Disrupting Forward: 2024년 기업이 AI를 확장하는 방법

패트릭 라스텐넷(Patrick Lastennet), LinkedIn비즈니스 개발 엔터프라이즈 이사

챗봇에서 자율 시스템, 사기 탐지 프로그램, 공급망 경로 최적화에 이르기까지 인공 지능(AI)은 실제 애플리케이션을 지원하고 기업 수익을 촉진하고 있습니다.

MIT 테크놀로지 리뷰(Technology Review)가 경영진 1,000명을 대상으로 실시한 인사이트 여론조사에 따르면, 설문에 참여한 거의 모든 기업이 생성형 AI를 기술 환경의 중대한 변화로 간주하고 있으며, 생성형 AI가 회사에 영향을 미치지 않을 것이라고 답 IT 기업은 4%에 불과한 것으로 나타났습니다.¹개

일부 기업은 2023년에 AI에 손을 댔지만, 2024년에 AI 배포를 진정으로 확장하려면 기업은 AI의 고유한 요구 사항을 수용해야 합니다. AI를 확장하고 제대로 IT 하려면 무엇이 필요할까요?

확장을 고려하기 위해 기업 리더는 다음을 고려해야 합니다.

1. AI의 데이터 처리 요구 사항
2. 지속적인 최적화 및 제어 노력
3. 미래 지향적 전략을 위해 파트너십을 활용하는 방법

이 글에서는 한 걸음 물러서서 무엇이 우리를 지금의 지경에 이르게 했는지, 그리고 어떻게 AI에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었는지 살펴보겠습니다. 또한 2024년에 AI 워크로드가 확장됨에 따라 엔터프라이즈 IT 리더가 해결해야 하는 고유한 인프라, 상호 연결 및 생태계 고려 사항에 대해서도 자세히 알아볼 수 있습니다.

왜 하필 지금인가? AI의 민주화

AI가 주목을 받고 있다는 것은 IT부인할 수 없는 사실이지만, IT 일시적인 현상이 아닌 지속적이고 파괴적인 기술이 되는 이유는 무엇일까요? AI 기술의 진화와 이를 지원하는 인프라를 되돌아 봅시다 IT.

고성능 컴퓨팅(HPC) 하드웨어는 AI 프로그램을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 인프라입니다. HPC는 디지털 트윈과 같은 비즈니스 애플리케이션을 통해 시뮬레이션 및 모델링 환경을 지원하여 위험을 평가하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

이제 AI 애플리케이션은 HPC 하드웨어에 대한 처리 수요를 높이고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM) 및 추천 엔진과 같은 복잡한 AI 알고리즘에는 높은 양의 컴퓨팅 성능과 밀도가 필요합니다. 이러한 고밀도 컴퓨팅 시스템은 이제 레거시 하드웨어에 비해 사업 영역의 일부에서 제공됩니다.

그렇다면 왜 AI는 지금 이러한 폭발을 경험하고 있는 것일까요? 첫째, 컴퓨팅 하드웨어 시스템의 발전으로 고급 AI 워크플로우를 가속화하는 고밀도 컴퓨팅 환경이 가능해졌습니다. 이러한 발전에 더해 AI 개발 프레임워크, 클라우드 기반 서비스, 사전 훈련된 모델의 접근성은 기업의 진입 장벽을 낮춰 더 많은 사람들이 실용적인 AI 개발에 더 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.

AI의 속도와 확장을 지원하는 이러한 발전으로 인해 기업은 새로운 제품, 서비스, 효율성 및 비용 절감을 가능하게 하는 AI 전략을 평가하고 있습니다.

2024년에 AI를 확장하기 위해 엔터프라이즈 리더는 하이브리드 멀티 클라우드 인프라의 채택을 가속화할 것입니다.

451 리서치(451 Research)에 따르면, 기업의 53%가 향후 3년 동안 생성형 AI의 영향이 클 것으로 예상하며, 49%는 같은 기간 AI에 투자할 의향이 높다고 답했습니다². 이는 기업이 AI가 핵심 비즈니스 운영 또는 제품에서 더 두드러진 부분이 될 수 있도록 AI 채택 IT 발전시킬 것임을 보여줍니다.

일부 기업은 서비스형 클라우드(Cloud-as-a-Service) 또는 서비스형 AI(AI-as-a-Service) 옵션을 사용하여 AI 프로젝트를 위한 MVP(Minimum Viable Product)를 만들 수 있습니다. 고성능 컴퓨팅 프로젝트를 시작한 기업은 이미 PlatformDIGITAL^® 과 같은 글로벌 데이터 센터 플랫폼을 통한 코로케이션 또는 자체 관리형 데이터 센터 모델을 사용하고 있을 가능성이 높습니다.

종종 IT 모델을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅에 액세스하기 위해 주기적으로 클라우드로 버스트하는 것이 유리할 수 있으며, 이를 통해 기업은 클라우드의 확장성을 활용하면서 보다 비용 효율적인 운영을 유지할 수 있습니다.

기업들은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 모두에 액세스할 수 있는 관문으로 Digital Realty를 사용합니다. 서비스 패브릭™ Connect를 통해 기업은 하이브리드 IT 생태계에 원활하게 연결할 수 있습니다. 개방형 플랫폼인 기업은 Digital Realty 코로케이션 시설과 타사 데이터 센터, 클라우드 및 서비스 제공업체 간의 연결을 신속하게 조율할 수 있습니다.

이러한 다양한 모듈식 블록은 퍼블릭 및 사설 클라우드를 포함한 하이브리드 멀티 클라우드 인프라를 구축하여 민첩성, 확장성 및 동급 최고의 파트너와 협력할 수 있는 능력을 지원합니다.

엔터프라이즈 리더는 AI 채택과 데이터 집약적인 교육 및 추론 단계를 수행함에 따라 하이브리드 IT 포트폴리오의 균형을 맞추기 위해 AI 모델을 배포할 위치를 평가하게 됩니다.

AI 배포를 확장할 때 엔터프라이즈 IT 리더는 전체 하이브리드 멀티 클라우드 인프라가 다음을 포함한 규제 및 사이버 보안 고려 사항을 수용하는 방법에 대한 전략을 수립해야 합니다.

1. 데이터 개인 정보 보호 및 보안: 랜섬웨어 및 기타 보안 문제를 우려하는 기업은 인프라에 대한 제어를 통해 성능에 대한 감독을 강화하여 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 사설 클라우드 환경으로 전환할 수 있습니다.
2. 데이터 주권: 데이터 처리 위치 및 방법에 대한정부 규정 으로 인해 기업은 데이터 처리 장치의 지리 및 위치에 대한 더 많은 제어를 요청하고 있습니다. 온프레미스 데이터 센터와 데이터 소스에 가까운 처리를 통해 기업은 데이터 저장 및 처리의 지리적 문제를 보다 유연하게 해결할 수 있습니다.
3. 독점 정보: AI 모델 및 이와 유사한 워크플로우는 기업의 독점 자산인 경우가 많으며, 사설 클라우드 및 보안 연결성은 악의적인 행위자의 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

확장된 AI 워크플로우의 미래는 파트너십과 솔루션의 생태계를 열어줍니다

이 블로그의 앞부분에서 언급한 MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)의 통찰력 여론조사에 따르면, 설문에 참여한 대부분의 경영진(75%)은 생성형 AI³를 배포하기 위해 공급업체와 협력할 계획이라고 답했다. 경영진은 AI 전략을 배포해야 한다는 이사회의 압박을 느낄 수 있지만, 절제된 접근 방식과 전문성을 갖춘 파트너에게 의지하는 것이 건전한 AI 전략을 구축하는 방법일 수 있습니다.

AI 인프라를 좌우하는 수많은 요인이 기업을 압도할 수 있습니다. 그들은 당연하게도 잠재적인 실수에 대해 걱정할 수 있습니다. 그러나 매니지드 서비스 솔루션은 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 되며 이러한 경우에 좋은 옵션입니다.

레노버(Lenovo)의 HPC & AI DACH(HPC & AI DACH) 이사인 안드레아스 토마쉬(Andreas Thomasch)는 " IT두려워하지 말고, 과거의 경험이 있는 올바른 파트너를 선택하여 현재 보유하고 있는 것을 확장하여 가속화하거나, 현재 보유하고 있지 않은 경우 대규모로 시작하라"고 조언합니다.

대규모 데이터 센터 운영에 대한 심층적인 전문 지식을 갖추고 HPC에 대한 사전 지식을 갖춘 협업 파트너는 올바른 AI 인프라 설정을 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Thomasch는 "이들은 복잡한 대규모 HPC 또는 AI 시스템을 실행하는 방법을 알고 AI를 배포하는 방법을 알고 있으며, Digital Realty와 같은 데이터 센터 관점에서 인프라를 소유한 사람들과 긴밀히 협력하는 파트너입니다"라고 말합니다.

혼자 IT 가지 마십시오. 확장된 배포를 이해하는 파트너와 협력하는 것은 AI 전략의 성공과 같으며, 산업 부문에서 AI의 사용 사례가 증가함에 따라 공급자의 생태계가 성장함에 따라 이를 주도할 기업에 추가적인 강점이 될 것입니다.

AI와 AI 지원 인프라 시대에 대한 자세한 내용은 웨비나를 시청하세요: 새로운 AI 사업 영역, 대규모 병렬 처리 시대의 코로케이션.

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1 MIT Technology Review 통찰력, Generative AI deployment: Strategy for Smooth Scaling, 2023년 10월.
2 451 Research, Voice of the Enterprise: Digital Pulse, Emerging Technologies, 2023년.
3 MIT Technology Review 통찰력, Generative AI deployment: Strategy for Smooth Scaling, 2023년 10월.