불과 1년 만에 생성형 AI(genAI)는 기술이 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지에 대한 세계관을 완전히 뒤집어 놓았습니다. 기업들은 생성형 AI, 더 넓게는 AI가 어떻게 비즈니스를 혁신할 수 있는지 이해하기 위해 경쟁하고 있습니다. 일부 조직은 이제 막 AI 기회를 탐색하기 시작했고, 다른 조직은 특정 AI 애플리케이션과 사용 사례를 테스트하고 있습니다. 이보다 더 진전되었지만 아직 본격적인 AI 도입을 위한 준비가 되지 않은 조직도 있습니다.
조직의 여정에 관계없이 모든 조직은 데이터와 모델에 대한 통제권을 유지하면서 빠르고, 안전하고, 효율적으로 시작하는 최선의 방법에 대한 공통된 고민을 가지고 있습니다. 이러한 고객의 고민을 듣고 Nutanix는 엣지부터 코어까지 이니셔티브를 간소화하고 빠르게 시작할 수 있도록 설계된 서비스가 포함된 풀스택 소프트웨어 정의 AI 지원 플랫폼인 GPT-in-a-boxTM를 출시하게 되었습니다.
최근 Nutanix는 AI와 관련된 엔터프라이즈 의사 결정에 대한 더 많은 인사이트를 제공하기 위해 650명의 IT, 데브옵스 및 플랫폼 엔지니어링 의사 결정권자를 대상으로 한 글로벌 리서치 연구인 '엔터프라이즈 AI 현황 보고서'를 의뢰했습니다. 이 결과는 기업이 AI 기술 전략 및 도입에 접근하는 방식과 향후 계획이 IT 지출 및 예산 책정에 미치는 영향에 대한 전체적인 관점을 제공합니다.
이번 조사 결과는 다음과 같은 주요 시사점을 통해 기업 계획에 대한 전체적인 관점을 제공합니다:
1. AI-레디 인프라로 AI 간소화
응답자의 90%가 조직에서 AI를 우선순위에 두는 데 중점을 두고 있다고 답할 정도로 기업들은 형성형 AI를 포함한 AI가 비즈니스의 미래에 직접적인 영향을 미치는 중요한 경쟁적 차별화 요소가 될 것이라는 생각에 대해 빠르게 수용했습니다. 그러나 대부분의 조직은 목표를 지원하는 데 필요한 IT 인프라를 갖추지 못한 것으로 나타났습니다. 응답자의 91%는 AI 워크로드를 보다 쉽게 지원하고 확장하기 위해 조직의 IT 인프라를 개선해야 한다는 데 동의했으며, 84%는 AI 지원 인프라에 상당한 투자를 계획하고 있다고 답했습니다.
IT 리더가 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 인프라에 대한 투자를 계획할 때, 배포 및 운영 복잡성을 줄여주는 플랫폼을 사용하는 것이 필수적입니다. Nutanix 클라우드 플랫폼은 IT 인프라의 배포 및 관리를 단순화하여 인프라 팀이 클라우드와 유사한 운영을 제공하는 동시에 AI 모델을 구축, 조정 및 활용하는 데이터 과학 및 개발 팀의 셀프서비스 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원합니다.
2. 프라이빗 클라우드 파인튜닝을 통한 AI 보안 유지
데이터는 AI의 핵심이며 데이터센터, 클라우드, 엣지 환경 전반에서 데이터에 안전하고 안정적으로 액세스하는 것이 필수적입니다. 실제로 설문조사 응답자의 90%가 보안과 안정성을 AI 전략에서 중요한 고려 사항으로 꼽았습니다. 이는 많은 IT 리더가 인프라 업그레이드를 위해 투자할 계획이 있는 가장 큰 이유이기도 합니다. 응답자의 53%는 AI 애플리케이션 및 인프라 업그레이드의 핵심 동인으로 데이터 보안을 꼽았으며, 52%는 인프라 복원력 및 가동 시간을, 51%는 대규모 인프라 관리를 꼽았습니다. 데이터 거버넌스와 개인정보 보호도 최우선 순위로 꼽혔습니다.
보안 및 회복탄력성은 Nutanix 클라우드 플랫폼의 핵심에 내장되어 있습니다. 강화된 소프트웨어 플랫폼은 미사용 데이터 암호화, 네트워크 마이크로세그멘테이션, 자동화된 문제 해결 및 전체 엔터프라이즈 데이터 서비스 제품군을 제공합니다. 또한 스냅샷 및 복제가 통합된 자가 복구 플랫폼은 하드웨어 장애부터 전체 사이트 중단에 이르기까지 데이터를 보호합니다.
3. 사전 학습된 모델로 AI 성공 가속화
설문조사에 참여한 대부분의 조직은 AI 애플리케이션에 사전 학습된 기존 AI 모델을 활용한다고 답했습니다. 반면, 자체 AI 모델을 구축할 계획이라는 응답은 10%에 불과했습니다. 그 이유는 무엇일까요? 이는 부분적으로는 많은 기업이 AI 인재를 채용할 때 겪고 있는 기술 격차 때문일 수 있습니다. 또한 AI에 현명하고 효율적으로 투자해야 한다는 필요성 때문일 수도 있습니다. 사전 학습된 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하고 조직이 자체 데이터로 파인튜닝(미세 조정)을 하여 자체 요구 사항에 맞게 조정할 수 있으므로 기업은 AI 전략을 가속화하고 LLM 학습에 수반되는 막대한 투자를 피할 수 있습니다.
Nutanix GPT-in-a-box는 기업이 AI 여정을 빠르고 효율적으로 진행할 수 있도록 설계되었습니다. 이 솔루션은 Llama2, Falcon, MPT 등 엄선된 LLM 세트를 지원합니다. 또한 통합 파일 및 오브젝트 스토리지가 제공되므로 원하는 GPT 모델을 미세 조정하고 실행할 수 있습니다. 또한 Nutanix 클라우드 플랫폼을 기반으로 구축되었기 때문에 자동화, 동적 리소스 할당, 인프라 통합을 통해 비용을 절감할 수 있습니다.
4. 하이브리드 멀티클라우드 도달을 위한 AI 모델 자유화
데이터는 AI 애플리케이션의 생명선이며, 이에 따라 클라우드, 데이터센터, 엣지 환경 간의 데이터 전송을 개선하여 AI 데이터 이니셔티브를 지원해야 할 필요성이 대두되고 있으며, 응답자의 절반 이상이 이를 우선순위로 꼽았습니다. 속도와 확장성에 대한 요구 증가와 함께 AI 기술의 확장은 엣지 전략과 핵심 인프라 구축이 IT 현대화의 중심이 될 것임을 의미합니다. 응답자의 83%가 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 엣지 전략에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답한 것도 바로 이 때문입니다.
Nutanix 클라우드 플랫폼은 단일 컨트롤 플레인을 갖춘 공통 플랫폼을 제공하므로 AI 모델과 데이터를 엣지에서 코어 또는 클라우드로 원격 관리 및 이동하는 과정을 단순화합니다. 즉, 원하는 위치에 모델을 구축, 조정 및 배포하여 자체 인프라에서 개인 정보 보호 및 제어를 유지하면서 운영 효율성을 보장할 수 있습니다.
미래 전망
우리는 AI의 잠재력을 극대화하는 것으로 성공이 정의되는 새로운 시대에 살고 있습니다. 하지만 오늘날 대부분의 인프라는 AI 앱의 고유한 관리 및 보안 요구 사항을 처리하도록 설계되지 않았으며, 특히 AI 워크로드를 여러 환경으로 이동하는 경우 더욱 그러합니다. AI 이니셔티브를 가속화하려면 데이터, 개인 정보 및 모델을 지속적으로 제어해야 합니다. Nutanix는 AI 성공을 위한 이상적인 플랫폼을 구축했으며, 코어부터 엣지까지 비즈니스에 필요한 인프라 어디에서나 AI를 실행할 수 있도록 지원합니다.
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