전문가에게 묻기
올바른 솔루션을 계획하려면 프로젝트와 시스템의 요구사항을 이해해야 합니다. Kingston의 전문가들이 안내해 드리겠습니다.
전문가에게 묻기AI PC가 공급업체와 조직 모두에게 주요 화두가 되고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 하지만 기기를 교체하려는 기업 입장에서는 올바른 선택을 하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
최근 웹 세미나에서 Elliott Jones는 AI 전문가 Rob May와 함께 AI PC를 둘러싼 이야기가 모두 과장된 것인지 아니면 더 많은 것이 있는지에 대해 논의했습니다. 이 글에서는 새로운 컴퓨팅 시대에 접어들면서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 웹 세미나의 주요 내용을 비디오 클립(번역된 자막 포함)과 함께 제공합니다.
AI PC에는 인공지능 애플리케이션을 처리하고 AI를 활용하여 성능을 개선하고 보안을 강화하며 개인화 기능을 제공하도록 설계된 전용 칩셋이 탑재되어 있습니다.
AI로 구동되는 프로그램은 새로운 것은 아니지만, 머신러닝 작업을 향상시키기 위해 설계된 신경 처리 장치(NPU)가 탑재된 PC는 비교적 새로운 영역입니다. ChatGPT와 같은 AI 기반 챗봇이 등장하면서 머신러닝과 대규모 데이터 세트를 통해 인간의 언어를 이해하고 재현하는 알고리즘인 대규모 언어 모델(LLM)에 대해 많이 들어보셨을 겁니다.
AI PC는 더 제한적이기는 하지만 개별 기기를 최적화하고 보다 구체적이고 집중적인 작업을 수행하는 데 더 적합한 소규모 언어 모델(SLM)을 사용하여 더 작고 지역화된 규모에서 유사한 방식으로 작동합니다. SLM의 주요 이점 중 하나는 머신의 물리적 스토리지와 클라우드 스토리지 네트워크 간에 데이터를 선택적으로 이동할 수 있다는 점인데, AI 전문가 Rob May는 이 두 가지의 장점을 모두 제공한다고 생각합니다.
“이러한 혼합 접근 방식에는 집중적인 작업과 데이터 저장을 위한 클라우드의 강점과 로컬 처리의 속도 및 개인 정보 보호 이점이 모두 포함되어 있습니다.”라고 그는 설명합니다. 이러한 장점의 조합은 “지연 시간을 줄이고, 대역폭을 절약하며, 데이터 보안을 개선하고, 클라우드로 전송되는 민감한 데이터의 양을 줄입니다”라고 Rob은 덧붙입니다.
Synergy Research Group은 클라우드 인프라 서비스 시장의 전년 대비 20% 성장의 상당 부분을 생성형 AI 기술과 서비스에 기인한 것으로 보고 있으며, AI와 클라우드 컴퓨팅 서비스가 함께 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 이제 조직은 자체 온사이트 스토리지에 대한 걱정 없이 클라우드에서 호스팅되는 "플러그인 앤 플레이" 방식의 AI 애플리케이션을 최대한 활용할 수 있습니다.
클라우드 서비스는 의심할 여지 없이 기업의 AI 애플리케이션 접근성을 크게 향상시켰지만, 보안 위험이 없는 것은 아닙니다. 많은 조직이 민감한 정보를 클라우드 기반의 공용 AI 모델에 전송하는 것이 보안 침해에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 인식하지 못하고 있을 수 있습니다. AI PC를 사용하는 기업은 어떤 데이터를 클라우드의 제3자에게 맡기는 것이 적절한지, 어떤 데이터를 사내 및 기기에 보관하는 것이 가장 좋은지 파악함으로써 이러한 잠재적 피해를 제한할 수 있습니다.
사이버 공격이 발생하거나 연결 문제로 인해 클라우드를 사용할 수 없는 경우에도 로컬 AI 모델을 사용하면 이 기간 동안에도 조직에서 AI 기능을 계속 사용할 수 있다고 Rob은 지적합니다. 하지만 변조나 맬웨어와 같은 로컬 위협에 대해서는 여전히 강력한 보안 조치가 필요하며, 기업들이 보안 모델 학습, 데이터 암호화, 위협에 대한 지속적인 모니터링을 포함한 "포괄적인 접근 방식"을 채택할 것을 촉구합니다.
많은 사람들이 2024년을 "AI PC의 해"로 꼽고 있지만, 과연 그럴까요? 시장 분석가들은 2024년에 약 5천만 대의 AI PC가 출하될 것으로 예상하며, 이는 전체 PC 출하량의 약 5분의 1을 차지할 것으로 전망하고 있습니다. Gartner의 연구원들은 내년에 출하되는 전체 PC의 43%가 AI를 지원할 것으로 예상하고 있으며, International Data Corporation은 2027년 말까지 그 수가 60%에 달할 것으로 예상하고 있습니다.
이 모든 것이 AI PC가 곧 표준이 될 것이라는 점을 가리키고 있지만, 우리는 어떤 용도로 AI PC를 사용하고 있을까요? 현재 AI PC에 최적화된 많은 애플리케이션이 화상 회의 및 프로젝트 관리(예: Zoom, Slack, Webex)나 Adobe, Audacity, 김프와 같은 크리에이티브 디자인 도구에 사용되고 있습니다.
이는 이 기술의 활용 범위가 넓지 않다는 것을 암시할 수도 있지만, Rob은 이러한 앱이 “AI 통합의 초기 단계”를 보여주는 예이며 아직 성장의 여지가 충분하다고 말합니다. “수요가 많고 AI 향상을 통해 분명한 이점을 얻을 수 있는 분야를 대상으로 하고 있으며, 초점이 좁아 보일 수 있지만 이는 분명한 출발점이라고 생각합니다,”라고 그는 말합니다. “따라서 폭이 좁아 보인다고 해서 걱정할 필요는 없으며, 오히려 발전하는 환경이라고 생각합니다. “AI 기술이 더욱 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 그 응용 분야가 크게 다양해질 것으로 예상되며, 현재 집중하고 있는 분야가 시험대 역할을 할 것입니다. “또한 이러한 애플리케이션이 하드웨어 및 소프트웨어 생태계의 개선을 이끌고 더 광범위한 AI 통합을 위한 토대를 마련한다고 생각합니다.”
AI PC는 우리의 업무 방식을 변화시킬 것이므로 IT 관리자는 바로 구매하여 생산성 향상, 보안 및 개인정보 보호 강화, 시스템 지연 시간 단축의 이점을 누리고 싶은 유혹을 받을 수 있습니다. 그러나 일부 기업에서는 새로운 기술이 초기에는 더 비싼 경우가 많고 애플리케이션이 아직 상대적으로 제한적이라는 사실 때문에 더 오래 기다리기로 결정할 수도 있습니다.
F이처럼 빠르게 변화하는 시장에 직면해 있다면, 최신 세대의 DDR5 메모리 와 NVMe SSD로 기존 시스템을 업그레이드하여 새로운 AI 애플리케이션을 최대한 활용함으로써 시간을 벌 수 있습니다. 이는 예산, 요구사항, 직장의 기술 교체 주기에 따라 달라질 수 있습니다. 관리자가 새로운 AI PC를 구매하기로 결정한 경우, 소켓이 아닌 마더보드에 납땜된 부품이 장착된 모델은 부적절한 스토리지, 메모리 및 기능으로 인해 종속될 수 있으므로 주의해야 합니다.
IT 관리자는 현재뿐만 아니라 몇 년 후에도 회사의 요구 사항과 교체 비용을 신중하게 고려해야 합니다. AI 애플리케이션이 사용자의 선호도와 시스템 사용 방식에 대한 데이터를 축적함에 따라 직장의 스토리지 및 메모리 요구 사항이 증가할 것입니다. AI PC를 도입할 때 너무 쉽게 사양을 낮춰서 도입할 수 있는데, 이는 최대 5년 동안 비용을 지불해야 할 수도 있는 실수이므로 미리 생각하는 것이 정말 중요합니다.
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Rob May는 ramsac의 설립자이자 회장으로, 그와 함께 기술 및 사이버 보안 서비스/지원을 제공하는 120명 이상의 컨설턴트 팀을 이끌고 있습니다. 그는 또한 Institute of Directors의 사이버 보안을 위한 영국 대사이며 Cyber Security Thought Leaders/Influencers의 글로벌 순위에서 5위입니다.
Elliott은 Kingston Technology의 B2B 전략 마케팅 부서에서 Kingston의 모든 B2B 제품에 대한 마케팅 전략, 콘텐츠 및 홍보를 담당하고 있습니다. 15년 이상의 기술 마케팅 경력이 있는 그는 기술이 어떻게 하면 문제를 해결할 수 있는 지에 대해 관심이 매우 많습니다.
Geoffrey Petit은 Kingston Technology EMEA의 기술 리소스 그룹 팀 리더입니다. Geoffrey와 그의 팀은 비즈니스 관리자, 마케팅, 내부 영업팀, 고객 및 주요 담당자의 사전 판매 문의에 대한 지원을 제공하는 업무를 담당하고 있습니다.
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