AI Agent 시대, GPU 관리와 활용 전략은 어떻게 달라져야 할까?
AI Agent 시대의 GPU 활용 전략은 단순히 더 많은 GPU를 확보하는 문제가 아닙니다. 사용량과 비용을 어떻게 측정하고, 서비스 품질을 어떻게 유지하며, 워크로드 특성에 따라 자원을 어떻게 배분할 것인지가 더 중요해지고 있습니다. 이러한 변화를 네 가지 관점에서 살펴보겠습니다.
AI Agent 도입, 왜 PoC에서 멈추는 경우가 많을까?
AI Agent는 왜 PoC에서 운영 단계로 쉽게 확장되지 못할까요? 이는 기술 자체의 가능성이 부족해서라기보다, PoC에서 확인한 기능을 실제 업무 환경에 안착시키기 위한 조건이 충분히 준비되지 않은 경우가 많기 때문입니다. 구체적으로 4가지로 나눠서 살펴보겠습니다.
AI Agent 시대, MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 4가지 이유
AI Agent 시대에 MLOps/LLMOps 플랫폼 치타가 필요한 이유는 무엇인지 4가지 관점에서 살펴보았습니다.
자체 AI 서비스(ML·LLM·AI Agent) 도입 시 반드시 고려해야 할 3가지
자체 AI 서비스, 즉 ML 모델 기반 서비스부터 LLM 기반 업무 지원 서비스, AI Agent 기반 자동화 서비스까지 도입할 때 반드시 고려해야 할 3가지 핵심 조건은 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다.