2026년 3월 17일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
F5와 NVIDIA, AI 추론 인프라 가속화 및 최적화를 위한 협력 확대
F5 BIG-IP Next for Kubernetes가 BlueField DPU로 가속화되어 토큰 처리량을 향상시키고 토큰당 비용을 절감하며 안전한 다중 테넌트 AI 인프라를 가능하게 하여 에이전시 시대를 위한 AI 팩토리를 혁신합니다.
시애틀, 2026년 3월 17일 --(비즈니스 와이어)-- 모든 애플리케이션과 API의 제공 및 보안을 책임지는 글로벌 리더 F5(나스닥: FFIV)는 오늘 AI 추론 인프라의 가속화 및 최적화를 위한 NVIDIA와의 지속적인 협력 관계를 확대한다고 발표했습니다.
이번 확대된 통합은 F5 BIG-IP Next for Kubernetes와 NVIDIA BlueField-3 DPU를 결합하여 지능적이고 원격 측정(telemetry)을 인지하는 인프라 계층을 생성합니다. 이를 통해 향상된 GPU 활용도로 토큰 처리량을 증가시키고 지연 시간을 줄이며 대규모로 안전한 다중 테넌트 AI 플랫폼을 가능하게 합니다.
AI 시스템에서 토큰은 AI 출력의 측정 가능한 단위, 즉 추론 과정에서 생성 및 처리되는 단어, 기호 또는 데이터 조각을 나타냅니다. 토큰 생산의 규모와 속도는 궁극적으로 사용자 경험, 인프라 효율성 및 가속기당 수익을 결정합니다.
기업과 GPUaaS(서비스형 GPU) 제공업체들이 AI를 수익화하고 AI 실험 단계에서 수익 창출 서비스로 전환하기 위해 경쟁하면서 인프라 효율성이 결정적인 지표가 되었습니다. 성공은 이제 단순히 배포된 GPU 용량이 아니라, 토큰 이코노믹스(token economics), 지속적인 토큰 처리량, 첫 토큰까지의 시간(TTFT), 토큰당 비용 및 GPU 가속기당 수익으로 점점 더 측정되고 있습니다. F5와 NVIDIA의 공동 솔루션은 이러한 지표들을 직접 해결하도록 설계되었습니다.
지능형 AI 인프라를 통한 토큰 이코노믹스 최적화
애플리케이션 중심 추론에서 에이전트 주도 AI 워크플로우로의 전환은 토큰 처리량을 최적화하고 비용을 절감하기 위한 새로운 아키텍처 접근 방식을 요구합니다. BIG-IP Next for Kubernetes는 이제 NVIDIA NIM 통계, Dynamo 런타임 신호 및 GPU 원격 측정 데이터를 활용하여 실행 전에 추론을 인지하는 라우팅 결정을 내립니다. 워크로드를 실시간으로 가장 적합한 가속기에 매칭함으로써, 이 솔루션은 지속적인 활용도를 높이고...