AI의 실시간 지능, '네트워킹'으로 완성되다¶
원제목: Networking for AI: Building the foundation for real-time intelligence
핵심 요약
- AI 성능 향상을 위해 실시간으로 데이터를 처리하고 주고받는 'AI 추론 준비 네트워크' 구축이 필수적임
- 기존 기업 네트워크는 AI 워크로드의 대규모 데이터 이동 및 초저지연 요구사항을 충족시키기 어렵기 때문에 새로운 설계가 필요함
- 라이더컵과 같은 대규모 이벤트에서 AI 기반 네트워킹의 필요성과 가능성을 실제 사례로 보여주었음
상세 내용¶
AI 기술의 잠재력을 실제 성능으로 연결하기 위해서는 'AI 추론 준비 네트워크'라는 핵심 기반 인프라 구축이 필수적입니다. 최근 HPE와의 협력을 통해 진행된 2025 라이더컵 골프 대회는 이러한 네트워킹의 중요성을 여실히 보여주는 사례였습니다. 약 25만 명에 달하는 관중이 모이는 이 대규모 행사는 수만 명의 네트워크 사용자를 동시에 수용해야 하는 복잡한 IT 환경을 요구합니다. 라이더컵 측은 HPE와 협력하여 운영 결정 지원을 위한 데이터 시각화에 접근할 수 있는 중앙 집중식 운영 허브를 구축했습니다. 이 솔루션은 고성능 네트워크와 프라이빗 클라우드 환경을 활용하여 다양한 실시간 데이터 피드로부터 인사이트를 통합하고 분석하는 기능을 제공했습니다. 이는 대규모 AI 준비 네트워킹이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지를 보여주는 생생한 경험이었습니다. 모델과 데이터 준비성이 AI 구현의 중요한 요소로 주목받고 있지만, HPE 네트워킹 CTO인 존 그린은 데이터의 입력과 출력을 위한 방법, 즉 네트워킹이 성공적인 AI 구현의 세 번째 필수 요소라고 강조했습니다. 데이터와 분리된 AI는 실질적인 가치를 창출하기 어렵기 때문입니다. 기업들이 분산되고 실시간으로 작동하는 AI 애플리케이션으로 전환함에 따라, 미래의 네트워크는 점점 더 방대한 양의 정보를 훨씬 더 빠른 속도로 처리해야 할 것입니다. 라이더컵에서 목격된 상황은 여러 산업에서 배우는 교훈을 담고 있으며, '추론 준비 네트워크'는 AI의 약속을 실제 성능으로 전환하는 데 있어 결정적인 요인이 됩니다. 현재 절반 이상의 조직이 데이터 파이프라인을 운영하는 데 어려움을 겪고 있습니다. HPE의 조사에 따르면, IT 리더 중 45%만이 혁신을 위한 실시간 데이터 푸시 및 풀 기능을 갖추고 있다고 응답했습니다. 이는 작년(7%)에 비해 크게 증가한 수치이지만, 데이터 수집과 실시간 의사결정을 연결하는 데는 여전히 개선의 여지가 있습니다. 네트워크가 이러한 격차를 줄이는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 해결책의 일부는 인프라 설계에 달려 있을 것입니다. 기존 기업 네트워크는 이메일, 브라우저, 파일 공유 등 예측 가능한 비즈니스 애플리케이션 흐름을 처리하도록 설계되었지만, AI 워크로드에 필요한 동적이고 대량의 데이터 이동을 처리하도록 설계되지는 않았습니다. 특히 추론 과정은 슈퍼컴퓨터 수준의 정밀도로 방대한 데이터 세트를 여러 GPU 간에 이동시키는 데 의존합니다. 그린 CTO는 기존 엔터프라이즈 네트워크에서 '느슨하게' 운영하는 것이 가능하지만, AI 트랜잭션 처리에서는 마지막 계산이 완료될 때까지 전체 작업이 중단되므로 손실이나 혼잡이 발생하면 눈에 띄게 성능 저하를 일으킨다고 설명했습니다. 따라서 AI를 위해 구축된 네트워크는 초저지연, 무손실 처리량, 특수 장비, 그리고 확장 가능성과 같은 다른 성능 특성을 가지고 작동해야 합니다. 이러한 차이점 중 하나는 데이터의 원활한 흐름에 영향을 미치는 AI의 분산된 특성입니다. 라이더컵은 이러한 새로운 등급의 네트워킹이 실제 작동하는 모습을 생생하게 보여주는 시연이었습니다. 대회 기간 동안 티켓 스캔, 일기 예보, GPS 추적 골프 카트, 식음료 및 상품 판매, 관중 및 소비자 줄, 네트워크 성능 등으로부터 데이터를 수집하는 '커넥티드 인텔리전스 센터'가 설치되었습니다. 또한, 67개의 AI 기반 카메라가 설치되어 운영되었습니다.
편집자 노트¶
이번 기사는 AI 기술의 발전 속도에 비해 간과되기 쉬운 '네트워킹'의 중요성을 명확히 짚어주며, AI의 실질적인 성능 구현을 위해 필요한 인프라에 대해 설득력 있게 설명하고 있습니다. 많은 사람들이 AI 모델 자체의 성능이나 데이터 분석에 집중하는 경향이 있지만, 이 기사는 'AI 추론 준비 네트워크'가 없다면 이러한 노력들이 빛을 발하기 어렵다는 점을 강조합니다. 특히, 라이더컵과 같은 대규모 실시간 이벤트에서의 적용 사례는 추상적인 기술 개념을 일반 대중이 이해하기 쉽게 만들어줍니다. 우리가 일상에서 사용하는 스마트폰의 AI 기능부터 자율 주행차, 스마트 팩토리까지, AI가 더 빠르고 정확하게 작동하려면 그 뒤를 받쳐줄 강력하고 효율적인 네트워크 인프라가 필수적이라는 점을 인지해야 합니다. 이는 단순히 IT 전문가들만의 관심사가 아니라, 미래 기술의 혜택을 누리기 위해 우리 모두가 알아야 할 중요한 기반 기술이라 할 수 있습니다.
AI의 발전은 단순히 알고리즘의 개선을 넘어, 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하고 즉각적인 반응을 이끌어내는 '초연결' 환경을 요구하고 있습니다. 이는 기존의 일반적인 기업 네트워크로는 한계가 있으며, 초저지연, 무손실 처리, 그리고 높은 확장성을 갖춘 AI 특화 네트워크로의 전환이 필요함을 시사합니다. 이번 기사에서 다룬 HPE의 솔루션은 이러한 미래 네트워킹의 방향성을 보여주는 좋은 예시입니다. 앞으로 우리는 AI 기술뿐만 아니라, 이를 뒷받침하는 혁신적인 네트워크 기술 발전에도 더욱 주목해야 할 것입니다. 이러한 네트워크의 발전은 단순히 정보 처리 속도를 높이는 것을 넘어, 우리가 경험하는 디지털 환경의 질 자체를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.