AI 인프라 경쟁의 무게중심이 GPU 확보에서 실제 워크로드를 안정적으로 운영하는 소프트웨어 플랫폼으로 이동하고 있다. 생성형 AI 모델을 만들고 시험하는 단계에서는 GPU 서버와 스토리지, 네트워크가 핵심이었다면 실제 서비스 단계에서는 모델 배포와 추론, 자원 스케줄링, 보안, 거버넌스까지 전체 라이프사이클을 관리해야 하기 때문이다.김상곤 한국레드햇 이사는 “이전에는 AI 프로토타입 자체를 만드는 것이 어려웠지만 지금은 상당히 수월해졌다”며 “이제는 만들어진 모델과 에이전트를 얼마나 안정적으로 서비스하고 라이프사이클을