네트워크 지연을 줄이고 실시간 AI 서비스를 극대화하는 비밀은 어디에 있을까요? 바로 사용자 가까이에서 AI가 실행되는 분산형 엣지 AI 추론 기술입니다!
지금까지 우리가 경험한 클라우드 컴퓨팅은 중앙집중식 데이터센터에 모든 정보를 모아 처리하는 방식이었습니다. 사용자 데이터를 원거리의 서버로 전송하고 결과를 다시 받아오는 이 과정에서 피할 수 없는 네트워크 지연이 발생했습니다. 하지만 이제 상황이 달라지고 있습니다. Edge AI 기술의 등장으로 AI 처리의 패러다임이 근본적으로 변화하고 있기 때문입니다.
Edge AI 추론: 데이터가 만들어지는 그곳에서
분산형 엣지 AI 추론의 핵심은 단순하지만 강력합니다. 데이터가 생성되는 현장의 바로 그곳, 즉 사용자와 가장 가까운 엣지 노드에서 AI 모델을 직접 실행하는 것입니다. 이를 통해 데이터를 먼 거리의 중앙 데이터센터로 보낼 필요가 없어지면서 지연 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.
아카마이가 구축한 글로벌 엣지 인프라는 이러한 개념을 현실화했습니다. 전 세계 4,200개 이상의 엣지 PoP(Point of Presence)를 기반으로, 사용자와 가장 가까운 지점에서 AI 추론을 수행하는 분산 아키텍처를 만들어낸 것입니다. 이는 단순히 서버를 여러 곳에 배치하는 것이 아니라, 진정한 의미의 분산형 컴퓨팅 환경을 구현한 것으로 평가됩니다.
세 계층 구조로 이루어진 Edge AI 인프라
아카마이의 분산형 엣지 AI 인프라는 세 가지 핵심 계층으로 구성됩니다.
먼저 GPU 가속 인프라입니다. NVIDIA와의 전략적 파트너십을 통해 고성능 컴퓨팅 리소스를 확보했습니다. 이는 복잡한 AI 모델을 빠르게 처리할 수 있는 기반을 제공합니다.
다음으로 엣지 AI 아키텍처입니다. 코어 데이터센터부터 엣지까지 동일한 환경에서 AI 워크로드를 배치하고 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 개발자는 위치에 상관없이 일관된 개발 경험을 얻을 수 있습니다.
마지막으로 분산형 AI 서비스 레이어입니다. 생성형 AI, 추천 알고리즘, 검색, 대화형 에이전트 등 다양한 서비스가 이 계층에서 제공됩니다. 이는 Edge AI 기술이 단순한 인프라를 넘어 실제 비즈니스 가치를 창출하는 서비스 계층까지 아우른다는 의미입니다.
실제 산업에서의 혁신적 응용
분산형 엣지 AI 추론은 이미 다양한 산업에서 실질적인 변화를 만들어내고 있습니다.
생성형 AI 분야에서는 실시간 데이터 분석과 콘텐츠 생성이 가능해졌습니다. 사용자의 맥락을 즉각적으로 분석하여 개별 사용자에게 맞춤형 응답을 제공할 수 있게 된 것입니다. 이는 고객 경험의 질을 근본적으로 향상시킵니다.
게임 산업은 특히 큰 혜택을 받고 있습니다. 매치메이킹의 반응 속도, 부정 행위 탐지의 정확성, NPC AI의 자연스러움 등 게임의 핵심 요소들이 Edge AI 추론을 통해 획기적으로 개선되고 있습니다. 밀리초 단위의 지연 시간 단축이 게임 플레이 경험 전체를 바꾼다는 점을 생각해보세요.
다음 세대를 주도할 기술: 엣지 AI 게이트웨이와 WaaS
아카마이가 제시한 차세대 로드맵은 더욱 흥미로운 가능성들을 열어놓고 있습니다.
엣지 AI 게이트웨이는 사용자 요청을 지능적으로 처리하는 관문입니다. 위치, 지연, 모델 특성을 종합적으로 고려하여 각 요청을 최적의 추론 노드로 자동으로 라우팅합니다. 이는 시스템 전체의 효율성을 극대화하는 지능형 트래픽 관리 시스템이라고 할 수 있습니다.
서비스형 웹 어셈블리(WaaS)는 개발자들에게 새로운 가능성을 제공합니다. 개발자가 웹어셈블리 기반 환경에서 경량 코드를 엣지에서 직접 실행하고, AI 전·후처리 로직을 빠르게 배포할 수 있게 지원하기 때문입니다. 이는 개발 속도와 배포 유연성을 동시에 향상시킵니다.
기술의 진정한 가치: 통합된 보안과 성능
분산형 엣지 AI 추론이 주목받는 이유는 단순히 빠른 처리 속도 때문만은 아닙니다. 이 기술은 저지연 실시간 추론, 모델 보호, API 보안을 통합적으로 제공합니다.
데이터가 중앙 데이터센터로 전송되지 않으므로 사용자 정보의 프라이버시를 더욱 효과적으로 보호할 수 있습니다. AI 모델도 엣지에서 로컬로 실행되므로 모델의 지적 재산을 더욱 안전하게 관리할 수 있습니다.
기업 관점에서도 글로벌 엣지 위치를 통해 지역별로 필요한 처리량만큼 유연하게 확장할 수 있습니다. 이는 비용 효율성과 성능을 동시에 확보하는 새로운 방식입니다.
Edge Computing 시대의 새로운 표준
분산형 엣지 AI 추론은 단순한 기술 혁신을 넘어 클라우드와 엣지 간의 최적 밸런스를 이루는 새로운 표준으로 평가되고 있습니다. 중앙집중식 클라우드 컴퓨팅과 분산형 엣지 컴퓨팅의 장점을 모두 활용하는 하이브리드 시대가 도래한 것입니다.
이제 당신의 조직은 선택의 기로에 서 있습니다. 지연으로 인한 성능 저하를 감수할 것인가, 아니면 분산형 엣지 AI 추론을 통해 실시간 경쟁력을 확보할 것인가. 미래는 이미 시작되었으며, 준비 여부에 따라 기업의 경쟁력이 결정될 것입니다.
클라우드의 한계를 넘다: 분산 아키텍처의 등장
왜 중앙 데이터센터 중심의 클라우드는 더 이상 충분하지 않을까요? 이 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 먼저 기존 클라우드 모델의 구조적 한계를 이해해야 합니다.
전통적 클라우드 모델의 병목 현상
기존 클라우드 중심 접근 방식은 몇십 년 동안 산업의 표준으로 작동해왔습니다. 사용자의 데이터를 중앙 데이터센터로 수집하고, 거기서 처리한 후 다시 사용자에게 돌려보내는 방식이었죠. 하지만 이러한 구조에는 근본적인 문제가 있습니다. 바로 네트워크 지연입니다.
데이터가 원점에서 중앙 데이터센터까지 이동하고, 처리 후 다시 돌아오는 과정에서 수십, 수백 밀리초의 지연이 발생합니다. 금융 거래, 의료 영상 분석, 자율주행 자동차 같은 실시간 처리가 필수적인 분야에서는 이런 지연이 시스템의 실패로 직결될 수 있습니다.
Edge AI가 제시하는 새로운 패러다임
이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 분산형 엣지 AI 추론입니다. Edge AI의 핵심은 간단하지만 획기적입니다. 데이터가 생성되는 현장 근처의 엣지 노드에서 직접 AI 모델을 실행함으로써 지연 시간을 최소화하고 실시간 성능을 극대화하는 것입니다.
전 세계 4,200개가 넘는 엣지 PoP(Point of Presence)를 기반으로 한 아카마이의 접근 방식이 바로 이 패러다임의 실현 사례입니다. 전 지구적으로 분산된 이러한 노드들은 사용자와 가장 가까운 지점에서 AI 연산을 처리함으로써, 기존 클라우드 모델의 병목을 획기적으로 해소합니다.
분산 아키텍처의 기술적 우수성
아카마이의 분산형 엣지 AI 인프라는 단순히 데이터센터를 여러 곳에 분산시킨 것이 아닙니다. 이는 세 가지 계층으로 정교하게 설계되었습니다.
첫째, GPU 가속 인프라 계층으로는 NVIDIA와의 파트너십을 통해 각 엣지 PoP에 고성능 컴퓨팅 리소스를 확보했습니다. 둘째, 엣지 AI 아키텍처 계층은 코어 데이터센터부터 엣지까지 동일한 환경에서 AI 워크로드를 자유롭게 배치하고 확장할 수 있도록 지원합니다. 셋째, 분산형 AI 서비스 레이어는 생성형 AI, 추천 시스템, 검색, 대화형 에이전트 등 다양한 서비스를 일관되게 제공합니다.
이러한 구조는 기업들에게 이전에는 불가능했던 유연성을 제공합니다. 글로벌 엣지 위치를 통해 지역별로 필요한 처리량만큼 탄력적으로 확장할 수 있으며, 이는 Edge Computing 시대에서 클라우드와 엣지 간의 최적 밸런스를 이루는 새로운 표준으로 평가받고 있습니다.
실시간 성능의 현실화
분산 아키텍처의 도입으로 기업들은 저지연 실시간 추론, 모델 보호, API 보안을 통합적으로 확보하게 됩니다. 이는 단순한 속도 개선을 넘어 서비스의 품질 자체를 근본적으로 변화시킵니다.
전통적인 클라우드 모델에서는 실현 불가능했던 수준의 실시간 처리가 이제 현실이 되었습니다. Edge AI 기술을 통해 사용자 경험은 급격히 향상되고, 기업은 글로벌 규모에서 진정한 엣지 우위를 확보할 수 있게 되었습니다. 이것이 바로 분산 아키텍처가 단순한 기술적 선택이 아닌 비즈니스 전략의 핵심으로 주목받는 이유입니다.
섹션 3. 이해하기 쉬운 분산형 엣지 AI 인프라의 세 가지 핵심 계층
고성능 GPU부터 AI 워크로드 확장, 그리고 다양한 AI 서비스까지. 아카마이의 분산형 인프라가 어떻게 유기적으로 작동하는지 한눈에 파헤쳐 봅시다.
분산형 엣지 AI 인프라는 단순한 기술 스택이 아닙니다. 이는 사용자에게 실시간으로 고성능 AI 서비스를 제공하기 위해 정교하게 설계된 통합 시스템입니다. 아카마이가 구축한 Edge AI 아키텍처를 구성하는 세 가지 핵심 계층을 살펴보면, 전 세계 4,200개 이상의 엣지 PoP(Point of Presence)가 어떻게 협력하여 최적의 성능을 발휘하는지 이해할 수 있습니다.
GPU 가속 인프라: 고성능 컴퓨팅의 기초
첫 번째 계층은 GPU 가속 인프라입니다. NVIDIA와의 파트너십을 통해 구축된 이 계층은 복잡한 AI 모델을 빠르게 처리할 수 있는 고성능 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.
전통적인 CPU 기반의 처리 방식으로는 대규모 AI 모델 추론에 상당한 시간이 소요됩니다. 반면 GPU 가속은 수천 개의 병렬 처리 코어를 활용하여 행렬 연산과 같은 AI 작업을 획기적으로 빠르게 수행합니다. 이러한 고성능 리소스가 전 세계 엣지 노드에 분산되어 배치됨으로써, 사용자가 위치한 지역에서 지연 시간 없이 즉각적인 응답을 받을 수 있게 됩니다.
엣지 AI 아키텍처: 일관성 있는 워크로드 배치 및 확장
두 번째 계층은 엣지 AI 아키텍처로, 코어 데이터센터부터 엣지까지 동일한 환경에서 AI 워크로드를 배치하고 확장할 수 있게 설계되었습니다.
이것은 분산형 엣지 AI 인프라의 가장 혁신적인 부분입니다. 기존에는 중앙 데이터센터와 엣지 노드 간에 환경 차이로 인한 호환성 문제가 존재했습니다. 하지만 아카마이의 Edge AI 아키텍처는 모든 계층에서 동일한 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 개발자가 한 번 작성한 AI 모델과 코드를 별다른 수정 없이 어디서나 배치할 수 있도록 합니다. 이는 운영 복잡도를 크게 줄이고, 지역별 수요에 따라 유연하게 리소스를 확장할 수 있는 기반이 됩니다.
예를 들어, 특정 지역에서 갑자기 사용자 수가 증가했다면, 해당 엣지 노드에 추가 리소스를 할당하는 방식으로 빠르게 대응할 수 있습니다. 이러한 유연성은 글로벌 서비스를 제공하는 기업에게 필수적입니다.
분산형 AI 서비스 레이어: 다양한 비즈니스 가치 창출
세 번째 계층은 분산형 AI 서비스 레이어입니다. 이 계층은 GPU 리소스와 엣지 인프라 위에서 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 다양한 AI 서비스들을 운영합니다.
생성형 AI, 추천 시스템, 검색 엔진, 그리고 대화형 에이전트 등 각각의 서비스는 사용자의 요청에 따라 최적의 엣지 노드에서 실행되며, 개인화된 응답을 제공합니다. 특히 생성형 AI 분야에서는 실시간으로 데이터를 분석하고 사용자의 맥락에 맞춘 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이는 중앙 데이터센터에서 처리할 경우 불가능했던 수준의 개인화 서비스를 가능하게 합니다.
세 계층의 유기적 작동
이 세 가지 계층이 분산형 엣지 AI 인프라의 진정한 가치를 발휘하는 것은 바로 이들이 유기적으로 연동할 때입니다. GPU 가속 인프라가 강력한 컴퓨팅 능력을 제공하고, 엣지 AI 아키텍처가 이를 일관되게 관리하며, 분산형 AI 서비스 레이어가 실질적인 가치를 사용자에게 전달하는 방식입니다.
사용자가 어디에 있든, 가장 가까운 엣지 노드에서 필요한 AI 모델이 빠르게 실행되고, 그 결과가 즉시 반환됩니다. 이것이 바로 엣지 컴퓨팅 시대에서 클라우드와 엣지 간의 최적 밸런스를 이루는 새로운 표준입니다.
실전에서 빛나는 엣지 AI: 게임부터 생성형 AI까지의 활용 사례
매치메이킹 반응 속도가 10배 빨라진다면? 또는 실시간으로 맞춤형 콘텐츠가 즉시 생성된다면? 첨단 엣지 AI가 실제로 어떻게 산업 현장을 변화시키는지 궁금하지 않나요? 이제 더 이상 가정이 아닙니다. 전 세계의 기업들이 이미 분산형 엣지 AI 기술을 통해 산업의 판도를 바꾸고 있습니다.
게임 산업: 낮은 지연 시간으로 완성되는 게임 경험
게임 산업은 Edge AI의 가능성을 가장 극적으로 보여주는 분야입니다. 전통적인 클라우드 기반 게임 서비스는 사용자의 요청이 중앙 데이터센터를 왕복하는 동안 발생하는 네트워크 지연이 게임 경험의 품질을 크게 좌우합니다.
매치메이킹 시스템의 경우, 전 세계 플레이어들을 공정하게 짝지어야 하는 과정에서 수백 밀리초의 지연도 게임의 공정성과 재미를 해칠 수 있습니다. 엣지 AI를 적용하면 사용자와 가장 가까운 엣지 노드에서 실시간으로 플레이어 정보를 분석하고 매칭을 처리함으로써 반응 속도를 획기적으로 단축할 수 있습니다.
부정 행위 탐지(Anti-cheat)도 마찬가지입니다. 게임 내 의심스러운 행동을 AI가 실시간으로 감지하고 대응하는 것이 가능해집니다. 플레이어의 움직임, 타이밍, 패턴 등을 즉각적으로 분석하여 부정 행위를 탐지하고 게임의 무결성을 보호합니다.
NPC(Non-Player Character) AI의 경우, 엣지 AI를 통해 더욱 똑똑하고 반응성 높은 인공지능을 구현할 수 있습니다. 플레이어의 행동에 더 빠르게 반응하고, 동적으로 변하는 게임 환경에서 자연스러운 행동을 보여주는 NPC 개발이 가능해집니다.
생성형 AI: 개인화된 실시간 콘텐츠 생성
생성형 AI의 진정한 가치는 사용자 개인에 맞춘 맥락을 빠르게 이해하고 즉각적으로 반응할 때 드러납니다. 엣지 AI는 이를 현실로 만들어줍니다.
기존의 중앙집중식 클라우드 시스템에서는 사용자의 요청이 먼 데이터센터로 이동했다가 다시 돌아오는 과정에서 불필요한 지연이 발생합니다. Edge AI를 통해 사용자와 가장 가까운 엣지 위치에서 생성형 AI 모델을 실행하면, 사용자의 지역, 언어, 문화적 배경, 이전 상호작용 이력 등을 바탕으로 즉시 맞춤형 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
예를 들어, 실시간으로 뉴스를 개인화하여 제공하는 뉴스 플랫폼, 사용자의 선호도에 맞춘 즉각적인 제품 추천을 제공하는 전자상거래 서비스, 또는 사용자의 언어와 문화에 맞게 즉시 번역되고 적응된 고객 서비스 챗봇 등이 모두 가능해집니다.
검색 및 추천 엔진: 글로벌 규모의 개인화된 경험
엣지 AI는 검색과 추천 시스템을 완전히 새로운 차원으로 끌어올립니다. 사용자의 검색 쿼리가 입력되는 순간, 지역 엣지 노드에서 해당 사용자의 관심사, 검색 이력, 지역 특성, 현재 맥락 등을 고려하여 가장 관련성 높은 결과를 즉시 반환합니다.
추천 엔진의 경우, 수백만 명의 사용자 데이터를 중앙 서버에서 처리하는 병목 현상을 해결할 수 있습니다. 각 엣지 위치에서 로컬 사용자 그룹의 패턴을 학습하고, 글로벌 모델의 이점을 유지하면서도 지역별 특성을 반영한 추천을 제공하게 됩니다.
대화형 에이전트: 언어 이해와 반응의 혁신
고급 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 상호작용에서 매우 낮은 지연 시간이 필수적입니다. 엣지 AI를 통해 사용자의 음성이나 텍스트 입력을 수신하는 순간, 가장 가까운 엣지 노드에서 자연어 처리, 의도 파악, 문맥 이해, 그리고 적절한 응답 생성까지 모든 과정이 극도로 빠르게 진행됩니다.
이는 고객 지원, 가상 어시스턴트, 의료 상담 시스템 등 다양한 분야에서 사용자 만족도를 크게 향상시킵니다. 사용자는 더 이상 클라우드 기반의 지연된 응답을 기다릴 필요가 없으며, 거의 인간과 상호작용하는 수준의 실시간 대화 경험을 얻을 수 있습니다.
엣지 AI의 경쟁 우위: 속도와 안전성의 동시 달성
이러한 모든 사례에서 Edge AI가 제공하는 핵심 가치는 저지연 실시간 추론입니다. 하지만 그것만이 아닙니다. 데이터가 중앙 서버로 이동하지 않으므로 사용자의 개인정보를 더욱 잘 보호할 수 있으며, 엣지 위치에서 AI 모델을 실행하므로 모델 자산도 더욱 안전하게 관리할 수 있습니다.
게임, 생성형 AI, 검색, 추천, 대화형 서비스 등 어떤 산업이든 엣지 AI는 기존의 클라우드 중심 접근 방식이 해결하지 못했던 지연 시간 문제를 근본적으로 해결합니다. 이것이 바로 전 세계 기업들이 글로벌 엣지 인프라 기반의 분산형 AI 아키텍처에 주목하고 있는 이유입니다.
5. Edge AI의 다음 단계: 지능형 게이트웨이와 WaaS 혁신 로드맵
미래 기술은 단순한 성능 향상을 넘어 개발자와 사용자의 경험을 어떻게 혁신할까요? Edge AI 게이트웨이와 서비스형 웹 어셈블리가 열어갈 새로운 가능성을 함께 상상해봅니다.
Edge AI의 현재에서 미래로의 진화
현재의 분산형 엣지 AI 추론 기술이 저지연 실시간 처리의 기초를 마련했다면, 그 다음 단계는 더욱 지능형이고 유연한 인프라로의 도약입니다. 아카마이가 제시하는 차세대 로드맵은 단순히 AI 모델을 엣지에서 실행하는 것을 넘어, 데이터의 흐름 자체를 최적화하고 개발자의 생산성을 극대화하는 혁신에 초점을 맞추고 있습니다.
엣지 AI 게이트웨이: 지능형 트래픽 오케스트레이션
엣지 AI 게이트웨이는 Edge AI 인프라의 핵심적인 신경계 역할을 담당합니다. 사용자의 요청이 전 세계 4,200개 이상의 엣지 PoP를 통해 들어올 때, 이 게이트웨이는 단순히 가장 가까운 위치로 라우팅하는 것이 아닙니다.
게이트웨이의 지능형 의사결정 프로세스는 다음 요소들을 종합적으로 고려합니다:
- 지리적 근접성: 사용자의 물리적 위치에서 가장 가까운 노드 파악
- 네트워크 지연(Latency): 실시간 네트워크 상태를 모니터링하여 최적의 경로 선택
- 모델 특성: 각 AI 모델의 연산 강도, 메모리 요구사항, 처리 시간 분석
- 노드 리소스 상태: GPU 활용률, 처리량 용량, 대기 시간 등의 실시간 데이터 활용
이러한 다층적인 의사결정을 통해 엣지 AI 게이트웨이는 동일한 요청이라도 상황에 따라 가장 효율적인 추론 노드로 동적으로 요청을 분배합니다. 예를 들어, 게임의 매치메이킹 알고리즘은 플레이어 수, 게임 상태, 지역별 서버 부하를 실시간으로 분석하여 가장 빠른 응답을 보장할 수 있습니다.
서비스형 웹 어셈블리(WaaS): 개발자 중심의 엣지 혁신
서비스형 웹 어셈블리(Web Assembly as a Service, WaaS)는 개발자의 관점에서 Edge AI의 민주화를 실현하는 기술입니다. 기존의 복잡한 엣지 배포 프로세스에서 벗어나, 개발자는 이제 웹어셈블리 기반의 경량 코드를 작성하여 전 세계의 엣지 노드에 신속하게 배포할 수 있게 됩니다.
WaaS의 핵심 특징은 다음과 같습니다:
경량성과 효율성: 웹어셈블리는 기존 프로그래밍 언어로 작성된 코드보다 훨씬 작은 용량으로 컴파일되어, 엣지의 제한된 리소스에서도 빠르게 로드되고 실행됩니다.
빠른 배포 주기: 새로운 전·후처리 로직이나 경량 AI 모델을 몇 분 내에 모든 엣지 노드에 배포할 수 있습니다. 이는 기존 컨테이너 기반 배포 방식보다 훨씬 신속합니다.
AI 전·후처리 통합: 입력 데이터의 전처리(노이즈 제거, 형식 변환 등)와 AI 모델의 출력 후처리(결과 해석, 실시간 피드백 생성 등)를 엣지에서 직접 수행합니다. 이는 클라우드로의 왕복 시간을 완전히 제거합니다.
언어 독립성: 파이썬, 자바스크립트, Rust 등 다양한 프로그래밍 언어에서 웹어셈블리로 컴파일되어, 개발자들이 선호하는 언어로 자유롭게 작업할 수 있습니다.
실제 적용 시나리오: 게이트웨이와 WaaS의 시너지
생성형 AI 분야에서 이 두 기술이 결합되면 어떤 혁신이 일어날까요? 사용자가 실시간 번역 애플리케이션을 사용한다고 가정해봅시다:
- 엣지 AI 게이트웨이가 사용자의 요청을 분석하여, 최소 지연으로 처리할 수 있는 엣지 노드로 라우팅합니다.
- WaaS 기반의 전처리 로직이 입력된 텍스트의 언어 감지, 노이즈 제거, 토큰화를 수행합니다.
- 경량화된 AI 모델이 실제 번역을 수행합니다.
- 후처리 로직이 문맥에 맞는 최종 텍스트를 생성합니다.
모든 과정이 사용자와 가장 가까운 엣지 위치에서 밀리초 단위로 완료됩니다.
Edge AI 혁신 로드맵의 기술적 의의
이 차세대 기술들이 가져오는 변화는 단순한 속도 향상을 넘어섭니다. 엣지와 클라우드 간의 최적 밸런스를 이루면서도, 개발자들은 복잡한 분산 시스템 관리 없이 자신의 AI 애플리케이션에만 집중할 수 있게 됩니다.
기업 입장에서는 글로벌 확장이 이전처럼 어렵지 않습니다. 지역별로 필요한 처리량만큼 유연하게 확장하면서도, 일관된 사용자 경험을 제공할 수 있기 때문입니다. 더 나아가 모델 보호와 API 보안을 통합적으로 제공하는 아키텍처는 기업의 지적 재산권도 효과적으로 보호합니다.
엣지 AI 게이트웨이와 WaaS는 단순한 기술 업그레이드가 아닙니다. 이것들은 AI 서비스의 민주화와 글로벌화를 동시에 실현하는 기반이 되어, Edge Computing 시대의 새로운 표준을 정의하고 있습니다.
