기업 AI 환경은 대화형 봇에서 독립적인 행동을 수행하는 에이전트 AI로 진화했습니다. 이러한 변화는 기존 인프라에 부담을 주며, 83%의 조직이 프로덕션 등급의 에이전트 AI를 위해 업그레이드가 필요합니다. 레거시 아키텍처는 자율 에이전트의 규모와 지속적인 추론에 어려움을 겪으며, 데이터 유출, 스토리지 과부하, 유휴 하드웨어로 인한 "추론 세금"을 발생시킵니다. 이러한 비효율성을 해결하기 위해서는 실리콘을 작업에 맞추고 오버헤드를 최소화하는 유동적인 컴퓨팅이 중요합니다. 중앙 집중식 거버넌스는 자율 에이전트의 확산을 관리하고 보안, 거버넌스 및 MLOps 문제를 해결하는 데 필수적입니다. 통합 데이터 계층은 에이전트가 정보의 위치에 관계없이 정보에 액세스하고 이해할 수 있도록 하여 파편화를 제거합니다. 디지털 주권과 현지 데이터 상주법 준수 필요성에 따라 하이브리드 멀티클라우드 아키텍처가 표준이 되고 있습니다. 엣지 AI 배포는 지연 시간을 줄이고 운영 복원력을 보장하며 소스에 더 가까운 곳에서 상호 작용을 처리하여 비용 효율성을 개선하는 데 중요합니다. 에너지 소비는 그리드 부족, 규정 준수 및 인프라 경제로 인해 하드웨어 선택에 영향을 미치는 중요한 운영 요소입니다. 모든 계층이 공동 설계된 Google Cloud의 AI Hypercomputer와 같은 통합된 AI 최적화 인프라를 채택하는 것이 이러한 과제를 극복하는 데 핵심입니다. 이러한 전체적인 접근 방식은 자율 시스템이 실제 세계의 문제와 상호 작용하고 해결할 수 있는 물리적 AI를 가능하게 합니다.