– AWS, NAB 2025 메인 스테이지에서 ‘How to Build Entertainment Breakthroughs Using Generative AI and the Cloud’ 주제로 혁신 사례 공개

지난 4월 6일(현지 시각), 미국 라스베이거스 컨벤션 센터에서 열린 NAB 2025 메인 스테이지(W4543)에서는 아마존 웹서비스(AWS)가 미디어·엔터테인먼트, 게임, 스포츠 산업 전반에 걸쳐 급격히 확산되고 있는 ‘생성형 AI와 클라우드’를 활용해 어떻게 새로운 비즈니스 돌파구를 마련할 수 있는지를 심도 있게 논의하는 자리가 마련됐다.

변화하는 시청자 행태와 맞춤형·실시간·인터랙티브 콘텐츠에 대한 수요가 높아지는 가운데, 업계 리더들은 AWS의 핵심 기술(베드록, 미디어 레이크, 노바 등)과 혁신 사례를 통해 효율적이고 창의적인 콘텐츠 제작·분석·배포 전략을 제시했다.

“Gen AI and the Cloud: AWS Shines Spotlight on the Future of Entertainment at NAB 2025”

On April 6 (local time), Amazon Web Services (AWS) hosted a highly anticipated session titled “How to Build Entertainment Breakthroughs Using Generative AI and the Cloud” on the Main Stage (W4543) at the Las Vegas Convention Center during NAB 2025. Amid sweeping shifts in how audiences consume media and the growing demand for interactive, personalized experiences, industry leaders took the stage to reveal how AWS’s new offerings—spanning Amazon Bedrock, Media Lake, and the Nova family of AI models—are opening doors to more efficient, creative, and immersive entertainment experiences.

■  “How to Build Entertainment Breakthroughs Using Gen AI and the Cloud”

일시: 2025년 4월 6일(일) 15:30 ~ 16:30 (PDT)

장소: 라스베이거스 컨벤션 센터 W4543 메인 스테이지

모더레이터: 사미라 박티아(Samira Bakhtiar), AWS 미디어 & 엔터테인먼트, 게임, 스포츠 사업부 총괄 GM

주요 패널

제라르 메디오니(Gérard Medioni), 부사장·디스팅귀시드 사이언티스트, 프라임 비디오 & Amazon MGM 스튜디오

데빈 풀먼(Devin Poolman), 최고제품·기술책임자(CPO/CTO), Cosm

아르니 라그벤더(Arni Raghvender), 클라우드 & AI 이노베이션 디렉터, AWS

이라 루벤스타인(Ira Rubenstein), 최고 디지털·마케팅 책임자, PBS

이번 세션은 생성형 AI(Generative AI)의 폭발적인 기술 발전이 미디어 산업에 미치는 영향력과, 클라우드 환경에서 이를 활용해 어떠한 혁신적 엔터테인먼트 경험을 창출할 수 있는지를 중점적으로 다뤘다. 사미라 박티아의 사회로 진행된 토론에서는, 콘텐츠 제작부터 전송, 팬 경험까지 전 과정을 통합적으로 살펴보며 다음과 같은 주요 이슈들이 제기됐다.

■ Session Overview: “How to Build Entertainment Breakthroughs Using Gen AI and the Cloud”

Date/Time: April 6, 2025 (Sun), 3:30 – 4:30 PM (PDT)

Venue: Main Stage W4543, Las Vegas Convention Center

Moderator: Samira Bakhtiar, General Manager of Media & Entertainment, Games, and Sports Business at AWS

Panelists

Gérard Medioni, VP & Distinguished Scientist, Prime Video & Amazon MGM Studios

Devin Poolman, Chief Product & Technology Officer, Cosm

Arni Raghvender, Director of Cloud & AI Innovation, AWS

Ira Rubenstein, Chief Digital & Marketing Officer, PBS

During the session, moderator Samira Bakhtiar guided a discussion exploring the emerging role of Generative AI in transforming the media value chain—from content creation and distribution to fan engagement. Each panelist shared first-hand examples of how AWS services are accelerating innovation and shaping the future of broadcast, streaming, and immersive entertainment.

■ 핵심 아젠다 ①: AWS의 새로운 AI 서비스와 솔루션

아마존 미디어 레이크(Amazon Media Lake)

분산된 수많은 S3 버킷이나 스토리지 안 방대한 미디어 자산을 통합·검색·분석하는 솔루션. Amazon S3에서 "버킷(Bucket)"은 데이터를 저장하는 기본 단위로, 객체(Object)를 담는 컨테이너 역할을 한다.  버킷은 S3의 최상위 디렉터리로, 객체(파일)들을 그룹화한다.

고유한 이름: 모든 S3 리전에서 고유한 이름을 가져야 하며, 생성 시 지정된 이름은 변경할 수 없습니다.

12 Labs와의 협력을 통해, 키워드 중심 단순 검색이 아닌 멀티모달 분석(영상·오디오·이미지·텍스트)을 제공한다.

영상 메타데이터를 자동으로 이해해, 관련된 장면이나 소재를 매우 빠르게 찾아낼 수 있다.

아마존 베드록(Amazon Bedrock)

AWS가 제공하는 완전관리형 생성 AI 서비스.

자체 모델(퍼스트 파티, 예: Amazon Nova)부터 외부 솔루션 모델(Anthropic, Meta, AI21, Twelve Labs 등)까지 지원해 ‘모델 선택의 자유’ 제공.

모델 커스터마이징(주제추론, RAG 등), 에이전트(Agents), 데이터 보안·거버넌스, 비용 제어 등을 포괄해 대규모 엔터프라이즈 고객에게 적합한 확장성·안정성을 보장한다.

새롭게 합류한 Twelve Labs는 비디오 이해 전문 모델로, ‘Pegasus’, ‘Marengo’ 등을 통해 대용량 영상 분석의 혁신을 이끈다.

아마존 노바(Amazon Nova)

AWS의 멀티모달 생성형 AI 모델 라인업. 텍스트만 처리하는 Micro 모델부터 텍스트·이미지·비디오를 모두 다루는 Pro·Premier 모델까지 다양하다.

프리비주얼라이제이션(Pre-viz) 단계나 마케팅용 아트워크 생성에 활용 가능한 ‘노바 캔버스(Nova Canvas)’, 그리고 동영상 생성 모델 ‘노바 리얼(Nova Reel)’이 공개되어 업계의 관심을 모았다.

AWS는 향후 ‘Any-to-Any’ 모델(입출력 형식에 제한 없는 초멀티모달 기술)도 선보여 보다 폭넓은 창작·분석 역량을 제공할 계획이다.

에이전틱(Agentic) 시스템: Bedrock Agents

여러 AI 모델이 협업(멀티 에이전트)하여 특정 목표를 향해 자율적으로 태스크를 수행하는 SW 프로그램.

미디어 산업에서 에이전트들은 영상 메타데이터 추출·QC(품질관리)·컴플라이언스·시놉시스 자동 생성 등 복잡한 공정을 단시간에 처리할 수 있다.

예시 데모로, 짧은 영화 클립을 분석해 스토리 요약·메타데이터 생성·QC 검수를 한 번에 자동화하는 과정을 선보였다.

■ Key Technologies and Services

Amazon Media Lake

A solution that allows media enterprises to organize and analyze vast libraries of assets (video, image, audio) scattered across multiple S3 buckets or storage tiers.

With 12 Labs’ multimodal AI integration, Media Lake moves beyond keyword tagging, enabling deeper “context-aware” search across video content.

Amazon Bedrock

A fully managed service for generative AI.

Simplifies access to both AWS first-party models (e.g., Amazon Nova) and leading third-party models (Anthropic, Meta, AI21, and 12 Labs).

Delivers robust data governance, security, and cost-management capabilities—critical for enterprise-scale deployments.

12 Labs joins Bedrock to deliver powerful video-understanding models like Pegasus and Marengo, empowering users to quickly search, analyze, and derive insights from large volumes of video data.

Amazon Nova

AWS’s own family of multimodal generative AI models, ranging from text-only Nova Micro to high-end models (Nova Pro, Nova Premier) that can handle text, image, and video input.

Demonstrations showcased rapid image and video generation for tasks like pre-visualization, marketing artwork, and creative content.

AWS teased plans for future “Any-to-Any” capabilities to handle complex multimodal inputs and outputs without constraints.

Bedrock Agents

Agentic systems that orchestrate tasks across multiple AI models to achieve a predetermined goal.

In a live demo, AWS illustrated how multiple specialized agents (film lookup, celebrity detection, synopsis creation, QC) can collaboratively process video content to produce a final compliance-ready metadata package—all in a fraction of the time manual processes would take.

■ 핵심 아젠다 ②: 미디어 & 엔터테인먼트 현장 사례

1) 프라임비디오(Prime Video): 라이브 스포츠 중계와 AI '하이라이트 자동 생성'

제라르 메디오니는 세센 현장에서 NFL 목요일 경기(Thursday Night Football)에서 활용 중인 “Next Gen Stats” 사례를 공개했 다.

머신러닝 분석으로 쿼터백을 압박하는 수비수를 실시간 예측 표시(Defensive Alert)하거나, 패스 성공 가능성이 높은 ‘약점 지역’을 시각화(Defensive Vulnerability)함으로써 시청자가 경기 흐름을 더 깊이 이해하도록 돕는다.

이 밖에 아마존 프라임은 시즌 간격이 긴 드라마/시리즈의 맥락 유지를 위해, “하이라이트 자동 생성” 기능도 조만간 선보일 예정이다. 시즌 전편(예: 총 450분 분량)을 AI가 자동 요약·나레이션 처리해, 몇 분짜리 하이라이트 영상으로 만들어내는 기술이다.

■ Real-World Applications: Industry Perspectives

1) Prime Video: Live Sports and Advanced Analytics

Gérard Medioni highlighted Next Gen Stats in Thursday Night Football. Machine learning models predict which defenders are most likely to rush the quarterback (Defensive Alert) and where the best throwing zones are (Defensive Vulnerability).

Beyond real-time highlights, Medioni also previewed automated season recaps, where entire series (e.g., 10 episodes, 450 minutes) are compressed into a few minutes of narrated, cinematic-quality footage, significantly enhancing viewer engagement for returning seasons.

2) Cosm: 12K 몰입형 라이브 경험

데빈 풀먼은 대형 LED 돔(70~90피트)에서 12K 해상도로 스포츠·콘서트·이벤트를 중계해 마치 현장에 있는 듯한 몰입 경험을 제공하고 있다고 소개했다.

기존 8K에서 더 나아가 AI 기반 디노이즈·업스케일링을 활용해 실시간 생중계 품질을 계속 고도화하며, 관객들은 실제 경기장 한가운데 있는 것 같은 체험을 하게 된다.

풀먼은 “계속해서 라이브 데이터 시각화, 인터랙티브 기능을 추가해 ‘공유 현실(Shared Reality)’을 완성해나갈 것”이라 밝혔다.

2) Cosm: Immersive 12K Live Experiences

Devin Poolman explained Cosm’s approach to creating “shared reality” through 12K real-time broadcasts on giant LED domes (70–90 feet).

Cosm leverages AI-driven upscaling, de-noising, and sharpening to consistently improve video quality for live sports and events.

Poolman emphasized that Cosm’s venues deliver an unparalleled sense of immersion, revolutionizing how fans experience sports and concerts.

3) PBS: 메타데이터 자동화와 시청자 맞춤형 콘텐츠

이라 루벤스타인에 따르면, PBS는 제한된 인력·예산으로 전국 300개 이상 지역방송국의 콘텐츠를 관리·배포해야 하는 과제를 안고 있다.

AWS 베드록을 통해 자동 메타데이터 추출(영상 내 주제·배우·감정·키워드·무드 등)하고, 이를 추천 엔진에 연동해 시청자가 좋아할 만한 다른 프로그램을 추천하거나, 지역 방송국의 후원·기부를 유도하는 시점을 정교하게 파악한다.

궁극적으로 ‘당신만의 PBS 편성표’를 생성하는 수준의 개인화 스트리밍 서비스를 목표로 하고 있다.

3) PBS: Automated Metadata and Personalized Recommendations

Ira Rubenstein shared how PBS harnesses AWS to automatically generate rich metadata—topics, actors, mood, and emotions—then feeds it into a recommendation engine.

This metadata-driven personalization aims to boost viewer satisfaction and prompt strategic donation appeals for local PBS stations.

Rubenstein envisions a future where PBS can offer “your own personalized linear feed,” dynamically constructed based on each viewer’s preferences and behavior.

■ 파트너십과 미래 전망 '인간적인 AI' 사용

아르니 라그벤더(AWS)는 “기업들이 에이전트를 활용해 콜센터 자동화, 워크플로우 효율화, 코드 생성 등 다양한 영역에서 속도와 정확성을 높이는 중”이라 전하며, 미디어 산업에서도 콘텐츠 제작부터 배포, 검색·추천, 챗봇, 인터랙션까지 폭넓게 적용될 것이라 강조했다.

향후에는 멀티모달 모델이 더욱 발전해, 텍스트·이미지·비디오·오디오는 물론이고 인간의 ‘이야기 구조’와 ‘맥락’까지 이해하는, 보다 ‘인간적인 AI’와*‘에이전트 간 상호작용’이 활발해질 것으로 전망했다.

사미라 박티아는 세션 말미 “모든 데모와 기술은 이미 현실화된 사례이거나 곧 출시될 솔루션”이라면서, 나아가 포뮬러원(F1) 등 다양한 스포츠·엔터테인먼트 기업과의 협업 사례를 부스에서 직접 체험할 것을 권장했다.

■ The Path Forward: AI Agents and Multimodal Evolution

Arni Raghvender (AWS) elaborated on the evolution of generative AI from merely predictive to assistive and now agentic, where multiple intelligent agents collaborate to handle entire workflows with minimal human intervention.

Raghvender emphasized that these capabilities extend to call centers, workflow automation, and software development, but they also have specific, high-impact uses in the media supply chain—like storyboarding, search and discovery, and creative content generation.

AWS is also contributing to open standards and protocols such as MCP (Model Context Protocol) to ensure agent-based systems can seamlessly interact with diverse data sources and services.

■ 생성 AI로 열리는 엔터테인먼트의 새로운 장

이번 NAB 2025에서 AWS가 소개한 다양한 기술과 사례들은, 미디어·엔터테인먼트의 전 영역에서 생성형 AI와 클라우드가 어떻게 새로운 문을 열어주고 있는지 잘 보여준다.

이전에는 불가능에 가깝던 규모와 속도로, 영상 데이터를 분석하고 이를 맞춤형·몰입형 콘텐츠로 재탄생시키는 시대가 도래했다.

팬들은 단순히 ‘시청’이 아닌, 인터랙티브하고 예측 가능성이 더해진 ‘참여형 경험’을 요구하며, 콘텐츠 공급자는 이를 충족시키기 위해 데이터 기반 AI를 적극 수용한다.

AI 모델과 클라우드 인프라가 고도화됨에 따라, 미디어 공급 체인의 자동화와 창의성 증폭이 동시에 이뤄지고 있다.

업계 전문가들은 이번 세션을 통해 “클라우드와 생성형 AI의 결합이 생산성을 높이고, 시청자 경험을 풍부하게 하며, 궁극적으로는 새로운 수익모델을 창출하는 핵심 동력”임을 재차 확인했다.

■ A New Era of Entertainment, Powered by Gen AI

From streamlined metadata creation to immersive 12K productions and personalized sports analytics, AWS’s session at NAB 2025 demonstrated how Generative AI and the cloud are reshaping the media and entertainment landscape.

Innovations in video search, real-time predictive analytics, and agentic workflows enhance viewer engagement and boost operational efficiency.

Leaders from Prime Video, PBS, and Cosm confirmed that advanced AI pipelines are already driving tangible change—making content more interactive, personalized, and accessible across platforms.

As these AI models continue to evolve—offering robust multi-modal reasoning and next-level collaboration—industries can expect even more seamless automation, richer fan experiences, and new revenue opportunities in the near future.

“Generative AI is no longer just a buzzword,” concluded Samira Bakhtiar. “It’s here, it’s tangible, and it’s transforming how we create and consume media on a global scale.”