IT TREND 썸네일형 리스트형 GPU보다 더 중요한 ‘스토리지 전략’ AI 도입이 본격화되면서 기업들은 GPU 확보와 컴퓨팅 성능 확장에 집중하고 있다. 그러나 현장에서 마주하는 현실은 다르다. AI 프로젝트가 개념 검증(PoC)을 넘어 실제 서비스 단계로 확장되면서 예상하지 못했던 병목이 드러나기 때문이다. 그 중심에 ‘스토리지’가 있다. 고성능 GPU를 도입했음에도 기대만큼 성과가 나오지 않는 이유는 명확하다. 데이터가 제때 공급되지 않기 때문이다. 마이크로소프트 리서치가 2024년 국제 소프트웨어공학 학회(ICSE)에 발표한 연구에 따르면, 실제 운영 환경에서 딥러닝 작업의 GPU 활용률은 평균 50% 이하에 머무르는 것으로 나타났다. 특히 활용 저하의 약 절반 가량이 모델 자체가 아닌 입출력(I/O), 데이터 이동, 전처리와 같은 데이터 처리 과정에서 발생하는 것으.. 더보기 AI 시대의 지속가능성, 전력 중심 인프라 전략이 답이다! AI 도입이 본격화되면서 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 확보와 컴퓨팅 성능 확장에 집중하고 있다. 그러나 현장에서 드러나는 제약은 다르다. AI 확산의 진짜 병목은 더 이상 컴퓨팅이 아니라 ‘전력’이다. GPU는 투자와 공급만 확보되면 비교적 빠르게 확장할 수 있는 반면, 데이터센터 전력은 그렇지 않다. 전력망 연결, 인허가, 지역 수용성 등 다양한 요소가 얽히면서 전력 확보는 점점 더 복잡해지고 있다. 글로벌 시장에서도 전력 문제로 데이터센터 구축이 지연되거나 무산되는 사례가 늘고 있다. 데이터센터 산업 전문 매체 데이터센터 날리지(Data Center Knowledge)의 데이터센터 워치(Data Center Watch) 보고서에 따르면, 2023년 이후 미국에서 약 640억 달러(약 87조 원) .. 더보기 ‘AI가 멈추는 이유’, 제대로 알고 시작하자 생성형 AI 도입이 본격화되면서 많은 기업이 다양한 파일럿 프로젝트를 동시에 추진하고 있다. 챗봇, 자동화, 데이터 분석 등 활용 영역도 빠르게 확장되는 모습이다. 그러나 현장에서 마주하는 현실은 사뭇 다르다. 상당수 프로젝트가 파일럿 단계에서 멈추거나 기대만큼의 성과로 이어지지 못하고 있다. 이는 기술 성숙도 문제라기보다 접근 방식 문제에 가깝다. AI를 하나의 기능이나 도구로 바라보는 한, 파일럿은 반복되지만 확장으로 이어지기는 어렵다. 지금 기업은 ‘AI를 도입할 것인가’가 아닌 ‘AI를 전제로 비즈니스와 운영 구조를 어떻게 재설계할 것인가’를 고민해야 한다. 많은 프로젝트가 멈추는 가장 큰 이유는 명확한 기준 없이 시작되기 때문이다. 파일럿은 진행되지만 무엇을 개선하고 어떤 지표로 성과를 판단할지.. 더보기 에이전틱 AI가 바꾸는 기업 IT 운영 생성형 AI는 이미 다양한 산업에서 활용되고 있다. 사용자 질문에 답하거나 데이터를 분석해 추천을 제공하는 AI ‘조언자’는 업무 효율성을 높이는 데 분명한 도움이 된다. 하지만 AI 기술 발전은 여기서 멈추지 않는다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 등장하면서 AI의 역할이 빠르게 확장되고 있다. 특히 기업의 IT 환경에서는 이러한 변화가 더욱 중요하다. 많은 조직이 AI를 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하고 있기 때문이다. 이 과정에서 기업이 요구하는 것은 단순한 자동화를 넘어 자율성, 신뢰할 수 있는 데이터, 강력한 거버넌스, 그리고 높은 시스템 회복력이다. 이러한 요구에 대응할 수 있는 기술이 바로 에이전틱 AI다. 에.. 더보기 데이터센터 복구의 핵심, ‘현장 대응 능력' 기업의 디지털 전환이 가속화되면서 데이터센터는 단순한 IT 인프라를 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반으로 자리 잡았다. 대부분의 비즈니스 서비스와 데이터가 IT 시스템 위에서 운영되는 만큼, 재해 발생 시 얼마나 빠르게 서비스를 복구할 수 있는지가 기업의 비즈니스 연속성을 결정한다. 이 때문에 많은 기업이 재해복구(DR, Disaster Recovery) 시스템 구축을 검토한다. 그러나 실제 현장에서는 이상적인 재해복구 전략과 현실 사이에 적지 않은 간극이 존재한다. 이론적으로 완벽한 DR 아키텍처를 설계해도 예산, 조직, 운영 인력 등 다양한 현실적 제약으로 이를 실제 운영 환경에서 구현하고 유지하는 일은 쉽지 않다. 결국 중요한 것은 완벽한 재해복구 시스템 구축 자체보다 재난 상황에서 조직이.. 더보기 ‘피지컬 AI’ 성공, 인프라 전략에 달렸다 AI는 이제 기업 경쟁력을 논할 때 빠질 수 없는 요소가 됐다. 의료 영상 판독, 금융 사기 탐지, 생성형 콘텐츠 제작까지 AI는 다양한 산업 영역에서 실질적 성과를 만들어내고 있다. 지금 산업 현장에서 일어나는 변화는 단순한 업무 자동화 수준을 넘어선다. AI가 물리적 환경을 직접 제어하고 산업 시스템과 실시간으로 상호작용하는‘피지컬 AI’단계로 진입하고 있다. 이는 기술 트렌드의 진화가 아닌, 산업 인프라 구조의 전환이다. 소프트웨어 중심 AI에서 산업 제어 AI로 AI 발전 과정은 인지형, 생성형, 에이전트를 거쳐 피지컬 AI단계로 이어진다. 인지형 AI는 데이터를 이해하고 분석하는 기술이며 생성형 AI는 콘텐츠를 생산한다. 에이전트 AI는 스스로 계획을 수립하고 반복 업무를 자동화한다. 피지컬 .. 더보기 AI 신시대의 주역, Arm 서버를 주목하라! AI 시대, AI 활용이 높아질수록 기업들의 고민은 깊어진다. AI 모델은 더 커지고, 연산량은 폭증하며 전략 및 냉각 비용은 한계에 가까워지고 있다. 효율 없는 고성능은 이제 의미가 없다. 이에 기업의 선택 기준도 달라졌다. 바로, 성능+전력 효율+지속가능성 그리고 그 기준을 모두 만족시키는 Arm 서버가 세계인의 주목을 받고 있다. Arm 서버는 ‘저전력 아키텍처’로 태어났다. x86 대비 TDP는 낮고, 동일 연산 대비 전력 사용량은 아주 적다. 게다가 전력 소모가 적어 발열도 적으니, 냉각 설비를 크게 줄일 수 있어 AI 시대의 비용 절감 효과가 극대화된다. 그리고 Arm 칩은 열에 강하다. x86이 25℃ 이하에서 안정적인 반면, Arm 서버는 30℃ 이상에서도 성능 저하 없이 쌩쌩하게 .. 더보기 데이터 인프라의 새로운 기준, ‘효율성&경제성’ 디지털 전환이 가속화됨에 따라 기업의 데이터 환경은 어느 때보다 복잡해졌다. 폭증하는 데이터 양을 감당하는 동시에 하이브리드 클라우드 환경에서 유연성을 확보해야 하며, 이 모든 과정에서 비용 효율성까지 입증해야 한다. 이러한 상황에서 인프라의 단순한 성능 향상을 넘어 명확한 투자수익률(ROI)과 운영 효율성을 보장하는 통합 데이터 플랫폼의 중요성이 대두되고 있다. 최근 포레스터(Forrester) 컨설팅이 발표한 ‘히타치 밴타라 VSP One의 총 경제적 효과(TEI) (The Total Economic Impact(TEI) of Hitachi Vantara VSP One)’ 연구는 차세대 스토리지 전략이 기업에 어떤 실질적 가치를 제공하는지 구체적으로 보여준다. 압도적 투자 수익률과 데이터 효율성으.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 20 다음 What Inspires Sustainable Technology?
