[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️지난 시리즈에서는 AI 에이전트의 정의와 구성 요소, 그리고 다양한 유형들에 대해 하나씩 알아봤어요.아마 보시면서 이런 궁금증이 떠오르셨을 것 같아요. “이런 AI 에이전트는 실제로 어떻게 활용되고 있을까?”, “그리고 이런 시스템은 어떻게 만들어질까?” 이번 3부에서는 바로 그 궁금증을 풀어보려고 해요. AI 에이전트가 실제 비즈니스 현장에서 어떤 방식으로 사용되는지, 그리고 그 뒤에 숨어 있는 아키텍처는 어떻게 설계되는지를 함께 살펴볼 거예요. 작업 자동화, 대화형 인터페이스, 정보 검색 및 분석. AI 에이전트가 주로 활용되는 이 세 가지 패턴을 중심으로, 각각의 구조가 어떻게 ..

안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.  최근 AI 기술의 급격한 발전과 함께, 기업들은 AI를 도입하고 활용하는 과정에서 여러 가지 고민에 직면하게 됩니다. 인프라 구축의 복잡성, 초기 비용 부담, 안정적인 운영 환경 확보 등 다양한 과제가 뒤따르기 때문인데요. 이러한 고민을 해결하기 위해 kt cloud는 강력한 AI 인프라와 클라우드 솔루션을 기반으로 기업이 보다 쉽게 AI를 도입하고 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 지난 3월 20일, kt cloud는 기업들이 보다 쉽게 AI 인프라와 솔루션을 활용할 수 있도록 안내해 드리기 위해 ‘AI 사업 전략 및 방향성과 GPUaaS’를 주제로 웨비나를 개최했습니다. 이번 웨비나에서는 kt cloud의 주요 AI 사업 추진 사례와 전략을 중..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️지난 1부에서는 AI 에이전트의 정의부터 핵심 구성 요소까지, 기본적인 개념들을 살펴봤어요. AI 에이전트가 단순한 프로그램이 아닌, 환경을 인식하고 판단하여 행동하는 지능형 시스템이라는 점을 이해하셨을 거예요. 이번 2부에서는 한 걸음 더 나아가 AI 에이전트의 전통적 유형들과 현대 LLM 시대의 변화에 대해 깊이 있게 알아볼게요. 단순 반사 에이전트부터 학습 에이전트까지 전통적 분류를 살펴보고, 2022년 ChatGPT 등장 이후 이러한 경계가 어떻게 허물어지고 있는지 함께 이해해 볼 거예요. 각 에이전트 유형별 특징과 한계, 그리고 실제 비즈니스 활용 사례를 통해 AI 에이전트의..

안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.  AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 고성능 GPU에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다. 특히, 기업들은 AI 모델의 학습과 추론을 원활하게 수행하기 위해 강력한 컴퓨팅 자원을 필요로 하지만, 고성능 GPU 인프라 구축 및 운영에는 상당한 비용과 기술적 과제가 따릅니다.  AI 도입을 고려하는 많은 기업들이 초기 투자 비용 부담, 복잡한 인프라 설계, 최적의 성능을 유지하기 위한 운영 관리 등 다양한 어려움에 직면하고 있는데요.  이러한 도전 과제를 해결하고 기업들의 AI 경쟁력을 극대화하기 위해, kt cloud는 ‘kt cloud AI 사업 및 GPUaaS 상품 라인업 소개’를 주제로 오는 3월 20일(목) 오후 2시부터 3시까지 온라인 세..

*본 글은 kt cloud의 보도자료를 재구성한 내용입니다. [ kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]   안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다!👋오늘은 정말 신나는 소식을 들고 왔어요.kt cloud가 AI 인프라를 한층 더 강화하기 위해 엔비디아의 최신 GPU인 H200을 도입하기로 했거든요!AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 고성능 GPU에 대한 수요도 계속 늘어나고 있잖아요. 이런 상황에서 kt cloud가 세계 최고 수준의 GPU를 도입한다는 건 정말 반가운 소식이 아닐 수 없죠.특히 H200은 현존하는 GPU 중에서도 최고 성능을 자랑하는 제품이라 더욱 기대됩니다.이번 도입으로 kt cloud의 AI 인프라가 어떻게 진화하고, 서비스가 어떻게 강화될지 함께 자세히 살펴볼까요?..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ]   AI 기술이 빠르게 발전하면서, 인공지능 모델의 학습 과정은 그 어느 때보다 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 그러나 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 모델을 학습시키는 과정은 여전히 많은 기업과 개발자들에게 큰 도전 과제입니다. 제한된 리소스, 학습 속도 저하, 그리고 효율적인 자원 관리의 필요성은 AI 개발 과정에서 늘 마주하는 고민입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저희 kt cloud는 AI Train 서비스가 출시했습니다. AI Train은 최신 하드웨어와 소프트웨어 최적화를 통해 복잡한 AI 모델 학습 과정을 단순화하고 가속화합니다. 이 서비스는 단순히 빠르기만 한 것이 아니라, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 직관적인 사용자 경험까지 제공합니다. ..

[kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님]  GPU 1,000장 모니터링하기: NVIDIA DCGM 활용 전략 AI 플랫폼을 운영하며 수천 장의 GPU를 다루는 일은 결코 단순하지 않습니다. 서버 수가 늘어날수록 관리와 모니터링의 복잡도도 기하급수적으로 증가하고, 그만큼 예상치 못한 문제가 발생할 가능성도 커집니다. 특히 AI 플랫폼을 통해 수많은 고객에게 안정적인 서비스를 제공하려면 GPU 서버의 상태와 성능을 지속적으로 모니터링하는 것이 필수적입니다. 그러나 서버 수가 수백 대에 이르면, 각 GPU의 상태를 일일이 확인하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다. kt cloud에서는 AI Train, AI SERV 등 GPU 서버를 제공하는 서비스들에서 수천 장의 GPU를 제공하고 있습니다. 저희는 AI ..