레드햇, ‘AI 운영’ 전면에…하이브리드 클라우드·주권형 인프라 공략

IBM($IBM) 자회사 레드햇이 기업의 인공지능(AI) ‘실전 운영’에 초점을 맞춘 신제품과 파트너십을 한꺼번에 공개했다. 실험 단계에 머물던 AI를 실제 업무에 연결하면서도, 기존 인프라를 버리지 않고 하이브리드 클라우드 환경에서 통제력과 보안을 유지하도록 돕겠다는 전략이다.

레드햇은 미국 애틀랜타에서 열린 ‘레드햇 서밋’에 앞서 이런 내용을 발표했다. 이번 공개 내용은 기업용 AI 플랫폼 ‘레드햇 AI 3.4’를 중심으로 리눅스, 컨테이너, 자동화, 보안, 주권형 클라우드까지 폭넓게 아우른다. 소프트웨어 정의 차량부터 우주 컴퓨팅까지 확장 가능한 오픈소스 플랫폼을 내세운 점도 눈에 띈다.

맷 힉스 레드햇 최고경영자(CEO)는 AI를 리눅스, 오픈소스, 클라우드 컴퓨팅에 비견되는 기술 변곡점으로 규정했다. 그러면서 기업 고객은 AI를 도입하기 위해 기존 시스템 투자까지 포기하길 원하지 않는다고 강조했다. 레드햇은 이 균형점을 자사 플랫폼의 핵심 가치로 제시했다.

핵심은 ‘레드햇 AI 3.4’…추론과 AI 에이전트 관리 강화

이번 발표의 중심은 ‘레드햇 AI 3.4’다. 이 플랫폼은 하이브리드 클라우드 전반에서 대규모 ‘추론’과 AI 에이전트 운영을 지원하도록 설계됐다. 특히 새로 추가된 ‘모델-애즈-어-서비스’ 기능은 기업 내부에서 승인한 AI 모델을 중앙 게이트웨이를 통해 제공하고, 사용량 추적과 정책 적용, 접근 통제를 함께 수행할 수 있게 한다.

조 페르난데스 레드햇 AI 부문 부사장은 회사의 AI 전략을 네 축으로 설명했다. 확장 가능한 추론, 기업 데이터와 모델·에이전트 연결, 하이브리드 인프라 전반의 에이전트 관리, 그리고 하드웨어와 클라우드를 포괄하는 통합 AI 플랫폼이 그것이다. 이는 기업들이 자체 기반모델을 새로 학습시키기보다, 이미 나온 모델을 내부 데이터와 연결해 빠르게 업무에 적용하는 흐름과 맞닿아 있다.

레드햇은 추론 성능 개선에도 힘을 줬다. vLLM 추론 서버에 적용된 ‘추측 디코딩’ 기법으로 텍스트 생성 속도를 2~3배 높이고 비용도 낮출 수 있다고 설명했다. 추측 디코딩은 결과 품질을 떨어뜨리지 않으면서 응답 속도를 높이는 대규모언어모델(LLM) 최적화 기술이다. 페르난데스 부사장은 앞으로 기업 AI 수요의 중심이 모델 학습보다 추론으로 옮겨갈 것으로 봤다. 특히 AI 에이전트가 늘어나면 추론 수요가 기하급수적으로 커질 수 있다는 판단이다.

엔비디아와 협력 확대…보안 컨테이너·기밀 컴퓨팅 지원

레드햇은 엔비디아($NVDA)와 협력도 강화했다. 엔비디아의 블랙웰 아키텍처와 차세대 ‘베라 루빈’ 플랫폼 지원이 포함됐고, AI 에이전트 샌드박싱과 안전한 실행을 위한 ‘오픈셸’ 프로젝트에도 참여한다.

또 레드햇 오픈시프트 샌드박스드 컨테이너에서 엔비디아 ‘기밀 컴퓨팅’ 인프라 기반의 기밀 컨테이너를 지원한다. 기밀 컴퓨팅은 민감한 데이터와 AI 모델, 애플리케이션을 하드웨어 수준에서 보호하는 보안 체계다. 레드햇은 일부 시스템이나 에이전트가 침해되더라도 다른 AI 워크로드와 에이전트를 지키는 구조를 지향한다고 설명했다.

여기에 추론 호출, 도구 사용, 에이전트 동작을 추적하는 관측 기능도 추가됐다. 모델 컨텍스트 프로토콜 게이트웨이와 카탈로그, 프롬프트 관리, 자동 평가 도구, AI 안전성 테스트 기능도 이번 업데이트에 포함됐다. 최근 인수한 채터박스랩스 기술이 일부 반영됐다.

리눅스·컨테이너 전략도 개편…‘더 빠르게’와 ‘더 오래’ 동시 대응

레드햇은 고객 수요가 한쪽에선 더 빠른 혁신, 다른 한쪽에선 더 긴 인프라 수명으로 갈라지고 있다고 진단했다. 이에 따라 리눅스와 컨테이너 제품군도 함께 손질했다.

새롭게 공개된 ‘페도라 허밍버드 리눅스’는 AI 중심 개발 환경에 맞춘 롤링 릴리스, 이미지 기반 배포판이다. 전통적인 리눅스 배포판보다 업데이트 속도를 높였고, ‘에이전트 네이티브’ 소프트웨어 배포 흐름을 겨냥했다. 등록 절차를 줄이고 익명·자동 배포 워크플로를 지원해 AI 실험 장벽을 낮추는 데 초점을 맞췄다.

보안 측면에서는 ‘레드햇 하드닝 이미지’를 내놨다. 이는 애플리케이션 실행에 필요한 최소 구성 요소만 담은 컨테이너 이미지 카탈로그다. 공개된 보안 취약점(CVE)을 최소화하는 ‘제로-CVE’ 전략을 지원하며, 소프트웨어 자재명세서(SBOM)와 암호학적 검증 기능도 포함된다.

반대로 장기 운영 수요를 위한 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스 롱라이프 애드온’도 공개했다. 연 단위 갱신을 통해 특정 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 버전을 사실상 무기한 지원하는 구조다. 항공우주, 의료, 통신처럼 시스템 수명이 수십 년에 이르는 산업을 겨냥했다. 레드햇은 고객이 인프라 교체 시점을 스스로 결정할 수 있도록 하겠다는 메시지를 내놨다.

개발자 도구·자동화·주권형 클라우드까지 확장

개발자용 제품도 강화됐다. ‘레드햇 데스크톱’은 팟맨 데스크톱 오픈소스 도구의 상용 지원 버전으로, 로컬 환경에서 컨테이너와 쿠버네티스를 쉽게 다루도록 설계됐다. 특히 로컬 하드웨어에서 자율형 AI 에이전트를 안전하게 시험할 수 있는 격리 샌드박스 기능이 포함됐다.

자동화 부문에서는 ‘앤서블 오토메이션 플랫폼 2.7’과 새 자동화 오케스트레이터가 발표됐다. 이 오케스트레이터는 규칙 기반, 이벤트 기반, AI 기반 워크플로를 하나의 거버넌스 층에서 조정하는 실행 계층 역할을 맡는다. 사람이 실행하든, 이벤트가 촉발하든, AI 에이전트가 동작하든 동일한 접근 통제, 승인 절차, 감사 기록, 자격 증명 관리 체계를 적용하겠다는 것이다. 레드햇은 새 대시보드를 통해 자동화의 투자 대비 효과와 비용 절감 규모도 가시화할 수 있다고 설명했다.

또 다른 축은 ‘주권형 클라우드’다. 레드햇은 데이터와 운영 정보를 특정 국가나 지역 경계 안에 두려는 수요가 빠르게 커지고 있다고 봤다. 이에 맞춰 규정 준수 자동화 도구, 격리형 인프라 배포 템플릿, 온프레미스 텔레메트리, 현지화된 소프트웨어 제공 서비스를 추가했다. 회사는 주권을 단순한 규제 대응이 아니라, 지정학과 시장 변화 속에서 운영 통제권을 지키기 위한 전략적 요구로 해석했다.

이번 발표는 결국 레드햇이 오픈소스 인프라를 기업 AI의 ‘운영 백본’으로 자리매김하려는 시도로 읽힌다. 기업들이 단일 모델이나 특정 벤더에 묶이기보다, 여러 모델과 AI 에이전트를 유연하게 조합하려는 흐름이 강해지면서 하이브리드 클라우드와 통제 가능한 오픈소스 플랫폼의 가치도 함께 커지고 있다. 레드햇은 AI 시대에도 오픈소스가 가장 강력 TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.