AI 인프라의 통제력과 기준,
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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