[아이티데일리] 레드햇이 그래픽처리장치(GPU)와 모델 운영 부담 없이 AI를 활용할 수 있는 ‘서비스형 모델(MaaS)’을 ‘레드햇 AI 3.4’의 핵심으로 내세웠다. 레드햇 AI 3.4는 하이브리드 클라우드 전반에서 모델과 에이전틱 워크플로우를 확장하는 데 필요한 아키텍처 기반과 운영 도구를 제공하는 통합 플랫폼이다.
레드햇은 14일 ‘레드햇 서밋 2026’ 온라인 미디어 세션을 열고 이 같은 내용을 공유했다. 이날 회사는 빠르게 변화하는 엔터프라이즈 IT 환경에서의 자사 전략과 방향성을 설명했다.
먼저 레드햇 다니얼 아우 APAC 부사장 겸 총괄 관리자는 오픈소스가 시장 주요 변곡점마다 핵심 역할을 해왔다고 짚었다. 아우 부사장에 따르면 2000년대 초반 리눅스가 운영체제와 애플리케이션 구동 방식의 진입 장벽을 낮추며 x86 시대를 이끌었고 2010년대 후반에는 쿠버네티스를 중심으로 한 클라우드 네이티브 시대가 열렸다.
아우 부사장은 “레드햇은 오픈시프트 출시를 통해 커뮤니티 오픈소스를 엔터프라이즈 영역으로 가져왔다”며 “그 결과 엔터프라이즈 쿠버네티스와 클라우드 네이티브 기반 애플리케이션 개발 플랫폼을 시장에 성공적으로 안착시킬 수 있었다”고 말했다.
이어 “이제 AI 시대로 진입하고 있으며 AI가 우리가 일하고 생활하는 방식, 기업이 실제로 운영되는 방식을 변화시키고 있다”며 “오픈소스가 다시 한 번 매우 큰 역할을 하며 빠른 혁신을 주도할 것이라고 믿는다”고 덧붙였다.
이와 함께 레드햇이 AI 라이프사이클 전체 지원에 집중하고 있음을 밝혔다. 이와 관련해 레드햇 빈센트 칼데이라 APAC 최고기술책임자(CTO)는 레드햇 AI 3.4 업데이트의 핵심 요소로 △빠르고 유연하며 효율적인 ‘추론(Inference)’ △‘데이터(Data)’를 모델·에이전트에 연결 △거버넌스·통제와 함께 AI ‘에이전트(Agents)’ 확장 △모델·에이전트·하드웨어·클라우드 환경에 구애받지 않고 운영할 수 있는 ‘플랫폼(Platform)’ 등을 꼽았다.
칼데이라 CTO는 “라이프사이클의 각 단계를 살펴보고 고객이 AI 인프라만 관리하는 것이 아니라 데이터 관리와 추론 관리까지 포함한 AI 라이프사이클 전체를 다룰 수 있도록 역량을 제공하는 데 집중하고 있다”고 말했다.
이어 “최근에는 특히 비즈니스 효율성 관점에서 AI 에이전트를 구축하고 배포하려는 관심이 급증하고 있다”며 “많은 기업이 사업 운영 방식을 재창조할 수 있는 기회로 보고 있어, 레드햇도 에이전틱 영역의 다양한 역량을 개발하기 시작했다”고 덧붙였다.
특히 칼데이라 CTO는 ‘서비스형 모델(MaaS)’을 강조했다. 레드햇에 따르면 MaaS는 레드햇 AI 3.4의 중심 기능으로, vLLM 추론 서버와 llm-d 분산 추론 엔진 기반의 고성능 추론 위에 구축됐다. 플랫폼 엔지니어는 오픈AI 호환 인터페이스 기반의 보안이 강화된 API 엔드포인트를 통해 선별·검증된 모델을 제공할 수 있고 신원 제공자(IdP) 기반 인증과 연동돼 내부 모델과 외부 API를 단일 거버넌스 체계에서 관리할 수 있다.
칼데이라 CTO는 “많은 기업은 GPU를 직접 다루고 싶어 하지 않고 모델을 배포하거나 그 효율성을 관리하고 싶어 하지도 않는다”며 “MaaS는 AI 애플리케이션을 만들고 싶은 이들에게 매우 친화적인 AI 소비 방식”이라고 말했다.
이어 “래드햇은 이 기능을 플랫폼 차원의 MaaS 역량을 제공한다”며 “본질적으로 AI 팀은 리소스와 모델을 일종의 상품처럼 공유하면 되고 개발자는 그 서비스가 발급하는 API 키만 있으면 곧바로 애플리케이션 개발을 시작할 수 있다”고 덧붙였다.
한편 레드햇 피토스 차랄람비다스 APAC 기술 영업 부문 부사장에 따르면 레드햇 고객을 관찰한 결과, 24시간 이내 패치와 제로 보안 취약점(CVE) 역량을 원하는 고객과 안정적으로 가동 중인 워크로드를 업그레이드하지 않고 장기간 유지하길 원하는 고객이 공존한다.
이에 따라 레드햇은 각각의 고객군을 위한 ‘레드햇 하드닝 이미지(Hardened Images)’와 ‘RHEL 포에버(Forever)’를 발표했다. 레드햇 하드닝 이미지는 지난 12일 출시됐으며 RHEL 포에버는 3분기 출시될 예정이다.
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