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NVIDIA Triton이 클라우드 도입을 위한 AI 도구 선도

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.12 17:59
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Cloud Native Computing Foundation과 SlashData는 11월 11일 Q4 2025 Technology Landscape Radar 보고서의 연구 결과를 발표하며, 클라우드 네이티브 생태계에서 주목받고 있는 주요 AI 도구들을 확인했습니다. 애틀랜타에서 열린 KubeCon + CloudNativeCon North America 2025에서 발표된 이 연구는 전 세계 300명 이상의 전문 개발자를 대상으로 AI 추론 도구, ML 오케스트레이션 시스템 및 에이전틱 AI 플랫폼을 평가했습니다.​

NVIDIA Triton, DeepSpeed, TensorFlow Serving, BentoML이 도입을 위해 평가된 최고의 AI 추론 도구로 선정되었으며, NVIDIA Triton은 성숙도와 유용성 모두에서 가장 높은 점수를 받았습니다. 이 보고서는 사용량, 성숙도, 유용성 및 추천도에 대한 종합 점수를 기반으로 기술을 도입(adopt), 시험(trial), 평가(assess), 보류(hold)의 네 가지 범주로 분류했습니다.​


추론 도구 및 ML 오케스트레이션 리드 채택

AI 추론의 경우, NVIDIA Triton은 인프라 집약적 AI 워크로드를 다루는 개발자들로부터 강한 신뢰를 받았으며, 50%가 성숙도에 대해 별 5개 등급을, 41%가 유용성에 대해 별 5개 등급을 부여했습니다. Adlik은 덜 널리 사용되지만, 현재 또는 이전 사용자들 사이에서 92%로 가장 높은 추천율을 기록했습니다.​

ML 오케스트레이션 카테고리에서는 Airflow와 Metaflow가 채택(adopt) 상태에 도달했습니다. Metaflow는 개발자의 84%가 별 4개 또는 5개로 평가하여 성숙도에서 선두를 차지했으며, Airflow는 유용성 평가에서 1위를 차지했고 특히 유용성에 대해 별 1개 또는 2개 평가를 받지 않았습니다. BentoML은 추론에 대해서는 채택(adopt) 등급을, 오케스트레이션에 대해서는 시험(trial) 등급을 받았으며, 이는 다중 역할 도구가 도메인 전반에 걸쳐 고르지 않게 성공할 수 있음을 보여줍니다.​


에이전틱 AI 플랫폼, 엇갈린 평가 보여

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 Llama Stack은 채택 카테고리에 도달한 유일한 에이전트 AI 도구였습니다. MCP는 80%로 4점과 5점 유용성 점수를 합한 점수가 가장 높았으며, 상위 도구 중 가장 광범위한 개발자 기반을 보유하고 있었습니다. Agent2Agent(A2A)는 더 새롭고 덜 성숙했지만 94%로 가장 높은 추천율을 받았습니다.​

CNCF의 CTO인 Chris Aniszczyk는 "AI 시스템을 구축하고 운영하는 조직들은 5년 전처럼 도구를 다룰 수 없습니다"라고 말했습니다. "이 새로운 연구가 확인하는 것은 확장 가능한 인프라와 오케스트레이션의 클라우드 네이티브 원칙이 백엔드 앱뿐만 아니라 추론 파이프라인과 에이전트 AI 시스템에도 기초가 된다는 것입니다."​

데이터는 현재 AI/ML 개발자의 41%가 클라우드 네이티브로 자신을 식별하며, 이 수치는 증가할 것으로 예상됩니다. 보고서는 개발자들이 스스로를 클라우드 네이티브라고 표시하지 않더라도, 그들의 AI/ML 시스템은 컨테이너화, 오케스트레이션, 확장성 및 신뢰성을 포함한 클라우드 네이티브 아키텍처에 의존한다는 것을 발견했습니다.

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수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
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