AI 시대, 클라우드가 다시 주목받는 이유 | Why Cloud Is Back in the Spotlight in the AI Era

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AI 시대, 클라우드가 다시 주목받는 이유

2006년, 아마존이 AWS를 공개하며 ‘클라우드 컴퓨팅’이라는 개념이 세상에 본격적으로 등장했습니다. 그로부터 20년 가까이 된 지금, 클라우드는 또 한 번의 대전환기를 맞이하고 있습니다.

AI의 연산 수요는 기하급수적으로 증가하고 있고, 이를 감당할 수 있는 인프라 수요도 폭증하고 있습니다. 클라우드는 이러한 AI 혁신의 무대를 가능하게 만드는 토대입니다. 과거에는 클라우드를 주로 비용 절감 수단으로 보았다면, 이제는 기업의 AI 전략을 구현하는 핵심 인프라로 인식되고 있습니다.

글로벌 시장은 ‘AI 최적화 클라우드’를 중심으로 재편되고 있으며, 아마존, 마이크로소프트, 구글은 각자의 AI 역량을 앞세워 새로운 클라우드 주도권 경쟁에 돌입했습니다.

AI 시대의 클라우드 전략을 새롭게 정의해 보세요.

👉 AI 시대의 클라우드 전망, 더 자세히 보기

트렌드를 전하는 인사이트

클라우드 네이티브 전략 – 디지털 생존의 조건!

클라우드가 AI 시대의 핵심 인프라로 자리잡으면서, 이를 더 민첩하고 유연하게 활용하기 위한 방식도 함께 진화하고 있습니다. 그 중심에 있는 개념이 바로 ‘클라우드 네이티브’입니다.

왜 클라우드 네이티브일까요? 

• 고객은 365일 24시간, ‘연중무휴·무중단' 서비스를 원합니다.
• 앱은 하루에도 수십 번 배포되고, 장애 대응은 ‘분 단위’로 이뤄집니다.
• 변화는 실시간으로 일어나며, 온프레미스 기반의 전통 시스템으로는 더 이상 이 속도를 감당할 수 없습니다.

클라우드 네이티브는 민첩한 시장 대응, 무중단 서비스, 빠른 피드백 루프를 가능하게 하며, 디지털 경쟁 시대에서 살아남기 위한 전략이 되고 있습니다.

지금이 바로 클라우드 네이티브의 문을 두드릴 시간입니다.

👉 클라우드 네이티브 전략, 더 자세히 보기

제조 산업의 민첩성 확보 전략 – 글로벌 제조사의 클라우드 전환 사례

미국 현지에서 온프레미스 데이터센터를 통해 시스템을 운영하던 고객은 높은 유지 비용과 복잡한 인프라 관리에 어려움을 겪고 있었습니다. 특히 분산된 IT 자원으로 인해 효율적인 관리와 비즈니스 변화에 대한 빠른 대응이 어려웠습니다.

이에 삼성SDS America는 퍼블릭 클라우드 기반으로 핵심 업무 시스템을 리호스팅하고, 단순한 인프라 이전을 넘어 비즈니스 민첩성을 높일 수 있도록 실제 업무에 최적화된 구조를 설계했습니다. Adobe 등 SaaS 기반 서비스와의 연동을 고려한 아키텍처를 통해, 디지털 마케팅과 고객 데이터 분석 등 주요 비즈니스 영역의 민첩성이 크게 향상됐습니다. 결과적으로 인프라 운영 비용은 대폭 절감됐고, 장애 대응과 확장성 측면에서도 뛰어난 유연성을 확보했습니다. 이는 복잡한 인프라를 민첩하고 효율적인 환경으로 전환한 대표 사례입니다.

온프레미스 환경에서 클라우드 기반으로 전환한 글로벌 제조사의 사례를 통해 클라우드 전략의 방향을 점검해 보세요.

👉 글로벌 제조사의 클라우드 전환 사례, 더 자세히 보기

클라우드 위에서 펼쳐지는 GPU 서비스의 시대!

AI 모델이 고도화될수록 필요한 연산 자원도 폭증합니다. 특히, 대규모 언어모델(LLM)과 생성형 AI는 GPU 의존도가 매우 높습니다. 이제는 GPU를 '보유'하는 것이 아니라, 클라우드처럼 ‘필요한 만큼 구독’하는 시대입니다. 바로 GPU as a Service (GPUaaS)입니다.

GPUaaS는 AI 모델의 학습과 추론에 최적화된 인프라를 제공하며, 기업들이 AI 개발 속도를 대폭 끌어올릴 수 있도록 지원합니다. 심지어, 독자적인 스케줄링 기술로 리소스를 최적으로 분배해 비용 효율성까지 확보합니다.

삼성SDS는 국내 최초로 NVIDIA H100을 도입하고, 대규모 AI 학습을 위한 고성능 스토리지와 전용 네트워크 기반의 GPUaaS를 제공합니다.

삼성SDS GPUaaS를 통해서

• 초기 투자 없이 필요한 만큼의 리소스를 즉시 활용할 수 있습니다.
• 24/7 전문 지원과 최신 GPU로의 신속한 업그레이드로 안정적인 운영을 보장합니다.

👉 GPU as a Service (GPUaaS), 더 자세히 보기 

[English version]

Why Cloud Is Back in the Spotlight in the AI Era

In 2006, Amazon introduced AWS, bringing the concept of "cloud computing" into the mainstream. Nearly 20 years later, the cloud is once again undergoing a major transformation.

The demand for AI computation is growing exponentially, and with it, the need for infrastructure capable of supporting this growth is surging. Cloud infrastructure is the foundation that enables the stage for AI innovation. While the cloud was once seen mainly as a cost-saving solution, it is now recognized as a core infrastructure for executing enterprise AI strategies.

The global market is being reshaped around “AI-optimized clouds,” and tech giants like Amazon, Microsoft, and Google are now engaged in a new battle for cloud dominance, each leveraging their unique AI capabilities.

It’s time to redefine your cloud strategy for the AI era.

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Insight into the Trends

Cloud Native Strategy – The Key to Digital Survival

As the cloud becomes the core infrastructure of the AI era, the way we leverage it is evolving to become more agile and flexible. At the heart of this evolution is the concept of cloud native.

Why go cloud native?

• Customers demand 24/7, year-round, uninterrupted services.
• Applications are deployed dozens of times a day, and incident response happens in minutes.
• Change occurs in real time, and traditional on-premises systems can no longer keep up with this pace.

Cloud native enables agile market responses, uninterrupted services, and fast feedback loops—making it an essential strategy for survival in a competitive digital era.

Now is the time to knock on the door of cloud native transformation.

Learn more about Cloud Native Strategy. ➜

A Case Study of a Global Manufacturer’s Cloud Migration

A customer operating on-premises data centers in the U.S. was struggling with high maintenance costs and complex infrastructure management. Dispersed IT resources made it difficult to manage efficiently or respond swiftly to business changes.

To address this, Samsung SDS America rehosted the core business systems on a public cloud, going beyond a simple infrastructure migration to design a structure optimized for actual business agility. By building an architecture integrated with SaaS-based services like Adobe, agility in key areas such as digital marketing and customer data analysis improved significantly. As a result, infrastructure operational costs were dramatically reduced, and flexibility in both incident response and scalability greatly improved. This is a representative case of transforming complex infrastructure into an agile and efficient environment.

Explore this global manufacturer’s shift from on-premises to cloud, and re-evaluate your cloud strategy.

Learn more about Global Manufacturer's Cloud Migration. ➜

The Era of GPU Services in the Cloud!

As AI models become more sophisticated, the demand for computational resources explodes—especially for large language models (LLMs) and generative AI, which heavily rely on GPUs. Now, instead of owning GPUs, businesses are moving to a model of subscribing to them as needed, just like the cloud. This is GPU as a Service (GPUaaS).

GPUaaS provides optimized infrastructure for AI model training and inference, significantly accelerating AI development for enterprises. Even better, advanced scheduling technologies ensure optimal resource allocation for cost efficiency.

Samsung SDS was the first in Korea to introduce the NVIDIA H100 and now offers GPUaaS built on high-performance storage and dedicated networks for large-scale AI training.

Through Samsung SDS GPUaaS, you can

• Use only the resources you need, without upfront investment.
• Ensure stable operation with 24/7 expert support and rapid upgrades to the latest GPUs.

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