AI의 성공, 전략은 기술 아닌 ‘인프라’에 있다

 

 

디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI)의 활용 범위가 산업 전반으로 빠르게 확장되고 있다. 특히 생성형 AI, 머신러닝, 고속 추론 모델 등 다양한 형태의 AI 기술이 실무에 적용되기 시작하면서 기업들의 기대감도 함께 커지고 있다.

 

그러나 현실은 기대와 다르다. 많은 기업들이 AI 도입 이후에도 뚜렷한 성과를 얻지 못하고 있다. 그 이유는 기술력이나 데이터 자체 부족이 아니라 AI 성능을 뒷받침할 인프라의 한계 때문이다. 고성능 GPU 컴퓨팅 자원을 확보하더라도 데이터를 빠르고 안정적으로 공급하지 못하면 AI 성능은 자연히 제약을 받을 수밖에 없다.

 

이러한 병목 현상을 해소하기 위한 해법으로 주목받는 것이 바로 HS효성인포메이션시스템 AI 플랫폼과 해머스페이스(Hammerspace) 통합 솔루션이다. 이 조합은 단순한 데이터 저장 공간을 넘어 데이터의 흐름을 정교하게 조율하는 ‘데이터 오케스트레이션’ 기반 인프라를 제공하며 AI 성능을 극대화한다.

 

 

‘정적인 스토리지’에서 ‘유연한 데이터 흐름’으로

 

AI를 도입한 기업들이 공통적으로 겪는 어려움 중 하나는 ‘데이터는 있지만 제대로 활용되지 않는다’는 점이다. ESG와 히타치 밴타라(Hitachi Vantara)가 공동 발표한 조사에 따르면, 생성형 AI를 도입한 기업의 97%가 AI를 핵심 전략으로 인식하고 있음에도 불구하고 데이터 사일로, 품질 저하, 비용 부담 등으로 인해 실질적인 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다.

 

이는 ‘정적인 스토리지’ 중심 기존 인프라가 가진 한계를 잘 보여준다. 오늘날 AI 환경에선 데이터를 보관하는 것만으로는 충분하지 않다. 필요한 데이터를 필요한 순간에, 적절한 위치로 빠르게 이동시킬 수 있어야 한다.

 

HS효성인포메이션시스템의 AI 플랫폼은 이러한 흐름을 근본적으로 재설계한다. 클라우드, 엣지, 온프레미스 등 다양한 환경에 분산된 데이터를 단일 네임스페이스에서 통합 관리함으로써 AI가 데이터 위치와 상관없이 실시간으로 호출할 수 있도록 지원한다. 여기에 해머스페이스 메타데이터 기반 자동화 기술이 더해져 데이터 이동과 활용이 더욱 정교하고 지능화된다.

 

 

AI에 최적화된 인프라 설계

 

HS효성인포메이션시스템 AI 플랫폼의 가장 큰 강점은 고성능 GPU에 데이터를 지연 없이 공급할 수 있도록 설계됐다는 점이다. 이를 통해 AI 학습과 추론 속도가 크게 향상되며 장애나 다운타임 없이 실시간 운영이 가능한 고가용성 구조를 기반으로 안정적인 AI 서비스 운영이 가능하다.

 

특히 검색증강생성(RAG) 구조나 대규모언어모델(LLM)처럼 방대한 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 생성형 AI 환경에서도 탁월한 성능을 발휘한다. 수천 개 문서를 참조해야 하는 경우에도 필요한 정보를 빠르게 불러와 정확한 응답을 제공할 수 있다.

 

또한 모듈형 구조로 설계돼 스토리지나 네트워크, 데이터 파이프라인 등 핵심 요소를 유연하게 확장할 수 있다. 프로젝트 규모나 데이터 양이 증가하더라도 일관된 운영 체계를 유지할 수 있는 구조다.

 

 

HS효성 AI 플랫폼을 선택해야 하는 이유

 

‘인프라’가 전략이 되는 시대

 

과거에는 고가의 전용 시스템 중심 AI 인프라로 인해 대기업 위주 도입이 이루어졌지만 지금은 상황이 달라졌다. HS효성인포메이션시스템 AI 플랫폼은 개념검증(PoC) 단계를 시작으로 점진적 확장이 가능해 중소·중견기업도 실질적인 AI 도입을 고려할 수 있다.

 

금융, 미디어, 제약, 공공 등 산업별 요구에 맞춘 레퍼런스 아키텍처도 함께 제공되어 각 기업 특성에 맞는 맞춤형 인프라 구현도 가능하다. 데이터 사일로 해소, 운영 자동화, 고가용성 확보를 통해 AI 도입 진입 장벽을 낮추고 실행력을 높이는 전략적 기반을 제공한다.

 

AI가 기업 전략의 중심이 된 지금, 중요한 것은 단순히 기술을 갖추는 것이 아니다. AI가 성과를 내기 위해서는 데이터가 전략적으로 흐르고, 인프라가 그 흐름을 견고하게 뒷받침해야 한다.

 

HS효성인포메이션시스템과 해머스페이스 통합 솔루션은 이러한 전략을 현실화하는 강력한 해법을 제시한다. 이제 AI는 전략이 되었고, 인프라도 전략이 되어야 한다. 그리고 그 전략의 출발점은 바로 ‘데이터 오케스트레이션’이다.