Cisco-Nvidia, AI 활용 속도 가속화 위한 협력 발표

인공지능 분야의 초기 열기는 '구축(Build)' 과정에 집중되었었다. Nvidia가 생산하는 H100 GPU를 확보하려는 경쟁이 치열했던 이 시기, 많은 기업들은 대형화된 중앙 집중식 컴퓨팅 클러스터를 구축하는 데 주력했다. 하지만 이제 산업계는 이러한 과장된 기대치를 지나 실제 활용 가치로 이동하고 있다. AI는 실험실을 넘어 제조현장, 유통 매장, 그리고 통신망 가장자리로 향하고 있다.

Nvidia의 연례 GTC 컨퍼런스에서 Cisco는 이 전환을 위한 청사진을 발표했다. Cisco는 단순한 GPU의 성능만으로는 기업 내 AI 구현에 부족하며, AI를 고부가가치의 생산라인으로 다루어야 한다고 강조했다. Kevin Wollenweber, Cisco의 데이터 센터 및 인터넷 인프라 수석 부사장은 네트워크의 역할이 단순한 데이터 전달에서 AI 모델 학습 및 사고를 지원하는 핵심 구성 요소로 변했다고 설명했다. 이는 특히 AI 워크로드가 학습(training)에서 추론(inference)으로 이동하는 과정에서 네트워크의 중요성을 부각하며, 데이터 처리 속도를 높이는 데 주력하고 있다.

Cisco와 Nvidia는 AI 스택을 간소화하기 위해 Nvidia의 Spectrum-X 이더넷 플랫폼을 Cisco의 UCS 컴퓨팅 및 Nexus 관리와 통합하려 한다. 이를 통해 기업은 전반적인 인프라 비용을 줄이고, '마모효과'(complexity tax) 없이 AI 워크로드에 집중할 수 있도록 돕고 있다.

나아가 물리적 AI 인프라를 위해 Nvidia의 RTX Pro GPU를 Cisco의 UCS 엣지 포트폴리오에 통합하여 '분산 지능'을 강화하고 있다. 이를 통해 이동통신망의 '모바일 엣지 컴퓨테이션 숙취' 문제를 해결할 수 있을 것이라 예측하며, 이를 통해 새로운 수익원을 창출할 기회를 노리고 있다.

Cisco와 Nvidia의 협력은 단순히 하드웨어에 그치는 것이 아니라 AI 활용 속도를 높이는 데 주력하고 있다. 기업 고객은 덕분에 더 빠르게 인프라를 가동하고, AI 컴퓨팅의 '반감기' 문제를 극복할 수 있게 된다. Cisco는 특히 '첫 번째 인텔리전스까지의 시간'을 단축하는 데 집중하고 있다.

Cisco는 '보안 AI 공장'을 통해 고객에게 물류 위험을 최소화하면서 AI를 산업화할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. AI 테스트의 시대는 끝나가고 있으며, 산업화 시대로의 전환을 준비하는 기술 수장들에게 Cisco의 발표는 귀중한 통찰을 제공하고 있다.