IDC Perspective는 생성형 AI(GenAI) 추론 워크로드를 실전 환경에서 확장할 때의 과제와 혁신을 탐구하고, 비용 삭감, 레이턴시 개선, 확장성에 중점을 두고 있습니다. 추론 퍼포먼스를 최적화하기 위한 모델 압축, 배치처리, 캐시, 병렬화 등의 방법에 대해서도 중점적으로 다루고 있습니다. AWS, DeepSeek, Google, IBM, Microsoft, NVIDIA, Red Hat, Snowflake, WRITER 등의 벤더는 GenAI 추론 효율성과 지속가능성을 높이기 위한 기술 혁신을 추진하고 있습니다. 본 문서는 조직이 추론 전략을 사용 사례에 맞추어 조정하고, 정기적으로 비용을 재검토하고, 전문가와 제휴하는 것으로 신뢰성과 확장성이 뛰어난 AI 도입을 실현하도록 어드바이스하고 있습니다. "AI 추론의 최적화는 단순히 속도 문제가 아닙니다. 비용, 확장성, 지속 가능성 간의 균형을 설계하여 혁신과 비즈니스 영향이 만나는 생산 환경에서 생성형 AI의 잠재력을 실현하는 것입니다."라고 IDC의 AI 소프트웨어 리서치 디렉터 Kathy Lange는 말했습니다.
The IDC Perspective explores the challenges and innovations in scaling generative AI (GenAI) inference workloads in production, emphasizing cost reduction, latency improvement, and scalability. It highlights techniques like model compression, batching, caching, and parallelization to optimize inference performance. Vendors such as AWS, DeepSeek, Google, IBM, Microsoft, NVIDIA, Red Hat, Snowflake, and WRITER are driving advancements to enhance GenAI inference efficiency and sustainability. The document advises organizations to align inference strategies with use cases, regularly review costs, and partner with experts to ensure reliable, scalable AI deployment."Optimizing AI inference isn't just about speed," says Kathy Lange, research director, AI Software, IDC. "It's about engineering the trade-offs between cost, scalability, and sustainability to unlock the potential of generative AI in production, where innovation meets business impact."