AI플랫폼은 머신러닝 모델을 개발하고 훈련 및 실행하기 위한 기술의 통합 컬렉션이라 할 수 있습니다. 이 컬렉션에는 일반적으로 자동화 기능, 머신러닝 운영, 예측 데이터 분석 등이 포함됩니다. 즉, 기업이 데이터를 보유하고 있다면 AI전문가를 고용하지 않고도, AI플랫폼을 통해 해당 기업의 데이터를 사업에 효율적으로 활용될 수 있도록 지원하는 서비스라고 할 수 있죠.
AI플랫폼은 머신러닝 모델을 개발하고 훈련 및 실행하기 위한 기술의 통합 컬렉션이라 할 수 있습니다. 이 컬렉션에는 일반적으로 자동화 기능, 머신러닝 운영, 예측 데이터 분석 등이 포함됩니다. 즉, 기업이 데이터를 보유하고 있다면 AI전문가를 고용하지 않고도, AI플랫폼을 통해 해당 기업의 데이터를 사업에 효율적으로 활용될 수 있도록 지원하는 서비스라고 할 수 있죠.
주요 빅테크 기업(구글, 아마존, 메타, MS 등)이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이고 자체 AI 반도체(ASIC) 개발을 확대하고 있다. 1. 빅테크가 자체 AI 반도체를 만드는 이유: '탈(脫) GPU' 가속화 빅테크가 GPU 대신 맞춤형 ASIC 개발에 나서는 근본적인 이유는 크게 성능 및 비용 효율과 엔비디아 독점 구조 탈피로
최근 들어 보안 사고가 잇따르면서 사이버 보안 피해가 급증하고 있다. 단순 수치상으로 봐도 우리는 10.5조 달러 규모의 사이버 범죄 경제 속에서 살고 있다. 2025년까지 사이버 범죄의 연간 비용은 대부분 국가의 GDP를 압도하며, 미국과 중국에 이어 세계에서 세 번째로 큰 경제가 될 것이란 전망이다. 이는 단순한 먼 미래의 위협이 아니라,
최근 IT 시장은 1990년대 정보 기술 판매가 호황을 누렸던 시기가 재현되는 양상이다. IDC에 따르면 , 현재 AI가 1996년 이후 가장 강력한 IT 지출 성장을 주도하고 있다. Gartner는 이러한 강력한 성장을 바탕으로, 2025년의 호조에 이어 2026년에는 글로벌 IT 지출이 2025년 대비 10% 급증하여 전체 IT 시장 규모가 6조 달러를 넘어설 것으로 예측한다.