저는 지난주에 투자자 컨퍼런스에 참석했는데, 열두 번의 연속된 1:1 회의에서 "잠깐만요, 이번 주 들어 귀사가 'AI에 관한 모든 것'이고 모든 것이 'AI가 될 것'이며 'AI가 유일한 미래'라는 식의 대화나 제가 가장 좋아하는 '데이터 센터는 죽었고 2000년대는 이제 AI 센터가 전부입니다'라는 식의 말을 듣지 않은 것은 처음입니다." 말 그대로 '클라우드'가 답이 아니라면 질문이 틀렸다고 들었던 2009~2012년의 클라우드 관련 전문가들이 생각나네요!" 여기서 제 논지는 간단합니다: 현실과 전문 지식은 종종 서로 교차하지 않으며 결코 만날 수 없다는 것입니다.
빠르게 진화하는 인공 지능 처리 환경에서 Qumulo는 특히 주류 엔터프라이즈 AI 학습 및 추론 클러스터에서 중추적인 역할을 하는 업체로 부상했습니다. AI 애플리케이션이 이미지 인식, 유전체학, 프로테오믹스, 자율 주행, 고급 산업 모델링과 같은 영역으로 확장되면서, 2년 전에는 이러한 워크로드 중 상당수가 '슈퍼컴퓨팅' '딥러닝' 'HPC' 또는 '머신러닝'으로 불렸지만 현재는 모두 'AI'라는 우산 아래 재분류되어 전문가들의 이목을 집중시키고 있는 만큼 Qumulo의 영향력은 넓고 깊게 퍼져 있습니다. AI 교육 시장은 방대한 잠재력에도 불구하고 세 가지 주요 버킷으로 분류할 수 있는 상당한 규모의 기회가 제한되어 있다는 특징이 있습니다:
첫째, 국가 국가 정보 및 국방 부문에서 암호화 연구와 이미지 인식에 AI를 활용합니다. 이러한 AI의 적용은 글로벌/국익 보안을 유지하고 민감한 정보의 기밀성과 무결성을 보장하거나 비동맹 국가의 보안을 침해하는 암호화 기술을 발전시키는 데 매우 중요합니다.
두 번째로 금융 서비스 부문 특히 헤지펀드는 트레이딩 알파를 창출하고 막대한 수익을 창출하기 위해 AI를 도입하고 있습니다. 이러한 기관은 AI를 활용하여 복잡한 트레이딩 전략을 실행하고 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하며 그 어느 때보다 빠르게 시장 상황에 적응할 수 있습니다.
셋째, 동시에 큰 기술 '알파' 광고 게재 모델, 동적 콘텐츠 제공, 사용자 구매 패턴과 사회 인구학적 행동에 대한 심층적인 이해를 제공하는 딥 러닝 알고리즘을 개선하기 위해 AI 모델 개발 및 교육에 집중하고 있습니다.
그러나 이러한 모든 AI 이니셔티브에서 중요한 병목 현상은 인적 자본의 가용성입니다. 이러한 정교한 모델을 개발, 튜닝, 업데이트 및 유지 관리할 수 있는 인재 풀은 제한적입니다. 이러한 숙련된 개발자의 부족은 AI 기술의 발전과 확장성에 큰 걸림돌이 되고 있습니다.
Qumulo는 세계에서 가장 중요한 AI 훈련, 추론 및 강력한 컴퓨팅 클러스터에 포함되어 특수 프로세서 기반 환경을 통해 처리되는 전례 없는 양의 데이터(수십억 개의 파일과 개체)를 관리하고 제공하는 데 기여하고 있는 행운을 누리고 있습니다. 이러한 대규모 운영에서 우리의 역할은 매우 중요하지만, 우리의 주요 초점은 AI 기술의 주류 기업 적용에 있습니다. 인적 자본의 제약과 가용 리소스의 부족으로 인해 기업 고객들 사이에서 클라우드 호스팅 전문 프로세서를 활용하여 기존 오픈 소스 또는 상용 AI 모델을 맞춤형으로 튜닝하는 사례가 점점 더 늘어나고 있는 추세를 목격하고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 한정된 리소스를 최적화하는 동시에 AI 투자에서 창출되는 가치를 극대화할 수 있습니다.
이러한 추세의 중요한 원동력 중 하나는 사전 학습된 모델이 지원하는 검색 증강 생성(RAG) 아키텍처의 채택과 로컬 벡터 데이터베이스에 저장된 고객 개인 데이터의 임베딩입니다. 이러한 도구는 Qumulo가 개발한 250PB에서 500PB 이상의 클러스터형 스토리지 시스템과 통합되면 자율 주행 시스템, 매핑 데이터베이스, 게놈 모델링, 퇴행성 신경 질환의 조기 식별 및 조기 암 발견과 같은 분야에서 상당한 발전을 이끌고 있습니다. 이러한 트렌드는 크게 다음과 같이 분류할 수 있습니다 '응용 AI' 오픈 소스 또는 상용 AI 모델을 엔터프라이즈 데이터와 함께 활용하여 정확하고 조정 가능하며 가치 있는 결과물을 대량으로 빠른 속도로 생성하는 곳입니다.
Qumulo의 고유한 가치 제안은 퍼블릭, 프라이빗 또는 하이브리드 클라우드 환경에서 엄청나게 큰 용량의 파일 및 오브젝트 스토리지를 제공할 수 있는 능력에 있습니다 클라우드 데이터 플랫폼 그리고 어디서나 실행할 수 있는 기능 . 에서 클라우드 네이티브 환경에서는 온프레미스 배포에 필적하는 단위 경제성을 제공하는 동시에 경쟁사의 클라우드 기반 파일 제품보다 5~10배 뛰어난 성능을, 특히 동등한 가격대에서 제공합니다. Dropbox의 어디에나 있는 데이터 엄격하게 일관된 글로벌 네임스페이스 구현을 통해 제공되는 기능을 통해 튜닝 및 추론 워크로드를 더 빠르게 실행할 수 있으며, 고객이 퍼블릭 클라우드에서 이러한 고가치, 종종 고비용의 AI 배포와 관련된 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 대규모의 탄력성과 민첩성을 필요로 하는 기업 고객에게 클라우드는 적용된 AI 워크플로우를 실행하기 위한 최적의 환경을 제공합니다.
결론적으로, AI가 다양한 산업에 스며들면서 방대한 양의 데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하고 처리하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. Qumulo의 클라우드 데이터 플랫폼은 응용 AI에 중점을 두고 있으며, 기업이 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 선두주자로 자리매김하고 있습니다. 인적 자본의 한계를 극복하고 클라우드의 확장성과 유연성을 활용하여 고객이 AI 분야에서 새로운 차원의 혁신과 생산성을 실현할 수 있도록 지원하고 있습니다.
장기적인 AI 교육 시장에 대해 실용적으로 접근하고 "이 막대한 투자가 비즈니스에 수익을 창출할 수 있을까?"와 같은 합리적인 질문을 던질 수 있습니다 또한 고객이 원하는 성과를 달성할 수 있도록 지원하되, 비용 측면에서 고객의 AI 비전과 수익성/효율성을 모두 지원할 수 있는 탄력적인 인수 모델을 사용할 수도 있습니다.