안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.  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. 지난 3월 20일, kt cloud는 기업들이 보다 쉽게 AI 인프라와 솔루션을 활용할 수 있도록 안내해 드리기 위해 ‘AI 사업 전략 및 방향성과 GPUaaS’를 주제로 웨비나를 개최했습니다. 이번 웨비나에서는 kt cloud의 주요 AI 사업 추진 사례와 전략을 중..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️요즘 AI 기술이 정말 빠르게 발전하고 있죠?ChatGPT가 등장한 지 얼마 되지 않은 것 같은데, 2025년 들어 AI는 단순한 대화형 어시스턴트를 넘어 더 진화된 형태로 발전하고 있습니다. 특히 주목받고 있는 것이 바로 'AI 에이전트'입니다. 🤖 "에이전트라고요? 마블에 나오는 그 요원 말씀이신가요?"아니요, 여기서 말하는 에이전트는 조금 다른 의미랍니다. 주어진 임무를 스스로 판단하고 수행한다는 점에서는 비슷한 면이 있죠! 현재 우리가 사용하는 ChatGPT나 Claude 같은 AI 어시스턴트들과도 다른, 더 자율적이고 목표 지향적인 특성을 가진 AI를 말합니다. 오늘은 이 ..

안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.  AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 고성능 GPU에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다. 특히, 기업들은 AI 모델의 학습과 추론을 원활하게 수행하기 위해 강력한 컴퓨팅 자원을 필요로 하지만, 고성능 GPU 인프라 구축 및 운영에는 상당한 비용과 기술적 과제가 따릅니다.  AI 도입을 고려하는 많은 기업들이 초기 투자 비용 부담, 복잡한 인프라 설계, 최적의 성능을 유지하기 위한 운영 관리 등 다양한 어려움에 직면하고 있는데요.  이러한 도전 과제를 해결하고 기업들의 AI 경쟁력을 극대화하기 위해, kt cloud는 ‘kt cloud AI 사업 및 GPUaaS 상품 라인업 소개’를 주제로 오는 3월 20일(목) 오후 2시부터 3시까지 온라인 세..

* 본 글은 kt cloud 임직원들의 CES 2025 참관 보고서를 바탕으로 재구성한 내용입니다.  [ kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]   안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다. 🙋‍♂️"와, 미래가 정말 눈앞에 와있네요!" 지난 1월, 라스베이거스에서 열린 CES 2025 현장에서 첫 발을 내딛자마자 든 생각이에요. 특히 AI 기술이 우리 생활 곳곳에 깊숙이 스며든 모습을 보면서 정말 놀라웠답니다. 오늘은 kt cloud 참관단이 직접 보고 느낀 생생한 현장 이야기를 여러분과 함께 나누어볼까 해요.🛫 라스베이거스로의 여정라스베이거스의 1월은 늘 특별해요. 매년 전 세계의 기술 업계 종사자들이 모여드는 CES가 열리기 때문이죠. 올해도 어김없이 라스베이거스 컨벤션 센터(LV..

*본 글은 kt cloud의 보도자료를 재구성한 내용입니다.  [ kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]    안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다! 😎오늘은 저희 kt cloud가 Cloud Native 기술력 강화를 위해 진행하고 있는 흥미로운 여정을 여러분과 공유하고자 해요. 특히 글로벌 클라우드 전문 기업인 Rackspace Technology와의 협력을 통해 어떤 혁신을 준비하고 있는지 자세히 살펴보도록 할게요. 🤝 반갑습니다, 우리의 새로운 파트너 랙스페이스!kt cloud가 미국의 대표적인 클라우드 관리 서비스 기업인 랙스페이스(Rackspace)와 전략적 파트너십을 맺게 되었어요. 이번 협력은 단순한 기술 제휴를 넘어 글로벌 수준의 클라우드 네이티브 역량을 확보하기 위..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ]   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 서비스가 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. ..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우  님 ]  개요AI가 고도화되며 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 품질과 정확도는 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 그러나 LLM은 훈련 데이터에 포함된 정보만을 기반으로 작동하기 때문에, 최신 데이터나 특정 도메인에 특화된 정보 제공에는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위한 기술로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Vector DB가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 RAG의 원리와 Vector DB가 어떻게 AI 모델의 응답 정밀도를 높이는지, 그리고 이를 활용해 실제 애플리케이션을 개념적으로 구성하는 방법을 다룹니다.1. RAG와 Vector Database란 무엇인가?RAG를 설명하기에 앞서 Vector DB에 대해 이해하는 것..