LLM 도입이 실패하는 이유는 GPU가 부족해서가 아니다
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
클라우드 네이티브 도입 효과와 공공·AI 인프라 사례
클라우드 네이티브는 위치가 아니라 불변 이미지·선언적 배포·자동 오케스트레이션이라는 방식의 문제이며, 온프레미스에서도 구현할 수 있습니다.
Obsidian, AI 시대 데이터 주권과 지식 자산화 실무 전략
AI 기술의 발전은 조직의 지식 관리 방식에 근본적인 변화를 요구하고 있습니다.
동시접속자 데이터로 인프라 비용 최적화하는 법
대규모 IT 조직이나 서비스 기업에서 하드웨어 자원 계획은 항상 난제입니다.
AI Document 솔루션 비교 — 우리 회사에 맞는 문서 AI 선택 가이드
기업의 디지털 전환(DX) 과정에서 가장 큰 장애물 중 하나는 바로 방대한 양의 ‘문서’입니다.
ColPali란? 텍스트 변환 없이 문서를 직접 읽는 AI 검색 모델
Colpali는 특정 제품이나 서비스의 이름이 아닙니다.
Morphik이란? 엔터프라이즈 AI를 위한 멀티모달 임베딩 모델
LLM이 Enterprise AI의 아키텍처 중심으로 자리 잡으면서, 기존의 텍스트 중심 접근법으로는 해결할 수 없는 새로운 기술적 과제가 대두되었습니다.
OpenAI는 어떻게 7,500개 노드의 쿠버네티스 클러스터를 운영할까?
이 비디오는 2017년 4월 6일에 발표된 'Building the Infrastructure that Powers the Future of AI'라는 제목의 키노트 발표입니다.
