AI 프레임워크는 AI 알고리즘을 효율적으로 구현할 수 있는 간소화된 방법을 제공합니다. 이러한 프레임워크는 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 데 필요한 많은 복잡한 작업을 자동화하여 실시간 의사 결정을 가능하게 하는 신속한 추론 프로세스를 촉진합니다. 이 기능을 통해 기업은 전례 없는 속도와 정확성으로 시장 변화에 대응할 수 있습니다. 이 도움말에서는 AI 프레임워크의 정의, 작동 방식, 필요에 맞는 AI 프레임워크를 선택하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.
AI 프레임워크란 무엇인가요?
AI 프레임워크는 인공지능 알고리즘의 생성, 배포 및 관리를 지원하는 포괄적인 라이브러리 및 유틸리티 제품군으로 구성된 필수 도구입니다. 이러한 프레임워크는 미리 구성된 기능과 모듈을 제공하므로 개발자는 처음부터 새로 구축하는 대신 특정 작업에 맞게 AI 모델을 사용자 지정하는 데 더 집중할 수 있습니다.
AI 프레임워크의 작동 방식
추론 프로세스에서 AI 프레임워크는 모델, 입력 데이터, 하드웨어, 추론 엔진 등 몇 가지 주요 구성 요소를 서로 연결합니다:
- 이 프레임워크는 추론을 위해 학습된 모델을 준비하여 CPU(중앙 처리 장치), GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치), Graphcore의 IPU 등 특정 유형의 하드웨어에 최적화되도록 합니다. 이 최적화에는 하드웨어의 기능에 맞게 모델의 계산 요구 사항을 조정하여 추론 작업 중 효율적인 처리와 지연 시간 단축을 보장하는 작업이 포함됩니다.
- 데이터를 분석하기 전에 프레임워크는 모델과의 호환성을 보장하기 위해 데이터의 형식을 지정합니다. 여기에는 일관성을 보장하기 위해 데이터 값의 범위를 표준 척도로 조정하는 척도 정규화, 텍스트 데이터를 모델이 처리할 수 있는 숫자 형식으로 변환하는 범주형 데이터 인코딩, 모델의 예상 입력 형식에 맞게 데이터 모양을 조정하는 입력 배열 재구성 등이 포함될 수 있습니다. 이렇게 하면 모델 예측의 정확성과 효율성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 프레임워크는 추론 엔진을 사용하여 사전 처리된 입력을 모델을 통해 전달합니다. 자세한 내용은 Gcore의 AI 추론 및 작동 방식에 대한 종합 가이드를 참조하세요.
- 마지막으로 프레임워크는 원시 출력을 해석하여 이해하기 쉽고 실행 가능한 형식으로 변환합니다. 여기에는 이미지 인식이나 텍스트 분석과 같은 작업에서 다양한 결과의 가능성을 정량화하는 로짓(모델의 원시 출력 점수)을 확률로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또한 예측을 기반으로 특정 작업이 트리거되는 조건을 결정하기 위해 특정 한도를 설정하는 임계값을 적용할 수도 있습니다.
추론 요구 사항에 적합한 AI 프레임워크를 선택하는 방법
조직에서 추론에 사용하는 AI 프레임워크는 AI 이니셔티브의 효율성과 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 궁극적으로 선택하는 프레임워크가 조직의 기술적 요구사항과 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하려면 특정 산업 및 조직의 요구사항에 따라 성능, 유연성, 도입 용이성, 통합 기능, 비용 및 지원 등 여러 요소를 고려하세요.
성능
AI 프레임워크에서 성능은 주로 프레임워크가 데이터를 얼마나 효과적으로 관리하고 작업을 실행할 수 있는지를 의미하며, 이는 학습 및 추론 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 고성능 AI 프레임워크는 지연 시간을 최소화하며, 이는 변화하는 도로 상황에 대한 신속한 대응이 생사를 가를 수 있는 자동차 AI와 같이 시간에 민감한 애플리케이션에 필수적인 요소입니다.
하지만 조직마다 성능 요구 사항이 다르고 고성능 기능으로 인해 다른 기능이 저하되는 경우도 있습니다. 예를 들어 속도와 효율성을 우선시하는 프레임워크는 유연성이 떨어지거나 사용하기 어려울 수 있습니다. 또한 고성능 프레임워크에는 고급 GPU와 광범위한 메모리 할당이 필요할 수 있으므로 운영 비용이 증가할 수 있습니다. 따라서 성능과 리소스 소비 사이의 상충 관계를 고려해야 합니다. TensorFlow와 같은 고성능 프레임워크는 속도와 효율성이 뛰어나지만 리소스 요구량이 모든 예산이나 인프라 기능에 적합하지 않을 수 있습니다. 반대로 파이토치처럼 가벼운 프레임워크는 원시 속도는 느리지만 유연성이 뛰어나고 리소스 요구량이 적을 수 있습니다.
유연성
AI 프레임워크의 유연성이란 다양한 유형의 알고리즘을 테스트하고 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 적응하며 다른 기술과 원활하게 통합할 수 있는 기능을 의미합니다. 따라서 프레임워크가 조직에서 구현하고자 하는 다양한 AI 방법론을 지원하는지 고려하세요. 어떤 유형의 AI 애플리케이션을 개발할 계획인가요? 고려 중인 프레임워크가 조직의 변화하는 요구 사항에 따라 성장할 수 있나요?
소매업에서 AI 프레임워크는 셀프 체크아웃과 머천다이징을 통합하는 스마트 식료품 시스템과 같은 고급 애플리케이션을 용이하게 합니다. 이러한 시스템은 이미지 인식을 활용하여 다양한 제품과 그 포장을 정확하게 식별하기 때문에 광범위한 재구성 없이 다양한 제품 유형에 빠르게 적응할 수 있는 프레임워크가 필요합니다.
리테일 환경은 대량의 소비자 데이터를 실시간으로 처리, 분석, 추론할 수 있는 AI 프레임워크의 이점도 누릴 수 있습니다. 이 기능은 고객 행동을 분석하여 개인화된 콘텐츠, 예측 및 추천을 생성하고 자연어 처리와 통합된 고객 서비스 봇을 사용하여 고객 경험을 향상하고 운영 효율성을 개선하는 애플리케이션을 지원합니다.
채택의 용이성
AI 프레임워크 도입의 용이성은 AI 모델 구축을 위한 프레임워크의 구현과 사용이 얼마나 간단한지를 나타냅니다. 채택하기 쉬운 프레임워크는 귀중한 개발 시간과 리소스를 절약할 수 있어 AI 전문 지식이 부족한 스타트업이나 팀에게 매력적입니다. 특정 AI 프레임워크의 채택 용이성을 평가하려면 해당 프레임워크에 포괄적인 문서와 개발자 도구가 있는지 확인하세요. 추론에 AI 프레임워크를 사용하는 방법을 얼마나 쉽게 배울 수 있나요?
방대한 리소스로 유명한 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크는 AI가 새로운 학습 예제를 생성하는 데 사용되는 제너레이티브 AI, 챗봇, 가상 비서, 데이터 증강 등의 AI 애플리케이션을 구현하는 데 이상적입니다. 채택하기 쉬운 프레임워크 내에서 AI 도구를 사용하는 소프트웨어 엔지니어는 많은 시간을 절약하고 강력하고 효율적인 코드를 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 반대로 Caffe와 같은 프레임워크는 강력하지만 덜 광범위한 문서와 가파른 학습 곡선으로 인해 도입에 어려움을 겪을 수 있습니다.
통합 기능
통합 기능은 회사의 기존 데이터베이스, 소프트웨어 시스템 및 클라우드 서비스와 원활하게 연결할 수 있는 AI 프레임워크의 기능을 의미합니다. 이를 통해 AI 애플리케이션이 중단 없이 기존 시스템의 기능을 향상하고 확장하여 선택한 제공업체의 기술 에코시스템에 맞게 조정할 수 있습니다.
게임에서는 콘텐츠 및 맵 생성, AI 봇 커스터마이징 및 대화, 실시간 플레이어 분석에 AI 추론이 사용됩니다. 이러한 각 영역에서 AI 프레임워크는 기존 게임 소프트웨어 및 데이터베이스와 원활하게 통합되어야 합니다. 콘텐츠와 맵 생성을 위해 AI는 게임의 디자인 소프트웨어와 함께 작동해야 합니다. AI 봇을 사용자 지정하려면 봇의 프로그래밍과 연결해야 합니다. 그리고 플레이어 분석을 위해서는 게임 데이터베이스의 데이터에 액세스하여 분석해야 합니다. 게임에 적합한 프레임워크의 대표적인 예로는 Unity 머신러닝 에이전트(ML-Agents), 텐서플로, Apache MXNet이 있습니다. 잘 통합된 AI 프레임워크는 이러한 프로세스를 간소화하여 모든 것이 원활하게 실행되도록 합니다.
비용
비용은 선택 과정에서 성패를 가르는 요소가 될 수 있습니다. 프레임워크가 예산 및 재무 목표에 부합하는 비용 구조를 제공하는지 평가합니다. 추가 하드웨어의 필요성을 최소화하거나 자동화를 통해 데이터 과학자의 업무량을 줄이는 등 프레임워크가 다른 영역에서 비용을 절감할 수 있는지 여부도 고려할 필요가 있습니다. 여기에서는 이미 AWS에 투자한 조직에게 Amazon SageMaker Neo는 탁월한 선택입니다. 그렇지 않은 경우에는 오픈 소스인 KServe와 TensorFlow가 좋은 옵션입니다.
제조 기업은 생산 파이프라인에서 실시간 결함 감지를 위해 AI를 사용하는 경우가 많습니다. 이를 위해서는 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 생산 병목 현상을 방지하기 위한 신속한 대응 피드백을 제공할 수 있는 강력한 AI 인프라가 필요합니다.
그러나 이러한 시스템을 구현하는 데는 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 필요한 하드웨어와 소프트웨어를 구입하고, 시스템을 설정하고, 직원에게 사용법을 교육하는 데 드는 비용이 있습니다. 시간이 지남에 따라 회사가 성장함에 따라 시스템을 확장하고, 시스템이 계속 효율적으로 운영되도록 유지 관리하며, 새로운 AI 개발을 활용하기 위해 시스템을 업그레이드하는 것과 관련된 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 제조 기업은 효율성 향상과 생산 중단 시간 감소를 통한 장기적인 비용 절감 효과가 AI 인프라의 초기 및 지속적인 비용보다 더 큰지 신중하게 고려해야 합니다. 목표는 회사의 예산과 재무 목표에 맞는 균형을 찾는 것입니다.
지원
프레임워크 공급업체가 제공하는 지원 수준은 사용자의 경험과 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 좋은 지원에는 선택한 공급업체의 적시 기술 지원, 정기 업데이트 및 보안 패치가 포함됩니다. 시스템을 최신 상태로 유지하고 잠재적인 위협으로부터 보호하고 싶을 것입니다. 또한 문제가 발생하면 신속한 지원팀이 문제 해결에 도움을 줄 수 있다는 사실을 알고 싶을 것입니다.
숙박 업계에서 AI 프레임워크는 개인화된 목적지 및 숙소 추천, 스마트 재고 관리, 효율성 개선과 같은 서비스를 구현하는 데 핵심적인 역할을 하며, 이는 고품질 서비스를 제공하고 원활한 운영을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 프레임워크 내에서 문제가 발생하면 추천 엔진이나 재고 관리 시스템의 기능이 중단되어 고객 불만이나 운영 비효율로 이어질 수 있습니다. 그렇기 때문에 숙박업 비즈니스는 AI 프레임워크 공급업체가 제공하는 지원을 고려해야 합니다. 안정적이고 신속한 대응이 가능한 지원팀이 문제를 신속하게 해결하여 다운타임을 최소화하고 고객이 기대하는 우수한 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.
엣지에서의 Gcore 추론이 AI 프레임워크를 지원하는 방법
엣지에서의 Gcore Inference는 TensorFlow, Keras, PyTorch, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스와 같은 AI 프레임워크를 지원하도록 특별히 설계되어 다양한 산업 분야에 배포가 용이하고 효율적인 추론 프로세스를 보장합니다:
- 성능: 엣지에서의 Gcore Inference는 최신 A100 및 H100 SXM GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 리소스를 활용합니다. 이 설정은 CDN과 엣지 추론 기술의 조합을 통해 평균 지연 시간이 30ms에 불과하여 160개 이상의 위치에 있는 Gcore의 글로벌 네트워크에서 빠르고 효율적으로 추론할 수 있습니다.
- 유연성: Gcore는 다양한 AI 프레임워크를 지원하여 다양한 AI 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 여기에는 Graphcore IPU 및 NVIDIA GPU에 대한 전문 지원이 포함되어 있어 조직이 컴퓨팅 요구 사항에 따라 가장 적합한 프레임워크와 하드웨어를 선택할 수 있습니다.
- 채택의 용이성: 테라폼 프로바이더 및 REST API와 같은 도구를 통해 Gcore는 AI 프레임워크를 기존 시스템에 통합 및 관리할 수 있도록 간소화합니다. 이러한 기능을 통해 기업은 대규모 시스템 점검 없이도 AI 솔루션을 쉽게 도입하고 확장할 수 있습니다.
- 통합 기능: Gcore의 인프라는 광범위한 AI 모델 및 프레임워크와 원활하게 통합되도록 설계되어 조직이 Gcore 솔루션을 기존 기술 스택에 쉽게 포함할 수 있도록 지원합니다.
- 비용: Gcore의 유연한 가격 구조는 조직이 예산과 확장 요구 사항에 맞는 모델을 선택할 수 있도록 도와줍니다.
- 지원: Gcore의 지원 노력에는 기술 지원은 물론 사용자가 AI 프레임워크의 유용성을 극대화할 수 있도록 광범위한 리소스 및 문서가 포함됩니다. 이를 통해 사용자는 AI 구현의 문제를 해결하고 최적화하며 발전시키는 데 필요한 도움을 받을 수 있습니다.
텐서플로우와 Keras, 파이토치, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스에 대한 Gcore 지원
엣지에서의 추론 서비스 제공업체인 Gcore는 추론을 위해 선도적인 AI 프레임워크와 통합됩니다. 프로젝트의 요구 사항에 가장 적합한 AI 추론 프레임워크를 선택하는 데 도움이 되도록, Gcore Inference at the Edge 지원과 함께 사용할 수 있는 텐서플로우, Keras, 파이토치, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스가 제공하는 기능을 자세히 비교해 보았습니다.
| 매개변수 | 텐서플로 | Keras | PyTorch | 패들패들 | ONNX | 포옹하는 얼굴 |
| 개발자 | Google 브레인 팀 | 프랑수아 콜레(Google) | Facebook의 AI 연구소 | Baidu | Facebook 및 Microsoft | 허깅 페이스 Inc. |
| 출시 연도 | 2015 | 2015 | 2016 | 2016 | 2017 | 2016 |
| 기본 언어 | Python, C++ | Python | Python, C++ | Python, C++ | Python, C++ | Python |
| 디자인 철학 | 대규모 머신 러닝, 고성능, 유연성 | 사용자 친화성, 모듈화 및 구성 가능성 | 연구 개발을 위한 유연성과 유동성 | 산업 수준의 대규모 애플리케이션, 사용 편의성 | 상호 운용성; 공유 최적화 | AI 대중화; NLP |
| 핵심 기능 | 고성능 컴퓨팅, 대규모 ML에 대한 강력한 지원 | 모듈식, 딥러닝 모델 생성에 쉽게 이해하고 사용할 수 있습니다. | 동적 계산 그래프, Python에 대한 기본 지원 | 간편한 사용, 대규모 애플리케이션 지원 | AI 모델을 위한 표준 형식, 다양한 플랫폼 지원 | 최첨단 NLP 모델, 대규모 모델 학습 |
| 커뮤니티 지원 | 매우 큰 | 대형 | 대형 | 성장 | 성장 | 성장 |
| 문서 | 우수 | 우수 | Good | Good | Good | Good |
| 사용 사례 | 연구, 생산 | 프로토타이핑, 연구 | 연구, 생산 | 산업 수준의 애플리케이션 | 모델 공유, 제작 | NLP 연구, 생산 |
| 모델 배포 | TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, TensorFlow.js | Keras.js, TensorFlow.js | TorchServe, ONNX | 패들 서빙, 패들 라이트, 패들.js | ONNX 런타임 | 트랜스포머 라이브러리 |
| 사전 학습된 모델 | 사용 가능 | 사용 가능 | 사용 가능 | 사용 가능 | 사용 가능 | 사용 가능 |
| 확장성 | 우수 | Good | 우수 | 우수 | Good | Good |
| 하드웨어 지원 | CPU, GPU, TPU | CPU, GPU(텐서플로우 또는 테아노를 통한) | CPU, GPU | CPU, GPU, FPGA, NPU | CPU, GPU(ONNX 런타임을 통한) | CPU, GPU |
| 성능 | 높음 | 보통 | 높음 | 높음 | 보통에서 높음(런타임 환경에 따라 다름) | 높음 |
| 학습의 용이성 | 보통 | 높음 | 높음 | 높음 | 보통 | 보통 |
결론
2020년 이후 기업들은 410만 건( )이 넘는 AI 관련 특허를 확보하며 AI 애플리케이션 최적화의 중요성을 강조하고 있습니다. 성능 향상과 지연 시간 단축의 필요성에 따라 기업들은 추론 효율성을 극대화하고 조직의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 가장 적합한 AI 프레임워크를 적극적으로 모색하고 있습니다. 비즈니스의 특정 요구 사항과 향후 성장 계획을 고려하면서 다양한 AI 프레임워크의 기능과 이점을 이해하면 AI 기능을 최적화하고 장기적인 목표를 지원하는 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
지연 시간을 최소화하고 성능을 극대화하여 AI 추론 프레임워크를 지원하고자 한다면 엣지에서의 Gcore Inference를 고려해 보세요. 이 솔루션은 우수한 모델 성능을 위한 최신 NVIDIA L40S GPU, 응답 시간을 최소화하는 저지연 글로벌 네트워크, 필요에 따라 조정 가능한 확장 가능한 클라우드 스토리지를 제공합니다. 또한 Gcore는 ML 엔드포인트에 대한 DDoS 보호와 함께 GDPR, PCI DSS, ISO/IEC 27001 준수를 통해 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다.
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전 세계 주식 시장은 중국의 최신 AI 발전으로 인해 흔들렸습니다: 바로 딥시크입니다. 이 신생 AI 회사는 성능과 접근성 면에서 OpenAI 및 Google과 같은 업계 리더에 필적하는 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)인 DeepSeek-R1을 출시했습니다. OpenAI와 같은 경쟁사가 수십억 달러를 투자한 것에 비해 훨씬 적은 560만 달러를 투자해단 두 달 만에 개발한 DeepSeek-R1의 출시는 업계를 놀라게 했으며, 기업이 AI를 도입하는 방식에 대한 의문을 불러일으켰습니다.AI를 활용하는 많은 기업에게 딥시크의 부상은 주목과 전략적 평가가 필요한 변화의 신호입니다. 이 글에서는 딥시크의 등장 배경과 독특한 가치 제안, 그리고 산업 전반에 걸친 비즈니스에 미치는 영향에 대해 살펴봅니다.딥시크가 AI 산업의 혁신인 이유는 무엇일가요?딥시크의 접근 방식은 AI 개발의 근본적인 변화를 의미합니다. 대부분의 인기 있는 AI 모델은 비싸고 복잡한 엔비디아 칩을 사용하는 반면, 딥시크는 더 적은 수의 덜 정교한 칩을 사용해 딥시크-R1 모델을 학습시켜 훨씬 적은 비용으로 비슷한 성능을 제공합니다.딥시크의 차별화 포인트는 다음과 같습니다:오픈소스 접근성: DeepSeek-R1의 오픈 소스 특성은 특히 스타트업과 중소기업(SME)의 판도를 바꿀 수 있는 요소입니다. 유연하고 사용자 지정 가능한 모델을 제공하는 DeepSeek는 AI 도입을 모색하는 기업의 진입 장벽을 낮춰줍니다.성능과 확장성: DeepSeek-R1은 시중에서 가장 진보된 LLM의 기능에 필적하는 제품입니다. 확장성을 통해 기업은 성능 저하 없이 고객 서비스 챗봇부터 동적 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 배포할 수 있습니다.전략적 현지화: 중국 시장에 초점을 맞추고 글로벌 입지를 넓혀가고 있으며 다른 AI 제공업체가 간과하는 현지화된 요구 사항을 충족합니다. 이러한 지역적 초점은 다양한 시장에서 활동하는 비즈니스에 대한 매력을 높여줍니다.비즈니스 시사점딥시크의 부상은 단순한 기술 혁신의 이야기를 넘어 비즈니스의 AI 사용 방식을 바꾸고 있습니다. 오픈 소스 솔루션에 집중하고 현지의 요구 사항에 적응하는 것은 새로운 기대치를 설정하고 기업이 AI 통합에 대해 다른 방식으로 생각하도록 장려합니다. 이러한 변화는 다양한 산업 분야의 비즈니스에 흥미로운 기회와 도전을 동시에 가져다줍니다.비즈니스 기회비용 효율적인 AI 통합: DeepSeek-R1의 오픈 소스 특성 덕분에 AI 도입을 모색하는 기업의 진입 장벽을 크게 낮출 수 있습니다. 이러한 AI의 민주화는 경쟁의 장을 넓히고 혁신을 촉진시키는 역할을 합니다.향상된 커스터마이징: 많은 LLM이 커스터마이징을 허용하지만, DeepSeek-R1의 오픈 소스 프레임워크는 탁월한 유연성을 제공합니다. 비즈니스는 산업별 언어 처리 또는 규정 준수 요구 사항과 같은 특정 요구 사항을 충족하기 위해 모델을 완전히 수정할 수 있습니다. 이러한 수준의 적응성과 DeepSeek의 경제성이 결합되어 비용 효율적인 맞춤형 AI 솔루션을 찾는 스타트업과 중소기업에게 탁월한 선택이 될 것입니다.경쟁 우위: 딥시크 기술의 얼리 어답터는 동적 고객 상호작용을 위한 실시간 자연어 처리(NLP), 글로벌 도달을 위한 향상된 다국어 기능, 사용자별 데이터를 기반으로 출력을 미세 조정하는 적응형 학습 알고리즘과 같은 고급 기능을 활용하여 전략적 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 도구는 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상하며 운영 확장성을 간소화합니다.도전 과제파편화된 시장 탐색 딥시크의 부상은 이미 경쟁이 치열한 AI 환경에 복잡성을 더합니다. 기업은 옵션을 신중하게 평가하여 필요에 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다.데이터 개인정보 보호 고려 사항: 오픈 소스 모델은 투명성을 제공하지만, 특히 규제가 엄격한 지역에서는 기업이 데이터 보안 및 규정 준수 요구 사항을 숙지해야 합니다.통합을 위한 노력: 새로운 AI 모델을 채택하려면 기존 워크플로와 인프라를 재구성해야 하는 경우가 많으며, 이는 리소스 집약적일 수 있습니다.AI 업계는 어떻게 대응할까요?딥시크의 시장 진출은 AI 업계의 기존 업체들이 이 새로운 경쟁자에 어떻게 적응할 것인가라는 중요한 질문을 촉발시켰습니다. OpenAI, Microsoft, Google과 같은 전통적인 업계 리더들은 지배력을 유지하기 위해 자체 혁신을 가속화할 것입니다. 이는 고급 AI 모델을 더 빠르게 배포하거나, 독점 기술에 대한 투자를 늘리거나, 경쟁력을 유지하기 위해 오픈 소스 전략을 채택하는 것을 의미할 수 있습니다.한편, 오픈소스 모델의 인기가 높아지면서 대형 업체들은 비용을 낮추거나 기업의 접근성을 개선해야 한다는 압박을 받을 수도 있습니다. 스타트업 및 지역 AI 개발자와의 협업은 기업들이 제품을 다양화하고 현재 딥시크가 장악하고 있는 현지화된 시장을 공략하기 위해 집중할 수 있는 분야이기도 합니다.AI에 의존하는 기업에게 변화의 속도는 민첩성을 유지하고 새로운 기회를 모색하는 것이 타협할 수 없는 과제임을 의미합니다. 투명성, 경제성, 지역적 적응에 대한 강조는 기업이 AI 솔루션에서 찾는 것을 재정의할 수 있으며, 이는 업계의 혁신과 성장을 위한 흥미로운 시기가 될 것입니다.혁신적인 AI 솔루션 추진딥시크의 영향력은 AI 산업이 여전히 역동적이고 예측하기 어렵다는 사실을 일깨워줍니다. 기업은 DeepSeek-R1과 같은 혁신적인 솔루션을 활용하여 새로운 가능성을 열고 점점 더 AI가 주도하는 세상에서 성공할 수 있습니다.기업은 AI 환경이 진화함에 따라 이러한 역동적인 환경을 헤쳐나갈 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너가 필요합니다. Gcore는 귀사의 비즈니스가 경쟁력을 유지하고 더욱 발전할 수 있도록 혁신적인 AI 솔루션을 제공합니다. 확장 가능한 플랫폼의 AI 인프라와 원활한 배포 옵션을 통해 AI의 힘을 효과적이고 효율적으로 활용할 수 있습니다.딥서치 기능의 잠재력을 최대한 활용해 보세요. Gcore의 에브리웨어 인퍼런스로 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 AI를 원활하게 배포할 수 있습니다. 에브리웨어 인퍼런스 알아보기
트럼프가 뒤집은 바이든의 AI 안전 행정 명령이 기업에 미칠 영향 | Gcore
2025년 1월 21일, 도널드 트럼프는 인공지능 개발 및 사용을 규제하기 위해 고안된 정책인 바이든의 2023 AI 안전 행정명령을 폐지하는 등 여러 행정명령을 발표하며 대통령직 복귀를 알렸습니다(). 이번 폐지는 미국의 AI 정책이 규제보다 혁신을 우선시하는 방향으로 크게 바뀌고 있음을 의미합니다.많은 기대를 모았던 이 움직임은 이미 미국에서 AI의 미래에 어떤 의미가 있는지에 대한 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 어떤 사람들에게는 빠른 혁신의 기회가 될 수도 있습니다. 다른 사람들에게는 규제 완화의 윤리적 함의에 대한 우려를 불러일으킵니다.폐지 조치와 함께 트럼프는 AI 및 관련 기술의 발전을 가속화하기 위해 스타게이트라는 이름의 5,000억 달러() 규모의 AI 투자 이니셔티브도 발표했습니다. 이러한 조치들은 미국을 AI 리더로 자리매김하기 위한 행정부의 노력을 강조합니다.이 글에서는 바이든의 행정명령이 달성하고자 했던 목표, 트럼프가 이를 폐기한 이유, 그리고 이것이 미국과 전 세계 비즈니스에 미치는 영향에 대해 설명합니다. 또한 기업이 이러한 AI 규제 변화에 앞서 나갈 수 있는 방법에 대해서도 설명드리겠습니다. 바이든의 AI 안전 행정명령은 무엇에 관한 것이었나요?2023년에 도입된 바이든의 AI 안전 행정명령은 AI 기술의 개발과 배포를 위한 포괄적인 안전장치를 마련하는 것을 목표로 합니다. 주요 조항은 다음과 같습니다:안전 테스트 의무화: AI 개발자는 국가 안보, 의료 또는 금융에 사용되는 도구와 같이 잠재적으로 사회에 영향을 미칠 수 있는 제품을 출시하기 전에 안전 테스트 결과를 연방 당국에 제출해야 합니다.표준화된 테스트 프레임워크: 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 AI 시스템에 대한 일관된 안전 테스트 프로토콜을 만드는 임무를 맡았습니다.위험 완화: 연방 기관은 사이버 보안 취약성, 알고리즘 편향성, 잠재적 오용 가능성 등 AI 관련 위험을 평가하도록 지시받았습니다.이 행정 명령은 빠르게 발전하고 확산되는 AI 기술의 위험에 대처해야 할 필요성이 커지고 있음을 반영한 것입니다. 투명성과 책임성을 개선하기 위한 것이었지만, 개발 속도가 느려질 위험이 있었습니다.트럼프가 AI 안전 행정 명령을 폐기한 이유는 무엇인가요?트럼프 행정부는 혁신에 대한 관료적 장애물을 제거하기 위해 필요한 조치라고 폐지의 명분을 내세웠습니다. 관리들은 바이든의 규제가 특히 소규모 기업의 창의성을 억압하고 AI 제품 개발을 지연시켜 미국의 AI 강국으로서의 위상을 위험에 빠뜨렸다고 주장했습니다.트럼프의 접근 방식은 기업들이 연방 정부의 감독 없이 자유롭게 AI를 실험할 수 있는 보다 경쟁적인 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다. 이는 산업 전반의 규제를 줄이겠다는 그의 광범위한 비전과도 일치합니다.그러나 비평가들은 규제 완화로 인해 AI 편향성, 비윤리적 애플리케이션, 사이버 보안 위험과 같은 문제가 악화될 수 있다고 경고합니다. 트럼프 행정부는 기업이 고객과의 신뢰를 구축하기 위해 노력하는 만큼 시장 자체가 책임감 있는 관행을 장려할 것이라고 주장합니다.이는 비즈니스에 어떤 의미가 있을까요?이 규정의 폐지는 미국에만 해당되는 것이지만, 이 정책 변경은 전 세계적으로 영향을 미칠 것입니다. 영향은 비즈니스가 미국에서 운영되는지 여부에 따라 달라질 수 있습니다.미국 기업의 경우연방 지침이 제거됨에 따라 보다 유연하지만 잠재적으로 불안정한 운영 환경이 조성됩니다.더 빠른 혁신 주기: 규정 준수 비용으로 인해 어려움을 겪었던 스타트업과 중소기업이 이제 더 쉽게 시장에 진입하고 빠르게 혁신할 수 있습니다.시장 경쟁이 치열해집니다: 이와 관련하여 규제 완화는 기업들이 더 자유로운 환경을 활용하기 위해 경쟁하면서 더욱 경쟁적인 환경을 조성할 수 있습니다.자율 규제가 중요해집니다: 연방 정부의 감독이 약해지면서 기업은 윤리적 AI 관행에 대한 책임을 져야 합니다. 특히 소비자와 파트너가 투명성을 요구함에 따라 자율 규제에 실패하는 기업은 평판이 손상될 위험이 있습니다.이 폐지는 주별 규정에 영향을 미치지 않으므로 캘리포니아 같은 주에서는 여전히 회사가 AI 관련 법률을 준수해야 할 법적 의무가 있을 수 있습니다. 이러한 규제에 대한 자세한 내용은 북미의 AI 규제에 관한 블로그 글에서 확인할 수 있습니다.미국 외 국가의 비즈니스의 경우AI는 전 세계적으로 연결된 산업이기 때문에 폐지 조치는 미국 국경을 넘어서는 영향을 미칩니다. 미국에서 비즈니스를 운영하지 않더라도 정책 변화의 파급 효과에 대해 알아두는 것이 좋습니다.미국 기업의 경쟁 압력: 규제 제약이 줄어든 미국 기업들은 더 공격적으로 혁신할 수 있으며, 이는 AI법에 따라 운영되는 EU 기반 기업 등 더 엄격한 규제 환경에서 운영되는 미국 외 경쟁사들에게 도전이 될 수 있습니다.규제 차이 탐색하기: 미국 파트너 또는 고객과 협력하는 해외 비즈니스는 미국에 기반을 두고 있지 않더라도 다양한 윤리 및 규정 준수 기대치에 직면할 수 있습니다. Gcore와 같은 글로벌 AI 제공업체와 협력하면 규제 변화에 더 쉽게 대응할 수 있으며, 이러한 혜택과 규정 준수를 고객에게 전달할 수 있습니다.민첩하게 AI 정책 변화에 적응AI 비즈니스는 이러한 변화에 따라 민첩성과 적응력을 유지해야 합니다. 규제 환경은 하루 아침에 변화되어 기회와 도전 과제를 모두를 만들어낼 수 있습니다. 성공의 열쇠는 혁신과 윤리적 책임의 균형을 맞추는 데 있습니다. 규제를 제거하면 특히 소규모 업체들 사이에서 빠른 혁신을 촉진할 수 있습니다. 그러나 이 또한 기업에게 자율 규제와 신뢰 유지에 대한 더 큰 책임을 부여합니다.미국에서 AI를 배포하든, 글로벌 AI 운영을 간소화하든 Gcore의 엔드-투-엔드 AI 솔루션이 도움이 될 수 있습니다. 맞춤형 상담을 통해 Gcore Edge AI가 귀사의 AI 혁신 여정을 어떻게 지원할 수 있는지 알아보세요.Gen AI 상담 신청하기
지코어의 AI 혁신: 에브리웨어 인퍼런스
기존 인퍼런스 앳더 엣지로 알려진 차세대 AI 추론 솔루션 에브리웨어 인퍼런스의 획기적인 개선 사항을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 업데이트는 오늘날 기업들이 직면한 문제를 해결하기 위해 설계되었으며, 증가하는 추론 수요, 운영 복잡성, 규정 준수 요구 사항과 같은 장애물을 극복할 수 있는 도구를 제공합니다. 에브리웨어 인퍼런스를 통해 온프레미스, 지코어 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 구성 등 원하는 모든 환경에 걸쳐 AI 추론을 원활하게 배포할 수 있습니다. AI가 발전함에 따라 변화하는 고객의 요구에 부응하기 위해, 에브리웨어 인퍼런스는 유연하고 효율적이며 최적화된 추론 관리를 가능하게 합니다. 이 발표는 지코어의 AI 활용 가능성을 더욱 확장시키는 중요한 소식이며, 앞으로도 저지연, 확장성, 규정 준수를 위한 지코어의 확고한 약속합니다.지코어 에브리웨어 인퍼런스가 AI 워크로드를 혁신하는 방법에브리웨어 인퍼런스는 기업이 AI 워크로드를 보다 유연하게 제어할 수 있도록 설계되었습니다. 최신 개선 사항에 대한 자세히 알아보세요.스마트 라우팅으로 더 빠르고 원활한 성능 제공이제 워크로드가 가장 가까운 가용 컴퓨팅 리소스로 자동 연결되어, 시간에 민감한 애플리케이션에도 저지연 고성능을 제공합니다. 즉, 실시간 사기 탐지 시스템과 같이 정확성과 속도가 중요한 비즈니스 애플리케이션이 가장 필요한 순간에 정확성을 유지하면서 더 빠른 응답을 제공할 수 있습니다.리소스 효율성을 위한 멀티테넌시새로운 멀티테넌시 기능을 통해 기업은 공유 인프라에서 여러 AI 워크로드를 동시에 실행할 수 있습니다. 이는 특히 동적 네트워크 최적화에 의존하는 통신과 같은 산업에서 리소스 활용도를 극대화하고 운영 비용을 절감합니다.환경에 따른 유연한 배포배포 유연성은 기업이 변화하는 수요에 신속히 적응하고 기존 인프라와 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 온프레미스, 지코어 클라우드, 퍼블릭 클라우드 또는 하이브리드 구성 등 어디서나 추론 워크로드를 필요한 곳에서 에브리웨어 인퍼런스를 쉽게 배포할 수 있습니다.글로벌 네트워크로 구현되는 초저지연지코어의 180개 이상의 글로벌 PoP를 통해, 기업은 최종 사용자와 가장 가까운 곳에서 워크로드를 처리함으로써 초저지연성을 보장할 수 있습니다. 광범위한 인프라를 통해 전 세계에 걸쳐 실시간 처리, 즉각적인 배포, 원활한 성능을 전 세계적으로 지원합니다.수요 급증에 대응하는 동적 확장리소스를 필요에 따라 더욱 빠르고 정확하게 확장하여 급증하는 사용량을 처리할 수 있습니다. 소매업과 같이 트래픽이 급증하는 기간에 동적 확장을 사용하면 인프라 비용을 아끼면서 급증하는 트래픽을 처리할 수 있습니다.규정 준수 지원 처리규정 준수를 염두에 두고 구축된 에브리웨어 인퍼런스는 GDPR을 비롯한 데이터 주권 요건을 충족합니다. 따라서 민감한 데이터를 저장하고 보호해야 하는 의료 산업같은 분야엔 이상적인 선택이 됩니다.AI 추론의 미래가 여기에 있습니다.이번 개선 사항을 통해 지코어 에브리웨어 인퍼런스는 AI 추론 솔루션의 새로운 표준을 제시합니다. 실시간 애플리케이션을 최적화, 빠르게 확장 또는 복잡한 규제 환경을 탐색 등 에브리웨어 인퍼런스는 AI 시대에 꼭 필요한 속도, 효율성, 유연성을 제공합니다.에브리웨어 인퍼런스 알아보기
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