엘리스 AI 풀스택 - 데이터센터에서 모델까지, 에이전트 시대를 위한 확장

Session Overview

AI는 단순한 응답 생성을 넘어 스스로 계획하고 실행하며 평가를 반복하는 에이전틱 AI 시대로 진입하고 있다. 멀티턴·멀티스텝으로 작동하는 AI 에이전트는 기존 챗봇보다 훨씬 많은 추론 자원과 인프라를 요구하며, 이에 따라 글로벌 데이터센터와 AI 워크로드 수요도 빠르게 증가하고 있다.

이번 세션에서는 에이전틱 AI 시대의 인프라 병목을 해소하기 위해 엘리스클라우드가 AI PMDC와 ECI를 결합해 구축한 AI 풀스택을 소개한다. 인프라부터 모델과 데이터 주권까지 하나의 구조로 연결하고, GPU 클러스터링, 병렬 파일시스템, 고가용성 운영 체계를 통해 비용과 성능의 균형을 확보한 실제 구축 사례를 살펴본다.

또한 기업이 자체 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위해 필요한 인프라 설계 원칙과 확장 전략을 중심으로, 에이전틱 AI 시대에 적합한 데이터센터·플랫폼·모델 통합 방향을 제시한다.

Key Takeaways

• 에이전틱 AI 시대에 인프라 병목이 발생하는 이유
• 급증하는 AI 워크로드와 글로벌 데이터센터 수요 전망
• AI PMDC와 ECI를 결합한 엘리스 AI 풀스택 구조
• 자체 특화 모델과 데이터 주권을 확보하는 전략
• GPU 클러스터링과 병렬 파일시스템 기반의 실제 구축 사례