AWS AI Practitioner vs MS AI-102 vs Google GenAI Leader
글로벌 3대 클라우드 벤더의 AI 자격 비교. AWS는 입문 + 생성형 AI, MS는 Azure AI 엔지니어 어소시에이트, Google은 비즈니스 리더 관점으로 평가 깊이가 다릅니다.
한눈에 비교
| 항목 | AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) | Microsoft Azure AI Engineer Associate (AI-102) | Google Cloud Generative AI Leader |
|---|---|---|---|
| 자격 구분 | 국제공인 | 국제공인 | 국제공인 |
| 시행 기관 | Amazon Web Services (AWS) | Microsoft | Google Cloud |
| 응시 자격 | 응시 자격 제한 없음 — AWS Cloud Practitioner 선행 권장 | 응시 자격 제한 없음 — Azure 기초 + Python·REST API 경험 권장 | 응시 자격 제한 없음 — 기술 깊이 요구 X (비즈니스 리더 대상) |
| 시험 방식 | CBT 객관식 + Multiple Response (Pearson VUE/PSI 또는 온라인 응시) | CBT 객관식 + 실습형(Case Study/Lab 포함 가능, Pearson VUE) | CBT 객관식 (Kryterion Webassessor 테스트 센터 또는 온라인) |
| 권장 준비 기간 | 비전공 4~8주, AI 학습 경험자 1~3주 | 비전공 2~4개월, Azure 실무 경험자 4~8주 | 비전공 1~3주 (학습 자료가 간결한 편) |
| 난이도 | 초급 | 중상 | 초급 |
| 대표 활용 | AI 신입·전직자의 기초 역량 증빙 | Azure AI 엔지니어 채용 우대 | 사내 AI 도입 PM·기획 직무 |
| 연간 회차 | 상시 | 상시 | 상시 |
| 합격률 안내 | 합격률 AWS 비공개 — 입문 단계라 약 70~80% 추정 | 합격률 MS 비공개 — 약 60~70% 추정 | 합격률 Google 비공개 — 비즈니스 자격 특성상 약 70~80% 추정 |
합격률·회차는 자격 데이터에 기록된 공식 통계(큐넷·시행 기관) 기준 안내이며, 회차에 따라 달라질 수 있습니다. 접수 전 시행 기관 공지를 확인하세요.
어느 쪽을 고를까 — 편집부 노트
셋을 한 줄에 세우면 깊이의 축이 보인다. Google Cloud Generative AI Leader는 코딩을 묻지 않는 비즈니스·전략 자격이고, AWS AI Practitioner는 객관식으로 AI·생성형 AI 개념과 AWS 서비스를 폭넓게 덮는 입문 기술 자격이며, Microsoft AI-102는 사례연구·실습형 문항으로 Azure OpenAI 솔루션 구현까지 검증하는 어소시에이트 등급이다. 준비 기간도 그대로 따라간다 — Google 1~3주, AWS 4~8주, AI-102는 비전공 기준 2~4개월.
그래서 '셋 중 뭐가 낫냐'보다 '내 일이 어느 층이냐'가 맞는 질문이다. AI 도입을 결정·기획하는 PM·리더라면 Google, AI 직무로 첫발을 떼는 단계라면 AWS, Azure 환경에서 실제로 만들고 배포하는 엔지니어라면 AI-102다. 응시료도 약 USD 99·100·165 순으로 평가 깊이와 함께 올라간다.
기술 구현 없이 AI 도입 전략·기획을 맡는 PM·임원·컨설팅 직무
코딩을 묻지 않는 유일한 자격이고 학습 자료가 간결해 1~3주 안에 정리된다.
자격 상세 보기AI 직무 입문 단계에서 기술 개념을 폭넓게 깔고 싶은 분
다섯 영역을 객관식으로 덮는 입문 설계라 첫 AI 자격으로 부담이 가장 작다.
자격 상세 보기Azure OpenAI·Cognitive Services로 실제 솔루션을 만드는 엔지니어
사례연구·실습형 문항으로 구현 능력을 검증하는 어소시에이트 등급이라 채용 신호가 다르다.
자격 상세 보기두 자격 더 깊이 보기
응시 자격·시험 과목·합격 후기까지는 각 자격 상세 페이지에 정리돼 있습니다.
응시 자격 제한이 없어 AWS Cloud Practitioner를 거친 학습자가 AI 트랙으로 넘어가는 입구에 놓인 초급 자격이다. 필기는 AI·ML 기초와 생성형 AI, 파운데이션 모델 응용(약 28%)을 중심으로 Responsible AI와 솔루션 보안·거버넌스까지 다섯 영역을 묶어 폭넓게 출제하며, Bedrock·Q·SageMaker 등 AWS AI 서비스가 범위에 포함된다. 2024년 신설된 국제공인 자격으로 CBT 객관식·복수응답 형식이고 1000점 만점에 700점 이상이면 합격, 한국어 응시 시 추가 시간이 부여된다.
객관식만으로 끝나지 않는 시험이다. AI-102는 Pearson VUE 환경에서 CBT 객관식에 사례연구·실습형 문항이 더해지고, 1000점 만점에 700점 이상을 받아야 통과한다. 출제 범위도 컴퓨터 비전·자연어 처리·문서 인텔리전스·생성형 AI까지 여섯 영역으로 나뉘어, Azure OpenAI와 Cognitive Services로 솔루션을 설계·구현·배포하는 과정을 다룬다. Microsoft가 발급하는 어소시에이트 등급 국제공인 자격으로, AZ-900 이후 단계를 밟는 Azure AI 엔지니어 채용·직무에서 활용된다.
코딩이나 기술 구현을 묻지 않는 생성형 AI 자격이라는 점이 Google Cloud Generative AI Leader의 출발점이다. 필기 한 단계의 객관식 CBT로 끝나며, 시험은 생성형 AI 기초부터 Google Cloud의 AI 제품군, 전략·도입·운영화까지 비즈니스·전략 관점의 개념과 결정 시나리오를 다룬다. 응시 자격에 제한이 없고 기술 깊이를 요구하지 않아, 사내 AI 도입을 결정·기획하는 PM·임원이나 컨설팅·세일즈, 거버넌스·ROI 담당 직무가 주된 대상이다.
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