AI는 이제 단순한 유행어를 넘어서 비즈니스 필수 요소가 되었습니다. 기업들이 AI를 도입하면서, AI 인프라에 대한 논의도 급격히 진화하고 있습니다. 과거에는 필요하지만 비용이 많이 드는 투자로 여겨졌던 AI 인프라가 이제는 중요한 경쟁 우위를 제공할 수 있는 전략적 자산으로 인식되고 있습니다. 🎯
AI 인프라의 중요성
Forrester의 부사장 겸 수석 분석가인 마이크 구알티에리는 “기업은 최신 AI 기술을 선도하는 벤더로부터 엔터프라이즈 AI/ML 플랫폼에 투자해야 한다”고 강조합니다. 그는 또한 “이 기술은 풍부한 지능의 세계에서 운영되는 기업에 맞춰져야 한다”고 덧붙였습니다. 이 관점은 AI를 주변 실험으로 보는 것에서 벗어나, 미래 비즈니스 전략의 핵심 구성 요소로 인식하는 변화를 반영합니다.
AI 인프라의 도전과 기회
AI 혁명은 AI 모델과 애플리케이션의 돌파구에 의해 촉발되었지만, 이러한 혁신은 새로운 도전 과제도 함께 가져왔습니다. 오늘날의 AI 워크로드, 특히 대형 언어 모델(LLM)을 위한 훈련과 추론 작업은 전례 없는 수준의 컴퓨팅 파워를 요구합니다. 여기서 맞춤형 AI 인프라가 중요한 역할을 합니다.
“AI 인프라는 하나의 사이즈로 모두에게 맞지 않습니다”라고 구알티에리는 말합니다. “데이터 준비, 모델 훈련 및 추론이라는 세 가지 주요 워크로드가 있습니다.” 이 중 하나라도 잘못되면 비용이 많이 들 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 준비는 전통적인 컴퓨팅 자원을 많이 필요로 하지만, GPT-4o나 LLaMA 3.1 같은 대형 AI 모델의 훈련은 Nvidia의 GPU, Amazon의 Trainium 또는 Google’s TPU와 같은 특수 칩을 필요로 합니다.
클라우드와 하이브리드 접근 방식
클라우드 컴퓨팅은 AI의 주요 촉진제였지만, 워크로드가 확장되면서 클라우드 서비스와 관련된 비용이 기업에게 문제가 되고 있습니다. 구알티에리에 따르면, 클라우드 서비스는 단기적이고 고강도 작업에 이상적이지만, 24/7 AI 모델을 운영하는 기업에게는 비용이 너무 많이 들 수 있습니다. “일부 기업은 하이브리드 접근 방식을 채택해야 한다고 깨닫고 있습니다,”라고 구알티에리는 말합니다. “클라우드는 특정 작업에 사용하고, 온프레미스 인프라에 투자하는 것이죠. 이는 유연성과 비용 효율성의 균형을 맞추는 문제입니다.”
오픈 소스와 맞춤형 인프라
오픈 소스 도구인 PyTorch와 TensorFlow는 AI 개발의 기초가 되었으며, 맞춤형 AI 인프라를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. AWS의 SageMaker 서비스는 관리형 AI 인프라와 Kubernetes 및 PyTorch와 같은 인기 있는 오픈 소스 도구와의 통합을 제공합니다. “고객에게 두 세계의 장점을 제공하고 싶습니다,”라고 AWS의 Ankur Mehrotra는 말합니다. “Kubernetes의 유연성과 확장성, 그리고 우리의 관리형 인프라의 성능과 회복력을 함께 제공하고 싶습니다.”
미래를 준비하는 AI 인프라
기업들이 AI 환경을 계속 탐색함에 따라, 확장 가능하고 효율적이며 맞춤형 AI 인프라에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다. 이는 특히 인공지능 일반화(AGI) 또는 에이전틱 AI가 현실이 되면서 더욱 그렇습니다. “AGI는 게임을 근본적으로 바꿀 것입니다,” 구알티에리는 말합니다. “이제 모델을 훈련하고 예측하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 에이전틱 AI는 전체 프로세스를 제어할 것이며, 이는 훨씬 더 많은 인프라를 필요로 합니다.”
AWS, Nvidia 및 기타 주요 업체들은 이러한 수요를 충족하기 위해 더 많은 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다. 그러나 구알티에리는 기술뿐만 아니라 파트너십도 중요하다고 강조합니다. “기업은 혼자서 이 일을 할 수 없습니다. 그들은 벤더와 긴밀히 협력해야 하며, 그들의 인프라가 특정 요구에 맞도록 최적화되어야 합니다.”
맞춤형 AI 인프라는 더 이상 비용 센터가 아니라 중요한 경쟁 우위를 제공할 수 있는 전략적 투자입니다. 기업들이 AI 야망을 확장함에 따라, 오늘날의 요구를 충족시키는 것뿐만 아니라 미래를 준비하기 위해 인프라 선택을 신중히 고려해야 합니다. 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 솔루션을 통해 올바른 인프라는 AI를 실험에서 비즈니스 드라이버로 전환하는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다. 출처: VentureBeat
