베슬에이아이 첫 웨비나 성료 - '기업 AI 경쟁력의 핵심 – MLOps/LLMOps 활용 사례’

지난 2월 26일, VESSL AI(베슬에이아이)가 개최한 첫 번째 웨비나가 성황리에 마무리되었습니다. 이번 웨비나는 MLOps 및 LLMOps를 활용하여 기업이 AI 경쟁력을 강화할 수 있는 방법을 공유하는 자리로, 많은 AI 전문가와 기업 관계자들의 높은 관심을 받았습니다.

이번 블로그 글에서는 웨비나에서 다뤄진 주요 내용을 정리하고, 기업이 AI 혁신을 성공적으로 진행하기 위해 필요한 인사이트를 공유드리겠습니다.

웨비나 개요

• 주제: 기업 AI 경쟁력의 핵심 – MLOps/LLMOps 활용 사례
• 발표자: 안재만, Co-founder & CEO, VESSL AI
• 일시: 2025년 2월 26일 (수) 오후 3시~4시
• 진행 방식: 온라인 Zoom 웨비나

이번 웨비나는 기업 AI 프로젝트 운영의 주요 과제와 MLOps/LLMOps 플랫폼 VESSL의 활용 사례를 중심으로 진행되었습니다. 특히, AI 모델과 에이전트의 협업, AI 인프라 구축의 3단계 레이어, AI 트랜스포메이션의 중요성 등을 강조하며, AI를 효과적으로 도입하고 운영하는 방법을 소개했습니다.

AI 경쟁력의 핵심: MLOps와 LLMOps

AI 도입의 주요 과제

기업이 AI 프로젝트를 진행하는 과정에서 가장 큰 문제는 복잡한 인프라 구축과 운영입니다. AI 모델을 학습하고 배포하는 과정에서 GPU 활용, 데이터 파이프라인, 모델 최적화 등 수많은 요소를 관리해야 합니다.

VESSL AI의 MLOps/LLMOps 플랫폼은 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 기업은 복잡한 AI 인프라 없이 모델을 학습하고 배포할 수 있으며, 자동화된 관리 기능을 통해 AI 운영의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

MLOps/LLMOps의 역할

MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 학습, 배포 및 운영을 자동화하는 기술이며, LLMOps는 이를 대규모 언어 모델(LLM)에 적용한 개념입니다.

MLOps의 핵심 기능

• AI 모델 개발 및 배포 자동화
• GPU 및 클라우드 리소스 최적화
• 모델 성능 모니터링 및 관리

LLMOps의 차별점

• 대규모 언어 모델(LLM) 학습 및 운영 지원
• 벡터 DB와 연동하여 지식 저장 및 검색 최적화
• AI 에이전트 구축 및 프롬프트 엔지니어링 활용

이러한 기술을 활용하면 기업은 AI 운영을 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다.

AI의 변곡점과 변화하는 인터넷 환경

웨비나에서는 AI 기술 발전이 인터넷과 비즈니스 환경을 어떻게 변화시키는지에 대한 내용도 공유드렸습니다.

• 구글 트래픽 25% 감소 예상 → 기존 웹 검색 방식 변화
• 챗GPT와 같은 AI 대화형 서비스의 부상
• AI 기반 자동화 증가로 업무 방식 혁신

특히, 빌 게이츠가 예측한 바와 같이 기존의 인터넷 사용 방식이 AI 중심으로 재편될 가능성이 높습니다. AI는 단순한 도구가 아니라, 비즈니스 전반을 재구성하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

AI 트랜스포메이션과 협업의 중요성

AI 기술이 발전하면서 단일 모델이 아니라 여러 모델과 에이전트가 협력하는 환경이 필요해졌습니다.

AI 트랜스포메이션의 핵심 요소

1. 다양한 AI 모델 운영 – 단일 AI 모델이 아닌 여러 모델을 조합하여 최적의 성과 도출
2. AI 에이전트 협업 – 고객 지원, 보고서 생성 등 다양한 작업을 AI 에이전트가 분담
3. 자동화된 AI 인프라 구축 – 운영 효율성 극대화

예를 들어, 고객 지원 시스템을 AI로 구축할 경우, 챗봇, 음성 인식 모델, 추천 시스템이 협력하여 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

VESSL AI는 이러한 다중 모델 및 AI 에이전트 운영을 위한 최적화된 인프라를 제공합니다.

AI 시스템 구축을 위한 3단계 레이어

베슬에이아이는 AI 시스템 구축을 위한 세 가지 핵심 레이어를 이렇게 보고 있습니다.

1️⃣ GPU 레이어 – 하드웨어 인프라 관리

• GPU 클러스터링 및 오케스트레이션
• GPU 자원 최적화 및 비용 절감
• 하이브리드 클라우드 환경 지원

2️⃣ 모델 레이어 – AI 모델 학습 및 배포

• 다양한 AI 모델 학습 및 파인튜닝 지원
• 원클릭 모델 배포 및 운영
• 지속적인 모델 모니터링 및 성능 최적화

3️⃣ 에이전트 레이어 – AI 활용 및 자동화

• LLM 모델 및 프롬프트 엔지니어링 활용
• 벡터 DB 연동 및 RAG 적용
• AI 에이전트 구축 및 협업 자동화

이러한 3단계 구조를 통해 AI 인프라를 체계적으로 관리할 수 있습니다.

AI 시대, 기업의 생존 전략

AI 시대에 기업이 생존하기 위한 전략은 3가지 측면으로 볼 수 있습니다.

1. AI 인프라 구축 필수 – AI 경쟁력을 확보하려면 MLOps/LLMOps 플랫폼 활용 필수
2. AI 에이전트 협업 필수 – 단일 모델이 아닌 여러 AI 모델의 협력 체계 구축
3. 자동화된 운영 필수 – AI 모델 및 인프라 운영을 자동화하여 비용 절감 및 효율성 증대

마무리

이번 웨비나는 기업이 AI 프로젝트를 성공적으로 운영하기 위한 핵심 요소를 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. VESSL AI(베슬에이아이)는 앞으로도 MLOps 및 LLMOps 플랫폼을 통해 AI 운영의 복잡성을 줄이고, 기업이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원할 것입니다.

AI 도입과 운영을 고민하는 기업이라면, 보다 효율적인 AI 환경 구축을 도와주는 VESSL AI의 솔루션을 고려해 보세요!