ai전환 썸네일형 리스트형 학습에서 추론으로, AI 인프라의 무게중심이 이동한다 기업 AI 투자 절반 이상이 이제 모델을 만드는 일이 아니라 모델을 실행하는 일에 들어간다. 데이터센터가 오랫동안 다뤄온 스토리지 장애나 용량 예측 실패, 리프레시 주기 지연과 같은 문제는 이미 알려진 것이며 이에 대한 대응 매뉴얼을 갖추고 있어 해결하는 데 익숙하다. 그러나 2026년의 투자업무 부담은 다르다. 그동안 기업의 AI 투자는 모델 학습에 집중돼 있었지만 AI 인프라의 무게중심은 어느새 학습에서 추론으로 완전히 넘어갔다. 멈추지 않고 하루 종일 대규모로 돌아가는 워크로드다. 이 전환은 더 이상 전망이 아니라 이미 벌어지고 있는 현실이다. 진짜 문제는 추론이 학습보다 기술적으로 까다로워서가 아니다. 정작 이를 실제 운영 환경에서 겪어본 인프라 조직이 많지 않다는 데 있다. 뒤늦게 대응에 나설 .. 더보기 위협으로부터 데이터를 지키는 확실한 방법 최근 고도화된 AI와 빠르게 발전하는 양자컴퓨팅 때문에 기업이 보호해야 할 데이터 및 시스템의 범위도 크게 넓어지고 있다. 과거 보안이 암호화와 경계 방어에 초점을 맞췄다면, 현재는 알고리즘 신뢰, 모델 무결성, 합성 데이터 노출, 양자내성 암호까지 아우르는 문제로 확장됐다. 따라서 기존 보안 체계만으로는 이러한 변화에 충분히 대응하기 어렵다. 기업의 데이터 보안은 내부 시스템을 넘어 파트너와 고객, AI 에이전트가 연결되는 환경 전체의 무결성을 확보하는 문제로 확장되고 있다. 따라서 보안은 데이터와 AI 시스템을 안전하게 통제하고 검증할 수 있도록 재설계돼야 한다. 모델 학습부터 AI 에이전트의 의사결정, 외부 시스템과의 연계까지 데이터 생애주기 전반에 보안이 적용돼야 한다. 앞으로 기업의 보안 경쟁력.. 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 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 ‘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 도전의 2026년, AX 선택의 기로 (2) AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 방안 그 두 번째 시간! 이번 주제는 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 프라이빗 클라우드 솔루션이다. Solution 2. AI가 이끄는 비즈니스 혁신, AX 다수의 기업이 AI 도입 초기 단계에 있거나 도입을 준비하고 있으며, 이를 통해 생산성 향상과 비용 절감 등 실질적인 비즈니스 성과를 점진적으로 확보하고 있다. 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 전략으로 자리 잡은 AX(AI 전환)가 특히 주목받는 이유는 크게 세 가지다. 첫째, AI 도입의 확산이다. 글로벌 기업의 약 78%가 이미 AI를 도입했으며, 국내에서도 40%에 가까운 기업이 AI를 활용하고 있다. 둘째, 검증된 성과다. AI를 도입한 기업들은 평균적으로 30% .. 더보기 도전의 2026년, AX 선택의 기로 (1) 바야흐로 급변하는 AI 시대다. AI 도입은 더 이상 ‘실험’에 머무르지 않고, 실제 비즈니스 성과를 만들어내는 ‘실전’ 단계로 접어들었다. 특히 올해는 투입한 자원 대비 생산성을 얼마나 높였는지, 그리고 AI를 통해 업무 프로세스를 어떻게 혁신했는지가 기업 경쟁력을 가르는 핵심 기준이 될 전망이다. 하지만 AI 전환은 단순히 기술을 도입한다고 해서 완성되는 일이 아니다. 데이터 환경, 인프라 구조, 운영 방식까지 전반적인 변화가 필요하며, 이 과정에서 많은 기업이 예상보다 큰 기술적 장벽을 경험하고 있다. 그렇다면 이러한 현실적인 한계를 넘어 기업들은 어떻게 AX(AI 전환)를 실제 성과로 연결할 수 있을까? 도전의 2026년, AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 .. 더보기 멀티 에이전트 시대의 AI 인프라 전략 2월 26일, HS효성인포메이션시스템은 ‘인간과 AI의 조화, 멀티 에이전트 성공의 열쇠’를 주제로 열린 ‘CIO Summit 2026’ 컨퍼런스에 참가했다. Arm의 핵심은 병렬 처리 VIP 조찬 세미나에서는 ‘Arm으로 설계하는 지속 가능한 AI ROI’에 대한 주제로 발표했다. “성공적인 인공지능(AI) 도입은 가장 빠른 컴퓨팅이 아니라 비즈니스에 적합한 효율적인 컴퓨팅 환경을 구축하는 것입니다. 앞으로 워크로드의 변화, 인프라 기준의 전환, 피지컬 AI의 부상 등 환경 변화 속에서 Arm 서버는 더욱 중요해질 것입니다.” 이진석 HS효성인포메이션시스템 DX아키텍트팀장은 조찬 세미나에서 GPU 중심 인공지능 전환(AX) 시대에 전력·공간·예측 가능성(안정적 처리량)이 병목으로 부상하고 있는 .. 더보기 이전 1 2 다음 What Inspires Sustainable Technology?
