[기술분석] AI 데이터센터에서 WUE가 중요해지는 이유
kt cloud DC북부운용센터 유승철 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 데이터센터에서 WUE가 중요해지는 배경과 수자원 효율 관리 방안을 다룹니다.전력 효율을 넘어 물 사용까지 통제해야 하는 운영 방향을 정리합니다.#AI데이터센터 #WUE #수자원효율 #데이터센터냉각 #PUE 핵심 요약AI 데이터센터의 급격한 열 밀도 증가로 냉각에 필요한 물 사용량이 폭증하고 있습니다. 이에 따라 수자원 효율 지수인 WUE(Water Usage Eff
[23. 5. 23] 의료인공지능 모델 개발 파이프라인 툴 소개: Clairvoyance
[23. 5. 23] EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인
운영 환경의 복제 없이 검증 가능한 stage로 만들기
13년 레거시, AI Native 방식으로 구축한 stage 환경
누구도 손대지 못하던 13년의 운영 환경을 stage로 재구축하기까지
13년 레거시, AI Native 방식으로 구축한 stage 환경
AI 성능 평가, 조직 흡수 역량, IaC 자동화, 데이터 아카이빙
오늘의 트렌드 오늘은 생성형 AI의 성능 평가 체계화, AI 도입의 조직적 흡수 역량, 인프라 가상화·IaC 기반 운영 자동화, 그리고 데이터 아카이빙 전략이라는 네 가지 축을 중심으로 최근 트렌드를 묶어 해석한다....
Amazon Bedrock 모델 promptfoo 로 성능 평가하기
들어가며 “프롬프트를 바꿨는데, 정말 더 나아진 걸까?” 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 엔지니어라면 누구나 한 번쯤 마주치는 질문입니다. 프롬프트 한 줄을 수정하거나 모델을 교체할 때마다 품질이 좋아졌는지 확신하기 어렵고, 여러 모델을 두고 어느 쪽이 서비스에 더 맞는지 판단하려면 같은 질문을 양쪽에 던져 결과를 일일이 눈으로 비교해야 합니다. 문제는 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)이 비결정적(non
[23. 5. 23] 해석가능한 의료 인공지능 모델
[23. 5. 23] 패혈증 사전 예측의 중요성
Gemini API Managed Agents 기능 확장 등 7월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
개발자 여러분, 안녕하세요!7월 둘째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine LearningGemini API Managed Agents 기능 확장: 백그라운드 작업, 원격 MCP 등 지원 (Expanding Managed Agents in Gemini API: background tasks, remote MCP and more)Google의 고성능 웹
통합 검색 임베딩 모델 개발기: 디자인 검색을 하나의 표현 공간으로 묶기
자비스앤빌런즈의 AI 항해가 시작됐습니다.
요즘 어딜 가나 AI 이야기입니다. 누군가는 AI로 반복 업무를 자동화해 더 중요한 일에 시간을 쓰기 시작했고, 누군가는 외부 SaaS에 의존하던 일을 직접 만들어 비용을 줄이기도 하죠. 이제 AI를 업무에 활용하는 건 더 이상 특별한 일이 아닌 것 같습니다.
[GEO Entity] 한국 B2B SaaS의 CMO에게. GEO는 이사회 보고서까지 가야 한다
Persona · 03 · CMO · Marketing LeadershipGartner는 CMO 59%가 GenAI로 인해 자기 역할이 변했다고 답했다. 89%의 B2B 구매자가 GenAI를 구매 여정에 활용 중이고, AI 검색 트래픽의 CVR은 traditional organic의 4.4×다. 그러나 한국 SaaS CMO의 70%가 ChatGPT·Claude·Perplexity의 카테고리 인용률을 단 한 번도 측정한 적 없다. 측정 frame
[도입전략] 공공 AI 전환을 위한 AX Readiness Check 활용법
kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 공공기관의 AI 전환 준비도를 점검하기 위한 AX Readiness Check와 7대 진단 영역을 다룹니다.체계적 진단을 통해 무분별한 도입 위험을 줄이고 실행 가능한 전환 방향을 정리합니다.#AX #AI전환 #AXReadinessCheck #공공클라우드 #AI거버넌스 공공기관 AI 전환(AX), 어디서부터 시작할지 막막하시다면? kt cloud가 답을 찾아드립니다! 안녕
의심했던 범인은 알리바이가 있었다.
AWS Elemental Inference를 활용한 실시간 문맥 광고(Contextual Advertising) 솔루션
AWS Elemental Inference Smart Subtitle, Amazon Bedrock, SCTE-35를 결합하여 라이브 방송 콘텐츠의 문맥을 실시간으로 이해하고, 최적의 시점에 문맥 기반 광고를 배치하는 아키텍처를 구축합니다. 이 블로그에서는 라이브 콘텐츠의 음성을 실시간으로 자막화하고, 그 자막의 문맥을 AI가 분석하여 IAB(Interactive Advertising Bureau) 카테고리로 분류한 뒤, 표준 SCTE-35 오버
[인프라를 소프트웨어처럼 5/5] 다섯 축의 운영 총합, 그리고 AI 시대의 플랫폼팀
배포·클라우드·시간·공간·테스트, 그리고 환경까지 다 지나왔습니다. 이제 한 장의 표로 돌아와, 그 여섯 줄이 사실은 같은 원리의 반복이었다는 것과, 그 원리가 왜 AI 시대에 더 중요해지는지를 정리합니다.
근거 있는 GEO 전략을 세우는 가장 쉬운 방법
검색 결과의 상위에 노출되는 것은 디지털 마케팅의 오랜 숙제였습니다. 기업들은 검색 순위와 같은 데이터를 측정하며 SEO 전략을 개선해 나갔습니다. 성과를 수치로 확인할 수 있었기에, 이를 바탕으로 다음 전략을 세우는 것입니다. 그러나 이제 사용자들은 검색 순위가 높은 브랜드보다 AI가 추천한 브랜드를 선택합니다. 문제는 AI의 답변을 ‘검색 순위’처럼 명확한 기준으로 측정하기 어렵다는 점입니다. 하지만 측정할 수 없는… 더 보기 »근거 있는