[ kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 ] 📋 요약 글로벌 클라우드 서비스 제공업체들이 AI 시대를 선도하기 위해 데이터센터와 GPU 인프라에 대규모 투자를 진행하고 있습니다.AI 워크로드 처리를 위한 냉각 기술 혁신과 하이브리드 인프라 모델로의 전환이 가속화되고 있습니다. #하이퍼스케일러 #AI인프라 #GPU #데이터센터 #클라우드 최근 글로벌 클라우드 시장의 트렌드를 주도하는 키워드는 바로 '생성형 AI'입니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Meta 등 글로벌 CSP(Cloud Service Provider) 기업들은 AI 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 데이터센터와 GPU 등 하드웨어 인프라에 역대급 투자를 단행하고 있습니다. 이들이 왜 AI 인프라 투자에..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] 📋 요약 kt cloud AI SERV NPU를 활용하여 고객 문의 응답 보조 시스템을 구축한 사례를 소개합니다.GPU 대비 비용 효율적인 NPU 환경에서 LLM 모델을 최적화하고 문서 기반 자동 응답 시스템을 구현하는 방법을 다룹니다. #NPU #AI응답시스템 #LLM최적화 #문서검색 #비용효율AI 서비스에 대한 수요는 최근 몇 년 사이 급격히 증가하고 있습니다. 그에 따라 자연스럽게 GPU 기반 인프라에 대한 수요도 함께 높아지고 있으며, 특히 클라우드 환경에서는 다양한 AI 모델 학습 및 추론 워크로드를 처리하기 위한 GPU 자원의 확보가 중요한 과제가 되었습니다. 하지만 AI 모델의 크기와 복잡성이 커질수록 GPU 자원은 더욱 부족해지고 있으며, 사..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 생성형 AI 도입에 대한 관심이 높아지며, 기업들은 단순한 API 호출을 넘어 자사 데이터를 기반으로 하는 맞춤형 AI 시스템 구축에 관심을 갖기 시작했습니다. 그 중심에 있는 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)인데요. 하지만 기술의 개념은 점차 알려지고 있음에도, 실제 기업 환경에서 RAG 시스템을 도입·운영하기까지는 여전히 다양한 장벽이 존재합니다. 지난 7월 24일, ‘우리 기업의 AX 전략 웨비나’에 참석한 실무자 약 300명을 대상으로 진행한 설문을 통해 기업들이 생성형 AI, 특히 RAG 도입을 어떻게 고민하고 있으며 어떤 지원이 필요한지를 구체적으로 살펴보았..

안녕하세요. 케클s피드 구독자 여러분 !어느덧 여섯 번째 케클s피드로 인사드립니다. 무더운 여름에도, 케클s피드는 변함없이 기술과 인사이트를 가득 담아 찾아왔습니다. 더 궁금한 주제가 있다면, 뉴스레터 하단의 피드백 폼에 자유롭게 남겨주세요.참여해주신 분들께는 추첨을 통해 시원한 커피 한 잔을 선물로 드립니다.🍹기술 공유와 토론의 장, kt cloud 'Tech Talk' 성료 kt cloud가 기술본부 구성원들을 대상으로 진행한 기술 공유 세미나 'Tech Talk'를 성황리에 개최했습니다.kt cloud 기술본부는 기술 중심 회사로의 도약을 목표로 설립된 조직으로, 기술 전략 수립과 핵심 기술 내재화를 주도하고 있는데요. 동시에 변화에 민첩하게 대응하고 유연하게 바꿔 나가는 애자일(Agile) 문화..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 기업의 AX(AI Transformation)가 본격화되면서 비즈니스 경쟁력 확보를 위한 생성형 AI 도입이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 하지만 실제 구현 단계에서는 모델 선정, 인프라 구성, 데이터 연계, 보안, 비용 등 복잡한 과제를 동시다발적으로 해결해야 하는 문제에 직면하게 됩니다. 이러한 현실적인 어려움을 해결하기 위해 지난 24일,kt cloud에서는‘우리 기업의 AX 전략 - RAG 구축으로 시작하는 kt cloud AI Foundry 활용’을 주제로 웨비나를 진행했습니다. 이번 AX 전략 웨비나에서는 연사들의 풍부한 실전 경험을 바탕으로, AI 산업과 RAG 기술 트렌드, 그리고 kt clo..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀] 안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다! 🙋‍♀️ "우리 팀에서 이런 문제를 어떻게 해결했는데, 혹시 다른 팀은 어떻게 하고 있을까?"이런 궁금증, 한 번쯤 가져보셨을 거예요. 특히 기술 업무를 하다 보면 옆 팀이 무엇을 하는지, 어떤 도구를 쓰는지, 어떤 고민을 하고 있는지 정말 궁금하잖아요. 그런데 만약 200여 명의 기술 담당자들이 한자리에 모여서 자신들의 진짜 이야기를 털어놓는다면 어떨까요? 🤔지난 7월 1일, kt cloud 'Tech Talk 2025'가 바로 그런 자리였어요. 이번 포스팅에서는 그 생생한 현장의 이야기를 여러분과 공유해보려 해요! ✨🎪 Tech Talk 2025, 어떤 행사였을까?Tech Talk 2025는 kt..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 2025년 상반기, kt cloud는 기술 중심 기업으로의 도약을 본격화하며 시장에서 눈에 띄는 변화를 만들어냈습니다. AI, 클라우드, 데이터센터를 아우르는 기술 역량을 바탕으로 고객의 디지털 전환을 지원하고, 파트너 생태계를 확장하며 새로운 혁신을 만들어가고 있습니다. Cloud Native, AI DC, AI Foundry 등 상반기의 핵심 기술 키워드를 중심으로, kt cloud가 만들어온 의미 있는 변화를 함께 따라가 봅시다.🚀기사 속 키워드로 돌아보는 kt cloud의 상반기 Cloud Native2025년의 시작, kt cloud는 Cloud Native 기술력 강화를 위해 글로벌 기업 랙스페이스..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️요즘 AI 에이전트들이 점점 똑똑해지고 있는데, 혹시 이런 생각 해보신 적 있나요? "우리 회사의 고객서비스 AI와 재고관리 AI가 서로 대화할 수 있다면 얼마나 좋을까?" 🤔 그런데 이게 정말 현실이 되고 있어요! 구글이 개발한 A2A(Agent2Agent) 프로토콜이 바로 그 해답을 제시하고 있거든요. 마치 서로 다른 언어를 쓰던 AI들에게 공통 언어를 가르쳐준 셈이랄까요? 사실 그동안 많은 기업에서는 AI 시스템들이 '각자도생'으로 운영됐어요. 예를 들면 고객센터 AI, ERP 시스템 AI, HR 챗봇이 따로따로 움직여서 정보 교환이 쉽지 않았죠. 이런 상황에서 등장한 ..

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ] AI 에이전트는 이제 기업 실무를 자동화하는 실행 시스템입니다. 이 글에서는 구글이 제안한 AI 아키텍처를 바탕으로, 조직이 업무 효율을 높이기 위해 어떻게 설계 전략을 세워야 하는지 쉽게 설명합니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 시대가 본격적으로 시작된 지 몇 년, 많은 기업이 생성형 AI 기술을 도입했지만, 실제 비즈니스 실행력 향상에는 여전히 갈증을 느끼고 있습니다. 왜일까요? LLM은 텍스트 생성에는 능하지만, 실제 시스템을 작동시키거나 업무를 완료하는 실행 능력은 부족하기 때문입니다.이제는 ‘AI 에이전트 구조’에 주목해야 할 때이 글에서는 구글(Google)이 제안한 AI 에이전트 아키텍처를 바탕으로, 실제 기업 환경에서 어떻게 AI 실행력..

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ] AI 기술의 급속한 확산과 함께, GPU 연산에 최적화된 AI 전용 데이터센터(AI DC)의 수요가 급증하고 있습니다. 본 글에서는 2025년 기준 AI DC의 정의, 기존 IDC와의 차이점, 핵심 인프라 구성 요소, 전력 밀도 및 냉각 시스템 등 기술적 특성을 체계적으로 분석합니다. AI 모델의 대형화와 연산량 급증은 기존 데이터센터의 한계를 드러내고 있습니다. 특히 GPU 중심의 대규모 병렬 연산을 안정적으로 수용하기 위해서는, 전력 밀도, 열 발생량, 냉각 효율, 고속 네트워크 등 인프라 전반에 걸쳐 구조적인 변화가 요구됩니다. 이러한 요구에 대응해 등장한 것이 바로 AI DC입니다.2025년을 기준으로, AI DC는 글로벌 빅테크 기업은 물..