[HaruIDC] 엣지와 클라우드로 나눠 처리하는 AI 추론 파이프라인의 필요성
기업은 디바이스, 엣지 플랫폼, 중앙 클라우드로 AI 작업을 나눠야 지연 시간, 비용, 통제권을 대규모로 확보할 수 있다.
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기업은 디바이스, 엣지 플랫폼, 중앙 클라우드로 AI 작업을 나눠야 지연 시간, 비용, 통제권을 대규모로 확보할 수 있다.
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개발자는 경계해야 한다. 깃허브처럼 경쟁하는 에이전트가 함께 일할 수 있는 공간, 그리고 어떤 에이전트를 쓸지 현실적으로 바꿀 수 있는 방법이 필요하다.
[HaruIDC] 깃허브가 보여준 중립의 힘, AI 에이전트 시대에도 유효하다 더 읽기"
그리고 이보다 더 훌륭한 회사에는 이런 일이 일어날 수 없었을 겁니다.
[HaruIDC] AI로 날개 달 줄 알았던 구글, AI에 발목 잡혔다 더 읽기"
A customer backlash has prompted Meta to pause its claims on enterprise content.
[HaruIDC] Meta does a U-turn on controversial new AI terms for businesses 더 읽기"
AI 연산 수요가 폭발적으로 늘면서 데이터센터의 최대 병목이 연산 성능에서 전력 확보로 옮겨가고 있다. GPU 한 장이 쓰는 전력이 수천 와트에 이르고 서버랙 한 대가 600kW를 넘어서는 설계까지 등장하면서, 전력망에서 칩까지 전 구간의 전력 구조를 다시 설계해야 한다는 목소리가 커지고 있다.
[HaruIDC] “랙당 600kW 시대, 전력이 AI 인프라의 관건” 인피니언, 그리드에서 코어까지 반도체로 푼다 더 읽기"
영국 대형 은행의 대규모 트래픽을 앞두고 인프라를 교체한 스타트업이 연간 6,200시간의 엔지니어링 시간을 확보했다.
[HaruIDC] 6,200시간을 되찾아 준 데이터 인프라 조기 정비 더 읽기"
최신 연구에서 AI 집중 사용자의 근무 시간이 하루 최대 90분 늘어난 것으로 나타나, 생산성 향상을 확인한 앞선 결과와 엇갈렸다.
[HaruIDC] AI 도입과 직원 근무 시간, 엇갈리는 두 데이터 더 읽기"
애플이 로컬 추론 도입 사례를 잇달아 공개하면서 하드웨어와 서비스 양쪽에서 AI 수익화에 속도를 내고 있다.
[HaruIDC] 애플 4분기 실적…기업, 클라우드 대신 맥으로 로컬 AI 돌린다 더 읽기"
개인정보 처리방침은 모호하고 법적 기준도 정리되지 않아, 챗봇 대화의 비밀은 업체의 관행에만 의존하고 있다.
[HaruIDC] AI 챗봇에 털어놓은 비밀의 행방 더 읽기"
언어에 따라 토큰 사용량이 최대 17배까지 차이 나면서 비용은 늘고 컨텍스트는 줄어든다.
[HaruIDC] 같은 질문인데 요금은 몇 배…AI 모델의 언어별 비용 격차 더 읽기"