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<p>좋은 AI 모델을 만드는 것과 수많은 사람이 동시에 사용할 수 있는 AI 서비스를 운영하는 것은 다른 문제다. 이용자가 늘고 여러 AI 모델과 에이전트가 동시에 작동하면 연산량과 메모리 사용량, 응답 속도는 곧 서비스 비용과 품질로 이어진다. 국가 AI 경쟁의 무게중심이 모델 개발에서 실제 활용으로 이동하면서 제한된 인프라 안에서 AI를 효율적으로 구동하는 최적화 기술의 역할도 커지고 있다.</p>
<p>AI 모델 경량화·최적화 기업 노타(대표 채명수)가 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트에 이어 ‘모두의 AI’ 사업에 참여한다.</p>
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<p><strong>출처 : www.venturesquare.net</strong> <a href="https://www.venturesquare.net/1110186/" target="_blank">(원문보기)</a></p>
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좋은 AI 모델을 만드는 것과 수많은 사람이 동시에 사용할 수 있는 AI 서비스를 운영하는 것은 다른 문제다. 이용자가 늘고 여러 AI 모델과 에이전트가 동시에 작동하면 연산량과 메모리 사용량, 응답 속도는 곧 서비스 비용과 품질로 이어진다. 국가 AI 경쟁의 무게중심이 모델 개발에서 실제 활용으로 이동하면서 제한된 인프라 안에서 AI를 효율적으로 구동하는 최적화 기술의 역할도 커지고 있다.
AI 모델 경량화·최적화 기업 노타(대표 채명수)가 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트에 이어 ‘모두의 AI’ 사업에 참여한다.
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출처 : www.venturesquare.net (원문보기)