vsp one 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 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 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 AI 시대 오브젝트 스토리지의 기준이 되다 기업들이 AI 기반 워크로드를 본격적으로 도입하면서 데이터의 양과 종류가 폭발적으로 늘어나고 있다. 그 중에서도 형태가 다양한 비정형 데이터의 증가세는 특히 가파르다. 방대한 데이터를 어떻게 저장하고 활용할 것인가에 대한 고민 속에서, 해법으로 오브젝트 스토리지가 주목받고 있다. 그동안 오브젝트 스토리지는 ‘저비용 대용량 아카이브’라는 인식이 강했다. 그러나 최근에는 데이터 레이크하우스, 대규모 분석, AI 학습 환경까지 아우르는 핵심 데이터 플랫폼으로 빠르게 진화하고 있다. 특히 AI와 머신러닝(ML)이 확산되면서 스토리지는 단순히 데이터를 담는 공간을 넘어, 높은 처리량과 저지연 성능을 통해 GPU 활용도와 학습 효율을 높이는 역할까지 요구 받고 있다. 여기에 사이버 공격 위협이 증가하면서 데이터 .. 더보기 실험을 넘어 성과로, 지속 가능한 AI 전환 전략 2월 6일, HS효성인포메이션시스템은 ‘2026년 미디어 간담회’를 열고 AI 플랫폼 고도화 방향을 공개했다. 이번 간담회에서는 2025년 사업 성과를 돌아보고, AX 시대를 이끄는 인프라 전략과 향후 비전 및 중장기 방향성을 함께 소개했다. 간담회에서는 ‘HS효성 AI 플랫폼 방향’과 ‘AX 선도기업으로 도약 위한 클라우드 전략’, ‘AX를 위한 VSP One 진화와 데이터 보호’의 세 가지 세션이 이어졌다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 활용이 본격화되면서 피지컬 AI, 소버린 AI, 전력 확보, 보안 등은 기업이 동시에 고려해야 할 핵심 과제로 떠올랐다. 이에 기업들은 GPU 서버 중심의 AI 인프라 투자를 확대하고 있다. 또한 AI를 실제 비즈니스에 안정적으로 적용하고 지속가.. 더보기 데이터 인프라의 새로운 기준, ‘효율성&경제성’ 디지털 전환이 가속화됨에 따라 기업의 데이터 환경은 어느 때보다 복잡해졌다. 폭증하는 데이터 양을 감당하는 동시에 하이브리드 클라우드 환경에서 유연성을 확보해야 하며, 이 모든 과정에서 비용 효율성까지 입증해야 한다. 이러한 상황에서 인프라의 단순한 성능 향상을 넘어 명확한 투자수익률(ROI)과 운영 효율성을 보장하는 통합 데이터 플랫폼의 중요성이 대두되고 있다. 최근 포레스터(Forrester) 컨설팅이 발표한 ‘히타치 밴타라 VSP One의 총 경제적 효과(TEI) (The Total Economic Impact(TEI) of Hitachi Vantara VSP One)’ 연구는 차세대 스토리지 전략이 기업에 어떤 실질적 가치를 제공하는지 구체적으로 보여준다. 압도적 투자 수익률과 데이터 효율성으.. 더보기 이전 1 2 3 4 다음 What Inspires Sustainable Technology?
