AI 시대, Red Hat CTO가 전하는 오픈소스의 전망

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하드웨어 뉴스

2 AI 시대, Red Hat CTO가 전하는 오픈소스의 전망 본문보기 QM카재 QM카재 | 1.2K | 5 2026.06.29 11:46

출처 1 : https://ascii.jp/elem/000/004/413/4413370/

<center> <table align="center" class="__se_tbl" style="text-align: center; border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentcolor currentcolor; width: 800px; max-width: 100%;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);">Red Hat APAC CTO가 말하는 AI 전략: 오픈소스 기반의 지속 가능한 혁신과 표준화

<div style="width:100%; max-width:800px; margin:4px auto; box-sizing:border-box; border-radius:14px; overflow:hidden; background:rgb(24,24,24); border:1px solid rgb(42,42,42);">
 <table style="width:100%; border-collapse:collapse;">
 <tbody><tr>
 <td style="width:6px; background:rgb(255,140,60);"></td>
 <td style="padding:clamp(18px,2.4vw,26px);">
 <div style="color:rgb(255,170,110); font-size:18px; margin-bottom:12px;">
 뉴스 주요 내용 요약
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 <div style="color:rgb(235,235,235); line-height:1.8; font-size:16px;">
 <div style="margin-bottom:10px;">
 • Red Hat은 오픈소스 기술을 중심으로 인프라 관리와 애플리케이션 구축에 주력하는 AI 플랫폼 전략 제시
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 <div style="margin-bottom:10px;">
 • 오픈소스 커뮤니티는 속도보다 비용, 보안, 확장성 등 복잡한 과제를 해결하며 지속 가능한 혁신 모델로 기능함
 </div>
 <div style="margin-bottom:10px;">
 • 오픈소스 모델은 독점 모델에 비해 성능 격차는 작으면서 비용을 90% 절감하여 규제 산업 등에서 널리 채택됨
 </div>
 <div>
 • 에이전틱 AI 표준화를 위해 AAIF 등에서 MCP, A2A 표준화 및 오픈소스 제품 'Kagenti' 개발 진행 중
 </div>
 </div>
 </td>
 </tr>
 </tbody></table>
</div>

Red Hat은 2026년 5월, 미국 애틀랜타에서 개최한 'Red Hat Summit 2026'에서 '메탈부터 에이전트까지'를 내걸고 AI 플랫폼 전략을 발표했으며, 이 전략의 핵심이 되는 'Red Hat AI 3.4' 등을 공개했다. OpenAI나 Anthropic 같은 독점적(프로프라이어터리) 진영의 화제가 선행하는 AI 업계에서, 오픈소스를 축으로 하는 Red Hat은 어떤 입지를 구축하고 있을까. 해당 행사장에서 APAC 담당 CTO인 빈센트 칼데이라(Vincent Caldeira) 씨를 만나 이야기를 들었다. 참고로 그는 금융 테크놀로지 분야에서 20년 이상의 경력을 가지고 있으며, 현재는 Linux Foundation 산하의 각 재단 및 Agentic AI Foundation(AAIF) 등 AI 에이전트의 표준화와 관련된 오픈소스 커뮤니티의 논의에도 깊이 관여하고 있다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/29/63874f6fe2f904c5b36bd4cb1aa9bacc.jpg" alt="퀘이사존"> Red Hat APAC 담당 CTO 빈센트 칼데이라(Vincent Caldeira)씨 ── 먼저 Red Hat의 AI 전략의 핵심에 대해 알려주십시오. Red Hat은 오픈소스 기업이며, AI 전략의 중심에 있는 것도 어디까지나 오픈소스 기술이다. 이 기술을 축으로 액셀러레이터(GPU)와 데이터, 모델 같은 중요 리소스를 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 엔터프라이즈용으로 제공한다. NVIDIA가 제창하는 AI의 '5층 모델(전력·칩·인프라·모델·앱)'에 비추어 보면, Red Hat은 '인프라 관리'와 '애플리케이션 구축'이라는 두 가지 계층에 주력하고 있다. 최상의 오픈소스 기술을 큐레이션하여 단일 엔터프라이즈 플랫폼으로서 고객과 파트너에게 전개하는 것이 우리의 접근 방식이다. ── AI 분야에서 오픈소스 커뮤니티는 어떻게 기능하고 있습니까? AI에 사용되는 컴포넌트의 상당수는 Linux Foundation 산하의 여러 단체에 의해 거버넌스가 이루어지고 있다. 예를 들어, 분산 컴퓨팅 및 액셀러레이터용 커널 개발의 기반을 담당하는 것이 'PyTorch Foundation'이다. 그들이 관리하는 딥러닝 라이브러리인 'PyTorch'야말로 AI에서의 Linux라고 생각한다. Kubernetes를 통한 오케스트레이션 영역을 주도하는 것은 'Cloud Native Computing Foundation(CNCF)'이며, AI 워크로드에 대한 대응을 지난 2년간 급격하게 추진해 왔다. 나아가 2025년 말에 출범한 것은 에이전틱 AI의 표준화를 추진하는 'Agentic AI Foundation(AAIF)'이다. Red Hat은 골드 멤버로 참여하고 있으며, 저 자신도 거버넌스 영역에서 아이덴티티 관리와 보안에 대해 논의하고 있다. ── 합의 형성을 중시하는 오픈소스의 개발 속도가 급속히 진화하는 AI를 따라잡고 있습니까? 독점 모델은 자금력을 동원하면 개발 속도 자체는 빠르다. 수십억 달러 규모의 자금을 투자해 최고의 데이터 과학자들을 포섭하는 OpenAI나 Anthropic이 그 예다. 하지만 그러한 모델은 사용자의 입장에서 보면 '블랙박스'이며, 사용자가 최적화를 도모할 수 있는 수단이 제한된다. 게다가 독점 벤더의 수익은 토큰 양 등에 비례하기 때문에 사용자의 이용을 최적화할 인센티브가 부족하며, 오히려 더 많이 사용하게 만들려는 역학이 작용하기 쉬운 것이 실정이다. 반면 오픈소스 커뮤니티는 다른 메커니즘으로 움직인다. 최적화되지 않은 제안을 진행하려 하면 커뮤니티가 "그것은 오픈되지 않았다", "그 방향성에는 협력할 수 없다"고 반응하며 제동이 걸린다. 여기서 중요한 것은 '속도'의 정의다. 원래 실험 단계의 속도가 아니라, 실제 운영 워크로드에서 안전하게 스케일 아웃할 수 있을 때까지의 속도로 측정해야 한다. 비용이 너무 많이 들거나, 위험이 높거나, 투명성이 없다는 이유로 스케일할 수 없다면 그것은 정말로 '빠르다'고 할 수 없다. 오픈소스 커뮤니티가 표준화에 시간을 들이는 것은 비용, 보안, 확장성 같은 복잡한 과제들에 대해 해결할 수 있다고 확신할 수 있을 때까지 논의를 거듭하기 때문이다. 그런 의미에서 오픈소스는 여전히 "가장 지속 가능한 혁신 모델"이라고 생각한다. ── 독점 모델과 비교했을 때 오픈소스 모델의 위치는 어디에 있습니까? 2년 전까지만 해도 벤치마크 상에서 뒤처져 있었지만, 상황은 크게 바뀌었다. 2025년 하반기 Linux Foundation Research의 조사에서는 오픈 모델의 성능이 최첨단 모델보다 약 3개월 뒤처지는 한편, 비용을 90% 절감할 수 있음이 밝혀졌다. 실제로 에이전트 구축에서 가장 많이 사용되는 모델 중 하나는 Alibaba의 오픈 모델인 'Qwen'이다. 금융이나 헬스케어 등 규제가 엄격한 업계에서도 널리 채택되고 있다. 많은 기업들은 특정 용도에 있어서는 오픈된 베이스 모델을 자사 데이터로 튜닝하는 것이 더 뛰어난 성능을 발휘한다는 것을 알고 있다. ── AI 에이전트의 표준화는 어떻게 진행되고 있습니까? 'MCP(Model Context Protocol)'는 원래 Anthropic이 제공한 것이지만, 현재는 오픈 표준으로서 AAIF의 주요 프로젝트 중 하나가 되었다. 저 자신은 게이트웨이 워킹 그룹에 참여하여, 애플리케이션과 툴 간의 네트워킹 및 트래픽 관리를 담당하는 AI 게이트웨이의 표준화에 종사하고 있다. 아울러 또 하나의 중요한 표준으로서 에이전트 간의 상호 운용을 규정하는 'A2A(Agent2Agent)'도 있다. 이러한 표준들을 구현하는 오픈소스 제품으로 'Kagenti(코드명)'가 공개되어 있다. SPIFFE/SPIRE를 통한 아이덴티티 관리와 A2A를 구현하고 있어 개발자가 복잡한 표준을 자체적으로 구현할 필요가 없다. CNCF에도 유사한 과제를 다루는 경쟁 프로젝트가 존재하지만, 동일한 표준을 기반으로 하고 있기 때문에 시간이 지나면서 수렴될 것이다. 이 또한 오픈소스의 강점이다. ※ 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 것으로, 퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</td></tr></tbody></table> </center>

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