
3월 22일 오픈AI의 샘 알트먼 CEO는 일부 사용자의 대화 제목이 누출되는 챗GPT 결함에 대한 보도 내용을 인정했다. 3월 20일 일부 사용자들에게 챗봇과 나누지 않은 대화가 기록에 나타났던 것이다. 알트먼은 해당 사건에 대해 회사 측이 심각하게 판단했다면서 심각한 오류는 수정됐다고 전했다. 알트먼은 “오픈소스 라이브러리의 버그로 인해 챗GPT에 심각한 문제가 발생했다. 현재 수정이 완료되어 검증을 막 마쳤다”라고 말했다.
실적 보고서, 내부 발표 자료, 판매 수치 등 민감한 정보를 챗GPT에 입력한 후 관련 텍스트를 작성하도록 요구한다면, 추후 외부자가 관련 내용을 챗GPT에게 문의하는 것만으로 해당 회사에 대한 정보를 입수할 수 있을까?
만약 그렇다면 파장이 클 수 있기에 따져봐야 할 문제다. 예를 들어, 이사회 논의용으로 작성 중인 내부 발표자료에 회사의 문제점을 드러내는 새로운 데이터가 포함되어 있다고 가정해본다. 회사의 그런 기밀 정보가 외부에 유출되면 주가, 소비자 태도, 고객 신뢰에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 유출된 이사회 논의 안건이 법적 사안이라면 회사가 책임을 질 소지도 있다. 단순히 챗봇에 정보를 입력하는 것만으로 이런 일들이 발생할 수 있을까?
연구 업체 사이버헤이븐(Cyberhaven)은 올해 2월, 그 개념에 대한 분석을 실시했다. 사람들이 챗GPT에 데이터를 입력할 때, 오픈 AI가 이런 입력 내용을 챗GPT 개선을 위한 훈련 데이터로 사용하는지를 집중적으로 분석했다. 사이버헤이븐은 분석 결과 챗GPT에 입력된 기밀 자료가 그 제3자에게 공개될 가능성이 있다고 주장했다.
과연 챗GPT는 사용자가 입력한 데이터를 저장할까?
영국 국립사이버보안센터(NCSC)는 올해 3월, 이 문제를 더욱 상세하게 다룬 게시물을 공개했다. 이 게시물에서 NSCS는 현재 챗GPT를 비롯한 대규모 언어 모델(LLM)들이 질문에 포함된 개인적인 정보 등을 자동으로 반영하지는 않으며, 이에 따라 다른 사람들이 질문을 통해 알아낼 가능성은 없다면서도 “질문 내용이 LLM 제공 주체(챗GPT의 경우에는 오픈AI)에게는 보인다”라고 밝혔다.NCSC 게시물에는 “질문 내용은 저장되며 언젠가는 LLM 서비스 또는 모델 개발에 사용될 것이 거의 확실하다. 이는 LLM 제공업체(또는 그 협력업체/도급업체)가 질문 내용을 읽을 수 있고 향후 버전에 어떻게 하든 반영할 수 있다는 의미다”라고 덧붙였다.
또한, 온라인에 저장된 질문이 해킹되고 유출되거나 뜻하지 않게 일반에 공개될 가능성도 있으며 이런 위험성은 LLM을 만들고 사용하는 조직이 많아질수록 커진다고 경고했다. 결국, 챗GPT에 입력되고 챗GPT가 사용하는 민감한 비즈니스 데이터에 대한 우려는 충분히 현실성이 있다. 단, 이런 위험이 일부 언론의 보도 내용처럼 심각하게 만연한 상태는 아니다.
민감한 데이터를 챗GPT에 입력할 때 발생 가능한 위험
LLM은 세션 중에 입력되는 내용을 학습하여 그 맥락에 맞게 작업을 수행하는 ‘맥락 학습’이라는 새로운 동작 유형을 갖추고 있다. 위드시큐어(WithSecure) 선임 연구원 앤디 파텔은 CSO측에게 “정보 유출을 우려하는 사람들이 바로 이런 현상을 지적한다. 단 한 사용자의 세션에서 나온 정보가 다른 사용자의 세션으로 유출되는 것은 불가능하다. 또 다른 우려사항은 챗GPT 인터페이스에 입력된 프롬프트가 수집되어 향후 훈련 데이터에 사용될 가능성이다”라고 말했다.파텔은 챗봇에 입력된 민감한 정보가 출력될 가능성을 우려할 만하지만, 감안할 측면이 있다고 언급했다. 새로운 모델이 그 데이터를 반영하려면 훈련을 받아야 하는데 LLM 모델 훈련 과정은 비용과 시간이 많이 든다는 설명이다.
파텔은 사용자 입력 데이터를 이용해 챗GPT의 모델 훈련이 이뤄진다면 놀라울 것이라고 말했다. 그는 “새로운 모델 제작이 현실화된다면, 훈련 데이터 내에 있던 신용카드 번호나 개인정보를 노출시킬 가능성이 있는 이른바 ‘멤버십 유추(membership inference)’ 공격을 우려해야 한다. 그러나, 아직까지 챗GPT를 비롯한 기타 유사 시스템을 구동하는 LLM을 대상으로 한 멤버십 유추 공격은 확인된 바 없다”라고 말했다. 즉, 향후 모델이 멤버십 유추 공격을 받을 가능성은 지극히 낮다. 단, 파텔은 저장된 프롬프트가 들어 있는 데이터베이스가 해킹되거나 유출될 가능성은 있다고 인정했다.
서드파티 AI 연동으로 인한 데이터 노출의 가능성
오렌지 사이버디펜스(Orange Cyberdefense) 선임 보안 연구원 위커스 로스는 외부 벤더 중에서 개인정보보호 정책을 명시하지 않는 업체에서 문제가 발생할 가능성이 높으므로, 아무리 안전한 도구와 플랫폼이 있더라도 그런 업체를 이용하면 개인적인 정보가 위험에 처할 수 있다고 경고했다.그는 “슬랙(Slack), 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams)와 같은 SaaS 플랫폼은 어떤 데이터를 접근하고 처리 가능한지에 대한 명확한 경계가 있다. 따라서 제3자에게 데이터가 노출될 위험성이 낮다. 그러나, 서비스 강화를 위해 도입되는 서드파티 애드온이나 봇은 AI 연동 여부와 관계없이 사용자와 상호 작용이 필요하므로 그런 명확한 경계가 곧 흐려질 가능성이 있다. 또한, 서드파티 데이터 처리업체가 정보가 유출되지 않는다고 보장하는 명확하고 구체적으로 명시된 문서가 없다면 정보는 이미 유출된 것이나 다름없다고 봐야 한다고”라고 강조했다.
기업은 일반 사용자가 민감한 정보를 공유하는 위험성 이외에도 프롬프트 주입 공격에 주의해야 한다. 프롬프트 주입 공격은 개발자가 AI 도구를 정비할 때 제공한 예전 지시사항을 공개하거나 예전에 프로그래밍 된 명령을 무시하게 할 수 있다.
넷스코프(Netskope) 유럽/중동/아프리카 담당 CISO 닐 태커는 “최근의 예를 들면, 트위터로 장난치는 사람들이 봇의 행동을 바꾼 사례가 있다. 또 마이크로소프트에서 작성했지만 공개되어서는 곤란한 예전 지시사항을 챗GPT로 공개하는 방법이 알려지면서 불거진 빙 챗(Bing Chat) 문제가 있다”라고 설명했다.
챗GPT에 제출되는 내용을 통제할 것
사이버헤이븐에 따르면, 직원들이 챗GPT에 붙여 넣는 내용 가운데 민감한 정보가 11%를 차지한다. 또 회사의 민감한 정보가 챗GPT에 유출되는 횟수는 매주 평균 수백 번에 달한다. 태커는 “챗GPT는 이제 단순한 화젯거리가 아니다. 많은 기업이 다른 머신러닝(ML)/인공지능(AI) 기반 도구와 함께 전사적으로 활용하기 위한 실험 단계에 진입했다. 특히 기밀 정보 공유에 있어서는 주의가 필요하다”라고 말했다. 그는 이어 “데이터 소유권 측면과 데이터 호스팅 조직이 해킹될 경우 미칠 잠재적인 영향을 고려해야 한다. 먼저 간단하게 보안 전문가들은 최소한 이런 서비스가 해킹될 경우에 접근 가능하게 될 데이터의 범주를 파악하는 일부터 해야 한다”라고 말했다.결국, 조직 사용자가 챗GPT에게 공개 가능한 정보와 그렇지 않은 정보를 충분히 인지하도록 조치하는 것은 회사의 책임이다. NCSC는 “입력할 데이터를 신중하게 선택해야 한다. 또 LLM 실험을 허용하되 조직 데이터가 위험해지지 않는 방식으로 하도록 조치해야 한다”라고 강조했다.
챗봇의 잠재적인 위험성에 대해 직원들에게 경고할 것
사이버헤이븐은 그러나 직원들이 챗GPT에 제출하는 데이터를 파악하고 통제하는 일이 만만치 않다고 경고했다. “직원들은 회사 데이터를 챗GPT에 입력할 때 파일을 업로드하지 않고 내용을 복사해 웹 브라우저에 붙여 넣는다. 보안 제품은 (기밀 자료라고 표시된) 파일의 업로드를 막는 것에 치중하는 것이 많다. 복사된 내용이 유출되면 추적할 수 없다”라는 지적이다.더구나, 챗GPT에 입력되는 회사 데이터에는 신용카드 번호나 주민등록번호 등 보안 도구로 식별되는 패턴이 없을 때가 많다. 문맥에 대한 정보가 부족한 오늘날의 보안 도구는 누군가가 입력하는 내용이 구내식당 메뉴인지 회사의 M&A 계획인지 구분하지 못한다고 사이버헤이븐은 덧붙였다.
태커는 가시성 개선을 위해 조직들이 AI 도구의 사용을 파악하기 위한 정책을 보안웹게이트웨이(SWG)에 실행해야 하며 AI 도구에 제출되는 데이터를 파악하기 위한 데이터손실방지(DLP) 정책을 적용할 수도 있다고 말했다. 즉 조직들은 기밀 데이터 처리에 적합한 애플리케이션들이 잘 문서화되도록 정보보호정책을 업데이트해야 한다. 잼프(Jamf) 포트폴리오 전략 담당 VP 마이클 코빙턴은 “문서화가 잘 되어 있고 충분한 정보를 바탕으로 수립된 정책이 그런 정보 흐름 통제의 시작점이다”라고 말했다.
그는 이어 “아울러 신중하게 이런 새로운 기술을 비즈니스 개선에 활용할 수 있는 방법을 탐구해야 한다. 두렵고 불확실하다는 이유로 이런 서비스를 피하지 말고, 전담 직원을 배치해 잠재력을 보여주는 새로운 도구들을 탐색해야 한다. 그래야 위험을 조기에 이해할 수 있고 최종 사용자가 얼리 어답터로서 새로운 도구를 사용하고자 할 때 적절한 보호 장치를 갖출 수 있다”라고 강조했다.
ciokr@idg.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.