Smartbird와 Supermicro, 전용 관리형 엔터프라이즈 AI 인프라 구축을 위해 협력

Smartbird와 Supermicro가 기업에 전용 완전 관리형 AI 인프라를 제공하기 위해 협력한다. 11월 5일 발표된 이번 파트너십은 Supermicro의 컴퓨팅 플랫폼 및 랙 규모 엔지니어링 역량과, 개별 고객의 워크로드에 맞춰 AI 클러스터를 설계·구축·운영하는 Smartbird의 서비스를 결합한다.

양사는 학습, 파인튜닝, 추론, 에이전트형 AI 애플리케이션을 대상으로 한다. 이들이 전제하는 바는 이러한 워크로드를 배포할 때 가속기에 접근하는 것만으로는 충분하지 않다는 점이다. 스토리지, 네트워킹, 전력, 냉각, 지속적인 운영이 함께 원활하게 작동해야 한다.

협력에 따라 Smartbird는 인프라 수명 주기를 관리하며, 고객사 구내 또는 코로케이션 환경에 전용 단일 테넌트 방식으로 구축한다. Supermicro는 특정 GPU 구성 하나를 지정하는 대신, 다양한 프로세서 플랫폼과 통합 인프라 옵션을 제공한다.

구성 요소에서 통합 인프라로 전환

“기업의 과제는 단순히 컴퓨팅 자원을 확보하는 데 그치지 않습니다. 적합한 기술을 결합하고 대규모 환경에서 안정적으로 운영하는 것이 중요합니다.”라고 Smartbird의 사장 겸 CEO인 Dr. Nadia Carlsten은 말했다.

Smartbird의 서비스 설명은 이 작업을 설계, 구축, 운영, 확장으로 나눈다. 워크로드 요구 사항을 파악하는 데서 시작해 조달과 시운전을 조율하고, 이후 모니터링, 유지보수, 성능 최적화를 담당한다. 용량 확장과 하드웨어 업그레이드도 동일한 서비스 관계에 포함된다.

운영 측면의 이유는 분명하다. 가속기는 입력 데이터를 기다리는 동안 유용한 작업을 수행할 수 없으며, 적합한 서버라도 전력 공급이나 냉각이 불가능한 시설에는 배치할 수 없다. 각 구성 요소를 별도로 구매하면 인터페이스와 운영 전제를 서로 맞추는 책임은 고객에게 남는다.

관리형 클러스터를 이용하면 통합 부담을 누가 맡는지가 달라진다. 기업은 인프라 운영을 책임지는 운영자를 확보하고, 자체 팀은 사용하려는 모델, 애플리케이션, 데이터에 집중할 수 있다. 그렇다고 워크로드 계획이 불필요해지는 것은 아니다. 오히려 그 계획을 인프라 설계의 출발점으로 삼게 된다.

Supermicro의 구성 요소가 제공하는 것

Supermicro의 데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)은 모듈형 접근 방식을 서버에서 랙, 냉각 장비, 시설 인프라, 관리 소프트웨어, 서비스까지 확장한다. 공개된 제품군에는 CPU 및 GPU 시스템, 스토리지, 네트워크 스위치, 전력 장비, 액체 냉각 구성 요소가 포함된다.

이 회사는 출하 전에 랙과 클러스터 단위로 공장 검증도 진행한다고 설명한다. 이는 이번 파트너십이 랙 규모 통합을 강조하는 이유를 보여준다. 통합 대상은 각각의 성능을 갖춘 장비를 따로 모아 놓은 것이 아니라, 서로 의존하는 장비가 함께 작동하는 집합체다.

Supermicro의 관리 소프트웨어 제품군은 인프라 모니터링부터 배포 자동화까지 아우른다. 다만 이는 Supermicro의 폭넓은 제품군에 포함된 구성 요소이며, Smartbird의 모든 구축 환경에 명시된 소프트웨어 제품이나 냉각 설계가 전부 포함된다는 뜻은 아니다.

파트너십 발표에서는 구체적인 구성은 고객 요구 사항에 따라 정하도록 했다. 표준 클러스터 크기나 고정된 가속기 모델, 통합 서비스 가격은 제시하지 않았다. 이러한 유연성은 서비스의 핵심이지만, 성능과 비용도 각 워크로드에 맞춰 선택한 설계에 따라 달라진다는 의미다.

전용 인프라와 통제권의 의미

Smartbird는 자사 모델을 “설계 단계부터 주권을 고려한” 방식이라고 부른다. 그 실질적인 기반은 전용 인프라이며, 고객 요구 사항에 따라 인프라를 운영할 위치와 방식이 결정된다.

물리적·운영상의 격리는 조직이 민감한 워크로드의 경계를 설정하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 주권은 테넌시 모델만으로 결정되지 않는다. 배포 위치, 접근 방식, 데이터 처리, 계약상 책임도 여전히 중요하다. 전용 장비만으로 모든 관할권이나 업계 규정을 준수하게 되는 것은 아니다.

Carlsten은 8월 주주 서한에서 표준화된 공유 클라우드 인프라와 기업이 자체 맞춤형 시스템을 구축하는 방식 사이에 자사의 위치를 설정했다. 그는 공유 클라우드 서비스가 앞으로도 많은 워크로드에 적합할 것이라고 인정하면서, 성능, 비용, 보안 또는 위치 요건 때문에 다른 선택지가 필요한 고객에 대해서도 설명했다.

이는 모든 기업의 AI 애플리케이션을 클라우드 밖으로 옮기자는 주장보다 구체적이다. 전용 인프라를 사용할 이유는 있지만 완전한 인프라 운영팀을 직접 꾸리고 싶지는 않은 조직이 이를 이용할 수 있도록 하자는 것이다.

Supermicro, 더 폭넓은 파트너 네트워크에 합류

이번 발표는 Smartbird가 관리형 클러스터의 데이터 및 메모리 계층에 초점을 맞춰 WEKA와 10월에 맺은 파트너십에 이어 나온 것이다. 이 계약에 따라 인프라 서비스에 WEKA NeuralMesh가 통합되며, 가속기에 데이터를 원활하게 공급하고 추론 및 에이전트형 워크로드를 지원하는 것을 목표로 한다.

두 협력은 서로 보완적인 계층을 다룬다. Supermicro는 컴퓨팅 시스템과 랙 단위 통합을 제공하고, WEKA는 스토리지 및 메모리 인프라를 담당한다. 이는 모든 구성 요소를 직접 개발하는 대신 검증된 기술을 조합해 관리형 서비스로 제공하려는 Smartbird의 전략을 보여준다.

두 회사는 새로운 Supermicro 협력과 관련해 공동 배포 벤치마크나 고객별 결과를 공개하지 않았다. 이 협력의 의미는 제안된 제공 모델에 있다. 워크로드에 맞춰 아키텍처를 구성하고, 지원 시스템을 통합해 하나의 운영 환경으로 유지관리하는 방식이다. 기업용 AI에서는 인프라 스택 전반에 걸쳐 안정적으로 실행하는 것이 곧 제품이며, 사용 가능한 GPU 수만이 제품인 것은 아니다.