이미지: 아마존 AGI
1.1억 달러 규모의 대학 AI 연구 지원
아마존이 'Build on Trainium' 프로그램의 Fall 2025 사이클 수혜자 34명을 공개했다. 이 프로그램은 AWS Trainium 인프라를 활용한 AI 연구와 대학 교육을 지원하기 위해 설계된 총 1억 1,000만 달러 규모의 컴퓨팅 크레딧 이니셔티브다. 이번 수혜자들은 AI 안전성·정렬, 다국어 언어 모델, 표현 공학, 지속 가능성·소형 언어 모델, 합성 데이터 생성 등 책임 AI 관련 5개 우선 분야에서 연구 제안서를 제출한 팀들이다.
제안서는 과학적 내용의 품질과 연구 커뮤니티 및 사회에 대한 잠재적 영향력을 기준으로 심사됐다고 아마존은 밝혔다.
수혜 연구자에게 주어지는 자원
수혜 연구자들은 AWS 프로모션 크레딧을 통해 700개 이상의 아마존 공개 데이터셋에 접근하고, AWS AI·ML 서비스와 도구를 활용할 수 있다. 또한 아마존 연구 담당자가 배정되어 자문과 조언을 제공하며, AWS Trainium 관련 튜토리얼과 실습 세션도 지원된다.
AWS AI 수석 응용과학자 이다 왕(Yida Wang)은 이 프로그램이 연구자들에게 아마존의 전용 AI 칩에 대한 강력하고 확장 가능한 접근권을 제공한다고 설명했다. 그는 UIUC 연구팀이 최대 1,024개의 Trainium 칩에서 최대 1조 개 파라미터 규모의 혼합 전문가(mixture-of-experts) 모델을 위한 토폴로지 인식 병렬화 전략을 연구하고 있으며, 워싱턴 대학교 연구팀은 Trainium에서의 LLM 추론 성능을 높이는 추론 최적화 프레임워크를 개발 중이라고 소개했다.
이번 사이클 수혜 연구 목록
이번에 선정된 34개 연구팀은 UIUC, UCLA, CMU, MIT, Johns Hopkins, UC San Diego, Northwestern, Georgia Tech 등 다양한 대학에 속해 있다. 연구 주제는 LLM 보안과 강건성을 위한 연합 적대적 공동 훈련, 차분 프라이버시 합성 데이터 생성을 위한 공개-비공개 혼합 활용, 멀티모달 스캠 콘텐츠 탐지·완화, 희소·양자화 LLM을 위한 알고리즘-시스템 공동 설계, 다국어 기반 음성-텍스트 대형 언어 모델, LLM 에이전트의 안전한 사전 학습, 머신 언러닝을 위한 기억화 인식 선호 최적화, 다국어 언어 모델을 위한 다단계·다목적 정렬, 저자원 언어 모델 사전 학습을 위한 합성 데이터 확장, 비전 언어 모델의 양자화·가지치기 인식 훈련 인증 강건성, LLM 추론 감지·완화, LLM 에이전트 도구 사용 안전성 벤치마킹 등 다양한 분야를 망라한다.
전체 수혜자 명단은 아마존 사이언스 공식 웹사이트에서 확인할 수 있다.
프로그램 참여 방법과 제약 사항
Build on Trainium은 대학 연구팀을 대상으로 공모 방식으로 운영된다. 이번 수혜자들은 Fall 2025 사이클 공모에 선정된 팀들이다. 소스에는 다음 사이클의 공모 일정이나 신청 방법에 대한 구체적인 정보는 공개되지 않았다. 프로그램 세부 사항은 아마존 리서치 어워즈 공식 페이지에서 별도로 확인해야 한다.
