AI 인프라스트럭처 안내

먼저, AI에 왜 별도의 컴퓨팅 인프라가 필요할까요? AI 애플리케이션은 데이터를 처리하고 컴퓨팅 자원을 사용하는 방식이 기존 앱과 근본적으로 다릅니다. 기존 IT 시스템은 AI와 ML 워크로드의 특별한 요구를 충족하도록 설계되지 않았습니다.

AI 요구를 충족하려면 AI 수명 주기에 맞춘 특화된 인프라가 필요하지만, 이런 요구가 AI와 ML 투자 성장에 제약을 주지는 않고 있습니다. F5 2025 애플리케이션 전략 보고서에 따르면, 응답한 조직의 96%가 이미 AI 모델을 배포하고 있습니다. 또한, 맥킨지의 AI 현황 조사 응답자 중 71%는 자신들의 조직이 비즈니스 기능에서 생성형 AI를 꾸준히 활용하고 있다고 밝혔습니다.

AI는 막대한 연산 능력을 필요로 합니다: AI 작업 부하는 거대한 데이터 양을 실시간으로 소비하고 생성합니다. 예를 들어, 생성 AI 애플리케이션을 지원하는 딥러닝 모델(LLM)을 훈련할 때는 수백만 개의 매개변수와 복잡한 수학 연산이 요구됩니다. 생성 AI 인프라는 전문화된 고처리량 프로세서, 확장 가능하며 빠른 접근이 가능한 스토리지, 지연 시간이 낮은 메모리 접근, 고대역폭 네트워크를 갖춰야 합니다.

이 인프라는 AI 파이프라인의 각 단계에서 AI 애플리케이션의 모든 핵심 요소를 지원하며, 프로세스 전반에 걸쳐 성능, 확장성, 그리고 즉각적인 대응 능력을 보장합니다. 우리는 AI 모델에 데이터를 제공하기 위한 수집 과정, 즉 데이터 수집에서부터 시작합니다. 이 단계에서는 고속 데이터 스트림을 효율적으로 처리하기 위해 안정적인 트래픽 관리와 충분한 대역폭이 필요합니다.

데이터가 수집되면, 모델 학습은 학습 데이터셋을 활용해 새로운 AI 모델을 반복적으로 만들어내는 과정입니다. 인프라는 특정 작업을 수행하면서도 높은 정확도를 구현할 수 있도록 강력한 컴퓨팅 성능을 제공해야 합니다. 추론 단계에서는 프론트엔드 애플리케이션이 학습된 AI 모델과 실시간으로 상호작용합니다. 애플리케이션이 모델에 입력을 보내면, 모델이 요청을 처리해 결과를 반환합니다.  

에이전트 시스템은 AI가 데이터를 처리하고 요청에 응답하는 수준을 넘어, 인간의 개입 없이 능동적으로 행동하게 합니다. 에이전트 AI를 지원하려면 정교한 오케스트레이션과 실시간 의사결정 능력이 필요합니다.

많은 AI 애플리케이션이 엣지에서 작동하며 센서, 카메라, 산업 기계 같은 IoT 장치에서 분석과 자동화를 가능하게 합니다. 이러한 실시간 사례는 데이터 소스에 가까운 저지연 분산 처리에 최적화된 인프라를 필요로 합니다.

AI 인프라와 IT 인프라의 차이점은 무엇인가요? AI 인프라는 특화된 하드웨어와 데이터 플랫폼을 활용해 가속화된 컴퓨팅을 제공하며, AI 워크로드의 높은 계산 요구를 지원합니다. 예를 들어, 일반적인 작업을 처리하는 표준 IT 시스템의 중앙처리장치(CPU) 대신 병렬 처리에 최적화된 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용합니다.

AI 인프라 솔루션은 AI 모델 개발, 학습, 배포에 필수적인 머신러닝 라이브러리와 프레임워크 등 전용 소프트웨어도 포함합니다. 이 도구들은 주로 엔터프라이즈 애플리케이션과 데이터 관리에 집중한 기존 IT 스택에서는 드물게 접할 수 있습니다.

AI 인프라 스택을 흔히 AI 공장이라 부릅니다. 이는 반복적이고 대체로 자동화된 과정들이 제품을 만들어 내는 전통적인 제조 공장과 같은 개념입니다. 다만 AI 공장에서 만들어내는 제품은 ‘지능’입니다. NVIDIA 창립자이자 CEO인 젠슨 황의 말을 빌리자면, “AI는 이제 인프라이고, 이 인프라는 인터넷이나 전기처럼 공장이 필요합니다. 우리가 오늘날 구축하는 바로 그런 공장입니다. 과거의 단순한 데이터 센터와는 다릅니다. 에너지를 투입하면 놀라운 가치를 창출해냅니다...”

AI와 ML 워크로드를 효과적으로 지원하려면, 조직에서는 전문화된 컴퓨팅, 스토리지, 소프트웨어 역량을 갖춘 맞춤형 AI 팩토리 인프라 아키텍처를 활용해야 합니다.

이러한 컴퓨팅 리소스에는 다음이 포함됩니다:

• GPU. AI 인프라의 핵심인 GPU는 병렬 처리 능력을 제공해 복잡한 AI 모델의 학습과 실행에 꼭 필요합니다. 수천 개의 코어가 동시에 여러 작업을 처리해 성능을 크게 높입니다. NVIDIA는 AI 인프라용 GPU 공급업체 중 가장 많이 선택받는 회사입니다.
• TPU(텐서 처리 장치). Google이 개발한 TPU는 머신러닝과 딥러닝 작업에 최적화된 AI 가속기입니다. 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공해 대규모 AI 애플리케이션의 학습과 추론에 최적입니다.

데이터 저장 및 처리 리소스는 다음과 같습니다:

• 확장 가능한 스토리지 솔루션입니다. AI 모델은 방대한 학습 데이터를 필요로 하기에, AI 인프라를 구축하려면 데이터 저장이 핵심입니다. 클라우드 기반 또는 온프레미스 데이터베이스, 데이터 레이크, 분산 파일 시스템이 AI 워크플로에 활용되는 데이터의 규모, 다양성, 속도를 모두 효과적으로 지원할 수 있어야 합니다.
• 데이터 처리 프레임워크. AI 용 데이터를 준비하려면 데이터 세트를 자동으로 필터링하고 정리해야 합니다. Pandas, NumPy, SciPy 같은 도구가 일반적인 데이터 준비 작업을 자동화해 과정을 훨씬 간편하게 만듭니다.

머신 러닝 소프트웨어 리소스를 제공합니다:

• 머신 러닝 라이브러리와 프레임워크. 이 사전 구축된 툴킷으로 AI 모델 설계, 학습, 배포 과정을 훨씬 쉽게 만듭니다. TensorFlow와 PyTorch 같은 프레임워크는 재사용 가능한 구성 요소와 최적화된 알고리즘을 제공해 개발 속도를 높이고 복잡도를 줄입니다.
• 머신러닝 운영(MLOps) 플랫폼 MLOps 도구는 머신러닝 작업을 자동화하고 데이터 수집부터 모델 학습, 검증, 배포, 문제 해결, 모니터링까지 전체 모델 라이프사이클을 지원합니다.

위 AI 팩토리 인프라 솔루션은 AI 애플리케이션의 개발, 배포, 관리를 돕는 통합 시스템과 도구로, 조직이 AI 모델을 더 효율적이고 안전하며 확장 가능하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원합니다.

많은 조직이 AI 워크로드를 지원할 인프라를 구축할 때 비용과 복잡성 등 큰 어려움을 겪고 있습니다. 응답자의 거의 절반이 F5 디지털 엔터프라이즈 성숙도 지수 보고서에서 AI 워크로드 구축과 운영 비용을 걱정하며, 39%는 조직 내에 확장 가능한 AI 데이터 운영 체계를 아직 갖추지 못했다고 답했습니다.

비용 문제를 해결하려면 명확한 목표 설정과 전용 예산 배정부터 시작하세요. AI로 해결하고자 하는 구체적인 과제를 정하면 예산을 전략적으로 사용해 투자가 명확한 가치와 최대의 효과를 내도록 할 수 있습니다. 목표 설정이 보통 적용할 프레임워크를 결정합니다. 선택한 프레임워크가 사용되는 컴퓨팅 유형을 이끕니다. 또한, 사용 사례에 따라 AI 공장 내 네트워크 아키텍처는 물론 엣지 연결과 처리 방식도 결정됩니다. 클라우드 기반 저장 솔루션 활용도 반드시 검토해 보세요. AWS, Oracle, IBM, Microsoft Azure 같은 클라우드 공급자는 종량제 데이터 모델로 스토리지 확장성을 제공하는, 온프레미스 인프라에 대규모 투자 없이 비용 효율적인 AI 인프라를 지원합니다.

확장 가능한 AI를 구축할 때 네트워킹 솔루션은 매우 중요한 역할을 합니다. 고대역폭, 저지연 네트워크를 통해 스토리지 시스템과 컴퓨팅 자원 간에 대용량 데이터를 빠르게 전송할 수 있습니다. 또한, 데이터 처리 장치(DPU)는 방대한 데이터 이동을 관리하고 멀티 테넌시를 지원하도록 특별히 설계했습니다. 단일 인프라에서 여러 AI 작업을 동시에 실행할 수 있어 데이터 처리의 확장성을 보장합니다.

AI 인프라를 구축할 때 기존 시스템과의 통합도 중요하게 고려해야 합니다. 기존 IT 환경과 AI 인프라 간 데이터 흐름을 신중히 설계해 호환성을 확보하고 중단을 최소화하며, AI 시스템에 들어가는 데이터 무결성을 꼼꼼히 검증해야 합니다. 또한, AI 인프라가 발전함에 따라 민감한 데이터 노출, 모델 탈취, API 취약점 같은 보안 위험도 함께 증가합니다. 강력한 접근 제어와 암호화, 지속적인 모니터링을 적용하고, EU의 GDPR과 HIPAA 같은 데이터 보호 규정을 철저히 준수하세요.

명확한 전략과 철저한 계획 없이 AI 워크로드와 애플리케이션을 운영하면 네트워크 혼잡, 지연 시간 증가, 성능 저하, 보안 위험 강화 같은 심각한 문제를 직접 겪게 됩니다.

AI 인프라 성능을 최적화하려면 트래픽 관리를 개선해 고처리량, 저지연 데이터 파이프라인을 지원하고 학습 및 추론 데이터가 원활히 전달되도록 하세요. 검색 증강 생성(RAG) 기법을 활용해 AI 모델이 독점 데이터셋에 실시간 접근하고 참조하도록 하여 응답 품질과 맥락 적합성을 높이세요. AI 인프라 자동화를 통해 AI 클러스터 인식 네트워크 분할을 구현해 GPU와 컴퓨트 자원을 동적으로 할당하고 네트워크 혼잡을 줄이며 전체 시스템 효율을 개선하세요.

AI 인프라를 보호하려면 API 보안을 최우선으로 하세요. AI 애플리케이션이 API에 크게 의존하기 때문에, 강력한 인증, 속도 제한, 액세스 제어 정책을 마련해 공격과 남용을 효과적으로 막으세요. 실시간 트래픽을 점검하면서 AI 모델 관련 프롬프트 주입, 데이터 유출, 악성 입출력 행동 같은 위협을 방어하세요. 웹 애플리케이션 스캐너를 활용해 환경 내에 존재하는 새로운 위협과 무허가 AI 도구, 섀도우 AI의 움직임을 지속적으로 감지하고 대응하세요.