인프라에서 인텔리전스까지: GTC 2026을 되돌아보며 Phison이 AI를 더욱 실용적으로 만드는 방법을 살펴봅니다.

올해 NVIDIA GTC 컨퍼런스에서 한 가지 메시지가 분명하게 전달되었습니다. AI는 실험 단계를 넘어 실제 생산 중심의 워크로드로 진입하고 있습니다.. 

기조연설과 세션은 모델 학습의 획기적인 발전보다는 AI를 대규모로 구현하는 데 필요한 요소에 더 초점을 맞췄습니다. 이러한 변화는 업계 전반의 현실을 반영하는 것이며, Phison은 Pascari aiDAPTIV™ 솔루션을 통해 이러한 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 

추론의 등장부터 중요성이 커지는 현상에 이르기까지 여러 가지 주제가 대화를 이끌었습니다. 데이터 및 인프라 설계. 이 모든 것은 전통적인 건축 구조가 결코 감당하도록 설계되지 않았던 새로운 과제들을 지적합니다. 

AI 워크로드가 변화하고 있으며, 인프라도 이에 발맞춰야 합니다.

올해 GTC의 핵심 주제는 모델 학습에서 실제 운영 환경 실행으로의 전환이었습니다. 이제 추론은 AI 수요의 주요 동력이며, 시스템은 지속적으로 입력을 처리하고 출력을 생성하며 AI 에이전트와 같은 동적 워크플로우를 지원해야 합니다. 

동시에, 에이전트형 AI는 이러한 시스템의 기능에 대한 기대치를 높이고 있습니다. 조직들은 정적인 모델 대신 지속적인 컨텍스트, 빠른 데이터 접근, 그리고 실시간 적응 능력을 요구하는 상시 작동 프로세스를 도입하고 있습니다. 이는 인프라 요구 사항을 근본적으로 변화시켜, 단순히 최대 컴퓨팅 성능뿐 아니라 지속적인 성능과 메모리 효율성에 더 큰 비중을 두게 합니다. 

데이터는 점점 더 중요한 역할을 맡고 있습니다. 신뢰할 수 있는 AI 결과는 잘 구조화되고 접근 가능한 데이터에 달려 있으므로 데이터 인프라는 전체 시스템 설계에서 매우 중요한 부분입니다. 

이러한 추세들을 종합해 보면, 점차 심화되는 제약 요인이 드러나고 있습니다. 컴퓨팅 성능이 아니라 메모리가 주요 병목 현상이 되고 있습니다.. 워크로드가 더 큰 컨텍스트 창과 지속적인 처리를 요구함에 따라 기존 아키텍처는 이를 따라잡기 어려워지고 있습니다. 단순히 GPU를 추가하는 것이 항상 실용적인 것은 아니므로, 기업들은 환경 전반에 걸쳐 메모리를 관리하고 확장하는 방식을 재고해야 합니다. 

읽어보세요: 데이터 중력과 스토리지의 미래: 디지털 세상에서 근접성이 성능을 좌우하는 이유

aiDAPTIV는 새로운 AI 현실에 어떻게 대응할까요?

저희는 이번 행사에서 aiDAPTIV 솔루션을 선보이고, 이 기술이 바로 이러한 문제들을 해결하도록 설계되었음을 보여드릴 수 있게 되어 매우 기뻤습니다. 

aiDAPTIV는 GPU 메모리에만 의존하는 대신, 새로운 방식을 도입했습니다. 다중 계층 메모리 아키텍처 이 접근 방식은 GPU, 시스템 RAM 및 고성능 플래시 메모리에 걸쳐 유효 메모리 범위를 확장합니다. 이는 AI 워크로드 지원 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 

aiDAPTIV는 Pascari 캐시 메모리 SSD와 메모리 관리 미들웨어를 사용하여 시스템이 추가 GPU 리소스 없이도 더 큰 모델과 더 긴 컨텍스트 창을 처리할 수 있도록 합니다. 

이는 GTC에서 강조된 트렌드와 정확히 일치합니다.

• • • 추론이 주를 이루게 됨에 따라 aiDAPTIV는 계층 간 데이터를 동적으로 관리하여 지속적인 메모리 집약적 워크로드를 지원합니다.
    • 에이전트형 AI가 발전함에 따라 지속적인 컨텍스트와 효율적인 데이터 재사용이 가능해지는데, 이는 지속적인 추론 워크플로에 매우 중요합니다.
    • 데이터가 중심이 되면서 AI 처리는 데이터가 있는 곳에 더 가까워져 성능과 제어력이 향상됩니다.

규모를 저해하지 않고 로컬 AI를 구현합니다.

aiDAPTIV의 가장 매력적인 측면 중 하나는 고급 AI 기능을 제공할 수 있다는 점입니다. 로컬 및 에지 환경. 

GTC는 기업들이 개인정보 보호, 지연 시간 단축, 비용 절감 등의 이유로 AI를 데이터에 더 가까운 곳에서 실행하려는 움직임을 보였습니다. 하지만 기존에는 제한된 메모리 용량이 이러한 시스템의 활용 범위를 제약해 왔습니다. 

aiDAPTIV는 고정된 하드웨어 구성 내에서 사용 가능한 메모리를 확장함으로써 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 로컬 시스템은 장기 컨텍스트 추론, 메모리 집약적인 미세 조정, 지속적인 상태 관리가 필요한 에이전트 기반 워크플로를 지원할 수 있습니다.  

실질적으로, 기업들은 값비싼 GPU 인프라를 과도하게 구축하지 않고도 더욱 발전된 AI 워크로드를 실행할 수 있습니다. 

읽어보세요: HPC와 엣지 컴퓨팅의 교차점

Phison의 산업적 관점은 메모리 관련 과제를 더욱 부각시켜 줍니다. 

Phison이 GTC에서 나눈 대화는 제품 시연에만 국한되지 않았습니다. 현장 인터뷰 PCMag, Phison의 CEO인 KS Pua는 특히 AI가 엣지 컴퓨팅에 더욱 가까워짐에 따라 이러한 추세가 얼마나 빠르게 가속화되고 있는지를 강조했습니다. 

그는 AI를 로컬에서 실행하려는 수요 증가와 OpenClaw와 같은 기술의 빠른 인기를 미래 인프라를 형성하는 핵심 요소로 꼽았습니다. 더 많은 기업과 소비자들이 개인 기기 및 온프레미스 시스템에 AI를 배포하려 함에 따라 메모리와 스토리지에 대한 압력은 더욱 증가하고 있습니다. 실제로 그는 "AI 수요는 둔화되지 않을 것"이라고 언급했습니다.“ 

이러한 변화는 중요한 의미를 지닙니다. 이는 인공지능이 더 이상 대규모 데이터 센터에만 국한되지 않고, 메모리, 비용, 성능 등 각기 다른 제약 조건을 가진 훨씬 더 광범위한 기기 및 환경 생태계로 확장되고 있음을 시사합니다. 

인프라 제공업체에게 있어 이는 중요한 현실을 다시 한번 확인시켜 줍니다. 이제 과제는 중앙 집중식 환경에서 컴퓨팅 성능을 확장하는 것만이 아닙니다. 효율적이고 메모리를 고려한 AI를 모든 곳에서 구현하는 것이 진정한 과제입니다. 바로 이러한 격차를 해소하기 위해 aiDAPTIV와 같은 솔루션이 설계되었으며, 지속적인 하드웨어 확장이 필요 없이 성능을 향상시켜 줍니다. 

aiDAPTIV는 메모리 집약적인 작업 부하를 위해 설계된 새로운 유형의 AI PC에서 핵심적인 역할을 합니다.

기존 DRAM의 한계를 뛰어넘어 AI를 더욱 쉽게 접근하고 확장할 수 있도록 메모리를 확장하려는 비전이 새로운 협력을 통해 이미 구체화되고 있습니다. 이번 행사에서 피손은 GMKTec, 인텔과 같은 기술 제공업체와의 파트너십을 강조하며, 이러한 제약을 극복하도록 설계된 차세대 AI 지원 PC를 개발하고 있다고 밝혔습니다. 

한 예로 GMKTec의 OpenClaw 지원 미니 PC는 인텔의 최신 AI 처리 플랫폼과 Pascari의 aiDAPTIV 스토리지 솔루션을 결합했습니다. 이 솔루션은 시스템 RAM에만 의존하는 대신 고성능 캐시 메모리 SSD를 메모리 계층 구조의 능동적인 부분으로 활용하여 사용 가능한 메모리를 동적으로 확장합니다. 

핵심적인 차별점은 aiDAPTIV가 플랫폼에 직접 통합되었다는 점입니다. DRAM과 플래시 메모리에 워크로드를 지능적으로 분산함으로써, 동일한 하드웨어 용량 내에서 기존 방식보다 더 큰 모델과 더 복잡한 추론 작업을 처리할 수 있습니다. 

이는 다중 계층 메모리 아키텍처의 이점을 긴밀하게 통합된 실제 환경에 적용할 수 있게 해준다는 점에서 중요합니다. 특수 인프라나 과도하게 구성된 GPU가 필요한 대신, 기업들은 더욱 작고 접근성이 좋은 시스템에서 고급 AI 워크로드를 실행할 수 있습니다. 이는 메모리 확장이 개념에서 제품으로 발전하여 훨씬 더 광범위한 환경에서 확장 가능한 AI 성능을 구현할 수 있게 해주는 실질적인 사례입니다. 

앞으로 나아가며

GTC 2026은 업계가 AI 인프라를 바라보는 방식에 있어 중요한 전환점이 되었습니다. 이제 초점은 단순히 더 큰 모델을 구축하는 데 있는 것이 아니라, 그러한 모델이 실제 환경에서 효과적으로 작동할 수 있도록 하는 데 맞춰져 있습니다. 

이러한 변화는 특히 메모리, 데이터 및 시스템 설계와 관련하여 새로운 과제를 가져옵니다. 

파스카리 아이댑티브 이는 이러한 과제들을 해결하는 방식의 더 폭넓은 진화를 반영합니다. 메모리 아키텍처를 재고하고 플래시 메모리를 AI 워크플로우의 핵심 요소로 도입함으로써, 더욱 확장 가능하고 효율적이며 실용적인 AI 배포의 가능성을 열어줍니다. 

인공지능이 엣지 컴퓨팅에 더욱 가까워지고 일상적인 운영에 더욱 깊숙이 침투함에 따라, 성능과 효율성 사이의 격차를 해소하는 솔루션이 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 

자주 묻는 질문(FAQ) :