클라우드 에이전트: 규모와 지능
클라우드 에이전트는 AWS, Azure 등 원격 서버에서 작동하며, 대규모 컴퓨팅 능력, 글로벌 가용성, 비즈니스 시스템 통합에 강점을 가집니다.
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장점: 대규모 확장성으로 워크로드 급증에 즉시 적응하며, 가동 중단 없는 지속적인 모델 학습 및 중앙 집중식 업데이트를 통해 빠른 개선이 가능합니다. CRM, ERP 등 기존 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 연동됩니다.
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한계: 클라우드 왕복으로 인한 지연 시간 제약이 있으며, 로봇 공학 등 실시간 환경에서는 치명적일 수 있습니다. 의료, 제조 등 규제 산업에서는 데이터 규정 준수 문제가 발생할 수 있고, 지속적인 인터넷 연결에 의존합니다.
엣지 에이전트: 속도와 프라이버시
엣지 에이전트는 카메라, 차량, 센서 등 로컬 하드웨어에서 작동하며, 데이터를 클라우드로 보내지 않고 현장에서 즉시 처리하고 행동합니다.
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장점: 네트워크 지연 없는 초저지연 의사결정으로 비전 AI, 로봇 공학, 자율 주행 등 미션 크리티컬 분야에 필수적입니다. 데이터가 로컬에 유지되어 프라이버시와 데이터 주권을 보장하며, 연결이 불안정한 오프라인 환경에서도 복원력을 유지합니다.
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도전 과제: 대규모 모델 실행을 위한 특수 하드웨어(GPU, TPU)가 필요하여 비용과 복잡성이 증가합니다. 모든 장치에 업데이트를 롤아웃해야 하므로 유지보수 부담이 크며, 모델 크기에 제한이 있을 수 있습니다.
하이브리드 미래: 클라우드 + 엣지의 결합
2025년에는 클라우드와 엣지의 강점을 결합한 하이브리드 AI 아키텍처가 핵심입니다. 엣지는 빠르고 로컬적인 실시간 결정을, 클라우드는 글로벌 학습, 업데이트, 오케스트레이션을 담당하여 상호 보완적인 지능 루프를 형성합니다. 이는 속도와 지능을 동시에 확보하는 최적의 전략입니다.