[디지털투데이 AI리포터] 인공지능(AI) 환경이 다중 에이전트·다중 모델 체제로 확장되면서, 기업들이 특정 공급자에 묶이지 않는 유연한 인프라 전략으로 이동하고 있다. 산업마다 필요한 모델과 아키텍처가 다른 만큼, 범용 스택보다 선택권과 특화 역량이 더 중요해지고 있다는 분석이다.

23일(현지시간) 실리콘앵글에 따르면 DD 다스굽타(DD Dasgupta) 에퀴닉스 제품 마케팅 부사장은 "금융서비스가 원하는 모델은 유통이나 헬스케어와 다르다"라며 "기업들은 기술 선택의 유연성과 전문성을 중시하고 있다"라고 말했다. 그는 최근 엔비디아 GTC 행사에서 기업 AI 인프라가 중앙집중형에서 분산형으로 이동하고 있다고 진단했다.

배경에는 데이터의 분산이 있다. 데이터가 클라우드와 엣지에 흩어져 있는 만큼, 이를 한 곳으로 모으기보다 모델과 추론 기능을 데이터가 있는 곳으로 보내는 편이 더 효율적이라는 것이다. 다스굽타 부사장은 이른바 '데이터 중력' 현상을 언급하며, 이런 흐름이 분산형 아키텍처와 분산 지능의 부상을 이끌고 있다고 설명했다.

그는 AI의 실질적 비즈니스 가치는 모델 훈련보다 추론 단계에서 커진다고 봤다. 기업이 의사결정이 이뤄지는 순간 AI를 적용해야 경쟁 우위를 만들 수 있다는 의미다. 특히 전 세계 데이터의 상당수가 엣지에서 생성되는 만큼, AI 역시 중앙 데이터센터보다 엣지에 더 가까워질 수밖에 없다고 강조했다.

에퀴닉스는 이런 수요에 대응하기 위해 '분산형 AI 허브'를 앞세우고 있다. 이 설루션은 분산된 환경에서 데이터, 모델, 인프라를 더 쉽게 연결하도록 설계됐으며, AI 추론에 필요한 연결 복잡도를 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다. 동시에 보안과 데이터 주권 같은 기존 핵심 요건도 함께 강화해야 한다는 게 회사 측 설명이다.

결국 기업들이 분산형·에이전트형 AI로 이동할수록 인프라는 유연성과 민첩성만으로는 부족하다. 산업별, 사용 사례별 요구에 맞춰 더 정교하게 특화된 구조를 제공해야 한다. 다스굽타 부사장은 "인프라의 역할은 애플리케이션을 반영하는 것"이라며, 기업들이 점점 더 자사 업무에 맞춘 통합형 설루션을 원하게 될 것이라고 내다봤다.

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