마이크로소프트 365 코파일럿은 기본적으로 다양한 오피스 앱에 AI 기능을 집어넣은 것이다. 오피스를 다루는 방식은 전과 같지만 앱 상단 툴바에 코파일럿이 생기고 사이드바에서도 다룰 수 있다. 옆자리 직장 동료에게 “이거 어떻게 하는 건지 알려줘”라고 부탁하는 것과 똑같은 방식으로 마이크로소프트 365 코파일럿을 사용하면 된다. 차이점은 코파일럿은 정말 알려준다는 점이다.
빙 챗처럼 이야기를 나누는 봇이 아니라, 지시를 받고 일하는 비서라는 측면에서 진정한 차세대 AI 챗봇이라고 할 수 있다.
마이크로소프트가 지난 목요일에 게시한 블로그에서 마이크로소프트 최신 업무 및 비즈니스 애플리케이션 부문 부사장인 제러도 스파타로는 “코파일럿은 잘하는 일을 더 잘할 수 있게 해주며 아직 배우지 않은 것을 빠르게 마스터할 수 있게 해준다. 보편적인 사람은 “슬라이드를 애니메이션으로 만들어”, “표 삽입해”와 같은 명령만 사용하지만 마이크로소프트 365 전반에는 수천 개의 명령이 있다. 자연어를 사용하면 이러한 풍부한 모든 기능을 활용할 수 있다. 이제 시작에 불과하다”라고 말했다.

마이크로소프트 365 코파일럿은 앞으로 수 개월간 워드, 엑셀, 파워포인트, 아웃룩, 팀즈, 비바, 파워 플랫폼을 비롯한 모든 마이크로소프트 오피스 앱에 구축된다. 현재 포춘 500대 기업에 속하는 8개 회사를 포함해 20개 고객사가 코파일럿을 테스트 중이다. 액세스하려면 마이크로소프트 365를 구독해야 한다.
마이크로소프트 365 코파일럿의 기능
일단 현재 상황을 정리해 보자. 빙 챗이 2월에 처음 등장하고 일련의 “독특한” 과정을 거쳐 이제 대기업의 직원과 경영진을 보조하는 비즈니스 툴로 제공된다는 사실은 여전히 매우 놀랍다. 하지만 코파일럿은 이야기를 나누거나 농담을 하라고 설계된 툴이 아니다. 코파일럿의 힘은 마이크로소프트 앱의 심층적인 역량을(때로는 보이지 않는 곳에서도) 끄집어내고, 매일 반복되는 고단한 비즈니스 일상으로부터 벗어날 수 있게 해준다는 데 있다. 공식적인 확인은 없지만 코파일럿은 오픈AI의 GPT-4 기술을 사용하는 것으로 추정된다.마이크로소프트 365 코파일럿은 다양한 앱에서 다양한 방식으로 사용자를 보조하도록 설계되지만 대체로 코파일럿 버튼을 통해 자연어 프롬프트를 입력할 수 있다고 생각하면 된다. 마이크로소프트가 제시한 코파일럿에서 사용할 수 있는 프롬프트의 예시는 다음과 같다.
- 예를 들어 워드에서 : “[문서]와 [스프레드시트]의 데이터를 바탕으로 한 2페이지짜리 프로젝트 제안서 초안을 만들어”라고 지시한 다음 “세 번째 단락을 더 간결하게 다듬어. 문서의 어조를 더 편안하게 바꿔”와 같이 지시할 수 있다.
- 엑셀에서 : “유형과 채널별로 판매 세부 내역을 보여줘. 표를 삽입해.”
- 파워포인트에서 : “워드 문서를 기반으로 관련된 스톡 사진을 넣어서 슬라이드 5장짜리 프레젠테이션을 만들어.”
- 아웃룩에서 : “고맙다는 내용의 회신 초안을 작성하고, 두 번째와 세 번째 포인트에 대해 추가 정보를 요청해. 초안 길이를 줄이고 더 전문적인 느낌의 문체로 바꿔.”
- 팀즈에서 : “회의에서 내가 놓친 내용을 요약해줘. 지금까지 정리된 요점이 뭐야? 이 주제에 대해 서로 의견이 다른 부분이 뭐지?”
엑셀을 예로 들어 보자. 엑셀은 사실 태생적으로 난해하고, 사람에 따라서는 거의 넘을 수 없는 벽으로 느끼기도 한다. 숫자를 이리저리 만지고 규칙과 논리를 적용하고 차트와 그래프를 통해 숫자를 유용한 정보로 바꾸는 과정을 즐기는, 특정 유형의 사고방식에 특화된 툴이다.
코파일럿은 엑셀과 거리가 먼 사람들을 엑셀과 이어줄 수 있다. 작업 방식의 엄청난 변화다. 판매 데이터의 주요 트렌드를 파악해서 자연어로 보고하도록 엑셀에 요청하고 그 내용을 경영진에까지 보고할 수 있다면 시간을 대폭 절약할 수 있고 더 유능하게 보이기도 할 것이다. 코파일럿에 요청해서 몇 초 만에 실제로 이메일을 작성할 수도 있다. 엑셀 포뮬레이터(Excel Formulator)와 엑셀포뮬러봇(ExcelFormulaBot)이 AI를 통해 자연어를 사용해서 아이디어를 엑셀 공식으로 변환하는 방법은 이미 기사로 다룬 적이 있는데, 코파일럿의 기능은 이러한 툴을 훨씬 더 뛰어넘을 수 있다.
그러나 필자로서의 코파일럿 기능은 다소 떨어진다. 엣지 코파일럿의 콘텐츠 생성 툴에 PCWorld 문체로 보도자료를 요약해 기사를 쓰도록 요청해봤다. 필자나 동료들이 쓰는 것과는 비교할 수 없는 수준이었다. 코파일럿이 쓴 글을 교정하는 데 드는 시간이나 처음부터 직접 쓰는 시간이나 별 차이가 없다. 그러나 작문 실력이 부족한 회계사라면 워드의 코파일럿은 새로운 고객을 확보하는 데 도움이 되는 툴이 될 수도 있다.

코파일럿의 유용함은 예를 들어 엑셀에 능숙하지 않은 작업자가 기본적인 수준의 업무 역량을 높일 수 있게 해주고, 마이크로소프트 365 앱 전반에서 사용자가 하고 있는 작업을 파악하여 다양한 앱에 걸쳐 원활하게 후속 단계를 취하도록 도와준다는 측면에 있을 것이다.
물론 진지한 우려도 있다. 마이크로소프트의 AI가 어떤 데이터가 관련 데이터인지를 실제로 이해하고, 그 데이터를 정확하게 수집하고 맥락을 파악하고 일관된 형식으로 분석할 수 있는지다. 물론 마이크로소프트는 그럴 것이라고 약속하지만 집단적인 테스트가 필요하다. 많은 고급 인력에게 중대한 사안이 될 것이다.
마이크로소프트의 스파타로는 코파일럿이 “유익한 방식으로 틀리는” 경우도 종종 있다면서 완벽하지는 않지만 더 유용한 무언가를 촉발할 수 있다고 주장했다. 좋은 말이다. 그러나 다른 무엇보다 데이터의 정확성에 의존하는 사람들에게는 통하지 않는 말이다.
비즈니스 챗은 더 부족한 느낌
비즈니스 챗(Business Chat)은 아직 명확하게 정의되지 않은 느낌이다. 개념은 슬랙이 자체 AI 챗봇으로 하고 있는 것과 비슷해서, 팀즈 채널에서 비공개로 상호작용할 수 있는 대화 툴이다. 예를 들어 다음 회의를 위해 무엇을 준비해야 하는지 코파일럿 봇에 물으면 고객과의 이전 상호작용을 요약하고 관련된 뉴스를 연결하고 관련 이메일 등을 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있다. 또한 아웃룩 내에서 직장 동료를 추가하는 것과 거의 동일한 방식으로 코파일럿을 지정할 수 있다.
마이크로소프트가 제시한 프롬프트 예시에는 “프로젝트의 다음 이정표는 무엇인가? 파악된 위험이 있는가? 가능한 해결책 목록을 작성하도록 도와줘” 등이 있다. 모두 희망적으로 들리지만 마이크로소프트가 이 모든 데이터를 가까운 시일 내에 유의미한 방식으로 수집하고 연계할 수 있을지는 여전히 의심스럽다. 어쨌든 이와 같은 문서를 한데 모아준다는 것만으로 작업을 시작하는 데 도움이 될 수는 있다.
여담이지만 코파일럿은 말로 지시하기를 실천하게끔 유도하는 툴이 될 수 있다. 모두가 PC에 대고 이야기하기를 불편하게 여겼던 것을 기억하는가? 그러나 집과 개인 사무실에서 일하는 사람들에게는 예를 들어 “텍스트를 더 크게 하고 보라색으로 설정해”를 키보드로 입력하는 것보다는 자연어를 통해 말로 하는 것이 코파일럿에 지시하는 가장 간단한 방법이다.
빠르게 다가온 미래
AI 툴이 미래상을 제시하고 있음을 인식하는 것은 확실히 중요하다. 마이크로소프트 365 코파일럿이 기업 인력에 배포됨에 따라 작업자와 관리자, 나아가 사회 전체는 코파일럿이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일, 그리고 이것이 일상적인 업무 생활에 변화를 가져올지를 고민하기 시작할 것이다. 물론 초기에는 기대만큼 유용하지 않을 가능성도 얼마든지 있다. (지금은 사업을 접었지만 마이크로소프트가 메타버스 분야에서 원대한 야망을 품은 것도 그다지 오래 전 일이 아니다.)어쨌든 마이크로소프트는 오늘 심오하고 야심찬, AI로 강화되는 미래의 모습을 그렸다. 코파일럿은 시작에 불과할지도 모른다.
editor@itworld.co.kr
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Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.
Intel
데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.