ai스토리지 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 에이전틱 AI가 바꾸는 기업 IT 운영 생성형 AI는 이미 다양한 산업에서 활용되고 있다. 사용자 질문에 답하거나 데이터를 분석해 추천을 제공하는 AI ‘조언자’는 업무 효율성을 높이는 데 분명한 도움이 된다. 하지만 AI 기술 발전은 여기서 멈추지 않는다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 등장하면서 AI의 역할이 빠르게 확장되고 있다. 특히 기업의 IT 환경에서는 이러한 변화가 더욱 중요하다. 많은 조직이 AI를 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하고 있기 때문이다. 이 과정에서 기업이 요구하는 것은 단순한 자동화를 넘어 자율성, 신뢰할 수 있는 데이터, 강력한 거버넌스, 그리고 높은 시스템 회복력이다. 이러한 요구에 대응할 수 있는 기술이 바로 에이전틱 AI다. 에.. 더보기 이전 1 다음 What Inspires Sustainable Technology?
