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- [공공 AI-SaaS 컨퍼런스] “'사스포칼립스' 아닌 오히려 기회”…“AI시대, SaaS 생태계 확산 논의해야” 정부의 AI 인프라 확충 정책도 그래픽처리장치(GPU) 확보에 그치지 않고 이를 활용할 AI-SaaS 생태계 육성으로 이어져야 한다는 제언이 제시됐다. 29일 서울 포스트타워에서 열린 '2026 공공 AI-SaaS 혁신전략 컨퍼런스'에 참여한 주요 SaaS 기업 대표들은
- [컨콜] 삼성SDS "하반기 공공·금융 AX 확대…IT서비스 영업이익률 12% 회복 목표" (GPUaaS) 확대로 성장했고 MSP는 금융 AX 사업과 글로벌 AI 서비스 도입 확산이 실적을 이끌었다"고 덧붙였다.그러면서 "하반기에는 과학기술정보통신부 GPU 사업 등을 통해 GPUaaS 서비스를 확대하고 삼성 계열사의 글로벌 AI 서비스 도입과 금융·공공 고객 대상 AX 사업 신규 수주를 통해 성장을 이어갈 것"이라며 "서비스형 소프트웨어(SaaS)
- [ZD SW 투데이] KOSA ESG위원회-마침표, 사회적 가치 실현 협력 外 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화와 실시간 자원 배분을 통해 응답 지연을 줄이고 보유한 GPU 자원의 활용 효율을 높인다. (SaaS) 시장 혁신에 나선다.
- 네이버, 브라질·칠레 AI 핵심 기업·정부와 협업 논의 SDC와 TDC 경영진은 데이터센터, GPU 클러스터, AI 플랫폼은 물론 자체 모델과 서비스까지 AI팩토리의 전 영역을 직접 운영해 온 네이버의 '풀스택 AI' 역량을 높이 평가하며 사업과 GPU 클러스터 구축 등 다양한 분야에 걸쳐 협력 방안을 논의했다.
- [AI는 지금] AI 에이전트 늘수록 비용 '눈덩이'…코히어, SaaS 비용 구조 정조준 문맥을 입력하고 정확도를 높이기 위해 고성능 모델을 사용하거나 에이전트가 작업을 반복할수록 토큰 소비와 인프라 비용은 함께 늘어난다.이에 코히어는 모델 사용료뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU SaaS 중심의 AI 운영 구조에 프라이빗 AI와 기업 전용 배포를 대안으로 제시하고 있다.
- '李 순방 동행' 팀네이버, 브라질 SDC·TDC 경영진과 회동 이어진 칠레 방문에서는 현지 최대 통신사(모바일 1위·페루 2위)이자 기업용 보안·클라우드 및 IoT 사업 등 디지털 솔루션 사업을 운영하는 엔텔(Entel) 경영진과 만나 SaaS 유통, 스마트시티 사업 및 GPU 클러스터 구축 등 다양한 분야에 걸쳐 협력 방안을 논의했다.팀네이버 경영진은 또 ▲카롤리나 로시 과학기술혁신부 차관 ▲로드리고 두란 국립인공지능센터
- 네이버 엔터프라이즈 부문, 2분기 매출 21%↑…AI 인프라 성장 속도 비교해서도 2.2% 증가했다.엔터프라이즈 부문에는 네이버클라우드 플랫폼(NCP)을 비롯해 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 등 AI 인프라, 디지털트윈, 서비스형 소프트웨어(SaaS 정부 GPU 확충 프로젝트에도 지난해와 올해 모두 참여했다.해외에선 사우디아라비아 디지털트윈 플랫폼의 국가 표준 채택과 AI 팩토리 사업 진출 등을 기반으로 소버린 AI 사업 확대에
- 엘리스그룹, 전국 첫 산업단지 GPU·NPU 엣지 AI 데이터센터 구축 지원 [지디넷코리아]엘리스그룹이 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 엣지 인공지능(AI) 데이터센터 구축 사업에 참여하며 제조업 AI 전환(AX) 지원에 최적화된 저지연·고효율 AI 인프라를 구현할 계획이다.해당 데이터센터에서 GPU는 제조 AI 모델 학습과 검증, 고성능 연산을 담당하고 국산 NPU는 AI 추론과 서비스형 소프트웨어(SaaS
- [ZD SW 투데이] 정철 나무기술 대표, '정보인의 날' 공로상 外 ◆한국컴퓨팅산업협회, 'GPU 프로그램 모델 및 최적화' 교육과정 개설한국컴퓨팅산업협회가 다음달 '그래픽처리장치(GPU) 프로그램 모델 및 최적화' 교육과정을 개설한다. 최신 고성능컴퓨팅(HPC) 시스템 구조와 GPU 아키텍처 이해부터 오픈CL·SYCL 프로그래밍 모델, GPU 연산과 메모리 최적화, 멀티 GPU 활용, 엔사이트(Nsight) 기반
- 웨카, 엔터프라이즈 및 에이전틱 AI 워크로드의 실제 운영 규모 지원하는 NeuralMesh 6 공개 S3 over RDMA는 GPU 메모리로 직접 제로카피 데이터 전송을 가능하게 한다. NeuralMesh는 Augmented Memory Grid를 통해 GPU 메모리 용량을 1000배 확장하고 첫 토큰 생성까지 걸리는 시간을 최대 20배 단축하며, 동일한 GPU 인프라
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