기업, 특히 중소 규모 IT 부서가 AI를 운영에 통합하려고 함에 따라 복잡하고 발전하는 시장에 직면하게 됩니다. AI의 약속은 흥미롭지만, 환경은 불확실성으로 가득 차 있습니다. 공용 AI 챗봇은 널리 사용 가능하지만 데이터 주권과 보안에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다. SaaS 제공업체는 AI를 빠르게 통합하고 있으며 모델 훈련, 추론, 데이터 처리를 위한 새로운 솔루션이 매일 등장하고 있습니다. 이러한 옵션 중에서 Apple Silicon이 지원하는 프라이빗 베어메탈 인프라는 공유 서비스 및 퍼블릭 클라우드 옵션의 불확실성에 대한 강력한 대안을 제공할 뿐만 아니라 기존 GPU에 상당한 전력 소비를 제공합니다.
데이터는 명확하고 기업의 AI는 부상하고 있으며 Apple Silicon이 선두를 달리고 있습니다.
에이 2023년 8월 McKinsey 보고서“2023년 AI 현황: Generative AI의 획기적인 해”에서는 많은 조직이 여전히 AI 통합 및 관리의 초기 단계에 있음을 보여줍니다. 업계 전반에 걸쳐 설문 조사 응답자의 14~30%가 생성 AI 도구를 정기적으로 사용하는 반면, 약 6%만이 자신의 조직이 AI 분야에서 높은 성과를 내고 있다고 주장했습니다. 주류 조직은 전략, 인재, 데이터 관리에 어려움을 겪는 반면, 고성능 AI 조직은 모델, 인재, 확장 문제에 직면해 있습니다.
McKinsey 보고서의 주요 내용은 업계의 상당 부분이 전문 환경에서 AI를 효과적으로 활용하기 위한 지침을 찾고 있다는 것입니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 맞춤형 제품을 개발하면 시장 도달 범위를 크게 확대할 수 있습니다. 또한 보고서에 따르면 재능은 지속적인 과제로, 응답자의 20%가 이를 주요 장애물로 꼽았습니다. ML/AI 엔지니어와 데이터 과학자를 채용하는 것은 특히 어렵지만 조직은 일반 개발자를 채용하는 데 더 많은 성공을 거두고 있습니다. 이는 AI 전담 부서를 설립하는 대신 비즈니스 분석가와 다기능 IT 팀이 AI 전략을 테스트하고 잠재적 가치를 평가하는 데 충분할 수 있음을 시사합니다.
핵심 과제 해결
가장 시급한 과제 중 하나는 데이터 보안입니다. 공용 AI 챗봇을 사용하면 직원이 실수로 회사 관련 정보를 공유하기가 너무 쉬워 잠재적으로 데이터 유출 및 통제력 상실로 이어질 수 있습니다. 현재 많은 기업에서는 데이터 노출 위험 없이 이러한 기술을 책임감 있게 사용할 수 있는 사내 프라이빗 AI 솔루션을 찾고 있습니다.
또한 SaaS AI 기능은 유용할 수 있지만 숨겨진 계약상의 복잡성이 따르는 경우가 많습니다. 많은 솔루션은 회사 데이터를 사용하여 모델을 추가로 교육하므로 데이터 주권이 손상될 수 있습니다. 데이터가 교육에 직접 사용되지 않는 경우에도 여러 고객이 공유하는 인프라는 데이터 혼합 및 잠재적 유출 위험을 초래합니다. 민감한 정보를 다루는 기업의 경우 이러한 위험은 너무 높습니다.
또한 AI를 활용하려면 광범위한 데이터 과학 전문 지식이나 컴퓨팅 리소스에 대한 상당한 투자가 필요하다는 오해가 있습니다. 이러한 복잡성은 AI를 시작하려는 소규모 IT 팀에게는 장벽이 될 수 있습니다.
기업은 비공개 베어메탈 Apple Silicon 기반 솔루션을 선택함으로써 이러한 위험을 피할 수 있습니다. Apple Silicon의 통합 메모리 아키텍처와 통합 신경 엔진 광범위한 전문 지식이나 하드웨어에 대한 과도한 지출 없이도 추론 작업을 포함한 AI 워크로드에 대한 고성능을 보장합니다. 또한 예측 가능한 비용과 에너지 효율성을 제공하므로 기업은 인프라에 대한 더 많은 통제력과 확신을 갖고 AI 솔루션을 구현할 수 있습니다.
Apple Silicon 기반 AI 인프라의 가치 제안 및 사용 사례
Apple Silicon은 여러 주요 영역에서 전용 GPU 및 x86 지원 하드웨어보다 더 효율적일 수 있기 때문에 AI 시스템 실행을 위한 선호되는 기술 스택으로 조용히 부상했습니다. AI 추론 작업에 대한 탁월한 성능은 혁신적인 통합 메모리 아키텍처에서 비롯됩니다. 이 아키텍처를 사용하면 GPU, CPU 및 메모리가 동일한 메모리 풀에 액세스할 수 있으므로 AI 워크로드에 중요한 대규모 데이터 세트를 처리할 때 대기 시간이 크게 줄어들고 효율성이 향상됩니다. 예를 들어 Mac Studio의 M2 Ultra 칩은 800GB/s 대역폭으로 최대 192GB의 통합 메모리를 지원하므로 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 AI 모델을 쉽게 실행하는 데 이상적입니다.
또한 Apple Silicon에 통합된 32코어 Neural Engine은 특정 AI 작업을 위해 설계되었습니다. 이 엔진은 복잡한 AI 작업을 CPU 및 GPU에서 오프로드하여 추론 시간을 가속화하여 시스템이 워크로드를 더 빠르게 실행할 수 있도록 합니다.
성능 외에도 Apple Silicon은 다음과 같은 기능으로도 유명합니다. 에너지 효율. 이는 일반적으로 기존 CPU 및 GPU와 관련된 높은 전력 소비 및 발열 없이 지속적인 고성능을 제공합니다. 이러한 효율성 덕분에 인프라에 부담을 주지 않고 AI를 통합하려는 기업에 비용 효율적인 솔루션이 됩니다.
Apple Silicon 기반 솔루션은 기존 비즈니스 운영에 원활하게 통합되므로 팀은 광범위한 기술 전문 지식 없이도 AI를 활용할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 오픈 소스 커뮤니티와 함께 작동하고 Apple의 고유한 API를 활용하여 통합 프로세스를 간소화하여 개발자와 기업 모두가 AI에 접근할 수 있도록 합니다. 문서 초안 생성, 고객 동향 분석, AI 기반 챗봇을 통한 실시간 고객 서비스 제공 등 Apple Silicon의 인프라는 팀이 데이터 보안을 손상시키지 않고 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.
앞으로의 길을 바라보며
AI 혁명이 계속 전개됨에 따라 기업은 인프라 선택을 신중하게 고려해야 합니다. Apple Silicon 기반의 비공개 베어메탈 솔루션은 데이터 개인 정보 보호, 비용 예측 가능성 및 성능 일관성과 관련된 중요한 문제를 해결하는 동시에 AI 추론 작업을 위한 안전하고 안정적인 환경을 제공합니다. AI의 복잡성을 탐색하려는 기업을 위해 이러한 솔루션은 강력하고 미래 지향적인 솔루션을 제공합니다.
게시물 비즈니스 인프라를 위한 AI의 미래: Apple Silicon 기반의 프라이빗 베어메탈 솔루션이 IT 부서에 이상적인 이유 처음 등장한 Unite.AI.