받았습니다. 에이전트가 사람 대신 화면을 거치지 않고 일을 처리하면 좌석 수로 매기는 요금은 가치를 담기 어렵습니다. 가트너는 2025년 7월 보고서에서 2030년까지 기업 SaaS 지출의 40% 이상이 사용량·에이전트·성과 기준 가격으로 옮겨 갈 것으로 내다봤습니다.

그 전의 반복 매출은 유지보수 계약이었습니다. 오라클은 오랫동안 라이선스 가격의 연 22%를 유지보수 요금으로 받아 왔습니다. 22%씩 5년을 내면 처음 낸 라이선스 값의 110%가 되고, 10년이면 두 배를 넘습니다. 그래도 고객이 떠나기 어려웠던 이유는 시스템을 다시 깔고 데이터를 옮기는 비용이 더 컸기 때문입니다.

FDE 조직은 성과 기준 가격을 내세웁니다. 그런데 무엇을 성과로 셀지, 그 성과를 누가 판정할지는 AWS와 오픈AI 발표문 어디에도 숫자로 나오지 않습니다. 성과의 정의를 고객이 직접 설계할 수 있는 회사라면 애초에 공급사 엔지니어를 상주시킬 필요가 크지 않다는 점도 이 가격 구조의 빈틈입니다.

## 가트너 애널리스트는 70%가 손을 뗀다고 봅니다

가트너는 이 방식의 앞날에 숫자를 붙였습니다. IT 매체 CIO가 5월 6일 앤트로픽의 금융 에이전트를 다룬 기사에서 가트너의 알렉스 코케이로 수석 디렉터 애널리스트는 FDE가 만든 에이전트의 앞날을 이렇게 내다봤습니다.

> 2028년까지 기업의 70%가 높은 공급사 비용과 내부 역량 부족 때문에 FDE 주도 프로젝트로 만든 에이전트 AI를 포기하게 될 것입니다.
> — 알렉스 코케이로, 가트너 수석 디렉터 애널리스트

코케이로는 의존이 생겼는지 알아보는 신호도 하나 제시했습니다. 배포를 거듭해도 FDE 투입 공수가 줄지 않고 평평하다면, 그 계약은 역량 대신 의존을 만든 것이라는 설명입니다. 그는 사람의 문제도 짚었습니다. FDE가 성공하려면 현장 전문가의 암묵지가 필요한데, FDE가 자기 전문성을 에이전트로 옮겨 간다고 느끼는 전문가는 실제 절차 대신 문서에 적힌 공식 절차를 알려 줍니다. 그 위에 만든 에이전트는 전문가가 일부러 말하지 않은 예외 상황에서 멈춥니다.

같은 기사에 실린 다른 전문가들의 판단도 비슷한 방향입니다. 보안, 산업 분석, 컨설팅 출신이 각자 다른 질문으로 같은 위험을 짚었습니다.

| 발언자 | 판단 |
| --- | --- |
| 닉 케일, AI 보안 연합(CoSAI) 회원 | 파견 팀이 떠난 뒤에도 회사가 그 에이전트 워크플로를 운영하고, 감시하고, 이의를 제기하고, 안전하게 고칠 수 있느냐. 못 하면 아직 성숙하지 않은 것이다. |
| 카미 레비, 독립 기술 애널리스트 | FDE가 고객 옆에서 에이전트를 살려 내는 구조라면, 지원이 필요 없을 만큼 유능한 시스템을 만들 유인이 공급사에 있느냐. |
| 저스틴 그라이스, 액셀리전스 CEO(전 맥킨지 북미 사이버보안 총괄) | 공급사만 운영하고 확장하고 온전히 이해할 수 있는 시스템이 남는 순간부터 문제가 시작된다. |

70%는 애널리스트의 예측이고 실측치가 아닙니다. 다만 그가 든 두 원인, 높은 공급사 비용과 내부 역량 부족은 MIT 보고서의 사내 구축 성공률 33%와도 같은 쪽을 가리킵니다.

## 앤트로픽과 FIS, 청구서에서 비용이 사라지는 경로

앤트로픽도 같은 방식으로 금융권에 들어갔습니다. 금융 IT 회사 FIS는 앤트로픽 FDE 팀과 함께 금융범죄 탐지 에이전트를 만들었고, 자금세탁 조사 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 줄였다고 밝혔습니다. 첫 도입 은행은 캐나다의 BMO와 미국의 아말가메이티드은행입니다.

CIO 기사는 이 거래의 돈의 흐름을 짚었습니다. BMO와 아말가메이티드는 앤트로픽에 분기마다 컨설팅 요금을 직접 내지 않습니다. FIS가 FDE 비용을 떠안고, 이를 FIS를 쓰는 은행 고객 전체에 나눠 상각합니다. 앤트로픽 FDE에서 FIS 제품을 거쳐 은행 사용료로 이어지는 사슬에서, 은행 최고정보책임자의 청구서에는 FDE라는 항목이 보이지 않습니다.

오픈AI 배포 회사의 구조도 이와 닮았습니다. 오픈AI는 사모펀드·컨설팅 파트너가 후원하는 2,000곳 넘는 기업을 통해 AI가 어디에서 가치를 내는지 넓게 볼 수 있다고 적었습니다. 공급사 엔지니어가 한 회사씩 들어가던 방식이, 솔루션 회사와 펀드를 거쳐 여러 회사에 닿는 방식으로 넓어지고 있습니다.

## AWS의 답은 고객 계정 안의 지식 그래프입니다

AWS는 사람이 떠나는 문제에 정면으로 답을 내놓았습니다. FDE 팀이 고객의 AWS 계정 안에 시맨틱 레이어(회사 데이터에 뜻과 관계를 붙이는 소프트웨어)를 깔고, 사내 데이터 원천을 연결해 거버넌스와 버전 관리가 붙은 지식 그래프를 만듭니다. 에이전트는 이 지식 그래프 위에서 추론합니다.

> 도메인 전문성은 언제든 빠져나갈 수 있는 조직의 기억에 머물지 않고 고객의 코드 안에 남습니다.
> — 프란세스카 바스케스, AWS 프런티어 AI 엔지니어링·서비스 부사장

AWS의 브라이언 미첼 제품·솔루션 디렉터는 컨스텔레이션리서치에 이 전사 시맨틱 컨텍스트를 거의 모든 프로젝트에 깔 계획이라고 말했습니다. 퇴사 위험에 대한 답으로는 설득력이 있습니다. 그런데 그 전문성이 남는 곳은 AWS 계정 안이고, AWS 방식의 시맨틱 레이어 위이며, AWS의 에이전트 패턴으로 돌아가는 시스템입니다. 직원 한 명이 떠나는 위험은 줄어드는 대신, 회사의 업무 지식이 특정 클라우드의 데이터 구조로 저장됩니다. 나중에 클라우드를 옮기려면 시스템만 옮겨서는 끝나지 않고, 지식 그래프도 새 구조에 맞춰 다시 쓰는 작업이 따라옵니다.

AWS 발표문에는 고객이 받아 가는 산출물 목록이 길게 있습니다. 그 목록 바로 뒤에 빠진 것도 있습니다. 성과를 어떻게 정의하는지, 단가가 얼마인지, 계약이 끝날 때 지식 그래프를 어떤 형식으로 넘겨받는지입니다.

## 한국 기업이 확인할 숫자

AWS가 밝힌 첫 고객 여섯 곳 가운데 아시아 기업은 일본 리코 하나이고, 오픈AI 배포 회사의 파트너에는 일본 소프트뱅크가 들어 있습니다. 두 조직 모두 규제가 센 금융과 공공 시장을 겨냥한다고 밝힌 만큼, 국내 금융사와 공공기관도 비슷한 제안을 받을 가능성이 큽니다.

그때 확인할 것은 세 가지로 정리됩니다. 두 번째 배포에서 FDE 투입 공수가 첫 배포보다 줄었는지, 파견 팀이 떠난 뒤 워크플로를 고칠 수 있는 사내 인원이 몇 명인지, 성과 지표를 누가 정의했는지입니다. 코케이로가 말한 평평한 투입 공수와 케일의 네 가지 시험은 모두 이 숫자로 확인할 수 있습니다.

모델은 몇 달마다 바뀌고, AI 워크플로는 모델이 바뀔 때마다 다시 손볼 일이 생깁니다. 한 번 만들고 검수하면 끝나던 구축 사업과 달리, 이 계약의 비용은 배포 뒤에 계속 생깁니다. 엔지니어들이 떠나고 1년 뒤 회사 안의 누가 그 시스템을 고칠 수 있는지가, 10억 달러 조직이 내건 「자립」의 실제 크기를 정합니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림