귀사의 조직이 하이퍼스케일 AI 클러스터를 구축하지 않을 수도 있습니다. 하지만 AI는 여전히 귀사의 데이터 센터를 변화시킬 것입니다.

모두가 AI 데이터 센터에 대해 이야기합니다. 하지만 AI가 실제로 어디서 시작되는지에 대해서는 거의 아무도 이야기하지 않습니다.

병원이 정상 운영되는 동안 리모델링 공사를 진행하는 것은 건설 분야에서 가장 까다로운 인프라 과제 중 하나입니다. 임상 환경에서 작업하는 모든 직종은 환자 안전, 감염 관리 지침, 소음 제한, 제한된 작업 시간, 그리고 공사 기간 동안 건물의 기능을 중단할 수 없다는 근본적인 제약 조건을 고려하여 서로 조율해야 합니다.

병원 네트워크 장애는 불편한 일이 아닙니다. 이는 임상적 사건입니다. 환자 모니터링 시스템, 인퓨전 펌프, 영상 전송, 전자 처방, 액세스 제어, 간호사 호출 등 환자 안전이 직접적으로 의존하는 IP 연결 시스템 목록은 이제 네트워크가 기능적으로 임상 인프라라고 할 수 있을 정도로 성장했습니다. 하지만 대부분의 병원 네트워크의 기본이 되는 설계 가정은 네트워크에 대한 요구가 오늘날의 일부에 불과할 때 설정되었습니다.

성과가 저조한 AI 배포에 대한 사후 진단은 대부분 모델 선택, 데이터 품질 또는 도구 선택에 초점을 맞춥니다. 인프라는 거의 헤드라인으로 다루지 않습니다. 그래야 합니다.