몇 년 전까지만 해도 기업의 AI 솔루션 도입은 쉽지 않은 과정이었다. AI 솔루션은 매우 복잡하며, 이를 효과적으로 관리하고 구현하기 위해선 고도의 전문지식이 필요하다는 복잡성 때문이다. 그러나 이제는 AI 솔루션을 도입하는 일이 더 이상 어렵지 않게 됐다. 풍부한 고품질의 데이터, 고도화된 데이터 모델, GPU와 낮은 지연·고성능의 비정형 데이터 액세스 등 AI를 지원하는 IT 인프라만 있으면 말이다.
현재, 기업들이 AI 솔루션을 도입하기 위해 필요한 컴포넌트는 어디서나 쉽게 찾을 수 있고, 액세스도 간단하다. 챗GPT, 구글 Gemini, MS CoPilot 같은 생성형 AI 지원 툴은 무료로 이용할 수 있다. 다른 컴포넌트들은 AWS, 애저, 구글 클라우드 등 퍼블릭 클라우드를 통해 쉽게 액세스할 수 있다. 물론 구독료를 요구하는 경우도 간혹 있다. 하지만 접근성이 향상되고 프로세스가 더욱 명확해지면서 광범위한 사용자와 기업들이 AI 솔루션을 이용할 수 있게 되었다.
AI 프로젝트를 쉽게 시작할 수 있게 되었지만, 선뜻 AI 도입에 나서지 못하는 기업들도 있다. 신뢰 부족, 위험에 대한 인식 확대, 비용 증가, 기업 이미지 손상 가능성 등 다양한 이유가 존재한다. AI를 대규모로, 특히 미션 크리티컬한 애플리케이션에 배포한다는 건 큰 책임이 따른다. 실수로 고객의 데이터나 핵심 비즈니스 프로세스에 손상을 입혀 치명적인 결과를 가져온 사례도 적지 않다.
전통적인 데이터센터 역시 AI 프로젝트를 시작할 수 있는 준비가 미흡하다. 대부분의 데이터센터가 고비용은 말할 것도 없고 지연, Throughput, 전력 소모, 냉각 요구사항 등의 문제와 씨름하고 있다. 이는 고성능 컴퓨팅 환경이 요구되는 AI를 도입하는 데 걸림돌로 작용한다. 복잡한 기술을 구현하고 있는 기업들이 퍼블릭 클라우드와 데이터센터의 장단점 사이에서 적절한 균형을 맞추기란 쉽지 않은 일이다.
AI 비즈니스의 변화가 필요한 때
AI에 대한 기업의 요구는 설명가능 AI(XAI: Explainable AI), 관측가능성, 추적가능성, 데이터 보안, 인프라 확장성, 비용효율성 등 보다 광범위해지고 있다. 사회적 책임과 책임감 있는 AI(RAI: Responsible AI) 실천이 필수 요소가 되었다. 게다가, 에너지 소비에 대한 부분도 간과할 수 없다. AI 모델 하나를 훈련하기 위해서는 300톤의 CO2가 배출된다. 즉 AI 프로젝트 기반의 혁신을 추구하기 위해서는 윤리의식과 책임감 그리고 환경을 생각하는 AI 실천이 중요하다는 얘기다.
지금이 바로, 엔터프라이즈 AI의 패러다임 전환이 필요한 때이다. 데이터, 모델, IT 인프라의 기본 요소들은 여전히 절대적으로 필요하지만 기업이 원하는 수요를 충족시키려면 접근방식을 바꿔야 한다. 전체적인 에지, 코어, 하이브리드 클라우드 환경에서 정제된 데이터 환경을 구축하는 것이 무엇보다 중요하다. AI 모델은 특화된 실시간 애플리케이션이 가능하도록 SLM(Small or Standard Language Model)을 통합하는 거대언어모델(LLM: Large Language Model) 이상의 차원이 되어야 한다. 그리고 IT 인프라는 스토리지, 학습과 추론을 모두 포함하는 컴퓨팅 및 네트워킹의 핵심 요구사항을 해결할 수 있도록 적정 규모로 비용효율성과 지속가능성을 갖춰야 한다.
AI 비즈니스의 판도를 바꿀 차세대 솔루션
기업들은 제대로 설계되어 신뢰할 수 있고, 충분히 검증된 AI를 기반으로 비즈니스 애플리케이션을 개발하는 데 중점을 두어야 할 것이다.
반가운 소식이 하나 있다. 올해 초, 히타치 밴타라의 차세대 스토리지 플랫폼과 엔비디아의 인공지능 기술이 만난 ‘히타치iQ’ 포트폴리오가 출시된 것이다. 히타치iQ는 AI 워크로드를 위한 인텔리전스, 고성능, 확장성, 유연성을 제공하는 산업 최적화 솔루션으로 기업의 비즈니스 자동화와 효율성 향상을 지원한다.
히타치iQ는 산업별 AI 결과를 AI 솔루션 내에 레이어링함으로써 기존 AI 오퍼링에서 제공하는 기본적인 통합이나 스토리지 성능을 훨씬 뛰어넘는다. 이러한 접근방식을 통해 기업은 자사 고유의 요구 사항과 목적에 맞게 최종 결과물을 세밀하게 조정할 수 있다.
히타치iQ는 현재 판매 중인 솔루션 중 유일한 가속화 솔루션이다. 데이터 위치에 관계없이 통합 액세스를 제공하며, 미션 크리티컬한 솔루션을 위해 모든 특정 시점의 데이터 설명 가능성, 데이터 계보, 데이터 정확성, 보안 및 추적 가능성을 보장한다.
또한 파일럿부터 상용 솔루션에 이르기까지 상용 등급 AI 애플리케이션의 개발과 배포가 간소화될 수 있도록 지원한다. 히타치 밴타라의 OT와 IT 전문성, 엔지니어링 역량 및 파트너 에코시스템을 기반으로 설계되었으며, 엔터프라이즈 AI에 적합하도록 실용적이고 솔루션 기반의 접근 방식을 취하고 있다.
쉽고 간편하게 AI 인프라 확장 가능
히타치iQ 포트폴리오의 첫 주자는 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU로 구동되며, 엔비디아 DGX BasePOD 인증을 획득함으로써 기업들이 AI 인프라를 구축하고 확장할 수 있도록 레퍼런스 아키텍처를 제공한다.
이 솔루션은 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어를 탑재하고 히타치 밴타라의 초고성능 병렬파일 시스템인 HCSF(Hitachi Content Software for File) 스토리지 기술을 활용해, 복잡한 AI 워크로드를 빠르게 지원하며 최고 수준의 AI 솔루션을 제공한다. 히타치 밴타라는 이후 엔비디아 H100 및 L40S GPU로 구성된 미드레인지 PCIe 기반 제품으로 포트폴리오를 확장하기로 했다.
엔비디아의 엔터프라이즈급 AI 툴과 프레임워크인 엔비디아 AI 엔터프라이즈도 제공할 계획이다. 그뿐만 아니라 HCSF를 활용해 최고의 복잡성을 지닌 AI 워크로드를 위해 가장 빠른 스토리지 솔루션을 제공하는 가속화 스토리지 노드도 출시한다.
이로써 기업들은 히타치iQ를 기반으로 AI가 제공하는 잠재력을 확인하고 비즈니스를 혁신할 수 있는 새로운 솔루션을 경험할 수 있게 됐다.
무궁무진한 가능성으로 활용 범위 UP!
AI와 생성형 AI의 가능성은 무궁무진하다. 히타치iQ는 AI 솔루션 스택 위에 제조, 운송, 에너지, 금융 등 각 산업에 관련성이 높은 실용적이고 솔루션 지향적인 접근 방식으로 엔터프라이즈 AI의 새로운 패러다임을 제시한다. 히타치iQ의 다양한 활용 사례와 기업들이 얻을 수 있는 이점은 아래와 같다.
자동화된 문서 처리와 분석
엔터프라이즈 환경에서 대용량 문서의 처리, 분석 및 관리를 효율적으로 수행하기 위해 AI를 적용할 수 있다. 데이터 추출, 카테고리화, 요약을 통해 수작업이 대폭 줄고 정확성이 향상되므로 재무, 인사, 법무 등 기업 내 다양한 부서에서 의사결정 프로세스를 향상할 수 있다.
에지 추론
에지 추론 기술은 AI 컴퓨팅을 데이터 소스에 더 가깝게 만들어 지연 시간을 최소화하고 실시간 의사결정 속도를 향상한다. 이 기술은 자율주행 차량부터 스마트시티 인프라까지 즉각적인 분석과 실행이 필요한 애플리케이션에 이상적이다.
재무 보고서와 회계
세무, 회계, 현금 흐름 등에 특화된 LLM(거대언어모델)로, 직원들과 컨설턴트들이 수행해야 하는 반복 작업을 줄일 수 있으며, 이를 통해 데이터 입력, 트랜잭션 분류, 송장 처리 작업을 간소화하고 오류를 줄일 수 있다.
고객 서비스 음성 지원
한층 향상된 음성 인식 기술을 구현한 음성 지원 서비스를 통해 실시간 응답과 개인 맞춤형 지원이 가능하다. 이로써 고객과의 상호작용을 간소화해 고객 문의를 효과적으로 처리할 수 있으며, 필요한 시점에 사람이 적절하게 개입할 수 있게 됐다.
LLM 추천 시스템
LLM(거대언어모델)을 활용한 추천 시스템은 정확성을 높이고 맥락에 기반한 추천을 할 수 있도록 해준다. 콘텐츠, 상품 및 서비스를 개인화해 원활한 검색이 가능하며 검색 결과도 뛰어나다.
코딩과 개발 코파일럿(Copilot)
코파일럿은 실시간 제안, 디버깅 지원, 코드 최적화를 제공하므로 개발 과정에서 아주 유용하다. 향상된 AI 알고리즘을 활용해 개발 주기를 가속화하고, 코드 품질을 향상한다.
· 히타치iQ 국내 출시 일정은 미정입니다.
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