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국가대표 AI 기업 ‘업스테이지’ HCSF 도입으로 HPC 환경 마련,성능 개선·운영 편의성 UP! 기업들이 규모를 막론하고 앞다퉈 AI 비즈니스에 뛰어들고 있는 가운데, AI 서비스 전문기업 ‘업스테이지’의 기세가 두드러진다. 글로벌 빅테크 기업과 견주어도 손색없는 기술력으로 두각을 나타내고 있는 업스테이지. 지난해 더욱 발전된 비즈니스를 위해 효성인포메이션시스템의 초고성능 병렬 파일 스토리지 ‘HCSF’를 도입해 성능 개선뿐만 아니라 관리와 운영의 편의성을 한층 높였다. 업스테이지, 국내 AI 비즈니스 분야에서 고공행진 중‘Making AI Beneficial’ 업스테이지는 인공지능 거대 언어 모델(LLM)과 문서 자동화(DocAI) 분야에서 세계 최고 수준의 기술을 보유한 국내 AI 스타트업으로, 기업들의 디지털 혁신을 위한 B2B 솔루션을 제공하고 AI 교육 프로그램을 운영하고 있다. 올해 3월.. 더보기
금융권 인공지대 시대를 이끄는 단계별 AI 솔루션을 주목하라 AI는 산업 분야와 상관없이 이미 우리 생활 속에 깊숙이 들어와 있다. 휴머노이드 로봇부터 완전자율주행 자동차까지, 자동차 산업에 AI가 일상화된 지 오래다. 금융 서비스 영역에서도 많은 기업이 AI, 분석 등 신기술 활용에 적극적이다. 금융산업에 AI를 적용하기 위한 요소 금융권은 다른 산업에 비해 AI를 적용하기에 훨씬 더 좋은 인프라 조건을 갖추고 있다. 이는 두 가지 이유 때문이다. 다른 산업과는 비교할 수 없을 정도로 많은 데이터, 그리고 데이터의 정확도가 높다는 것이다. 방대한 양의 데이터는 정확한 예측과 의사결정에 중요한 밑거름이 된다. 실제로 금융권에서는 금융 시장분석 및 전망, 금융상품 추천, 담보물의 가격 결정, 리스크 측정 및 관리, 업무 자동화 등 사실상 전 분야에서 이미 AI를 활.. 더보기
현장의 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안 “요즘 AI에 대한 이야기가 무척 흔합니다. 하지만 AI를 비즈니스에 어떻게 적용할 것인가라는 질문에 답할 수 있는 사람은 그리 많지 않습니다. ‘어떤 업무에 AI를 적용할 수 있을까?’, ‘비즈니스 적용을 위해 알아야 하는 AI 지식은 무엇일까?’, ‘적용 프로세스와 고려 사항은 무엇일까?’, ‘솔루션과 인프라 등 도입 시 필요한 항목은 무엇일까?’, ‘참고 사례로는 어떤 것들이 있을까?’, 이와 같은 질문과 해답을 차근차근 살펴볼 필요가 있습니다.” 한국 IDG가 주최한 ‘클라우드 & AI 이노베이션 2023’ 컨퍼런스에서 효성인포메이션시스템의 김형섭 컨설턴트는 ‘현장에서 듣는 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안’(Add AI to your Business)를 주제로, 현장에서 제기되는 5가지 질문.. 더보기
AI 시대를 선도하는 비결 최근 산업 분야에서의 핫 트렌드는 두말할 것 없이 ‘AI(인공지능)’다. AI 서비스 시대는 이미 시작되었으며, IT 비즈니스에서 AI는 더욱더 주목받을 전망이다. 산업별로 활발하게 활용 중인 AI의 현황부터 도입 유형별 차별화 전략 등을 알아본다. AI, 거스를 수 없는 트렌드가 되다 IDC가 올해 초 발표한 자료에 따르면, 국내 AI 시장은 향후 5년간 연평균 15.1%의 성장률을 기록할 것으로 나타났다. 2020년에 8,072억 원이던 국내 AI 시장의 매출 규모는 2025년에 1조 9,074억 원까지 성장할 것이라는 전망이다. AI 시장을 서비스, 소프트웨어, 하드웨어 부문으로 구분할 경우, 그 비율은 30:40:30으로 추정되며, 2022년 AI 하드웨어 인프라 시장 규모만 3,363억 원에 달.. 더보기
DX 시대, 성공적인 AI 프로젝트를 완성하는 핵심 포인트 DX 시대에 많은 기업은 ‘비즈니스 성과 달성’이라는 목표를 위해 클라우드를 선택한다. 그러나 클라우드를 통해 소기의 목적을 이루기 위해서는 적정 비용, 프라이빗과 퍼블릭 클라우드 간 유연한 상호 전환, 안정성·확장성·성능 관리 등이 뒷받침돼야 한다. AI 프로젝트의 목표도 클라우드와 마찬가지로 ‘비즈니스 성과 달성’이지만, 프로젝트 성공을 위한 요건에는 다소 차이가 있다. AI 프로젝트를 추진하려는 기업들은 다음의 세 가지 사항을 특징적으로 요구한다. ▲클라우드, 컨테이너, VM(가상머신), GPU 연산, 빅데이터 구축 등 복잡한 인프라와 높은 솔루션 비용 문제 해결 ▲AI 모델에 대한 높은 기대치 충족 ▲실제 사용자를 위한 개발과 운영 관리 프로세스 가이드 등이다. AI 프로젝트를 성공적으로 실행하기.. 더보기

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