[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀] 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 디지털 전환이 가속화되며, 이제 데이터센터는 단순한 IT 인프라를 넘어 기업의 비즈니스 전략을 실현하는 기반으로 자리 잡고 있습니다. 최근 kt cloud에서는 고객 및 잠재고객을 대상으로 데이터센터 이용 현황과 인프라 수요에 대한 조사를 진행했습니다. 이번 조사는 단순히 시설 이용 여부를 파악하는 것이 아닌, 기업들이 직면한 비즈니스 이슈와 데이터센터에 바라는 요소, 그리고 향후 수요 전망을 함께 살펴본다는 데에 의미가 있었습니다. 이번 조사 결과를 바탕으로 기업들이 실제로 중요하게 생각하는 데이터센터 선택의 핵심 기준을 공유합니다.기업들이 말하는 '요즘 가장 큰 고민' 조사에 응답한 기업들은 디지털 ..

[ kt cloud Foundation플랫폼팀 이지은 님 ] “Turtles All The Way Down” 거북이는 끝없이 이어진다 무한 반복되는 계층적 구조전해져 내려오는 이야기에 따르면 영국의 한 철학자가 우주가 어떻게 유지되는지 설명하는 강의를 하고 있었어요. “이 세계는 무엇 위에 존재하는가?” 그러자 한 노부인이 손을 들고 말했습니다."사실 우주는 커다란 거북이의 등 위에 놓여 있습니다!"철학자가 "그렇다면 그 거북이는 무엇 위에 있나요?"라고 묻자,노부인은 웃으며 "그것도 또 다른 거북이 위에 있고, 그 아래도 계속 거북이가 이어집니다. 끝없이요!" 라고 대답했어요. 이 오래된 우화는 "Turtles All The Way Down"(거북이는 끝없이 이어진다)라는 표현..

[ kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 ] 전 세계가 주목하는 Northern Virginia(NV) 데이터센터, 서울과의 생생한 비교 분석글로벌 데이터센터 시장에서 가장 주목받는 지역이 어디인지 알고 계신가요? 바로 Northern Virginia(NV)입니다!전 세계 데이터센터 시장의 압도적인 리더로 자리 잡은 NV와 아시아의 핵심 데이터센터 시장으로 빠르게 성장 중인 서울을 구체적인 수치와 기업 정보를 바탕으로 비교 분석해 보겠습니다.🚀 Northern Virginia 데이터센터, 왜 전 세계가 주목할까?📌 북미 데이터센터 시장 현황 (2024년 기준)2024년 북미 지역 전체 데이터센터 용량은 무려 36,388 MW로 유럽(9,869 MW), 아시아(7,700 MW)보다 크게 앞섭니..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] AI의 발전은 GPU를 인공지능과 데이터 분석에 없어서는 안 될 핵심 자원으로 자리매김하게 했습니다. 특히, 딥러닝과 같은 고성능 연산 작업에서 GPU의 처리 속도와 성능은 AI 모델의 결과물에 직접적인 영향을 미칩니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 확산과 함께, 이러한 모델을 학습하고 추론하는 데 필요한 GPU 자원의 수요가 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이에 따라 GPU를 효율적으로 활용할 수 있는 클라우드 환경은 더 이상 선택이 아닌 필수로 여겨지고 있습니다. 클라우드 환경에서는 GPU가 다양한 방식으로 제공되는데, 대표적으로 가상 머신(VM)과 컨테이너 기반 가상화 기술이 있습니다. 각각의 가상화 방식은 자원의 활용성과 관리 효율성을 높이기..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️“혼자 가면 빨리 가지만, 함께 가면 더 멀리 간다”는 말처럼, AI 기술도 이제 ‘협업’의 시대로 접어들고 있어요. 과거에는 하나의 AI가 독립적으로 작동하며 주어진 작업만 수행했다면, 이제는 여러 AI 에이전트들이 팀처럼 협력하며 더 복잡하고 다양한 문제를 해결하고 있죠. ✨ 예를 들어, 한 AI는 전략을 수립하고, 다른 AI는 실행을 맡고, 또 다른 AI는 결과를 분석해요. 마치 기업에서 기획팀, 운영팀, 분석팀이 각자 역할을 나누어 일하는 것처럼요. 이러한 협업 구조는 자율주행, 스마트 시티, 금융 트레이딩 같은 복잡한 환경에서 효율성과 정확성을 동시에 달성하는 데 꼭 필요한 ..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️지난 시리즈에서는 AI 에이전트의 정의와 구성 요소, 그리고 다양한 유형들에 대해 하나씩 알아봤어요.아마 보시면서 이런 궁금증이 떠오르셨을 것 같아요. “이런 AI 에이전트는 실제로 어떻게 활용되고 있을까?”, “그리고 이런 시스템은 어떻게 만들어질까?” 이번 3부에서는 바로 그 궁금증을 풀어보려고 해요. AI 에이전트가 실제 비즈니스 현장에서 어떤 방식으로 사용되는지, 그리고 그 뒤에 숨어 있는 아키텍처는 어떻게 설계되는지를 함께 살펴볼 거예요. 작업 자동화, 대화형 인터페이스, 정보 검색 및 분석. AI 에이전트가 주로 활용되는 이 세 가지 패턴을 중심으로, 각각의 구조가 어떻게 ..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️지난 1부에서는 AI 에이전트의 정의부터 핵심 구성 요소까지, 기본적인 개념들을 살펴봤어요. AI 에이전트가 단순한 프로그램이 아닌, 환경을 인식하고 판단하여 행동하는 지능형 시스템이라는 점을 이해하셨을 거예요. 이번 2부에서는 한 걸음 더 나아가 AI 에이전트의 전통적 유형들과 현대 LLM 시대의 변화에 대해 깊이 있게 알아볼게요. 단순 반사 에이전트부터 학습 에이전트까지 전통적 분류를 살펴보고, 2022년 ChatGPT 등장 이후 이러한 경계가 어떻게 허물어지고 있는지 함께 이해해 볼 거예요. 각 에이전트 유형별 특징과 한계, 그리고 실제 비즈니스 활용 사례를 통해 AI 에이전트의..