AI 인프라란 무엇인가요?

이 기술은 AI 스택의 일부이며, 여기에는 전체 AI 라이프사이클 전반에서 AI 솔루션을 구축하고 실행하는 데 필요한 프레임워크, 툴 및 서비스도 포함됩니다. 적절한 AI 인프라는 개발자가 머신러닝(ML) 기반 애플리케이션(예: 가상 에이전트, 얼굴 인식 및 음성 인식, 컴퓨터 비전)을 효과적으로 생성하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

AI 인프라는 에이전틱 AI, 생성형 AI(gen AI), IT 운영을 위한 AI(AIOps) 및 기타 AI 활용 사례를 대규모로 도입하고 확장하려는 조직에 필수적인 요소가 되었습니다. Statista의 연구에 따르면 글로벌 AI 인프라 지출은 2029년까지 거의 3배로 증가할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 2025년 3,340억 달러에서 2029년에는 9,000억 달러 이상으로 성장할 것으로 전망됩니다.¹

AI 인프라는 빠르게 확장되는 엔드투엔드 AI 에코시스템과 함께 계속 발전하고 있습니다. 예를 들어 조직은 학습에는 퍼블릭 클라우드 서비스의 확장성을 활용하고, 안정적인 대규모 AI 추론을 위해 온프레미스 인프라를 결합하는 하이브리드 접근 방식을 사용하고 있습니다.

온프레미스 및 프라이빗 데이터 센터 환경에서는 IBM® Z와 같은 메인프레임에 탑재된 AI 가속기가 개발자 생산성과 현대화 목표를 가속화하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 요구는 데이터 저장 및 처리 위치가 엄격한 규제로 제한되는 금융 및 보험과 같은 산업에서 특히 중요합니다.

분산 하이브리드 인프라 환경의 말단에서는 엣지 AI가 카메라 및 센서와 같은 로컬 장치에서 AI 모델을 실행할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 조직이 클라우드 인프라에 의존하지 않고도 즉각적인 인사이트를 생성할 수 있도록 합니다.

에이전틱 AI는 AI 인프라 환경도 변화시키고 있습니다. 개별 질의에 응답하는 기존 AI 툴과 달리 이러한 자율형 AI 시스템은 추론하고 계획하며 행동할 수 있습니다. 기업 환경에서 에이전틱 AI는 보안, 컴플라이언스 및 실시간 의사결정을 우선시하면서 복잡한 다단계 워크플로를 지원합니다. 

오늘날에는 다양한 출처에서 생성되는 AI 기반 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터 거버넌스와 데이터 주권이 주요 관심사가 되고 있습니다. 그 결과 조직은 AI 주권 목표를 충족하기 위해 AI 인프라를 맞춤화하고 있으며, 이를 통해 AI 모델을 직접 제어하고 조직의 독립성, 보안 및 컴플라이언스를 보장할 수 있습니다.

IBM 기업가치연구소(IBV) 연구에 따르면 응답자들은 현재부터 2030년까지 AI 투자 규모가 약 150% 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 동시에 설문에 참여한 경영진의 68%는 핵심 비즈니스 활동과의 통합 부족으로 AI 추진이 실패할 수 있다고 우려하고 있습니다.  

같은 연구에 따르면 조사에 참여한 비즈니스 리더의 57%는 경쟁 우위가 주로 AI 모델의 정교함에서 비롯될 것이라고 보고 있습니다. 이에 따라 비즈니스에서 AI의 역할이 확대됨에 따라 보안이 강화되고 목적에 맞게 설계된 AI 인프라가 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.

다양한 규모와 산업에 걸친 기업은 AI 목표를 실현하기 위해 AI 인프라에 의존하고 있습니다. AI 인프라와 그 작동 방식을 더 깊이 살펴보기 전에 인공지능, 머신러닝(ML), 딥러닝과 같은 몇 가지 핵심 기술을 먼저 살펴볼 필요가 있습니다.

AI는 컴퓨터가 인간의 사고 방식과 문제 해결 방식을 모방할 수 있도록 하는 기술입니다. 인터넷, 센서, 로보틱스와 같은 다른 기술과 결합되면 AI는 일반적으로 인간의 개입이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 작업에는 차량 운행, 질문 응답 또는 대규모 데이터에서 인사이트를 도출하는 것이 포함됩니다.

AI의 가장 대표적인 애플리케이션은 데이터와 알고리즘에 중점을 두는 AI의 한 분야인 머신러닝 모델에 의존합니다.

머신러닝은 데이터와 알고리즘을 활용하여 인간의 학습 방식을 모방하고 시간이 지남에 따라 답변의 정확도를 향상시키는 AI의 핵심 분야입니다. 머신러닝은 몇 가지 주요 프로세스에 의존합니다.

• 예측을 수행하거나 정보를 분류하기 위한 의사결정 프로세스
• 결과의 정확성을 평가하는 오류 함수
• 기존 사례와 모델 추정치 간의 차이를 줄이는 모델 최적화 프로세스

머신러닝 알고리즘은 모델이 정의된 정확도 기준에 도달할 때까지 이러한 “평가 및 최적화” 과정을 반복합니다.

머신러닝의 하위 분야인 딥러닝은 대형 언어 모델(LLM) 및 기타 생성형 AI 애플리케이션의 기반을 형성합니다.

이는 인간의 뇌를 모방한 다층 구조의 신경망으로 구성됩니다. 이러한 알고리즘은 비정형 데이터(예: 이미지, 음성, 텍스트)에서 복잡한 패턴을 인식하는 방식을 지속적으로 개선하면서 학습합니다. 이러한 특성은 딥러닝을 자연어 처리(NLP)에 적합하게 만들며, 이는 챗봇, 번역 툴 및 고객 수요 예측을 위한 예측 분석을 가능하게 합니다.

이러한 기술 간의 미묘한 차이를 더 자세히 알아보려면 “AI, 머신러닝, 딥러닝, 신경망의 차이는 무엇인가요?” 블로그를 확인하세요.

IT 인프라는 기업이 IT 환경을 효과적으로 관리하고 운영하는 데 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워크 리소스를 의미하는 광범위한 용어입니다.

IT 인프라와 AI 인프라는 모두 가상화, 하이퍼바이저, 컨테이너, 오픈소스 Kubernetes 및 마이크로서비스와 같은 기반 최신 기술을 공유하며, 이를 통해 AI 워크로드를 대규모로 배포하고 오케스트레이션할 수 있습니다. IT 인프라는 일반적인 비즈니스 애플리케이션을 지원하는 기술로 구성되는 반면, AI 인프라는 AI 모델을 실행하고 학습하기 위한 특수한 하드웨어와 소프트웨어에 의존합니다.

기업이 AI 활용 방안을 지속적으로 확장함에 따라 이를 지원하기 위한 인프라 구축의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 공급망 혁신을 위해 머신러닝을 도입하든, 생성형 AI 기반 가상 에이전트 출시를 준비하든, 적절한 인프라를 갖추는 것은 매우 중요합니다.

AI 프로젝트에 맞춤형 인프라가 필요한 주된 이유는 AI 워크로드를 실행하는 데 필요한 막대한 연산 성능 때문입니다. 이러한 수준의 성능을 확보하기 위해 AI 인프라는 클라우드 컴퓨팅 환경의 낮은 지연 시간에 의존합니다. 또한 AI 인프라는 기존 IT 인프라 환경에서 일반적으로 사용되는 중앙 처리 장치(CPU) 대신 그래픽 처리 장치(GPU)의 연산 성능에 의존합니다.

또한 AI 인프라는 AI 및 ML 작업을 지원하는 분산 하이브리드 아키텍처에 맞게 설계된 하드웨어와 소프트웨어에 중점을 둡니다.  

AI 인프라는 최신 하드웨어와 소프트웨어의 결합에 의존합니다. 이 통합 스택에는 모델 학습, 배포 및 지속적인 관리를 포함한 전체 AI 라이프사이클을 지원하는 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 솔루션 및 기타 리소스가 포함됩니다. 

다음은 고급 AI 인프라 구성 요소에 대한 자세한 설명입니다.

• 특수 서버: AI 인프라는 고속 데이터 이동과 고성능 스토리지 기능을 지원하는 특수 서버 및 서버 클러스터를 사용합니다. 이러한 하드웨어에는 온프레미스 AI 칩 서버(예: Telum 프로세서를 탑재한 IBM Z)부터 에너지 효율적인 엣지 AI 서버, 클라우드 기반 고밀도 서버까지 포함됩니다.
• 컴퓨팅 리소스: ML 및 AI 작업에는 대규모 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 잘 설계된 AI 인프라는 병렬 처리 기능을 제공하고 ML 작업을 가속하기 위해 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특수 하드웨어를 포함하는 경우가 많습니다.
• 그래픽 처리 장치(GPU): NVIDIA 또는 Intel에서 제조한 GPU는 동시에 많은 연산을 수행할 수 있는 특성 때문에 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 사용되는 전자 회로입니다. 일반적으로 AI 인프라는 행렬 및 벡터 연산과 같이 AI 작업에서 자주 사용되는 계산을 가속하기 위해 GPU 서버를 포함합니다.
• 텐서 처리 장치(TPU): TPU는 AI 워크로드에서 텐서 연산을 가속하기 위해 맞춤 설계된 AI 가속기입니다. TPU는 높은 처리량과 낮은 지연 시간 덕분에 다양한 AI 및 딥러닝 애플리케이션에 적합합니다.
• 데이터 스토리지: AI 애플리케이션은 효과적으로 작동하기 위해 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습해야 합니다. AI 제품과 서비스를 배포하려는 기업은 온프레미스 또는 클라우드 기반 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 분산 파일 시스템 및 데이터 레이크와 같은 확장 가능한 데이터 스토리지 및 관리 솔루션에 투자해야 합니다.
• 네트워킹: AI 인프라는 AI 및 ML을 활용하여 대규모 AI 워크로드를 지원하고 네트워크 지능, 성능 및 보안을 향상시키는 AI 네트워킹 시스템을 포함합니다. 주요 구성 요소에는 낮은 지연 시간과 높은 대역폭 성능을 위한 고성능 스위치 및 라우터, 인터커넥트 및 컴퓨팅 가속기가 포함됩니다.
• AI 데이터 센터: AI 데이터 센터는 AI 애플리케이션과 서비스를 학습, 배포 및 제공하는 데 필요한 특정 IT 인프라를 수용하는 시설입니다. 이러한 데이터 센터는 AI 워크로드를 처리하는 데 필요한 전력 및 냉각 용량과 함께 고급 컴퓨팅 성능, 네트워크 및 스토리지 시스템을 제공하도록 설계되어 있습니다.

• 데이터 전처리 및 필터링: 모델 학습 과정에서는 먼저 여러 소스에서 데이터 수집이 이루어집니다. 이후 Pandas, SciPy, NumPy와 같은 데이터 처리 프레임워크와 라이브러리를 통해 대규모 데이터를 처리하고 정제할 수 있습니다.
• 머신 러닝 프레임워크 및 라이브러리: ML 프레임워크는 AI가 ML 모델을 설계하고 학습하며 배포하는 데 필요한 리소스를 제공합니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 ML 프레임워크는 AI 애플리케이션에 필요한 다양한 기능을 지원합니다. 이러한 기능에는 GPU 작업 가속과 함께 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습이라는 세 가지 ML 학습 유형에 필수적인 기능이 포함됩니다. 이러한 프레임워크는 머신 러닝 프로세스를 가속하고 개발자가 AI 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 필요한 툴을 제공합니다.
• MLOps 및 AIOps 플랫폼: MLOps(머신 러닝 운영)는 머신 러닝을 자동화하고 가속하기 위한 일련의 구체적인 관행을 포함하는 프로세스입니다. MLOps 플랫폼은 데이터 수집과 모델 학습을 지원하며, 애플리케이션이 출시된 이후에도 검증, 문제 해결 및 모니터링을 통해 개발자와 엔지니어를 지원합니다. 이러한 플랫폼은 AI 인프라의 기능을 뒷받침하며, 데이터 과학자, 엔지니어 및 기타 구성원이 새로운 AI 툴, 제품 및 서비스를 성공적으로 출시할 수 있도록 지원합니다. AIOps는 AI 및 ML을 적용하여 리소스 배포, 확장, 지속적인 모니터링과 관측 가능성, 그리고 AI 워크플로에 맞게 설계된 CI/CD 파이프라인을 지능적으로 자동화함으로써 MLOps 프로세스를 더욱 확장합니다.
• 보안 툴: AI 인프라는 AI 보안 툴을 기존 사이버 보안 인프라와 통합하며, 여기에는 위협 인텔리전스 피드 및 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템이 포함됩니다. 암호화와 액세스 제어는 조직이 전체 공격 표면 전반에서 AI 시스템과 민감한 데이터를 보호할 수 있도록 지원합니다.

서비스형 인공지능(AIaaS)은 온디맨드 과금 방식으로 AI 툴과 기능을 제공하는 서비스 플랫폼을 의미합니다. 이 클라우드 기반 소프트웨어는 사용자가 자체 AI 모델을 구축하지 않고도 이러한 기능에 액세스할 수 있도록 합니다.

개발 팀 및 기타 사용자들은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 또는 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통해 이러한 툴에 액세스할 수 있으며, 이를 통해 애플리케이션과 서비스에 AI 기능을 통합할 수 있습니다. 예를 들어 AIaaS는 고객 감정을 분석하는 자연어 처리 툴을 제공하여 기업이 모델을 직접 구축하지 않고도 고객 경험을 개선할 수 있도록 합니다.

고객을 위한 첨단 애플리케이션 개발을 지원하는 것뿐만 아니라, AI 인프라에 투자하는 기업은 일반적으로 프로세스와 워크플로 전반에서 상당한 개선 효과를 경험합니다.

강력한 AI 인프라를 구축한 기업이 기대할 수 있는 가장 일반적인 여섯 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

•  확장성 및 유연성 증대
• 더 높은 성능과 속도 
• 협업 강화
• 규정 준수 개선
• 비용 절감
• 강화된 생성형 AI 및 에이전틱 AI 기능

AI 인프라는 일반적으로 클라우드 기반이거나 엣지에 배포되기 때문에 확장성과 유연성을 동시에 갖추고 있습니다. AI 애플리케이션을 구동하는 데 필요한 데이터 세트가 점점 더 크고 복잡해짐에 따라, AI 인프라는 이에 맞춰 확장되도록 설계되어 있으며 조직이 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있도록 합니다.

유연한 클라우드 및 엣지 인프라는 높은 적응성을 제공하며, 기업의 요구 사항이 변화함에 따라 기존 IT 인프라보다 훨씬 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다.

AI 인프라는 AI 기능을 뒷받침하는 ML 알고리즘을 구동하기 위해 GPU, TPU 및 슈퍼컴퓨팅 시스템과 같은 최신 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술을 활용합니다. AI 에코시스템은 병렬 처리 기능을 갖추고 있어 ML 모델 학습에 필요한 시간을 크게 단축합니다.

고빈도 거래 애플리케이션이나 자율주행 차량과 같은 많은 AI 애플리케이션에서 속도는 매우 중요하기 때문에, 속도와 성능 향상은 AI 인프라의 핵심적인 특징입니다.

강력한 AI 인프라는 단순히 하드웨어와 소프트웨어에 그치지 않고, 개발자와 엔지니어가 AI 애플리케이션을 구축할 때 보다 효과적으로 협업할 수 있도록 필요한 시스템과 프로세스를 제공합니다.

ML 모델 생성 과정을 간소화하고 자동화하기 위해 설계된 AI 개발 라이프사이클인 MLOps를 기반으로, AI 시스템은 엔지니어가 AI 프로젝트를 보다 효과적으로 구축하고 공유하며 관리할 수 있도록 지원합니다.

데이터 프라이버시와 AI에 대한 우려가 증가함에 따라, 규제 환경은 데이터 거주성과 AI 주권을 포함하여 더욱 복잡해지고 있습니다. 그 결과, 강력한 AI 인프라는 새로운 AI 애플리케이션을 개발하는 과정에서 데이터 관리 및 데이터 처리 전반에 걸쳐 개인정보 보호 법규가 엄격하게 준수되도록 보장해야 합니다.

AI 인프라 솔루션은 기업이 적용 가능한 모든 법률과 표준을 철저히 준수하고 AI 컴플라이언스를 이행하도록 보장합니다. 또한 이러한 솔루션은 사용자 데이터를 보호하고 법적 및 평판상의 위험으로부터 기업을 보호합니다.

AI 인프라에 투자하는 것은 비용이 많이 들 수 있지만, 기존 IT 인프라에서 AI 애플리케이션과 기능을 개발하려고 할 때 발생하는 비용은 오히려 더 클 수 있습니다. 이 접근 방식은 목적에 맞게 설계된 AI 인프라에 투자하는 것보다 비용 효율성이 낮은 경우가 많습니다.

AI 인프라는 리소스를 최적화하고 사용 가능한 최적의 기술을 적용하여 AI 프로젝트를 개발하고 배포합니다. 또한 구식이고 비효율적인 IT 인프라에서 이를 수행하려는 경우보다 AI 이니셔티브에 대해 더 높은 투자 수익률(ROI)을 제공합니다.

생성형 AI는 간단한 사용자 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 코드 등 자체 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 ChatGPT 및 Claude AI와 같은 프로그램에서 확인할 수 있듯이 기업과 개인 모두의 생산성을 향상시킬 수 있으며, 고객 지원부터 투자 분석에 이르는 다양한 비즈니스 활용 사례에서 적용되고 있습니다. 에이전틱 AI는 한 단계 더 나아가 AI 시스템이 다단계 작업을 계획하고 실행하는 과정에서 자율적으로 행동할 수 있도록 합니다.

생성형 AI와 에이전틱 AI를 모두 아우르는 견고한 프레임워크를 갖춘 AI 인프라는 기업이 이러한 기능을 안전하고 책임감 있게 개발할 수 있도록 지원합니다.

다음은 모든 규모와 산업의 기업이 필요한 엔터프라이즈 AI 인프라를 구축하기 위해 취할 수 있는 여섯 가지 단계입니다.