Oracle AI

🧠 Oracle AI 핵심 구성 요소

1. OCI AI 서비스 및 생성형 AI

• 사전 구축된 모델: 텍스트, 비전, 시계열, 분류, 임베딩 등 다양한 AI 기능을 API 형태로 제공.
• 생성형 AI 서비스: 요약, 콘텐츠 생성, 챗봇 기능 등을 위한 LLM+RAG 완전관리형 서비스.
• 공식 인증 과정: 2025년부터 OCI 생성형 AI 인증과 배포용 AI 블루프린트 제공.

2. Oracle AI 에이전트 & Agent Studio

• AI Agent Studio: 코딩 없이도 생성형 AI 에이전트를 만들고 배포할 수 있는 저코드/무코드 플랫폼.
• 활용 사례: 재무, 인사, 공급망, 고객 서비스, 품질 관리, 의료 등 다양한 워크플로에 통합.

3. 산업 및 정부 중심 전략

• 정부/국방용 배포 지원: 미국 비밀·기밀 등급(IL5, FedRAMP) 지원.
• 헬스케어(Oracle Health): 의사 문서 작성 시간을 약 30% 단축해주는 임상 AI 에이전트 도입.

4. AI에 최적화된 인프라

• 주권/엣지 AI: 로컬 규제 및 데이터 주권 요구를 충족하는 분산형 AI 인프라 지원.
• GPU 인프라: Nvidia GB200 GPU에 약 400억 달러 투자하여 OpenAI ‘Stargate’ 데이터센터 건설 예정.

5. Autonomous Database (23ai)

• AI 기능 내장형 데이터베이스인 Oracle Database 23c ‘23ai’에서는 SQL 기반의 벡터 검색 및 인DB AI 지원.

6. 엔터프라이즈급 보안/컴플라이언스

• 정부·헬스케어 산업을 위한 보안 및 규제 준수 기능.
• Oracle Intelligent Advisor를 통한 정책 자동화 및 AI 판단 지원.

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📈 전략적 성장 및 비즈니스 효과

• 2025년 현재 Oracle 주가는 AI 및 OCI 수요 덕분에 연초 대비 약 45% 상승.
• IBM의 watsonx 통합, Nvidia와의 협력, 의료 분야 확대 등 전략적 제휴 지속.
• OpenAI 및 소프트뱅크와 공동으로 AI 인프라 구축 프로젝트 ‘Stargate’ 추진 중.

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🎯 다음 추천 단계

목적	제안
파일럿 테스트	AI Agent Studio로 기업용 생성형 에이전트 구축 및 업무 데이터 연동
성능 비교	OCI GPU 인프라 vs 타 클라우드 성능 및 비용 비교
규제 대응	주권 AI 배포 모델로 민감 산업 대응 설계
데이터베이스 AI화	Oracle 23ai의 벡터 SQL 기능을 활용한 분석 업무 자동화

 

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Oracle AI는 인프라부터 엔터프라이즈 업무 적용까지 풀스택으로 제공되며, 보안성과 통합성, 업종별 전문성을 모두 갖춘 것이 강점입니다. 추가적으로 기술 데모, 가격 비교, 사용 사례 설계가 필요하시면 언제든지 도와드리겠습니다 😊

 

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)는 후발 주자이지만, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 워크로드에 특화된 인프라를 강점으로 내세우며 빠르게 성장하고 있습니다. 특히 NVIDIA GPU 기반의 베어메탈(Bare Metal) 인스턴스와 고속 네트워킹을 통해 대규모 AI 학습에 적합한 환경을 제공합니다.

AWS AI 인프라, Azure AI 인프라, GCP AI 인프라, Alibaba Cloud AI 인프라, 그리고 OpenAI 및 Anthropic 인프라에 Oracle Cloud AI 인프라를 추가하여 비교 분석한 표입니다.

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AI 인프라 비교: AWS, Azure, GCP, Alibaba Cloud, Oracle Cloud, OpenAI, Anthropic

특징 / 구분	AWS AI	Azure AI	GCP AI 인프라	Alibaba Cloud AI	Oracle Cloud AI	OpenAI AI	Anthropic AI
핵심 컴퓨팅 자원	- NVIDIA GPU: A100, H100 등 최신 GPU<br>- 자체 개발 칩: Trainium (학습용), Inferentia (추론용)	- NVIDIA GPU: A100, H100 등 최신 GPU (대규모 클러스터)<br>- AMD EPYC CPU (기밀 컴퓨팅 VM)	- Google TPU: 자체 개발 칩 (학습/추론용), v4, v5e, Trillium 등<br>- NVIDIA GPU (A100, H100)	- NVIDIA GPU: A100, H100, V100 등 최신 GPU<br>- 자체 개발 칩: Habanero (추론용) 등	- NVIDIA GPU: A100, H100 등 최신 GPU (특히 베어메탈 인스턴스)<br>- 베어메탈 인스턴스: 가상화 오버헤드 없음	- Microsoft Azure: Azure 클라우드의 대규모 GPU 클러스터 (NVIDIA A100/H100)	- AWS: Amazon EC2 인스턴스 (주로 NVIDIA GPU)<br>- GCP: Google Cloud TPU 또는 GPU
네트워킹	- EFA (Elastic Fabric Adapter): 대규모 분산 학습을 위한 초고속, 저지연 네트워킹	- InfiniBand: GPU 클러스터 간 고속 연결<br>- Azure의 고성능 데이터센터 네트워크	- ICI (Inter-chip Interconnect): TPU Pods 내 전용 고속 메시 네트워크<br>- Dataflow 네트워크 (멀티 Pod)	- RDMA (RoCE v2): 고성능 분산 학습을 위한 초고속 연결<br>- 고대역폭, 저지연 네트워크	- RDMA over Converged Ethernet (RoCE): 클러스터 네트워크 (400Gbps)<br>- 분리된 네트워크: 인스턴스, 스토리지, OCI 서비스 트래픽 분리	- Azure의 고성능 클러스터 네트워킹 (InfiniBand 기반)	- AWS EFA, GCP ICI 등 클라우드 제공업체 고속 네트워크
스토리지	- Amazon FSx for Lustre (고성능 병렬 파일 시스템)<br>- Amazon S3 (객체 스토리지)	- Azure NetApp Files, Azure Blob Storage (ML 워크로드 최적화)	- Google Cloud Storage (클라우드 네이티브, 빅데이터/ML에 최적화)	- Alibaba Cloud OSS (Object Storage Service), NAS (Network Attached Storage), Pangu (분산 스토리지)	- OCI Object Storage: 고성능, 저비용<br>- OCI File Storage: HPC 및 AI 워크로드에 적합	- Azure Blob Storage 등 고성능 클라우드 스토리지	- 클라우드 제공업체 스토리지 서비스 (AWS S3, GCP Cloud Storage)
데이터 센터 규모/역량	- 전 세계 최대 규모의 글로벌 리전 및 가용성 영역<br>- 액체 냉각 솔루션 등 고성능 데이터 센터	- 전 세계 광범위한 데이터 센터 네트워크<br>- AI 슈퍼컴퓨터 급 대규모 GPU 클러스터 구축	- Google 자체 서비스에 사용되는 검증된 인프라<br>- AI Hypercomputer 아키텍처 (하드웨어-소프트웨어 최적화)	- 아시아 태평양 지역 강력한 거점 (중국 내 최대)<br>- 장베이(Zhangbei) 데이터 센터 등 AI 최적화 시설	- 빠르게 확장되는 글로벌 리전 네트워크<br>- 고성능 AI 및 HPC 워크로드에 최적화된 설계	- Microsoft Azure의 글로벌 데이터 센터 활용<br>- GPT 모델 학습을 위한 맞춤형 슈퍼컴퓨터	- AWS, GCP의 글로벌 데이터 센터 활용
AI 워크로드 관리	- Amazon SageMaker (End-to-end MLOps)<br>- AWS ParallelCluster (고성능 컴퓨팅 관리)	- Azure Machine Learning (MLOps 기능)<br>- Azure AI Foundry (고급 생성형 AI 시스템 구축)	- Vertex AI (MLOps, 통합 플랫폼)<br>- Kubernetes (컨테이너 오케스트레이션)	- Machine Learning Platform for AI (PAI): AI 개발 및 MLOps<br>- Model Studio: 생성형 AI 플랫폼	- OCI Data Science: 데이터 과학 플랫폼<br>- Oracle Machine Learning: 데이터베이스 내 ML<br>- OCI AI Services: 미리 학습된 AI API	- 자체 개발한 분산 학습 프레임워크 및 최적화 기술	- 자체 모델 학습/정렬 파이프라인 (헌법적 AI) 및 클라우드 관리 도구 활용
주요 모델 훈련 (사용처)	- Amazon Titan, Amazon Q<br>- Claude (Bedrock을 통해 Anthropic이 사용)	- OpenAI의 GPT 시리즈 (GPT-3, GPT-4 등)<br>- Microsoft 자체 AI 모델	- Google의 Gemini, PaLM<br>- Claude (Vertex AI를 통해 Anthropic이 사용)	- Tongyi Qianwen (통이 첸원) 등 Alibaba 자체 LLM<br>- 다양한 중국 내 AI 기업 및 연구기관	- Cohere (FM 개발사), MosaicML (NVIDIA에 인수), Reka AI 등 다양한 AI 스타트업/기업<br>- 자체 기업용 LLM	- GPT-3, GPT-4, GPT-4o, DALL·E 등 자사 모든 모델	Claude 3 시리즈 등 자사 모든 모델 (AWS, GCP 인프라 활용)
투자/파트너십 특징	- 자체 칩(Trainium/Inferentia) 개발에 막대한 투자<br>- Anthropic 등 AI 선두 기업과의 파트너십 강화	- OpenAI에 수십억 달러 투자, 독점적 파트너십으로 LLM 인프라 선점	- 자체 TPU 개발 및 지속적인 업그레이드<br>- AI 반도체 스타트업에 투자 및 협력	- 향후 AI 및 클라우드 인프라에 대규모 투자 계획<br>- 자체 AI 모델 개발	- Cohere 등 주요 FM 개발사와의 파트너십 (투자 및 인프라 제공)<br>- NVIDIA와의 긴밀한 협력 (HPC 및 AI 분야)	- Microsoft와의 전략적 파트너십을 통해 방대한 컴퓨팅 자원 확보	- AWS, Google로부터 대규모 컴퓨팅 자원(GPU/TPU) 지원 및 파트너십

 

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Oracle Cloud AI 인프라의 특징 및 위치:

• 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 워크로드 특화: OCI는 처음부터 고성능 워크로드를 위해 설계되었으며, 베어메탈 GPU 인스턴스(가상화 오버헤드 없이 GPU에 직접 액세스)와 초고속 RoCE(RDMA over Converged Ethernet) 네트워크를 통해 대규모 분산 AI 학습에 매우 강력한 성능을 제공합니다. 이는 특히 LLM 훈련과 같이 엄청난 컴퓨팅 파워를 요구하는 작업에 유리합니다.
• 분리된 네트워크 아키텍처: 컴퓨팅, 스토리지, OCI 서비스 트래픽이 서로 분리된 네트워크를 사용함으로써 성능 병목 현상을 최소화하고 예측 가능한 성능을 제공합니다. 이는 AI 워크로드의 안정성과 효율성을 높입니다.
• 주요 AI 스타트업 및 FM 개발사 유치: OCI는 Cohere, MosaicML(현 NVIDIA), Reka AI 등 여러 주요 파운데이션 모델 개발사들이 자신들의 모델을 훈련하고 개발하는 데 OCI 인프라를 사용하도록 유치하는 데 성공했습니다. 이는 OCI 인프라의 성능과 경쟁력을 입증하는 강력한 지표입니다.
• 엔터프라이즈 포커스: Oracle은 오랜 기간 엔터프라이즈 소프트웨어 및 데이터베이스 시장에서 쌓은 경험을 바탕으로, 기업 고객의 요구사항에 맞는 보안, 안정성, 관리 기능을 강조합니다.

총체적 관계 업데이트:

• 클라우드 제공업체 (AWS, Azure, GCP, Alibaba Cloud, Oracle Cloud): 이들은 AI 모델을 활용하고 배포하기 위한 '기반 시설' 및 '도구'를 제공하는 클라우드 서비스 제공업체입니다. 자체 AI/ML 도구를 개발하고, OpenAI나 Anthropic과 같은 선두 AI 모델 개발사의 모델을 자사의 클라우드 환경에서 쉽게 사용할 수 있도록 통합하여 제공합니다. Oracle Cloud는 후발 주자이지만 고성능 AI 인프라와 주요 AI 파트너십을 통해 이 시장에서 강력한 경쟁자로 부상하고 있습니다.
• AI 모델 개발사 (OpenAI, Anthropic): 이들은 직접 최첨단 AI '모델'을 개발하고 연구하는 전문 기업입니다. 이들은 클라우드 제공업체의 방대한 컴퓨팅 자원을 활용하여 모델을 훈련하고, 자사 모델을 클라우드 플랫폼을 통해 다른 기업들에게 API 형태로 제공하거나 파트너십을 맺습니다. OpenAI는 주로 Azure를, Anthropic은 AWS와 GCP를 사용하지만, Cohere와 같은 다른 주요 FM 개발사들은 OCI를 주요 훈련 플랫폼으로 선택하고 있습니다.

기업은 자신의 기존 IT 환경, 특정 AI 모델에 대한 필요성, 지리적 위치, 규제 준수 요구사항, 비용 효율성, 그리고 AI 워크로드의 성능 요구사항에 따라 이들 중 가장 적합한 클라우드 서비스와 AI 모델을 선택하게 됩니다. 특히 대규모 AI 학습이나 HPC 작업에서는 각 클라우드 제공업체의 인프라 특성이 중요한 선택 요인이 됩니다.

 

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