2025.10.14by 배종인 기자
델 테크놀로지스(Dell)가 초고성능 데스크톱 AI 시스템 ‘델 프로 맥스 위드 GB10(Dell Pro Max with GB10)’을 공식 발표했다. 이 제품은 엔비디아의 최신 그레이스 블랙웰(GRACE BLACKWELL) 아키텍처 기반 GB10 슈퍼칩을 탑재해, 클라우드 연결 없이도 최대 2,000억 개 매개변수의 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬 환경에서 직접 개발·추론할 수 있는 것이 특징이다.
2025.09.26by 배종인 기자
글로벌 데이터 및 AI 기업 데이터브릭스(Databricks)가 오픈AI와 1억 달러 규모의 전략적 파트너십을 체결하고, 자사 데이터 인텔리전스 플랫폼과 대표 AI 제품인 에이전트 브릭스(Agent Bricks)에 오픈AI의 최신 모델을 네이티브로 통합했다.
2025.09.25by 배종인 기자
AI 최적화 및 경량화 기술 전문기업 노타(대표 채명수)는 25일 낮은 사양의 디바이스에서도 대규모 언어모델(LLM)을 안정적으로 구현할 수 있는 ‘LLM 최적화 서비스’를 공식 출시했다. 이 서비스는 기존 하드웨어를 그대로 활용하면서도 최신 LLM과 비전-언어모델(VLM)을 빠르게 추론할 수 있도록 설계돼, 기업의 인프라 투자 부담을 크게 줄일 수 있다는 점에서 주목받고 있다.
2025.09.17by 배종인 기자
델 테크놀로지스(Dell Technologies) 조용노 전무가 17일 Dell AI Factory Media Briefing에서 이제 AI는 단순한 기술 시연을 넘어, AI가 실제 업무에 적용하는 단계에 진입했다며 엔터프라이즈 AI에 집중하며, 퍼블릭 클라우드의 한계를 인식하고 온프레미스 환경으로의 전환을 강조했다.
김경진 델 테크놀로지스 코리아 총괄사장이 17일 ‘델 테크놀로지스 포럼(Dell Technologies Forum’ 인사말을 통해 “현재는 AI와 인간의 경주 시대다. AI는 단순한 도구가 아닌, 마치 생명체와 같은 존재로 인간은 AI에 종속되지 않고 이를 활용하는 방향으로 나아가야 한다”며, 인공지능이 인간의 삶과 일터를 어떻게 재편하고 있는지를 성찰했다.
2025.07.24by 배종인 기자
SK텔레콤(대표이사 유영상)이 글로벌 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)에 자체 개발한 대형 언어 모델(LLM) ‘A.X(에이닷 엑스) 3.1’을 공개하며 국내 AI 주도권 확보에 나섰다. SKT는 반도체·모델·데이터·서비스를 잇는 ‘풀스택 AI’ 역량을 앞세워 과학기술정보통신부 주관 ‘독자 AI 파운데이션 모델 사업’ 컨소시엄을 구성했다. 게임사 크래프톤, 모빌리티 데이터 기업 포티투닷, NPU 전문기업 리벨리온, AI 에이전트 라이너, 데이터 안정성 기술사 셀렉트스타, 서울대·KAIST 연구진 등 10여 개 기관이 참여해 국내 독자 파운데이션 모델 개발에 시너지를 더한다.
2025.02.17by 권신혁 기자
딥시크의 출현으로 기존 판도에 균열이 발생하고 있다. AI 하드웨어 시장에 HBM 의존도를 낮출 수 있는 새로운 트랜스포머 모델들의 출현이 가속화되면서 빠른 미래 혁신의 흐름에 대응할 필요성이 있어 보인다. 최근 7일 메릴랜드 대학 연구진은 ‘Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: A Recurrent Depth Approach’이란 논문을 발표하며 혁신적인 AI 모델 구조를 제시했다.
2025.02.13by 권신혁 기자
AI 전문 기업 솔트웨어가 기존 AWS 기술지원 시스템에 자체 개발한 생성형 AI 기반 어시스턴트 AI를 추가해 현업에 적용했다고 13일 밝혔다.
2025.02.06by 권신혁 기자
스토리지 성능은 AI 수명주기의 여러 단계에서 핵심적인 역할을 한다. GPU를 연결하는 네트워크가 AI 애플리케이션 성능에 매우 중요한 것처럼, 고속 스토리지 어레이를 연결하는 스토리지 패브릭 중요성이 점차 커지고 있다.
2025.02.03by 권신혁 기자
중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)에서 만든 추론모델 딥시크 R1의 등장으로 AI 업계 파문이 일고 있다. 경량화된 파라미터를 기반으로 저렴한 비용 대비 뛰어난 성능으로 AI 발전방향의 패러다임을 제시했다는 점에서 대표격으로 주목 받고 있다. 딥시크 R1은 강화 학습을 통해 스스로 추론 능력을 발전시키는 방식을 채택해 AI 모델 개발 비용과 리소스를 크게 낮췄으며, 이를 통해 적은 파라미터만으로도 높은 정확도와 성능 지표를 보여줘 ‘효율성’면에서 AI 상용화를 한 단계 진일보시켰다고 평가받는다.
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