AI플랫폼 (2) 썸네일형 리스트형 하이브리드 클라우드와 EDB Postgres AI로 AI 혁신을 앞당기는 방법 어느 조직이나 AI 프로젝트는 우선순위 높은 과제입니다. 이처럼 중요하지만 프로젝트를 성공으로 이끄는 것은 쉽지 않습니다. 프로젝트 성과를 기대 이하로 낮출 수 있는 위험들이 곳곳에 자리하고 있습니다. 이중 프로젝트 성패를 가르는 요소로 인프라와 데이터를 꼽습니다. AI 모델은 방대한 데이터에 접근해야 하고, 인프라는 예측하기 어려운 작업량 변화에 민첩하게 대응해야 하며, 이 모든 과정에서 엄격한 보안 및 규제 요구사항을 충족해야 합니다. 온프레미스에만 AI 전용 GPU 기반 컴퓨팅 인프라와 통합 데이터 환경을 갖춘 곳은 생각보다 많지 않습니다. 투자 부담부터 운영까지 생각보다 걸림돌이 많습니다. 더불어 최근 모델 경량화 기술을 활용해 엣지 컴퓨팅 환경에 모델을 배포해 추론을 수행하고자 하는 새로운 요구.. 멀티 AI 에이전트 시대를 위한 준비로 ‘Red Hat OpenShift AI’가 각광받는 이유 최근 AI 분야에서는 생성형 AI의 발전과 함께 특정 작업에 최적화된 다양한 유형의 모델, 검색 증강 생성(RAG), 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등이 주목받고 있습니다. 이런 기술의 진화는 한 방향을 가리키고 있습니다. 바로 최소한의 인간 개입으로 목표 지향적 작업을 수행하는 자율 AI 에이전트들이 서로 협업을 하는 멀티 AI 에이전트 시대입니다. AI 투자에 적극 나서는 기업들…세계 유수의 대형 기술 기업들은 거대 언어 모델(LLM)과 멀티 모달 언어 모델(MMLM) 연구 개발, AI 전용 인프라 구축, 전략적 파트너십 등을 통해 생성형 AI 시대를 선도하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이는 글로벌 기술 기업들만의 움직임이 아닙니다. 국내 역시 주요 IT 기업과 대기업 그룹을 중심으로 대규모 A.. 이전 1 다음
