오케스트로 “AI 도입 최대 장벽은 GPU 비용”

작성일 07-17

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="tawlSFP3jK">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="407ee03e745e0f86babed1ee5c1bc6bf8069e02f6e0983d59ddd739f16d094f3" dmcf-pid="FNrSv3Q0jb" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="오케스트로가 실시한 클라우드 환경에서의 AI 활용방안 주요 응답 내용. 오케스트로 제" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/17/fnnewsi/20250717104140653pjaq.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="5W5u7PEQA2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/17/fnnewsi/20250717104140653pjaq.jpg" width="658"></p>
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            오케스트로가 실시한 클라우드 환경에서의 AI 활용방안 주요 응답 내용. 오케스트로 제
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           <br>[파이낸셜뉴스] 인공지능(AI)·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로는 지난 6월 클라우드 서비스를 사용하는 기업 및 공공기관 종사자 6615명을 대상으로 한 ‘클라우드 환경에서의 AI 활용방안’ 설문 결과를 발표했다고 17일 밝혔다. 
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          <p contents-hash="dcb32318c18aea103a4591f4126d22435afa3a53fd1d59b7d007cd28e2a03440" dmcf-pid="0AsTypMUjq" dmcf-ptype="general">AI 도입 시 가장 큰 제약 요인은 △그래픽처리장치(GPU) 등 기술 도입 비용(23.5%)이었다. 이어 △전문 인력 부족(22.6%) △데이터 보안 우려(14.4%) 등의 순이었다. </p>
          <p contents-hash="2a241f94fed4a0993671ce943edd2564215cea2d44673c0a9e036ac5a776bb8a" dmcf-pid="pcOyWURukz" dmcf-ptype="general">AI에 대한 기대의 경우 ‘비용 최적화’와 ‘실시간 보안 대응’이 각각 20.7%로 가장 높았다. ‘장애 원인 분석’(17.1%)과 ‘성능 병목 해소’(15.9%)가 뒤를 이었다. 응답 기업들은 △비용 최적화(22.7%) △보안 관리(19.1%) △장애 대응(15.2%)을 주요 과제로 꼽았다. 가장 많은 시간을 투입하는 작업 역시 △비용 분석 및 최적화(22.7%) △모니터링 및 장애 대응(19.5%) 순으로 나타났다. </p>
          <p contents-hash="cc0b40d2c4771f99c45cde9389c119f76739a87e5da94a1e3175eae930b91b6c" dmcf-pid="UkIWYue7a7" dmcf-ptype="general">운영상의 과제는 기업 규모에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 대기업은 보안 관리 및 비용 분석, 중견기업은 인프라 구성과 모니터링에, 중소기업은 비용 최적화에 각각 집중하는 것으로 파악됐다. </p>
          <p contents-hash="11f02e8364419aa61a9b6d66e77b721fbea714833575c0b6c5552b510fbf7ecf" dmcf-pid="uECYG7dzju" dmcf-ptype="general">그래픽처리장치(GPU) 투자 여력에서도 격차가 컸다. 중견기업은 월 500만~2000만원대(33.3%)에 몰렸고, 대기업은 월 1억원 이상(34.5%)에 집중됐다. </p>
          <p contents-hash="c741ee091e48cf01f72573712b9c80ca13b0e72f3c64c21956d5f685c69e0cbb" dmcf-pid="7DhGHzJqgU" dmcf-ptype="general">클라우드 인프라 구조는 점점 더 복잡해지고 있다. 이번 설문에서 전체 응답 기업의 49.1%가 멀티 또는 하이브리드 클라우드를 사용 중이라고 답했다. 불과 몇 년 전만 해도 대부분 기업이 단일 클라우드에 의존했지만, 이제는 절반에 가까운 기업이 복수의 클라우드를 활용하고 있는 셈이다. 이들 중 60.2%는 3개 이상의 클라우드를 동시에 운영 중인 것으로 조사됐다. </p>
          <p contents-hash="0e1403394758940bad57429f97abf81638be12d44d8089eef9393ed821b63e39" dmcf-pid="zwlHXqiBkp" dmcf-ptype="general">오케스트로는 퍼블릭과 프라이빗, 멀티·하이브리드까지 아우르는 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP’를 통해 운영 부담을 낮추고 있다. GPU 인프라 비용과 AI 도입 장벽을 낮추기 위한 ‘클라우드 포 AI’ 전략도 추진하고 있다. </p>
          <p contents-hash="403ca784f887d58c2f184a79f176e5a83f7dc35862d8b0ca056930343d1070cc" dmcf-pid="qrSXZBnbj0" dmcf-ptype="general">오케스트로는 기업들이 AI 도입에서 가장 큰 부담으로 느끼는 GPU 인프라 문제에 대해 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스'를 해법으로 제시했다. 고성능 연산이 요구되는 AI 환경에서는 GPU 자원을 효율적이고 안정적으로 활용하는 것이 핵심이다. </p>
          <p contents-hash="2841417948311ac731e4a67d79f9d6d084a2205d9ad0f82a7c9616bd1d60ebea" dmcf-pid="BmvZ5bLKa3" dmcf-ptype="general">콘트라베이스는 GPU 가상화와 최적화, 스케줄링, 모니터링 기능을 제공해 복잡한 클라우드 환경에서도 뛰어난 운영 효율과 안정성을 보장한다고 오케스트로는 설명했다. VM웨어(가상화 소프트웨어) 환경을 사용하는 기업은 ‘콘트라베이스 레가토’를 통해 시스템 중단 없이 마이그레이션을 수행할 수 있어 기존 시스템 교체에 따른 부담을 줄일 수 있다. </p>
          <p contents-hash="8fe374b2a441f6ac64db988999398b3991db8c67a07d0c5085123139be564405" dmcf-pid="bOy1t9g2aF" dmcf-ptype="general">아울러 생성형 AI 챗봇 ‘클라리넷’과 지식 검색 플랫폼 ‘오보에(G-AIDSP)’를 통해 인프라 운영 자동화부터 정보 탐색까지 아우르는 AI 환경을 제공하고 있다. 클라리넷은 질의응답 기반 대화형 솔루션으로 반복 업무를 자동화하고, G-AIDSP는 생성형 AI의 고질적인 할루시네이션 문제를 줄여 신뢰성을 높였다.</p>
          <p contents-hash="860a342a363f59997ac1a4ae682ba12e8611f6ca14a23095434dd764c8c2fd8d" dmcf-pid="KIWtF2aVAt" dmcf-ptype="general">mkchang@fnnews.com 장민권 기자</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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