AI 추론을 클라우드에서 엣지로 전환하면 데이터 처리를 데이터 소스에 더 가깝게 가져와 실시간 의사 결정이 향상됩니다. 이러한 변화는 기업의 입장에서 지연 시간을 크게 줄여주며, 거의 즉각적인 콘텐츠 전송과 실시간 상호 작용을 가능하게 함으로써 사용자 경험을 직접적으로 향상시킵니다. 이 문서에서는 다양한 산업과 애플리케이션에서 엣지 AI의 비즈니스 이점을 살펴보고, 비즈니스 성공을 이끄는 데 있어 즉각적인 데이터 분석의 중요성을 강조합니다.
엣지에서의 AI 추론은 비즈니스에 어떤 영향을 미칠까요?
엣지에 AI 모델을 배포하면 AI 추론 중에 데이터가 현장 또는 사용자 근처에서 처리되므로 거의 즉각적인 실시간 데이터 처리 및 의사 결정이 가능해집니다. AI 추론은 학습된 모델의 지식을 보이지 않는 새로운 데이터에 적용하는 과정으로, 엣지에서 훨씬 더 효율적으로 이루어집니다. 엣지 AI가 제공하는 저지연 추론은 최신 데이터 분석에 의존하여 의사 결정을 내리고 고객 경험을 개선하며 경쟁 우위를 유지하는 비즈니스에 필수적입니다.
작동 방식: 엣지 대 클라우드
엣지에서의 추론은 엣지 추론 이전의 기존 모델에서 멀리 떨어진 클라우드 서버로 정보를 전송할 때 발생하는 지연을 제거합니다. AI 추론을 요청하는 디바이스와 추론이 수행되는 서버 사이의 물리적 거리를 줄임으로써 이를 실현합니다. 이를 통해 애플리케이션은 변경 사항이나 입력에 거의 즉각적으로 대응할 수 있습니다.
엣지에서의 AI 추론의 이점
엣지 AI로 전환하면 산업 전반의 비즈니스에 상당한 이점을 제공합니다. (다음 섹션에서는 산업별 혜택과 사용 사례에 대해 살펴보겠습니다.)
실시간 데이터 처리
엣지 AI는 게임, 의료, 엔터테인먼트와 같이 시간이 중요한 분야에 필수적인 데이터를 소스 또는 그 근처에서 거의 즉시 처리할 수 있도록 지원하여 비즈니스 운영을 혁신합니다. 이 기술은 데이터 수집과 분석 사이의 시간 지연을 획기적으로 줄여 즉각적으로 실행 가능한 정보를 제공하고 기업이 실시간 인사이트를 확보하고 신속한 의사결정을 내리며 운영을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
대역폭 효율성
엣지 AI는 데이터를 로컬에서 처리함으로써 네트워크를 통해 전송해야 하는 데이터의 양을 최소화합니다. 이러한 데이터 전송 감소는 네트워크 정체를 완화하고 시스템 성능을 개선하며, 이는 데이터 트래픽이 많은 환경에 매우 중요합니다.
기업 입장에서는 피크 시간대에도 고비용의 네트워크 업그레이드 없이도 운영이 중단되지 않고 응답성을 유지할 수 있습니다. 이는 고객에게 보다 안정적인 서비스 제공과 함께 실질적인 재정 절감으로 직결되며, 엣지에서의 추론을 통한 윈윈 시나리오입니다.
비용 절감
엣지 AI는 기업이 클라우드 서비스로 데이터를 자주 전송할 필요성을 최소화하여 광범위한 데이터 관리를 위한 대역폭, 인프라, 스토리지 요구 사항을 크게 낮출 수 있도록 지원합니다. 결과적으로 이 접근 방식은 전체 데이터 처리 프로세스를 더욱 비용 효율적으로 만듭니다.
접근성 및 안정성
Edge AI는 멀리 떨어진 서버에 연결할 필요 없이 로컬 디바이스에 AI 애플리케이션을 배포하여 인터넷에 지속적으로 접속하지 않아도 작동할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 안정적인 성능과 신뢰성을 보장하여 지리적 또는 인프라 제약에 관계없이 기업이 높은 서비스 표준과 운영 연속성을 유지할 수 있습니다.
개인정보 보호 및 보안 강화
오늘날의 사용자들은 TikTok이나 X와 같은 플랫폼에서 많은 시간을 보내고 경험을 공유하지만, 점점 더 개인정보 보호에 민감해지고 있습니다. 데이터 유출로 인해 모든 규모의 조직에서 수백만 달러의 비용이 발생하고 개인의 데이터가 유출되는 사례가 증가하고 있기 때문입니다. 예를 들어, 2022년에 널리 알려진 T-Mobile 보안 침해 사고로 인해 3억 5천만 달러의 고객 지불금이 발생했습니다. AI 기반 기능을 제공하는 회사는 사용자 참여에 대한 강력한 통제권을 가지고 있으며, 일반적으로 개인 정보 보호 및 콘텐츠 소유권을 존중하면서 모델 사용 방식에 대한 통제권을 사용자에게 약속합니다. AI 데이터를 엣지로 가져가면 이러한 개인 정보 보호 노력에 기여할 수 있습니다.
엣지 AI의 로컬 데이터 처리는 데이터가 원격 서버로 전송되지 않고 데이터가 수집된 디바이스에서 직접 데이터 분석을 수행할 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 근접성은 네트워크를 통해 전송되는 데이터의 양이 적기 때문에 데이터 가로채기나 무단 액세스의 위험을 크게 줄여줍니다.
개별 디바이스나 가까운 서버에서 로컬로 데이터를 처리하면 GDPR과 같은 개인정보 보호 규정 및 보안 프로토콜을 더 쉽게 준수할 수 있습니다. 이러한 규정은 민감한 데이터를 특정 지역 내에 보관하도록 요구합니다. Edge AI는 기업이 데이터가 생성된 동일한 지역 또는 국가 내에서 데이터를 처리할 수 있도록 지원함으로써 이러한 높은 수준의 규정 준수를 달성합니다.
예를 들어, 글로벌 AI 기업은 프랑스 사용자의 데이터를 프랑스 엣지 AI 서버에서 처리하고, 캘리포니아 사용자의 데이터를 캘리포니아에 위치한 서버에서 처리할 수 있습니다. 이렇게 하면 두 사용자의 데이터 처리가 자동으로 현지 법률을 준수하게 됩니다. 프랑스 사용자의 데이터는 유럽 표준인 GDPR에 따라, 캘리포니아 사용자의 데이터는 CCPA 및 CPRA에 따라 수행됩니다.
엣지 AI가 업계의 저지연 데이터 처리 요구를 충족하는 방법
엣지 AI는 산업 전반에 걸쳐 상당한 이점을 제공하지만, 특히 경쟁 우위를 확보하고 유지하기 위해 속도와 효율성이 필요한 일부 사용 사례에서는 도입이 다른 사용 사례보다 더 중요합니다. 엣지에서의 추론이 특히 중요한 몇 가지 산업을 살펴보겠습니다.
엔터테인먼트
엔터테인먼트 업계에서는 엣지 AI를 통해 제공업체가 고도로 개인화된 콘텐츠와 인터랙티브 기능을 사용자에게 직접 제공할 수 있습니다. 대역폭 사용을 최적화하고 원격 서버 사용으로 인한 지연 시간을 줄임으로써 실시간 스포츠 업데이트, 상황에 맞는 선수 정보, 대화형 영화 기능, 실시간 사용자 선호도 분석, 맞춤형 추천 생성 등의 형태로 상당한 부가가치를 창출할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 시청자 참여도를 높이고 더욱 몰입감 있고 만족스러운 엔터테인먼트 경험을 제공할 수 있습니다.
GenAI
사용자가 직접 찍은 사진, 제품, 애완동물 또는 기타 개인 물품과 같은 개인적인 요소를 통합하여 인공지능을 통해 아름다운 맞춤형 이미지를 생성함으로써 개인화된 콘텐츠에 혁신을 가져오는 회사를 상상해 보세요. 이와 같은 애플리케이션은 이미 존재합니다.
오늘날의 사용자는 디지털 상호 작용에서 즉각적인 응답을 기대합니다. 이러한 기업은 사용자의 참여와 흥미를 유지하기 위해 사용자의 기대치를 충족시킬 방법을 찾아야 하며, 그렇지 않으면 경쟁업체에 사용자를 빼앗길 위험이 있습니다.
이 엔터테인먼트용 데이터를 로컬에서 처리하여 이미지 생성을 유도하면 민감한 정보가 인터넷을 통해 멀리 떨어진 서버로 이동할 필요가 없으므로 보안이 강화됩니다. 또한 엣지 AI는 디바이스 또는 가까운 서버에서 사용자 요청을 직접 처리함으로써 이미지 생성 지연을 최소화하여 이미지를 빠르게 사용자 지정하고 애플리케이션과 실시간으로 상호 작용할 수 있는 경험을 제공할 수 있습니다. 그 결과 사용자와 기술 간의 더 깊고 만족스러운 연결이 이루어집니다.
제조
제조 분야에서 엣지 AI는 공장 현장에 바로 지능형 처리 기능을 제공함으로써 예측 유지보수 및 품질 관리를 현대화합니다. 이를 통해 첨단 머신 비전과 기계의 진동, 온도, 음향 데이터를 지속적이고 상세하게 분석하여 품질 편차를 감지함으로써 장비를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 실질적인 효과는 예측 유지보수를 통해 결함을 줄이고 다운타임을 줄이는 것입니다. 엣지에서의 추론은 이를 위해 필요한 실시간 응답을 가능하게 합니다.
주요 기업들은 이미 이러한 방식으로 엣지 AI를 도입하고 있습니다. 예를 들어, Procter & Gamble의 화학물질 혼합 탱크는 엣지 AI 솔루션으로 모니터링되어 품질 편차를 즉시 현장 관리자에게 알림으로써 결함이 있는 제품이 제조 라인에서 계속 생산되는 것을 방지합니다. 마찬가지로 BMW는 엣지 컴퓨팅과 AI를 결합하여 조립 라인을 실시간으로 파악하여 제조 운영의 효율성과 안전성을 보장합니다.
엣지에서 추론의 제조 애플리케이션은 장비 유지보수 및 품질 관리를 최적화하여 운영 비용을 크게 절감합니다. 현장 또는 가까운 곳에서 데이터를 처리할 수 있는 이 기술은 기존 제조업을 매우 민첩하고 비용 효율적이며 안정적인 운영으로 전환하여 전 세계 업계에 새로운 벤치마크를 제시합니다.
의료
의료 분야에서 엣지에서의 AI 추론은 엄격한 데이터 암호화 및 익명화 기술을 통해 개인정보 보호 및 보안과 같은 중요한 문제를 해결하여 환자 데이터의 기밀성을 보장합니다. 상호 운용 가능한 표준 및 API를 통해 달성한 기존 의료 IT 시스템과의 호환성을 통해 Edge AI는 현재 인프라와 원활하게 통합할 수 있습니다. 전반적으로 엣지 AI가 의료 분야에 미치는 영향은 실시간 데이터 인사이트를 기반으로 즉각적이고 정보에 입각한 의료 결정을 내릴 수 있게 함으로써 의료 서비스 제공을 개선하는 것입니다.
Gcore는 민감한 의료 데이터를 처리해야 하는 의료 서비스 제공업체와 제휴하여 특히 종양학 케이스에서 AI 2차 소견을 생성했습니다. 환자 기밀로 인해 데이터는 국외로 반출할 수 없었습니다. 따라서 고성능을 유지하면서 규정을 준수하기 위한 의료 서비스 제공업체의 최선의 선택은 내부 시스템과 AI 모델에 연결된 엣지 솔루션을 배포하는 것이었습니다. 160개 이상의 전략적 글로벌 지사와 GDPR 및 ISO 27001 표준 준수를 통해 의료 서비스 제공업체가 필요로 하는 엣지 AI 이점을 제공할 수 있었습니다.
결과:
- 실시간 처리 및 지연 시간 단축: 의료 서비스 제공자에게는 매 순간이 중요하며, 특히 중요한 종양학 케이스의 경우 더욱 그렇습니다. 병원 본사와 가까운 엣지에 대규모 모델을 배포함으로써 신속한 인사이트와 대응이 가능해졌습니다.
- 보안 및 개인정보 보호 강화: 환자 데이터의 무결성과 기밀성을 유지하는 것은 이 사례에서 타협할 수 없는 문제였습니다. 데이터를 로컬에서 처리함으로써 성능 저하 없이 GDPR과 같은 엄격한 개인정보 보호 표준을 준수할 수 있었습니다.
- 효율성 및 비용 절감: 신속하고 안정적인 데이터 전환에 필수적인 원거리 서버로의 지속적인 데이터 전송 필요성을 줄여 대역폭 사용량을 최소화하는 동시에 관련 비용을 최소화했습니다.
리테일
리테일 업계에서 엣지 AI는 재고 관리에 정확성을 더하고 다양한 운영 전반에 걸쳐 고객 경험을 개인화합니다. 엣지 AI는 센서와 카메라의 데이터를 실시간으로 분석하여 재입고 수요를 정확하게 예측함으로써 항상 올바른 상품으로 진열대를 채울 수 있도록 합니다. 또한 이 기술은 스마트 결제 시스템을 지원하여 수동 스캔의 필요성을 없애 구매 프로세스를 간소화함으로써 대기 시간을 단축하고 고객 만족도를 향상시킵니다. 리테일 챗봇과 AI 고객 서비스는 이러한 이점을 이커머스에 제공합니다.
엣지에서의 추론을 통해 컴퓨터 비전을 사용하여 고객의 행동과 선호도를 실시간으로 파악할 수 있으므로 리테일러는 매장 레이아웃과 제품 배치를 효과적으로 최적화할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 구매를 장려하고 전반적인 고객 여정을 개선하는 쇼핑 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다. 엣지 AI를 활용하는 리테일러는 소비자 트렌드와 수요에 동적으로 적응하여 운영의 민첩성과 대응력을 높일 수 있습니다.
결론
엣지에서의 AI 추론은 다양한 산업 분야의 비즈니스에 소스에서 직접 실시간으로 데이터를 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능은 지연 시간을 줄이는 동시에 운영 효율성, 보안 및 고객 만족도를 향상시켜 기업이 기술을 활용하여 경쟁 우위를 확보하는 데 새로운 표준을 제시합니다.
Gcore는 지연 시간을 최소화하고 성능을 극대화하도록 설계된 글로벌 네트워크의 엣지에서 AI 추론을 활성화하여 이러한 기술 진화의 선두에 서 있습니다. 고급 L40S GPU 기반 컴퓨팅 리소스와 포괄적인 오픈 소스 모델 목록을 갖춘 Gcore Edge AI는 대규모 AI 모델 배포를 위한 강력한 최첨단 플랫폼을 제공합니다.
