많은 기업의 인프라가 AI에 대비되지 않았습니다.

키사이트 테크놀로지스는 Heavy Reading과 협력하여 "병목 현상 극복: AI 클러스터 네트워킹 보고서 2025"를 발표했습니다. 이 보고서는 인공지능(AI) 도입이 인프라가 지원할 수 있는 속도보다 빠르게 가속화되고 있음을 보여줍니다. 이 글로벌 연구는 통신 및 클라우드 서비스 제공업체가 차세대 AI 애플리케이션을 지원하기 위해 확장성에서 최적화로 전환해야 할 시급한 필요성을 강조합니다.

설문 응답자의 62%는 새로운 투자 없이 기존 인프라를 최대한 활용하고 싶다고 답했습니다.

산업 전반에 걸쳐 AI 도입이 가속화됨에 따라 데이터센터 인프라에 대한 수요 또한 빠르게 증가하고 있습니다. 설문 응답자의 62%는 새로운 인프라를 구축하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다고 답했으며, 신규 투자 없이 기존 인프라를 최대한 활용하고 싶다고 답했습니다. 통신사들은 성능 검증뿐만 아니라 효율성 향상 및 차세대 AI 클러스터 구축 가속화를 위해 실제 AI 애플리케이션 에뮬레이션과 같은 성능 최적화 전략에 주목하고 있습니다.

설문 응답자의 약 89%가 내년에 AI 인프라에 대한 투자를 늘리거나 계속할 계획이라고 답했습니다. 이러한 성장의 이유로는 클라우드 통합(51%), 더 빠른 GPU로의 업그레이드(49%), 그리고 더 빠른 네트워크 속도(45%) 등이 있습니다.

최적화 우선 접근 방식: 투자를 지속하는 동안, 운영자의 62%는 새로운 투자 없이도 기존 인프라에서 더 많은 가치를 창출할 것으로 예상한다고 답했습니다.

시뮬레이션이 필수적입니다. 설문 응답자의 95%가 실제 애플리케이션의 시뮬레이션이 중요한 역량이라고 답했지만, 여전히 생산 규모의 AI 환경을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있는 도구가 부족합니다.

인프라에 대한 압박 증가: 운영자의 50% 이상이 예산 제약(59%), 인프라 제약(55%), 인재 부족(51%)을 AI 확장의 가장 큰 장애물로 여깁니다.

고속 네트워킹의 증가: 고급 네트워킹 기술 도입이 가속화되고 있으며, 응답자의 34%가 800G를 탐색하고 , 22%가 1.6T를 테스트하고, 58%가 Ultra Ethernet을 고성능 네트워킹 옵션으로 평가하고 있습니다.

네트워크 병목 현상을 해결하는 것이 다음 목표입니다. 통신사의 55%가 400G 링크를 구축하고 1.6T 기술을 모색하고 있는 상황에서 네트워크 용량은 AI 확장성을 결정하는 요소로 여겨집니다.

황하

출처: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/co-so-ha-tang-cua-nhieu-doanh-nghiep-chua-san-sang-cho-ai/20250918065323163