AI학습 썸네일형 리스트형 학습에서 추론으로, AI 인프라의 무게중심이 이동한다 기업 AI 투자 절반 이상이 이제 모델을 만드는 일이 아니라 모델을 실행하는 일에 들어간다. 데이터센터가 오랫동안 다뤄온 스토리지 장애나 용량 예측 실패, 리프레시 주기 지연과 같은 문제는 이미 알려진 것이며 이에 대한 대응 매뉴얼을 갖추고 있어 해결하는 데 익숙하다. 그러나 2026년의 투자업무 부담은 다르다. 그동안 기업의 AI 투자는 모델 학습에 집중돼 있었지만 AI 인프라의 무게중심은 어느새 학습에서 추론으로 완전히 넘어갔다. 멈추지 않고 하루 종일 대규모로 돌아가는 워크로드다. 이 전환은 더 이상 전망이 아니라 이미 벌어지고 있는 현실이다. 진짜 문제는 추론이 학습보다 기술적으로 까다로워서가 아니다. 정작 이를 실제 운영 환경에서 겪어본 인프라 조직이 많지 않다는 데 있다. 뒤늦게 대응에 나설 .. 더보기 이전 1 다음 What Inspires Sustainable Technology?
