Mondrian AI

2026 NIPA 클라우드 바우처를 활용하면 GPU Cloud와 AI Agent를 포함한 런유어에이아이 서비스를 실부담 20%로 도입할 수 있습니다. - 기업당 최대 6,910만 원 지원 - 신청 마감 4월 21일.

– AI 인프라 및 플랫폼 아키텍처 기반의 산업별 맞춤형 AX 솔루션 제시 - 독자적 MLOps 플랫폼 ‘예니퍼(Yennefer)’와 AI 클라우드 ‘런유어에이아이(Runyour AI)’ 경쟁력 강조

몬드리안에이아이와 진플러스가 공동 주관한 이번 웨비나에서는 <AI 기술 기반 제조 현장 애로 해소 및 효율성 개선>이라는 주제로 제조 특화 AI 전략과 실제 적용 사례가 소개되었습니다. 발표에서는 제조 현장에 AI를 어떻게 접목할 수 있는지, 어떤 방식으로 시작하는 것이 현실적인지, 그리고 어떤 성과를 기대할 수 있는지를 구체적으로 다뤘습니다.

– GPT, Gemini, Claude, DeepSeek 등 최신 글로벌 LLM 라인업 확충 – 나노 바나나(Nano Banana) 모델 전면 무료 제공으로 일반 사용자 접근성 확대 – 멀티모달 파일 분석 및 원클릭 모델 전환으로 실무 생산성 혁신

– 델(Dell) 인프라 기반 AI 어플라이언스 ‘몬박스’, 교육·연구·산업 현장 AX 가속화 입증 – 서울과기대·성균관대 등 학계 도입 확산… “복잡한 설정 없이 연구 본연에 집중하는 환경 구축” – 차세대 AI 클라우드 비전 ‘네오클라우드(Neo-Cloud)’ 그룹으로 도약 선언 실전 도입 성공 사례: 서울과학기술대학교, 성균관대학교 등 주요 교육 및 연구 기관에서 몬박스를 통한 연구 유지관리 효율 극대화 사례 공유 풀스택 기술 통합: 델(Dell) 워크스테이션 + 예니퍼(MLOps) + 몬스택(AI 라이브러리) 결합으로 ‘설치 당일 연구 시작’이 가능한 Ready-to-Use 환경 구현 네오클라우드(Neo-Cloud) 비전 제시: 전통적 클라우드의 한계를 넘어 GPU 연산에 최적화된 차세대 AI 전용 클라우드 및 데이터센터(AIDC)로 사업 영역 확장

2025 디지털 경진대회 대상, 인하대학교 AI들 팀 User Interview

몬드리안에이아의 MonBox 도입 사례를 통해, 서버실·IT 전담 인력 없이도 AI 연구·교육 환경을 바로 시작할 수 있는 온프레미스 AI 운영 체계의 실제 활용을 살펴봅니다. 성균관대, 서울과기대, 한경국립대의 성공 사례와 함께 MonBox가 무엇인지, 왜 선택받았는지 정리합니다.

몬드리안에이아이, AI 인프라 시장 정조준하여 2025년 매출 50억 돌파 및 흑자 전환 성공. 네오클라우드 기업으로의 전환 본격화

CES 2026에서 공간 컴퓨팅이 화두로 떠올랐다는 사실 알고 계신가요? 애플 비전 프로 M5, 메타 오라이언, 지멘스 디지털 트윈 등등에서 확인할 수 있는 AR/VR 차이·산업별 활용까지 모두 알려드립니다. 늦지 않게 서둘러서 공간 컴퓨팅 전략을 수립하세요.

클라우드 API 비용이 예측 불가능하게 급증해 고민이신가요? 온디바이스 LLM 개념부터 클라우드 LLM 비교, 산업별 적용 시나리오까지 완벽 가이드를 제시합니다. 규제 변화에 대응하고 비용을 절감하면서 차세대 AI 전략을 수립하세요.

유휴 GPU, 비용으로 남기지 말고 수익으로 전환하세요. 첫 3개월 간 GPU 공급 수수료 100% 면제해드립니다. 놀고 있는 GPU를 수익화하세요. Runyour AI가 수요자 매칭부터 운영 · 정산까지 전부 지원합니다.

국내 AI 산업의 주도권을 결정할 Blackwell 인프라, NVIDIA B300을 빠르게 도입할 수 있는 기회를 확인해보세요.

전통 클라우드에서 GPU 가용성 부족과 비용 폭증으로 고민이신가요? 네오클라우드로 전환을 검토해보세요. AI 시대에 걸맞는 최적의 인프라를 구축하세요.

네오클라우드, 우리 회사에 정말 필요한지 판단하기 어려우신가요? 전통 클라우드와의 차이부터 필요성 판단 체크리스트·산업별 적용 시나리오·전환 시작 방법까지 완벽 가이드를 제시합니다. 비용 30~50% 절감 방법을 확인하고 최적의 클라우드 전략을 수립하세요.

CES 2026에서 피지컬 AI가 화두로 떠올랐습니다. 엔비디아 Cosmos·현대차 Atlas 휴머노이드 로봇·2028년 조지아 공장 배치 계획까지 핵심 트렌드를 총정리했습니다. LLM에서 물리 작업 AI로의 전환, 산업 현장 적용 로드맵, 유연한 인프라 구축 전략을 확인하고 피지컬 AI 시대를 준비하세요.

AI 모델 학습 시간이 수일씩 걸리고 GPU 자원 충돌로 고민이신가요? GPU 클러스터링 개념부터 데이터·모델·혼합 병렬화 전략·3단계 구축 가이드까지 확인해보세요.

LLM 서비스 운영 중 프롬프트 버전 관리와 토큰 비용 급증으로 고민이신가요? 이 글에서는 LLMOps 정의부터 MLOps와의 차이·핵심 구성 요소·4단계 구축 가이드까지 정리합니다. 토큰 비용 절감 방법을 확인해보세요.

AI 개발을 본격화했더니 GPU 비용, 클라우드 구독 비용이 급증해 고민이신가요? 이 글에서는 TCO 총소유비용 개념부터 온프레미스·클라우드·하이브리드 비교·활용률 개선까지 GPU 최적화 전략을 정리해 알려드립니다.

제조 현장 설비가 언제 고장날지 예측하고 싶으신가요? 제조업 AI로 예기치 않은 다운타임 감소가 가능합니다. AI를 도입한 국내기업의 데이터 처리 시간 20% 단축한 사례와 예측정비·품질관리·공정최적화 솔루션 비교를 확인하세요.

AI 개발 환경 구축에 3~6개월과 높은 인건비가 부담되시나요? 워크스테이션 서버와 AI 어플라이언스로 초기 투자를 60% 줄이고 즉시 사용 가능한 환경을 구축할 수 있습니다. 일반 서버 vs 워크스테이션 비교, GPU 선택 기준, AI 어플라이언스 도입 체크리스트로 최적의 선택을 도와드립니다.

대학·연구기관 AI 인프라 구축, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? GPU 서버 관리의 어려움과 환경 설정 문제를 한 번에 해결하는 방법을 소개합니다. 인하대 사례로 보는 GPU 관리, 폐쇄망 구축, 장기 운영 노하우까지 실전 가이드를 만나보세요.

AI를 도입했지만 데이터 사일로 때문에 효과를 체감하지 못하고 계신가요? 부서별로 흩어진 데이터와 AI 시스템을 하나로 연결하는 통합형 AI 플랫폼이 필요한 이유와 제조·공공·금융 산업별 실제 적용 사례를 확인하세요.

AI 솔루션 도입을 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? 핵심 구성요소부터 제조·금융·유통 산업별 사례·PoC 단계별 로드맵까지 읽어보고 AI 전환을 시작하세요.

AI 솔루션 도입으로 실질적 성과를 내고 싶으신가요? 제조·인프라·금융·의료 산업별 적용 사례를 먼저 확인해보세요.

AI 모델 학습에 일반 서버로 한계를 느끼시나요? GPU·TPU 특화 서버 구조부터 온프레미스 vs 클라우드 비용 비교·하이브리드 전략까지 확인하고 최적의 AI 인프라를 구축하세요.

AI가 엉뚱한 답변을 하거나 출처를 찾을 수 없어 고민이신가요? 2026년 RAG 트렌드, 산업별 활용 사례, 신뢰도 향상 메커니즘을 확인하고 정확한 AI 답변 시스템을 구축하세요.

기업 내 데이터는 많은데 활용이 어려운가요? 데이터 레이크로 흩어진 데이터를 통합하고 AI 분석을 시작하세요. 데이터 레이크의 정의부터 웨어하우스와의 차이점, 도입 방법까지 완벽히 정리했습니다.

사전학습된 AI 모델을 우리 회사 데이터로 학습시키고 싶은데 GPU 비용 때문에 망설여지시나요? 파인튜닝 개념부터 LoRA·QLoRA 같은 효율적 학습 기법, 실제 도입 방법까지 완벽 가이드를 제시합니다. GPU 메모리 절감 원리와 비용 구조를 확인하고 기업 맞춤형 AI 전략을 수립하세요.

AI 자동화는 단순 반복 업무를 넘어 판단과 실행까지 연결되는 구조로 진화하고 있습니다. 멀티 에이전트 협업, 온디바이스 AI, Agentic 실행 구조가 AI 자동화의 2026년 핵심 트렌드로 떠오르고 있습니다. AI 자동화의 개념 변화와 실제 적용 사례를 살펴보고, 기업이 자동화를 설계할 때 고려해야 할 점을 확인해 보세요.

부서마다 다른 데이터 분석 결과로 의사결정에 혼란이 있으신가요? 데이터 거버넌스 정의부터 프레임워크·구축 방법까지 완벽 가이드를 제시합니다. 데이터 품질 관리, 메타데이터 시스템, 조직 체계 정립 방법을 확인하고 신뢰할 수 있는 데이터 관리 체계를 구축하세요.

AI 플랫폼 도입을 고려하고 있지만 어떤 플랫폼이 적합할지 여전히 어려우신가요? 데이터 통합부터 MLOps까지 기업 맞춤형 선택 기준을 제시합니다. 이번 글에서는 도입 전 4가지 체크리스트와 실제 도입 사례를 통해 최적의 AI 플랫폼을 고르는 방법을 알려드립니다.

AI 플랫폼 도입을 고민 중이신가요? 5단계 체크리스트로 우리 조직의 현재 수준을 진단하고, GPU 확보부터 MLOps 구축까지 단계별 솔루션을 확인하세요. RunYourAI, Yennefer 등 검증된 AI 인프라로 시작하는 방법을 안내합니다.

생성형 AI 프로젝트 진행 중 GPU 확보 지연이나 비용 예측으로 고민이신가요? 네오클라우드 개념부터 기존 클라우드와의 차이·핵심 기술·도입 방법까지 완벽 가이드를 제시합니다. GPU 클러스터링, 고속 인터커넥트, 병렬 스토리지 구조를 확인하고 AI 전용 인프라 전략을 수립하세요.

공장 자동화나 물류 로봇 도입을 고민 중이신가요? 인력난과 안전사고, 생산성 문제를 동시에 해결할 방법을 찾고 계신다면 피지컬 AI가 답이 될 수 있습니다. 이 글에서는 피지컬 AI의 개념부터 실제 도입 방법, 필요한 인프라까지 기업이 알아야 할 모든 것을 정리했습니다.

AI 도입 시 클라우드와 온프레미스 선택으로 고민이신가요? 데이터 보안·비용 구조·구축 기간 비교부터 하이브리드 전략까지 완벽 가이드를 제시합니다. 우리 회사에 최적화된 AI 인프라를 구축하세요.

AI 도입을 고려중이신가요? 어디서부터 시작해야 할지, 우리 회사 환경에 맞는 구성은 무엇인지 고민되시나요? Mondrian AI가 AI전환에 대 명확한 로드맵을 제공합니다. 설계·구축·운영 단계별 솔루션 소개와 자가 진단 체크리스트로 최적의 AI 도입 전략을 수립하고 성공적인 AX여정을 시작하세요.

AI 플랫폼 예니퍼(Yennefer)로 교육과 연구, 산학협력의 경계를 허물다

AI 플랫폼 도입을 통한 자동화를 고민중이신가요? MLOps를 통해 AI 운영의 복잡성을 해결하고 안정적인 성과를 창출하는 방법을 제시합니다. 본 글에서는 데이터 관리부터 자동화 파이프라인, 실시간 모니터링까지 MLOps의 핵심 구성 요소를 상세히 다뤄 지속 가능한 AI 운영 체계를 구축할 수 있도록 도와드립니다.

AI 연산 속도가 느려 비효율을 겪고 계신가요? GPU 서버를 통해 데이터 처리 속도를 최대 10배까지 향상시키는 방법을 알려드립니다. GPU와 CPU의 차이, GPU 서버의 종류와 도입 시 고려해야 할 핵심 포인트까지 효율적인 AI 인프라 구축을 위한 전략을 지금 확인해 보세요.

"우리 회사도 AI 도입해야 하는데..." 어디서부터 손대야 할지 고민되시나요? AI 플랫폼이 전문가 없이도 데이터 관리부터 모델 개발까지 가능하게 만듭니다. 클라우드·온프레미스·하이브리드 유형 비교와 선택 기준을 통해 AI 도입의 첫 단추를 제대로 끼울 수 있도록 돕습니다.