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[IT뉴스][시스코 라이브2026] “AI DC, GPU 중심서 네트워크·스토리지까지 재설계”

온카뱅크관리자

2026-11-12 14:47:24

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="ZrOTDTtWOE">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="98e43fd1e970fb00bdf41cb88689e00e47c53ab668471378f9b53b2010bdd4d3" dmcf-pid="5mIywyFYEk" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="케빈 울렌웨버(Kevin Wollenweber) 시스코 데이터센터·인터넷 인프라스트럭처 수석 부사장이 11일(현지시간) 호주 멜버른에서 전자신문과 만나 인터뷰를 하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/etimesi/20261112143841368kkbv.png" data-org-width="700" dmcf-mid="XngEJElwOD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/etimesi/20261112143841368kkbv.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            케빈 울렌웨버(Kevin Wollenweber) 시스코 데이터센터·인터넷 인프라스트럭처 수석 부사장이 11일(현지시간) 호주 멜버른에서 전자신문과 만나 인터뷰를 하고 있다.
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          <p contents-hash="a97de689420d9837d01b3806e7bec7da112068571d1e7bfa969f848f736816d1" dmcf-pid="1sCWrW3GOc" dmcf-ptype="general">“인공지능(AI)의 변화는 인터넷이나 클라우드 전환 때보다 파도가 더 크고, 파도 사이의 간격은 더 짧습니다. 새로운 모델이나 기능이 나올 때마다 인프라를 다시 구축할 수는 없는 만큼, 변화에 맞춰 유연하게 대응할 수 있는 구조가 필요합니다. 특히 AI가 학습에서 추론과 에이전트 중심으로 이동하면서 데이터센터는 더 이상 그래픽처리장치(GPU)를 많이 연결하는 것만으로 충분하지 않습니다. 네트워크와 스토리지까지 포함해 아키텍처 자체가 달라져야 합니다.”</p>
          <p contents-hash="e00afe49fa31fde865ccb142a3017376669023a2bf061ce2b3fbad7b76269110" dmcf-pid="tiokdkhDsA" dmcf-ptype="general">케빈 울렌웨버 시스코 데이터센터 및 인터넷 인프라스트럭처 수석 부사장은 11일(현지시간) 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 아시아태평양·일본·중국(APJC) 2026'에서 전자신문과 만나 이같이 말했다. 시스코에서 30년간 근무한 그는 1990년대 인터넷과 2000년대 후반 클라우드 확산을 지켜봤지만, AI는 변화 폭이 더 크고 주기도 짧다고 진단했다.</p>
          <p contents-hash="6b5435fbd403105a32ebf7561f2cc3bec516aeebf46f8c73f6375b37fbd90446" dmcf-pid="FngEJElwEj" dmcf-ptype="general">지난 3~4년간 AI 인프라는 하이퍼스케일러와 네오클라우드가 대규모 GPU를 구축해 거대 모델을 학습하는 데 집중됐다. 최근에는 기업과 통신사업자까지 추론과 AI 에이전트 서비스를 도입하면서 요구되는 인프라도 달라지고 있다. 울렌웨버 수석 부사장은 “전력은 항상 제약”이라면서도 “더 큰 변화는 워크로드 유형과 사용 방식이 바뀌고 있다는 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="2f4b566e605c338ac80d401078b0b88f2ddf71f7ff704c2c6ce7ade2284adaf0" dmcf-pid="3LaDiDSrIN" dmcf-ptype="general">대규모 학습이 수많은 GPU를 연결해 장시간 연산하는 구조라면 에이전틱 AI는 KV 캐시와 지속형 메모리, 스토리지 접근이 중요하다. 그는 “네트워크는 GPU를 연결하는 데 그치지 않고 메모리와 스토리지에 접근하는 역할까지 맡는다”며 “대규모 학습과는 근본적으로 다른 아키텍처”라고 설명했다. 기업과 통신사업자 입장에서는 GPU를 확보한 이후 이를 실제 서비스 가능한 인프라로 구현하는 과정이 기업의 또 다른 과제라는 의미다.</p>
          <p contents-hash="65c37adc5ebc24a80b4096e2e9ed5e0af38da1c0aa8b365cb4b57f26feaa8dd6" dmcf-pid="0oNwnwvmra" dmcf-ptype="general">시스코는 이에 컴퓨팅·네트워크·스토리지와 관련 소프트웨어를 사전에 검증해 제공하는 풀스택 전략을 추진하고 있다. 울렌웨버 수석 부사장은 “새로운 모델이나 기능이 등장할 때마다 인프라를 다시 만들 수는 없다”며 “앞으로 AI가 어떻게 바뀌더라도 대응할 수 있는 크고 연결성이 높으며 유연한 인프라가 필요하다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="c1a15ca944e80ba894b52b53e1aa43ac0cabc3d08f9c74892826df6b9b7768f9" dmcf-pid="pgjrLrTswg" dmcf-ptype="general">기존 데이터센터 운영 환경과의 연계도 강조했다. 시스코는 엔비디아 GPU를 활용하면서 넥서스 운영체제와 컨트롤러 등 기업이 기존 데이터센터에서 사용해온 도구를 AI 인프라에도 적용한다. 울렌웨버 수석 부사장은 “AI만을 위한 별도의 기술에 고객을 가두지 않을 것”이라며 “기존 데이터센터에서 사용하던 도구와 기술을 활용하면서 AI 워크로드를 수용할 수 있어야 한다”고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="2facac4025fb69d33c3d5d74e303a07ce2ae8838060e776c88869d10a3290508" dmcf-pid="UaAmomyOEo" dmcf-ptype="general">멜버른(호주)=</p>
          <p contents-hash="3803d7e5ed66ce31823735b147bb8367678104fcd469f8a5e32999d8755fa577" dmcf-pid="uNcsgsWIOL" dmcf-ptype="general">남궁경 기자 nkk@etnews.com</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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