2025년 AI 폭발의 지속: 조직이 올해 예상해야 할 것

2025년에 AI가 폭발적으로 성장할 것으로 예상됨에 따라, 끊임없이 발전하는 이 기술은 전 세계의 조직들에게는 전례 없는 기회와 복잡한 도전을 모두 제공한다. 2025년에 AI에서 가장 큰 가치를 얻기 위해 오늘날의 조직과 전문가들에게 도움이 되고자, 나는 내 생각과 예상되는 AI 트렌드를 공유한다.

조직은 AI 비용을 전략적으로 계획해야 한다

세계는 여전히 AI의 잠재력을 열광하고 있다. 그러나 AI 혁신의 비용은 조직이 계획해야 할 지표이다. 예를 들어, AI는 GPU를 필요로 하지만, 많은 CSP는 N-1, N-2 또는 이전 버전의 GPU를 더 큰 규모로 배포하고 있으며, 이들은 AI 워크로드専用으로 설계되지 않았다. 또한, 클라우드 GPU는 규모에 따라 비용이 많이 들고, 개발자가 프로젝트를 확장하는 경우 쉽게 켜져 있는 상태로 유지할 수 있기 때문에 추가 비용이 발생할 수 있다. 또한, 온프레미스 사용을 위해 GPU를 구매하는 경우(구입할 수 있는 경우, 부족으로 인해) 매우 비싼 제안이 될 수 있으며, 개별 칩의 비용은 수만 달러에 달할 수 있다. 따라서 서버 시스템은 요구되는 AI 워크로드에 대응하기 위해 비용이 많이 들거나 많은 조직이 운영 비용 예산을 제한하고 있는 상황에서 도달할 수 없는 수준이 되고 있다. 2025년에 기업 고객은 AI 비용을 조정하고 AI 개발 예산 수준을 재조정해야 한다. 많은 시로된 부서들이 현재 자신의 AI 도구를 만들고 있기 때문에, 회사들은 의도치 않게 클라우드 기반 GPU와 AI 컴퓨팅 인스턴스에 대한 요구 사항으로 인해 매월 수천 달러를 소규모 또는 시로된 사용에 지출하고 있을 수 있다.

오픈소스 모델은 여러 AI 사용 사례의 민주화를 촉진할 것이다

2025년에 조직은 AI 프로젝트와 관련된 예산에서 ROI를 입증할壓力에 직면할 것이다. 인기 있는 ISV가 제공하는 저코드 또는 노코드 도구를 사용하여 AI 앱을 구축할 수 있기 때문에, 회사들은 더 쉽게 미세 조정이 가능한 오픈소스 모델을 찾을 것이다. 오픈소스 모델은_scratch에서 훈련하고 구축하는 것보다 더 효율적으로 사용 가능한 AI 자원을 사용한다. 현재 Hugging Face에서만 900,000개 이상의 모델을 다운로드할 수 있으며, 이는 계속 증가하고 있다. 그러나 기업들이 오픈소스 모델에 착수할 때, 조직 전체에서 오픈소스 소프트웨어, 프레임워크, 라이브러리 및 도구의 사용을 보안하고 감시하는 것이 중요하다. Lenovo와 Anaconda의 최근 협약은 이러한 지원의 좋은 예이다. Intel 기반 Lenovo Workstation 포트폴리오와 Anaconda Navigator는 데이터 과학 워크플로우를 간소화하는 데 도움이 된다.

AI 컴플라이언스는 표준 관행이 된다

AI 정책의 변화는 AI 컴퓨팅을 기업 데이터의 근원에 더 가깝게 이동시키고, 특히 AI 개발 프로젝트 또는 워크플로우의 단계에서 더 많은 온프레미스 환경으로 이동할 것이다. AI가 많은 비즈니스核心에 가까워짐에 따라, 별도의 병렬 또는 특별한 워크스트림에서 핵심 비즈니스 기능과 일렬로 이동할 것이다. AI가 책임감 있게 사용되도록 보장하는 것은 오늘날의 실제 목표이므로, 2025년에 표준 관행이 되고, 기업의 AI 프로젝트의 기본 빌딩 블록의 일부가 될 것이다. Lenovo에는 책임 있는 AI 委員会가 있으며, 다양한 직원이 구성원으로 되어 있으며, 솔루션과 제품이 보안, 윤리, 개인 정보 보호, 투명성 표준을 충족하는지 확인한다. 이 그룹은 위험에 기반하여 AI 사용과 구현을 검토하며, 일관된 보안 정책을 적용하여 위험 입장과 규제 준수를 일치시킨다. 委員会의 포괄적인 접근 방식은 모든 AI 차원을 다루어, 완전한 컴플라이언스와 전체적인 위험 감소를 보장한다.

워크스테이션은 사무실 내외에서 효율적인 AI 도구로 부상한다

워크스테이션을 더 강력한 에지 및 부서 기반 AI 어플라이언스로 사용하는 것은 이미 증가하고 있다. 예를 들어, AMD가 구동하는 Lenovo의 워크스테이션 포트폴리오가 미디어 및 엔터테인먼트 전문가가 기대와 실제로 필요한 자원을 연결하여 최고의忠實도 비주얼 콘텐츠를 제공하는 데 도움이 된다. 작은 폼 팩터와 발자국, 낮은 음향, 표준 전원 요구 사항 및 클라이언트 기반 운영 체제를 사용하기 때문에, 워크스테이션은 전통적인 서버가 맞지 않는 경우에 쉽게 AI 추론 솔루션으로 배포될 수 있다. 또 다른 사용 사례는 표준 산업 워크플로우에서 AI 강화 데이터 분석이 실제 비즈니스 가치를 제공하고, C 수준의 경영진이 차이를 만들기 위해 노력하고 있다. 다른 사용 사례는 개인이 자신의 사용을 위해 만든 더 작은 도메인 특정 AI 도구이다. 이러한 효율성 저장 도구는 AI 슈퍼파워가 될 수 있으며, MS Copilot, Private Chatbots, 개인 AI 어시스턴트 등 모든 것을 포함할 수 있다.

2025년 AI의 잠재력을 극대화한다

AI는 우리 시대의 가장 빠르게 성장하는 기술 혁신 중 하나로, 모든 산업에서 변혁적인 기술로 등장하여 모든 산업에서 효율성을 향상시키고, 더 빠르고 더 가치 있는 비즈니스 결과를 가능하게 한다.

AI, 기계 학습 및 딥러닝, LLM을 포함한 생성적 AI는, 무결한 고객 AI 경험을 위해 필요한 지능을 구축하고 유지하기 위해 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요하다. 따라서 조직은 AI 전문가와 데이터 과학자의 워크플로우를 혁신하고 강화하기 위해 고성능 및 보안이 뛰어난 데스크톱 및 모바일 컴퓨팅 솔루션을 활용해야 한다.