728x90 반응형 비용 절감2 엔비디아와 오픈AI의 균열: AI 시대의 판도를 바꾸는 숨겨진 진실 🚀 핵심 요약 (Executive Summary)AI 산업은 '모델 훈련' 중심에서 '실시간 추론' 중심으로 빠르게 전환되고 있으며, 이는 엔비디아와 오픈AI 같은 거대 기업 간의 이해관계 충돌을 야기하고 있습니다.이러한 패러다임 변화는 AI 서비스 운영에 막대한 비용을 지불하는 기업들에게 하드웨어 선택 및 최적화 전략의 중요성을 극대화합니다.본 글에서는 AI 워크로드의 특성을 정확히 이해하고, '추론' 단계에 최적화된 솔루션(예: ASIC, LPU, 엔비디아 TensorRT)을 도입함으로써 운영 비용을 절감하고 서비스 응답 시간을 단축하는 구체적인 워크플로우를 제시합니다.단순한 GPU 구매를 넘어, 비용 효율적인 AI 인프라 구축을 위한 전략적 의사결정 프레임워크를 제공하여 기업들이 AI 투자에서 최.. 2026. 2. 4. AI 신약 개발 워크플로우 벤치마크: IND 기간 71% 단축과 2026년 규제(GaiP) 대응 전략 2026년 1월 현재, AI는 신약 개발 파이프라인의 위험 요소를 제거하고(De-risking) 초기 단계를 혁신적으로 가속화하고 있습니다.본 보고서는 AI 도입 전후의 정량적 효율성 증대 벤치마크를 제시하고, FDA 및 EMA가 공동 발표한 'Good AI Practice (GaiP)' 규제 가이드라인을 중심으로 실제 워크플로우에 AI를 통합하는 실무 전략을 분석합니다.이제 막대한 R&D 비용과 시간을 절감하는 행동 지침에 집중해야 할 때입니다.1. The Shift: 왜 지금 AI 신약 개발 효율성에 집중해야 하는가?신약 개발의 비즈니스 환경이 급변하고 있습니다.주요 빅파마들은 2030년까지 약 3,000억 달러 규모의 특허 절벽(Patent Cliff) 위협에 직면해 있습니다.이를 막기 위해 파이프.. 2026. 1. 16. 이전 1 다음 반응형
