오늘의 BigZami 뉴스레터
🤖 IT 트렌드 <보이지 않는 기술 전쟁: AI 인프라의 시대>
🗒️ Tech리포트 <사용자 중심의 BI 데이터 분석, Self BI 동향> |
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요즘은 누구나 생성형 AI를 한두 번쯤은 접해보았을 정도로, AI 기술이 일상 속에 깊이 스며들고 있습니다. 텍스트를 쓰고, 이미지를 만들고, 코드를 작성하는 등, AI는 놀라울 정도로 빠르게 발전하며 우리 삶의 방식을 바꾸고 있습니다.
하지만 이처럼 똑똑한 AI가 실제로 작동하고 서비스로 구현되기까지는, 방대한 연산을 감당할 수 있는 인프라가 반드시 뒷받침돼야 합니다. 데이터센터, 전력 시스템, 고성능 반도체, 네트워크 등 눈에 잘 띄지 않는 기반 기술이야말로, AI 혁신의 숨은 주역이라 할 수 있습니다.
이번 뉴스레터에서는 ‘AI 인프라’를 중심으로, 생성형 AI가 가능해지기까지 어떤 기술과 산업 구조가 작동하고 있는지를 살펴보고자 합니다. 2025년 현재, 알고리즘보다 더 큰 승부처로 떠오르고 있는 이 보이지 않는 경쟁의 현장을 함께 살펴보겠습니다! |
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생성형 AI 그 이면의 전쟁: ‘AI 인프라’가 주도하는 기술 패러다임
최근 몇 년간 생성형 AI의 비약적인 발전이 세상을 놀라게 했지만, 이 기술의 실질적인 가능성을 뒷받침하는 핵심은 바로 AI 인프라스트럭처입니다. AI 인프라는 더 이상 기술 운영의 하위 요소가 아니라, 기업과 국가 경쟁력을 좌우하는 전략적 자산으로 부상하고 있습니다.
✅ 왜 지금, AI 인프라일까?
1. 고성능 연산 수요의 폭증 - 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달 AI가 확산되면서 GPU를 비롯한 특수 하드웨어, 고속 네트워크, 대용량 스토리지를 포함한 인프라 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
2. 에너지 효율성과 지속 가능성에 대한 압박 - 대규모 AI 모델의 학습과 추론 과정은 막대한 전력을 요구합니다. 이에 따라 데이터센터의 에너지 소비와 탄소 배출이 사회적 이슈로 부각되며, 친환경 인프라 및 전력 기술이 기업 ESG 전략의 핵심 요소로 떠오르고 있습니다.
3.하드웨어 혁신의 가속화 - 기존 CPU·GPU를 보완하거나 대체하는 AI 특화 반도체(예: LPU, TPU, IPU)와 뉴로모픽 컴퓨팅, 양자 연산 등 차세대 기술이 연구개발의 중심에 서고 있습니다. |
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✅ 주요 기업과 국가의 움직임
1. 초대형 AI 전용 팜 구축 경쟁 - 마이크로소프트, 아마존, 구글 등 글로벌 클라우드 기업들은 AI 모델 학습에 최적화된 슈퍼컴퓨팅 클러스터를 앞다투어 확장하고 있습니다. 대만, 아랍에미리트, 사우디아라비아 등은 국가 주도로 AI 인프라 전략을 강화하고 있습니다.
2. 에너지 혁신과 원자력의 결합 - 미국과 핀란드 등 일부 데이터센터는 소형 모듈형 원자로(SMR)를 활용하여 전력 공급 방식을 혁신하고 있습니다. 이를 통해 에너지 자립도를 높이고, 동시에 안정적인 AI 운영 환경을 확보하려는 움직임이 활발하게 이어지고 있습니다.
3. 이기종(Heterogeneous) 컴퓨팅의 확산 - 단일 하드웨어 아키텍처로는 AI 연산 수요를 감당하기 어렵기 때문에, CPU, GPU, NPU 등 다양한 연산 유닛을 조합한 이기종 컴퓨팅 환경이 새로운 산업 표준으로 자리 잡고 있습니다.
2025년 현재, 생성형 AI의 미래는 더 이상 모델의 정교함에만 달려 있지 않습니다. 지속 가능하고 고성능인 인프라의 확보 여부가 AI 혁신의 성패를 좌우하게 될 것입니다. 앞으로 AI 인프라 관련 기술과 정책 동향은 기술 전략 수립의 핵심 지표가 될 것으로 예상됩니다.
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사용자 중심의 BI 데이터 분석, Self BI 동향 |
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디지털 기술을 활용한 기존 서비스 혁신과 기업의 디지털 전환(Digital Transformation) 가속화에 따라, 디지털 기술 및 데이터 분석 인재에 대한 공급과 수요가 증가했습니다. 또한, 급변하는 경영 환경에 빠르게 대응하고 데이터를 기반으로 신속하게 의사결정을 하기 위해 현업에서 주도적으로 데이터 분석을 하기 위한 환경을 필요로 하게 되었습니다.
이에 따라, 기존의 IT 인력 중심으로 이루어지던 BI 개발 방식에서 벗어나, 현업 부서에서도 직접 데이터를 분석할 수 있는 Self BI 환경을 구축하고 이를 확산하려는 기업들의 움직임이 활발해지고 있습니다.
1. Self BI의 개념
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Self BI는 Self-service Business Intelligence의 약어로, 사용자가 BI도구를 이용해 주도적으로 보고서 및 시각화 대시보드를 직접 생성하고 활용해 데이터 분석을 수행하는 형태의 패러다임을 의미합니다.
과거에는 사용자가 요구사항을 제출하고 개발자가 대시보드를 생성, 사용자는 이를 활용하는 형태로 BI를 사용해왔으나, 데이터 분석가가 증가하면서 사용자 중심의 Self BI를 통한 데이터 분석을 지향하는 방향으로 변화하고 있습니다.
2. 활성화 방안 측면에서의 Self BI 동향 |
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많은 기업이 Self BI 활성화 시도하고 있지만, 사용자가 직접 리포트 및 대시보드를 구성하는 것에 어려움을 느껴 Self BI 문화가 성공적으로 안착되지 못하는 경우가 많습니다.
따라서 Self BI 성공적으로 활성화하기 위해서는 사용자의 질의에 응답하고 활용을 지원하는 전담조직 구성이 필수적이며, Support 조직의 적극적인 지원과 신속한 대응이 핵심적인 역할을 합니다.
또한, 대부분의 기업은 사용자의 Self BI 역량을 지속적으로 강화시키기 위해 일률적인 정책을 시행하는 대신, 실제 활용 수준에 따라 교육 대상자를 그룹화하고, 자체 관리 수준(Level)을 설정해 맞춤형 커리큘럼을 설계 및 고도화 하는 등 체계적인 노력을 기울이고 있습니다. |
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