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'배스트데이터'통합검색 결과 입니다. (2건)

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배스트데이터 "AI 경쟁력, 학습 아닌 추론 중심 데이터 구조가 결정한다"

"기업이 그래픽처리장치(GPU) 구축에 막대한 비용을 투입해도 인공지능(AI) 학습에만 활용해서는 실제 성과와 연결되지 않습니다. 앞으로의 경쟁력은 추론 중심 데이터 활용 구조를 얼마나 빨리 갖추느냐에 달려 있습니다." 배스트데이터 송성환 이사는 11일 서울 중구 신라호텔에서 열린 'AI & 클라우드 컨퍼런스 2025(ACC 2025)'에서 AI 시대 데이터 플랫폼의 중요성에 대해 이같이 밝혔다. 송 이사는 올해 AI 시장 변화의 핵심 키워드를 추론 확장으로 규정했다. 또 최근 GPU 세대 교체 주기가 빨라지고 모델링 개발 속도가 비약적으로 높아지는 가운데 기업들이 여전히 학습 중심 사고방식에 갇혀 있다고 지적했다. 그는 "데이터 활용성이 뒷받침되지 않으면 AI 투자 대비 기업 생산성은 올라가지 않는다"며 실시간 서비스와 맞닿은 AI 데이터 파이프라인의 중요성을 강조했다. 특히 AI 활용을 위한 데이터 파이프라인을 입수·가공·저장이 아닌 사용자·에이전트가 즉시 활용할 수 있는 마지막 액션 단계까지 이어지는 구조로 재정의해야 한다고 주장했다. 샘플링 데이터나 가공 데이터로 학습을 수행하는 것을 넘어 고객 요청에 대한 즉각적 응답성과 실시간 추론이 핵심이라는 설명이다. 송 이사는 이같은 요구를 해결하기 위한 배스트데이터의 'AI 운영체제(OS)' 전략을 소개했다. 배스트데이터는 창립 초기 스토리지 기업으로 출발해 현재는 데이터 수집부터 변환·쿼리·임베딩·검색증강생성(RAG)까지 연결하는 AI 데이터 플랫폼으로 영역을 확장했다. 배스트데이터는 AI OS를 기반으로 어떠한 AI 인프라와 솔루션 환경에서든 투입된 데이터를 자동 변환하고 대형 클라우드 서비스 사업자(CSP) 및 엔비디아가 제공하는 서비스와의 직접 연동과 아웃풋을 창출한다. 배스트데이터 핵심 기술은 독자적으로 개발한 '분리 자원 공유 구조(DASE)' 아키텍처다. DASE는 컨트롤러와 데이터 노드가 완전히 분리된 구조로 기업의 모든 데이터 풀을 공유한다. 이를 통해 장애가 발생해도 운영 영향이 없고 스토리지 컨트롤러·쿼리 엔진·데이터 엔진 등 다양한 역할을 하나의 노드에 유연하게 배치할 수 있도록 지원한다. 이 구조는 최근 글로벌 벤더들이 뒤따라 채택하고 있는 방식이라는 게 송 이사의 설명이다. DASE 위에는 '엘리멘트 스토어'라는 통합 데이터 레이어가 구축돼 있다. 이는 정형·비정형·반정형 데이터를 어떤 프로토콜로 받아도 동일한 방식으로 저장·관리할 수 있도록 설계된 구조다. 투입된 데이터는 자동으로 표준 데이터베이스(DB) 포맷으로 변환할 수 있고 빠른 인덱싱을 위한 카탈로그 기능도 제공해 실시간 데이터 쿼리·분석을 지원한다. 아울러 배스트데이터는 DB 기능을 OS 레벨에서 기본 제공한다. 사용자는 별도 설치 없이 콘솔에서 몇 번의 클릭만으로 스키마와 테이블을 구성할 수 있다. 주요 쿼리 엔진이 내장돼 데이터 이동 없이 데이터 앞쪽에서 직접 연산을 수행할 수 있다. 벡터 네이티브 DB 기능도 포함돼 있어 멀티모달 AI·검색증강생성(RAG)·임베딩 서비스 구축에 필요한 모든 요소를 단일 플랫폼으로 통합했다. 아울러 '싱크엔진', '인사이트엔진', 멀티 콘텍스트 프로토콜(MCP) 오퍼레이터 등도 단일 플랫폼 내에서 서비스한다. 해당 기능들은 외부 솔루션, 내부 스토리지, 로그·이벤트 데이터 등 다양한 소스를 자동 통합하고 여러 AI 모델을 OS 수준에서 연동해 엔드투엔드 AI 파이프라인 자동화를 구현한다. 이러한 기술력을 앞세워 글로벌 시장에서 가파른 성장세를 보이고 있다. 배스트데이터는 올해 포브스 'AI 50'에 선정됐으며, 세계 최대 GPU 클라우드 기업 중 하나인 코어위브가 약 2조5천억원 규모의 투자를 단행해 데이터 플랫폼으로 채택했다. 송 이사는 "AI 운영의 성패는 데이터를 얼마나 빠르고 일관되게 활용 가능한 형태로 전환하느냐에 달려 있다"며 "이 전환의 모든 과정을 하나의 데이터 플랫폼 OS로 통합해 기업이 AI 생산성을 극대화할 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2025.12.11 16:15한정호

배스트데이터-래블업, 韓 AI 모델 개발 지원 가속

배스트데이터가 래블업 손잡고 '독자 파운데이션 인공지능(AI) 모델' 개발 지원을 위한 인프라를 구축했다. 배스트데이터는 '백엔드닷AI' 개발사 래블업과 협업해 국가 AI 컨소시엄이 대규모 언어 모델을 국내 인프라에서 직접 학습·배포할 수 있도록 데이터 기반을 구축했다고 21일 밝혔다. 래블업은 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 참여 기업이다. 백엔드닷AI는 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 자원을 아우르는 통합형 모델 학습·배포·추론 환경을 제공한다. 이번 협력으로 백엔드닷AI에 배스트 AI 운영체제가 결합되면서 학습 데이터, 체크포인트, 모델 아티팩트를 높은 처리량과 복원력으로 관리하고 실시간 서비스까지 이어지는 데이터 흐름을 확보하도록 설계됐다. 래블업은 초거대 모델 학습에서 기존 스토리지 인프라가 요구 성능을 충족하기 어렵다고 판단해 배스트데이터를 선택했다고 밝혔다. 두 기업은 멀티테넌트 연구 환경에서 필요한 성능·통제·신뢰성을 유지하면서도 병목을 제거해 데이터 레이어를 현대화했다. SK텔레콤 소버린 AI 클러스터에서 구동되는 백엔드닷AI·배스트 AI OS 통합 환경은 고성능 GPU 전반에 걸쳐 모델 학습을 자동화·가속화한다. 국내 연구기관은 이를 기반으로 훈련부터 추론까지 아우르는 통합 AI 컴퓨팅 환경을 확보한다. 백엔드닷AI는 배스트의 분리형 공유(DASE) 아키텍처 기반으로 컴퓨팅과 스토리지를 독립적으로 확장한다. 단일 글로벌 네임스페이스 '배스트 데이터스페이스'를 통해 연구자들은 체크포인트와 데이터셋, 출력물을 프로젝트 간 지연 없이 공유할 수 있다. 통합 환경은 소버린 데이터 통제, 고처리량 데이터 액세스, 단일 네임스페이스 제공, 안전한 멀티테넌트 확장성 등을 구현한다. 국가 컨소시엄 내부 협업은 간소화되고 GPU 전반의 일관된 성능이 확보되며, 정부·학계·기업은 독립적 확장성과 예측 가능한 품질을 보장받는다. 또 이 기반은 향후 추론·에이전틱 AI까지 대비하는 구조다. 배스트 데이터엔진은 대규모 데이터셋을 실시간으로 오케스트레이션하며, 고객이 고정형 모델 학습을 넘어 지속 학습·적응·서비스가 가능한 지능형 시스템으로 확장하도록 돕는다. 배스트 AI OS는 래블업의 자체 인프라에도 적용됐다. 이를 통해 모델 개발·테스트·오케스트레이션을 지원한다. 양사는 초기 지연 문제를 공동 엔지니어링으로 해결해 안정적이고 확장 가능한 학습 환경을 구축했다. 현재 백엔드닷AI와 배스트 AI 운영체제는 한국형 파운데이션 모델 컨소시엄에서 초거대 규모 데이터를 처리하며 대형 사전 트레이닝과 파인튜닝을 수행하는 인프라로 활용되고 있다. 알론 호레브 배스트데이터 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 컴퓨트 오케스트레이션과 데이터 인텔리전스를 통합해 병목을 제거할 수 있을 것"이라며 "한국이 AI 혁신을 스스로 소유하고 통제하며 가속할 수 있는 단일 패브릭을 구축했다"고 말했다.

2025.11.21 15:52김미정

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