인공지능을 모바일 생태계에 통합하는 것은 기업 IT에 패러다임의 전환을 의미합니다. 하지만 중국 본토에서 애플 기기를 관리하는 기업의 경우, 이러한 전환은 고유한 규제 및 운영상의 복잡성을 수반합니다. 애플 인텔리전스는 기기 내 생산성을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대되지만, 중국의 엄격한 데이터 관리 체계 내에서 이를 도입하려면 다음과 같은 요건을 충족해야 합니다. […]
모든 데이터센터 기업들이 더 빠른 속도로 구축 경쟁을 벌이고 있지만, 누가 실제로 구축할 것인지에 대해서는 논의하는 기업이 적습니다. 현재 수요를 충족할 만큼 기계, 전기, 냉각 및 제어 시스템 분야의 엔지니어와 기술자가 충분하지 않기 때문입니다. 특히 최신 시스템의 경우 문제는 더욱 심각합니다. 액체 냉각, 고밀도 전력 분배, AI 전용 시설 설계는 경험이 풍부한 데이터센터 전문가들에게조차 비교적 새로운 분야입니다.
인공지능 경쟁은 더 이상 누가 가장 강력한 모델을 만들거나 최신 GPU를 확보하느냐에 따라 결정되지 않습니다. 성공 여부는 점점 더 기업들이 인공지능을 구동하는 인프라를 얼마나 빠르게 구축할 수 있느냐에 달려 있습니다. 맥킨지에 따르면, 기업들은 증가하는 수요를 충족하기 위해 2030년까지 전 세계 데이터 센터 인프라에 약 6조 7천억 달러를 투자할 것으로 예상됩니다.
규정을 준수하는 조달 채널을 확보하고, 총 소유 비용을 모델링하고, 제로 트러스트 보안 정책을 수립했습니다. 하지만 많은 조직은 여전히 중요한 문제에 직면해 있습니다. 바로 IT 부서의 수동 개입 없이 직원들에게 기기를 제공하는 것입니다. 중국 본토에서 진정한 제로 터치 배포를 달성하려면 글로벌 표준에서 거의 다루지 않는 특수한 인프라 환경을 극복해야 합니다. Apple Business Manager는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. […]
파트너십 쌍 ByteBridgeRafay의 셀프 서비스 플랫폼과 인프라 구축 전문성을 결합하여 AI 및 클라우드 네이티브 환경을 운영화합니다. 캘리포니아주 서니베일 — 2026년 7월 16일 — ByteBridge글로벌 IT 인프라 솔루션 제공업체인 는 오늘 Rafay Systems의 셀프 서비스 오케스트레이션 및 운영 플랫폼과의 파트너십을 발표하고 Rafay 플랫폼의 공식 리셀러가 되었습니다. 이번 파트너십은 를 기반으로 합니다. ByteBridge데이터 센터, AI 인프라 및 글로벌 서비스 제공 역량 전반에 걸쳐 지속적인 성장을 이어가고 있습니다. […]
수십 년 동안 시설 관리(FM)는 물리적 건물과 동의어였습니다. 주요 관심사는 사람들의 편안함, 청소 서비스, 냉난방 효율, 공간 활용도였습니다. 그러나 2026년을 맞이하며 중요한 변화가 일어나고 있습니다. 서버실, 엣지 노드, 데이터 센터를 사무실 로비처럼 취급하는 것은 더 이상 단순한 운영상의 실수가 아닙니다. […]
인공지능은 데이터센터 인프라를 재편하고 있습니다. GPU 기반 워크로드의 밀도와 전력 소비량이 지속적으로 증가함에 따라, 액체 냉각은 새로운 AI 구축을 계획하거나 기존 시설을 업그레이드하려는 기업에게 중요한 고려 사항이 되었습니다. 그러나 많은 기업이 하드웨어부터 시작하는 실수를 범합니다. "어떤 CDU를 선택해야 할까요?" 또는 "액체 냉각은 어떻게 해야 할까요?"와 같은 질문들이 그 예입니다.
AI 워크로드의 급속한 증가는 전 세계 데이터 센터 인프라 요구 사항을 재편하고 있습니다. 최신 GPU 클러스터는 일반적으로 50kW, 100kW, 심지어 200kW를 초과하는 랙 밀도로 작동합니다. 이러한 열 요구 사항을 충족하기 위해 기존의 공랭식 냉각 방식은 점점 더 한계에 다다르고 있으며, 이로 인해 많은 운영업체가 칩 직접 냉각, 후면 도어 열 교환기, 침수 냉각과 같은 액체 냉각 기술을 도입하고 있습니다. […]
중국에서 사업을 운영하는 다국적 기업의 경우, 애플 기기의 여정은 조달부터 배포까지 매우 세심하게 계획됩니다. 규정을 준수하는 조달을 위해 애플 프리미엄 비즈니스 파트너(APBP)를 활용하고, 원활한 온보딩을 위해 제로 터치 배포(Zero-Touch Deployment)를 구현했을 가능성이 높습니다. 그러나 이러한 철저한 계획은 마지막이자 가장 중요한 단계인 제품 수명 주기 종료(EOL) 관리에서 종종 실패합니다. 중국의 복잡한 운영 환경에서 EOL 관리가 제대로 이루어지지 않으면 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.
인공지능(AI)이 인프라 요구 사항을 재편하고 있습니다. 인공지능의 기하급수적인 성장은 디지털 환경을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 기업들은 지속적인 모델 학습 및 추론에 최적화된 대규모 AI 컴퓨팅 환경을 빠르게 구축하고 있습니다. 이러한 변화는 기존의 중앙 집중식 학습 환경을 훨씬 뛰어넘는 인프라 수요를 창출하는 "AI 팩토리"의 등장으로 이어졌습니다. 결과적으로 데이터 센터 인프라는 진화해야 합니다. […]
