AI 플랫폼 비교 2025 – AWS, Azure, GCP 가이드

최근 인공지능(AI) 모델 개발과 서비스 운영이 폭발적으로 증가하면서, 기업들은 어떤 AI 플랫폼을 선택해야 할지 고민이 깊어졌습니다.

대표적인 클라우드 3대 서비스인 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud(GCP)가 제공하는 AI/머신러닝 플랫폼을 기능·비용·활용 측면에서 객관적으로 비교해 보겠습니다.

 

 

 

AI 플랫폼이란 무엇인가?

AI 플랫폼은 인공지능 모델의 학습, 배포, 운영(MLOps)을 지원하는 통합 환경입니다. 모델 개발자와 데이터 엔지니어는 이를 통해 대규모 데이터를 처리하고, 알고리즘을 학습시켜 실제 서비스에 적용할 수 있습니다.

대표적인 글로벌 AI 플랫폼 3가지는 다음과 같습니다.

• AWS SageMaker – 아마존의 머신러닝 개발·배포 서비스
• Azure Machine Learning – 마이크로소프트의 AI 모델 관리 플랫폼
• Google Vertex AI – 구글의 통합 AI 환경으로, 학습부터 예측까지 완전 자동화 지원

 

AWS SageMaker

Amazon SageMaker는 AWS의 핵심 AI/ML 플랫폼으로, 데이터 준비, 모델 학습, 배포, 모니터링을 하나의 통합 워크플로로 제공합니다. 코드 작성 없이도 모델을 생성할 수 있는 Autopilot, 대규모 학습을 위한 분산 인프라, 그리고 Amazon Bedrock을 통한 생성형 AI 연동까지 지원합니다.

• 장점: AWS 생태계와 긴밀한 통합, GPU 학습 환경 우수
• 단점: 요금 구조 복잡, UI 진입 장벽 높음

🔗 AWS SageMaker 공식 페이지

 

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning은 코드형(Notebook)과 노코드(Designer) 모두를 지원하는 유연한 AI 플랫폼입니다. 특히 Azure OpenAI Service를 통해 GPT 계열 모델을 기업용 환경에서 안전하게 사용할 수 있습니다. 또한 MLops를 위한 파이프라인 관리 기능과 Microsoft Office, Power BI와의 통합성이 뛰어납니다.

• 장점: 직관적 인터페이스, 엔터프라이즈 보안 및 통합성 우수
• 단점: GPU 비용이 비교적 높고, 모델 학습 속도는 SageMaker 대비 다소 느림

🔗 Azure Machine Learning 공식 페이지

 

Google Vertex AI

Vertex AI는 구글 클라우드의 통합 AI 플랫폼으로, 데이터 준비부터 학습·튜닝·배포·모니터링까지 전체 라이프사이클을 하나의 콘솔에서 관리할 수 있습니다. 특히 BigQuery와의 연동이 자연스럽고, 생성형 AI 모델 Gemini 및 Vertex AI Studio를 통해 텍스트·이미지·코드 기반의 애플리케이션 개발도 손쉽습니다.

• 장점: AutoML 기능 강력, 데이터 분석과 통합성이 높음
• 단점: 한국어 자료/지원이 상대적으로 적음

🔗 Google Vertex AI 공식 페이지

 

3대 플랫폼 비교 요약

항목	AWS SageMaker	Azure ML	Google Vertex AI
노코드 지원	부분적 (Autopilot)	있음 (Designer)	있음 (Vertex AI Studio)
생성형 AI	Bedrock 연동	Azure OpenAI Service	Gemini / Vertex GenAI
MLOps 기능	매우 강력	통합 파이프라인 제공	워크플로 자동화
요금 체계	복잡 (리소스별 과금)	시간 단위 과금	상대적으로 단순
추천 대상	대기업·연구기관	기업·공공기관	스타트업·데이터분석 중심 조직

 

선택 가이드

• 비즈니스 규모가 크고, 보안 요구가 높은 기업 → AWS SageMaker
• MS Office / Azure 기반 환경을 쓰는 기업 → Azure Machine Learning
• 데이터 중심 스타트업 / AutoML 중시 → Google Vertex AI

모든 플랫폼은 공통적으로 Python SDK, Jupyter Notebook, AutoML, REST API를 지원합니다. 따라서 도입 전에는 단순 기능보다 기존 시스템과의 통합성을 우선적으로 고려하는 것이 좋습니다.

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. AI 플랫폼 선택 시 가장 중요한 기준은 무엇인가요?

서비스 규모와 목적에 따라 다르지만, 일반적으로는 ① 데이터 통합성, ② MLOps 자동화, ③ 요금 예측 가능성이 핵심 기준입니다.

Q. 생성형 AI(GenAI) 기능은 어디가 더 낫나요?

Azure는 Azure OpenAI Service로 GPT 계열을 가장 안정적으로 제공합니다. AWS는 Bedrock으로 다양한 상용 모델을 제공하고, Google은 Gemini 모델을 중심으로 빠르게 확장 중입니다.

Q. 개인 개발자나 스타트업에게 가장 접근성이 좋은 플랫폼은?

무료 크레딧과 UI 편의성을 고려하면 Google Vertex AI가 진입장벽이 낮습니다.

 

AI 플랫폼 비교의 핵심

2025년 현재, AI 플랫폼은 단순 모델 학습을 넘어 비즈니스 자동화와 데이터 자산 관리의 중심이 되었습니다. 세 플랫폼 모두 기술력은 우수하지만, 기업의 규모·목표·예산에 따라 적합한 선택이 달라집니다.

- 엔터프라이즈 중심: AWS SageMaker - 통합성·보안 중심: Azure Machine Learning - 분석·생성형 AI 중심: Google Vertex AI