[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #4: AI×Everything 시대, AI Transformation 전략

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ] 📋 요약 이 글에서는 2025년 AI 트렌드를 중심으로 전 산업에 결합하는 'AI×Everything' 현상과기업의 생존 전략인 'AI Transformation'을 다룹니다.기술 발전과 비용 혁신으로 AI가 기업 운영의 핵심 인프라가 되는 가운데,산업별 혁신 사례와 성공적인 전사적 전환을 위한 5단계 실행 프레임워크 및 장애물 극복 방안을 정리합니다. #AI #AI트랜스포메이션 #AI×Everything #비즈니스전략 #디지털혁신 지난 3편에서는 'AI 에이전트'가 어떻게 개인과 기업의 생산성을 극대화할 수 있는지 살펴보았습니다. 이번 4편에서는 2025년 한 해 동안 본 사례와 데이터를 바탕으로, AI×Everything(전 산업 ..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 📋 요약 RAG 시스템의 성능을 좌우하는 청킹(Chunking) 전략과 최적화 방법을 다룹니다.고정 길이, 의미 기반, 구조 기반 청킹의 원리와 실전 활용법을 상세히 소개합니다.#RAG #청킹 #AI검색 #LLM #데이터전처리들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️RAG를 구축하다 보면 누구나 한 번쯤 이런 벽을 만나게 돼요.“문서는 준비했고, 임베딩도 만들었는데… 왜 성능이 기대보다 낮지?” 이때 가장 먼저 의심해야 하는 부분이 바로 청킹(Chunking)이에요.LLM이 이해할 수 있는 크기로 문서를 분할하는 단순한 작업처럼 보이지만, 실제로는 검색 품질·비용·지연까지 모두 좌우하는 핵심 변수거든요. 흥미로운..

[ 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..