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인프라에서 인텔리전스까지: GTC 2026을 되돌아보며 Phison이 AI를 더욱 실용적으로 만드는 방법을 살펴봅니다.

올해 NVIDIA GTC 컨퍼런스에서 분명하게 드러난 메시지는 하나였습니다. 바로 AI가 실험 단계를 넘어 실제 생산 중심의 워크로드로 진입하고 있다는 것입니다. 기조연설과 세션들은 모델 학습의 획기적인 발전보다는 AI가 실제 운영 환경에 적용될 수 있도록 필요한 요소들에 더 초점을 맞추었습니다.

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AI 메모리 장벽: AI PC가 따라잡지 못하는 이유

AI PC가 급증하고 기대치가 높아짐에 따라, 간과되기 쉬운 한 가지 제약 조건이 로컬 AI의 실제 한계를 조용히 결정짓고 있습니다. AI PC는 빠르게 등장하고 있습니다. 실리콘 로드맵은 공격적이며, 소프트웨어 스택은 성숙 단계에 접어들고 있고, 로컬 또는 온프레미스 AI에 대한 기대치는 높아지고 있습니다...

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스토리지 티어링의 미래: 데이터 중심 세상에 적응하기

스토리지 티어링은 오랫동안 다양한 유형의 데이터를 효율적으로 관리하는 방법으로 사용되어 왔습니다. 오늘날 스토리지 티어링이 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 왜 이러한 변화를 따라잡아야 하는지 알아보겠습니다. 전 세계적으로 그 어느 때보다 많은 데이터가 생성됨에 따라, 데이터를 저장, 관리 및 검색하는 데 사용하는 시스템 또한 변화하고 있습니다...

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저예산 AI: 대학들이 예산을 초과하지 않고 혁신하는 방법

비용 효율적이고 지속 가능한 고등 교육 AI 프로젝트가 현실화되고 있습니다. 일상생활에서 이미 보편화되고 있는 AI는 고등 교육 분야에서 더욱 중요한 역할을 합니다. 전 세계 대학들은 학생들의 성공 패턴을 분석하기 위해 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다.

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