제너레이티브 AI 와 엣지 컴퓨팅은 시너지 효과를 발휘하여 개인화된 지능형 인사이트를 대규모로 제공할 수 있습니다.. 생성 또는 소비 지점에 가까운 엣지에서 대량의 데이터를 처리하면 분석을 위해 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없어 대역폭 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 클라우드에 대한 연결이 없거나 제한되어 있어도 엣지에서의 인사이트를 항상 사용할 수 있습니다. 조직은 고객의 가치를 향상시킬 뿐만 아니라 개발자의 생산성과 효율성을 높여 운영 비용을 절감하기 위해 AI 도구와 기술에 투자하고 있습니다.
원래 게시된 곳 vmblog.com.
AI 애플리케이션을 확장하는 유일한 방법은 엣지 컴퓨팅의 도움을 받아 배포하는 것입니다.
엣지와 클라우드 AI의 융합은 클라우드와 엣지가 필요에 따라 계산 작업을 다른 쪽에 오프로드하여 대규모로 AI를 제공하는 방법이라고 생각합니다. 예를 들어, 엣지는 모델 추론을 처리하고 클라우드는 모델 학습을 처리할 수 있습니다. 또는 프롬프트의 길이와 같은 휴리스틱을 기반으로 엣지가 쿼리를 클라우드로 오프로드할 수도 있습니다.
성공적인 AI 전략의 경우, 모든 AI 컴퓨팅이 클라우드에서만 실행된다면 비용이 엄청나게 많이 들 것입니다. 에너지 및 전력 요구 사항, 클라우드 데이터센터 이그레스 요금과 함께 AI 컴퓨팅을 제공하는 데 드는 운영 비용이 매우 높을 수 있습니다. 기업은 클라우드와 함께 엣지 컴퓨팅 전략을 고려해야 데이터 프라이버시와 주권을 침해하지 않으면서 탄소 발자국을 줄이고 비용 효율적인 방식으로 지연 시간이 짧은 실시간 개인화된 AI 예측을 구현할 수 있습니다.
엣지 AI의 성공 여부는 경량 AI 모델의 발전에 달려 있습니다.
엣지 AI를 실행 가능한 옵션으로 만들려면 AI 모델이 가볍고 리소스가 제한된 임베디드 디바이스와 엣지 서버에서 실행할 수 있어야 하며, 허용 가능한 수준의 정확도로 결과를 계속 제공할 수 있어야 합니다.
즉, 모델은 정확한 결과를 제공하면서 엣지에서 효율적으로 실행될 수 있도록 작고 계산 집약적이며 에너지 효율적이어야 합니다. 모델 압축에 많은 진전이 있었지만, 이 분야에서 지속적인 혁신이 이루어질 것이며, 프로세서의 발전과 함께 엣지 AI가 보편화될 것으로 예상합니다.
AI 도구는 우수한 개발자와 뛰어난 개발자를 구분하여 개발자 생산성에 필수적인 역할을 합니다.
우수한 개발자는 AI 도구를 활용하여 업무량을 줄입니다. 뛰어난 개발자는 반복적이고 일상적인 작업의 생산성을 높여 창의력을 발휘하고 어려운 문제를 해결하며 혁신을 촉진하는 고부가가치 작업에 더 집중할 수 있도록 AI 도구와 어시스턴트를 사용할 것입니다.
개발자가 AI 도구에 지나치게 의존하거나 생산성 도구에 기대어 모든 또는 대부분의 작업을 대신 처리하는 것을 경계하지만, 현실적으로 AI는 개발자의 생산성에서 중요한 역할을 계속 수행할 것입니다. 개발자는 이러한 도구의 한계를 이해하고 도구를 과도하게 사용하면 혁신과 비판적 사고를 억제할 수 있으므로 도구를 사용할 때 현명한 판단을 내려야 합니다. 또한, 결과가 가장 정확하고 최신의 것이 아니거나 문제를 해결하는 가장 효율적인 방법이 아닐 수도 있습니다.
엣지 컴퓨팅, 경량 AI 모델, 개발자의 역량 강화에 초점을 맞춘 2024년 AI의 방향은 다음과 같습니다.
엣지의 하드웨어 혁신과 결합된 경량 AI 모델과 엣지 및 클라우드 AI의 융합은 2024년 이후 성공적인 AI 전략의 핵심이 될 것입니다. 또한 엔지니어링 조직은 AI 도구와 어시스턴트를 활용하여 개발자의 생산성을 높이는 동시에 창의성과 혁신을 촉진할 수 있는 방법을 지속적으로 모색할 것입니다. 내년에는 다음을 기대합니다. 조직이 워크로드를 엣지로 전환하여 운영을 더욱 발전시키고 고객을 위한 획기적인 솔루션을 구축하기 위해 제너레이티브 AI 사용을 확대하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
이러한 트렌드 예측에 대해 어떻게 생각하시나요? 이 블로그를 통해 다양한 AI 개발 동향을 따라가 보세요:
