DeepSeek Distractions: AI-네이티브 인프라스트럭처, 엔터프라이즈 성공을 정의하는 것

페라리를 타고 고장난 도로를 달리는 것을 상상해 보세요. 자동차가 아무리 빠르더라도 견고한 기반 시설이 없으면 그 속도는 무의미합니다. 이 비유는 오늘날의 기업 AI 풍경을 설명합니다. 기업들은 종종 새로운 모델인 DeepSeek-R1이나 OpenAI o1에 집착하는 반면, 그 모델들로부터 가치를 얻어내는 데 필요한 인프라스트럭처의 중요성을 간과합니다. 모델이 얼마나 발전했는지에만 집중하는 것이 아니라, 모델과 함께 효과적으로 작동할 수 있는 강력하고 유연하며 안전한 인프라스트럭처에 투자하는 것이 필요합니다.

DeepSeek의 출시와 함께, 매우 발전된 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 함께, 현재 산업은 두 가지 질문으로 요약됩니다.

• DeepSeek는 실제인지 아니면 그냥 연기와 거울의 속임수인지?
• OpenAI와 NVIDIA와 같은 회사에 너무 많은 투자를 했는지?

트위터의 농담 댓글은 DeepSeek가 중국 기술이 가장 잘하는 것을 하고 있다고 말합니다. “거의 같은 수준이지만, 훨씬 더 저렴합니다.” 다른 사람들은 그것이 너무 좋아서 사실일까 하는 의문을 제기합니다. 출시 후 한 달이 지난 후, NVIDIA (NVDA ) 의 시장 가치는 거의 6000억 달러가 떨어졌고, Axios는 이것이 벤처 캐피탈 회사들에게는 絶滅 수준의 사건이 될 수 있다고 말합니다. 주요 목소리는 Project Stargate의 5000억 달러의 물리적 AI 인프라스트럭처 투자가 필요하다는 것을 질문하고 있습니다. 그리고 7일 후에 발표되었습니다.

오늘, 알리바바는 DeepSeek를 능가하는 모델을 발표했습니다.

AI 모델은 방정식의 한 부분에 불과합니다. 그것은 새로운 물건이지만, 전체 패키지는 아닙니다. 기업들에게 필요한 것은 AI-네이티브 인프라스트럭처입니다.

기초 모델은 기술일 뿐입니다. 그것은 강력한 비즈니스 자산으로 변환되기 위해, 능력 있는 AI-네이티브 도구가 필요합니다. AI가 번개처럼 발전하는 동안, 오늘날의 모델은 내일날면 구식이 될 수 있습니다. 기업들이本当に 필요로 하는 것은 “최선” 또는 “최신” AI 모델이 아니라, 새로운 모델에 쉽게 적응하고 효과적으로 사용할 수 있는 도구와 인프라스트럭처입니다.

DeepSeek가 혁신적인 발명인지 아니면 과장된 소문인지가 중요한 질문은 아닙니다. 조직은 회의를 제쳐두고, 자신에게 적절한 AI 인프라스트럭처가 있는지, 모델이 발전하고 변경됨에 따라 회사가 탄력성을 유지할 수 있는지, 그리고 비즈니스 목표를 달성하기 위해 모델을 쉽게 전환할 수 있는지 물어보아야 합니다.

모델 대 인프라 대 애플리케이션

인프라스트럭처의 역할을 더 잘 이해하기 위해, AI를 활용하는 세 가지 구성 요소를 고려해 보세요:

1. 모델: 이것은 AI 엔진입니다. 예를 들어, ChatGPT, Gemini, DeepSeek와 같은 대형 언어 모델(LLM)입니다.它们는 언어 이해, 데이터 분류, 예측 등과 같은 작업을 수행합니다.
2. 인프라스트럭처: 이것은 AI 모델이 작동하는 기반입니다. 모델을 통합하고, 관리하고, 확장시키는 데 필요한 도구, 기술, 관리 서비스를 포함합니다. 일반적으로 컴퓨팅, 데이터, 오케스트레이션 및 통합에 초점을 맞춥니다. Amazon, Google과 같은 회사는 모델을 실행하는 데 필요한 인프라스트럭처와 기술을 제공하며, 이를 기업의 기술 스택에 통합하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
3. 애플리케이션/사용 사례: 이것은 최종 사용자가 보는 애플리케이션으로, 비즈니스 결과를 달성하기 위해 AI 모델을 사용합니다. Adobe, Microsoft Office와 같은 기존 애플리케이션에 AI를 결합하거나, Numeric, Clay, Captions과 같은 AI-네이티브 챌린저와 같은 수백 개의 애플리케이션이 시장에 진입하고 있습니다.

모델과 애플리케이션이 주목을 받는 동안, 인프라스트럭처는 모든 것이 원활하게 작동하도록 기반을 마련하며, 모델과 애플리케이션이 미래에 어떻게 작동할지 결정합니다. 그것은 조직이 모델을 전환하고, AI의真正 가치를解放하지 않고, 비용을 지불하거나 운영을 중단하지 않도록 합니다.

AI-네이티브 인프라스트럭처가 임무에 중요한 이유

각 LLM은 다른 작업에 탁월합니다. 예를 들어, ChatGPT는 대화형 AI에 적합하고, Med-PaLM은 의료 질문에 답변하기 위해 설계되었습니다. AI 풍경은 매우 경쟁적이므로, 오늘날의 최상위 모델은 내일날면 더 저렴하고, 더好的 경쟁자에 의해 추월될 수 있습니다.

유연한 인프라스트럭처가 없으면, 기업은 한 모델에 묶여서, 모델을 전환하지 못할 수 있습니다. 이것은 비용이 많이 들고, 비효율적인 위치입니다. 모델-에이전시 인프라스트럭처에 투자함으로써, 비즈니스들은 자신의 필요에 맞는 최선의 도구를 통합할 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT에서 DeepSeek로 전환하거나, 다음 달에 출시될 새로운 모델을 채택할 수 있습니다.

오늘날의 최첨단 AI 모델은 몇 주 후에 구식이 될 수 있습니다. 하드웨어 발전을 고려해 보세요. 예를 들어, GPU는 비즈니스들이 전체 컴퓨팅 시스템을 새로운 GPU로 교체하지 않도록 합니다. 대신, 시스템이 새로운 GPU를 원활하게 적응하도록 합니다. AI 모델도 같은 유연성이 필요합니다. 적절한 인프라스트럭처는 기업들이 모델을 일관되게 업그레이드하거나 전환할 수 있도록 합니다.

현재의 기업 도구는 대부분 AI를 고려하지 않고 설계되었습니다. 대부분의 데이터 도구는 전통적인 분석 스택의 일부로, 코드를 많이 사용하고, 수동으로 데이터를 조작하도록 설계되었습니다. 이러한 도구에 AI를 다시 설계하면 비효율성과 한계가 생길 수 있습니다.

AI-네이티브 도구는 AI 모델과 원활하게 상호 작용하도록 설계되었습니다. 이러한 도구는 프로세스를 단순화하고, 기술 사용자의 의존도를 줄이고, AI가 데이터를 처리하고, 행동할 수 있는 정보를 추출하는 능력을 활용합니다. AI-네이티브 솔루션은 복잡한 데이터를 추상화하고, AI를 위해 쿼리 또는 시각화 목적으로 사용할 수 있도록 합니다.

AI 인프라스트럭처 성공의 핵심 기둥

미래를 준비하기 위해, 다음의 기초 요소를 우선시하세요:

데이터 추상화 계층

AI를 “초능력 소년”으로 생각해 보세요. 그것은 매우 능력 있지만, 명확한 경계와 데이터에 대한 통제된 접근이 필요합니다. AI-네이티브 데이터 추상화 계층은 통제된 게이트웨이 역할을 하며, LLM이 관련 정보에만 접근하고, 적절한 보안 프로토콜을 따르도록 합니다. 또한 모델을 사용하는 경우에 관계없이 일관된 메타데이터와 컨텍스트에 대한 접근을 허용할 수 있습니다.

설명 가능성과 신뢰성

AI 출력은 종종 블랙 박스처럼 느껴질 수 있습니다. 유용하지만, 신뢰하기 어렵습니다. 예를 들어, 모델이 6개월간의 고객 불만을 요약한다면, 어떻게 이 결론에 도달했는지, 그리고 어떤 데이터 포인트가 이 요약을 형성했는지 이해해야 합니다.

AI-네이티브 인프라스트럭처는 설명 가능성과 추론을 제공하는 도구를 포함해야 합니다. 이것은 인간이 모델 출력을 그 출처로 추적하고, 출력의 이유를 이해할 수 있도록 합니다. 이것은 신뢰성을 향상시키고, 반복 가능하고 일관된 결과를 보장합니다.

의미 계층

의미 계층은 데이터를 조직하여, 인간과 AI가 모두 데이터와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이는 기술적인 복잡성을 추상화하고, 비즈니스 정보를 LLM에 제공하여, 비즈니스 질문에 답변할 수 있도록 합니다. 잘养된 의미 계층은 LLM의 환상(hallucinations)을 크게 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 의미 계층이 강력한 LLM 애플리케이션은 고객 이탈률을 분석할 뿐만 아니라, 고객 리뷰의 감정 태그를 기반으로 고객이 왜 떠나는지 설명할 수 있습니다.

유연성과 민첩성

인프라스트럭처는 민첩성을 허용해야 합니다. 즉, 조직은 모델이나 도구를 변경할 수 있어야 합니다. 모듈식 아키텍처 또는 파이프라인을 갖춘 플랫폼은 이러한 민첩성을 제공할 수 있습니다. 이러한 도구는 비즈니스들이 여러 모델을 동시에 테스트하고 배포할 수 있으며, ROI가 가장 높은 솔루션을 확대할 수 있도록 합니다.

AI 책임성 위한 거버넌스 계층

AI 거버넌스는 책임 있는 AI 사용의 핵심입니다. 기업들은 모델을 윤리적으로, 안전하게, 규제 가이드라인에 따라 사용하기 위해 강력한 거버넌스 계층이 필요합니다. AI 거버넌스는 세 가지 것을 관리합니다.

• 접근 제어: 모델을 사용할 수 있는 사람은 누구이며, 어떤 데이터에 접근할 수 있습니까?
• 투명성: 출력은 어떻게 생성되며, AI의 추천이 감사를 받을 수 있습니까?
• 위험 완화: AI가 무단 결정을 내리거나 민감한 데이터를 부적절하게 사용하는 것을 방지합니다.

예를 들어, 오픈 소스 모델인 DeepSeek가 SharePoint 문서 라이브러리에 접근할 수 있다면, 거버넌스가 없으면, DeepSeek는 민감한 회사 데이터를 포함하는 질문에 답변할 수 있으며, 이는 재앙적인 보안 위반이나 비즈니스에 손상을 줄 수 있는 잘못된 분석을 초래할 수 있습니다. 거버넌스 계층은 이러한 위험을 줄이고, AI가 전사적으로 전략적으로 및 안전하게 배포되도록 합니다.

인프라스트럭처가 특히 중요한 이유

DeepSeek를 다시 살펴보겠습니다. 그 장기적인 영향은まだ 불확실하지만, 글로벌 AI 경쟁이 가열되고 있음을 알 수 있습니다. 이 분야에서 운영하는 회사들은 더 이상 한 국가, 벤더, 기술이 영원히 지배할 것이라는 가정에 의존할 수 없습니다.

강력한 인프라스트럭처가 없으면:

• 비즈니스들은 구식 또는 비효율적인 모델에 묶여 있을 위험이 있습니다.
• 도구를 전환하는 것은 시간이 많이 걸리고, 비용이 많이 드는 과정입니다.
• 팀은 AI 시스템의 출력을 명확하게 감사하고, 이해하고, 신뢰할 수 없습니다.

인프라스트럭처는 단순히 AI 채택을 쉽게 만드는 것이 아닙니다. 그것은 AI의真正 가치를解放합니다.

엔진을 사는 대신 도로를 건설하세요

DeepSeek, ChatGPT, Gemini와 같은 모델은 헤드라인을 장식할 수 있지만, 그것들은 더 큰 AI 퍼즐의 한 부분에 불과합니다. 진정한 기업 성공은 강력하고, 미래를 준비한 AI 인프라스트럭처에 달려 있습니다. 이것은 모델을 전환하고, 확장할 수 있도록 합니다.

AI 모델의 “페라리”에 집착하지 마세요. 도로, 즉 인프라스트럭처를 건설하여, 회사가 현재와 미래에 번창하도록 하세요.

AI를 활용하여, 비즈니스에 맞게 유연하고, 확장 가능한 인프라스트럭처를 사용하기 시작하려면, 지금 행동할 때입니다. 곡선을 앞서고, 조직이 AI 풍경이 가져올 다음 것을 준비하도록 하세요.