GPU 썸네일형 리스트형 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 ‘피지컬AI’가 여는 산업의 미래 인공지능(AI)은 더 이상 낯선 기술이 아니다. AI 기술을 활용해 병원은 의료 영상을 판독하고 금융기관은 사기를 탐지하며, 기업은 문서와 이미지를 자동으로 생성하는 시대가 도래했다. 불과 몇 년 전만 해도 공상과학 영화 속에서나 가능할 장면들이 이제는 일상에서 익숙하게 목격된다. AI는 단순히 정보를 분석하거나 콘텐츠를 만드는 단계를 넘어 현실 세계를 직접 움직이고 제어하는 ‘물리AI(피지컬AI)’라는 새로운 전환점을 맞고 있다. 공상과학 속에서 상상하던 지능형 로봇과 자율 시스템이 산업 현장에서 가시화되는 순간이다. AI 기술의 진화와 피지컬AI AI의 발전 과정은 네 단계로 설명된다. 첫 번째는 ‘인지형AI’로, 카메라나 센서를 통해 사물을 보고 이해하는 능력을 의미한다. 의료 영상 판독이나 .. 더보기 AI 인프라의 패러다임 변화, 새로운 대안을 주목하라(2) 지난 포스트에서는 AI 인프라 패러다임의 변화부터 현재 주목받는 Arm 서버에 대해 알아보았다. 이어 이번 포스트에서는 국내 Arm 서버 기술의 집약체 ‘GreenCore’에 대해 집중 탐구해 본다. 국내 Arm 서버 기술력의 집약체 HS효성인포메이션시스템과 액세스랩이 공동으로 개발한 GreenCore 시리즈는 단순한 Arm 서버 제품군을 넘어, 한국형 AI 인프라 환경에 최적화된 솔루션이다. 암페어 기반의 Arm 칩을 중심으로 설계되었으며, OpenStack, Kubernetes 등 클라우드 네이티브 환경을 완벽하게 지원한다. GreenCore의 라인업은 에지 환경을 위한 SQ Mini, 범용 서버용 LX 모델, 고성능 연산에 적합한 Altra 시리즈, 그리고 AI 추론 전용 Altra GPU까지 세.. 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 AI 데이터센터, 이것 하나면 끝! 생성형 AI가 급성장함에 따라 정부를 비롯한 많은 기업이 미래 산업의 핵심 인프라로 ‘AI 데이터센터’에 주목하고 있다. AI로 재편되는 글로벌 경쟁력을 확보하고, 미래 먹거리를 창출하겠다는 포부다. AI 데이터센터의 특징과 주요 구성 요소, 그리고 이를 완벽하게 구현할 HS효성인포메이션시스템의 전략까지 꼼꼼히 살펴본다. 차세대 국가 전략사업으로 떠오른 AI 데이터센터 AI 데이터센터는 AI 애플리케이션과 서비스를 학습, 배포, 제공하는 데 필요한 AI 인프라를 위한 것으로, 기 존 데이터센터가 감당하지 못하는 막대한 연산과 데이터 처리를 위해 등장했다. AI 워크로드를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨팅, 네트워크 및 스토리지, 아키텍처 등을 갖춘 AI 데이터센터는 AI 기술의 이점을 활용하 기 위해서는.. 더보기 이전 1 2 3 다음 What Inspires Sustainable Technology?
