GPU를 확보하는 것과 AI를 업무에 적용하는 것은 다른 문제

"다음 주 출장 준비를 해줘"라는 요청에 기존 챗봇이 체크리스트를 만들어준다면, AI 에이전트는 일정과 사내 규정을 확인하고 예약 시스템까지 연계해 실제로 업무를 처리합니다. 문제는 하나의 업무를 위해 여러 차례 모델을 호출하고 데이터를 조회하며 외부 도구를 사용해야 한다는 점입니다. GPU가 AI를 실행하기 위한 컴퓨팅 자원이라면, AI 인프라는 그 자원을 실제 업무에 활용할 수 있도록 만드는 전체 운영 환경입니다.

여러 AI를 조율하는 '지휘 시스템'이 필요한 이유

문서 작성에는 언어 모델이, 도면 분석에는 비전 모델이 필요하고 여기에 ERP와 CRM 같은 사내 시스템까지 연결해야 한다면 환경은 한층 복잡해집니다. 어떤 모델을 언제 사용하고 어떤 도구를 어떤 순서로 호출할지 조율하는 AI 오케스트레이션이 중요해지는 이유입니다. 앞으로의 AI 인프라는 하드웨어를 넘어, AI Cloud와 MLOps, 에이전트 플랫폼까지 아우르는 통합적인 관점에서 접근해야 합니다.