2026테크트렌드3 데이터브릭스(Databricks) Mosaic AI에 관하여, 데이터 레이크하우스로 기업 전용 고품질 AI 에이전트 구축하기 AI의 연료는 데이터다: 데이터 브릭스 Mosaic AI가 그리는 미래2026년의 생성형 AI 시장은 단순히 "어떤 모델이 더 똑똑한가"를 넘어 "누가 더 깨끗하고 정확한 데이터를 AI에게 먹이는가"의 싸움으로 변모했습니다. 데이터 브릭스(Databricks)는 자사의 강력한 레이크하우스 아키텍처 위에 Mosaic AI를 통합하며, 기업이 보유한 방대한 비정형 데이터를 AI가 즉각 이해할 수 있는 지식으로 전환하는 독보적인 환경을 제공합니다. 특히 데이터의 생성부터 AI 답변의 평가까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리함으로써, 기업은 AI의 고질적인 문제인 할루시네이션(환각)을 획기적으로 줄이고 답변의 신뢰성을 보장받을 수 있습니다. 개인적인 의견으로는 많은 기업이 AI 모델 자체에만 집착하다가 정작 .. 2026. 3. 25. 엔비디아 NIM(NVIDIA Inference Microservices)에 대하여, 기업용 AI 배포 속도를 10배 높이는 법 하드웨어를 넘어 소프트웨어의 제왕으로: NVIDIA NIM의 파괴력2026년 현재, 기업들이 AI 도입에서 겪는 가장 큰 병목 현상은 '모델의 선택'이 아니라 '모델의 배포와 최적화'에 있습니다. 아무리 뛰어난 오픈 소스 모델이라도 실제 서비스 환경에 맞게 최적화하지 않으면 막대한 GPU 비용과 느린 응답 속도라는 벽에 부딪히게 됩니다. 엔비디아(NVIDIA)가 내놓은 NIM(NVIDIA Inference Microservices)은 이러한 고민을 단번에 해결합니다. NIM은 특정 하드웨어에 최적화된 AI 모델을 컨테이너 형태로 제공하여, 개발자가 복잡한 인프라 설정 없이도 즉시 클라우드나 로컬 환경에서 엔터프라이즈급 AI 성능을 뽑아낼 수 있게 돕습니다. 개인적인 의견으로는 그동안 많은 기업이 GPU .. 2026. 3. 10. 서비스나우(ServiceNow) 에이전트형 AI에 대하여, 복잡한 IT 워크플로우를 자율 주행으로 바꾸는 법 멈추지 않는 비즈니스의 뇌: 서비스나우 에이전트형 AI의 부상과거의 기업용 소프트웨어가 사용자의 명령을 기다리는 '수동적 도구'였다면, 2026년 서비스나우(ServiceNow)가 선보인 에이전트형 AI(Agentic AI)는 스스로 상황을 인지하고 목표를 달성하기 위해 행동하는 '자율적 동료'에 가깝습니다. 기존 자동화가 "A가 발생하면 B를 하라"는 단순한 규칙 기반(RPA)이었다면, 에이전트형 AI는 "서버 장애를 해결하라"는 모호한 목표를 주어도 로그 분석, 티켓 생성, 패치 적용, 담당자 보고까지의 복잡한 과정을 스스로 계획하고 실행합니다. 결과적으로 기업은 인적 오류를 최소화하고 서비스 복구 시간(MTTR)을 기존 대비 60% 이상 단축하는 혁신적인 경험을 하게 됩니다. 생각해보니 예전에는 부.. 2026. 3. 10. 이전 1 다음
