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[IT뉴스]'레드햇 AI 3.4' 발표… 에이전틱 시대 개발자·운영자 통합 지원

온카뱅크관리자

2026-05-13 09:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Fm1xsq9Ums">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="584e81f32191423a8f3c519d258b35cc45a8062430d322307d3d8e978ccc1d62" dmcf-pid="3stMOB2umm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="맷 힉스 레드햇 사장 겸 CEO가 키노트 발표를 하는 모습." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/13/etimesi/20260513094916824nslz.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="t4OuiYZvDO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/13/etimesi/20260513094916824nslz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            맷 힉스 레드햇 사장 겸 CEO가 키노트 발표를 하는 모습.
           </figcaption>
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          <p contents-hash="0ff30f00f6c03ba1175caec82f820fd27267419b80598b527ad1ff87aab97ef8" dmcf-pid="0OFRIbV7mr" dmcf-ptype="general">레드햇이 AI 실험 단계와 프로덕션 수준 운영 간의 간극을 해소하는 '레드햇 AI 3.4' 대규모 업데이트를 발표했다.</p>
          <p contents-hash="7ef214417afc4a1c4a365df1f4f8e313b7814e74a58506974e13f5885f04b0b3" dmcf-pid="pI3eCKfzmw" dmcf-ptype="general">레드햇은 12일(현지시간) '레드햇 서밋 2026'에서 '레드햇 AI 3.4'를 포함한 AI 포트폴리오 주요 업데이트를 발표했다.</p>
          <p contents-hash="5bbea53d7be1f0edc96c56e8549ec9922b3dee748092b7d0b26389d3cc928fd8" dmcf-pid="UC0dh94qOD" dmcf-ptype="general">레드햇 AI 3.4는 이달 중 공식 출시한다. 통합된 '메탈-투-에이전트' 플랫폼을 통해 하이브리드 클라우드 전반에서 에이전틱 워크플로우의 개발 및 배포를 간소화하는 것이 이번 업데이트의 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="6b422abbe07fc936174dfb32736d012525896e072738c2b59072e6e171f3269d" dmcf-pid="uhpJl28BwE" dmcf-ptype="general">레드햇 AI 3.4는 개발자와 운영자를 위한 일관된 프레임워크를 제공해 엔터프라이즈 환경의 제어 기능과 하드웨어 효율성을 유지한 채 자율 시스템을 확장할 수 있도록 돕는다. 중심에는 서비스형 모델(MaaS)이 자리하고 있다. 개발자는 단일 거버넌스 인터페이스를 통해 선별된 모델에 접근하고, 관리자는 사용량 모니터링 및 정책 적용이 가능해졌다. 이는 vLLM과 llm-d를 기반으로 한 고성능 분산 추론 위에 구축되어 다양한 환경에서 최적화된 모델 서빙을 유지한다.</p>
          <p contents-hash="588a9ae946f4526588f86cd2f07732bac87b93a5a92be0f56d2b22f3bb883bf7" dmcf-pid="7lUiSV6bDk" dmcf-ptype="general">또한, AI 에이전트의 기하급수적인 추론 수요 증가에 발맞춰 에이전트옵스 도구가 새롭게 도입됐다. 에이전트 프레임워크와 관계없이 대규모 배포 및 관리가 가능하며, 개발부터 운영까지 통합 추적, 가시성, 암호학적 신원 관리 및 라이프사이클 관리를 지원한다.</p>
          <p contents-hash="b8edc08a73923c560e171b798fbf75bcac80b043556688c9d6b359fdf0a7883a" dmcf-pid="zI3eCKfzmc" dmcf-ptype="general">레드햇 AI 3.4는 자율성을 가진 에이전트의 행동, 추론 단계, 도구 호출을 추적할 수 있는 인프라를 제공해 의사결정 과정의 블랙박스를 해소한다. 특히 암호화 신원 관리(SPIFFE/SPIRE)를 통합해 모든 에이전트의 행동을 검증된 신원과 연결함으로써, AI가 책임 있는 엔터프라이즈 인프라로 운영될 수 있도록 지원한다.</p>
          <p contents-hash="390e9a679ff13bb902bafe23c0a9ff7ab1097a023560ea0c5c599ce0bcd9c8ef" dmcf-pid="qC0dh94qrA" dmcf-ptype="general">엔터프라이즈 데이터와 AI의 결합을 위해 MLflow 플랫폼을 기반으로 한 '프롬프트 관리' 기능과 '평가 허브'도 신설됐다. 프롬프트를 핵심 데이터 자산으로 중앙 관리하며, 생성형 및 예측형 AI 전반에 걸쳐 모델과 에이전트의 품질, 정확성, 안전성을 벤치마킹할 수 있다. 보안 측면에서는 채터박스 랩스 기술과 가락 프로젝트를 활용해 탈옥, 프롬프트 주입, 편향성 등의 위험을 검사하는 자동화된 적대적 스캐닝이 개발 주기에 통합되었으며, 엔비디아 네모 가드레일과 연동해 런타임 안전성을 확보했다.</p>
          <p contents-hash="0d665fcf7a4fdd08db303a629a4fef132bc3a7eb4aa3b89e8314c1b2b5b2c5aa" dmcf-pid="BhpJl28Bwj" dmcf-ptype="general">하드웨어 유연성 및 고급 추론 기능도 대폭 최적화했다. 엔비디아 블랙웰 GPU와 AMD MI325X 아키텍처에 대한 출시 당일 지원을 포함하며, 코어위브, 애저, IBM 클라우드 등 다양한 쿠버네티스 및 서드파티 매니지드 클라우드 환경에서도 네이티브로 실행된다. 응답 속도를 2~3배 높여 비용을 절감하는 '추측 디코딩' 기능도 정식 출시했으며 복잡한 AI 작업을 자동화하는 오토RAG와 오토ML 기능도 제공된다.</p>
          <p contents-hash="1bd0af7bd012f1b23da7be2228064b63267d5ba2b6ac0cf8bf0317137b271d9e" dmcf-pid="blUiSV6bwN" dmcf-ptype="general">조 페르난데스 레드햇 AI 비즈니스 부사장 겸 총괄 관리자는 “에이전틱 시대는 레드햇 플랫폼이 지능형 자율 시스템 운영으로 진화하는 전환점”이라며 “기업이 엄격한 통제력을 유지하면서도 대규모 혁신을 추진할 운영적 안정성을 제공할 것”이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="6b4809134ea717911b0a0f19f7a1139bac604888ce99a191580ea8ef2d7049da" dmcf-pid="KSunvfPKma" dmcf-ptype="general">최호 기자 snoop@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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