[HaruIDC] “문서 아닌 운영에 새겨야” AI 책임 체계를 확보하는 6가지 방법
기업이 AI를 프로덕션에 배포하면서 책임 공백이 드러나고 있으며, 전문가들은 거버넌스를 소프트웨어가 아닌 직원처럼 관리하는 체계로 접근할 것을 권고한다.
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IT뉴스
[HaruIDC] RAM 가격 폭등에 메타가 내놓은 해법, 구형 메모리 재활용
메타가 폐기 예정이던 DDR4 메모리를 신형 서버에 재사용하는 자체 CXL 전용 집적 회로를 개발해 AI 인프라 비용 절감에 나섰다.
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[HaruIDC] 메타, 코딩·에이전틱 강화한 ‘뮤즈 스파크’ 업데이트 예고
메타가 뮤즈 스파크 업데이트로 경쟁 AI 플랫폼과의 격차를 좁히며 기업 시장에서 오픈AI와 앤트로픽에 맞설 전략을 구체화하고 있다.
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[HaruIDC] CES 2026 : AI 컴퓨팅, 학습에서 추론으로 무게중심 이동
불과 얼마 전만 해도, 이를테면 지난해까지만 해도 기술 업계의 투자는 대형 인공지능 기업이 초대형 AI 모델을 학습시키는 데 수십억 달러를 쏟아붓는 데 집중돼 있었다.
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[HaruIDC] AI로 자르면 ROI가 오른다? 가트너 “그렇지 않다”
가트너는 최근 AI 에이전트와 지능형 자동화 도구를 이미 사용 중인 대형 기업의 글로벌 비즈니스 리더 350명을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 응답자의 80%가 AI 도입으로 인원이 감소했다고 밝혔으며, 최대 20%까지 줄었다는 사례도 있었다.
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[HaruIDC] “가장 똑똑한 모델”보다 “내 것인 모델” 미스트랄의 틈새 전략
오픈AI·앤트로픽의 범용 AI 경쟁 속에서 미스트랄이 기업 통제권과 특화 모델을 앞세워 독자적 포지셔닝을 구축하고 있다.
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[HaruIDC] 데이터센터인가 플랫폼인가, AI 팩토리를 둘러싼 정의 전쟁
지난주에 개최된 CES 2026에서는 ‘AI 팩토리(AI factory)’라는 용어가 여러 기조연설과 미디어 브리핑, 경영진 인터뷰에서 반복적으로 등장했다. 다만 이 개념은 사람마다 서로 다른 의미로 사용되고 있는 모습이다.
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[HaruIDC] AI 급변기 기술력 기준 재편…AI 시대 기업의 채용 신호 엇갈려
미국 직장에서 채용 동결·감원 기조가 이어지면서 기술 인력 채용 속도가 둔화했지만, 기업은 한 가지 이득을 얻었다. 직무 후보자 선별이 쉬워진 것이다.
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[HaruIDC] “하드웨어가 아니라 모델을 고쳐라” AI 학습비용 낮추는 아키텍처 전략 12가지
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?
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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