빠르게 진화하는 오늘날의 디지털 환경에서 데이터로 정보에 입각한 의사결정을 내리고 고객을 파악할 수 있다.
기존에 데이터는 여러 스토리지 장치와 클라우드 플랫폼에 분산된 채로 보관되어 왔다. 이러한 방식은 유효한 인사이트를 추출하는 부분에 있어 한계를 보였지만, 이는 새로운 시대의 기술, 특히 인공지능(AI)의 발달로 변화하고 있다. 예컨대, AI를 활용해 퍼블릭 클라우드 데이터의 고객 구매 내역과 프라이빗 엣지 데이터의 실시간 유동인구 패턴을 분석하여 최적의 제품 배치와 프로모션을 달성할 수 있다.
복잡한 디지털 전환 시대에 AI를 전략적 우선순위로 정보기술(IT) 인프라에 통합하는 것은 비즈니스에 있어 필수 과제다. AI는 방대한 양의 로우 데이터를 실행 가능한 인사이트로 신속하고 정확하게 변환하여 실시간 의사결정을 지원하고, 운영 효율성을 높이며, 혁신을 촉진하기 때문이다. AI는 클라우드 플랫폼 뿐만 아니라 엣지 디바이스를 포함한 다양한 소스의 데이터를 처리하여 기업이 어디서나 정보에 액세스할 수 있도록 지원한다.
AI를 전략적 우선순위로 통합하는 몇 가지 방법은 'AI 레디' 인프라에 투자하고, 포괄적인 AI 솔루션을 도입하고, 전략적 프로그램과 파트너십을 통해 혁신을 촉진하는 것 등이다. 이러한 접근 방식은 안전하고 효율적인 데이터 처리를 보장하고, 복잡성을 간소화하며 데이터의 잠재력을 극대화해 궁극적으로 디지털 시대에서의 경쟁력을 제고한다.
이러한 전환을 실현하기 위해 IT 리더는 포괄적인 AI 솔루션과 서비스를 도입해야 한다. 비즈니스 어드바이저, 데이터 과학자, 최첨단 AI 기술의 전문성 등을 결합해 AI 워크로드의 원활한 통합과 최적화를 구현할 수 있다. 이러한 총체적인 접근을 통해 기업은 AI 애플리케이션을 안전하고 효율적이며 효과적으로 실행하여 데이터의 잠재력을 최대한으로 활용할 수 있다.
또, 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있다. 모든 산업 분야의 기업들에 머신러닝 및 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 구현하기 위한 컴퓨팅 시스템의 성능 요구사항이 증가하고 있다. 그러나 AI 애플리케이션과 HPC 클러스터는 데이터센터에 전력을 공급하기 위해 캐비닛당 50~100kW 이상의 전력을 요구하므로 리소스에 부담을 주고 탄소 발자국을 생성한다.
더 많은 기업이 AI와 HPC가 제공하는 기능을 활용하고자 하는 만큼 컴퓨팅 시스템의 설계와 성능에서 지속가능성을 최우선으로 고려해야 한다. 이러한 상황에서 액체 냉각 기술은 기업이 고성능을 유지하면서 전력 소비를 크게 감축하도록 지원한다. 액체 냉각 솔루션은 냉각 효율을 향상시킬 뿐만 아니라 고밀도 워크로드를 지원해 데이터센터와 서버를 AI 애플리케이션에 최적화한다.
결론적으로, 모든 업종과 규모의 기업은 데이터 위치에 관계없이 데이터 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 기존 IT 인프라 내에 AI를 통합하는 것을 우선순위로 삼아야 한다. 'AI 레디' 인프라에 투자하고, 포괄적인 AI 솔루션을 활용하고, 고급 냉각 기술을 채택함으로써 기업은 데이터를 효율적으로 활용하고 운영 효율성을 높이며, 지속가능한 성장 동력 및 경쟁력을 유지할 수 있다.
윤석준 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 부사장 LenovoKorea@zenogroup.com
