컴티아가 발표한 ‘2025년 기술 인재 현황(State of the Tech Workforce 2025)’ 보고서에 따르면 미국 내 순 기술 고용은 2024년 기준 960만 명을 넘어섰으며, 2025년 말까지 2.5% 증가한 990만 명에 이를 것으로 전망된다. 기술 산업의 경제적 영향력도 지속적으로 확대되고 있다. 그 규모는 미국 전체 경제 활동의 약 8.6%인 2조 달러로 추정됐다. 컴티아는 미국 전역의 주요 도시를…
AI는 데이터 분석에 있어 혁신적인 도구로 평가받고 있다. 전문가들은 데이터 처리나 이상 탐지와 같은 반복적인 업무를 자동화할 수 있으며, 복잡한 수학 계산도 거의 실시간으로 실행할 수 있다. 그 결과, 정보 접근 속도는 비약적으로 향상됐고, 기존 수주에 걸리던 의사결정 주기는 AI 기반 인사이트를 통해 몇 초 만에 이뤄지기도 한다. 이에 가트너는 2027년까지 전체 비즈니스 의사결정의 절반이…
AI를 도입하는 방식이 여전히 산발적이라는 점에서 많은 CIO가 그 심각성을 제대로 인식하지 못하고 있다. 지난 2년 반 동안 수많은 기업이 장기 전략 없이 수십 건의 AI 프로젝트를 동시에 추진했고, 수많은 PoC 실험이 실패로 돌아갔다. 반면 명확한 AI 전략을 수립하고 전담 리더를 둔 조직은 단기 효과뿐 아니라 장기적 성공까지 확보하고 있다는 것이 최근 조사 결과에서 나타났다.…
연봉 협상 조언을 위해 참고한 챗봇이 실제로는 사용자를 잘못된 방향으로 이끌 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 여성이나 소수 집단에 속한 경우 더욱 그렇다. 독일 뷔르츠부르크슈바인푸르트 응용과학기술대학교(THWS)의 이반 P. 얌슈치코프 교수가 이끄는 연구진은 다양한 인물상을 설정해 급여 관련 질문에 대한 LLM의 응답을 비교했다. 분석 결과, AI가 조언 대상을 누구로 인식하느냐에 따라 응답 내용이 크게 달라졌다.…
한 해커가 아마존의 AI 코딩도구 ‘Q’를 사용하는 비주얼스튜디오 코드(Visual Studio Code, 이하 VS 코드) 확장 프로그램에 시스템 파괴 명령어를 삽입했고, 이 확장 프로그램은 공식 업데이트를 통해 사용자들에게 배포됐다고 복수의 외신이 전했다. 이 해커는 AI 에이전트가 파일 시스템과 클라우드 도구에 접근해 시스템 정리 프로그램처럼 작동하도록 지시하는 코드를 삽입했으며, 그 목표는 사용자 데이터와 클라우드 리소스를 삭제하는 것이었다.…
구글 랩스(Google Labs)는 프롬프트, 도구, 모델을 자연어와 시각적 편집 방식으로 연결해 AI 미니 애플리케이션을 만들 수 있는 실험적 도구 ‘오팔(Opal)’의 퍼블릭 베타 버전을 24일 발표했다. 현재 미국에서만 제공되는 오팔은 AI 아이디어나 워크플로우의 프로토타입을 빠르게 구현하거나, 개념 검증을 시연하거나, 생산성을 높이기 위한 맞춤형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 활용할 수 있다. 구글 랩스는 오팔을 “AI 모델과 프롬프트를…
매체 더레지스터(The Register) 보도에 따르면, VM웨어 영구 라이선스를 보유하고 있으나 현재 유효한 지원 계약이 없는 고객들이 브로드컴(Broadcom) 지원 포털에서 중요 보안 패치에 접근하지 못하고 있다. 이 같은 접근 제한 조치는 기업 고객에게 즉각적인 보안 리스크를 야기하고 있다. 특히 올해 VM웨어가 발표한 다수의 치명적 보안 권고에는 공격자가 가상 머신에서 탈출해 호스트 시스템에서 코드를 실행할 수 있는…
아마존이 컬러 전자책 리더기 ‘킨들 컬러소프트(Kindle Colorsoft)’ 시리즈를 새롭게 출시하며 컬러 킨들 제품군을 확대했다. 이번에 선보인 제품은 16GB 저장 용량의 기본형 모델과 어린이용 전용 모델인 ‘킨들 컬러소프트 키즈(Kindle Colorsoft Kids)’ 두 가지다. 가격은 각각 249.99달러, 269.99달러다. 아마존은 지난해 10월 컬러 킨들 ‘시그니처 에디션’을 처음 출시했으며, 이번에 선보인 새 모델은 기존 시그니처 에디션 대비 저장 용량을…
AI에 대한 수요, 관심, 투자 규모가 높은 만큼 ‘AI 프리미엄’을 경험하고 있으며, 2025년 AI 기업의 거래 중간값은 전체 시장 보다 100만 달러 이상 높을 것으로 예상된다. 하지만 하드테크(Hard tech)가 다시 부상하며 시장의 변화가 감지되고 있다. CB인사이츠(CBInsights)가 ‘2025년 2분기 벤처 현황 보고서(State of Venture Q2 ’25 Report)’를 발표했다. 보고서는 2025년 2분기 벤처 시장의 주요 변곡점으로 압도적인…
AI（Artificial Intelligence：人工知能）によるビジネス変革の波はその勢いを加速させている。なかでも注目すべきは、自律的なタスク遂行能力を備えたAIエージェントの進化である。AIエージェントは、単なる自動化ツールに留まらず、人間が行っていた複雑な業務や意思決定プロセスを代替することが可能になりつつある。たとえば、顧客対応においては、AIエージェントが顧客からの問い合わせに即座に対応し、パーソナライズされた情報提供を行うことで、顧客満足度の向上に貢献している。また、データ分析においては、多種大量の情報から傾向を発見し、コンテキスト（置かれた環境や時系列情報に関する理解）を踏まえたインサイトを導出する能力を発揮している。
そうしたAIの能力の向上を支える技術進化は、2つの異なる方向性を示している。一つは、大規模言語モデル（LLM）の推論（AIが予測や判断を行う処理）がリソースインテンシブ化していることである。モデルの推論に高度なアルゴリズムを適用し、処理時間を許容することで、精度を高める競争が起きている。もう一つは、AIモデルの「小型化」という流れである。特定の業務に特化したいくつかの小型モデルを組織内に効率的に展開し、活用するアプローチの価値にも関心が集まっている。この両面での進化が、AIのビジネスに対する有益性を飛躍的に高め、他社に先んじてAI利用のビジネス成果を出す先行者利益の重要性は、かつてないほどビジネス成果に直結する要素となっている。
AI時代のITインフラが直面する課題
AIの利用を支えるITインフラが抱える課題は、従来のITソリューションに比べて格段に重大である。適切なITインフラの選択と運用ができなければ、企業はAI活用の恩恵を十分に受けられないばかりか、予期せぬコスト増大（オーバーラン）やセキュリティインシデントに遭遇する可能性さえある。
とりわけ、企業独自のデータ（機密情報やプライバシー情報を含む）の利用が進む中で、そのデータをどの範囲まで、いかに安全かつ効率的に扱えるかは、そのまま企業の競争力を左右する差別化の源泉となる。
プライベートクラウドにAI運用環境を持つ選択の利点
AIの開発、運用においては、パブリッククラウドが持つ俊敏性やスケーラビリティ（拡張性）といった特性を最適に利用することが基本となる。しかし、特定の要件、とりわけ高度なセキュリティや安定したパフォーマンスが求められる場合には、自社施設（オンプレミス）やサービスプロバイダーのデータセンターにプライベートクラウドを構築し、AI専用の環境を確保することが有益となることが認識されるようになってきた。
その利点の一つは、PoC（Proof of Concept：概念実証）やPoV（Proof of Value：価値実証）の段階で発揮される、機密データや個人情報を扱う際、外部から隔離、統制された安全なサンドボックス（検証用環境）を迅速に構築しやすいという性質にある。もちろん、パブリッククラウド上でも専門知識を駆使すれば高度なセキュリティ環境を構築することは可能である。しかし、そのための専門家が組織内にいない場合、外部エキスパートによるレビューが別途必要となったり、セキュリティ強度のテストに時間を要したり、コストと時間がかかるという実例は少なくない。
対照的に、プライベートクラウド向けの「ターンキーソリューション」は、この課題に対する有効な選択肢となり得る。ここで言うターンキーソリューションとは、GPU（Graphics Processing Unit）サーバー、高速ストレージ、ネットワークに加え、コンテナ基盤であるKubernetesやAI開発運用ツール群までが事前検証済みの構成で一体的に提供されるものを指す。こうしたソリューションが市場に登場したことによって、自社のニーズに合致するものを選定し、導入にかかる時間とコストを最適化できる機会が広がってきた。
また、開発段階から実稼働に移行した後も、データの保管領域と処理領域を論理的、物理的に管理しやすい形で分離できる点は重要な利点となる。これによって、意図しない外部との通信を遮断し、情報漏洩のリスクを最小限に抑えることが可能になるからである。さらに、そのAI運用環境が、コンテナ技術によってポータビリティ（可搬性）を確保したものであれば、ハイブリッドな運用を行いやすい。開発から実稼働への移行時や、運用中にセキュリティやパフォーマンスの要件が変化した場合でも、プライベートクラウドとパブリッククラウド間での環境移行をスムーズに行えるからである。
AI時代を勝ち抜くためのITインフラ運用基盤戦略
現時点で持つべき視点として、パブリッククラウドの利点を最大限に活用することを前提としつつも、それだけに依存するのではなく、自社のビジネス戦略とデータガバナンスの要請に合わせてプライベートクラウドでのAI運用という選択肢を持つことが重要であろう。
企業競争力の源泉となるデータを保護し、AIワークロードのコストと性能を最適化する能力を自社で確保し、向上させることは、これからのAI時代における競争優位を確立する上での鍵となる。そのためには、実績のあるテクノロジーパートナーと連携し、自社の状況に最も適したハイブリッドなAI基盤を戦略的に構築することが、成功への最短距離となるであろう。
ビジネス変革を加速するように設計されたターンキーソリューションを使用して AI を最大限に活用できる HPE AI ソリューションの詳細をご覧ください。
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