가상화, 클라우드, AI는 세 개의 숙제가 아니다: 인프라 담당자가 올해 안에 내려야 할 하나의 결정
VM웨어 계약 만료, AVS 라이선스 변경, 가상화 MQ 발표를 한 흐름으로 읽는다. 인프라 담당자가 올해 안에 정할 플랫폼 결정의 기준과 점검 순서를 정리했다.
[Infra Insight] 7개 글로벌 벤더의 최근 3주를 겹쳐보면 보이는 것: IT 인프라는 지금 무엇으로 이동하고 있는가?
지난 몇 주간 IBM, Cisco, NetApp, Lenovo, Nutanix, Commvault, Red Hat에서 연달아 발표된 뉴스들을 개별 브랜드 이슈로만 읽으면 “각자 신제품을 내고 실적을 올렸다” 정도로 지나치기 쉽습니다. 하지만 이 소식들을 나란히 펼쳐놓고 보면, 마치 약속이라도 한 듯 하나의 거대한 3가지 수렴점으로 향하고 있다는 사실이 명확히 드러납니다. 엔터프라이즈 IT 아키텍트의 시각에서 이 세 가지 흐름이…
레노버, “학습(Training) 대신 추론(Inference)”을 정조준한 차세대 AI 서버 라인업 발표
AI 서버 시장의 메인 헤드라인이 초거대 AI 모델의 ‘학습(Training)’에서 실제 산업 현장의 ‘추론(Inference)’ 워크로드로 급격히 이동하고 있습니다. 레노버(Lenovo)는 이러한 시장 흐름에 발맞추어 하이브리드 AI 지원 아키텍처인 ‘Hybrid AI Advantage’ 전략과 함께, 엣지부터 엔터프라이즈 데이터센터까지 아우르는 추론 전용…
“GPU 몇 장”이 아니라 “체감 성능”: 국가 AI 컴퓨팅 지원 사업을 보는 새로운 기준
국가 AI 컴퓨팅 인프라 정책이 본격화되는 가운데, 국내 AI 인프라 기획자와 자원 조달 담당자들 사이에서 중요한 개념적 전환이 요구되고 있습니다. 바로 ‘국가AI컴퓨팅센터 구축 사업’과 ‘정부 GPU·NPU 이용자 지원 사업’을 명확히 분리해서 바라보고, 인프라 평가의 기준을 ‘GPU 보유 수량’에서 ‘실제 가용성과 운영 효율성(체감 성능)’으로 전환하는 것입니다.…
왜 방산·공공기관에서 “젬마(Gemma)”가 조용히 거론되기 시작했나
최근 AI 비즈니스 현장에서 만난 여러 업체들 사이에서 공통적으로 나오는 이름이 있다. 구글의 오픈웨이트 모델 ‘젬마(Gemma)’다. 챗GPT나 클로드 같은 상용 API형 AI가 여전히 대세인 가운데, 유독 데이터 유출에 극도로 민감한 방산·정부기관 영역에서 젬마에 대한 관심이 눈에 띄게 올라오고 있다는 것이 현장의 체감이다. 아직 공개적으로 크게 보도된 사안은 아니지만(확인되지 않음), 왜 하필 이 모델이 이 시점에…
국가AI컴퓨팅센터가 착공했다: GPU 확보 경쟁에서 우리 회사가 놓치고 있는 질문
카테고리: 국내 AI 산업 정책 및 GPU/스토리지 인프라 동향 타겟 독자: IT인프라 기획자, AI서비스 담당 임원, 정부 지원사업 검토 실무자 정부의 GPU 확보 정책을 “우리 회사와는 무관한 국책 사업”으로 치부하고 있다면, 지금이 그 판단을 다시 내려야 할 시점이다. 2028년 완공을 목표로 국가AI컴퓨팅센터가 이미 착공에 들어갔고, 올해 안에만 2조 원 규모의 GPU 확보 사업이 추가로 진행되고…
[Whitepaper] x86 메모리 대란 시대, U2L 맹신을 깨다: 왜 엔터프라이즈 코어는 다시 IBM Power11인가?
프롤로그: “x86 가격 3~4배 폭등”이 던진 패러다임의 역전 반도체 수급 불균형과 고성능 메모리(DRAM, HBM) 가격의 폭등은 엔터프라이즈 IT 인프라 지형도를 흔들어 놓았습니다. 최근 x86 가상화 서버 견적을 받아본 인프라 담당자들은 과거 대비 3배, 특정 고밀도 메모리 구성 시 4배에 육박하는 비용 폭등에 경악하고 있습니다. 이러한 전례 없는 ‘x86 프리미엄’ 현상은 지난 10여 년간 시장을…
[Server Architecture] 최신 AI 워크로드의 한계를 깨는 8-GPU 몬스터: Lenovo ThinkSystem SR680a V4 아키텍처 심층 분석
인공지능(AI)과 대형언어모델(LLM) 학습, 그리고 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드가 데이터센터를 지배하는 현시점, 인프라 담당자들의 최대 화두는 단연 “어떻게 하면 GPU의 연산 병목 없이 최상의 I/O 대역폭과 전력/냉각 효율을 확보할 것인가?”입니다. 조립 기반의 화이트박스(White-box) GPU 서버가 시장에 넘쳐나고 있지만, 랙당 전력 밀도가 급증하고 초고속 패브릭 통신이 필수적인 차세대 AI 인프라(AIDC)…
[Infra Insight] HPC와 AI 워크로드의 융합: 차세대 고밀도 데이터센터 아키텍처와 액체 냉각(DLC) 도입 전략
글로벌 연구기관과 첨단 기업을 중심으로 HPC(High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅) 시뮬레이션과 대규모 AI 모델(LLM) 연구를 통합 수용할 수 있는 융합형 컴퓨팅 인프라 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 단순히 “고성능 서버를 랙에 꽂는” 기존 데이터센터 구축 방식은 랙당 40kW~100kW를 넘어서는 초고밀도 전력 및 발열 병목에 가로막혀 한계에 직면했습니다. 특히 2028~2029년 도입을…
[인프라 인사이트] AI 인프라의 숨은 병목, ‘데이터 계층화’와 LTO-10 경제학
오늘날 테크 업계의 모든 시선은 화려한 AI 전면전에 쏠려 있다. 현장에 나가면 엔비디아의 H100, B200 인프라를 몇 대나 확보할 것인지, 초고속 데이터 전송을 위해 인피니밴드(InfiniBand)를 어떻게 아키텍처링할 것인지에 대한 열띤 논의가 끊이지 않는다. 그러나 이 뜨거운 열기 속에서 인프라스트럭처의 본질을 관통하는 묵직한 질문을 던지는 이는 드물다. “학습에 사용할 거대한 데이터셋과 모델의 결과물들, 지금 어디에 ‘어떻게’…