최근 AI 시장의 흐름은 모델을 만드는 훈련(Training) 단계에서 실제 서비스를 제공하는 추론(Inference) 단계로 무게 중심이 이동하고 있습니다. 흔히 말하는 프로덕션 환경에 AI 서비스가 본격적으로 투입되는 시기가 된 것입니다. 이런 분위기 속에서 구글 TPU에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 아무래도 추론 관련 성능과 비용의 황금비를 찾는 것이 중요하다 보니 GPU와 TPU를 놓고 심각하게 고민하는 곳이 늘고 있는…
최근 생성형 AI의 발전으로 많은 기업이 업무 방식의 변화를 꾀하고 있습니다. 하지만 새로운 도구를 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 중요한 것은 ‘사용자가 얼마나 빠르게 적응하고, 실질적인 성과를 내느냐’입니다. 오늘은 메가존소프트가 제안하는 Gemini for Google Workspace 활성화 변화관리 프로그램을 통해 조직의 생산성을 극대화하는 전략을 소개해 드립니다. ✨ 왜 ‘변화관리 프로그램’이 필요한가요? 단순히 소프트웨어 기능을 제공하는 것을…
시대가 변하면 기술도 변합니다. 데이터베이스 역시 시대적 요구에 맞춰 진화의 길을 걷고 있습니다. 지난 수십 년간 데이터베이스 기술은 관계형 데이터베이스의 시대에 머물어 있었습니다. 이후 비정형 데이터의 폭발적 증가와 함께 NoSQL 시대를 맞이했습니다. 그러던 것이 이제는 클라우드 네이티브라는 거대한 흐름 속에서 새로운 통합의 시대로 접어들었습니다. 이러한 흐름에 발맞춰 2025년 구글 클라우드는 Firestore의 MongoDB 호환 인터페이스를 정식으로…
소프트웨어 개발에 있어 테스트의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 단순히 버그를 잡는 작업이 아닙니다. 소프트웨어의 신뢰성과 가치를 보장하기 위해 반드시 거쳐야 하는 중요한 절차입니다. 이는 AI 에이전트 구현에도 다를 바 없습니다. 다만 기존 소프트웨어 개발에 적용하던 접근 방식은 AI 에이전트에는 맞지 않습니다. 우리에게 익숙한 일반적인 기업의 업무 시스템은 입력 값이 주어지면 미리 정의한 로직에…
데이터가 중요하다는 것은 모두가 공감합니다. 하지만 데이터에 접근하고 활용하는 것에 있어 관리자와 사용장의 입장차이는 큽니다. 데이터 팀은 보안과 정합성, 거버넌스를 최우선으로 여겨 엄격한 통제를 하려 하지만 마케팅이나 영업, 기획 부서의 현업 사용자들은 시장 변화에 빠르게 대응하기 위한 속도와 유연성, 그리고 직관적인 탐색 환경을 원하기 때문입니다. 이러한 불일치는 쉐도우BI(Shadow BI) 같은 부작용을 낳아 조직 전체의 역량을…
Overview2025년 한 해, 여러분의 업무 환경은 얼마나 달라졌나요? 숨 가쁘게 달려온 2025년을 정리하고, 다가올 2026년의 업무 방식을 미리 경험해 보실 수 있는 특별한 웨비나에 초대합니다. 이번 웨비나에서는 우리 팀의 칼퇴를 도왔던 Google Workspace의 2025년 핵심 기능을 되짚어보고, 최근 공개된 Gemini 3와 NotebookLM이 실제 업무 현장을 어떻게 ‘동료’로서 혁신하고 있는지 생생하게 보여드립니다. 📌AI와 함께하는…
모두가 디지털 전환(DX)을 외치던 시절이 있었습니다. 불과 몇 년 전의 일입니다. 그러던 것이 2026년을 코 앞에 둔 2025년 12월 현재 당연하다는 듯이 모두가 AI 전환(AX)을 말하고 있습니다. 사실 DX, AX를 서로 다른 목표를 가진 구호가 아닙니다. 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 민첩성과 효율성을 높이고 이 토대 위에서 진행한 디지털 전환의 노력이 AI를 맞나 꽃을 피우는 시기를…
프로덕션 환경에서 AI 서비스를 제공할 때 가장 많이 고민하는 것은 바로 효율입니다. 여기서 말하는 효율은 GPU나 TPU 자원 활용을 극대화하여 운영 비용(Opex) 절감하는 것을 뜻합니다. Opex를 강조하는 이유는 일회성 투자(CapEx)에 가까운 훈련과 달리 추론은 꾸준히 비용이 발생하기 때문입니다. 따라서 기업의 AI 전환이 성공하려면 조직 및 도메인에 특화해 훈련한 모델을 보유하는 것만으로는 부족합니다. 이 모델을 프로덕션환경에…
데이터 레이크의 가치가 나날이 높아지고 있습니다. AI가 모든 IT 프로젝트에 포함되는 주제가 되다 보니 데이터 레이크 역시 따라서 몸값이 뛰는 것이 아닐까요. 이처럼 중요한 데이터 레이크가 제 기능을 못한다면? 고민이 클 것입니다. 실제로 데이터가 어디에 있는지, 무엇을 의미하는지 파악할 수 없는 이른바 데이터 늪(Data Swamp) 문제로 데이터 레이크가 제 역할을 못하는 경우도 적지 않습니다. 데이터…
지난 10년간 기업은 아날로그 프로세스를 디지털화하고 인프라를 클라우드 네이티브 환경으로 로 옮기는 디지털 전환(DX)의 길을 걸어 왔습니다. 이 길의 끝은 어디일까요? DX의 완성은 AI 전환(AX)이라는 것에 공감하는 분들이 많을 것입니다. DX라는 준비 기간을 거쳐온 많은 조직은 AI로 이제 결실을 거둘 수 있는 새로운 기회를 맞이하고 있습니다. 이 기회의 씨앗은 바로 조직의 지식, 경험 등을 디지털화한…