IBM이 AI의 가장 큰 데이터 문제 중 하나를 해결하는 방법

기술 대기업 IBM(IBM)이 콘텐츠 인식 스토리지(CAS)라는 새로운 유형의 저장 시스템을 출시하고 있다. 데이터를 한 곳에 저장하고 다른 곳에서 처리하는 대신, CAS는 동일한 시스템에서 두 가지를 모두 수행한다. 예를 들어, 대규모 언어 모델을 사용하여 문서를 AI 친화적인 형식으로 변환할 수 있는데, 이는 일반적으로 스토리지 외부에서 발생하는 작업이다. 이로 인해 기업들은 검색 증강 생성(RAG)과 같은 AI 작업을 더 빠르고 안전하게, 그리고 추가 인프라 없이 실행할 수 있다.

이 시스템의 중심에는 벡터 데이터베이스라는 것이 있는데, 이는 AI가 정확한 단어가 아닌 의미를 기반으로 정보를 찾을 수 있도록 돕는다. 삼성(SSNLF) 및 엔비디아(NVDA)와 협력하여 IBM은 이미 단일 서버에서 1,000억 개의 데이터 포인트를 처리하면서 90% 이상의 정확도와 700밀리초 미만의 응답 시간을 유지할 수 있음을 입증했다. 이는 RAG가 기업들이 AI를 사용하는 주요 방식으로 빠르게 자리잡고 있기 때문에 중요한데, 모델이 사용자 질문과 내부 기업 데이터를 결합하여 비용이 많이 드는 재훈련 없이도 더 정확한 답변을 제공할 수 있기 때문이다.

그러나 이렇게 많은 데이터를 처리하는 것은 쉽지 않은데, 단일 파일조차도 수백 개의 데이터 포인트로 변환될 수 있으며 빠르게 수십억 개로 늘어날 수 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해 IBM은 이러한 데이터베이스를 더 효율적으로 만들고 필요한 서버 수를 줄이도록 재설계했다. 그 결과, 이전에는 몇 달이 걸리던 작업을 이제 며칠 만에 완료할 수 있다. 앞으로 IBM과 엔비디아는 궁극적으로 하루 만에 1,000억 개의 데이터 포인트를 처리함으로써 이를 더욱 빠르게 만들 계획이다.

IBM은 매수, 매도, 보유인가

전반적으로 증권가는 IBM 주식에 대해 보통 매수 의견을 제시하고 있으며, 아래 그래픽에 표시된 바와 같이 지난 3개월 동안 매수 11건, 보유 6건, 매도 0건의 의견이 나왔다. 또한 주당 평균 IBM 목표주가는 324.19달러로 36.7%의 상승 여력을 시사한다.