TPU 8i 기반 수직 통합 스택을 통한 Agentic Enterprise 거버넌스 구현

Context

단순 모델 성능 경쟁 중심의 AI 도입 단계에서 실제 운영 환경 배포를 위한 거버넌스 확보 단계로 전이. 개별 모델 API 활용 방식은 인프라 파편화와 높은 Inference 비용으로 인한 대규모 Agent 운영의 병목 지점 형성.

Technical Solution

• TPU 8t(Training)와 TPU 8i(Inference)의 칩 설계 분리를 통한 워크로드 최적화
• TPU 8i의 SRAM을 384MB로 확장하여 Memory Wall 현상 제거 및 데이터 로딩 Latency 최소화
• TPU에서 Workspace까지 이어지는 Vertical Integration 스택 구축으로 시스템 일관성 확보
• ADK, A2A, MCP 등 오픈 프로토콜 도입을 통한 Agent 간 상호운용성 및 통신 표준 수립
• Cross-Cloud Lakehouse 구조를 통한 멀티 클라우드 데이터 Silo 제거 및 데이터 통합 환경 조성
• Agentic Defense 및 Code Mender를 활용한 자율적 보안 위협 탐지 및 대응 루프 설계