AI 인프라
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Anthropic 100만 TPU 확보의 충격: OpenAI 추월하는 조용한 전략
Anthropic이 Google과 수백억 달러 규모의 100만 TPU 계약을 체결하며 엔터프라이즈 AI 시장에서 OpenAI를 추월하고 있습니다. 요란한 발표 대신 조용한 실행으로 승리하는 전략을 분석합니다.
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OpenAI의 구글 TPU 검토에 NVIDIA가 긴급 대응한 진짜 이유
OpenAI가 구글 TPU 검토를 계기로 NVIDIA와 1,000억 달러 파트너십을 체결한 배경과 AI 인프라 시장의 권력 구조 변화를 분석합니다. CUDA 생태계의 강력함, TPU/Trainium 같은 대안 칩들의 가격 경쟁력, 그리고 OpenAI의 멀티 클라우드 전략이 시사하는 AI 인프라 시장의 미래 전망을 다룹니다.
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OpenAI가 한국을 지목한 이유: 5000억 달러 Stargate와 톱3 AI 강국 전략
OpenAI가 한국을 아시아 첫 국가급 파트너로 선정하고 5000억 달러 Stargate 프로젝트를 발표했습니다. 삼성·SK와 함께 톱3 AI 강국을 만드는 구체적 전략을 살펴봅니다.
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GPU 1,192개를 213개로: 알리바바가 증명한 82% 절감의 비밀
알리바바 클라우드의 Aegaeon GPU 풀링 시스템이 AI 모델 서빙에 필요한 GPU를 82% 절감한 방법. 토큰 레벨 가상화로 1,192개 GPU 작업을 213개로 처리한 실제 검증 사례와 AI 인프라 비용 절감 전략을 소개합니다.
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AI 에이전트 통신 프로토콜 비교 분석: AP2 vs A2A vs MCP
AI 에이전트의 3대 통신 프로토콜 AP2, A2A, MCP의 기술적 차이점과 실무 활용 가이드. 결제, 협상, 데이터 접근의 각 계층별 역할과 선택 기준을 구체적 사례와 함께 설명합니다.
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원자력 발전소 10개 전력이 필요한 AI 프로젝트가 온다
OpenAI와 NVIDIA가 AI 초지능 개발을 위해 체결한 1,000억 달러 규모의 전략적 파트너십을 상세히 분석합니다. 원자력 발전소 10개에 맞먹는 전력을 소비하는 10기가와트 AI 인프라 프로젝트의 의미와 파급 효과, Microsoft와의 관계 변화, 그리고 AI 업계 전반에 미칠 영향을 실용적인 관점에서 설명합니다.
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AI 추론 비용 90% 절약하는 3단계 최적화 전략
LLM 운영 비용을 10-15배 줄이는 체계적인 3단계 최적화 전략을 소개합니다. GPU 활용률 극대화부터 메모리 병목 해결, 세부 비용 최적화까지 실제 현업에서 적용 가능한 구체적인 기법들을 다룹니다.
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3000억 달러 AI 계약이 바꾼 판도: Oracle 창업자가 머스크를 제친 하루
OpenAI와 Oracle의 3000억 달러 계약으로 하루 만에 래리 엘리슨이 세계 최고 부자가 된 배경과 AI 업계 판도 변화를 분석합니다.
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UTCP: AI 에이전트를 위한 새로운 도구 호출 프로토콜 – MCP의 대안
AI 에이전트가 외부 도구와 상호작용하는 새로운 방식인 UTCP를 소개하고, 기존 MCP와의 차이점 및 선택 기준을 실무 관점에서 분석한 기술 가이드
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vLLM: PagedAttention으로 LLM 서빙 성능을 24배 향상시킨 혁신 기술
UC Berkeley에서 개발한 vLLM의 PagedAttention 기술이 어떻게 LLM 서빙 성능을 24배 향상시켰는지, 그리고 실제 프로덕션 환경에서의 적용 사례와 설치부터 사용까지의 실용적인 가이드를 제공합니다.
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