AI 데이터센터 인프라에 대해 알아야 할 7가지

AI는 기업 환경을 빠르게 변화시키고 있으며, 데이터센터도 예외는 아니다. 기업이 AI 활용 목표를 확대하면서 기존 데이터센터 모델이 이를 감당하지 못하는 문제가 나타나고 있다. 전력 및 냉각 시스템은 한계에 다다르고, 노후 네트워크는 데이터 병목 현상을 초래하고 있다. 더불어, AI의 거침없는 속도에 맞춰 인력 구성, 운영 거버넌스, 조직 문화까지 재정립해야 하는 상황이다. AI 시대를 대비해 데이터센터와 그를…

Storage best practices: How to address the challenge of scaling AI workloads

Artificial intelligence (AI) technologies and hybrid/multi-cloud trends are putting pressure on organizations to optimize their storage strategy to ensure data availability — while enabling scalability and efficiency. For example, generative AI (genAI) applications have further accelerated data creation, which in turn increases the need for efficient, available storage that is also cost-effective. Optimizing all that…

The GRIT framework: A new definition of leadership

Grit is often defined as perseverance: the ability to push through hardship with determination. But leadership today calls for a broader definition. In a constantly evolving environment, grit isn’t just about personal endurance. It’s about creating the right conditions for others to thrive, especially in times of change, ambiguity or stretch goals. After nearly two…

7 things you need to know about AI and the data center

AI is transforming the enterprise — and the data center is no exception. As companies scale their ambitions for AI, they’re discovering that traditional data center models can’t keep up. Power and cooling systems are under strain and legacy networks are creating data bottlenecks. Just as crucial, leaders must rethink staffing, governance, and culture to…

조호는 왜 자체 LLM을 개발했을까?···‘지아’로 보는 AI 독립 전략

인도에 본사를 둔 글로벌 소프트웨어 및 클라우드 서비스 기업 조호가 자사 AI 로드맵에 따라 주요 기술들을 공개했다. 이번에 선보인 기술은 독자 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 스택 ‘지아 LLM’을 비롯해, 영어와 힌디어를 지원하는 자동 음성 인식(ASR) 모델, AI 에이전트 개발 플랫폼인 ‘지아 에이전트 스튜디오’, 그리고 맥락 인식 에이전트 상호작용을 관리하는 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)’…

직원 31%가 ‘AI 러다이트’?···조직 내부 AI 저항 본격화에 기업 대응 마련 필요

AI 전문 기업 라이터(Writer)의 조사에 따르면, 전체 기업 직원의 3분의 1에 가까운 31%가 “자사의 생성형 AI 전략을 방해하고 있다”라고 응답했다. 밀레니얼과 Z세대 직원의 경우 이 비율은 41%로 더 높게 나타났다. 또한 설문에 따르면 직원 10명 중 1명은 성능 지표를 조작해 AI가 실적이 낮은 것처럼 보이게 하거나, 고의로 품질이 낮은 결과물을 만들어내거나, 생성형 AI 도구나 그…