AI인프라 썸네일형 리스트형 AI 운영의 복잡성을 해결하는 최적의 방법! 기업의 AI 활용상은 빠르게 변화하고 있다. 이제 AI는 멀티 에이전트로서 다양한 업무를 자동으로 판단하고 실행하며, 기업은 정형 데이터를 넘어 비정형, 반정형 데이터까지도 쉽게 분석할 수 있게 됐다. 한편, AI를 안정적으로 운영할 전문 인력 부족과 초기 구축 비용, 그리고 급변하는 모델 환경에 유연하게 대응하는 문제를 해결해야 하는 상황에도 놓여있다. 특히 GPU·네트워크·스토리지·데이터 레이크가 유기적으로 연결되어야 하는 엔터프라이즈 AI 영역에서는, 개별 장비를 각각 도입하는 방식으로는 원하는 성능을 이끌어내기 어려울 수 있다. 개념 증명(PoC)을 넘어 실제 업무에 AI를 적용하려는 기업에는 무엇보다 통합된 인프라 설계와 일관된 관리 체계가 요구되는 시점이다. 진화하는 AI, 운영 구조는 점.. 더보기 '산업이 묻고, IT가 답하다' AI 시대 금융권 인프라 전략의 모든 것! 최근 금융권의 IT 인프라는 생성형 AI 확산, 사이버 위협 증가, 전자금융감독규정 강화 등의 환경 변화에 직면하면서 새로운 전환점을 맞고 있다. 과거에는 성능과 비용이 인프라 투자를 위한 판단의 핵심 기준이었다면, 이제는 ‘서비스가 멈추지 않는가’, ‘장애나 사고 이후에도 신속한 복구가 가능한가’, ‘AI를 빠르게 도입하고 활용할 수 있는가’가 중요한 기준이 되고 있다. 특히 금융권 기업에 있어 장애는 단순히 금전적 피해에서 끝나지 않고, 신뢰도 하락 및 고객 이탈 등 치명적인 손실로 이어진다. 따라서 서비스 연속성이 어느 산업보다 중요한 요구사항이다.금융권 기업들이 실제로 맞닥뜨린 고민을 중심으로 금융산업 인프라의 변화 방향부터 HS효성인포메이션시스템만이 제안하는 ‘인프라 전략 로드맵’까지 만나본다... 더보기 네오클라우드 시대의 AI 인프라 전략 클라우드 개념이 바뀌고 있다. 범용 워크로드를 위해 설계된 기존 하이퍼스케일 클라우드와 달리 인공지능(AI) 학습과 추론에 특화된 ‘네오클라우드’가 주목받고 있다. 코어위브(CoreWeave), 크루소(Crusoe), 네비우스(Nebius) 같은 네오클라우드 기업은 그래픽처리장치(GPU) 집약적 인프라와 고성능 네트워킹 환경, 그리고 AI 학습 및 추론에 최적화된 프로비저닝 환경을 제공하며 기존 범용 클라우드와 차별화하고 있다. 시장조사기관 시너지 리서치 그룹에 따르면 네오클라우드 시장은 2031년까지 연평균 58% 성장해 4000억 달러 규모에 달할 전망이다. 네오클라우드가 확산하면서 GPU 활용률을 높이기 위한 스토리지의 중요성도 커지고 있다. GPU 활용률은 가속기 성능만으로 결정되지 않는다. 스.. 더보기 지금은 '데이터 통제가 경쟁력' 시대 클라우드 전환이 본격화된 이후 많은 기업이 예상치 못한 문제와 마주했다. 데이터를 어디에 두고 어떻게 옮길지, 누가 접근할 수 있는가의 결정권이 자신들에게 있지 않다는 사실을 말이다. 특정 클라우드 벤더에 의존하면 데이터는 어느새 고립된다. 이동할 때마다 예상 밖의 비용이 발생하고 거버넌스 정책은 환경마다 따로 관리해야 한다. 이것이 오늘날 많은 IT 조직이 전략 실행보다 IT운영 관리에 더 많은 시간을 쓰는 이유다. AI는 데이터를 먹고 작동한다. 데이터를 자유롭게 통제하지 못하는 기업은 AI 전략도 그 한계 안에서 움직이게 된다. 데이터 주권, 즉 데이터의 위치와 이동, 활용을 스스로 결정할 수 있는 힘이 AI 경쟁력의 전제 조건이다. 멀티클라우드는 선언이 아닌 실제 작동해야 많은 기업이 멀티클라우.. 더보기 AI가 틀리는 이유, 결국 ‘데이터’ AI 도입을 검토하는 기업들은 이런 상황과 자주 마주한다. 최신 거대언어모델(LLM)을 채택했고, 컴퓨팅 자원도 충분한데 결과물이 기대에 한참 미치지 못하는 경우다. 원인을 추적하다 보면 결국 같은 지점에 도달한다. 문제는 모델이 아니라 ‘데이터’라는 것이다. 기업들은 내부 정보를 AI와 연결하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등의 아키텍처를 구축한다. 그러나 실제 도입 과정에서 AI의 최종 성능을 좌우하는 것은 모델 자체의 성능만이 아니라 내부 데이터의 정제 상태와 품질이라는 사실을 알게 된다. 기초 데이터나 정보가 잘못되면 그 결과물 역시 아무런 가치가 없다는 ‘GIGO(Garbage In, Garbage Out)’는 오래된 말이지만, AI 시대에 더 강조되고 .. 더보기 AI 성과의 핵심, ‘모델보다 데이터 인프라’ 기업의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수다. 많은 기업이 생성형 AI를 업무 혁신의 핵심 과제로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 그러나 실제 현장에서는 기대만큼 성과를 거두지 못하는 경우가 적지 않다. AI 모델 성능은 빠르게 발전하고 있지만 이를 뒷받침하는 데이터 인프라가 충분치 않은 경우가 많기 때문이다. AI 성과를 좌우하는 요소들 히타치 밴타라가 15개 시장의 IT 리더 1200명 이상을 대상으로 조사한 ‘2025 데이터 인프라 현황 글로벌 보고서’는 이러한 현실을 잘 보여준다. 이 보고서는 기업 데이터 인프라 성숙도를 기준으로 AI 성과와 운영 역량의 차이를 분석했다. 그 결과, 회복탄력적인 인프라, 정제된 데이터, AI 기반 운영, 측정 가능한 성과를 갖춘 ‘최적화’ 단계에 도달한 조직은.. 더보기 에이전틱 AI 시대, 기업 경쟁력의 핵심은? 기업의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수다. 많은 조직이 AI를 활용해 업무 효율을 높이고 있지만, 현장에서 체감하는 변화는 기대에 못 미치는 경우가 많다. AI가 다양한 인사이트를 제공하더라도 실제 실행은 여전히 사람 몫이기 때문이다. 데이터는 폭증하고 인프라는 복잡하고 사이버 위협은 더욱 정교해지고 있다. 단순히 ‘조언하는 AI’만으로는 한계가 분명하다. 이러한 흐름 속에서 주목받는 개념이 ‘에이전틱(Agentic) AI’다. 답을 제시하는 수준을 넘어 스스로 상황을 인지하고 판단하며 실제 행동까지 수행하는 AI를 의미한다. 이는 단순한 기술 진화가 아닌 엔터프라이즈 IT 운영 방식 자체를 바꾸는 구조적 변화에 가깝다. 과거 IT가 요청에 대응하는 지원 조직이었다면 이제는 시스템이 스스로 운영을 수.. 더보기 도전의 2026년, AX 선택의 기로(3) AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 방안 그 마지막 시간! 이번 주제는 데이터 관리를 위한 통합 전략이다. Solution 3. 데이터 관리를 위한 통합 전략, VSP One AI 시대에 데이터는 기업의 가장 중요한 자산이다. 그러나 온프레미스·하이브리드·멀티 클라우드 등 다양한 위치에 데이터가 분산 저장되며, 데이터 운영과 관리 복잡성을 증가시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HS효성인포메이션시스템은 ‘VSP One’을 제안한다. VSP One은 서로 다른 데이터 플랫폼을 하나의 데이터 관리 인프라로 통합하고, 개별적으로 운영하던 관리 소프트웨어를 하나의 데이터 관리 소프트웨어 패밀리로 묶어 애플리케이션 실행과 데이터 활용 효율을 높이는 통합 플랫폼이다. V.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 다음 What Inspires Sustainable Technology?
