AI 혁신은 분산 인프라에서 시작됩니다

지난 몇 년 동안 선도적인 기업들은 대규모 언어 모델이나 에이전트 AI와 같은 첨단 기술이 가진 잠재력과 가능성을 엿보아 왔습니다. 귀사가 그중 한 기업이라면, 역시 AI 도입을 가속화하는 방법을 계획하고 있을 것입니다. 오늘날 새롭게 등장하는 AI 활용 사례들은 단순히 이 기술이 진화한 수준이 아닙니다. 우리가 보고 있는 것은 거의 혁명적이라고 할 수 있습니다. 이러한 사례들은 의사결정 방식, 제품 제작 방식, 기업의 경쟁 방식을 바꾸고 있습니다.

AI는 또한 인프라의 역할을 재정의하고 있습니다. 기존 IT에 비해 AI 워크로드는 훨씬 더 많은 전력, 더 짧은 지연 시간, 더 원활한 생태계 접근성을 요구합니다. 그러므로 기존 데이터센터의 기능을 몇 가지 업그레이드하는 것만으로는 해당 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 단일 클라우드 접근 방식은 벤더에 대한 종속성, 성능 저하, 높은 이탈 수수료로 이어질 뿐입니다.

AI 인프라는 점점 더 분산되는 데이터 소스를 지원해야 합니다. Gartner®에 의하면:

“2028년까지 기업에서 관리하는 데이터의 50% 이상이 데이터센터나 클라우드 외부에서 생성되고 처리될 것으로 예상되는데, 이는 2024년 25%에 비해 크게 증가한 수치입니다.”[1]

AI 워크로드가 최상의 성능을 발휘하는 모든 위치에서 실행될 수 있도록 하려면 다음을 포함하는 분산 인프라가 필요합니다.

• 학습 워크로드를 위한 첨단 컴퓨팅 용량을 갖추고 있는 전 세계적으로 분산된 고성능 데이터센터
• 저지연 추론을 위한 데이터 소스에 가까운 엣지 인프라
• 분산된 데이터를 빠르고 안전하게 이동하기 위한 상호연결 기능

귀사가 다양한 파트너사 생태계와 연결하는 능력은 AI 전략을 추진하는 데 필요한 역량과 제공되는 서비스를 이용하기 위해 매우 중요합니다.

기업 역사상 이처럼 거대한 변혁의 순간을 맞이하게 되었다는 것에 두려움이 느껴질 수 있지만, 이러한 기회의 범위는 매우 흥미진진한 매력을 가지고 있기도 합니다. 이 AI 기회를 활용하기 위해 귀사가 고려해야 할 몇 가지 요소를 자세히 살펴보겠습니다.

인프라 중립성은 데이터 및 워크로드 이동성을 지원합니다.

AI를 위한 분산 인프라를 최적화하려면 벤더에 종속되는 위험을 제거하고 귀사가 직접 제어할 수 있는 중립적인 인프라 플랫폼에 배포해야 합니다. 자유롭게 다양한 파트너사를 선택하면서 귀사의 AI 전략에 맞는 적절한 기술 조합을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 유연하고 확장 가능한 멀티클라우드 네트워킹을 통해 여러 클라우드 공급자의 AI 인프라와 서비스를 이용할 수 있습니다. 멀티클라우드가 표준이 되어가는 시대에 이는 매우 중요합니다. IDC의 기사:

“2028년까지 새로 개발되는 애플리케이션의 90% 이상이 플랫폼 제공 기능을 활용하고 보다 혁신적인 솔루션을 제공하도록 설계되어 멀티클라우드 지원이 가능할 것입니다.”[2]

중립적인 인프라 기반에서 귀사는 기존 파트너사와 새로운 파트너사 모두를 선택할 수 있습니다.

• 기존 하드웨어 공급업체나 클라우드 등 귀사가 이미 알고 있고 신뢰하는 벤더가 있는 경우, 기존 사업 관계를 포기하거나 이전에 배포된 데이터나 워크로드를 폐기할 필요가 없습니다.
• 귀사의 기술 포트폴리오의 빈틈을 메우고 새로운 역량을 활용하려면 기존 파트너십을 새로운 GPUaaS(GPU as a Service) 공급자, 전문 SaaS 공급자 및 네오클라우드와 연결할 수 있습니다.

귀사가 어떤 파트너사를 선택하든 다양한 곳의 서비스를 연결해 AI를 위한 전체적이고 상호연결된 기반을 마련할 수 있습니다. 귀사의 데이터는 분산된 AI 워크로드를 지원하기 위해 여러 위치들 간에 빠르게 이동합니다. 또한, 귀사의 AI 운영을 미래에 대비하게 할 수 있습니다. AI 환경이 변화하고 새로운 공급자와 모델이 등장함에 따라 귀사의 인프라도 이에 맞춰 진화할 수 있습니다.

Equinix와 같은 공급자 중립적 코로케이션 공급자는 분산형 AI 인프라에 필요한 플랫폼을 제공함으로써 데이터센터에서 수천 개의 파트너사와 고객사를 함께 모아줍니다. 그리고 해당 데이터센터가 상호연결된 글로벌 플랫폼의 일부인 경우, 전 세계의 AI 인프라를 연결하는 동시에 파트너사가 어디에 있든 연결할 수 있습니다.

데이터 개인정보 보호 기능은 성능 저하와 관련이 없습니다

중립적인 인프라 플랫폼은 유연성을 최적화할 뿐만 아니라 데이터 개인정보 보호 및 주권 요구 사항을 충족하는 데 더 나은 입지를 귀사에게 제공합니다. 전 세계적으로 귀사의 AI 전략을 확장하게 되면 여러 국가의 다양한 규제 요건에 직면하게 될 것을 예상할 수 있으므로, 데이터 개인정보 보호는 타협할 수 없는 필수 사항입니다.

Gartner에 따르면, “현재의 데이터 거버넌스 관행은 너무 경직되어 있고 비즈니스 맥락에 무감각한 경우가 많습니다. 예를 들어 2027년까지 기업의 60%는 일관성 없는 데이터 거버넌스 프레임워크로 인해 AI 활용 사례의 예상 가치를 실현하지 못하게 될 것입니다.”[3] 하지만 분산 인프라에 대한 올바른 접근 방식을 사용하면 귀사의 데이터가 처리되는 위치와 관리 방법을 제어할 수 있습니다. 데이터 주권 요구 사항을 충족하기 위해 특정 위치에 민간 인프라를 구축하고 특정 데이터 세트가 규정된 경계 내에 유지되도록 하는 방법 등이 여기에 포함됩니다.

귀사의 전략에 클라우드 서비스가 필요한 경우 클라우드 온램프를 사용하면 원하는 조건에 따라 데이터를 이동할 수 있습니다. 즉, 특정 목적을 위해 선택된 데이터 세트만 전송하고, 해당 데이터 세트의 사본을 브라이빗 인프라에 보관하는 것을 의미합니다. 이렇게 하면 귀사의 데이터가 귀사의 통제 하에 유지되고 귀사가 지정한 곳으로만 이동하도록 할 수 있습니다.

클라우드 온램프는 전용 브라이빗 상호연결을 사용하므로 공용 인터넷과 그에 따른 개인정보 보호 문제를 피할 수 있습니다. 어떤 개인 암호화 기능의 경우 성능을 저하시키기도 하지만, Equinix Fabric®과 같은 상호연결 솔루션은 성능 손상 없이 개인정보를 보호할 수 있습니다. 이들은 공용 인터넷보다 더 나은 성능으로 분산형 AI에 대한 브라이빗 연결 서비스를 제공합니다.

성능의 손상 없는 개인정보 보호 기능은 매우 중요합니다. 많은 기업이 GPU에 수백만 달러를 투자하고 있으며, AI-ready 하드웨어는 이를 연결하는 네트워킹의 성능만큼만 기능을 발휘할 수 있기 때문입니다. Gartner에 따르면, “2023년 이후로 GPU는 AI 모델의 훈련과 개발을 주도해 왔습니다. 2025년 그들의 수익은 27% 증가한 510억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.”[4] 회사가 이미 투자한 것을 낭비하지 않도록 하것이 중요합니다. 네트워크 지연으로 인해 GPU가 최상의 성능을 발휘하지 못하는 경우가 있을 수 있습니다. 네트워크 트래픽으로 인해 지연이 발생하면 GPU는 데이터를 처리하기 전에 데이터가 도착할 때까지 기다려야 하므로 활용률이 낮아집니다. 네트워크를 최적화하면 기업이 이미 보유한 GPU를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이유 때문에 상호연결은 AI-ready 데이터센터의 백본 역할을 합니다.

광범위한 파트너사 생태계와 인사이트를 공유하세요

AI 생태계 파트너사의 범위는 빠르게 확장되고 있습니다. 이 범위에는 광범위한 인프라 서비스 공급자와 AI 데이터 및 모델 공급자도 포함됩니다. 파트너사와 데이터를 교환하려면 저지연 연결과 엄격한 데이터 개인정보 보호 기능이 필요합니다. 이 두 가지 요소는 모두 연합 AI와 같은 고급 활용 사례를 구현하는 데 필수적입니다.

연합 AI를 통해 파트너는 자체 모델을 로컬에서 학습한 다음 모델 가중치를 집계하여 공유 글로벌 모델을 형성합니다. 예를 들어, 항공사는 다양한 항공기 구성품의 원격 측정 데이터를 기반으로 인사이트를 수집하고 이를 서로 공유할 수 있습니다. 이를 통해 항공기 부품이 고장 나는 원인, 고장이 발생할 가능성이 높은 시기, 고장을 피하기 위해 사전 예방 조치를 취하는 방법 등을 더 잘 이해하게 될 수 있습니다. 항공사들은 원시 데이터 세트를 공유하지 않고도 이를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 각 파트너사가 이동시켜야 하는 데이터 양이 획기적으로 줄어듭니다. 데이터 이동량이 줄어들면 성능은 높아지고 비용은 낮아집니다.

모든 파트너사가 위험을 감수함 없이 모델 집계 지점에 연결해야 하므로 중립적인 플랫폼에서 공유 인프라를 호스팅하는 것이 가장 좋습니다. 또한, 이미 강력한 파트너사 생태계가 있는 곳에서 연합 AI를 호스팅하면 지연 시간을 줄이는 데 도움이 되고, 상호연결 서비스를 통해 파트너사들이 서로 빠르고 안전하게 연결할 수 있습니다. Equinix 데이터센터는 이러한 모든 측면에 적합한 솔루션입니다.

바로 지금 분산형 AI 인프라 구축을 시작하세요

AI의 미래는 분산화에 달려 있습니다. 지금이야 말로 바로 변화의 시간입니다. 그리고 Equinix는 이러한 미래가 구축될 수 있는 기반을 제공합니다.

Equinix 생태계에는 10,000개가 넘는 기업과 서비스 공급자가 있습니다. 귀사가 AI 전략을 추진하기 위해 어떤 기업과 협력하기를 원하든, 그것이 데이터를 공유하는 비즈니스 파트너이든, 확장 가능하고 유연한 인프라를 제공하는 서비스 공급자이든, Equinix에서 그들을 만나게 될 가능성이 매우 높습니다.

분산형 AI가 요구하는 글로벌 도달 범위를 제공하는 기업은 Equinix뿐입니다. 당사는 전 세계 76개 전략적 시장에 걸쳐 270개 이상의 AI-ready 데이터센터를 보유하고 있습니다. 전 세계 인터넷 사용자의 90%가 Equinix의 연결을 통해 10밀리초 이내에 접속할 수 있으므로, 당사는 공용 인터넷으로는 부족한 실시간 AI 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

또한, 당사의 서비스형 네트워크 솔루션인 Equinix Fabric을 사용하면 전 세계 각지의 파트너사와 필요에 따라 연결할 수 있습니다. AI 전략이 계속 발전함에 따라 필요한 곳 어디에나 새로운 분산 인프라를 구축하고 가상 연결을 설정하여 해당 위치 간의 데이터와 워크로드 흐름을 보장할 수 있습니다.

Equinix Indicator를 읽고 업계 전문가들이 분산형 AI 인프라에 대해 어떻게 설명하고 있는지, 그리고 기업이 오늘부터 어떻게 배포를 시작할 수 있는지 알아보세요.

[1] Gartner, Modernize File Storage Data Services with Hybrid Cloud, by Julia Palmer and Vishesh Divya, 2024년 9월.

[2] IDC, IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions, #US52640724, 2024년 10월.

[3] Gartner Insights, Enhance Your Roadmap for Data and Analytics Governance, 2025년.

[4] Gartner Press Release, Gartner Forecasts Worldwide Semiconductor Revenue to Grow 14% in 2025, 2024년 10월 28일.

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