AI 썸네일형 리스트형 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 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 Cloud & AI Summit 2026 3월 25일, 'Shaping the Future of Business with Cloud & AI'를 주제로 'Cloud & AI Summit 2026'이 개최되었다. 2026년에도 AI와 클라우드 시장은 강력한 성장을 이어갈 것으로 전망되고 있다. 이에 CIO Korea와 ITWorld는 기업 비즈니스를 위한 클라우드와 AI 전략을 논의하기 위해 컨퍼런스를 개최했다. 본 컨퍼런스에서 HS효성인포메이션시스템은 'AI 가속의 시대: 멀티 에이전트 성공을 위한 엔터프라이즈 AI 인프라 전략'을 주제로 세션을 발표했다. 멀티 에이전트 시대에는 단일 모델을 넘어 다수의 AI 에이전트가 역할을 분담하고 협력하는 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 대규모 연산 처리, 신속한 데이터 접근, 안정적인 시스템 운영을.. 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 보호의 새로운 기준 데이터는 기업의 생명선이자 비즈니스 경쟁력의 근간이다. 그러나 디지털 전환이 가속화되면서 기업이 보유한 데이터의 양과 형태는 폭발적으로 증가했고 이를 노리는 위협도 정교해지고 있다. 특히 최근 몇 년 사이 급증한 랜섬웨어는 단순한 IT 보안 이슈를 넘어 기업 생존을 위협하는 수준으로 진화했다. 이같은 환경 속에서 ‘백업’은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, 그 전략 역시 근본적인 변화를 겪고 있다. 예방에서 복구 중심으로, 데이터 보호 패러다임 전환 오랫동안 기업의 보안 전략은 외부 침입 차단에 초점을 맞춰 왔다. 하지만 현실적으로 완벽한 방어는 불가능하다. 사람의 실수, 시스템 취약점, 정책의 빈틈은 언제든 공격의 표적이 될 수 있다. 실제로 국내외 주요 기관들이 랜섬웨어로 인해 업무가 마비되고 막대.. 더보기 AI와 레이크하우스를 위한 차세대 분석 엔진, 오브젝트 스토리지 기업들이 데이터를 다루는 목적은 단순하다. 필요한 사람과 시스템, 나아가 인공지능(AI)에게 적절한 정보를 적절한 시점에 제공하는 것이다. 하지만 지금까지도 이 단순한 목적을 달성하는 것이 그렇게 쉬운 일은 아니다. 데이터 웨어하우스가 등장했을 때는 데이터 변환과 저장에 오랜 시간이 걸렸고, 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스(BI)가 보편화 되었을 때도 느린 개발 주기와 제한된 데이터 구조가 발목을 잡았다. 이후 '데이터 레이크'가 부상했지만 정제되지 않은 데이터가 쌓이면서 '데이터 늪'이라는 오명을 쓰기도 했다. 데이터를 제대로 활용하기 위해서는 저장, 정제, 분석이 자연스럽게 이어지는 환경이 필요하다. 오브젝트 스토리지의 새로운 가능성 이 지점에서 주목받고 있는 것이 바로 오브젝트 스토리지다. 오브.. 더보기 AI 인프라의 패러다임 변화, 새로운 대안을 주목하라(1) 현재까지 AI 인프라는 GPU 성능을 중심으로 구축되어 왔다. 기업들은 경쟁에서 밀리지 않기 위해 고성능 GPU를 대량 도입했고, 전력이나 냉각비용보다는 속도와 연산 능력이 우선시 되었다.그러나 이제는 전력 효율성과 비용 관리가 핵심으로 부상하고 있다. AI 인프라에 대한 지속가능성과 ESG 이슈가 본격적으로 논의되면서, 전기요금 상승, 냉각비용 부담, 탄소 배출 대응 등 종합적인 운영 효율을 고려한 전략 수립이 절실한 상황이다. 지금부터 2회에 걸쳐 AI 인프라 패러다임의 변화부터 현재 주목받는 Arm 서버, 그리고 국내 Arm 서버 기술력의 집약체, ‘GreenCore’에 대해 알아본다. 전력이 성능이 되는 시대 AI 데이터센터의 전력 소모는 서버 자체보다 오히려 쿨링을 위해 더 많이 발생한다. 서.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음 What Inspires Sustainable Technology?
