GPU 썸네일형 리스트형 AI 혁신의 출발점, 인프라 설계에서 찾다 기업 AI 경쟁력은 이제 특정 모델 선택이나 그래픽처리장치(GPU) 확보만으로 결정되지 않는다. 최신 GPU를 도입하고도 정작 이를 활용할 고품질 데이터와 내부 운영 체계를 충분히 갖추지 못하는 기업이 적지 않다. AI 도입 시 경계해야 할 것은 실제 업무 수요와 운영 환경을 간과한 채 기술 확보에만 집중하는 것이다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 인프라뿐 아니라 플랫폼 구축 기술과 투자 비용, 운영 솔루션 선정, 업무 목표 정의와 구현 파트너 확보까지 종합적으로 고려해야 한다. AI 프로젝트의 성패는 투자 규모보다는 실제 업무에 필요한 성능과 비용, 운영 환경을 얼마나 정교하게 설계하는지에 달려 있다. 퍼블릭 AI와 온프레미스 AI의 동행 기업의 AI 도입 방식은 업무 특성과 요구사항에 따라 다양해지.. 더보기 학습에서 추론으로 이동하는 AI 무게중심을 위한 전략 지금까지 인공지능(AI) 시장은 대규모 모델 개발을 위한 ‘학습’ 중심으로 성장해왔다. 빅테크와 하이퍼스케일러가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 투자에 집중해 온 이유다. 그러나 학습된 모델을 실제 서비스에 적용하는 ‘추론’ 수요가 빠르게 확대되면서 AI 시장의 무게중심도 이동하고 있다. 빠르게 확대되는 ‘추론’ 수요 챗봇이 사용자 질문에 답하고 검색 서비스가 필요한 문서를 찾으며, 번역기가 문장을 변환하는 모든 과정에서 AI 추론 연산이 활용된다. AI 학습이 대규모 모델을 직접 개발하는 소수 빅테크 중심이라면, 추론 수요는 기존 모델을 업무와 서비스에 활용하는 다양한 산업으로 확산되고 있다. 기업의 생성형 AI 활용 역시 단순 개념검증(PoC)에서 실제 업무와 서비스 환경으로 확대되고 있다. 사내 지.. 더보기 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 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 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 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 ‘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 이전 1 2 3 4 다음 What Inspires Sustainable Technology?
