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Tom Butler, VP, Worldwide Commercial Portfolio and Product Management at Lenovo – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
이 인터뷰는 MWC 2026와 관련하여 진행되었으며, Lenovo는 여기서 최신 AI 기반 商用 컴퓨팅 기술을展示했습니다.
Tom Butler, Lenovo의 Worldwide Commercial Portfolio and Product Management 부사장은 2십년 이상의 회사 내 경력을 가지고 있으며, 다수의 리더십 역할을 통해 디렉터, 이그제큐티브 디렉터, 그리고 현재의 부사장까지 올라왔습니다. 롤리-더럼 지역에 기반을 두고 있으며, 그는 Lenovo의 全球 商用 제품 전략을 형성하며, 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 기업의需求에 맞추어 일치시키는 책임을 가지고 있습니다. 그의 경력은 제품 관리, 시장 진출 실행, 대규모 포트폴리오 리더십에 대한 깊은 전문성을 반영하며, Cisco와 Ericsson에서의 이전 기술 및 운영 역할에서 무선 시스템, 기업 인프라, 고객 지원의 기초를 다졌습니다.
Lenovo는 연간 수십억 달러의 매출을 창출하며 180개 이상의 시장에서 고객을 지원하는 글로벌 기술 회사입니다. 이 회사는 PC, 스마트폰, 태블릿, 서버, 기업 인프라를 포함한 광범위한 포트폴리오를 제공하며, 디지털 변화를 지원하기 위한 소프트웨어, AI 기반 솔루션, 서비스를 제공합니다. 그들의 비즈니스 구조는 지능형 디바이스, 인프라 솔루션, 서비스를 포함한 주요 세그먼트에 걸쳐 구성되어 있으며, 소비자 및 기업 생태계 모두에서 운영할 수 있습니다. Lenovo는 점점 더 AI와 통합 컴퓨팅 경험을 중심으로 자리매김하며, 하드웨어와 지능형 소프트웨어 및 클라우드 기반 기능을 결합하여 현대의 작업 환경과 대규모 기업 환경을 지원합니다.
Lenovo에서 2십년 이상을 보낸 후, 제품 마케팅, 전략 계획, 포트폴리오 리더십 역할을 통해 全球 商用 노트북 포트폴리오를 감독하게 되었습니다. 그 여정은 전통적인 비즈니스 랩톱에 AI 기능을 추가한 것과真正의 “AI PC”를 정의하는 데 어떻게 영향을 미쳤습니까?
저는 대부분의 경력을 商用 PC에서 보냈기 때문에 정의에 대해 khá 엄격합니다. AI PC는 전통적인 랩톱에 몇 가지 기능을 추가한 것이 아닙니다. 그것은 지역적으로, 효율적으로, 그리고 안전하게 AI 워크로드를 실행하도록 설계된 시스템입니다.
저에게 중요한 것은 기기가 원래부터 무엇을 할 수 있는지입니다. 의미 있는 AI 경험을 클라우드에만 의존하지 않고 실행할 수 있습니까? 사용자, 데이터, 워크플로에 따라 적응할 수 있습니까? 그리고 그것을 기업의 보안 및 관리 기대에 부합하는 방식으로 할 수 있습니까?
이 분야에서 몇 년을 보낸 후, 저는 허위 정보를 넘어서 보는 법을 배웠습니다. 그것이 실제로 사람들이 일하는 방식을 변경하지 않는다면, 그것은 아직真正의 AI PC가 아닙니다.
점점 더 하이브리드 AI 아키텍처로의 전환을 보면서, 기기가 더 많은 것을 지역적으로 처리하고 클라우드에만 필요할 때 접근하는 방식을 보게 됩니다.
ThinkPad, ThinkBook, 商用 소프트웨어의 리더로서, 지역적으로 기기에서 실행되는 AI 워크로드를 고려하여 商用 노트북 로드맵을 어떻게 재고하고 있습니까?
AI 워크로드가 지역적으로 실행됨에 따라 로드맵은 피크 사양이 아닌 지속적인 온디바이스 성능을 우선시해야 합니다. 실제로それは ThinkPad와 ThinkBook에 걸쳐 NPU를활성화한 구성 확장을 의미하며, NPU를 CPU와 GPU와 함께 핵심 자원으로 다룹니다. 회의 요약, 전사, 지능형 검색, 콘텐츠 생성 등의 작업은 지역적으로 가속화되도록 최적화됩니다.
또한 소프트웨어에 대한 생각을 변경해야 합니다. 기업 고객은 분리된 AI 기능을 원하지 않습니다. 그들은 워크플로, 기기, 환경에 걸쳐 작동하는 통합 경험을 원합니다.
이것은 클라우드 우선에서 더 하이브리드 AI 모델로의 전환을 보는 것과도 일치합니다. 기업은 “로컬 우선, 클라우드 필요시” 접근 방식을 고려하기 시작했습니다. 여기서 PC 또는 에지 디바이스가 더 많은 워크로드를 처리하며 클라우드는 더 선택적으로 사용됩니다. 그것은 성능, 비용, 제어, IT 환경 설계에 실제 영향을 미칩니다. đó가 pourquoi 우리는 여러 모델과 발전하는 생태계를 지원하는 오픈, 유연한 아키텍처에 집중하고 있습니다.
기업은 디바이스 플릿을 현대화하라는 압력을 받고 있지만, 새로고침 주기는緊迫해지고 있습니다. 현재 CIO가 기존 하드웨어의 수명을 연장하는 대신 AI PC에 투자하는 가장 강력한 비즈니스 케이스는 무엇입니까?
현재의 비즈니스 케이스는 더 분명해지고 있습니다. CIO들은 생산성 및 보안 기대가 변경된 세계에서 현대화하라는 요청을 받고 있으며, 이전 PC 플릿은 소프트웨어 업데이트만으로 새로운 기준에 도달할 수 없습니다.
성능은 이야기의 일부입니다. 그러나 그것은 더 이상 가장 흥미로운 부분이 아닙니다. 변경된 것은 AI 워크로드가 이제 일상적인 생산성의 일부라는 것입니다. 이전 플릿은 그 용도에 맞게 설계되지 않았습니다.
真正의 ROI는 새로운 방식의 일, 지역 AI가 기기에 민감한 데이터를 유지하며, 더 나은 협업 경험, 그리고 끊임없는 연결의 필요성을 줄이는 것입니다. 또한 비용 차원이 더 중요해지고 있습니다. 데이터 센터는 수익 생성 워크로드를 위해 예약되므로 클라이언트 디바이스 또는 에지에서 테스트, 추론 또는 초기 AI 작업을 이동할 수 있다면 불필요한 클라우드 사용을 줄이고 전체 비용을 절감할 수 있습니다.
동시에 기업은 중단 없이 현대화를 원합니다. 새로운 디바이스를 라이프사이클 서비스, 단계적 배포, “prove-it-fast” 파일럿과 결합하면 새로고침 주기가 의도적이고 실용적으로 느껴집니다.
AI PC는 온디바이스 코파일럿과 자동화를 통해 생산성을 개선하는 것을 약속합니다. 실제 기업 배포에서 측정 가능한 이익은 어디에서 발생하고 있으며, 산업은 실제 결과보다 앞서고 있습니까?
실제 영향을 본 곳은 AI가 특정 워크플로에 연결된 곳입니다. 회의 캡처, 요약, 검색, 디바이스 최적화는 이미 측정 가능한 시간 절약을 제공하며, 특히 이러한 워크로드가 지역적으로 실행될 때 대기 시간이나 연결성에 의존하지 않습니다.
산업은 아직 광범위한 기업 전체 변혁에 앞서 있습니다. 아직까지는 “킬러 앱”이 없으며, 채택은 교육, 통합, 변화 관리에 크게 의존합니다.
몰입형 형태는 스마트 디바이스의 다음 진화를 나타내고 있습니다. 비즈니스 사용자에게서 3~5년 동안 “몰입”이 실제로 무엇을 의미하는지, 그리고 어떤 사용 사례가 실험을 넘어선 수준에 도달했는지 보는 관점에서 설명해 주십시오.
비즈니스 사용자에게 “몰입”은 실제로 의미가 있어야 합니다. 더 사용하기 쉬운 화면 공간, 더 나은 초점, 더 자연스러운 협업, 실험적인 것이 아닙니다.
우리는 확장 가능한 디스플레이, 멀티모드 디자인, 워크스페이스를 확장하지 않고 복잡성을 추가하지 않는 모듈식 생태계를 통해 이를 실현하고 있습니다.
3~5년 내에 가장 성공적인 사용 사례는 미션クリ티컬한 기업 작업과 일치할 것입니다. 문서 중심 작업, 협업, 모바일 생산성입니다. 다른 기술, 예를 들어 글래스프리 3D, 링, 일부 공간 상호작용 모델은 설계 시각화, 교육, 고급 협업과 같은 전문 역할에서 먼저 성숙한 후 더 널리 채택될 것입니다.
AI 워크로드가 증가함에 따라 디바이스는 성능, 열, 배터리 수명, 보안을 균형있게해야 합니다. 기업 환경에서 안정적으로 수행해야 하는 商用 AI PC를 구축할 때 가장 어려운 엔지니어링 트레이드오프는 무엇입니까?
가장 어려운 부분은 고객이 모든 것을 동시에 원한다는 것입니다. 성능, 배터리 수명, 얇은 디자인, 신뢰성입니다. 실제로 이러한 것들이 경쟁합니다. 더 큰 배터리와 더 강력한 냉각 시스템은 무게와 두께를 추가하므로 실제적인 도전은 올바른 균형을 찾는 것입니다. 하나의 사양만을追求하지 않습니다.
보안도 처음부터 구축되어야 합니다. AI 워크로드가 엔드포인트에 가까워짐에 따라 펌웨어 무결성, 하드웨어 보호, 공급망 보증과 같은 결정이 성능 방정식의 일부가 됩니다. 기업 환경에서 빠르지만 취약한 시스템은 단순히 확장할 수 없습니다.
보안 및 데이터 거버넌스는 기업 구매자의 상위 관심사입니다. 온디바이스 AI 추론이 개인 정보, 규정 준수, 위험 관리에 대한 대화를 어떻게 변경합니까?
온디바이스 AI는 개인 정보에 대한 대화를 개선합니다. 더 많은 데이터가 디바이스에 留まることができるため, 특히 규제 산업의 경우 큰 변화를 가져옵니다. 또한 대기 시간 및 제어와 관련된 우려를 해결하는 데도 도움이 됩니다.
그러나 거버넌스의 필요성을 제거하지 않습니다. 기업은 모델을 사용하는 방법, 데이터를 처리하는 방법, 결과를 검증하는 방법에 대한 명확한 정책이 필요합니다.
그것이 pourquoi 우리는 OS 아래의 보안, 공급망 무결성, 디바이스 수준의 신뢰에 집중합니다. AI가 엔드포인트로 이동함에 따라 그곳에서 위험과 책임이 점점 더 커집니다.
많은 비즈니스가 워크플로우를 자동화하고 의사 결정하는 AI 에이전트를 실험하고 있습니다. AI PC가 에이전트 주도 워크플로우를 지역적으로 더 잘 지원하도록 어떻게 발전할 것인지, 그리고 이를 무결하게 하기 위해 어떤 하드웨어 또는 소프트웨어 혁신이 필요한지 설명해 주십시오.
AI PC가 단순한 보조 기능에서 에이전트 주도 워크플로우를 지원하는 플랫폼으로 발전할 것으로 보입니다. 우리는 AI를 도구로 상호작용하는 것에서 AI가 대신 hành동할 수 있는 것으로 이동하고 있습니다. 그것은 의미 있는 변화를 의미합니다.
우리는 디바이스와 생태계 전반에 걸쳐 이를 발전시키고 있습니다. 실제 기회는 조정입니다. 여기서 AI는 작업의 컨텍스트를 이해합니다. 분리된 작업이 아닙니다.
에이전트 워크플로를 디바이스에서 무결하게 만드는 데에는 지속적인 온디바이스 가속 및 효율성의 진행이 필요합니다. 또한 모델과 함께 상호작용할 수 있는 지능형 소프트웨어 아키텍처가 필요하며, 생태계가 발전함에 따라 기업급 가드레일이 있어 에이전트가 안전하게 신뢰할 수 있는 방식으로 작동할 수 있습니다.
그 발전은 하이브리드 AI 아키텍처에 크게 의존할 것입니다. 여기서 에이전트는 필요에 따라 지역적으로 작동할 수 있으며, 필요한 경우 클라우드 규모의 모델을仍然 활용할 수 있습니다.
Lenovo는 역사적으로 고객의 피드백을 이해하고 제품 전략으로 번역하는 데 탁월했습니다. 기업 고객으로부터 AI 활성화된 디바이스에 대한 반복되는 테마는 무엇이며, 더 넓은 시장은 무엇을 과소평가하고 있습니까?
企業 고객으로부터 들리는 테마는 일반적으로 더 실제적입니다.
첫째, 고객은 명확한 기업 사용 사례와 일관된 ROI를 원합니다. 새로고침 주기는 몇 년 전에 계획되므로 새로운 결과 없이 많은 팀은仍然 주의합니다.
둘째, 새로운 디바이스가 배포되더라도, 교육 및 온보딩이 포함되지 않으면 과소사용이 일반적입니다.
셋째, 거버넌스 및 신뢰가 필수입니다. 구매자는 불필요한 데이터 노출을 줄이고 디바이스에서 발생하는 일에 대한 명확한 가시성을 제공하는 지역 AI 옵션을 원합니다.
마지막으로, 기초가 여전히 중요합니다. 배터리 수명, 성능, 포트, 신뢰성, 수리 가능성입니다. AI는 이러한 기대를 대체하지 않습니다. 그것을 높입니다.
5년 후, “AI PC”라는 용어가 여전히 카테고리로서 존재할 것이라고 생각합니까, 아니면 AI 기능이 모든 商用 디바이스에 걸쳐 투명한, 내장된 레이어가 될 것이라고 생각합니까? 그리고 그것은 하드웨어를 어떻게 차별화하는지 의미합니까?
“AI PC”라는 용어가 시간이 지남에 따라 사라질 것이라고 생각합니다. AI는 단순히 PC의 일부가 됩니다.
真正의 차별화는 경험, 개인화, 보호, 관리, 기업이 신뢰할 수 있는 방식으로 배포할 수 있는 능력으로 이동합니다.
그런 의미에서 AI는 투명해집니다. 고객이 관심 있는 것은 디바이스가 사람들이 더 잘 일할 수 있도록 도와주며, 그들을 신뢰하는지 여부입니다.
이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Lenovo를 방문하십시오.
