[HaruIDC] “반응형 IT의 종말” 10년 후 클라우드 성능을 재정의하는 예측 엔지니어링
경고가 울릴 때까지 기다리는 방식은 이미 시대에 뒤처졌다. 예측 엔지니어링은 클라우드 시스템이 문제를 사전에 감지하고, 사용자 체감 이전에 자율적으로 수정 조치를 실행하는 구조다.
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경고가 울릴 때까지 기다리는 방식은 이미 시대에 뒤처졌다. 예측 엔지니어링은 클라우드 시스템이 문제를 사전에 감지하고, 사용자 체감 이전에 자율적으로 수정 조치를 실행하는 구조다.
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지난 몇 년간 엔터프라이즈 AI를 둘러싼 논의는 낙관론 일색이었다. 더 큰 모델, 더 많은 파일럿, 더 빠른 자동화. ‘올바른 AI 플랫폼을 선택하면 성과는 자연히 따라온다’는 전제가 지배적이었다.
[HaruIDC] “모델보다 아키텍처가 먼저” 실행 단계 AI가 드러내는 클라우드 설계의 허점 더 읽기"
반발은 예정된 수순이었다. 지난 1년간 실리콘밸리는 소프트웨어 개발이 ‘프롬프트 입력 후 즉시 배포’하는 작업으로 변모하기 직전이라고 외쳐왔다. 원하는 것을 설명하면 AI 코딩 에이전트가 알아서 만들어 준다는 것이다.
[HaruIDC] 코드는 AI가 짠다, 책임은 누가 지나 더 읽기"
액체 냉각의 ‘온도’를 올리는 실험이 본격화하고 있다. 초저온에 가깝게 차갑게 만든 물로 데이터센터를 식히는 대신, 뜨거운 물로도 슈퍼컴퓨터를 냉각하는 방식이 현실화되고 있다. 핵심은 액체 냉각에서 냉각수 냉각기를 빼는 것이다.
[HaruIDC] “온수로 냉각?” 데이터센터, 냉각기 없는 수랭 시대 열리나 더 읽기"
AI 도입률을 토큰 사용량으로 측정하려는 기업의 시도가 잇따라 벽에 부딪히고 있다. 아마존이 개발자 AI 활용 순위 시스템을 전격 폐기하면서, 사용량 중심 성과 측정 방식의 한계가 다시 수면 위로 떠올랐다.
[HaruIDC] AI 사용량 경쟁 유도하다 비용 폭탄 맞은 기업들…”AI 너무 써도 안 돼” 더 읽기"
코드를 짜야 하는가? 아니면 시스템을 설계해야 하는가? AI 에이전트가 모든 것을 바꿔놓았고, 어떻게 생각해야 할지조차 불분명하다.
[HaruIDC] AI가 코드를 짜는 시대, 소프트웨어 개발자는 무엇을 하는가 더 읽기"
마이크로소프트 스카우트(마이크로소프트 Scout)는 화요일 마이크로소프트 빌드 컨퍼런스에서 공개됐다. 오픈클로 에이전트 프레임워크를 기반으로 하며, 마이크로소프트가 ‘오토파일럿(Autopilot)’이라고 명명한 새로운 유형의 상시 가동형 에이전트다.
[HaruIDC] 마이크로소프트, 오픈클로 기반 자율 AI 에이전트 ‘스카우트’ 공개 더 읽기"
생성형 AI가 주류로 떠오른 순간부터, 이런 사태가 올 것이라는 건 모두가 알고 있었다. 이제는 일주일이 멀다 하고 AI로 인한 감원을 발표하는 기술 기업 소식이 들려온다.
[HaruIDC] 빅테크, AI 핑계로 직원 내보내기 바쁜데…ROI는 언제쯤 더 읽기"
메타가 AMD MI450 GPU와 6세대 에픽 프로세서의 첫 고객으로 나섰다. AMD의 데이터센터 로드맵이 한층 가속화될 것으로 기대된다.
[HaruIDC] AMD, 메타와 대규모 AI 칩 계약 체결…데이터센터 로드맵 가속화 더 읽기"
개발자 96%가 AI 코딩 에이전트의 출력을 신뢰하지 못하는 현실에서, MCP를 활용한 컨텍스트 엔지니어링이 환각 감소와 코드 정확도 향상의 실질적 해법으로 주목받고 있다.
[HaruIDC] 선언형 MCP, AI 코딩 에이전트의 컨텍스트 문제를 풀다 더 읽기"