혁신은 협업으로 가능합니다 - 오픈소스 및 파트너 에코시스템이 기업을 위한 AI의 잠재력을 여는 방법

2025년, 인공지능(AI)에 대한 관심은 매우 뜨겁습니다. 여러 가지 활용 사례 중에서도, 챗봇은 고객 서비스 요청을 처리하고, 마케팅 팀은 AI를 사용하여 대규모로 캠페인을 개인화하며, 보안 분석가는 머신 러닝을 활용하여 사기가 발생하기 전에 감지합니다. 하지만 이처럼 흥미로운 점에도 불구하고 많은 기업들은 여전히 동일한 기본 질문을 하고 있습니다. AI를 비즈니스에 실제로 적용하려면 어떻게 해야 할까요?

솔직히 말하자면, Red Hat에서 저의 역할이 바뀌었을 때 그 의미를 완전히 확신할 수 없었습니다. 제 역할은 Linux 운영 체제 및 인프라(Red Hat Enterprise Linux(RHEL))에 집중하는 것에서 AI 워크로드를 실행하고 확장하기 위해 명시적으로 구축된 플랫폼(예: RHEL AI 및 Red Hat OpenShift AI)으로 전환되었습니다. 물론, 저는 여기에서 가능성을 보았습니다. AI 기반 개발자 비서가 코딩 업무를 가속화하고, AI 중심의 물류가 공급망을 최적화하며, 지식 베이스 검색 도구가 직원들의 사내 정보 접근 방식을 혁신하는 등의 가능성을 볼 수 있었습니다. 하지만 저는 계속해서 더 큰 그림으로 돌아갔습니다. 비즈니스는 어디에서 시작해야 할까요? 가장 비즈니스 가치를 창출하는 AI 활용 사례는 무엇인가요? 레거시 소프트웨어, 기술 격차, 예산 등 실제 과제를 해결하고 실험에서 구현으로 전환하는 방법은 무엇인가요?

AI 활용 사례: AI가 조직에 어떤 도움이 될 수 있는지 확신이 없으신가요? 여기에서 시작해 보세요

제가 이런 질문을 했다는 것은 다른 분들도 마찬가지일 거라는 걸 알게 되었습니다. 이제 유행을 넘어 AI를 기업에 도입하는 것이 진정으로 무엇을 의미하는지 알아보겠습니다. 나아가 실용적이고 영향력이 큰 AI 애플리케이션을 개발하는 방법도 살펴보겠습니다.

AI의 도약

ChatGPT와 같은 인상적인 대규모 언어 모델(LLM)을 모두 사용해 보셨을 것이고, 그 높은 비용에 대해서도 들어보셨을 것입니다. 추산에 따르면 이러한 모델을 학습하고 실행하는 데 수백만 달러가 듭니다. 소수의 기업(예: Meta, Google, Microsoft)만이 이러한 모델을 대규모로 훈련하고 실행하는 데 필요한 방대한 데이터세트와 고성능 하드웨어에 접근할 수 있습니다. 이들은 이 모델을 자사의 애플리케이션에 활용합니다. 대부분의 기업에서 이러한 진입 장벽은 극복할 수 없다고 느낄 수 있습니다.

하지만 중요한 점은, 오픈소스 소프트웨어 커뮤니티와 기여자, 기술 파트너, 기업으로 구성된 광범위한 에코시스템이 AI가 주목받기 훨씬 전부터 이러한 과제를 해결해 왔다는 것입니다. 단일 조직만으로는 AI의 과제를 해결할 수 없습니다. 기반 툴을 구축하는 오픈소스 개발자부터 확장 가능한 인프라를 제공하는 클라우드 제공업체, 그리고 실제 AI 애플리케이션을 구현하는 기업에 이르기까지, 다양한 산업 전반의 협업이 필요합니다.

기업이 막대한 비용이나 벤더 종속성 없이 AI를 구현하려면 오픈소스가 핵심입니다.

AI의 미래에 오픈소스가 중요한 이유는 무엇일까요?

오픈소스 소프트웨어는 단순히 코드를 공유하는 것이 아니라 여러 산업과 조직 전반에서 협업을 통해 문제를 해결하는 것입니다. Red Hat은 오픈소스를 개발 모델이 아니라 함께 생각하고, 학습하고, 혁신하기 위한 프레임워크라고 생각합니다. 인터넷 초창기부터 오픈소스 프로젝트는 기술에 대한 액세스를 대중화하고 혁신을 가로막는 장벽을 허무는 데 도움이 되었습니다. AI도 예외는 아닙니다.

오픈소스 접근 방식은 유연성, 상호운용성, 글로벌 혁신 커뮤니티에 대한 액세스를 의미합니다. 하이퍼스케일러에서 AI 스타트업에 이르기까지 Red Hat의 에코시스템 파트너는 벤더에 의존하지 않고 공동 개발, 공유, 협업을 지원하는 오픈소스 개발 모델의 이점을 누릴 수 있습니다.

오픈소스 활용 사례

오픈소스의 힘을 보여주는 대표적인 예가 Red Hat과 IBM이 처음에 개발한 커뮤니티 중심 AI 프로젝트인 InstructLab입니다. InstructLab은 데이터 과학자뿐만 아니라 분야별 전문가가 AI 모델을 더 쉽게 개선할 수 있도록 지원하여 AI 모델 미세 조정을 간소화합니다. 기업은 딥 머신 러닝 전문 지식과 대규모 인프라를 필요로 하는 대신, 자체 데이터 및 도메인 지식을 사용하여 더 작은 규모의 맞춤형 AI 모델을 생성할 수 있습니다.

무료로 제공되는 InstructLab 커뮤니티 버전을 통해 누구나 실험할 수 있으며, 엔터프라이즈급 안정성이 필요한 조직을 위해 지원되는 버전이 RHEL AI에 통합되어 있습니다. 

InstructLab은 오픈소스의 강력한 기능을 구현합니다. 즉, AI에 대한 접근성, 유연성, 협업을 강화하고 기업이 단순히 AI에 대해 이야기하는 대신 AI를 사용할 수 있도록 지원합니다.

Red Hat 파트너의 힘

많은 조직이 적합한 툴을 사용하면서도 AI를 대규모로 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 여기에서 약간의 연구를 통해 제가 의심했던 점을 확인할 수 있었습니다. 많은 기업이 AI 솔루션을 개발, 배포, 관리할 수 있는 사내 전문성이 부족하다는 것입니다. 기술 장벽을 낮추는 오픈소스 프로젝트에도 불구하고, 기업은 AI가 비즈니스 전략에서 어디에 적합한지 파악하는 것부터 실제 애플리케이션을 위한 모델 미세 조정에 이르기까지 구현 과정에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다.

좋은 소식이 있을까요? 혁신은 협업으로 가능합니다. 오픈소스는 협업을 기반으로 발전하며, 엔터프라이즈 AI는 기술, 전문성, 지원을 통합하는 강력한 파트너 에코시스템을 통해 잠재력을 최대한 발휘합니다. Red Hat의 파트너 에코시스템은 선도적인 하드웨어 벤더, 클라우드 제공업체, 시스템 통합업체를 통해 AI를 원활하게 도입할 수 있도록 지원합니다. AI 성능 최적화를 위해 GPU를 활용하거나, AI 가속화 툴과 통합하거나, 하이브리드 클라우드 환경 전반에 AI 워크로드를 배포하는 등, Red Hat의 파트너는 기업이 독점 플랫폼에 종속되지 않고 요구 사항에 맞는 방식으로 AI를 구현할 수 있도록 지원합니다.

기술 외에도 Red Hat은 파트너와 협력하여 광범위한 컨설팅 및 교육 서비스를 제공하여 팀이 안심하고 AI 애플리케이션을 개발, 배포, 관리, 확장하고 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

Red Hat AI Services: Red Hat과 함께하는 AI 여정

마지막 의견

AI는 빠르게 진화하고 있지만 한 가지 분명한 사실은 미래는 독립적으로 구축되지 않는다는 것입니다. 가장 혁신적인 혁신은 오픈소스 커뮤니티, 기술 파트너, 기업 간 협업을 통해 실제 과제를 함께 해결하는 데서 비롯됩니다.

Red Hat은 사일로에서 작업하는 것이 아니라, 혼자서는 혁신할 수 없는 오픈소스 기반 위에 구축된 파트너 에코시스템을 육성함으로써 AI의 접근성, 확장성, 엔터프라이즈 준비도를 높이기 위해 최선을 다하고 있습니다.

AI 이니셔티브를 이제 막 시작했거나 확장 중이어도 혼자서 할 필요는 없습니다. Red Hat 파트너 에코시스템 카탈로그는 툴, 전문 지식, 협업자를 연결하여 안정적으로 발전할 수 있도록 지원합니다. 최적의 파트너와 함께 다음 단계에서 열릴 가능성을 확인해 보세요.