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데이터센터를 위한 AIOps: LLM을 활용한 AI 인프라 관리

AI 추론을 위한 로드 밸런싱: 1000개 이상의 GPU에 요청 분산하기

AI를 위한 분산 컴퓨팅: 구성 가능한 인프라 아키텍처

피처 스토어와 MLOps 데이터베이스: 프로덕션 ML을 위한 인프라

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 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.