AI로 한층 더 강화된 엣지 컴퓨팅, 맞춤형 특화 LLM까지! - 어드밴텍 엣지 AI 솔루션
2025/9/24
기술과 환경이 계속 진화함에 따라 제조업은 산업혁명 1.0의 기계화 초기 단계에서 오늘날 지능 중심의 산업 4.0까지 꾸준히 발전해 왔습니다.
최근 몇 년 동안, 인공지능(AI)과 대규모 언어 모델(LLM)의 성숙과 확산은 산업 4.0의 스마트 역량을 한층 강화했을 뿐만 아니라, 다양한 산업 전반에서 AI를 적용할 수
있는 새로운 길을 열었습니다.
그러나 AI가 실제로 다양한 산업 분야에서 가치를 제공하기 위해서는 엣지 AI가 필수적입니다. 대부분의 산업 AI 구축은 엣지 환경에서 이루어지며, 이 과정에서 Agentic AI 프레임워크가 협업 작업을 지원합니다. 결과적으로 AI 도입 확대는 엣지 AI 솔루션 수요를 증가시키며, 이 분야에 투자하는 산업용 PC(IPC) 기업들에게 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있습니다.
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산업별 LLM 학습이 좌우하는 엣지 AI
어드밴텍은 최근 산업 현장에서의 AI 도입 트렌드가 클라우드 기반 모델 학습에서 실제 현장 구현으로 전환되고 있다고 관찰합니다. 따라서 엣지 AI와 엣지 컴퓨팅이 핵심이 되었으며, 각 환경별로 요구되는 애플리케이션 서비스에 맞게 LLM을 파인튜닝해야 합니다. 이를 통해 LLM은 특정 산업의 데이터와 전문 용어를 더 잘 이해하고, 엣지에서 정확한 추론을 수행할 수 있습니다.
특히 DeepSeek 같은 오픈소스 프레임워크의 등장으로, 오픈소스 모델 기반 사전학습 LLM이 시장에서 빠르게 확산되었습니다. 경쟁과 모델의 지속적인 진화는 하드웨어 장벽을 낮추어 엣지에서의 AI 배치와 추론을 더 쉽게 만들었습니다. 현재 어드밴텍은 고객 애플리케이션의 많은 부분이 이미지 인식(예: 메인보드·PCBA 생산 라인의 불량 검사) 또는 LLM을 활용한 고객 서비스 강화 및 내부 행정 워크플로우 간소화에 초점을 맞추고 있음을 확인했습니다.
예를 들어, 한 법률회사는 24/7 AI 기반 고객 서비스 포털 구축을 목표로 했습니다. AI가 단순 문의에는 자동으로 응답하고, 복잡한 문제는 인간 상담원에게 전달하는 구조입니다. 법률 산업 특유의 전문 용어와 지식을 다루기 위해서는 일반 공개 LLM 모델만으로는 부족했으며, 이에 따라 산업별 맞춤형 파인튜닝이 필수적이었습니다.
LLM 재학습: 연산·비용·보안의 균형
이러한 솔루션을 도입하는 기업들에게는 파인튜닝과 추론 배치 과정의 최적화가 비용 효율성을 중심으로 고려되어야 합니다. 이 워크로드는 막대한 연산 자원을 필요로 하며, 클라우드 서비스 제공업체(CSP)를 통한 외부 위탁은 비용과 보안 측면에서 부담이 될 수 있습니다. 특히 민감한 기업 데이터를 클라우드에 업로드하고 관리 권한을 포기하는 것은 많은 기업에게 큰 위험 요소로 작용합니다.
클라우드 배치가 어려운 경우, 온프레미스 컴퓨팅 인프라가 대안이 될 수 있습니다. 이를 통해 연산 자립성과 데이터 주권을 보장할 수 있습니다. 그러나 LLM 추론은 점차 엣지로 이동하고 있지만, 파인튜닝(재학습)은 여전히 고성능 GPU에 크게 의존합니다.
고비용 투자와 증가하는 전력·연산 수요를 고려할 때, 온프레미스 인프라 구축은 모든 기업에 지속 가능한 장기 전략이 아닐 수 있습니다. 어드밴텍은 기업들이 AI를 도입하기 전에 문제와 목표를 명확히 정의할 것을 권장합니다. 예를 들어, 실시간 응답이 필수적이지 않은 고객 서비스 포털이나 내부 행정 업무는 이메일 등 비동기식 응답만으로 충분합니다. 이 경우 어드밴텍의 aiSSD 솔루션을 통해 효과적인 AI 배치를 지원할 수 있습니다.
어드밴텍의 aiSSD는 Phison의 aiDAPTIV+ 기술을 통합해 GPU VRAM에 저장되던 데이터를 aiSSD 스토리지로 오프로딩하여, 파인튜닝에 필요한 GPU 수를 줄여줍니다. 이 혁신을 기반으로, AMD EPYC™ 서버급 프로세서 기반 AIR-520과 AMD Ryzen™ 기반 AIR-420 같은 어드밴텍 차세대 엣지 AI 시스템은 단 2~4개의 GPU만으로도 Llama 70B 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 계산 시간은 늘어나지만, 어드밴텍은 이를 **“고속열차와 일반열차를 타고 타이베이에서 가오슝까지 가는 차이”**에 비유합니다 — 목적지는 같지만, 비용과 시간이 다를 뿐입니다.
이와 함께 어드밴텍은 다양한 추론 가속화 니즈를 지원하는 제품 포트폴리오를 제공해, 엣지에서의 AI 모델 파인튜닝과 고성능 GPU 요구에 대응합니다. 이를 통해 실제 환경에서의 배치 시 다양한 시나리오에 맞춘 하드웨어 라인업을 지원합니다.
엣지 AI 확산, 통합 HW-SW 솔루션이 핵심
어드밴텍은 aiDAPTIV+ 기술과 관련 제품이 다른 채널을 통해서도 제공되지만, aiDAPTIV+ 단독만으로는 충분하지 않다고 강조합니다. AI 운영에는 완전한 생태계가 필요하며, aiDAPTIV+는 그 일부일 뿐입니다. ISV 등 주변 파트너의 협력이 없으면 시스템은 원활히 작동할 수 없습니다. 어드밴텍의 강점은 하드웨어와 소프트웨어를 통합한 종합 솔루션을 제공하여, 빠르고 안전한 AI 배치를 가능하게 한다는 점입니다.
앞으로 AI 기술과 응용이 진화함에 따라, 어드밴텍은 DeepSeek과 같은 모델이 더 널리 채택되어 산업 효율성을 높일 것으로 기대합니다. 이 과정에서 규모와 속도에 대한 다양한 수요가 발생할 것이며, 이를 해결하기 위해 어드밴텍은 다양한 하드웨어 가속 플랫폼에 투자하고, 이미지 등 추가 데이터 소스를 통합해 자율주행 로봇(AMR) 및 로보틱스로 AI 활용 사례를 확장하고 있습니다. 또한 ISV와 협력하여 강력한 엣지 AI·엣지 컴퓨팅 생태계를 구축, 고객이 AI의 이점을 보다 쉽고 안전하며 효과적이고 비용 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.
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