무너져가는 길에서 페라리를 운전하려고한다고 상상해보십시오. 자동차가 아무리 빠르더라도 자동차를 지원할 수있는 견고한 기초가 없으면 잠재력이 최대한 낭비됩니다. 그 비유는 오늘날의 엔터프라이즈 AI 환경을 요약합니다. 기업은 종종 DeepSeek-R1 또는 Openai O1과 같은 반짝이는 새로운 모델에 집착하면서 인프라의 중요성을 무시하고 가치를 도출합니다. 누가 가장 진보 된 모델을 구축하는지에만 초점을 맞추는 대신, 비즈니스는 AI 모델과 효과적으로 작동하고 기술 발전에 적응하며 데이터를 보호 할 수있는 강력하고 유연하며 안전한 인프라에 투자해야합니다.
논란의 여지가있는 매우 정교한 대형 언어 모델 (LLM) 인 Deepseek이 출시되면서 업계는 현재 두 가지 질문에 휩싸입니다.
- Deepseek은 실제입니까 아니면 연기와 거울입니까?
- OpenAi 및 Nvidia와 같은 회사에서 과도하게 투자 했습니까?
Tonge-in-Cheek Twitter의 의견은 DeepSeek이 중국 기술이 가장 잘하는 일을하는 것을 암시합니다.“거의 좋지만 더 저렴합니다.” 다른 사람들은 그것이 사실이 되기에는 너무 좋아 보인다는 것을 암시합니다. 출시 된 지 한 달 후 Nvidia의 시장은 거의 6 천억 달러를 감소 시켰으며 Axios는 이것이 멸종 수준 이벤트 벤처 캐피탈 회사의 경우. 주요 목소리는 의문을 제기하고 있습니다 Project Stargate의 5 천억 달러의 약속 발표 후 7 일 만에 물리적 AI 인프라 투자가 필요합니다.
그리고 오늘, 알리바바 그냥 모델을 발표했습니다 그것은 Deepseek을 능가한다고 주장합니다!
AI 모델은 방정식의 한 부분 일뿐입니다. 기업을위한 전체 패키지가 아니라 반짝이는 새로운 대상입니다. 누락 된 것은 Ai-Native Infrastructure입니다.
기초 모델은 단순히 기술 일뿐입니다. 강력한 비즈니스 자산으로 전환하려면 능력이 필요합니다. AI가 번개 속도로 발전함에 따라, 오늘 채택한 모델은 내일 더 이상 사용되지 않을 수 있습니다. 비즈니스가 실제로 필요로하는 것은 “최고”또는 “최신”AI 모델 일뿐 만 아니라 새로운 모델에 원활하게 적응하여 효과적으로 사용하는 도구와 인프라입니다.
DeepSeek이 파괴적인 혁신을 나타내는 지 여부는 과장된 과대 광고가 실제 문제가 아닙니다. 대신, 조직은 회의론을 제쳐두고 모델이 개선되고 변화함에 따라 탄력성을 유지하기에 적합한 AI 인프라가 있는지 스스로에게 묻습니다. 그리고 모든 것을 다시 참여하지 않고 비즈니스 목표를 달성하기 위해 모델간에 쉽게 전환 할 수 있습니까?
모델 대 인프라 대 응용 프로그램
인프라의 역할을 더 잘 이해하려면 AI를 활용하는 세 가지 구성 요소를 고려하십시오.
- 모델: 이들은 chatgpt, gemini 및 deepseek와 같은 AI 엔진 (LLM)입니다. 언어 이해, 데이터 분류, 예측 등과 같은 작업을 수행합니다.
- 인프라: 이것은 AI 모델이 운영되는 기초입니다. 여기에는 모델을 비즈니스 요구에 맞추면서 모델을 통합, 관리 및 스케일링하는 데 필요한 도구, 기술 및 관리 서비스가 포함됩니다. 여기에는 일반적으로 컴퓨팅, 데이터, 오케스트레이션 및 통합에 중점을 둔 기술이 포함됩니다. Amazon 및 Google과 같은 회사는 모델을 실행할 수있는 인프라와 엔터프라이즈의 기술 스택에 통합하는 도구를 제공합니다.
- 응용 프로그램/사용 사례: 이들은 최종 사용자가 AI 모델을 사용하여 비즈니스 결과를 달성하는 앱입니다. AI의 Bolting에서 기존 앱 (예 : Adobe, Microsoft Office가있는 Microsoft Office) 및 AI Native Challengers (숫자, 클레이, 캡션)에 이르기까지 수백 가지의 오퍼링이 시장에 진출하고 있습니다.
모델과 응용 프로그램은 종종 스포트라이트를 훔치지 만 인프라는 조용히 모든 것이 부드럽게 함께 작동 할 수있게하며 미래에 모델과 응용 프로그램이 어떻게 작동하는지에 대한 토대를 설정합니다. 조직은 은행을 깨거나 운영을 방해하지 않고 모델간에 전환하고 AI의 실제 가치를 잠금 해제 할 수 있도록합니다.
Ai-Native 인프라가 미션 크리티컬 인 이유
각 LLM은 다른 작업에서 탁월합니다. 예를 들어, Chatgpt는 대화 AI에 적합하지만 Med-Palm은 의학적 질문에 대답하도록 설계되었습니다. AI의 풍경은 너무 뜨겁고 경쟁 할 정도로 오늘날의 최고 모델은 내일 더 저렴하고 더 나은 경쟁자에 의해 일식 될 수 있습니다.
유연한 인프라가 없으면 회사는 하나의 모델에 잠겨있는 것을 발견 할 수 있으며 기술 스택을 완전히 재건하지 않고 전환 할 수 없습니다. 이는 비용이 많이 들고 비효율적 인 입장입니다. 모델 비수성 인 인프라에 투자함으로써 비즈니스는 Chatgpt에서 DeepSeek으로 전환하거나 다음 달에 출시되는 완전히 새로운 모델을 채택하더라도 자신의 요구에 가장 적합한 도구를 통합 할 수 있습니다.
오늘날의 최첨단 AI 모델은 몇 주 안에 쓸모 없게 될 수 있습니다. GPU와 같은 하드웨어 발전을 고려하십시오. 비즈니스는 최신 GPU를 위해 전체 컴퓨팅 시스템을 대체하지 않습니다. 대신, 시스템이 새로운 GPU에 완벽하게 적응할 수 있도록합니다. AI 모델에는 동일한 적응성이 필요합니다. 적절한 인프라는 기업이 전체 워크 플로를 리엔지니어링하지 않고 일관되게 모델을 업그레이드하거나 전환 할 수 있도록합니다.
현재 엔터프라이즈 툴링의 대부분은 AI를 염두에두고 구축되지 않았습니다. 기존 분석 스택의 일부인 대부분의 데이터 도구는 코드가 많은 수동 데이터 조작을 위해 설계되었습니다. 이러한 기존 도구로 AI를 개조하면 종종 비 효율성을 생성하고 고급 모델의 잠재력을 제한합니다.
반면에 AI-Native 도구는 AI 모델과 원활하게 상호 작용하기 위해 목적으로 제작되었습니다. 프로세스를 단순화하고 기술 사용자에 대한 의존도를 줄이며 데이터를 처리 할뿐만 아니라 실행 가능한 통찰력을 추출하는 AI의 능력을 활용합니다. AI-Native 솔루션은 복잡한 데이터를 추상화하고 쿼리 또는 시각화 목적으로 AI에 의해 사용할 수있게합니다.
AI 인프라 성공의 핵심 기둥
미래의 비즈니스를 방지하기 위해 AI 인프라의 이러한 기본 요소를 우선시하십시오.
데이터 추상화 계층
AI를 “초능력 유아”로 생각하십시오. 능력이 높지만 명확한 경계와 데이터에 대한 안내 액세스가 필요합니다. AI-Native 데이터 추상화 계층은 제어 된 게이트웨이 역할을하여 LLM이 관련 정보 만 액세스하고 적절한 보안 프로토콜을 따르도록합니다. 또한 사용중인 모델에 관계없이 메타 데이터 및 컨텍스트에 대한 일관된 액세스를 가능하게 할 수 있습니다.
설명과 신뢰
AI 출력은 종종 블랙 박스처럼 느껴질 수 있지만 사용하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 6 개월의 고객 불만 사항을 요약 한 경우이 결론에 어떻게 도달했는지뿐만 아니라이 요약에 정보를 제공 한 특정 데이터 포인트도 이해해야합니다.
AI-Native 인프라에는 설명 성과 추론을 제공하는 도구가 포함되어야합니다. 인간이 모델 출력을 소스로 다시 추적하고 출력의 이유를 이해하도록하는 도구가 포함되어야합니다. 이것은 신뢰를 향상시키고 반복 가능하고 일관된 결과를 보장합니다.
시맨틱 층
에이 시맨틱 층 인간과 AI가 직관적으로 상호 작용할 수 있도록 데이터를 구성합니다. 원시 데이터의 기술적 복잡성을 추상화하고 비즈니스 질문에 대답하면서 LLM에 대한 맥락으로서 의미있는 비즈니스 정보를 제시합니다. 잘 알려진 의미 론적 층은 LLM 환각을 크게 줄일 수 있습니다. .
예를 들어, 강력한 시맨틱 계층이있는 LLM 애플리케이션은 고객 이탈 속도를 분석 할뿐만 아니라 고객 리뷰에서 태그가 지정된 감정을 기반으로 고객이 떠나는 이유를 설명 할 수 있습니다.
유연성과 민첩성
귀하의 인프라는 조직이 진화하는 요구에 따라 모델이나 도구를 전환하도록 민첩성을 가능하게해야합니다. 모듈 식 아키텍처 또는 파이프 라인이있는 플랫폼은 이러한 민첩성을 제공 할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 비즈니스가 여러 모델을 동시에 테스트하고 배포 한 다음 최고의 ROI를 보여주는 솔루션을 확장 할 수 있습니다.
AI 책임을위한 거버넌스 계층
AI 거버넌스는의 중추입니다 책임있는 AI 사용. 기업은 모델이 윤리적으로, 안전하게, 규제 지침 내에서 사용되도록 강력한 거버넌스 계층이 필요합니다. AI 거버넌스는 세 가지를 관리합니다.
- 액세스 컨트롤: 누가 모델을 사용할 수 있으며 어떤 데이터에 액세스 할 수 있습니까?
- 투명도: 출력은 어떻게 생성되며 AI의 권장 사항을 감사 할 수 있습니까?
- 위험 완화: AI가 무단 결정을 내리거나 민감한 데이터를 부적절하게 사용하는 것을 방지합니다.
DeepSeek과 같은 오픈 소스 모델에 SharePoint 문서 라이브러리에 액세스 할 수있는 시나리오를 상상해보십시오. 거버넌스가 없으면 DeepSeek은 민감한 회사 데이터를 포함 할 수있는 질문에 답변 할 수 있으며, 잠재적으로 치명적인 위반 또는 비즈니스 손상을 입히는 잘못된 정보를 제공합니다. 거버넌스 계층은이 위험을 줄여 AI가 조직 전체에 전략적으로 그리고 안전하게 배치되도록합니다.
왜 인프라가 특히 중요한가
Deepseek을 다시 방문합시다. 장기적인 영향은 불확실하지만 글로벌 AI 경쟁이 가열되고 있음이 분명합니다. 이 공간에서 운영되는 회사는 더 이상 한 국가, 공급 업체 또는 기술이 지배력을 영원히 유지한다는 가정에 의존 할 여유가 없습니다.
강력한 인프라없이 :
- 기업은 구식이거나 비효율적 인 모델에 갇힐 위험이 더 큽니다.
- 도구 간의 전환은 시간이 많이 걸리고 비싼 프로세스가됩니다.
- 팀은 AI 시스템의 출력을 명확하게 감사, 신뢰 및 이해할 수있는 능력이 부족합니다.
인프라는 AI 채택을보다 쉽게 만들 수있는 것뿐만 아니라 AI의 잠재력을 최대한 활용합니다.
엔진을 구매하는 대신 도로를 건설하십시오
DeepSeek, Chatgpt 또는 Gemini와 같은 모델은 헤드 라인을 잡을 수 있지만 더 큰 AI 퍼즐의 한 조각 일뿐입니다. 이 시대의 진정한 엔터프라이즈 성공은 적응성과 확장 성을 허용하는 강력하고 미래 방지 AI 인프라에 달려 있습니다.
AI 모델의“페라리 스”에 의해 산만 해지지 마십시오. 회사가 현재와 미래에 번성 할 수 있도록“도로”(인프라) 구축에 중점을 둡니다.
비즈니스에 맞춰진 유연하고 확장 가능한 인프라로 AI를 활용하기 시작하려면 이제 행동 할 때입니다. 곡선보다 앞서 나가서 AI 풍경이 다음에 가져 오는 모든 것에 대한 조직이 준비되어 있는지 확인하십시오.
게시물 DeepSeek Asslaction : 모델이 아닌 Ai Native Infrastructure가 기업의 성공을 정의하는 이유 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
