기업들이 AI 기술을 초기 실험 단계에서 실제 적용 단계로 전환함에 따라 핵심 과제는 "모델 설계"에서 "실행"으로 옮겨가고 있습니다. 인프라 준비, 데이터 거버넌스, 조직 역량과 같은 실질적인 운영 능력의 확보가 성공 여부를 결정짓는 중요한 요소가 되고 있습니다. HPE는 이러한 전환 단계에서 하이브리드 클라우드 및 AI 인프라를 중심으로 한 전략을 통해 차별화된 개발을 추구하며, 기업 AI 애플리케이션의 실행 격차를 해소하고자 합니다.
HPE는 AI 실험을 반복 가능한 결과로 전환하기 위해 "AI 팩토리" 개념을 적극적으로 추진하고 있습니다. 이 개념은 기존 데이터 센터를 공장형 구조로 재구성하여 초고속 컴퓨팅, 에너지 효율성, 데이터 기반 운영을 최적화하고, 자동화된 파이프라인을 통해 학습부터 추론, 배포, 모니터링에 이르기까지 AI 라이프사이클 전반을 지원하는 것을 목표로 합니다. 가속 컴퓨팅 기술과 고성능 네트워크 아키텍처를 중심으로 하는 AI 팩토리 시장은 연평균 38%의 성장률을 기록하며 2031년까지 1조 달러(약 1440조 원)를 넘어설 것으로 예상됩니다.
AI 실행을 위한 또 다른 기반은 하이브리드 클라우드입니다. 데이터 위치, 지연 시간, 국가 규제 및 비용과 같은 요소를 고려할 때, 단일 환경이 아닌 온프레미스, 엣지 및 퍼블릭 클라우드 등 여러 환경에 AI 모델을 유연하게 배포해야 한다는 압력이 점점 커지고 있습니다. 이러한 요구에 부응하기 위해 HPE는 원격 측정, 오케스트레이션 및 중앙 집중식 네트워크 제어 기능을 GreenLake 인프라에 통합하여 통합 관리 플랫폼을 제공하고 있으며, 최근 GPU 최적화 및 멀티테넌트 운영을 위한 세 가지 주요 솔루션을 출시했습니다.
NVIDIA와의 파트너십은 실행 역량을 강화하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 양사의 전략적 협력을 통해 구축된 "NVIDIA AI Computing by HPE" 포트폴리오는 프라이빗 클라우드 AI 솔루션, 대규모 확장형 인프라, 그리고 국가 차원의 보안 및 데이터 주권 플랫폼을 포괄합니다. 특히 HPE의 AI Factory는 연합 아키텍처를 활용하여 여러 세대의 GPU에 걸쳐 통합된 운영을 구현하고 미래의 확장성을 대비하고 있습니다.
실제 사례들이 이미 나타나고 있습니다. 인구 급증으로 인한 공공 안전 및 교통 문제에 대응하기 위해 콜로라도 주의 작은 마을인 웨일(Weil)은 HPE의 스마트 시티 솔루션을 도입했습니다. AI 기반 가상 공무원이 시민 문의 처리 및 문서 검증을 담당하고, 센서 시스템은 산불 리스크 에 대한 조기 경보를 제공합니다. 이는 자원이 제한된 환경에서도 고수준의 AI 애플리케이션을 구현할 수 있는 하이브리드 클라우드 기반 애자일 실행 시스템의 대표적인 사례로 평가받고 있습니다.
인공지능(AI)의 빠른 도입과 함께 보안 및 데이터 거버넌스의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. HPE의 설문조사에 따르면 IT 리더의 74%가 AI 생성 데이터 보호가 매우 중요하다고 생각하며, 특히 AI 모델이 학습 과정에서 민감한 데이터를 저장하기 때문에 악의적인 정보가 반복적으로 복제될 리스크 있다고 지적했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HPE는 독립적인 방화벽 내에서 모델과 데이터를 보호하고 NVIDIA, Intel, AMD와 같은 기업들과 협력하여 기밀 컴퓨팅 기능을 강화하고 있습니다.
AI 인프라의 핵심 축인 네트워킹 및 스토리지 분야 또한 상당한 업그레이드를 진행하고 있습니다. HPE는 AI 전용 스위치를 통해 네트워크 지연 시간을 줄이고, 스토리지를 단순 메모리에서 실시간 처리 및 분류를 지원하는 "데이터 인텔리전스 레이어"로 전환하고 있습니다. 이는 AI 에이전트 기반 작업 자동화의 핵심 요소가 될 것입니다.
이러한 기술 전략의 확장은 협력적인 생태계 발전을 이끌고 있습니다. HPE는 Unleash AI 파트너 프로그램을 통해 사이버 보안, 규정 준수 및 오케스트레이션 분야에서 독립 소프트웨어 공급업체와 협력하여 고객이 복잡한 AI 환경에 검증 프레임 더욱 쉽게 적용할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, Weill 사례에서는 맞춤형 에이전트와 플랫폼은 각각 Kamiwaza와 SHI International에서 제공했으며, HPE는 통합 및 운영 지원을 담당했습니다.
요컨대, AI는 실험 단계에서 확장 가능한 상업적 성과로의 전환기에 접어들고 있습니다. 이를 위해서는 기존의 범용 데이터 센터를 넘어 새로운 인프라 모델인 AI 팩토리를 구축해야 합니다. HPE는 NVIDIA와의 협력을 통해 설계를 진행하고, 첨단 파트너 생태계를 구축하며, 하이브리드 클라우드 기반의 통합 플랫폼을 제공함으로써 이러한 변화를 주도하고 있습니다. 이러한 사례들은 기업들이 실제 업무 시나리오에 AI를 실질적으로 적용하고자 할 때 진정으로 필요한 것은 복잡한 기술이 아니라 아이디어를 실행으로 옮길 수 있는 인프라와 전략이라는 점을 분명히 보여줍니다.
