업무별 AI 모델 선택 체크리스트 : ChatGPT vs Claude vs Gemini
한 달 만에 또 뒤집힌 LLM 순위. Claude Opus 4.8, GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro를 코딩·터미널·장문·글쓰기·멀티모달·비용 6개 업무 기준으로 비교하고, 업무에 맞는 모델을 빠르게 고르는 체크리스트로 정리했습니다.
글로벌 빅테크가 선택한 AI 인프라 B300, 360만 대 대기 없이 지금 당장 도입하는 법
엔비디아 B300 GPU 공급난 속에서도 대기 없이 AI 인프라를 구축하는 방법을 알아봅니다. 마이크로소프트, 오픈AI의 B300 도입 성과와 클라우드를 통한 즉시 도입 전략을 확인하세요.
멀티 LLM 환경에서의 실시간 토큰 모니터링 전략 | 섀도우 AI를 막는 첫걸음
기업의 무분별한 멀티 LLM 사용과 섀도우 AI 리스크를 막기 위한 엔터프라이즈 통합 관리 전략. 실시간 토큰 모니터링과 선제적인 예산 통제 시스템을 통해 AI 거버넌스를 시작하는 방법을 알아보세요.
GTC Taipei 2026 핵심 정리 : Agentic AI와 Physical AI, 기업은 무엇을 준비해야 하나
GTC Taipei 2026에서 확인한 Agentic AI와 Physical AI의 핵심 흐름을 정리했습니다. NVIDIA 발표의 의미와 함께, 기업이 AX를 위해 준비해야 할 인프라·에이전트·운영 전략을 살펴봅니다.
2026 엔터프라이즈 AI 인프라 및 LLM 도입의 새로운 병목 현상
몬드리안에이아이가 1,900여명의 기업, 공공기관, 대학 실무자를 대상으로 조사한 2026년 AI 인프라 및 LLM 도입 트렌드 리포트. GPU FinOps, 엔터프라이즈 보안, 개발자 경험(DevEx) 관점에서의 시장 인사이트와 해결책을 제시합니다.
챗GPT·클로드 도입 후 기업의 고민, 늘어나는 비용과 ‘섀도우 AI’ 어떻게 해결할까?
챗GPT, 클로드 등 늘어나는 AI 구독료와 통제 불능의 '섀도우 AI' 리스크로 고민 중이신가요? 기업용 멀티 LLM 통합 관리 솔루션 '런유어 에이전트'가 비용 절감과 보안 문제를 한 번에 해결하는 방법을 확인해 보세요.
멀티 모델 AI 서비스, 스펙보다 흐름이 중요한 이유
탭 5개, 구독 3개, 결제 내역 관리… 멀티 모델 AI 서비스는 이 문제를 해결합니다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 여러 LLM을 하나의 UI에서 쓰는 멀티 모델 AI 서비스. 실제 도입 전에 반드시 확인해야 할 사용성 포인트 4가지를 정리했습니다.
엔비디아 GTC 2026 완전 분석: AI 팩토리 시대의 개막과 네오클라우드의 새 판도
엔비디아 GTC 2026 핵심 요약. 베라 루빈, NemoClaw, 물리적 AI가 이끄는 패러다임 전환과 클라우드 인프라 생태계의 새로운 전략적 기회를 분석합니다.
공간 컴퓨팅 vs AR/VR 차이 - CES 트렌드와 산업별 활용 전략
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.
온디바이스 LLM 시대, 2026년 기업 AI AX 전략이 바뀌어야 하는 이유
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.
네오클라우드가 AI 시대의 게임 체인저인 이유
전통 클라우드에서 GPU 가용성 부족과 비용 폭증으로 고민이신가요? 네오클라우드로 전환을 검토해보세요. AI 시대에 걸맞는 최적의 인프라를 구축하세요.
네오클라우드 vs 전통 클라우드 - 우리 회사는 언제 전환해야 할까
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.
피지컬 AI 혁명의 시작 - AI가 물리 세계로 걸어 나왔다
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.
GPU 클러스터링이란? 멀티 GPU 분산 학습을 위한 완벽 가이드
AI 모델 학습 시간이 수일씩 걸리고 GPU 자원 충돌로 고민이신가요? GPU 클러스터링 개념부터 데이터·모델·혼합 병렬화 전략·3단계 구축 가이드까지 확인해보세요.
LLMOps란? 대규모 언어 모델의 안정적인 운영을 위한 필수 가이드
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.
GPU 비용 최적화란 - TCO 관점에서 보는 AI 인프라 비용 구조
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.
워크스테이션 서버란? 일체형 AI 어플라이언스 총정리 및 선택 가이드
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.
AI 플랫폼은 왜 ‘통합형’이어야 할까? - 데이터 중심 디지털 DX 전략
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 도입이 처음이라면? 지금 꼭 알아야 할 핵심 가이드
AI 솔루션 도입을 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? 핵심 구성요소부터 제조·금융·유통 산업별 사례·PoC 단계별 로드맵까지 읽어보고 AI 전환을 시작하세요.
AI 서버란? 일반 서버와의 차이점, 구축 비용, GPU 서버 구축 방법 완벽 가이드
AI 모델 학습에 일반 서버로 한계를 느끼시나요? GPU·TPU 특화 서버 구조부터 온프레미스 vs 클라우드 비용 비교·하이브리드 전략까지 확인하고 최적의 AI 인프라를 구축하세요.
RAG란? RAG의 개념과 종류, 산업 현장에서 실제 활용하는 방법
AI가 엉뚱한 답변을 하거나 출처를 찾을 수 없어 고민이신가요? 2026년 RAG 트렌드, 산업별 활용 사례, 신뢰도 향상 메커니즘을 확인하고 정확한 AI 답변 시스템을 구축하세요.
데이터 레이크란? 빅데이터 시대, 필수 데이터 관리 전략
기업 내 데이터는 많은데 활용이 어려운가요? 데이터 레이크로 흩어진 데이터를 통합하고 AI 분석을 시작하세요. 데이터 레이크의 정의부터 웨어하우스와의 차이점, 도입 방법까지 완벽히 정리했습니다.
파인튜닝이란? LoRA QLoRA란? AI 모델 맞춤 학습 완벽 가이드
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.
2026 AI 자동화 트렌드 - 멀티 에이전트, 온디바이스, 에이전틱 구조
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.
데이터 거버넌스란? 데이터 거버넌스 뜻, 종류, 트렌드, 구축 방법 총정리 (2026)
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.
네오클라우드란? 생성형 AI 시대 새로운 클라우드 개념부터 전망까지
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.
피지컬 AI란? 제조 물류 자동화를 위한 완벽 가이드 (2026)
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.
온프레미스 AI란? 클라우드 vs 온프레미스 AI 완벽 비교 가이드
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.
MLOps란? AI 플랫폼 구축 전 반드시 알아야 할 개념
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.
GPU 서버란? GPU 서버의 종류부터 도입 고려 포인트 모아보기
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.
AI 플랫폼이란? 기업의 AI 도입을 위한 완벽 가이드
"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.