가트너가 2029년까지 클라우드 산업을 이끌 6가지 핵심 트렌드를 발표했다. 이번 발표는 클라우드 기술이 단순한 IT 인프라를 넘어, 조직 전체의 비즈니스 혁신 전략의 핵심 요소로 진화하고 있음을 강조했다. 가트너는 주요 트렌드로 '클라우드 불만족', 'AI 및 머신러닝 수요 증가', '멀티클라우드 및 크로스클라우드', '산업 특화 솔루션', '디지털 주권', '지속가능성'을 선정했다. 가트너 자문 디렉터 조 로거스는 “클라우드는 더 이상 기술 도구가 아니라 비즈니스 혁신의 도구이며, 기업은 클라우드를 기반으로 새로운 모델과 전략을 설계해야 한다”고 강조했다. 조사에 따르면 2028년까지 기업의 25%는 비현실적인 기대와 최적화 실패, 통제되지 않는 비용 문제로 클라우드 도입에 불만을 가질 것으로 보인다. 반면 초기 전략을 명확히 설정한 기업은 만족도가 높을 것으로 예상된다. 한편, AI 및 머신러닝에 대한 수요가 폭발적으로 증가함에 따라, 클라우드 워크로드 중 AI 비중은 2029년까지 현재의 5배 이상으로 증가할 전망이다. 멀티클라우드 전략은 여전히 난항을 겪고 있다. 기업 절반 이상은 멀티클라우드 구현에서 기대한 성과를 얻지 못하고 있으며, 가트너는 크
고성능 AI 인프라 환경 단순화하고 운영 효율 향상에 초점 맞춰 AMD가 랩트 AI와 전략적 협업으로 고성능 AI 인프라 최적화에 나선다. 양사는 AMD의 최신 Instinct GPU 시리즈와 랩트AI의 워크로드 자동화 플랫폼을 결합해 AI 추론과 학습 성능을 극대화하고, GPU 활용도를 높이는 통합 솔루션을 제공한다고 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 AMD Instinct MI300X, MI325X 및 향후 출시될 MI350 시리즈 GPU에서 랩트 AI의 지능형 리소스 관리 기능을 활용해 고성능 AI 인프라 환경을 단순화하고 운영 효율을 향상시키는 데 있다. 특히 온프레미스 환경뿐 아니라 멀티 클라우드 환경에서도 유연하게 작동해 조직 규모나 산업군을 막론하고 폭넓은 활용이 가능하다는 점이 주목된다. 랩트 AI는 복잡한 AI 워크로드 관리를 자동화하는 기능으로 주목받고 있다. 이번 협업으로 데이터 과학자들은 GPU 스케줄링이나 메모리 구성에 시간을 쏟는 대신, 모델 개발과 혁신에 집중하게 된다. 랩트의 플랫폼은 각 AI 모델에 최적화한 자원 할당을 자동으로 수행하며, 다양한 GPU 환경을 단일 인스턴스로 통합 관리할 수 있어 인프라 유연성을 극대화한다. AMD
가트너가 AI 워크로드를 실행하도록 설계된 반도체에 대한 전망을 발표했다. 가트너에 따르면, AI 칩은 2023년에 전년 대비 20.9% 증가한 534억 달러 규모의 매출 기회를 창출할 것으로 예측된다. 가트너의 VP 애널리스트인 앨런 프리스틀리(Alan Priestley)는 “생성형 AI의 발전과 데이터 센터, 엣지 인프라 및 엔드포인트 디바이스에서의 광범위한 AI 기반 애플리케이션 사용 증가에 따라, 고성능 GPU와 최적화된 반도체 디바이스 구축이 필수가 됐다”며, “이것이 AI 칩의 생산과 배포를 주도하는 주요한 원동력”이라고 말했다. 가트너는 AI 반도체 매출이 전망 범위에 해당하는 기간 동안 계속해서 두 자릿수 성장률을 유지하며 2024년에는 25.6% 증가한 총 671억 달러에 이를 것으로 전망했다. 2027년에는 2023년 시장 규모의 두 배가 넘는 총 1194억 달러에 이를 것으로 내다봤다. 기업에서 AI 기반 워크로드가 널리 사용됨에 따라 더 많은 산업 및 IT 기업에서 AI 칩이 포함된 시스템을 배포할 것으로 보인다. 가트너에 따르면, 소비자 가전 시장의 경우 디바이스에 사용되는 AI 지원 애플리케이션 프로세스의 가치가 2022년 5억800
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