- AI 에이전트 확산과 소버린 클라우드 수요, 가상화 시장 변동성 속에서 IT 리더의 전략적 선택 요구

 

레드햇(Red Hat)이 2026년 엔터프라이즈 IT 환경을 전망하는 임원진 인사이트를 발표했다. 레드햇은 2025년을 AI 에이전트의 본격 등장과 IT 주권 요구 확대가 맞물린 전환의 해로 평가하며, 2026년에는 기술 리더들이 상충되는 조건 속에서 IT 전략 전반을 재정비해야 하는 국면에 접어들 것으로 보고 있다.

 

AI 도입 가속과 개방형 플랫폼의 역할 확대

레드햇 아셰시 바다니 수석 부사장은 2026년을 향한 IT 환경이 더 이상 단일 기술 선택의 문제가 아니라, 복수의 요구를 동시에 충족해야 하는 구조로 전환되고 있다고 설명했다. 기업은 AI 활용을 통해 빠른 투자 대비 효과를 추구하는 동시에 보안과 개인정보 보호, 기술 부채 해소, 기존 시스템 현대화, 하이브리드 환경 확장, IT 주권에 대한 요구까지 함께 고려해야 하는 상황에 놓여 있다.

 

이러한 흐름 속에서 특정 기술이나 인프라에 종속되지 않고 유연하게 확장할 수 있는 개방형 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 레드햇은 리눅스와 쿠버네티스를 기반으로 클라우드 네이티브와 기존 애플리케이션을 아우르며, ‘모든 모델·모든 가속기·모든 클라우드’ 환경에서 AI 추론을 지원하는 에이전틱 플랫폼 전략을 제시했다.

 

IT 현대화, 선택지를 넘어 전제 조건으로

수석 부사장 겸 최고운영책임자·최고전략책임자 마이크 페리스는 IT 현대화가 더 이상 운영 효율을 높이기 위한 선택지가 아니라, 기업 경쟁력을 좌우하는 전제 조건으로 전환되고 있다고 설명했다.

 

가상화 시장의 변동성과 AI 도입 압박이 맞물리면서, 그동안 누적돼 온 기술 부채가 새로운 기술 도입과 혁신을 제약하는 구조적 요인으로 부상하고 있다. 비즈니스 요구 속도는 더욱 빨라지고 있는 만큼, 기존 시스템의 안정성을 유지하면서도 AI와 같은 미래 기술을 연결할 수 있는 전환 기술의 중요성이 한층 커지고 있다.

 

AI 경쟁의 무게 중심, 학습에서 추론으로 이동

레드햇 브라이언 스티븐스 AI 부문 수석 부사장은 최근 수년간의 AI 기술 흐름을 돌아보며, 경쟁의 초점이 모델 학습에서 추론 환경으로 빠르게 이동하고 있다고 강조했다. 대규모 언어 모델 학습에 대한 투자가 축적되면서, 다양한 고성능 추론 모델이 실제 업무에 활용되는 AI 에이전트 형태로 확산되고 있다.

 

이에 따라 2026년을 향한 기업의 핵심 과제는 대규모 AI 워크로드를 안정적이고 확장 가능하게 운영할 수 있는 프로덕션 환경 구축으로 옮겨가고 있다. 레드햇은 엔터프라이즈 리눅스를 통해 운영체제 표준을 제시해 온 것처럼, 레드햇 AI를 통해 통합된 추론 플랫폼을 제공해 특정 모델이나 인프라에 종속되지 않는 AI 운영 환경을 지원한다는 방향을 제시했다.

 

AI, 실험 단계를 넘어 운영 환경으로 확장

글로벌 엔지니어링 부문 수석 부사장 크리스 라이트는 생성형 AI 확산과 함께 기업의 접근 방식 전환이 요구되고 있으며, AI는 기술 실험 단계를 넘어 명확한 비즈니스 목적과 실제 활용을 중심으로 운영돼야 한다고 설명했다. 이에 따라 CIO의 주요 과제도 개념 검증 단계에 머물러 있는 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 이전하는 방향으로 옮겨가고 있다. 전통적인 애플리케이션부터 AI 에이전트까지 다양한 워크로드와 이질적인 시스템을 유연하게 연결할 수 있는 개방형 플랫폼의 중요성도 함께 부각되고 있다.

 

2026년을 향한 레드햇의 방향

레드햇은 2026년을 앞두고 기업이 기존 IT 환경의 안정성을 유지하면서도 AI와 같은 신기술을 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 리눅스 기반 플랫폼과 현대적 가상화 기술, AI 추론을 위한 통합 운영 환경을 통해 개념 검증 단계에 머물러 있던 기술이 프로덕션으로 자연스럽게 이어질 수 있는 기반을 제공한다는 전략이다.

 

엔터프라이즈 IT 환경은 이제 기술 도입 여부를 넘어, 어떤 속도와 방식으로 전환하느냐를 두고 경쟁하는 단계로 접어들고 있다. 레드햇은 오픈소스 기반의 검증된 기술과 플랫폼을 통해 기업이 현재의 운영 요구와 미래의 AI 확장 요구를 하나의 구조 안에서 함께 풀어갈 수 있도록 지원할 방침이다.

 

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