다니엘 아우 레드햇 APAC 부사장 겸 총괄 매니저이 전자신문과 만나 인터뷰를 진행하고 있다.“생성형 인공지능(AI) 시대 레드햇의 전략은 다양한 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)·중앙처리장치(CPU)든 지원하고, 그 위에 구축되는 모델과 에이전트를 아우르는 AI 플랫폼이 되는 것입니다.”
다니엘 아우 레드햇 아시아·태평양(APAC) 부사장 겸 총괄 매니저는 최근 본지와 만나 생성형 AI 시대 레드햇의 핵심 경쟁력은 특정 기술이나 벤더에 종속되지 않는 '개방형 플랫폼' 전략임을 강조했다.
아우 부사장은 “AI 초기 일부 사업자는 GPU부터 추론, 모델까지 묶은 올인원 솔루션을 제시했지만 레드햇은 개방형 플랫폼 철학을 유지했다”며 “시장은 점차 레드햇이 믿어온 방향으로 움직이고 있다”고 말했다.
그는 레드햇의 차별점이 '100% 오픈소스' 원칙에 기반한 플랫폼 전략에 있다고 설명했다. 서버 운용체계(OS)에서 출발한 레드햇은 클라우드 시대 쿠버네티스를 기반으로 데이터센터 운영 플랫폼으로 확장했다. AI 시대에는 GPU·NPU 등 반도체 자원과 AI 모델, 에이전트를 잇는 개방형 플랫폼으로 진화하고 있다.
아우 부사장은 “오픈소스를 사용하는 모든 기업이 진정한 오픈소스 기업은 아니다”라며 “레드햇은 오픈소스 뿌리에 헌신하며 모든 것을 100% 오픈소스로 유지하려 한다”고 말했다.
생성형 AI가 실험 단계를 넘어 실제 업무와 서비스에 적용되는 가운데 비용 최적화도 주요 과제로 부상했다. 오 부사장은 BC카드 사례를 언급하며 레드햇 AI 플랫폼이 AI 총소유비용(TCO)을 낮추는 데 초점을 맞추고 있다고 설명했다.
아우 부사장은 “AI 플랫폼의 총소유비용을 낮추려면 GPU 자원을 더 효율적으로 활용해야 한다”며 “레드햇은 GPU·NPU 슬라이싱과 거대언어모델(LLM) 양자화·압축을 통해 필요한 GPU 수를 줄이고, 'llm-d' 기반 분산 추론으로 여러 애플리케이션이 GPU 풀을 함께 활용할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
AI 거버넌스 중요성도 강조했다. 레드햇 AI 3.4는 온프레미스와 클라우드의 다양한 모델을 활용할 수 있는 '모델 애즈 어 서비스'를 지원한다. 사용자 프롬프트를 단순 입력값이 아닌 '1급 데이터 자산'으로 관리하는 점이 특징이다. 이를 통해 기업은 프롬프트 입력부터 모델 전달, 에이전트의 분석·수행 과정까지 추적할 수 있다.
아우 부사장은 오픈소스 보안에 대해서도 엔터프라이즈 플랫폼의 역할을 강조했다. AI가 오픈소스 코드의 취약점과 신규 취약점(CVE)를 더 빠르게 발견하는 시대에는 기업이 표준화된 오픈소스 거버넌스를 갖추고, 신뢰할 수 있는 보안 역량을 가진 사업자를 선택하는 것이 중요하다는 설명이다.
한국 시장에 대해서는 AI와 오픈소스 모두에서 성장 잠재력이 크다고 평가했다. 아우 부사장은 “한국은 과거 상용 유닉스 사용이 많았던 시장이며 리눅스와 오픈소스 채택도 활발하다”며 “많은 기업이 커뮤니티 오픈소스나 현지 오픈소스 솔루션을 사용하고 있어 보안 리스크가 높아지는 상황은 레드햇에 엔터프라이즈 오픈소스 제공 기회가 될 수 있다”고 말했다.
강성전 기자 castlekang@etnews.com

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