[ 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 AI플랫폼팀 최지우 님 ] kt cloud의 AI 서비스가 2025년 상반기에 더욱 강력한 기능을 추가하며 한 단계 발전합니다.AI 모델 서빙과 학습 과정에서의 효율성과 안정성을 높이기 위한 다양한 업데이트가 포함되었는데요. 이번 업데이트를 통해 AI 개발과 운영이 더욱 간편해질 것입니다. 주요 변경 사항을 살펴보겠습니다.1. AI SERV 모델 서비스 컨테이너 오토스케일링 지원AI SERV는 AI 모델을 배포하고 운영하는 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이번 상반기 업데이트에서는 AI 모델 서빙의 확장성과 안정성을 높이기 위해 여러 기능이 추가되었으며, 이를 통해 사용자는 더욱 효율적인 AI 서비스를 구축하고 운영할 수 있습니다. 첫 번째로, 오토스케일링 기능을 소개합니다. 기존에..

kt cloud, 업계 최초AI DC 실증센터 구축데이터센터 미래 기술 구현kt cloud가 AI와 친환경 기반의 데이터센터 미래 기술 구현을 위한 ‘AI DC  실증센터’를 업계 최초로 구축합니다.kt cloud AI DC 실증센터는 급증하는 데이터 트래픽을 처리하는 데이터센터의 운영 최적화 방안을 모색하고, 데이터센터 에너지 효율을 높이는 신기술 검증의 목적으로 마련됩니다.kt cloud는 실증센터 내에 AI 기반의 DC 자동 운영 기술을 적용하고, 전력 소비, 냉각, 네트워크 등의 운영 최적화를 위한 기술 실증 및 시연, 협력사와의 공동 기술 개발 등을 진행합니다. 또한, 에너지 효율을 높이기 위해 수냉식 냉각 및 신재생 에너지 활용 등 탄소배출 저감 기술을 검증하여 데이터센터의 지속 가능성을 확보..

*본 글은 kt cloud의 보도자료를 재구성한 내용입니다. [ kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]   안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다!👋 오늘은 데이터센터 업계에 아주 반가운 소식을 전해드리려고 해요. 😊kt cloud가 업계 최초로 'AI DC 실증센터'를 구축한다는 발표를 했거든요! AI와 친환경 기술을 접목한 이 프로젝트는 단순한 기술 시연을 넘어, 데이터센터의 미래 운영 방식을 직접 실증하는 공간이라는 점에서 큰 기대를 모으고 있어요. 요즘처럼 데이터 트래픽이 폭발적으로 증가하고 있는 시점에, 데이터센터의 운영 효율성과 에너지 절감은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었죠. 이런 상황에서 kt cloud가 AI 기술을 활용해 데이터센터 운영 혁신을 꾀한다는 건 정말 시..

[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 ..