“대중화 한 발짝” 마이크로소프트, 코파일럿 지원 앱 및 테스트 규모 확대

마이크로소프트는 오픈AI의 챗GPT-4 기술을 소프트웨어 제품에 적용하기 위한 파트너십을 체결한 후 지난 3월 M365 코파일럿을 공개했다. CEO 사티아 나델라는 당시 이 기술이 “컴퓨터가 사람의 생각, 계획, 행동을 돕는 방식에 근본적인 변화를 몰고올 것”이라고 말했다. 코파일럿은 마이크로소프트의 다이나믹스(Dynamics) 365 비즈니스 앱과 보안 툴에도 적용될 예정이다.
마이크로소프트는 업무용 생산성 및 협업 제품에 생성형 AI 기능을 통합하고 있는 대표적인 업체다. 구글 역시 워크스페이스(Workspace) 앱 제품군 전반에 생성형 AI를 통합할 계획이며, 슬랙과 줌, 박스(Box)를 비롯한 많은 업체가 각 플랫폼에 AI 기술을 추가하고 있다. 동시에 업무 맥락에서 생성형 AI의 신뢰성과 데이터 거버넌스에 대한 우려 등 비판적인 시각도 있다.
마이크로소프트는 코파일럿을 발표한 후 팀즈부터 워드, 엑셀까지 모든 소프트웨어에 빠르게 통합하고 있다. 코파일럿은 현재 사용 중인 애플리케이션에 따라 대화 요약, 프로젝트 아이디어 생성, 이메일 회신 초안 작성, 비즈니스 채팅 기능을 통한 자연어 프롬프트 등 다양한 작업을 수행한다. 또한 마이크로소프트는 M365 제품군에 코파일럿을 적용하는 새로운 방법도 계속 공개하고 있으며, 최근 몇 주 사이에는 원드라이브, 셰어포인트 및 다른 앱과도 통합했다.
프리뷰 테스트 대상 기업 대폭 확대
마이크로소프트는 쉐브론(Chevron), 굿이어(Goodyear), 제너럴 모터스(General Motors), 다우(Dow)를 포함한 20곳의 고객사와 함께 코파일럿을 테스트해왔다. 마이크로소프트는 고객 대상 파일럿 프로젝트를 대형 글로벌 고객사 600곳으로 확대한다고 밝혔다. 파일럿은 유료 “얼리 액세스” 형태며, 초대를 받아야만 참여할 수 있다.퓨처럼 리서치(Futurum Research)의 수석 애널리스트 다니엘 뉴먼은 “마이크로소프트는 상당한 속도로 오픈AI 기반 기능을 포트폴리오에 구현하고 있다. 빠른 롤아웃은 제품에 대한 호응을 이끌고 정식 출시에 앞서 개선할 부분을 빠르게 파악하는 데 도움이 된다”라고 말했다.
마이크로소프트는 다음 평가 단계가 시작되는 시점이나 일반 고객을 대상으로 한 출시 일정에 대해서는 언급하지 않았다. 마이크로소프트 대변인은 “프리뷰 프로그램에서 수집한 데이터를 사용해서 더 많은 고객을 대상으로 코파일럿을 확대할 최적의 시점을 결정할 것”이라고 말했다.
마이크로소프트의 현대적 작업 및 비즈니스 애플리케이션 부문 부사장인 제러드 스파타로는 이번 발표를 위한 사전 녹화된 브리핑에서 코파일럿을 평가 중인 기업 20곳의 직원들이 생산성 측면에서 다양한 혜택을 얻고 있다고 말했다. 코파일럿이 참석하지 못한 사람을 위해 회의 발언 내용을 요약해 제공하므로 회의에서 필기할 필요가 없어지고, 새로 문서를 작성할 때 영감을 제공하기도 한다.
하지만 문제점도 있다. 스파타로는 “고객들은 코파일럿이 항상 잘 작동하지는 않는다고 말했다. 그러나 틀릴 때도 유용한 면이 있다. 초기 단계에서는 당연히 개선할 부분들이 있다”라고 말했다.
또한 스파타로는 사용자가 AI 툴을 다루기 위해서는 “완전히 새로운 작업 방식을 연습하고 새로운 습관을 들여야 한다. 예를 들어, 이메일 초안을 직접 작성하지 않고 코파일럿에 요청하는 것, 더 일반적으로는 좋은 프롬프트를 작성하는 방법 등을 익혀야 한다. 이런 피드백은 코파일럿을 더 많은 고객에게 제공하는 데 도움이 된다”라고 말했다.
새로운 통합 : 파워포인트, 화이트보드, 아웃룩 등
새로운 코파일럿 기능에는 오픈AI의 달리(DALL-E) 이미지 생성기와 마이크로소프트 파워포인트의 통합이 포함된다. 이런 기능을 통해 사용자는 프레젠테이션을 위한 맞춤형 이미지를 생성할 수 있다. 또한 코파일럿은 파워포인트 파일을 위한 텍스트도 제안한다.코파일럿은 마이크로소프트 화이트보드 툴과 다양한 방식으로 상호작용한다. 사용자 프롬프트를 기반으로 아이디어를 생성하고, 이런 제안을 화이트보드의 “스티커 메모지”로 작성할 수 있다. 화이트보드 문서 내의 주요 테마를 자동으로 분류하고 생성된 콘텐츠를 요약하고 마이크로소프트 루프(Loop : 마이크로소프트의 새로운 문서 생성 툴)에 해당 정보를 추가해 다른 오피스 앱과 손쉽게 공유할 수 있다.

루프에는 요약 기능이, 아웃룩에는 이메일 초안 작성을 위한 팁 제안 기능이 추가됐다. 원노트에서는 자동으로 목록을 생성하고 계획 초안을 작성하고 사용자 프롬프트에 따라 정보를 정리할 수 있다. 또한 비바 러닝(Viva Learning) 앱에서 할당된 학습을 위한 일정을 짜고 사용자를 위한 학습 리소스를 선별하는 등의 도움 기능을 제공한다.
뉴먼은 “생산성 스택 전반에서 코파일럿이 제공하는 생산성 향상 효과는 상당할 것”이라고 말했다. 뉴먼은 예를 들어 파워포인트 프레젠테이션을 빠르게 작성하는 기능은 이런 작업을 자동화하기를 원하는 오피스 사용자에게 도움이 될 것이라고 주장했다.
이어 “물론 코파일럿이 모든 일을 하지는 않겠지만, 많은 사용자가 프로세스 속도를 높일 수 있는 기능을 반길 것이고 영업과 마케팅, 제품, HR팀은 물론 다른 많은 직무에서도 생산성 향상과 혜택으로 이어질 것”이라고 덧붙였다.
마이크로소프트는 코파일럿 롤아웃에 주력하면서 기업이 데이터 전반에 코파일럿 배포 준비에 도움이 되는 도구를 만들었다. 마이크로소프트 365 및 업무의 미래 부문 총괄 관리자인 콜렛 스톨바우머는 최근 게재한 블로그 글에서 코파일럿용 시맨틱 인덱스(Semantic Index)를 “개인과 회사 데이터의 정교한 지도”라고 설명했다.
마이크로소프트 대변인은 시맨틱 인덱스가 조직 내에서 코파일럿을 도입하기 위한 “전제 조건”이라면서, 코파일럿이 회사 내의 데이터를 기반으로 “프롬프트에 대해 관련성 있고 실행 가능한 응답을 제공”할 수 있게 해준다고 설명했다.
마이크로소프트에 따르면, 이는 기업 데이터 전반에 걸쳐 훨씬 정확한 검색을 제공한다는 의미다. 예를 들어, 사용자가 “3월 판매 보고서”를 요청하면 시맨틱 인덱스는 특정 용어가 포함된 문서만 찾는 것이 아니라 평소에 판매 보고서를 작성하는 직원이 누구인지, 이들이 주로 어떤 애플리케이션을 사용하는지와 같은 부가적인 맥락도 고려한다.
많은 기업이 생성형 AI에 내포된 위험성에 대한 우려에 개의치 않는 것으로 보인다. 최근 가트너가 2,500명의 경영진을 상대로 한 설문에서 응답자 45%는 최근 화두가 된 이후 AI에 대한 투자를 늘렸고 68%는 혜택이 위험보다 크다고 믿는 것으로 나타났다. 위험이 혜택보다 크다고 생각하는 비율은 5%에 불과했다.
M365 코파일럿이 생성하는 정보의 신뢰성에 대한 우려와 관련해 마이크로소프트 대변인은 “의식적으로 인간을 중심에 두고 코파일럿을 구축하고 설계했다. 부정확성을 줄이기 위해 답변의 근거를 비즈니스 콘텐츠와 맥락에 두는 것 외에, 유지하고 수정하고 버릴 항목을 간단히 결정할 수 있도록 했다. 또한 검증을 위해 인용과 출처에 손쉽게 접근할 수 있게 만들었고 AI가 생성한 콘텐츠에 명확한 레이블을 붙여 사용자가 새로운 시스템과 상호작용하고 있음을 인식할 수 있도록 했다”라고 설명했다.
대변인은 또한 직원이 툴을 다룰 때 데이터에 대한 통제 권한은 비즈니스 고객이 보유한다는 점을 강조하며 “코파일럿의 대규모 언어 모델은 고객의 테넌트 데이터 또는 프롬프트를 통해 학습되지 않는다. 더 중요한 점은 코파일럿을 사용할 때 프롬프트를 포함한 기업 데이터는 규정 준수 경계 내에 머문다는 것이다. 개별적인 수준에서 코파일럿은 지금의 기업 검색과 비슷하게 작동한다. 즉, 사용자에게 이미 액세스 권한이 있는 데이터에만 액세스할 수 있으며, 검색어를 포함한 모든 데이터는 테넌트 내에 유지된다. 코파일럿은 마이크로소프트 365에 대한 조직의 보안, 규정 준수 및 개인정보보호 정책을 자동으로 상속한다. 데이터는 데이터 개인정보보호와 보안에 대한 현재 마이크로소프트의 책무에 맞춰 관리된다”라고 덧붙였다.
뉴먼은 코파일럿이 생성하는 정보의 신뢰성 위험은 “코파일럿이 액세스할 수 있는 데이터와 상호 관련된다. 파워포인트를 만드는 데 사용되는 마케팅 문서, 또는 제안서를 생성하는 데 사용되는 자료의 품질은 제공된 데이터에 좌우된다”라고 강조했다.
뉴먼은 업무의 일부분을 달성하는 데 도움이 되는 것만 해도 유용하다면서 “제안서의 75% 또는 파워포인트의 60%가 몇 분 내에 작성되고 기술적 지식이 부족한 사용자도 더 나은 결과물을 생성할 수 있다는 점은 모든 기업에서 고려할 만한 혜택”이라고 말했다.
editor@itworld.co.kr
함께 보면 좋은 콘텐츠
Sponsored
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.