<인사이트> 핵심 시스템의 진화 - AI가 기업 시스템의 판도를 바꾸다

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 오늘은 최근 딜로이트에서 발표한 "The intelligent core: AI changes everything for core modernization" 기사를 토대로 AI가 기업의 핵심 시스템에 어떤 변화를 가져오고 있는지 살펴보겠습니다. 이 기사는 AI가 어떻게 기업 시스템의 역할과 가치를 근본적으로 바꾸고 있는지 깊이 있게 다루고 있습니다. 단일 정보원에서 지능형 플랫폼으로그동안 기업의 핵심 시스템과 ERP는 업무 데이터의 단일 정보원으로 자리잡아 왔습니다. 공급업체부터 고객까지, 모든 운영 정보가 필요하다면 이 시스템에서 모든 답을 찾을 수 있었죠. 그러나 AI는 이런 구조에 단순히 기능을 더하는 게 아니라, 근본적인 변화를 일으키고 있습니다. AI는 핵심 시스..

<인사이트> 하드웨어가 세상을 삼키고 있다 - AI 혁명 시대의 인프라 전략

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 오늘은 최근 딜로이트에서 발표한 "Hardware is eating the world" 기사를 바탕으로 AI 혁명이 하드웨어 시장에 미치는 영향과 기업 인프라의 중요성에 대해 살펴보겠습니다. 이 기사는 인공지능 시대에 다시 중요해진 하드웨어의 전략적 가치를 깊이 있게 다루고 있습니다. 소프트웨어에서 하드웨어로, 주도권의 변화"소프트웨어가 세상을 삼킨다(Software is eating the world)"는 말이 한동안 기술 업계의 화두였습니다. 하지만 이제는 하드웨어의 시대가 도래했습니다. 무어의 법칙이 한계에 다다르면서, AI 혁명의 성패는 적절한 하드웨어 자원의 확보에 달려 있습니다. 그 증거로 엔비디아는 현재 세계에서 가장 가치 있는 기업 중 하나로 떠올랐으며 A..

<인사이트> AI의 미래는 어디로? 딜로이트가 전망하는 2025년 인공지능 기술 트렌드

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 오늘은 최근 딜로이트가 발표한 "What's next for AI?" 기사를 바탕으로 AI 기술의 2025년 주요 트렌드에 대해 살펴보고자 합니다. 이 기사는 빠르게 발전하는 AI 생태계와 기업들이 고려해야 할 새로운 흐름을 심도 있게 분석하고 있습니다. 눈 깜짝할 사이에 변화하는 AI 생태계인공지능의 발전 속도는 예상을 훨씬 뛰어넘고 있습니다. 딜로이트가 2024년 테크 트렌드에서 기업들에게 대규모 언어 모델(LLM)을 전략적으로 도입하라고 조언했던 때로부터 겨우 1년이 지났지만, 현재 약 70%의 기업들이 이미 LLM 활용 사례를 적극적으로 탐색하거나 구현하고 있는 것으로 추정됩니다. 하지만 선도적인 기업들은 이미 AI의 다음 장을 고려하고 있습니다. 대규모 플레이어..

<지식 사전> 폐쇄형 VS 개방형 LLM 비교 - 기업 도입 시 어떤 점을 고려해야 할까?

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)의 급속한 발전 속에서 LLM(Large Language Model)은 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 통해 학습된 자연어 처리 모델로 자동 번역, 텍스트 생성, 질의응답 시스템 등 다양한 업무에 활용됩니다.   이러한 LLM은 크게 ‘폐쇄형(Closed)’과 ‘개방형(Open)’ 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 폐쇄형과 개방형이 어떻게 구분되는지 알아보고, 기업 도입 시 두 모델의 특징과 기술적 요구사항 등에 대해 자세히 소개해 드리겠습니다. 1. 기업 도입 시 폐쇄형 LLM과 개방형 LLM은 어떤 차이가 있는가?1) 서비스 전략 및 라이선스 정책 결정기업이 LLM을 활용하려 할 때, 폐쇄..

<지식 사전> 기업 AI 모델의 최적화 전략 선택하기 - 파인튜닝 VS 프롬프트 엔지니어링

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. ChatGPT나 Claude와 같은 LLM을 기업에서 실제로 활용하려고 할 때 가장 먼저 마주치는 고민이 있습니다. "모델을 새로 학습시켜야 할까? 아니면 프롬프트만 잘 작성해도 충분할까?" 하는 것입니다. 이는 단순히 기술적인 선택을 넘어 비용, 시간, 인력 등 다양한 자원의 투자와 직결되는 중요한 의사결정입니다. 오늘은 이런 고민을 하고 계신 분들을 위해 AI 모델 최적화의 두 가지 주요 방식인 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링에 대해 활용 시나리오를 바탕으로 자세히 알아보겠습니다. 1. 기업이 직면하는 AI 모델 활용의 현실많은 기업들이 생성형 AI를 도입하면서 비슷한 고민을 하고 있습니다. OpenAI나 Anthropic의 API를 사용하면 손쉽게 AI 기능을 구현할..

<지식 사전> 임베딩(Embedding)이란? LLM에서의 역할과 응용

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 LLM의 발전과 함께 임베딩(Embedding)이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 등의 데이터를 벡터 공간에 표현하는 기술로 LLM의 성능과 활용에 핵심적인 역할을 합니다. 오늘은 임베딩의 기본 개념부터 응용 사례까지 알아보겠습니다. 1. 임베딩의 기본 개념과 발전 과정임베딩은 복잡한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자의 나열(벡터)로 변환하는 기술입니다. 우리 인간은 "강아지"라는 단어를 보면 귀엽고, 털이 있고, 짖는 동물이라는 것을 자연스럽게 이해합니다. 하지만 컴퓨터는 이런 직관적인 이해가 불가능합니다. 대신 "강아지"라는 개념을 [-0.123, 0.456, 0.789, ...]와 같은 일련의 숫자들로 표현하는데 이것이 바로 임베..