AI 시스템의 성공적인 도입은 여러 중요한 요소에 달려 있으며, 그중에서도 계산 자원의 효율적이고 지속 가능한 사용이 핵심입니다.

첫째, 계산력은 대규모 AI 시스템을 구축하는 데 필수적인 요소입니다. 계산 자원에 대한 수요가 높아지면서, 기업들은 이 자원에 대해 자본의 80% 이상을 투자하기도 합니다.

둘째, "적정 규모로 맞추기(right-sizing)" 개념은 효율적인 AI 도입에 매우 중요합니다. 하지만 소프트웨어와 하드웨어의 복잡성 때문에 자동으로 적정 규모를 맞추는 것은 종종 실현 불가능합니다. 소프트웨어는 제공된 모든 자원을 균일하게 활용하도록 설계되지 않는 경우가 많으며, 스케일링 차원은 서로 의존적이어서 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

셋째, AI 개발에서 비례성을 우선시하는 것은 더 적응 가능하고 비용 효과적이며 환경 친화적인 AI 시스템을 만드는 데 필수적입니다. 이 접근법은 같은 결과를 달성하기 위해 더 작은 전문화된 모델을 활용하며, 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 기여합니다. 비례적 AI 개발에 집중함으로써 조직은 자원 소비를 줄이고 기술 발전과 지속 가능성 목표를 일치시킬 수 있습니다.

넷째, Lenovo와 같은 기업들은 하이브리드 및 확장 가능한 혁신을 통해 AI 도입을 촉진하고 있습니다. Lenovo의 TruScale GPU as a Service와 같은 솔루션은 필요한 AI 및 고성능 컴퓨팅 기술에 즉각적이고 확장 가능한 접근을 제공하여 전통적인 비용과 복잡성의 장벽을 없앱니다. 이를 통해 기업은 개인, 기업 및 공공 데이터를 활용하여 생성형 AI 모델을 효율적으로 구축하고 배포할 수 있습니다.

마지막으로, 성공적인 AI 도입은 전략적인 접근이 필요합니다. AI 시스템을 테스트하고 개선하기 위해 집중적인 파일럿 프로젝트에서 시작하는 것이 중요합니다. "큰 그림을 생각하되, 작은 것부터 시작하고, 빠르게 확장하라"는 전략은 비용이 많이 드는 실수를 피하고 조직의 동력을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이와 함께 강력한 리더십, 준비된 인력, 강력한 데이터 거버넌스가 필요하여 AI 시스템이 핵심 프로세스에 효과적으로 통합되도록 해야 합니다.

결론적으로, 성공적인 AI 도입은 더 스마트하고 적정 규모의 계산 전략에 달려 있으며, 비례성, 지속 가능성, 계산 자원의 효율적인 사용을 우선시하는 것이 중요합니다. 이것은 하이브리드 및 확장 가능한 솔루션을 활용하고 AI를 단계적이고 전략적으로 구현하며, 강력한 데이터 거버넌스와 인력 준비성을 확보하는 것을 포함합니다.