"AI 성패는 인프라에 달렸다"…오라클, OCI로 '현장 적용' 승부수
생성형 인공지능(AI)이 산업 전반으로 확산되면서 기업들의 관심은 어떤 모델을 쓰느냐에서 어떻게 운영해 성과를 내느냐로 이동하고 있다. 하지만 초고성능 컴퓨팅과 초저지연 네트워크, 대규모 데이터 처리 역량이 뒷받침되지 않으면 AI는 개념검증(PoC)을 넘어 실제 비즈니스 혁신으로 이어지기 어렵다는 지적이 나온다. 15일 오라클은 이같은 흐름 속에서 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)'를 AI 최적화 인프라로 제시했다. 생성형 AI 확산으로 기업 환경에서 고성능 인프라 수요가 커지는 점에 주목하며 AI 전환이 실제 운영 단계로 넘어가기 위한 기반을 강화한다는 전략이다. OCI는 고성능·보안·데이터 통합을 모두 갖춘 엔터프라이즈급 AI 플랫폼으로, 단순 클라우드 인프라를 넘어 성공적인 AI 전환·운영을 지원하는 핵심 인프라로 주목받고 있다. 오라클은 기업이 PoC 단계를 넘어 실제 성과(ROI)를 내는 AI를 구현하도록 앞장선다는 목표다. "모델만으론 부족"…데이터·AI·애플리케이션 연결이 경쟁력 오라클은 AI 시대 경쟁력은 모델이 아닌 운영 가능한 구조에 있다고 강조한다. 기업이 AI 도입을 성공시키려면 내부 데이터가 AI 모델로 이어지고 다시 실사용 애플리케이션에 즉시 반영되는 흐름이 필요하다는 것이다. 이에 오라클은 OCI로 ▲퓨전 애플리케이션 ▲자율운영 데이터베이스(DB) ▲데이터 플랫폼 ▲OCI 생성형 AI 등을 단일 플랫폼으로 연결해 데이터·AI·애플리케이션이 이어지는 엔드투엔드 구조를 제공한다. 이같은 통합 구조로 AI 활용 가속화 핵심인 데이터를 AI에 가져오는 속도를 빠르게 하고 운영 효율과 적용 속도를 높인다는 구상이다. 기업이 생성형 AI를 본격 확산하려면 성능 못지않게 보안과 규제 대응도 중요하다. 금융·공공 등 규제 산업에서는 데이터 이동 과정에서 발생할 수 있는 유출 위험, 주권 이슈, 거버넌스 문제가 AI 도입 속도를 제한할 수 있다는 분석이 나온다. 오라클 OCI는 ▲고객 데이터를 모델 학습에 사용하지 않는 정책 ▲데이터 레지던시 100% 준수 ▲정부·금융권을 위한 전용 리전 ▲멀티 클라우드 및 고객 전용 클라우드 배포 등을 지원한다. 이처럼 보안이 해결된 상태에서 기업이 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 설계됐다는 점을 전면에 내세우고 있다. "PoC는 끝났다"…현장에서 바로 쓰는 AI로 생성형 AI 경쟁의 주요 관건으로는 비용이 꼽힌다. 기업들이 AI를 PoC가 아니라 상시 운영 체계로 확대할수록 그래픽처리장치(GPU)·스토리지·네트워크 비용 부담이 커지고 결국 비용 효율이 AI 확산 속도를 좌우할 수 있는 상황이다. 오라클은 이를 해결할 인프라로 'OCI 슈퍼클러스터'를 제시한다. 생성형 AI 시대에 요구되는 GPU 클러스터링 구조와 초저지연 네트워크, 페타바이트(PB)급 스토리지를 기본으로 제공하는 전략이다. 회사에 따르면 이는 동일 사양 기준 타 클라우드 대비 30~60% 비용 절감이 가능한 것으로 나타났다. 오라클은 AI 전략 무게중심이 이제 PoC 성공 여부가 아니라 현장 성과로 이동하고 있다고 진단했다. OCI 기반 AI를 통해 실제 기업 현장에서 즉시 성과를 낼 수 있도록 지원한다는 목표다. 최근 OCI는 업무 자동화, 문서 요약·검색, 다국어 콘텐츠 생성, 챗봇·고객서비스 고도화, 제조·유통·금융 시나리오 최적화 등 다양한 분야에 빠르게 적용되고 있다. 오라클은 "AI 시대 승패는 고성능 인프라와 데이터·애플리케이션을 잇는 통합 구조 위에서 결정된다"며 "OCI는 기업이 생성형 AI를 PoC 수준을 넘어 실전 비즈니스 반영 단계까지 실행할 수 있게 하는 핵심 기반"이라고 강조했다.
