Penguin Solutions, Inc. Ordinary Shares 21st Annual Needham Technology, Media, & Consumer Conference

감사합니다. 초대해 주셔서 감사합니다, 맷. 슬라이드는 몇 장 준비했지만, 그 이후에는 대화 형식으로 진행하겠습니다. 먼저, 저희가 보고 있는 AI 관련 몇 가지 트렌드부터 말씀드리면, AI는 근본적인 변곡점에 와 있습니다. 저희는 항상 고객들과 대화하면서 어떤 일이 벌어지고 있는지, 고객들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 그들의 환경에서 무엇이 일어나고 있는지, 그리고 왜 AI에 투자하고 있는지를 파악하고 있습니다. ROI를 보고 있는지, ROI를 보지 못하고 있는지 등 그런 모든 것들을요. AI가 실험 단계에서 프로덕션 단계로 이동하는 과정에서, 저희가 보고 있는 산업 전반의 트렌드와 고객을 어떻게 지원하고 있는지부터 말씀드리겠습니다. AI는 또한 다음 단계, 즉 추론(inference) 단계로 넘어가고 있습니다.

첫 번째 단계는 주로 모델 학습에 초점이 맞춰져 있었고, 하이퍼스케일러들이 모델 학습을 위해 AI를 활용해 왔습니다. 다음 단계에서는 추론을 활용한 에이전틱 AI로 AI를 실제로 구현하고 워크플로를 본격적으로 자동화하는 쪽으로 더 많이 이동하고 있습니다. 기업들이 AI, 특히 에이전틱 AI가 자신들에게 어떻게 도움이 되는지 그 가치를 인식하면서 AI 채택이 증가하는 이유 중 하나이기도 합니다. 예를 들어, 저희 고객들이 에이전틱 AI를 사용하는 유스케이스는 내부 활용부터 매우 다양합니다. 고객 성공(Customer Success), 고객 지원(Customer Support) 부서 내 워크플로를 자동화하기 위해 에이전틱 AI를 활용하고 있는데, 에이전트가 질문에 답하고, 케이스를 해결하고, 케이스를 디플렉션(deflect)하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한 고객들이 기술 기업이 아니더라도, IT 조직 내 소프트웨어 개발에 에이전틱 AI를 사용하는 사례도 보고 있습니다. 물론 IT에는 개발자들이 있고, 전자상거래든 인프라 운영이든 각종 솔루션을 구축하고 있습니다. 이런 영역에서도 에이전트가 워크플로를 자동화하고 개발자 지원을 제공하는 유스케이스를 확인하고 있습니다. 이 모든 것이 인프라에 대한 수요를 견인하고 있으며, 특히 에이전트가 사용자를 대신해 주 7일 24시간(24x7) 일할 때 그 수요가 더 커집니다. 이 에이전트들은 우리를 대신해 주 7일 24시간(24x7) 작동하기 때문에 더 많은 인프라, 더 많은 컴퓨팅 자원, 더 많은 메모리를 소비합니다. AI는 하이퍼스케일러를 넘어 엔터프라이즈로도 확산되고 있습니다. 앞서 말씀드린 대로, 엔터프라이즈는 운영 전반에 걸쳐 이를 배포하고 있습니다.