비즈니스 환경이 급속도로 진화하면서 기업들은 끊임없이 생산성 향상과 데이터 활용, 사용자 경험 개선을 추구하고 있다.

이러한 변화 속에서 인공지능(AI)은 기업들의 핵심 과제를 해결할 강력한 도구로 주목받고, 많은 기업은 AI 도입을 통해 경쟁력을 강화하려 노력하고 있다.

다양한 산업 분야에서 AI는 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 유통 업계에서는 AI 기반 분석을 통해 재고 관리를 최적화하고 개인화된 고객 서비스를 제공하면서 매출 증대와 고객 만족도 향상을 동시에 달성하고 있다.

AI는 고객의 구매 패턴을 분석해 최적의 재고 수준을 유지하고 각 고객에게 맞춤형 상품을 추천함으로써 구매 전환율을 높이는 데 기여한다.

의료 분야에서는 예측 분석과 머신러닝을 활용해 진단 정확도를 높이고 환자 치료 결과를 개선하고 있다. AI 알고리즘은 의료 영상을 분석해 초기 단계의 질병을 발견하고 환자의 의료 기록을 바탕으로 최적의 치료 방법을 제시한다. 이를 통해 의료진은 더 정확하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있다.

금융권에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 도입해 실시간 금융 사기 탐지와 자동화된 거래 전략을 구현하고 있다. AI는 수많은 거래 데이터를 실시간으로 분석해 이상 거래를 감지하고 시장 동향을 예측해 최적의 투자 전략 수립을 지원한다.

제조업에서는 AI 기반 예측 유지보수로 설비 다운타임을 최소화하고 생산 효율을 높이고 있다. 센서에서 수집된 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 설비 고장을 사전에 예측하고, 최적의 유지보수 시점을 제시함으로써 생산 중단을 방지한다. 이는 생산성 향상과 비용 절감으로 이어진다.

AI 워크로드는 모델 학습과 실행, 유지관리에 있어 특별한 요구사항을 가진다. 예측 분석, 자연어 처리, 이상 징후 감지, 이미지 인식, 추천 시스템 등 각각의 워크로드는 고성능 컴퓨팅 자원과 대용량 스토리지가 필요하다. 특히 딥러닝 모델은 수십에서 수천억 개의 파라미터를 처리해야 해 강력한 GPU 성능이 요구된다.

AI 인프라의 핵심 요소는 강력한 컴퓨팅 성능이다. GPU와 같은 가속기는 복잡한 연산을 병렬로 처리해 AI 모델의 학습 및 추론 속도를 크게 향상시킨다. 또한 지속적으로 증가하는 데이터 규모에 맞춰 스토리지 시스템은 높은 확장성과 처리 성능을 갖춰야 한다.

네트워크 인프라도 중요한 요소다. AI 워크로드는 대량의 데이터를 빠르게 이동시켜야 해 고속 네트워크가 필수다. 실시간 처리가 필요한 애플리케이션의 경우 낮은 지연시간이 매우 중요하다. 보안 역시 간과할 수 없다. AI 시스템은 데이터 보호와 규정 준수를 위한 강력한 보안 기능을 제공해야 한다.

2023년 맥킨지 설문조사에 따르면 66%의 조직이 AI를 도입하는 탐색 또는 파일럿 단계에 있는 것으로 나타났다. 이는 AI 도입에 여전히 많은 과제가 있음을 시사한다. 하지만 AI 시장은 2027년까지 1천510억 달러 규모로 성장이 예측되며 기업들의 AI 투자도 꾸준히 증가할 것이다.

AI 도입의 성공을 위해서는 명확한 전략과 로드맵이 필요하다. 기업은 자사의 비즈니스 목표와 환경에 맞는 AI 활용 사례를 발굴하고 이를 단계적으로 구현해 나가야 한다. AI 시스템의 구축과 운영을 위한 전문 인력 확보와 교육도 중요하다.

HS효성인포메이션시스템은 고성능 컴퓨팅과 AI 워크로드를 위한 통합 AI 플랫폼을 제시하고 있다. 검증된 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 데이터센터 AI 인프라의 설계, 배포, 관리를 획기적으로 단순화하고, AI 소프트웨어부터 GPU 서버, 네트워킹, 스토리지에 이르는 모든 구성 요소를 단일 벤더를 통해 제공한다.

현재 가장 많이 도입되고 있는 H100 GPU의 경우 최대 128개 노드까지 확장 가능한 최고 성능의 AI 개발 환경을 지원한다. NVMe 플래시 기반의 고성능 스토리지 시스템은 대규모 AI 워크로드를 효율적으로 처리한다.

AI는 기업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 동력이다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 적절한 인프라 구축과 함께 명확한 활용 전략이 필요하다. 기업들은 자사 비즈니스 환경과 목표에 맞는 AI 솔루션을 선택하고 이를 효과적으로 구현할 수 있는 파트너십을 구축해야 한다.

AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 기술적 준비와 함께 조직의 문화와 프로세스도 함께 변화해야 한다. 이러한 종합적인 접근을 통해 기업은 AI를 통한 진정한 디지털 혁신을 이룰 수 있다.