NVIDIA, AI 플랫폼 설계와 기업 적용 전략 소개

NVIDIA의 AI 및 머신 러닝 IT 부사장인 라마 아키라주가 기업의 AI 성공을 위한 기반 구축 방법에 대해 설명했습니다. 다양한 산업 분야에서 기업들은 문제 해결 방식과 비즈니스 프로세스를 재정의하기 위해 AI를 탐구하고 있지만, 이러한 노력이 성공하려면 적절한 인프라가 필요합니다. AI 팩토리 같은 인프라는 기업들이 데이터를 토큰과 결과로 변환할 수 있도록 돕습니다. 아키라주는 20년 넘는 경험을 바탕으로 AI의 발전 단계를 설명했습니다. 지각 AI에서 생성 AI, 그리고 제어 AI까지의 변화를 강조하며, 이는 시스템이 독립적으로 추론, 계획, 행동할 수 있게 해줍니다. 물리 AI 역시 자율적인 기계가 실제 세계에서 작동할 수 있도록 지원합니다. 특히, 지각 AI에서 생성 AI로의 변화는 약 30년이 걸렸지만, 생성 AI에서 제어 AI로의 변화는 불과 2년 만에 이루어졌다는 점을 지적했습니다. 또한, AI가 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 바꾸고 있다고 강조했습니다. "AI를 새로운 개발 스택의 층으로 취급해야 합니다. 이것은 우리가 소프트웨어를 작성하는 방식을 완전히 재구성하고 있습니다,"라고 아키라주는 말했습니다. 제어 AI 플랫폼 설계와 구축에 있어 AI 플랫폼 아키텍트의 역할이 중요하다고도 설명했습니다. 기업의 AI 구현은 데이터 수집 파이프라인, 벡터 데이터베이스, 보안 제어, 평가 프레임워크 등의 복잡한 스택을 필요로 하며, 플랫폼 아키텍트들은 전략적인 비즈니스 비전과 기술적 실행 사이의 다리를 역할합니다. 미래의 AI 인프라를 형성할 세 가지 주요 트렌드도 소개했습니다. 첫째, 특화된 AI 아키텍처가 기업 시스템에 원활하게 통합될 것입니다. 둘째, 특정 사용 사례에 최적화된 도메인별 모델과 하드웨어의 등장이 예상됩니다. 셋째, 더욱 자율적인 제어 AI 시스템들이 고도의 메모리와 컨텍스트 관리가 요구될 것입니다. NVIDIA의 AI 팟캐스트에 출연한 아키라주는 그녀의 팀이 어떻게 기업용 AI 플랫폼, 챗봇, 코파일럿을 구축하는지 설명했습니다. 시간 초과 없이 데이터를 처리하고, 다양한 비즈니스 요구사항에 맞는 AI 솔루션을 제공하는 것이 그녀의 팀의 목표입니다. AI의 가속화된 진화와 관련해, 아키라주는 지각 AI, 생성 AI, 제어 AI, 물리 AI의 각 단계를 설명하며, 이들 기술이 어떻게 서로 연결되어 발전하고 있는지를 강조했습니다. 그녀는 특히 생성 AI에서 제어 AI로의 급격한 변화를 언급하며, 이는 기업들이 AI를 활용하는 방식에 큰 영향을 미쳤다고 설명했습니다. 기업 환경에서 AI를 구현하기 위해서는 포괄적인 스택이 필수적이라는 점을 강조했습니다. 데이터를 수집하고, 저장하며, 보안을 유지하고, 성능을 평가하는 복잡한 과정이 필요하며, 이를 효과적으로 관리하기 위해서는 전문적인 플랫폼 아키텍트의 역할이 중요합니다. 아키라주가 제시한 미래의 AI 인프라 트렌드는 기업들에게 많은 영감을 줍니다. 특화된 AI 아키텍처의 통합, 도메인별 모델과 하드웨어의 등장, 그리고 자율적인 제어 AI 시스템의 발전은 AI 기술이 기업에 어떻게 적용될지에 대한 새로운 시각을 제공합니다. NVIDIA의 자카브 리버만은 AI를 기업에 도입하는 방법에 대해 더 깊이 있게 설명합니다. Isomorphic Labs는 AI를 활용한 약물 개발 방법을 재구성하고 있으며, 생명과학을 정보 처리 시스템으로 보는 새로운 접근 방식을 채택했습니다. 또한, Inworld AI의 크리스 코버트는 고급 지각과 인지 능력을 갖춘 AI 에이전트가 게임부터 의료까지 다양한 산업에서 디지털 경험을 더욱 동적이고 개인화된 방식으로 만들어내는 방법을 논합니다. industy 인사이더와 회사 프로필 등에 따르면, 아키라주의 견해는 AI 기술의 발전과 기업 적용에 있어 중요한 지침을 제공하고 있습니다. NVIDIA는 AI 기술의 혁신을 선도하며, 기업들이 AI를 성공적으로 도입할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 트렌드는 기업들이 AI를 더 효율적으로 활용할 수 있도록 하는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.