새로운 Edge AI 플레이북: 모델 학습이 어제의 과제였던 이유

클라우드에서 엣지 컴퓨팅 환경으로 확장되는 인공지능의 지속적인 확장을 목격하고 있습니다. 글로벌 엣지 컴퓨팅 시장은 $ 350 억 2027년에 조직은 모델 학습에 집중하는 것에서 배포의 복잡한 과제를 해결하는 것으로 빠르게 전환하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅, 페더레이션 학습, 분산 추론으로의 이러한 전환은 AI가 실제 애플리케이션에서 가치를 제공하는 방식을 재구성하고 있습니다.

AI 인프라의 진화

AI 교육 시장은 전례 없는 성장을 경험하고 있으며, 글로벌 인공지능 시장은 2020년까지 1,000억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. $ 407 억 2027년까지. 지금까지 이러한 성장은 풀링된 컴퓨팅 리소스가 있는 중앙 집중형 클라우드 환경에 집중되었지만, 명확한 패턴이 나타났습니다. 실제 변화는 AI 추론에서 일어나고 있습니다. 여기서 훈련된 모델이 학습을 실제 시나리오에 적용합니다.

그러나 조직이 훈련 단계를 지나면서 초점은 이러한 모델이 어디에 어떻게 배포되는지로 옮겨갔습니다. 엣지에서의 AI 추론은 실용적인 필요성에 의해 특정 사용 사례에 대한 표준이 되고 있습니다. 훈련에는 상당한 컴퓨팅 파워가 필요하고 일반적으로 클라우드 또는 데이터 센터 환경에서 발생하지만 추론은 지연에 민감하므로 데이터가 발생한 곳에서 더 가깝게 실행될수록 신속하게 내려야 하는 의사 결정에 더 잘 정보를 제공할 수 있습니다. 여기서 엣지 컴퓨팅이 작용합니다.

Edge AI가 중요한 이유

엣지 AI 배포로의 전환은 조직이 인공 지능 솔루션을 구현하는 방식을 혁신하고 있습니다. 예측에 따르면 기업에서 생성되는 데이터의 75% 2027년까지 기존 데이터 센터 외부에서 생성 및 처리될 것으로 예상되는 이러한 변화는 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다. 낮은 지연 시간은 클라우드 통신 지연 없이 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다. 또한, 엣지 구축은 민감한 데이터를 조직 외부로 이동하지 않고 로컬에서 처리하여 개인정보 보호를 강화합니다. 이러한 변화의 영향은 이러한 기술적 고려 사항 외에도 다양합니다.

산업 응용 프로그램 및 사용 사례

제조업, 다음을 설명할 것으로 예상 엣지 AI 시장의 35% 이상 2030년까지 엣지 AI 도입의 선구자가 될 것입니다. 이 분야에서 엣지 컴퓨팅은 실시간 장비 모니터링 및 프로세스 최적화를 가능하게 하여 가동 중단 시간을 크게 줄이고 운영 효율성을 개선합니다. 엣지에서 AI 기반 예측 유지 관리를 통해 제조업체는 비용이 많이 드는 고장을 일으키기 전에 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 마찬가지로 운송 산업의 경우 철도 운영자도 엣지 AI로 성공을 거두었으며, 이는 보다 효율적인 중거리 및 단거리 기회와 환승 솔루션을 식별하여 수익을 늘리는 데 도움이 되었습니다.

컴퓨터 비전 애플리케이션은 특히 엣지 AI 배포의 다양성을 보여줍니다. 현재 엔터프라이즈 비디오의 20%만 엣지에서 자동으로 처리되지만 이는 80 by 2030. 이러한 극적인 변화는 세차장의 번호판 인식부터 공장의 PPE 감지, 교통 보안의 얼굴 인식까지 실제 적용 분야에서 이미 분명히 나타나고 있습니다.

유틸리티 부문은 다른 매력적인 사용 사례를 제공합니다. 엣지 컴퓨팅은 전기, 수도, 가스 네트워크와 같은 중요한 인프라의 지능형 실시간 관리를 지원합니다. 국제 에너지기구 세계의 기후 목표를 달성하려면 2030년까지 스마트 그리드에 대한 투자를 두 배 이상 늘려야 하며, 엣지 AI가 분산형 에너지 자원을 관리하고 그리드 운영을 최적화하는 데 중요한 역할을 해야 한다고 생각합니다.

과제 및 고려 사항

클라우드 컴퓨팅은 사실상 무한한 확장성을 제공하는 반면, 엣지 컴퓨팅은 사용 가능한 장치와 리소스 측면에서 고유한 제약을 받습니다. 많은 기업이 엣지 컴퓨팅의 전체적인 의미와 요구 사항을 이해하기 위해 여전히 노력하고 있습니다.

조직은 클라우드 기반 추론에 내재된 몇 가지 중요한 과제를 해결하기 위해 AI 처리를 엣지로 확장하는 경우가 점점 더 늘고 있습니다. 데이터 주권 문제, 보안 요구 사항 및 네트워크 연결 제약으로 인해 민감하거나 시간이 중요한 애플리케이션에 클라우드 추론을 적용하기 어려운 경우가 많습니다. 경제적 고려 사항도 마찬가지로 설득력이 있습니다. 클라우드와 엣지 환경 간의 지속적인 데이터 전송을 없애면 운영 비용이 크게 절감되어 로컬 처리가 더 매력적인 옵션이 됩니다.

시장이 성숙해짐에 따라 클라우드 플랫폼이 중앙 집중식 컴퓨팅을 간소화한 것과 유사하게, 에지 리소스 배포 및 관리를 단순화하는 포괄적인 플랫폼이 등장할 것으로 예상됩니다.

구현 전략

에지 AI를 도입하려는 조직은 특정 과제와 사용 사례에 대한 철저한 분석부터 시작해야 합니다. 의사 결정권자는 에지 AI 솔루션의 배포와 장기 관리를 위한 포괄적인 전략을 개발해야 합니다. 여기에는 분산 네트워크와 다양한 데이터 소스의 고유한 요구 사항을 이해하고 이들이 더 광범위한 비즈니스 목표와 어떻게 일치하는지 이해하는 것이 포함됩니다.

조직이 모델 개발과 운영 배포 간의 격차를 메우는 데 있어 이러한 전문가가 하는 중요한 역할을 인식함에 따라 MLOps 엔지니어에 대한 수요는 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다. AI 인프라 요구 사항이 진화하고 새로운 애플리케이션이 가능해짐에 따라 대규모로 머신 러닝 시스템을 성공적으로 배포하고 유지할 수 있는 전문가에 대한 필요성이 점점 더 시급해졌습니다.

기업들이 AI 처리를 여러 위치에 분산함에 따라 엣지 환경에서의 보안 고려 사항은 특히 중요합니다. 이러한 구현 과제를 성공적으로 수행하는 기업들은 미래의 AI 기반 경제를 선도할 수 있는 입지를 굳건히 하고 있습니다.

앞서가는 길

기업 AI 환경은 중대한 변화를 겪고 있으며, 학습에서 추론으로 중심이 이동하고 지속 가능한 구축, 비용 최적화, 그리고 강화된 보안에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 엣지 인프라 도입이 가속화됨에 따라, 엣지 컴퓨팅의 힘은 기업의 데이터 처리, AI 구축, 그리고 차세대 애플리케이션 구축 방식을 혁신하고 있습니다.

엣지 AI 시대는 가능성이 무한해 보였던 인터넷 초창기를 떠올리게 합니다. 오늘날 우리는 비슷한 경계에 서 있으며, 분산 추론이 새로운 표준으로 자리 잡고 우리가 이제 막 상상하기 시작한 혁신을 가능하게 하는 모습을 지켜보고 있습니다. 이러한 변화는 막대한 경제적 영향을 미칠 것으로 예상되며, AI는 이러한 변화에 기여할 것으로 예상됩니다. $ 15.7 조 엣지 AI가 이러한 성장에 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 2030년까지 글로벌 경제에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

AI의 미래는 더 스마트한 모델을 구축하는 데 있는 것이 아니라, 가장 많은 가치를 창출할 수 있는 곳에 지능적으로 배치하는 데 있습니다. 앞으로 나아가면서 엣지 AI를 효과적으로 구현하고 관리하는 능력은 AI 중심 경제에서 성공적인 조직을 위한 핵심 차별화 요소가 될 것입니다.