AI 워크로드가 규모와 복잡성 면에서 점점 더 커짐에 따라, 특히 수만 개의 GPU를 사용하는 대규모 언어 모델 학습 실행과 같은 경우, 기존 데이터 센터 관리 도구는 심각하게 부족한 실정입니다. 안정적인 엔터프라이즈 애플리케이션에 맞춰 설계된 이러한 기존 시스템은 현대 AI 인프라의 변동성, 급증하는 트래픽, 그리고 고도로 상호 의존적인 특성을 처리할 민첩성이 부족합니다. 해결책은 무엇일까요? 바로 AI를 활용하여 관리하는 것입니다. […]
인공지능(AI)은 위협 탐지부터 사고 대응에 이르기까지 기업 사이버 보안을 빠르게 혁신하고 있습니다. 그러나 기업들이 AI를 보안 시스템에 통합하는 데 급급한 나머지, AI가 단순한 방어 수단이 아니라 잠재적인 무기가 될 수 있다는 중요한 사실을 간과하는 경우가 많습니다. 이러한 양면성을 고려하여 신중하게 평가해야 합니다. AI는 방어 능력을 강화하는 동시에 공격 가능성을 확장시키기도 합니다. […]
대규모 AI 인프라는 클라우드 기반 서비스부터 온프레미스 구축에 이르기까지 중요한 운영을 지원합니다. 그러나 단 한 번의 장애로 인해 기업은 분당 수천 달러의 매출 손실을 입게 되고 고객 신뢰도 손상될 수 있습니다. 고도로 분산된 AI 환경에서는 다운타임 위험이 증폭되므로 복원력 있는 관리가 필수적입니다. 다운타임 비용: 데이터 다운타임의 영향은 정량화할 수 있습니다. […]
AI 경쟁이 수조 개의 매개변수를 가진 더욱 거대한 모델에 집중되어 온 반면, DeepSeek R1은 스마트 캐싱 기술이라는 획기적인 기술로 업계를 뒤흔들었습니다. 디스크 캐싱을 최적화하여 API 비용을 90%까지 절감하고 대규모 AI 연산의 접근성을 크게 높였습니다. DeepSeek의 급속한 성장은 지능형 스토리지와 […]라는 업계의 주요 변화를 보여줍니다.
