2026 월드 모델 경쟁: 르쿤, 딥마인드, 월드 랩스가 재정의하는 AGI로 가는 길
얀 르쿤이 AMI 랩스를 위해 5억 유로를 조달하고, 딥마인드의 제니 3가 실시간 3D 세계를 시뮬레이션한다. 물리학을 이해하는 AI를 구축하기 위한 2026년 경쟁이 LLM을 넘어설 수 있다.
AI/ML 운영
오케스트레이션, 스케줄링 및 배포: Kubernetes, Slurm, Ray 및 GPU 클러스터의 생산성을 유지하는 플랫폼.
비싼 GPU 인프라가 유휴 상태로 방치되면 아무 가치가 없습니다. AI 시스템을 효율적으로 운영하는 실무인 MLOps는 ML 엔지니어링 자체만큼 중요한 분야가 되었습니다.
이 허브는 AI의 운영 측면을 다룹니다: 분산 훈련 작업 스케줄링부터 대규모 모델 서빙, 그리고 이를 관리 가능하게 만드는 인프라 자동화까지 포함합니다.
핵심 주제
- 오케스트레이션 플랫폼 — Kubernetes vs. Slurm vs. Ray: AI 워크로드에 적합한 스케줄러 선택하기
- 분산 훈련 — 데이터 병렬성, 모델 병렬성, 그리고 이를 가능하게 하는 프레임워크들(DeepSpeed, FSDP, Megatron)
- 모델 서빙 — 추론 최적화, 배치 전략, 프로덕션 ML을 위한 배포 패턴
- GPU 활용률 — 비싼 가속기 사용률을 최대화하는 모니터링, 프로파일링, 최적화 기법
- Infrastructure as Code — 재현 가능한 AI 환경을 위한 Terraform, Ansible, 자동화 패턴
"AI 데모"와 "프로덕션 AI" 사이의 격차는 운영으로 메워집니다. 우리의 MLOps 콘텐츠는 GPU 투자를 비즈니스 가치로 전환하는 실무와 플랫폼을 구축하는 데 도움을 드립니다.
Essential Reading
All AI/ML 운영 Articles (17)
AI 워크로드 적정 규모 산정: GPU 리소스와 모델 요구사항 매칭
적정 규모 산정 프레임워크로 GPU 리소스 할당을 추측이 아닌 엔지니어링 원칙으로 전환하세요.
Gemini 3 Flash: 구글의 스피드 챔피언, 6배 저렴한 비용으로 GPT-5.2와 대등한 성능
구글의 Gemini 3 Flash가 GPQA Diamond 90.4%, SWE-bench 78%를 달성하며 토큰 100만 개당 $0.50의 비용을 제시합니다. 가장 빠른 프론티어 모델이 AI 인프라에 미치는 의미를 분석합니다.
오픈소스 AI 모델, 격차 해소: DeepSeek, Qwen3, Llama 4가 GPT-5에 필적
오픈소스와 폐쇄형 AI 모델 간의 성능 격차가 0.3%로 줄어들었습니다. 이것이 기업 AI 인프라에 어떤 의미인지 알아봅니다.
NVIDIA NeurIPS 물리 AI 발표: Alpamayo-R1과 Cosmos 생태계
NVIDIA, 자율주행을 위한 최초의 오픈 추론 VLA인 Alpamayo-R1 공개. Cosmos 플랫폼, LidarGen 및 ProtoMotions3로 확장. Figure AI, 1X 등 도입 시작.
추론 시간 스케일링: AI 추론의 새로운 훈련 프론티어
테스트 시간 컴퓨팅이 차세대 AI 스케일링 프론티어로 부상하다. ThreadWeaver가 1.5배 속도 향상 달성. P1이 물리 올림피아드 금메달 획득. DeepSeek-R1이 70% 낮은 비용으로 o1 수준 달성. 인프라에 미치는 영향 분석.
NVIDIA NeurIPS 2025: Alpamayo-R1과 물리적 AI 추진이 자율 시스템을 재편하다
NVIDIA의 오픈소스 물리적 AI 모델이 자율 시스템을 위한 새로운 인프라 요구사항을 창출하다.
DeepSeek-V3.2: 오픈 소스 AI가 어떻게 10배 저렴한 비용으로 GPT-5와 Gemini 3 성능을 따라잡았는가
DeepSeek-V3.2는 10배 낮은 비용으로 수학적 추론에서 GPT-5와 동등한 성능을 보여줍니다. 오픈소스, MIT 라이선스이며, 최첨단 AI 경제성을 가능하게 하는 아키텍처 혁신을 제공합니다.
TPU 아키텍처: Google 7세대 완전 가이드
Google의 TPU 아키텍처는 256×256 시스톨릭 배열, 광학 회로 스위칭, 그리고 42.5 exaflop 슈퍼포드를 통해 Gemini 2.0과 Claude를 구동합니다.
엣지 AI 인프라: 데이터 소스에 더 가까운 GPU 배포
엣지 GPU를 배포하여 지연시간 95% 감소와 대역폭 82% 절약을 달성하세요. Jetson부터 T4 선택, 전력 제약사항, 실제 구현까지. 완전 가이드.
Google TPU v6e vs GPU: AI 성능 대비 4배 우수한 비용 효율성 가이드
Google TPU v6e는 AI 훈련에서 GPU 대비 4배 더 나은 가격 대비 성능을 제공합니다. 배포 전략, 비용 분석 및 최적의 사용 사례를 알아보세요
CoreWeave: AI 인프라 혁신 - 암호화폐 채굴 스타트업이 어떻게 230억 달러 규모의 인공지능 중추가 되었나
CoreWeave는 암호화폐 채굴에서 벗어나 230억 달러 규모의 AI 인프라 중추로 전환하며, OpenAI의 기초 모델을 지원하면서 737%의 매출 성장을 달성했습니다.