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[HaruIDC] “하드웨어가 아니라 모델을 고쳐라” AI 학습비용 낮추는 아키텍처 전략 12가지

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인공지능 파이프라인을 최적화하기 위해서는 표면적인 수준의 하드웨어 조정을 넘어 모델이 데이터를 처리하는 방식을 근본적으로 바꿔야 한다. 많은 경우 엔지니어는 학습 루프 내에 단발적인 효율성을 구현하지만 영구적인 비용 절감을 달성하려면 신경망 내에서 직접적인 아키텍처 변경이 필요하다.

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[HaruIDC] VDI 이후를 묻다…DaaS는 해답이 될 수 있을까?

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서비스형 데스크톱(Desktop as a Service, DaaS)은 최근 몇 년 사이 큰 폭의 발전과 개선을 이뤄내며, 가상 데스크톱 인프라(Virtual Desktop Infrastructure, VDI)는 물론 기존 PC 배포·관리 방식에 대한 한층 설득력 있는 대안으로 자리 잡고 있다. DaaS는 서비스 제공자가 가상 데스크톱을 클라우드에서 호스팅하고, 인터넷을 통해 사용자 단말로 전송하는 클라우드 기반 서비스다. 운영체제와 애플리케이션, 파일, 사용자 설정을 포함한 완전한 데스크톱 환경을 로컬 PC에서 실행하는 대신, 원격 클라우드 서버에서 제공하는 것이 특징이다.

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[HaruIDC] 디지털 주권부터 비용 절감까지, 오픈 AI 모델의 부상

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애널리스트들은 “오픈 가중치 모델”로도 불리는 대규모 언어 모델의 대안이 폐쇄형 모델에서는 불가능한 기업 내 AI 사용에 대한 투명성과 통제력을 의사결정권자에게 제공한다고 설명했다. 또한 IT 리더가 기업 내에서 AI의 경제성과 거버넌스를 통제하도록 돕는다.

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[HaruIDC] 하이퍼스케일러의 대규모 자본지출이 말하는 ‘AI 용량 전쟁’

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마이크로소프트, 구글, 그리고 최근 실적을 공개한 아마존이 2025년 4분기 실적을 발표하자 많은 사람이 이들 업체의 순이익에 주목했다. 하지만, 진짜 이야기는 하이퍼스케일러의 클라우드 매출과 자본지출 수치 뒤에 숨어 있다.

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