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AI 인프라의 통제력과 기준, 지금 갖추고 계신가요? 한화시스템 ICT가 제안하는 프라이빗 GPUaaS 구축 전략 AI 수요와 과제는 넘쳐나고, 예산도 데이터도 추진 계획도 준비되어 있습니다. 범용 모델은 도메인을 모르고, 핵심 데이터는 외부로 내보낼 수 없습니다. 기업의 경쟁력을 높이는 AI, 해법은 프라이빗 GPUaaS에 있습니다.
GPUaaS
AI 인프라
소버린 AI
TCO 최적화
SLA 설계
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리포트가 다루는 핵심 질문
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Q1
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AX시대의 인프라, 부서별 GPU는 개별 도입, 퍼블릭 클라우드도 답이 아닌가? 유휴 자원 낭비 · 전력 한계 · 데이터 보안 우려를 동시에 넘는 구조가 무엇인지 제시합니다. |
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Q2
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아키텍처 설계 시 반드시 챙겨야 할 요소는? 하드웨어만 도입하면 끝이 아닙니다. 거버넌스 · 네트워크 · 보안 계층에서 무엇이 성패를 가르는지 살펴봅니다. |
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Q3
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AI 인프라 부족 해소를 위한 단계별 공급전략은? 일괄 집행 대신 투 트랙으로 조달 전략을 소개합니다. |
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Q4
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SLA(서비스 수준 협약)는 어떻게 설계해야 서비스 연속성을 지킬 수 있나? 코어 인프라와 부가 서비스를 분리하고, 하드웨어 수급 지연 같은 현실적 변수에 대한 면책 기준까지 담은 이원화 운영 모델을 다룹니다. |
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Q5
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제조 · 방산 · 금융 · 의료 · 공공, 산업별로 요건이 다른데 어떻게 접근해야 하나? 범용 클라우드가 채울 수 없는 도메인 특화 AI의 실질적 방향성을 산업별로 정리합니다. |
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※ 썸네일 및 이미지 출처: AI 이미지 생성