AI PoC 늘었지만 서비스화 난관… 데이터·보안·배포체계 갖춰야 [AI 플랫폼②]

AI 요약

생성형 인공지능 확산으로 GPU 등 고성능 연산 자원 확보가 기본 조건이 됐지만 실제 서비스 구현을 위해서는 개발·배포 환경, 비용 관리, 운영 자동화, 이기종 자원 제어 등 추가 요소가 필요합니다. PoC는 늘고 있으나 제한된 데이터·사용자·시나리오에서 가능성을 확인하는 단계여서 실제 서비스 전환을 위해 기존 업무 시스템·데이터와의 연결, 보안·감사 요건 충족, 장애 대응과 확장성·비용 관리 등이 요구됩니다. 이를 해결하기 위해 컨테이너·쿠버네티스 기반의 클라우드 네이티브 AI PaaS와 LLMOps·MLOps·FinOps 같은 통합 플랫폼 체계가 중요해졌고, 이노그리드는 'From xPU to AI Platform' 전략과 'AI 팩토리 플랫폼'을 제시했습니다.