하이브리드 클라우드, 생성형 AI의 힘을 발휘하는 열쇠로 급부상
Jason Hardy
Chief Technology Officer for Artificial Intelligence
2024년 7월 9일
생성형 AI를 위한 엔터프라이즈 인프라: 성공의 토대
생성형 AI(GenAI)는 비즈니스 운영 및 경쟁 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 혁신적인 기술을 나타냅니다. 대부분의 조직이 이미 GenAI 이니셔티브의 잠재력을 탐색하고 있으며, 97%가 GenAI 이니셔티브를 상위 5개 우선 순위로 간주하고 있습니다. 그러나 Enterprise Strategy Group에서 실시한 설문조사를 기반으로 한 Hitachi Vantara의 새로운 보고서인Enterprise Infrastructure for Generative AI: A Foundation for Success(생성형 AI를 위한 엔터프라이즈 인프라: 성공의 토대)에 따르면 GenAI의 진정한 힘을 활용하기 위해서는 GenAI의 성공을 주도할 수 있는 강력하고 안전한 데이터 인프라고 하는 강력한 기반이 필요합니다.
eBook 사본 다운로드:
생성형 AI를 위한 엔터프라이즈 인프라: 성공의 토대opens in a new tab
기술 환경과 주요 동향을 검토하는 것 외에도 데이터, 모델, 그리고 가장 중요하게는 성공적인 GenAI 구현을 뒷받침하는 인프라와 관련된 의사결정에 특히 중점을 둡니다. 보안, 비용 및 데이터 품질은 GenAI 이니셔티브와 관련된 데이터를 저장하고 관리할 때 조직이 직면하는 가장 큰 과제 중 일부입니다.
엔터프라이즈 IT 리더, LOB(사업부) 리더, 데이터 중심 실무자/경영진을 대상으로 한 글로벌 설문조사를 통해 전략 및 의사결정, 인프라 및 구현부터 생산 현장의 운영 및 지속적인 관리에 이르기까지 GenAI 이니셔티브를 포괄적으로 확인할 수 있었습니다.
응답자는 금융 서비스, 기술/통신/미디어 및 엔터테인먼트, 제조, 의료/생명 과학을 포함한 모든 공공 및 민간 부문 산업에 걸쳐 북미 및 서유럽에 기반을 둔 조직을 대표했습니다.
GenAI 채택 증가
상대적으로 새로운 기술임에도 불구하고 GenAI 채택은 널리 팽배해 있습니다. 대부분의 조직은 이미 하나 이상의 사용 사례에 GenAI를 사용하고 있습니다. 또한 90%는 GenAI가 운영 효율성과 직원 생산성을 개선하여 잠재적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있다고 믿고 있습니다. GenAI가 최우선 과제이지만 조직은 다양한 과제에 직면해 있습니다. 비용, 데이터 품질 및 통합 요구 사항이 장애물이지만 응답자의 38%는 보안을 가장 큰 우려 사항으로 꼽았습니다. 데이터 개인 정보 보호, 기밀성, 잠재적인 오용 및 무단 액세스도 주요 보안 문제입니다.
그러나 일부에서는 보안 문제를 도전 과제로 여기고 있지만, 고급 위협 탐지 제공 및 자동 대응 시스템 개선과 같은 특정 보안 조치 및 작업을 강화하기 위해 GenAI의 잠재력을 수용하는 추세가 증가하고 있습니다. 따라서 보안 문제와 잠재적 이점 간의 적절한 균형을 찾는 것이 GenAI 의사결정권자에게 매우 중요합니다.
하이브리드 클라우드가 선호되는 솔루션으로 급부상
기본 GenAI 인프라에는 균형 잡힌 접근 방식이 선호됩니다. 37%는 현재 인프라가 충분하다고 생각하지만, GenAI 채택이 성숙함에 따라 변할 수 있습니다. 온프레미스와 퍼블릭 클라우드가 결합된 하이브리드 클라우드가 명백히 선호되고 있는 데 응답자의 78%가 GenAI 솔루션을 구축하고 배포하는 데 하이브리드 클라우드를 사용한다고 답했습니다. 이러한 선호도는 데이터 이동 및 관리에 사용되는 데이터 파이프라인으로 확장됩니다. 이는 또한 정형 및 비정형을 포함한 다양한 데이터 유형을 관리하고, 검색 증강 생성(RAG)의 역할(86%)로 인해 예상되는 역할로 증폭된 성능 및 보안 요구 사항을 제공하기 위해 하이브리드 클라우드 데이터 플랫폼이 필요하다는 것을 시사합니다.
또한 조직은 GenAI 인프라 공급업체를 평가하고 선택하기 위한 주요 기준의 우선순위를 정했습니다. 빠른 성능 및 짧은 대기 시간과 같은 일부 기술 기준은 현시점에서 모두 예상할 수 있습니다. 그러나 몇 가지 기준이 눈에 띄었습니다. 다운타임을 최소화한 솔루션의 안정성과 가용성이 35%로 가장 높았고, 하이브리드 클라우드 지원의 필요성(33%)이 그 뒤를 이었습니다. 특히 환경적 지속 가능성과 에너지 효율적인 스토리지 솔루션(25%)에 대한 수요도 있어 AI와 관련된 지속 가능성에 대한 우려가 증가하고 있습니다.
GenAI라는 함정을 이끄는 IT 리더십
GenAI 의사결정에 미치는 영향은 다양한 역할과 부서에 걸쳐 있지만 IT 리더십이 주도하고 있습니다. IT 운영 및 기술 임원은 구매 결정에 영향을 미치는 주요 이해 관계자로, 응답자의 각각 38%와 39%를 차지합니다. IT는 GenAI 이니셔티브의 주요 예산 보유자 역할도 합니다. 이러한 의사결정 권한의 변화는 전통적으로 기술 구매에 대한 예산을 자체적으로 관리했던 비즈니스 리더들에게 질문을 제기합니다. 불분명한 소유권 및 예산 통제는 GenAI 채택의 장애물이 될 수 있습니다.
조직은 GenAI에 대해 보다 일반적이고 저렴한 접근 방식을 취하고 있습니다. 대부분(96%)은 시작하는 데 독점적인 대규모 언어 모델(LLM)의 대안을 선호합니다. 그러나 그들은 경쟁력 있는 차별화를 달성하기 위해 장기적으로 독점 모델을 더 많이 사용할 것으로 예상됩니다.
엔터프라이즈 데이터 통합은 GenAI의 주요 비즈니스 차별화 요소로 간주됩니다. 정확성 향상에 대한 욕구는 가장 관련성이 높은 최신 데이터를 사용하는 이유 목록의 맨 위에 있으며, 기술, 규정 및 진화하는 데이터 패턴에 보조를 맞추기 위해서가 그 뒤를 잇고 있습니다. 데이터 및 비즈니스 상황이 변함에 따라 정확성을 유지하는 데 데이터 관리가 필수적입니다.
자동화 및 최적화 주요 사용 사례
조직은 목표를 달성하기 위해 혁신적인 방식으로 생성형 AI(GenAI)를 사용하고 있습니다. 주요 사용 사례는 프로세스, 데이터 분석 및 사이버 보안의 자동화 및 최적화에 중점을 둡니다. 그러나 GenAI의 구체적인 응용 분야는 산업에 따라 크게 다릅니다. 예를 들어, 의료 분야에서 멀티모달 GenAI는 높은 정확도로 의료 이미지를 분석하여 질병 진단을 지원할 수 있습니다. 금융 분야에서 GenAI는 비정상적인 패턴을 설명하고 잠재적인 사기를 예측하여 사기 탐지를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
GenAI 기술이 성숙하고 조직이 그 정확성에 대한 신뢰를 얻음에 따라 다양한 산업 분야에서 잠재적인 사용 사례의 수가 급증할 것으로 예상할 수 있습니다. 조직이 GenAI를 추구함에 따라 도움이 될 수 있다고 생각하는 여러 비즈니스 영역을 관철할 수 있게 됩니다. 가장 일반적인 것은 운영 효율성을 개선하는 것입니다.
지금 GenAI를 위한 강력한 기반 구축
생성형 AI는 비즈니스를 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 과제와 기회를 이해하고 안전하고 확장 가능한 데이터 인프라를 포함하는 강력한 기반을 구축함으로써 조직은 GenAI의 진정한 힘을 활용할 수 있습니다. Hitachi Vantara의 보고서는 GenAI 환경을 탐색하는 데 도움이 되는 귀중한 인사이트를 제공합니다. GenAI를 비즈니스 전략에 통합하는 것을 고려하고 있다면 지금 전체 보고서를 다운로드하세요: 생성형 AI를 위한 엔터프라이즈 인프라: 성공의 토대opens in a new tab.
추가 자료
