Nvidia의 CEO인 Jensen Huang은 미국에서 개최된 GTC 2024 컨퍼런스에서 조직들의 AI 통합에 대한 준비 상태에 대해 언급했습니다. Huang는 AI 기술 없이 작동할 수 없는 시스템으로의 상당한 전환을 강조했습니다. 이 변화의 시기를 잡아 Nvidia는 기업을 위한 최신 GPU 아키텍처 ‘Blackwell’를 소개했는데, 이는 계산 능력과 데이터 처리 능력에서 큰 도약을 의미합니다.
2080억 개의 트랜지스터로 Blackwell 아키텍처는 거대한 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 방대한 데이터셋을 신속히 처리할 수 있는 능력을 자랑합니다. 그러나 AI 중심 시스템으로의 전환은 고유의 도전 과제를 동반합니다. 특히 적합한 인프라 도입에 따른 비용이 한 가지 주요 고민거리입니다. 임원들은 AI 투자로부터 가치를 극대화하는 딜레마를 직면하게 됩니다.
조직적인 결정은 이제 클라우드 서비스를 활용할 것인지 아니면 AI 배포를 위해 온프레미스 시스템을 구축할 것인지에 관한 것으로 회전하고 있습니다. TechTarget의 Enterprise Strategy Group (ESG)에 따르면, 데이터 리소스를 신속하게 활용하기 위해 온프레미스 시스템이 강조되고 있습니다.
Dell Technologies, Hitachi Vantara, 그리고 Pure Storage와 같은 하드웨어 공급 업체들은 Nvidia와 파트너십을 맺고, AI 기능을 활용하기 위한 제품과 서비스를 개발하고 있습니다. GTC 2024에서는 이러한 AI 최적화 인프라 제품들의 프로토타입이 공개되어, 조직들을 위한 옵션들이 확장되었지만 선택 과정을 복잡하게 만들고 있습니다.
AI 인프라를 도입하기 전에, 조직들은 운영 내에서 AI 활용의 목적을 명확히 해야 합니다. 이것은 데이터 사용 범위, AI 모델 훈련을 위한 매개변수 수, 그리고 독점 AI 모델을 개발할 것인지 아니면 기존 모델을 사용할 것인지 고려하는 것을 포함합니다.
AI의 다양한 사용 목적은 서로 다른 인프라 능력을 필요로 합니다. AI 관련 제품의 다양한 스펙트럼을 제공하는 업체들과 상담함으로써 의사 결정을 도와주고 제품 선택 및 적용에 대한 가치 있는 통찰을 제공할 수 있습니다. 일부 업체는 AI 애플리케이션에 가장 적합한 데이터를 식별하는 데 조직을 지원할 수도 있습니다.
AI 기술이 조직적 운영을 곧별로 변혁할 예정이므로, AI 활용에 대한 명확한 전략을 가진 기업은 필요한 인프라를 적극적으로 투자해야 합니다. AI 활용을 위한 목적과 필요 데이터를 식별하고 업체와 협력하는 것은 성공적인 실행을 위한 기초를 마련합니다.
주요 질문과 답변:
– Blackwell이란 무엇인가요?
블랙웰은 Nvidia가 소개한 최신 GPU 아키텍처로, 특히 대규모 언어 모델 (LLMs)의 데이터셋을 처리하는 데 적합한 계산 능력과 데이터 처리 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
– 기업이 AI를 받아들이는 데 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요?
기업은 필요한 AI 인프라를 구축하는 데 높은 비용, 클라우드 서비스 또는 온프레미스 시스템 사이에서 적절한 선택을 하는 것, AI 투자 수익을 극대화하는 것 등의 도전에 직면하게 됩니다. 또한, 기업이 주목하고 있는 부분과 전략이 AI 능력 및 선택한 인프라와 일치해야 합니다.
– 하드웨어 공급 업체들은 AI 혁명에 어떻게 대응하고 있나요?
Dell Technologies, Hitachi Vantara, 그리고 Pure Storage와 같은 하드웨어 공급 업체들은 Nvidia와 파트너십을 맺고 다양한 조직의 다양한 요구를 충족시키기 위해 AI 최적화 인프라 제품을 개발하고 있습니다.
주요 과제 및 논란점:
– 비용: Nvidia의 Blackwell 아키텍처와 같이 정교한 AI 인프라의 투자 비용이 많이 들 수 있어, 자본금이 상당하지 않은 소규모 기업이나 스타트업에게는 제한적일 수 있습니다.
– 숙련된 인력: AI 인프라를 이해하고 구현할 수 있는 숙련된 인원의 부족이 있습니다. 기업은 AI 기술을 최대한 활용하기 위해 적절한 인재를 고용하기 어렵다고 느낄 수 있습니다.
– 보안 및 개인정보 보호: AI 통합이 증가함에 따라 데이터 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다. 기업은 민감한 정보를 분석하고 저장하는 AI 시스템에 보다 의존하면서 이러한 문제를 처리해야 합니다.
– AI 도입의 장점:
– 효율 증대: AI 시스템은 거대한 데이터셋을 신속히 처리하고 인간보다 빠르게 분석을 수행함으로써 빠른 의사 결정과 높은 생산성을 제공할 수 있습니다.
– 능력 향상: AI는 새로운 서비스와 제품을 가능하게 하며, 비즈니스 운영을 변혁시키고 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
– 혁신: Blackwell과 같은 아키텍처가 제공하는 계산 능력으로, 기업은 선도적인 연구 및 개발을 추구하여 혁신을 이끌어낼 수 있습니다.
AI 도입의 단점:
– 비용: AI 인프라의 초기 투자 및 지속적인 운영 비용이 높을 수 있어 비즈니스 재무에 영향을 줄 수 있습니다.
– 복잡성: 기존 업무 프로세스로 AI 시스템을 관리하고 통합하는 것은 복잡할 수 있으며, 전문 기술이 필요할 수 있습니다.
– 의존성: AI 기술에 과도하게 의존하면 기업이 기술적 결함이나 사이버 보안 공격에 취약해질 수 있습니다.
이러한 도전과 Nvidia에 대한 최신 정보를 얻고 싶다면, 다음 링크를 사용하여 공식 웹사이트를 방문할 수 있습니다: Nvidia.
기업이 AI 활용에 대한 추가 정보를 얻기 위해, TechTarget나 Dell Technologies와 같은 웹사이트 방문은 가치 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 이들 업체가 Nvidia와 활발히 협력하고 있기 때문에 추가 정보를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 방문 전에 URL이 유효하고 최신인지 항상 확인해야 합니다.