레노버의 Tom Butler, VP, Worldwide Commercial Portfolio and Product Management – 인터뷰 시리즈

이 인터뷰는 MWC 2026와 관련하여 진행되었으며, 레노버는 이 행사에서 최신 商用 컴퓨팅 기술을 선보였다.

Tom Butler, 레노버의 Worldwide Commercial Portfolio and Product Management 부사장은 20년 이상의 경력을 가지고 있으며, 디렉터, 이그제큐티브 디렉터, 그리고 현재 부사장 등의 다양한 리더십 역할을 수행해왔다. 그는 레노버의 商用 제품 전략을 책임지고 있으며, 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 통합하여 기업의需求을 충족시키고 있다. 그의 경력은 제품 관리, 마케팅, 그리고 대규모 포트폴리오 리더십에 대한 전문성을 가지고 있으며, 시스코와 에릭슨에서 기술 및 운영 역할을 수행한 경험을 바탕으로 한다.

레노버는 연간 수십억 달러의 매출을 올리는 글로벌 기술 회사로, 180개 이상의 시장에서 고객을 지원한다. 이 회사는 PC, 스마트폰, 태블릿, 서버, 엔터프라이즈 인프라스트럭처를 포함한 다양한 제품을 제공하며, 디지털 변화를 지원하기 위한 소프트웨어, AI 기반 솔루션, 서비스를 함께 제공한다. 레노버의 비즈니스 구조는 인텔리전트 디바이스, 인프라 솔루션, 서비스 등으로 구성되어 있으며, 소비자와 기업 환경 모두에서 운영할 수 있다. 레노버는 점점 더 AI와 통합 컴퓨팅 경험을 중심으로 자리매김하고 있으며, 하드웨어와 지능형 소프트웨어, 클라우드 기반 기능을 결합하여 현대적인 작업 환경과 대규모 기업 환경을 지원한다.

레노버에서 20년 이상의 경력을 가지고 있으며, 제품 마케팅, 전략 계획, 포트폴리오 리더십 역할을 수행한 경험이 있습니다. 이러한 경험이 “AI PC”와 전통적인 비즈니스 랩톱의 차이를 어떻게 정의하는지에 대한您的 관점을 어떻게 형성했는지 알려주세요.

저는 商用 PC 분야에서 대부분의 경력을 보낸 사람으로, 정의에 대해 khá 엄격합니다. AI PC는 단순히 몇 가지 기능이 추가된 전통적인 랩톱이 아닙니다. 그것은 지능형 워크로드를 로컬에서 효율적으로 그리고 안전하게 실행할 수 있는 시스템입니다.

제가 중요하게 생각하는 것은 기기가 네이티브로 무엇을 할 수 있는지입니다. 의미 있는 AI 경험을 클라우드에만 의존하지 않고 실행할 수 있나요? 사용자, 데이터, 워크플로우에 적응할 수 있나요? 그리고 그것을 기업의 보안 및 관리 기대에 부합하는 방식으로 할 수 있나요?

이 분야에서 많은 시간을 보낸 결과, 저는 허위 정보를看過했습니다. 그것이 실제로 사람들의 작업 방식을 변경하지 않는다면, 그것은 아직真正한 AI PC가 아닙니다.

우리는 점점 더 하이브리드 AI 아키텍처로의 전환을 보게 될 것입니다. 여기서 디바이스가 더 많은 것을 로컬에서 처리하고 클라우드에만 의존하지 않습니다.

ThinkPad, ThinkBook, 商用 소프트웨어의 리더로서, 로컬에서 실행되는 AI 워크로드를 고려하여 商用 노트북 로드맵을 어떻게 재고하고 계신가요?

AI 워크로드가 로컬에서 실행됨에 따라, 로드맵은 지속적인 온디바이스 성능을 우선시해야 합니다. 즉, ThinkPad와 ThinkBook에서 NPU를 활성화하는 구성 확장을 의미하며, NPU를 CPU와 GPU와 함께 핵심 자원으로 간주합니다. 미팅 요약, 전사, 지능형 검색, 콘텐츠 생성 등의 작업은 로컬 가속을 위해 최적화됩니다.

또한 소프트웨어에 대한 접근 방식을 변경해야 합니다. 기업 고객은 분리된 AI 기능을 원하지 않습니다. 그들은 워크플로우, 디바이스, 환경 전반에 걸쳐 작동하는 통합 경험을 원합니다.

이것은 클라우드 우선에서 더 하이브리드 AI 모델로의 전환과도 관련이 있습니다. 기업은 “로컬 우선, 클라우드 필요시” 접근 방식을 고려하기 시작했습니다. 여기서 PC 또는 에지 디바이스가 더 많은 워크로드를 처리하고 클라우드는 더 선택적으로 사용됩니다. 그것은 성능뿐만 아니라 비용, 제어, IT 환경 설계에 실질적인 영향을 미칩니다. 따라서 우리는 여러 모델과 진화하는 에코시스템을 지원하는 열린 유연한 아키텍처에 집중하고 있습니다.

기업은 디바이스 플릿을 현대화해야 하지만, 리프레시 사이클이 짧아지고 있습니다. CIO가 기존 하드웨어의 수명을 연장하는 대신 AI PC에 투자하는 가장 강력한 비즈니스 케이스는 무엇인가요?

현재의 비즈니스 케이스는 명확해지고 있습니다. CIO들은 생산성과 보안 기대에 대한 새로운 기준을 충족하기 위해 현대화를 요구받고 있습니다. 오래된 PC 플릿은 소프트웨어 업데이트만으로 새로운 기준에 도달할 수 없습니다.

성능은 이야기의 일부입니다. 그러나 그것이 가장 흥미로운 부분은 아닙니다. 변경된 것은 AI 워크로드가 이제 일상적인 생산성의 일부가 된 것입니다. 오래된 플릿은 이를 위해 설계되지 않았습니다.

실제 ROI는 새로운 작업 방식을 가능하게 함으로써 발생합니다. 로컬 AI는 민감한 데이터를 디바이스에 유지할 수 있으며, 협업 경험을 개선하고, 상시 연결성에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 또한 데이터 센터는 수익 생성 워크로드에 예약되므로 클라이언트 디바이스 또는 에지에서 테스트, 추론 또는 초기 AI 작업을 이동하면 불필요한 클라우드 사용을 줄이고 전체 비용을 낮출 수 있습니다.

同时, 기업은 중단 없이 현대화를 원합니다. 새로운 디바이스와 함께 라이프사이클 서비스, 단계적 배포, “prove-it-fast” 파일럿을 결합하면 리프레시 사이클이 의도적이고 실제적인 것으로 느껴집니다.

AI PC는 온디바이스 코파일럿과 자동화를 통해 생산성을 향상시킵니다. 실제 기업 환경에서 측정 가능한 이익은 어디에서 발생하는지, 그리고 산업은 실제 결과를 달성하기 위해 아직 어디에 미흡한지 알려주세요.

실제적인 영향을 미치는 곳은 AI가 특정 워크플로우에 연결된 경우입니다. 미팅 캡처, 요약, 검색, 디바이스 최적화는 이미 측정 가능한 시간 절약을 제공하며, 이러한 워크로드가 로컬에서 실행될 수 있고, 연결성이나 대기 시간에 의존하지 않을 때尤其 그렇습니다.

산업은 아직 기업 전체적인 변화를 이루지 못했습니다. 아직 “킬러 앱”은 없으며, 채택은 교육, 통합, 변경 관리에 크게 의존합니다.

이머시브 형태의 디바이스는 다음의 진화로 пози션하고 있습니다. 비즈니스 사용자에게서 3~5년 내에 “이머시브”는 무엇을 의미하는지, 그리고 어떤 사용 사례가 이미 성숙하여 실험을 넘어서는지를 알려주세요.

비즈니스 사용자에게 “이머시브”는 실제적인 것을 의미해야 합니다. 더 많은 화면 공간, 더 나은 초점, 더 자연스러운 협업, 그리고 실험적인 것이 아닙니다.

우리는 확장 가능한 디스플레이, 멀티 모드 디자인, 작업 공간을 확장하는 모듈러 에코시스템을 통해 이를 실현하고 있습니다.

3~5년 내에 가장 성공적인 사용 사례는 문서 중심 작업, 협업, 모바일 생산성과 같은 미션 크리티컬한 기업 작업과 일치할 것입니다. 다른 기술들, 예를 들어 글래스프리 3D, 링, 공간 상호작용 모델들은 디자인 시각화, 교육, 고급 협업과 같은 전문 역할에서 먼저 성숙할 것입니다.

AI 워크로드가 증가함에 따라, 디바이스는 성능, 열, 배터리 수명, 보안을 균형있게해야 합니다. 商用 AI PC를 건설할 때 가장 어려운 엔지니어링 트레이드오프는 무엇인가요?

가장 어려운 부분은 고객이 모든 것을 동시에 원한다는 것입니다: 성능, 배터리 수명, 얇은 디자인, 신뢰성. 실제로 이러한 것들이 경쟁합니다. 더 큰 배터리와 더 강한 냉각 시스템은 무게와 두께를 추가하므로, 올바른 균형을 찾는 것이 가장 어려운 것입니다.

보안도 처음부터 고려해야 합니다. AI 워크로드가 엔드포인트에 가까워지면, 펌웨어 무결성, 하드웨어 보호, 공급망 보증과 같은 결정이 성능 방정식의 일부가 됩니다. 기업 환경에서 빠르지만 취약한 시스템은 단순히 확장되지 않습니다.

보안과 데이터 거버넌스는 기업 구매자의 주요 우려 사항입니다. 온디바이스 AI 추론이 개인 정보, 규정 준수, 위험 관리에 대한 대화를 어떻게 변경하는지 알려주세요.

온디바이스 AI는 개인 정보에 대한 대화를 개선합니다. 더 많은 데이터가 디바이스에 留まることができるため, 특히 규제 산업에서 큰 변화입니다. 또한 대기 시간과 제어에 대한 우려를 해결하는 데 도움이 됩니다.

그러나 거버넌스에 대한 필요는 사라지지 않습니다. 기업은 모델 사용, 데이터 처리, 결과 검증에 대한 명확한 정책이 필요합니다.

따라서 우리는 OS 아래의 보안, 공급망 무결성, 디바이스 수준의 신뢰에 초점을 맞추고 있습니다. AI가 엔드포인트로 이동함에 따라, 그곳에 위험과 책임이 있습니다.

많은 비즈니스가 워크플로우를 자동화하고 의사결정을 지원하는 AI 에이전트를 실험하고 있습니다. AI PC가 로컬에서 에이전트 드리븐 워크플로우를 더 잘 지원하기 위해 어떻게 진화할지, 그리고 이를 무결하게 만들기 위해 어떤 하드웨어 또는 소프트웨어 혁신이 필요한지 알려주세요.

저는 AI PC가 단순한 보조 기능에서 에이전트 드리븐 워크플로우를 지원하는 플랫폼으로 발전할 것으로 봅니다. 우리는 AI를 도구로 상호작용하는 것에서 AI가 대신 hành động할 수 있는 것으로 이동하고 있습니다. 이는 의미 있는 변화입니다.

이것은 디바이스와 에코시스템 전반에 걸쳐 발전할 것입니다. 실제 기회는 컨텍스트를 이해하는 것입니다. 즉, 워크플로우와 디바이스를 넘어 작업을 이해하는 것입니다.

에이전트 워크플로우를 디바이스에서 무결하게 만들기 위해서는 온디바이스 가속과 효율성의 지속적인 진행이 필요합니다. 또한 에코시스템이 발전함에 따라 모델과 상호작용할 수 있는 지능형 소프트웨어 아키텍처가 필요합니다. 또한 에이전트가 보안적으로 그리고 신뢰할 수 있게 작동할 수 있는 기업급 가드레일도 필요합니다.

이러한 발전은 하이브리드 AI 아키텍처에 크게 의존할 것입니다. 여기서 에이전트는 필요할 때 로컬에서 작동할 수 있으며, 필요한 경우 클라우드 규모의 모델을 활용할 수 있습니다.

레노버는 고객 피드백을 이해하고 제품 전략으로 변환하는 데 역사적으로 우수했습니다. 기업 고객으로부터 AI 활성화된 디바이스에 대한 반복되는 주제를 무엇을 듣고 있나요? 그리고 더廣い 시장은 무엇을 과소평가하고 있나요?

기업 고객으로부터 듣는 주제는 종종 더 실제적입니다.

첫째, 고객은 명확한 기업 사용 사례와 일관된 ROI를 원합니다. 리프레시 사이클은 몇 년 전에 계획되므로, 임무 крит적인 결과가 없으면 많은 팀이 STILL 주의합니다.

둘째, 새로운 디바이스가 배포되더라도, 교육과 온보딩이 포함되지 않으면 사용률이 낮을 수 있습니다.

셋째, 거버넌스와 신뢰가 필수적입니다. 구매자는 로컬 AI 옵션이 불필요한 데이터 노출을 줄이고 디바이스에서 발생하는 일에 대한 명확한 가시성을 제공하는 것을 원합니다.

넷째, 기본적인 것들이 여전히 중요합니다. 배터리 수명, 성능, 포트, 신뢰성, 수리 가능성. AI는 이러한 기대치를 대체하지 않습니다. 그것은 모든 것을 높입니다.

5년 후를 내다보면, “AI PC”라는 용어는 여전히 카테고리로서 존재할까요? 아니면 AI 기능이 모든 商用 디바이스에 걸쳐 투명한 계층으로 통합될까요? 그리고 그것은 하드웨어를 어떻게 차별화시키는지 의미합니다.

저는 “AI PC”라는 용어가 시간이 지남에 따라 사라질 것으로 생각합니다. AI는 단순히 PC의 일부가 됩니다.

실제 차별화는 경험, 개인화, 보안, 관리의 용이성, 그리고 기업이 배포할 수 있는 신뢰도에 있습니다.

이 경우, AI는 투명해집니다. 고객이 관심 있는 것은 디바이스가 사람들이 더 잘 일할 수 있도록 도와주고, 그것을 신뢰하는지입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 레노버를 방문할 수 있습니다.