文 | 极智지테크
모두가 금을 캐러 갈 때 삽을 파는 것이 가장 수익성이 높습니다.
19세기 캘리포니아에서는 부를 꿈꾸는 수많은 사람들이 금광으로 쏟아져 들어왔지만, 실제로 많은 돈을 버는 것은 광부가 아니라 삽과 청바지를 파는 상인이라는 것을 깨닫는 사람은 거의 없었습니다. 이제 대형 모델이 촉발한 '골드 러시'가 전 세계를 휩쓸었고, 기술과 비즈니스의 카니발에서 AI 인프라(AI Infra)는 '삽 판매자'와 같은 핵심 역할을 하고 있습니다.
GPT-3에서 PaLM까지, Wenxin Yiyan에서 Tongyi Qianwen에 이르기까지 대규모 모델의 매개변수 규모는 기하급수적으로 증가했고, 훈련 비용은 종종 수천만 달러에 달하며, 추론에 필요한 컴퓨팅 성능은 기하급수적으로 증가했습니다. 이 경쟁에서 Nvidia의 GPU는 공급이 부족하고, Huawei의 Ascend 칩이 부상하고 있으며, 클라우드 컴퓨팅 대기업은 컴퓨팅 인프라를 확장했습니다.
시장이 대형 모델 자체의 기술 혁신에 초점을 맞추면서 칩, 서버, 클라우드 컴퓨팅, 알고리즘 프레임워크, 데이터 센터 등을 포함한 기본 지원 시스템인 AI 인프라는 전투의 결과를 결정하는 핵심 전장이 되고 있습니다. CICC는 현재 AI 인프라 산업이 급속한 성장의 초기 단계에 있으며, 향후 30-0년 동안 다양한 부문의 시장 공간이 0%의 빠른 성장률을 유지할 것으로 예상되며, 이는 대형 모델 애플리케이션의 폭발적인 증가를 뒷받침하는 "너겟과 삽"을 위한 탁월한 비즈니스 선택이 되고 있습니다.
ICT 산업의 발전을 돌이켜보면 인프라(Infrastructure), 플랫폼(Platform), 애플리케이션(Application)으로 대표되는 3계층 아키텍처는 진화 과정에서 불가피한 트렌드가 된 것 같습니다.
전통적인 온프레미스 배포 단계에서 운영 체제, 데이터베이스 및 미들웨어와 같은 기본 소프트웨어는 필수 불가결한 역할을 하며, 하드웨어 상호 작용 제어, 데이터 스토리지 관리, 네트워크 통신 스케줄링 및 기타 기능을 통해 기본 하드웨어 시스템의 복잡성을 효과적으로 해결하여 상위 계층 애플리케이션 개발자가 비즈니스 로직 혁신에 집중할 수 있도록 합니다.
"클라우드가 모든 것을 정의하는" 시대에 고전적인 IaaS(Infrastructure-as-a-Service), PaaS(Platform-as-a-Service) 및 SaaS(Software-as-a-Service) 공진화 아키텍처가 등장했습니다. 그 중 PaaS 계층이 제공하는 애플리케이션 개발 환경과 데이터 분석 관리 서비스는 클라우드 컴퓨팅의 광범위한 보급을 위한 견고한 기반을 마련했습니다.
오랜 휴면 기간을 거친 AIGC는 AI 일반화 프로세스의 빨리 감기 버튼을 누르는 것과 같으며 전체 산업은 활발한 분위기에서 재건을 가속화하고 있습니다. 컴퓨팅 파워와 응용 프로그램은 의심할 여지 없이 가장 주목받는 초점이 되었지만, 둘 사이에는 큰 격차가 있어 대형 모델이 "공중 부상"하여 착륙할 수 없거나 "공중으로 밟을" 수 없고 기회를 놓칠 위험에 직면해 있습니다.
AI를 클라우드 컴퓨팅과 비교하면 컴퓨팅 파워, 알고리즘 및 데이터는 IaaS 계층으로 간주될 수 있으며, 다양한 오픈 소스 및 폐쇄 소스 모델은 대규모 모델 시대의 SaaS의 새로운 진화, 즉 "MaaS(Model as a Service)"입니다.
AI 인프라는 컴퓨팅 파워와 애플리케이션을 연결하는 중층 인프라로서 하드웨어, 소프트웨어, 툴 체인, 최적화 방법 및 기타 측면을 포괄하는 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션의 민영화 배포 시나리오에 중점을 두고 있으며, 새로운 소프트웨어 스택과 포괄적인 서비스를 구축하고, 원스톱 모델 컴퓨팅 파워 배포 및 기본 도구 플랫폼을 생성하고, 컴퓨팅 파워와 애플리케이션을 연결하는 핵심 동력이 됨으로써 대형 모델 애플리케이션의 개발, 배포, 운영 및 관리에 전념하고 있습니다.
AI Infra는 개발 및 배포와 관련된 모든 도구와 프로세스를 다룹니다. 클라우드 컴퓨팅의 지속적인 발전과 함께 DataOps, ModelOps, DevOps, MLOps 및 LLMOps와 같은 "XOps"로 대표되는 일련의 개념이 등장했습니다.
거시적 수준에서 모든 XOps의 핵심은 개발 및 배포 수명 주기의 효율성을 개선하는 것입니다. 예를 들어, DataOps는 IaaS 계층의 스토리지 효율성과 PaaS 계층의 데이터 처리 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다. DevOps 및 MLOps는 PaaS 계층의 개발 및 배포 효율성을 개선하는 데 중점을 둡니다. LLMOps는 주로 MaaS 계층에 대한 효율성 지원을 제공합니다.
기존의 컴퓨팅 리소스는 사용 과정에서 활용률이 낮고 에너지 소비가 많다는 문제가 있습니다. AI Infra는 지능형 스케줄링 알고리즘과 이기종 컴퓨팅 기술을 통해 컴퓨팅 자원의 동적 할당과 효율적인 활용을 실현합니다. 지능형 스케줄링 알고리즘은 모델 훈련 작업의 우선 순위, 데이터 규모 및 컴퓨팅 요구 사항에 따라 GPU 클러스터 리소스를 자동으로 할당하여 컴퓨팅 성능 활용도를 약 75%에서 0% 이상으로 향상시킬 수 있습니다.
이기종 컴퓨팅 기술은 CPU, GPU, NPU 및 기타 칩의 장점을 통합하여 다양한 유형의 컴퓨팅 작업에 최적화함으로써 컴퓨팅 성능을 보장하면서 에너지 소비 비용을 30% 이상 절감합니다. 예를 들어, 이미지 인식 작업에서 NPU는 강력한 병렬 컴퓨팅 기능을 최대한 활용하여 많은 양의 이미지 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 데이터 전처리 단계에서 CPU는 데이터 읽기 및 정리와 같은 작업을 효율적으로 완료할 수 있습니다.
AI Infra는 데이터 전처리, 모델 훈련 및 추론 최적화와 같은 대규모 모델 개발의 전체 프로세스를 포괄하는 완전한 알고리즘 툴체인 세트를 제공합니다. 그 중 AutoML(Automated Machine Learning) 도구는 최적의 모델 아키텍처와 하이퍼파라미터를 자동으로 선택할 수 있으므로 개발자는 머신 러닝에 대한 깊은 지식 없이도 모델을 빠르게 구축할 수 있어 개발 주기를 몇 개월에서 몇 주로 단축할 수 있습니다.
모델 압축 기술은 정리 및 양자화를 통해 모델의 크기를 90% 이상 줄일 수 있으며, 이는 모델의 성능에 영향을 주지 않고 모델의 스토리지 및 컴퓨팅 요구 사항을 크게 줄여 모바일 및 에지 장치에 모델을 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 합니다. 이러한 도구의 출현으로 중소 규모 개발자와 기업은 애플리케이션 개발에 대규모 모델을 쉽게 사용할 수 있게 되어 대규모 모델 기술의 대중화 및 적용을 가속화할 수 있게 되었습니다.
대규모 모델의 학습 및 적용은 고품질 데이터와 분리할 수 없습니다. 그러나 데이터 수집, 정리 및 레이블 지정 프로세스는 종종 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 낮은 데이터 품질 및 데이터 보안 위험과 같은 문제가 발생하기 쉽습니다. AI Infra의 데이터 관리 플랫폼은 자동화된 주석 도구, 데이터 증강 알고리즘 및 개인 정보 보호 컴퓨팅 기술을 통해 효율적인 데이터 폐쇄 루프를 구축합니다.
자동 주석 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 95% 이상의 정확도로 데이터에 자동으로 주석을 달아 주석 효율성을 향상시킵니다. 데이터 증강 알고리즘은 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 원본 데이터를 변환하고 보강하여 더 많은 학습 데이터를 생성할 수 있습니다. 개인 정보를 보호하는 컴퓨팅 기술은 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 보장하고 데이터 사일로를 없애며 데이터의 잠재적 가치를 해제한다는 전제 하에 데이터 공유 및 협업 활용을 실현할 수 있습니다.
AIGC가 부상하기 전에는 AI 미들 플랫폼에 대한 이론적 연구와 실용적 탐구가 본격적으로 진행되었습니다. 하지만 당시 AI 미들 플랫폼은 복잡하고 다양한 기능을 가진 '소방관'에 가까웠고, 기초적이고 사소한 일도 많이 맡았지만, 업스트림과 다운스트림에서 폭넓은 인지도를 얻기가 어려웠다.
대형 모델의 등장은 AI 플랫폼화를 위한 더 넓은 무대를 구축했으며, AI Infra의 "너겟과 삽"이라는 비즈니스 모델을 더욱 확실하게 만들어 상당한 개발 공간을 확보했습니다.
샌드위치 속의 빵 두 조각 사이에 무수한 샌드위치 조합이 있듯이, 컴퓨팅 파워와 애플리케이션 사이에 있는 AI Infra 역시 가능성으로 가득 차 있습니다. 대체로 AI 인프라는 인공지능의 기본 프레임워크 기술을 다루며, 대규모 모델 훈련 및 배포 분야의 다양한 기반 시설을 포함합니다. 좁은 의미에서 기본 소프트웨어 스택은 AI Infra의 핵심 구성 요소이며 주요 목표는 컴퓨팅 알고리즘을 최적화하고 애플리케이션 구현을 촉진하는 것입니다.
엔터프라이즈 수준의 사용자를 위해 AI Infra는 4가지 핵심 가치를 가지고 있으며 기업의 디지털 트랜스포메이션과 지능형 업그레이드를 촉진하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
첫째, AI 애플리케이션의 전체 수명 주기 관리에 중점을 둡니다. AI Infra 플랫폼은 기업에 기술 지원을 제공할 뿐만 아니라 기업이 다양한 도구를 통해 비즈니스 요구 사항을 충족하는 AI 애플리케이션 시나리오를 신속하게 발견하고 개발할 수 있도록 지원합니다. 신속한 배포 및 추론, 가상 머신 또는 컨테이너 환경에서; 풍부한 모델 지원, 사전 설정된 시스템 모델 및 사용자 정의 모델; 모델 미세 조정 및 최적화, 모델 평가 및 성능 테스트와 같은 기능.
둘째, 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션의 구현을 가속화합니다. AI Infra 플랫폼은 기업에 기술 지원을 제공할 뿐만 아니라 다양한 도구를 통해 비즈니스 요구 사항을 충족하는 AI 애플리케이션 시나리오를 신속하게 발견하고 개발할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 데이터 기반 시나리오 마이닝이 포함되며, 프롬프트 엔지니어링, 벡터 검색 및 지식 기반 관리를 포함한 AI 애플리케이션 구축을 지원하며 로컬 또는 온라인 모델에 유연하게 액세스할 수 있습니다. 지능형 시나리오 정확한 추천은 일반 AI 애플리케이션을 지원할 뿐만 아니라 다양한 AI 솔루션을 통합합니다. 신속한 프로토타이핑 및 검증, AI 프로토타입의 신속한 구축 및 테스트; 산업 템플릿 및 경험 지원, 사전 구축된 AI 시나리오 템플릿, 처음부터 시작할 필요가 없으며 기술 임계값을 낮춥니다.
셋째, 기업이 새로운 디지털 인프라를 구축할 수 있도록 지원합니다. AI Infra 플랫폼은 AI 애플리케이션 개발 및 관리를 위한 플랫폼일 뿐만 아니라 기업이 새로운 디지털 인프라를 구축하기 위한 핵심 도구이기도 합니다. 여기에는 탄력적인 컴퓨팅 및 리소스 스케줄링이 포함되고, 이기종 GPU 하드웨어 가속화를 지원하며, 베어 메탈, 가상 머신 및 컨테이너 컴퓨팅 리소스의 탄력적인 확장을 제공합니다. 클라우드 간 및 하이브리드 클라우드 아키텍처와 지역 간 배포를 지원하여 유연한 클라우드 리소스 스케줄링 기능을 제공합니다. 통합 관리 및 자동화된 O&M, 통합 지능형 O&M 도구 및 통합 관리 인터페이스; 클라우드 전송 대기 시간과 대역폭 압력을 줄이는 에지 컴퓨팅 기능이 있으며 실시간 비즈니스 시나리오에 적합합니다. 데이터 거버넌스 및 규정 준수를 강화하여 조직이 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보호하기 위한 업계 표준 및 규정 요구 사항을 준수할 수 있도록 지원합니다.
넷째, 기업의 디지털 및 지능형 전략의 업그레이드를 촉진합니다. AI Infra 플랫폼은 디지털화와 인텔리전스의 이중 지원을 통해 기업이 비즈니스 효율성을 개선하고, AI 의사 결정 및 자동화된 운영을 실현한 다음, 디지털 인텔리전스의 전략적 업그레이드를 실현하고, AI를 비즈니스의 모든 측면에 긴밀하게 통합하고, AI 추론 애플리케이션을 가속화하여 전방위적인 비즈니스 혁신을 촉진하도록 촉진합니다.
모델 가치의 추구에 비해 AI 애플리케이션 분야에 전념하는 것이 업계의 일반적인 합의가 되었으며, 기본 모델 위에 수백만 개의 애플리케이션이 탄생할 것이며, 이러한 애플리케이션은 처음부터 파괴적인 혁신보다 기존 비즈니스 형식을 훨씬 더 많이 변화시킬 것입니다.
오늘날 AI 애플리케이션의 공급은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 2024 초부터 콰이쇼우의 케링이나 바이트댄스의 지멉, 센스타임의 비미 등 동영상 생성 모델 제품이 집중적으로 등장하고 있다.
大模型应用的爆发趋势已然明晰。根据InfoQ研究中心的数据，到2030年，通用人工智能（AGI）应用市场规模将达到4543.6亿元。模型应用层所蕴含的巨大机遇，吸引了几乎各行各业的积极参与。
현재 AI Infra 시장은 여전히 혼돈 단계에 있으며, 국내 시장은 '거대 지배' 패턴을 보이고 있습니다. 화웨이(Huawei), 알리바바(Alibaba), 바이두(Baidu)와 같은 거대 기술 기업들은 강력한 기술력과 자원 우위를 바탕으로 상대적으로 폐쇄적인 AI 인프라 시스템을 구축했습니다.
예를 들어, Huawei의 모델은 3계층 아키텍처를 채택하며, 하단에 강력한 견고성과 일반화를 가진 일반 지식 모델이 있으며, 이는 특정 시나리오 및 워크플로에 대한 산업 모델 및 배포 모델이 파생되는 견고한 초석 역할을 합니다. 이 아키텍처의 장점은 훈련된 대규모 모델을 수직 산업에 배포할 때 훈련을 반복할 필요가 없고 비용이 이전 계층의 7%-0%에 불과하여 효율성이 크게 향상되고 비용이 절감된다는 것입니다.
Alibaba는 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP) 또는 Wensheng 그래프 대형 모델 등 AI를 위한 통합 기반을 구축했으며 이 통합 기반에서 훈련할 수 있습니다. Baidu와 Tencent는 또한 해당 전략적 레이아웃을 수행했습니다.
百度拥有覆盖超50亿实体的中文知识图谱，为其AI发展提供了丰富的知识支持，就像一个巨大的知识库，为模型的训练和应用提供了充足的养分；腾讯的热启动课程学习技术，则能将万亿大模型的训练成本降低至冷启动的八分之一，有效提升了训练效率，降低了成本。
그러나 이러한 폐쇄적인 생태계는 또한 몇 가지 문제를 야기했고, 중소 공급업체는 시장에 진입하기 어려워 시장의 전문적인 분업이 부족하고, 스타트업은 "대형 제조업체에 의존하기 어렵고, 독립적으로 생존하기 어렵다"는 딜레마에 직면해 있으며, 전체 생태계의 활력과 혁신 능력은 어느 정도 제한됩니다.
해외에서 AI 인프라 시장은 비교적 성숙한 산업 체인과 생태계를 형성했습니다. 일부는 데이터 주석에 중점을 두고, 일부는 데이터 품질 향상에 능숙하며, 일부는 모델 아키텍처에서 고유한 이점을 가지고 있습니다. 전문성을 갖춘 이러한 기업은 단일 링크에서 효율성, 비용 관리 및 품질 보증 측면에서 대형 공장보다 더 나은 경우가 많습니다.
예를 들어, 미국에서는 AI 인프라 부문에 중점을 둔 여러 회사가 등장했습니다. 예를 들어, Anomalo는 데이터 품질 검사에 중점을 두고 Google Cloud 및 Notion과 같은 기업을 위한 전문적인 데이터 품질 평가 및 최적화 서비스를 제공합니다. Scale AI는 자동화된 주석 도구를 통해 기업이 데이터 처리 비용을 절감하고 데이터 라벨링 효율성을 개선할 수 있도록 지원합니다.
이러한 기업은 자동차 산업의 Tier 1 공급업체와 마찬가지로 전문 분업을 통해 해당 분야에 깊이 관여하여 대규모 모델 기업에 표준화된 고품질 솔루션을 제공하여 "대형 제조업체는 핵심 모델 연구 및 개발에 집중하고 공급업체는 인프라 지원을 제공합니다".
그러나 이 분야의 국내 개발은 아직 성숙하지 않았습니다. 한편으로 중국 대형 모델 분야의 주요 업체는 대부분 대형 제조업체이며 모두 자체 성숙한 교육 시스템을 보유하고 있으며 외부 공급업체가 내부 시스템에 침입하기 어렵습니다. 다창(大昌)은 마치 닫힌 왕국과 같아서 외부의 힘이 침투하기 어려운 완전한 체계를 갖추고 있다.
반면, 중국에는 충분히 큰 기업가 생태계와 중소기업 그룹이 부족하여 AI 공급업체가 대형 제조업체 외부에서 생존과 발전을 위한 공간을 찾기가 어렵습니다.
Google을 예로 들면, Google은 데이터 처리 능력을 향상시키는 데 도움이 되도록 데이터 품질 공급업체와 교육 데이터 결과를 기꺼이 공유하며, 공급업체가 기능을 개선한 후 Google에 더 높은 품질의 데이터를 제공하여 선순환을 형성할 수 있습니다.
국내 AI 인프라 생태계의 불완전성은 대규모 모델 창업의 문턱을 높이는 직접적인 원인이었다. 중국에서 대규모 모델 사업을 시작하는 것이 따뜻한 음식을 먹는 것과 같다면 기업가는 간척 및 작물 심기와 같은 가장 기본적인 작업부터 시작하여 큰 도전과 어려움에 직면해야 합니다.
현재 AI 0.0의 붐에서 중요한 특징은 "편광"입니다: 가장 핫한 필드는 대형 모델 계층과 응용 프로그램 계층에 집중되어 있는 반면, AI 인프라와 유사한 중간 계층은 개발 격차가 커서 다음 큰 기회를 포함할 수도 있습니다. 그것은 탐험가들이 발견하고 발굴하기를 기다리는 미개척 보물과 같습니다.
대형 모델 애플리케이션이 폭발적으로 증가함에 따라 AI Infra 계층의 비즈니스 잠재력은 크지만, AI Infra 관련 기업의 경우 전문 분야에서 강하더라도 시장 변화에 직면하여 여전히 상대적으로 취약합니다.
20년의 개발 끝에 NVIDIA의 CUDA 에코시스템은 AI 분야에서 가장 최첨단 모델 및 애플리케이션을 위해 CUDA 플랫폼에서 가장 먼저 실행되는 경우가 많습니다.
서로 다른 하드웨어 간에 서로 다른 인터페이스가 있기 때문에 CUDA는 이러한 인터페이스의 언어를 통합하여 사용자가 표준 언어를 사용하여 다른 하드웨어를 작동할 수 있도록 합니다. 모델 개발 과정에서 개발자는 종종 동일한 언어 시스템에서 개발 작업을 완료하는 경향이 있으며, 이는 실제로 NVIDIA의 CUDA 에코시스템의 깊은 기반을 구축합니다.
현재 CUDA 생태계는 AI 컴퓨팅 파워 시장에서 80% 이상을 차지하고 있습니다. 그러나 AI 모델의 표준화 프로세스가 진행됨에 따라 모델 간의 구조적 차이가 점차 줄어들고 더 이상 여러 크고 작은 모델을 자주 스케줄링할 필요가 없으며 NVIDIA의 CUDA 생태계의 장점이 어느 정도 약화되었습니다. 그럼에도 불구하고 컴퓨팅 파워 시장에서 NVIDIA의 지배력은 여전히 흔들리기 어렵습니다. 업계 예측에 따르면 향후 0-0년 동안 NVIDIA는 여전히 전체 AI 하드웨어 제공업체에서 절대적인 리더가 될 것이며 시장 점유율은 0% 이상이 될 것으로 예상됩니다.
AI 인프라 레이어 공급업체의 경우, 금광 입구에서 티켓과 삽을 팔고 마침내 금광에 들어갈 방법을 찾는 것처럼 외부에 NVIDIA와 같은 "채굴자"가 있지만, 내부의 "채굴자"는 오랫동안 "자유" 채굴에 익숙해져 있었고 새로운 도구를 받아들이지 않는다는 것을 알게 됩니다.
비즈니스 모델의 관점에서 일부 AI 인프라 공급업체는 기업이 사용하는 컴퓨팅 파워의 양, 모델 호출 수 또는 기능 모듈 사용에 따라 수수료를 부과하는 구독 기반 비즈니스 모델을 채택합니다. 이 모델은 기업이 하드웨어와 소프트웨어에 한 번에 많은 돈을 투자할 필요 없이 실제 사용량에 따라 지불하기만 하면 되는 SaaS와 유사하여 기업이 AI Infra를 사용할 수 있는 문턱을 크게 줄입니다.
예를 들어, 일부 플랫폼은 "기본 컴퓨팅 파워 패키지 + 고급 알고리즘 도구"의 조합 패키지를 출시하여 중소기업이 매월 수천 위안만 지불하면 수백만 달러의 컴퓨팅 리소스와 고급 알고리즘 도구를 사용하여 대규모 모델을 개발하고 적용할 수 있습니다.
대기업 및 특정 산업 분야의 사용자의 경우 복잡한 비즈니스 요구 사항과 특별한 기술 요구 사항을 가지고 있는 경우가 많으며, 일반적인 AI 인프라 제품으로는 이러한 요구 사항을 충족하기 어렵습니다. 따라서 일부 공급업체는 컴퓨팅 파워 클러스터 구축, 모델 최적화 및 애플리케이션 배포에 이르는 전체 프로세스 서비스를 기업에 제공하기 위해 맞춤형 AI Infra 솔루션을 제공합니다.
기술의 개발과 적용을 촉진하기 위해 일부 AI 인프라 공급업체는 오픈소스 기술과 오픈 API를 사용하여 개발자와 기업이 생태계를 구축하도록 유도합니다. 오픈 소스 프레임워크인 PyTorch 및 TensorFlow는 커뮤니티 협업을 통해 성능을 지속적으로 최적화하여 전 세계의 많은 개발자를 끌어들여 코드에 기여하고 대규모 개발자 커뮤니티를 형성한 성공적인 사례입니다.
이 생태적 공동 건설 모델은 기술의 반복과 혁신을 가속화할 뿐만 아니라 생태학적 영향을 통해 비즈니스 가치를 획득합니다. 제조업체는 기술 지원, 교육 서비스 등을 제공하여 수익을 창출할 수 있으며 동시에 개발자와 기업이 의사 소통 및 협력할 수 있는 플랫폼을 제공하고 전체 산업의 발전을 촉진할 수 있습니다.
국내 시장에서 기업은 소프트웨어 및 서비스에 대한 비용을 지불할 의사가 상대적으로 적고 하드웨어 장비를 한 번에 구매하거나 자체 솔루션을 개발하는 경향이 있습니다. AI Infra 벤더는 AI Infra 제품 및 서비스를 사용하면 실제 사례와 데이터를 통해 비용 절감 및 효율성 향상과 같은 실질적인 가치를 가져올 수 있음을 기업에 입증하여 기업의 지불 의지를 높여야 합니다.
또한 사용자는 AI Infra 제품 및 서비스를 선택할 때 "선택 불안"에 직면하며, 자신에게 적합한 제품을 선택하는 방법을 모릅니다. 따라서 개방적이고 공유되며 협업적인 AI 인프라 생태계 플랫폼을 구축하는 것이 필수적입니다. 정부, 기업 및 산업 조직은 협력하여 대형 제조업체가 기술 역량의 일부를 개방하도록 장려하고, 중소기업이 세분화된 분야에서 혁신에 집중하도록 장려하며, 사용자에게 보다 편리하고 효율적인 원스톱 솔루션을 제공할 수 있습니다.
또한 다양한 수익 모델을 지속적으로 탐색해야 하며, 구독 서비스 및 맞춤형 솔루션 외에도 하드웨어 제조업체와 제휴하여 판매를 묶고 부가가치 서비스를 제공하여 상용화 경로를 넓히는 것도 고려할 수 있습니다.
모두가 바람을 쫓고 있을 때, 실제로 산업 패턴을 결정하는 것은 조용히 도구를 연마하는 사람들인 경우가 많습니다. 변화의 시대에 AI 인프라는 경작해야 할 비옥한 토양과 같으며, 기술 구현의 "라스트 마일"일 뿐만 아니라 산업 업그레이드의 "첫 번째 원동력"이기도 합니다.
기술, 시장, 생태계의 다양한 도전 과제에도 불구하고 표준의 개선, 기술의 성숙, 생태계의 번영과 함께 AI 인프라는 결국 지능형 시대를 이끄는 핵심 동력이 될 것입니다.
기업과 개발자의 경우 개방적이고 상생하는 생태계를 구축하고 전문화와 분업의 산업 패턴을 육성해야만 "애플리케이션을 더 단순하게 만들고 AI를 더 편리하게 만든다"는 비전을 진정으로 실현할 수 있습니다. 미래와 관련된 이러한 기술 혁명은 핵심적인 기술력뿐만 아니라 미래 지향적인 전략적 비전과 생태 공동 건설의 지혜를 요구합니다.
골드 러시는 결국 잦아들겠지만 도로를 건설하는 사람들에게는 기회가 부족하지 않을 것입니다.