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[IT뉴스]"올해가 피지컬 AI 원년"…인프라 3대 축 '엣지·GPU클러스터·데이터레이크' 부상
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-05-14 13:57:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[AI WAVE 2026] HS효성인포메이션, 슈퍼마이크로·그린코어·HCSF 앞세워 시장 공략</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4Jg7MZFYyu"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="91356a95eae9ab95b82a576a13501622ec8f333b2b5b7d0f007546726148fd60" dmcf-pid="8iazR53GCU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/552796-pzfp7fF/20260514135237074pbka.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="fctcyJoMh7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/552796-pzfp7fF/20260514135237074pbka.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="4a4432e8e7f33ddc538cae201aa1990cb7f31e5073eccd893dea9ec2bea68942" dmcf-pid="6nNqe10Hlp" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 박재현기자] <strong>"올해는 피지컬 AI 원년입니다. 카메라·라이다·음성 센서 등 현장 데이터를 실시간으로 처리해 물리적으로 반응하는 AI 시대가 열렸습니다. 이에 맞는 인프라를 갖추지 못한 기업은 AI 전환의 흐름에 뒤처질 수밖에 없습니다."</strong></p> <p contents-hash="023c736c0e0920293ff1917334d66d7d52eae91b4c0b4fbedce3c881ed29b428" dmcf-pid="PLjBdtpXv0" dmcf-ptype="general">14일 소공동 롯데호텔서울에서 <디지털데일리> 주최로 열린 'AI WAVE 2026' 행사에서 강준범 HS효성인포메이션시스템 DX아키텍트팀 PM은 '물리와 디지털의 경계를 허물다: 2026 피지컬 AI 인프라 전략'을 주제로 발표하며 이 같이 말했다.</p> <p contents-hash="b24a5f872c621d83f09a99a4ecaab6a46a26c7d303f95e5880d8d9f3ccbb6885" dmcf-pid="Qq2vUwOcS3" dmcf-ptype="general">강준범 PM에 따르면, 올해 AI 시장의 핵심 트렌드는 피지컬AI다. LLM이 '생각하는 AI'라면 피지컬 AI는 '행동하는 AI'다. 밀리초 단위 즉각 반응과 각종 센서 데이터 실시간 처리가 필수여서 기존 LLM 인프라와는 근본적으로 다른 설계가 요구된다.</p> <p contents-hash="e01a9e90f81c02ab3dd3110d51353700ede06fec71e3c77baeef3f453f656fcc" dmcf-pid="xBVTurIkTF" dmcf-ptype="general">통상 피지컬 AI는 순환 워크플로우를 거쳐 구동된다. 현장 센서에서 데이터를 수집하는 '엣지 데이터 컬렉션', 현실 환경을 가상으로 복제해 합성데이터를 증목하는 '리얼투심·디지털트윈', 월드 파운데이션 모델과 VLA 모델을 학습하는 '대규모 트레이닝', 엣지 배포를 위해 양자화·경량화를 수행하는 '모델 최적화', 마지막으로 경량 모델을 현장에 배포하는 '심투리얼·추론' 순이다.</p> <p contents-hash="40467beebc0c36c11fa790217007bf9d643646ee1157a0df99bdde9d1a47bc31" dmcf-pid="ywIQcbV7vt" dmcf-ptype="general">이러한 순환 워크플로우를 따르되, 실시간 데이터를 지속 학습해 최신 모델을 엣지에 재배포하는 컨티뉴어스 루프로 반복된다.</p> <p contents-hash="b657676130eb156e359473b3eeda76efa7d68921be5d11db9d9e0b667bae1ac0" dmcf-pid="WrCxkKfzC1" dmcf-ptype="general">HS효성인포메이션시스템은 이러한 워크플로우를 구동하기 위해 필요한 인프라도 강조했다. 피지컬AI를 위한 인프라로는 엣지 컴퓨팅, 고성능 GPU 클러스터, 데이터레이크 등이 꼽힌다.</p> <p contents-hash="87c877bca635b0a49ad2c5edead67de9c6a809fe6462adbc67f3a3618115d5a9" dmcf-pid="YmhME94qh5" dmcf-ptype="general">강준범 PM은 "엣지 컴퓨팅은 저전력·고효율 서버여야 하고, GPU 클러스터는 최신 아키텍처 기반 수십~수백 대가 유기적으로 묶인 구조여야 한다. 데이터레이크는 센서 데이터·합성 데이터·벡터 DB·파운데이션 모델을 모두 수용하는 무제한급 스케일아웃 병렬 분산 스토리지가 적합하다. GPU 성능을 스토리지 병목으로 낭비하지 않을 만큼 서빙 성능도 받쳐줘야 한다"고 부연했다.</p> <p contents-hash="e0bcde00dd96d27680f45d47e28fc51a60180df717b1ec8ac7e09207387ff3a6" dmcf-pid="GslRD28BCZ" dmcf-ptype="general">HS효성인포메이션시스템은 이 인프라들에 각각에 대응하는 제품군을 갖추고 있다는 점도 강조했다. GPU 클러스터에는 국내 슈퍼마이크로 공식 총판으로서 블랙웰 아키텍처 기반 B200·B300 탑재 HDX 서버를 공급한다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 신규 GPU 출시에 맞춰 타 벤더 대비 가장 먼저 호환성 검증을 완료하는 퍼스트 투 마켓 전략을 구사하며, 다이렉트 리퀴드 쿨링(DLC)부터 액침 냉각까지 원스톱으로 제공한다.</p> <p contents-hash="0a9315ba8bafa4a2cb3de343e16827670751fddd67b8dc165281a917d12c0cfd" dmcf-pid="HOSewV6bTX" dmcf-ptype="general">엣지 컴퓨팅에는 액세스랩과 공동 개발한 국산 ARM 서버 '그린코어'를 제공하고 있다. ARM 보드를 직접 설계·개발하는 체계도 갖춰 유지보수와 기술에 유연한 대응이 가능하다. RTX 프로 6000 등 저전력 GPU를 탑재해 현장 실시간 추론 용도로도 활용할 수 있다.</p> <p contents-hash="e0e2925f83f4c252ac55335b333847a6486a547c9e7f4394f207a403296190bf" dmcf-pid="XIvdrfPKvH" dmcf-ptype="general">데이터레이크를 위해서는 웨카(WEKA) 파일시스템 기반 어플라이언스 'HCSF'와 히타치 오브젝트 스토리지 HCP 오토 티어링을 조합해 제안하고 있다. 사일로화된 기존 스토리지 환경에서 물리적 데이터 이관 없이 병렬 접근을 가능하게 하는 데이터 오케스트레이션 제품 '해머스페이스'도 포트폴리오에 포함돼 있다.</p> <p contents-hash="c677dcbec15c77df39af61ecf8c4a426b3df0900d7a49ca60edb7c0578da0921" dmcf-pid="Zbfy7mCETG" dmcf-ptype="general">HS효성인포메이션시스템은 레퍼런스도 공유했다. IT 대기업 AI 플랫폼 인프라에 HDX GPU 서버·HCSF·인피니밴드 스위치·슬럼 스케줄러를 통합 납품했다. 국가 독자 파운데이션 모델 사업에는 다수 연구원이 GPU를 세분화해 사용할 수 있는 환경을 구축했다. AMD GPU 기반 클러스터 팜과 쿠버네티스 기반 ML옵스·AI옵스 환경 구축 사례도 보유하고 있다.</p> <p contents-hash="e998d148bb2564f4a36defd7956a93d5ca10cb91cb6b7e98d5f228a0be7edfe9" dmcf-pid="5K4WzshDlY" dmcf-ptype="general">강준범 HS효성인포메이션시스템 PM은 "AI 인프라를 도입할 때 중요한 것은 에코 파트너 협업 체계와 국내 실사례 기반 기술력을 갖춘 파트너인지 확인하는 것"이라면서 "HS효성인포메이션시스템은 다양한 파트너 체계는 물론 많은 레퍼런스를 보유하고 있다. 특정 솔루션을 일괄 강요하는 대신 기업 고객의 상황에 맞게 컴포넌트를 조합하는 모듈식 설계가 가능하다"고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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