kt cloud, 업계 최초 AI DC 실증센터 구축
데이터센터 미래 기술 구현 |
kt 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 확보할 계획입니다.
AI DC 실증센터는 올해 11월 개관을 목표로 목동 DC 2센터에 마련되며, 데이터센터 및 클라우드 솔루션 도입을 고려하는 기업 고객과 공공기관 관계자 등을 대상으로 투어 프로그램을 제공할 계획입니다. |
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kt cloud, AI 사업 전략 및 GPUaaS 소개 웨비나 진행 |
kt cloud는 지난 20일, AI 사업 전략 및 방향성과 GPUaaS를 소개하는 웨비나를 진행했습니다.
최근 AI 기술의 급격한 발전과 함께, 기업들은 AI를 도입하고 활용하는 과정에서 여러 가지 고민에 직면하게 됩니다. 인프라 구축의 복잡성, 초기 비용 부담, 안정적인 운영 환경 확보 등 다양한 과제가 뒤따르기 때문인데요. 이러한 고민을 해결하기 위해 kt cloud는 강력한 AI 인프라와 클라우드 솔루션을 기반으로 기업이 보다 쉽게 AI를 도입하고 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.
이번 웨비나에서는 kt cloud의 주요 AI 사업 추진 사례와 전략을 중심으로, 기업들이 AI를 효과적으로 활용하기 위해 고려해야 할 사항을 분석했습니다. 특히, AI 도입 과정에서 흔히 마주하는 어려움을 해결할 수 있는 kt cloud의 AI Cloud 상품과 GPUaaS(GPU as a Service) 서비스에 대한 자세한 소개가 이어졌는데요.
웨비나에서 다뤄진 핵심 내용을 놓치신 분들을 위해, 이번 세션에서 공유된 중요한 정보들과 많은 관심을 받았던 Q&A 내용을 정리해 보았습니다. |
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최근 AI 기술이 다양한 산업에서 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다. 하지만 AI를 도입하는 과정에서 기업들은 여러가지 고민과 도전에 직면하게 되는데요.
설문조사 결과, 응답자의 20%는 이미 AI 기술을 도입하여 활용 중이며, 41%는 AI 도입을 계획하고 있는 것으로 나타났습니다. 반면 18%는 도입을 고려했으나 보류 중이며, 21%는 도입 계획이 없다고 응답했습니다. 이 결과는 AI가 이미 많은 기업에서 적극적으로 활용되고 있으며, 여전히 도입을 검토 중인 기업도 많다는 점을 보여줍니다.
AI 도입을 보류한 기업들의 경우, 주된 이유로 초기 비용 부담과 기술 및 인프라 부족을 꼽았습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPUaaS와 같은 클라우드 기반 AI 인프라를 활용하는 것이 효과적인 대안이 될 수 있습니다.
이 밖에도 이번 웨비나에 참석한 국내 기업 IT 담당자 및 실무자 200여 명을 대상으로 진행한 설문조사 결과를 분석해보며, 기업들이 AI 도입과 관련하여 어떤 고민을 하고 있는지 살펴보겠습니다. |
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AI 기술이 빠르게 발전하면서, 인공지능 모델의 학습 과정은 그 어느 때보다 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 그러나 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 모델을 학습시키는 과정은 여전히 많은 기업과 개발자들에게 큰 도전 과제입니다. 제한된 리소스, 학습 속도 저하, 그리고 효율적인 자원 관리의 필요성은 AI 개발 과정에서 늘 마주하는 고민입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 저희 kt cloud는 AI Train 서비스를 출시했습니다. AI Train은 최신 하드웨어와 소프트웨어 최적화를 통해 복잡한 AI 모델 학습 과정을 단순화하고 가속화합니다. 이 서비스는 단순히 빠르기만 한 것이 아니라, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 직관적인 사용자 경험까지 제공합니다.
이 글에서는 AI Train의 강력한 기능과 차별화된 장점, 그리고 실제 활용 사례를 통해 이 서비스가 어떻게 AI 학습의 패러다임을 바꾸고 있는지 살펴보겠습니다. 지금부터 AI 학습의 고속열차, AI Train과 함께 새로운 여정을 시작해 보세요. |
1부 ｜이해와 구성 요소 단순형 대화형 어시스턴트를 넘어 더 진화된 형태로 발전하고 있는 AI 에이전트의 정의부터 핵심 구성 요소까지, 기본적인 개념들을 살펴봅시다. 
2부｜유형과 특성 AI 에이전트들이 어떤 목적으로 설계되었는지, 어떤 방식으로 문제를 해결하는지, 그리고 실제 비즈니스 환경에서는 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례와 함께 살펴봅시다. 
3부｜활용 패턴과 아키텍처 AI 에이전트의 실제 비즈니스 현장에서의 활용 패턴과 그 뒤에 숨겨진 아키텍처에 대해 살펴보며, 작업 자동화, 대화형 인터페이스, 정보 검색 및 분석 - 이 세 가지 주요 활용 패턴을 통해 AI 에이전트가 어떻게 비즈니스 가치를 창출하는지 알아봅시다. 
4부｜협업 시스템 다중 에이전트 시스템(MAS)과 스웜 인텔리전스 같은 협업 시스템 등 AI 에이전트 간의 협업 방식에 대해서 자세히 살펴보고, AI 에이전트 여정에 새로운 인사이트를 제공합니다. 📘 이달의 키워드 [GPUaaS] GPUaaS(GPU as a Service)는 클라우드 환경에서 GPU가 필요할 때마다 사용할 수 있도록 제공하는 서비스로, AI 모델 학습과 고성능 컴퓨팅 작업을 위한 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 최근 AI 연산 수요가 폭발적으로 증가하면서, 기업들은 물리적 GPU 인프라를 직접 구축하는 대신 GPUaaS를 활용해 비용을 절감하고 유연성을 확보하는 추세인데요. 이를 통해 스타트업부터 대기업까지 더욱 효율적으로 AI 개발을 진행할 수 있어 다양한 산업에서 GPUaaS 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. |
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