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[인터뷰] AI 팩토리 핵심축 노리는 클라우데라…GPU·모델·데이터 잇는다

클라우데라가 인공지능(AI) 팩토리 시장에서 그래픽처리장치(GPU)나 거대언어모델(LLM)을 직접 만드는 대신 데이터와 추론, 거버넌스를 연결하는 플랫폼 역할에 집중한다. 엔비디아, 배스트데이터(VAST Data) 등 전문 업체와 역할을 나누면서 기업이 기존 데이터 자산을 그대로 활용해 AI를 운영할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 것이다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)와 레오 브루닉 최고제품책임자(CPO)는 지난달 20일 싱가포르에서 열린 '이볼브26' 현장에서 지디넷코리아와 만나 자사 AI 팩토리 전략과 신규 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'의 제품 방향을 설명했다. 클라우데라는 최근 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아, 배스트데이터 등과 협력을 확대하고 있다. 동시에 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 소버린 환경에 흩어진 데이터와 AI 서비스를 하나의 관리 환경에서 운영할 수 있는 신규 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'도 적극 앞세우고 있다. 우선 가고 CTO는 AI 팩토리에서 클라우데라가 GPU와 AI 모델, 기업 데이터를 연결하는 통합 플랫폼 역할을 맡고 있다고 설명했다. 엔비디아가 GPU를, 배스트데이터가 스토리지와 데이터 계층을 담당한다면 클라우데라는 모델 추론과 데이터 연결, 에이전트 오케스트레이션, 권한 관리, 거버넌스 등을 묶어 전체 AI 환경을 운영하는 역할을 담당하고 있다는 것이다. 가고 CTO는 "GPU와 스토리지, AI 모델은 각각 전문 기업이 잘하는 영역이 있다"며 "우리는 이 기술들이 기업 데이터와 함께 실제 환경에서 작동하도록 연결하는 데 집중하고 있다"고 말했다. 이어 "클라우데라는 GPU를 만들지도, AI 모델을 직접 학습하지도 않는다"며 "각 분야 전문 기업들과 협력해 전체 AI 스택이 하나의 환경에서 매끄럽게 작동하도록 하는 것이 우리의 역할"이라고 덧붙였다. 더불어 가고 CTO는 기업용 AI를 실제 운영 단계로 확장하려면 GPU와 모델, 데이터 관리가 하나의 환경에서 유기적으로 작동해야 한다고 봤다. 또 특정 인프라에 종속되지 않고 데이터센터와 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드 사이에서 워크로드를 유연하게 옮길 수 있어야 한다고 강조했다. 가고 CTO는 "고객들이 원하는 것은 특정 환경에 묶이는 것이 아니라 필요에 따라 어디서든 같은 방식으로 AI를 운영할 수 있는 구조"라며 "데이터센터와 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드 전반에서 일관된 실행 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 설명했다. 이 같은 전략은 '클라우데라 애니웨어 클라우드'의 제품 구조에도 반영됐다. 클라우데라는 새 플랫폼을 기존 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)을 대체하는 방식이 아니라 함께 운영할 수 있도록 설계했다. 이와 관련해 브루닉 CPO는 애니웨어 클라우드를 기존 CDP를 대체하는 제품으로 만들지 않았다고 강조했다. 기존 고객들이 이미 구축한 데이터 자산과 인프라를 그대로 활용하면서 새로운 AI 기능을 추가할 수 있도록 처음부터 병행 운영을 염두에 뒀다고 피력했다. 브루닉 CPO는 "기존 기술을 보완한다는 것이 처음부터의 의도였다"며 "애니웨어 클라우드는 그 자체로 완결된 차세대 데이터·AI 플랫폼이지만, 고객이 이미 CDP에 투자한 자산의 가치를 더 높여야 한다는 조건이 있었다"고 밝혔다. 그러면서 "실제 클라우데라 환경에 수백 페타바이트(PB) 규모 데이터를 보유하고 있는 고객이 이를 새로운 AI 플랫폼으로 모두 이전하려면 비용과 시간이 많이 들고 경우에 따라 이동 자체가 사실상 어려울 수 있다"며 "새 플랫폼은 고객이 기존 데이터 자산을 바꾸지 않고 그대로 활용하면서 새로운 기능을 사용할 수 있도록 설계했다"고 부연했다. 가고 CTO도 "신규 고객은 애니웨어 클라우드만 사용해도 된다"며 "반면 옮기기 어렵거나 불가능한 대규모 클러스터에 이미 투자한 고객에게는 기존 환경을 유지하면서 새로운 AI 기능을 활용할 수 있도록 하는 것이 목표"라고 말했다. 이 같은 구조는 첫 디자인 파트너인 '엑슨모빌'에서도 검증되고 있다. 엑슨모빌은 지난 5월부터 애니웨어 클라우드를 적용하기 시작해 첫 사용 사례를 마친 뒤 두 번째와 세 번째 프로젝트를 진행하고 있다. 현재 디자인 파트너 프로그램에는 총 9개 기업이 참여하고 있으며, 프로그램을 알린 첫 달에 100곳이 넘는 고객사가 참여 의사를 밝힌 것으로 나타났다. 또 엑슨모빌은 공장과 정유시설 등 엣지 환경에서 수집되는 대규모 스트리밍 데이터를 그간 기존 데이터 레이크에 축적해 왔다. 다만 핵심 데이터 상당수는 온프레미스에 남아 있는 반면, 최신 AI 모델과 관련 도구는 주로 클라우드 환경에서 발전해 두 환경을 연결하는 것이 과제였다. 브루닉 CPO는 "엑슨모빌과 같은 적용 사례를 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 에어갭 등 다양한 환경으로 확대할 계획"이라며 "초기 고객들의 관심을 실제 도입 성과로 연결하고, 서로 다른 인프라에서도 애니웨어 클라우드가 동일하게 작동한다는 점을 입증하는 데 주력할 것"이라고 강조했다. 그러면서 "앞으로 90일 안에 구글 클라우드와 AWS, 애저, 온프레미스, 에어갭과 이들을 결합한 환경에서 참조할 만한 '애니웨어 클라우드'의 대규모 성공 사례를 보여주기 위해 노력할 것"이라고 덧붙였다. 더불어 두 사람은 소버린 AI도 클라우데라 애니웨어 클라우드가 겨냥하는 주요 영역으로 꼽았다. 기업과 정부가 평소에는 퍼블릭 클라우드를 활용하더라도 정책이나 보안 환경이 달라질 경우 AI 워크로드를 소버린 클라우드나 자체 데이터센터로 옮길 수 있어야 한다고 피력했다. 가고 CTO는 "기업과 정부가 원하는 것은 퍼블릭 클라우드를 포기하는 것이 아니라 필요할 때 다른 환경으로 워크로드를 옮길 수 있는 선택권"이라며 "클릭 한 번이나 API 호출 한 번으로 퍼블릭 클라우드에서 소버린 환경으로 이동할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 말했다.이어 "클라우데라는 이를 단순히 데이터를 자국 내에 저장하는 문제가 아니라 인프라에 대한 통제권과 워크로드 이동성을 확보하는 문제로 보고 있다"며 "이에 각 지역의 시스템통합(SI) 기업과 협력해 현지 인프라에서도 동일한 데이터·AI 환경을 운영할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 부연했다.

2026.09.04 15:13장유미 기자

"코드 수정 없이 최대 4배"…클라우데라, 엔비디아 손잡고 AI 데이터 비용 낮춘다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 엔비디아와 손잡고 아파치 스파크 기반 데이터 처리 속도를 끌어올린다. 기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터 준비와 인프라 비용 부담이 커지자 기존 코드를 바꾸지 않고도 그래픽처리장치(GPU) 가속을 적용할 수 있도록 해 AI 데이터 파이프라인 효율을 높인다는 전략이다. 클라우데라는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에서 클라우데라 데이터 엔지니어링에 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리 'cuDF' 기반 아파치 스파크 4.1용 네이티브 GPU 가속 기능을 도입한다고 발표했다. 이 기능은 이날부터 클라우데라 데이터 엔지니어링에서 제공된다. 향후 '클라우데라 애니웨어 클라우드'에도 적용해 퍼블릭·프라이빗·소버린 클라우드와 온프레미스 등 하이브리드 환경 전반으로 활용 범위를 넓힐 계획이다. 이에 따라 기업 고객은 기존 파이스파크(PySpark)나 SQL 쿼리를 수정하지 않고도 스파크 워크로드에 GPU 가속을 적용할 수 있다. 또 별도의 드라이버 설정이나 운영 워크플로우 변경 없이 기존 애플리케이션을 그대로 활용할 수 있도록 한 것도 특징이다. 클라우데라는 "엔비디아 GPU를 활용할 경우 기존 CPU 인프라 대비 스파크 워크로드 처리 속도를 최대 4배까지 높일 수 있다"며 "처리 시간이 짧아지는 만큼 클라우드 컴퓨팅 사용량도 줄어 인프라 비용 절감 효과를 기대할 수 있다"고 설명했다. 클라우데라는 이번 GPU 가속 기능을 통해 AI 학습과 추론에 앞선 데이터 처리 시간을 줄인다는 계획이다. 대규모 데이터를 추출·정제·변환하는 ETL 과정에서 스파크 작업이 길어질수록 인프라 사용량과 비용도 함께 늘어나는 만큼, GPU를 활용해 처리 효율을 높이겠다는 전략이다. 레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "많은 기업에서 AI의 걸림돌은 모델이 아니다"며 "원시 데이터를 얼마나 빠르게 신뢰할 수 있고 활용 가능한 인사이트로 전환할 수 있느냐에 있다"고 말했다. 이번 기능은 최근 공개한 '클라우데라 애니웨어 클라우드'에서도 지원될 예정이다. 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 프라이빗 클라우드와 소버린 클라우드, 온프레미스에서도 동일한 방식으로 스파크 워크로드를 가속할 수 있도록 한다는 계획이다. 클라우데라는 이 과정에서 통합 데이터 패브릭을 활용해 각 환경의 데이터와 워크로드에 동일한 보안·거버넌스 정책을 적용한다. 기업이 GPU 가속을 위해 데이터를 특정 클라우드로 옮기거나 기존 관리 체계를 새로 구축하지 않아도 되도록 한 것이다. 팻 리 엔비디아 전략적 기업 파트너십 부사장은 "AI 도입을 가속하는 가장 빠른 방법은 기업이 현재 운영하고 있는 방식에 맞추는 것"이라며 "엔비디아 AI 인프라와 쿠다-X 라이브러리가 클라우데라 데이터 엔지니어링에 네이티브로 통합되면서 기업은 파이스파크나 SQL 코드를 한 줄도 수정하지 않고 스파크 파이프라인의 비용을 줄이고 속도를 높일 수 있다"고 강조했다. 클라우데라는 AI 인프라 비용 증가도 이번 기능 도입의 배경으로 제시했다. 이 회사가 최근 공개한 'AI 아키텍처 대전환(The Great AI Re-Architecture)' 보고서에 따르면 응답자의 84%가 AI 워크로드로 인해 인프라 비용이 증가했다고 답했다. 이에 기업용 데이터 플랫폼 경쟁도 AI 기능 제공을 넘어 데이터 처리 비용과 GPU 활용 효율을 둘러싼 경쟁으로 확대될 것으로 보인다. 특히 금융·통신·제조·공공 등 데이터 이동이 쉽지 않은 산업에선 기존 데이터 환경과 스파크 코드를 유지하면서 GPU 가속을 적용할 수 있다는 점이 주요 선택 기준으로 작용할 것으로 보인다. 브루닉 CPO는 "클라우데라 데이터 엔지니어링에서 스파크를 가속하면 데이터 준비 단계에서 분석과 AI 단계로 더 빠르게 나아갈 수 있다"며 "고객들이 속도를 높이면서도 거버넌스와 보안, 운영 일관성을 유지할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.20 19:00장유미 기자

[현장] "AI 승부처는 모델 아닌 추론"…클라우데라, 'AI 팩토리' 승부수

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 '인공지능(AI) 팩토리'를 앞세워 기업용 AI 추론 시장 공략에 속도를 낸다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 학습에서 실제 서비스 운영으로 옮겨가자 데이터 이동 비용과 그래픽처리장치(GPU) 활용 부담을 낮추고, 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 넘나드는 추론 환경을 제공해 고객 확보에 나선다는 전략이다. 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄은 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에서 기업용 AI 시장이 모델 중심에서 시스템 중심으로 이동하고 있다고 진단했다. 리키 CBO는 "2025년까지는 모델 학습이 AI 시장의 중심이었다면, 이제는 모델 주변에 어떤 시스템을 구축하느냐가 중요해지고 있다"며 "기업들은 단순히 모델을 만드는 것이 아니라 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 단계로 이동하고 있다"고 말했다. 특히 그는 AI 투자에서 추론 비중이 빠르게 커지고 있다는 점에 주목했다. 기업들이 대규모 모델을 학습하는 것보다 이미 확보한 모델을 실제 서비스와 업무에 적용하면서 발생하는 비용과 운영 효율을 더 중요하게 보기 시작했다고 설명했다. 이에 클라우데라는 'AI 팩토리'를 핵심 전략으로 제시했다. AI 팩토리는 기업이 보유한 데이터와 인프라를 활용해 AI 모델과 에이전트를 개발·배포하고 실제 업무까지 연결하는 체계를 뜻한다. 리키 CBO는 "AI는 팀 스포츠"라며 "기업이 원하는 인프라와 모델을 선택하면서도 실제 비즈니스 성과까지 연결할 수 있어야 한다"고 강조했다. 클라우데라는 이를 위해 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 기반으로 데이터 패브릭과 AI 추론 서비스, 에이전트 개발 환경 등을 하나의 구조로 묶는다는 구상이다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 엣지 등 여러 환경에서 일관된 방식으로 AI를 운영하는 데 초점을 맞췄다. 특히 데이터 이동을 줄이는 '소버린 인퍼런스'를 주요 기능으로 내세웠다. 기업 데이터를 외부 클라우드로 옮긴 뒤 AI 추론을 실행하는 대신 데이터가 저장된 환경에서 직접 모델을 구동하는 방식이다. 리키 CBO는 "추론을 위해 데이터를 외부로 이동할 필요가 없어야 한다"며 "비용뿐 아니라 위험과 통제 측면에서도 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행하는 것이 중요하다"고 말했다. 이는 AI 활용이 늘면서 데이터 이동 비용과 GPU 사용료가 새로운 부담으로 떠오르고 있기 때문이다. 기업이 대규모 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮길 경우 데이터 전송 비용이 발생하는 데다 AI 사용량이 늘어날수록 추론 비용도 빠르게 증가할 수 있어서다. 이에 클라우데라는 온프레미스 GPU와 퍼블릭 클라우드 자원을 함께 사용할 수 있도록 해 기업이 비용과 보안, 규제 조건에 따라 AI 실행 위치를 선택하도록 지원한다는 방침이다. 리키 CBO는 "기업이 자체 데이터센터에서 모델을 운영해야 하는 경우도 있고 퍼블릭 클라우드를 사용하는 것이 유리한 경우도 있다"며 "중요한 것은 특정 환경에 종속되지 않고 선택권을 갖는 것"이라고 설명했다. 클라우데라는 모델과 AI 엔진에 대한 선택권도 확대한다. 기업마다 선호하는 모델과 데이터 처리 엔진, 에이전트 프레임워크가 다른 만큼 하나의 기술 스택만을 강요하지 않겠다는 전략이다. 또 엔비디아 등 파트너사의 모델과 AI 기술뿐 아니라 기업이 선택한 외부 모델도 플랫폼에서 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 미스트랄AI 등 모델 업체와의 협력도 확대해 기업이 자체 데이터 환경에서 다양한 모델을 사용할 수 있도록 할 계획이다. 리키 CBO는 "기업마다 선호하는 모델과 엔진이 다를 수밖에 없다"며 "클라우데라는 이들을 하나의 마켓플레이스와 플랫폼에서 활용할 수 있도록 선택권을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다"고 말했다. 기업 데이터를 AI가 이해할 수 있는 '컨텍스트'로 전환하는 것도 AI 팩토리의 핵심 요소로 꼽았다. AI 에이전트가 정확한 결과를 내기 위해서는 모델뿐 아니라 기업 내부 데이터와 업무 맥락을 함께 이해해야 한다는 판단에서다. 클라우데라는 이날 '이볼브26' 행사에서 석유·가스 기업 사례를 소개하며 여러 데이터 소스에 흩어진 엔지니어링 자료와 이미지, 센서 정보 등을 AI가 활용할 수 있는 형태로 연결하는 구조도 제시했다. 수십만 개의 이미지와 각종 운영 데이터를 하나의 컨텍스트로 묶어 AI가 특정 설비나 현장의 문제를 분석할 수 있도록 한 것이다. 리키 CBO는 "기업 AI의 성패는 모델만으로 결정되지 않는다"며 "올바른 컨텍스트를 제공해야 높은 품질의 결과를 얻을 수 있다"고 강조했다. 그는 AI 활용에 따른 경제성도 전면에 내세웠다. 이날 발표에선 실제 금융사의 고객확인제도(KYC) 업무 사례를 통해 AI 이용량이 늘어날수록 기존 방식과 비교해 비용을 크게 줄일 수 있다는 분석도 내놨다. 또 자체 추론 서비스를 활용할 경우 일부 환경에서 동일 모델 기준 추론 속도를 최대 40% 높일 수 있다고 설명했다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이고 모델 실행 환경을 최적화해 기업의 전체 AI 운영비용(TCO)을 낮춘다는 전략이다. 리키 CBO는 "AI 경제성은 기업들이 이제 본격적으로 고민하기 시작한 문제"라며 "실험 단계에서는 비용이 크게 보이지 않지만 실제 운영 규모로 확대되면 추론과 인프라 비용이 중요한 문제가 된다"고 말했다. 클라우데라는 기술뿐 아니라 실제 도입 과정에 대한 지원도 강화한다. 이를 위해 단순 플랫폼 공급을 넘어 기업별 AI 활용 사례를 직접 구축하고, 고객사의 데이터와 업무 환경을 이해한 뒤 AI 솔루션을 설계하는 고객 현장 배치형 엔지니어(FDE) 방식의 지원을 확대할 계획이다. 이날 함께 무대에 오른 브라이언 마틴 애브비 최고 AI 제품 책임자는 "AI 도입에서 가장 큰 어려움은 기술 자체가 아니라 문화와 사람"이라며 "기술과 업무 도메인을 동시에 이해하고 조직 내부의 신뢰를 구축할 수 있는 인력이 필요하다"고 설명했다. 클라우데라는 이 같은 고객 맞춤형 지원을 일회성 프로젝트에 그치지 않고 반복 가능한 솔루션으로 확장한다는 계획이다. 또 산업별 AI 블루프린트와 활용 사례를 늘려 기업이 AI 실험에서 실제 운영 단계로 넘어가는 시간도 줄일 방침이다. 리키 CBO는 "기업들은 AI 팩토리를 사는 것이 아니라 결국 비즈니스 성과를 원한다"며 "우리가 해야 할 일은 데이터와 AI 기술을 실제 업무에 연결해 반복 가능한 결과를 만들어내는 것"이라고 강조했다.

2026.08.20 13:20장유미 기자

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