‘딥시크’ 사태는 AI 기술의 신뢰성과 자원 효율 ‘딥시크’ 사태는 AI 기술의 신뢰성과 자원 효율성, 인프라 안정성에 대한 근본적인 질문을 던졌다. AI가 산업 전반의 혁신을 이끄는 지금, 기술의 발전만큼이나 그 책임 있는 활용이 중요한 과제로 떠오르고 있다. ‘AI WAVE 2025’는 이러한 변화의 흐름 속에서 최신 AI 트렌드와 산업별 적용 사례를 조망하며, 실질적인 비즈니스 혁신 전략과 미래 기회 선점을 위한 인사이트를 제시하고자 한다. <디지털데일리>는 행사에 앞서 기획기사를 통해 기술을 넘어 전략으로, 혁신을 넘어 지속가능한 성장을 위한 AI 발전 방향을 함께 모색한다 [편집자][Ⓒ 오픈AI][디지털데일리 권하영 기자] 기업 IT 환경에서 멀티클라우드가 ‘선택’이 아닌 ‘전제’가 된 현재, 복잡한 인프라 환경을 어떻게 통합·운영할 것인지는 새로운 과제가 되고 있다. 비용·성능·가용성 등 서로 다른 조건을 갖춘 클라우드서비스제공사(CSP)를 동시에 활용하는 데 있어, 이를 통합 관리하기 위한 수단은 아직 미완이다.이 가운데 어쩌면 해법이 될 수 있는 것이 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’다. 에이전틱 AI는 AI가 단순히 지시된 작업을 수행하는 것을 넘어, 스스로 판단하고 실행하는 자율형 인공지능(AI)이다. AI가 변화하는 상황에 유연하게 대응할 수 있는 것이 특징이므로, 클라우드별 기능을 균형 있게 조정하는 데도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.실제 삼성SDS가 ‘에이전틱 AI로 멀티클라우드 관리가 가능할까?’ 주제로 발간한 인사이트 리포트에 따르면, 최근 글로벌 컨설팅 업체 딜로이트컨설팅은 에이전틱 AI 아키텍처를 여러 퍼블릭 CSP에 걸쳐 구축하고 각 환경에 최적화된 워크로드를 동적 할당함으로써 멀티클라우드 관리 기능을 살펴보는 프로젝트를 진행했다.우선 여러 퍼블릭 클라우드에 가상 네트워크와 컨테이너 오케스트레이션 환경 등 인프라를 구축했으며, AI 코어는 시뮬레이션 데이터를 학습해 자율적으로 워크로드를 분배했다. 그 결과, 오케스트레이션 레이어는 수요 급증이나 장애 상황에서도 실시간 리소스 조정을 통해 가용성을 유지했으며, 다양한 스트레스 테스트에서 장애 발생시 자동 리디렉션과 워크로드 재조정 기능으로 취약점을 해결했다.이는 AI가 각 클라우드의 성능‘딥시크’ 사태는 AI 기술의 신뢰성과 자원 효율성, 인프라 안정성에 대한 근본적인 질문을 던졌다. AI가 산업 전반의 혁신을 이끄는 지금, 기술의 발전만큼이나 그 책임 있는 활용이 중요한 과제로 떠오르고 있다. ‘AI WAVE 2025’는 이러한 변화의 흐름 속에서 최신 AI 트렌드와 산업별 적용 사례를 조망하며, 실질적인 비즈니스 혁신 전략과 미래 기회 선점을 위한 인사이트를 제시하고자 한다. <디지털데일리>는 행사에 앞서 기획기사를 통해 기술을 넘어 전략으로, 혁신을 넘어 지속가능한 성장을 위한 AI 발전 방향을 함께 모색한다 [편집자][Ⓒ 오픈AI][디지털데일리 권하영 기자] 기업 IT 환경에서 멀티클라우드가 ‘선택’이 아닌 ‘전제’가 된 현재, 복잡한 인프라 환경을 어떻게 통합·운영할 것인지는 새로운 과제가 되고 있다. 비용·성능·가용성 등 서로 다른 조건을 갖춘 클라우드서비스제공사(CSP)를 동시에 활용하는 데 있어, 이를 통합 관리하기 위한 수단은 아직 미완이다.이 가운데 어쩌면 해법이 될 수 있는 것이 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’다. 에이전틱 AI는 AI가 단순히 지시된 작업을 수행하는 것을 넘어, 스스로 판단하고 실행하는 자율형 인공지능(AI)이다. AI가 변화하는 상황에 유연하게 대응할 수 있는 것이 특징이므로, 클라우드별 기능을 균형 있게 조정하는 데도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.실제 삼성SDS가 ‘에이전틱 AI로 멀티클라우드 관리가 가능할까?’ 주제로 발간한 인사이트 리포트에 따르면, 최근 글로벌 컨설팅 업체 딜로이트컨설팅은 에이전틱 AI 아키텍처를 여러 퍼블릭 CSP에 걸쳐 구축하고 각 환경에 최적화된 워크로드를 동적 할당함으로써 멀티클라우드 관리 기능을 살펴보는 프로젝트를 진행했다.우선 여러 퍼블릭 클라우드에 가상 네트워크와 컨테이너 오케스트레이션 환경 등 인프라를 구축했으며, AI 코어는 시뮬레이션 데이터를 학습해 자율적으로 워크로드를 분배했다. 그 결과, 오케스트레이션 레이어는 수요 급증이나 장애 상황에서도 실시간 리소스 조정을 통해 가용성을 유지했으며, 다양한 스트레스 테스트에서 장애 발생시 자동 리디렉션과 워크로드 재조정 기능으로 취약점을 해결했다.이는 AI가 각 클라우드의 성능·비용 및 리소스 가용성을 분석해 실시간으로 작업을 분배하고, 장애 상황 ‘딥시크’ 사태는 AI 기술의 신뢰성과 자원 효율