[IT동아 김영우 기자] 기업의 생성형 AI 도입은 이제 '검증'을 넘어 '실행' 단계로 넘어가고 있다. 그런데 막상 AI를 실제 업무에 붙여보면 마주치는 건 화려한 모델이 아니라 인프라와 데이터라는 지극히 현실적인 문제다. 데이터가 있는 곳까지 AI를 끌고 갈 수 있는가, 그 과정에서 지연이나 병목 없이 안전하게 처리할 수 있는가 하는 질문들이다. 나정옥 한국오라클 부사장 / 출처=IT동아 한국오라클은 8월 11일 서울 아셈타워에서 'AI 중심 클라우드 & 데이터 플랫폼 최신 기술 업데이트' 기자간담회를 열고 이런 질문에 대한 나름의 답을 내놨다. 차세대 인프라 아키텍처 'OCI 액셀러론(Acceleron)'과 ‘오라클 AI 데이터베이스 26ai(Oracle AI Database 26ai)’를 중심으로 한 'AI 데이터 플랫폼'이 이날 발표의 핵심이다. 나정옥 한국오라클 부사장이 오라클의 전체 AI 전략을, 장진호 한국오라클 상무가 OCI 액셀러론을, 김태완 한국오라클 상무가 AI 데이터 플랫폼을 각각 소개했다. 나정옥 부사장 "AI는 결국 데이터 싸움" 발표에 나선 나정옥 부사장은 오라클이 생각하는 엔터프라이즈 AI를 한 문장으로 "브링 AI 투 데이터(Bring AI to Your Data)"로 요약했다. AI를 별도의 시스템으로 새로 구축하는 것이 아니라, 고객의 핵심 데이터가 있는 곳에서 AI를 바로 작동시키고 이를 단순한 답변이 아닌 실제 업무 실행으로까지 연결하겠다는 것이다. 나 부사장은 최근 아시아태평양 지역 임원 200여 명과 진행한 라운드테이블을 언급하며 "이 자리에서 고객들이 공통적으로 언급한 우려는 데이터 레디니스, ROI, 그리고 보안이었다"고 전했다. 그러면서 오라클이 추구하는 엔터프라이즈 AI 전략을 신뢰할 수 있는 데이터, 모델 선택의 자율성, AI 워크로드를 감당할 수 있는 인프라라는 세 가지 축으로 정리했다. 발표 말미에는 기업 고객을 향한 세 가지 제언도 내놨다. AI를 독립된 프로젝트가 아니라 핵심 데이터·운영 시스템과 통합해야 할 과제로 다룰 것, 데이터 접근 권한과 감사·승인 워크플로우까지 포함한 거버넌스를 처음부터 설계할 것, 그리고 GPU 확보만이 아니라 네트워크·보안·가용성까지 함께 고려해야 한다는 것이다. 나 부사장은 특히 "무엇을 자동화할 것인가보다, AI가 어떤 업무 결정을 안전하게 실행하도록 허용할 것인가를 먼저 정해야 한다"고 강조했다. 장진호 상무 ...
"GPU보다 데이터 패스" 한국오라클, 액셀러론·AI 데이터 플랫폼으로 '실행형 AI' 승부수
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