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. […]
데이터 센터는 점점 더 스마트해지고 있지만, 동시에 무게도 늘어나고 있습니다. AI가 워크로드 관리와 에너지 사용 방식을 혁신하고 있지만, 서버를 직접 옮기는 물리적 작업은 사라지지 않았습니다. 오히려 더욱 중요해졌습니다. 물리적 취급이 여전히 중요한 이유 솔직히 말해, 어떤 알고리즘도 54kg(120파운드)짜리 서버를 지상 6미터(20피트) 높이의 랙에 올릴 수는 없습니다. 그 작업은 여전히 물리적인 작업자가 담당합니다. […]
인공지능 시대는 전례 없는 컴퓨팅 성능을 가져왔지만, 그와 함께 전례 없는 발열 문제도 야기했습니다. 최신 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드는 서버 밀도를 기존 공랭식으로는 감당할 수 없는 수준까지 끌어올리고 있습니다. 업계는 중요한 전환점에 서 있으며, 액체 냉각은 미래지향적인 개념에서 빠르게 현실적인 기술로 발전해 왔습니다. […]
일본의 디지털 인프라 환경이 지각변동을 겪고 있습니다. 일본이 글로벌 AI 허브로 자리매김하기 위해 적극적으로 나서면서, 도쿄와 오사카의 데이터 센터들은 차세대 고성능 컴퓨팅을 수용하기 위한 경쟁을 벌이고 있습니다. 그러나 이러한 급속한 확장은 강력한 구조적 장벽에 직면해 있습니다. 바로 인공지능 시대에 인간 노동력이 지닌 물리적 한계입니다. […]
GPUaaS 시장은 더 이상 틈새시장이 아닙니다. 전 세계적인 필수 서비스로 자리매김하고 있습니다. 2030년까지 연평균 28.78%의 성장률을 기록하며 28.7억 달러 규모에 이를 것으로 예상되는 이 시장은 네오클라우드(Neocloud)의 중요성을 더욱 부각하는 인프라 혁신을 보여주고 있습니다. 하지만 이러한 변화는 단순한 수치적 의미를 넘어, AI 인프라 구축, 접근, 확장의 근본적인 변화를 예고합니다. "컴퓨팅 파워 과잉" 문제를 해결하는 것은 바로 이러한 혁신의 일환입니다. […]
2026년 3월은 글로벌 인프라에 있어 위태로운 전환점이 될 것입니다. 미국과 이란 간의 긴장이 고조됨에 따라 중동은 다시 한번 지정학적 불안정의 중심에 서게 되었습니다. 이 지역의 데이터 센터 운영업체, 그리고 중동의 연결성에 의존하는 전 세계 기업들에게 있어 그 영향은 즉각적이고 심각합니다. 변동성이 큰 유가는 에너지 공급에 부담을 주고 있습니다. […]
데이터 센터의 다양성, 형평성, 포용성(DEI) 관련 논의에서는 채용 과정과 문화적 이니셔티브에 초점이 맞춰지는 경우가 많지만, 일상 업무에 영향을 미치는 물리적 도구는 간과되는 경우가 많습니다. 특수 리프팅 장비(전동 가위형 리프트, 높이 조절 플랫폼, 전동 호이스트)는 운영상의 포용성을 조용히 혁신하고 있습니다. 이러한 솔루션은 불필요한 물리적 장벽을 제거함으로써 고령 전문가와 신경다양성을 가진 직원이 업무에 온전히 기여할 수 있도록 지원하여 DEI를 이상적인 목표에서 실질적인 인프라로 전환시키고 있습니다. 35% 이상의 직원이 […]
인공지능의 숨겨진 비용 인공지능은 엄청난 속도로 산업을 혁신하고 있지만, 그 발전은 이사회에서 거의 논의되지 않는 자원, 바로 전력에 달려 있습니다. 대규모 AI 모델 하나를 학습시키는 데 드는 전력량은 미국 가정 100곳이 1년 동안 사용하는 전력량과 맞먹을 수 있습니다. 생성형 AI가 전 세계적으로 확산됨에 따라, 이러한 디지털 혁신의 물리적 기반인 데이터 센터는 더욱 큰 부담이 되고 있습니다. […]
대부분의 IT 책임자들이 데이터 센터 비용 절감을 생각할 때, 전력 및 냉각 시스템에 가장 먼저 주목합니다. 실제로 에너지 비용은 운영 비용의 최대 40%를 차지할 수 있기 때문입니다. 하지만 가장 큰 비용 절감 효과가 냉난방 시스템이 아닌 데이터 워크플로에 숨겨져 있다면 어떨까요? 실제로 과도하게 사용된 스토리지, 유휴 컴퓨팅 용량, 비효율적인 데이터 이동은 눈에 띄지 않게 데이터 센터 운영 비용을 낭비하게 만듭니다.
AI 워크로드가 규모와 복잡성 면에서 점점 더 커짐에 따라, 특히 수만 개의 GPU를 사용하는 대규모 언어 모델 학습 실행과 같은 경우, 기존 데이터 센터 관리 도구는 심각하게 부족한 실정입니다. 안정적인 엔터프라이즈 애플리케이션에 맞춰 설계된 이러한 기존 시스템은 현대 AI 인프라의 변동성, 급증하는 트래픽, 그리고 고도로 상호 의존적인 특성을 처리할 민첩성이 부족합니다. 해결책은 무엇일까요? 바로 AI를 활용하여 관리하는 것입니다. […]
