AI 인프라 구축 속도는 점점 빨라지고 있지만, 전통적인 데이터센터 구축 방식은 이를 따라가기 어렵다는 지적이 늘고 있다. GPU 기반 AI 워크로드는 랙당 전력과 발열 요구를 급격히 높이며 기존 설계 방식의 병목을 드러내고 있다. 토크아이티는 2월 6일 오후 2시 텐, 이온과 함께 AI 시대 데이터센터의 현실적인 대안을 주제로 웨비나를 개최한다. 이번 웨비나에서는 AI 시대 GPU 운영 환경에서 전력과 냉각, 공간 요구가 어떻게 변화하고 있는지를 살펴본다. 고밀도 GPU 랙으로 인한 발열과 중량 증가는 기존 데이터센터 구조의 한계를 노출시키고 있으며, AI 워크로드에 맞춘 새로운 설계 기준이 요구되고 있다. 이러한 배경 속에서 모듈러 데이터센터는 빠른 구축과 유연한 확장을 가능하게 하는 대안으로 부상하고 있다. 공장에서 사전 제작한 모듈을 현장에서 조립하는 방식은 구축 속도를 단축하고, 표준화된 구조를 통해 AI 인프라 변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 돕는다. 이번 웨비나는 텐과 이온이 실제 AI 인프라 구축 현장에서 마주한 문제와 해법을 공유하며, 기업이 선택할 수 있는 현실적인 데이터센터 전략의 기준을 제시할 것으로 기대된다. 토크형 웨비나 참가는 무
관제 기술은 오랫동안 정확한 객체 인식에 초점을 맞춰 발전해 왔다. 그러나 실제 현장에서 요구되는 것은 객체의 존재 여부가 아니라 그 객체가 만들어내는 상황과 맥락에 대한 이해다. 토크아이티와 라온피플이 함께하는 2월 5일 오후 2시 웨비나는 이러한 변화의 중심에 있는 VLM 기술을 집중 조명한다. 이번 웨비나에서는 CNN 기반 비전 AI가 구조적으로 갖는 한계를 설명하고, VLM이 이미지와 영상 정보를 언어적 의미 단위로 변환함으로써 관제 영역을 어떻게 확장하는지를 살펴본다. 이는 관제를 기존의 ‘감시’에서 ‘이해와 예측’의 영역으로 끌어올리는 핵심 기술적 전환점으로 평가된다. 또한 관제 시스템에 VLM을 적용하기 위해 반드시 해결해야 할 네 가지 기술적 과제도 상세히 다뤄진다. 시간적 맥락 이해, 정확한 위치 추론, 고해상도 영상 처리, 엣지 환경을 고려한 경량화 기술은 이론을 넘어 실제 현장 적용 여부를 좌우하는 핵심 요소다. 아울러 지연 시간과 정확도 사이의 균형, 환각 현상 통제, 운영 비용 문제, 폐쇄망 환경에서의 보안 요구사항 등 실제 필드 적용 시 마주하는 현실적인 고민도 함께 다룬다. 이번 웨비나는 VLM을 처음 접하는 독자부터 관제 시스템
AI 에이전트는 단순 자동화를 넘어 업무 수행 방식 자체를 바꾸는 단계로 진입하고 있다. 그러나 많은 기업이 도입을 검토하면서도 실제로 어디까지 가능한지, 어떤 조건이 갖춰져야 하는지에 대해서는 명확한 답을 찾지 못하고 있다. 토크아이티와 솔트룩스가 함께하는 2월 3일 오후 2시 웨비나는 이러한 질문에 현실적인 기준을 제시한다. 이번 웨비나에서는 AI 에이전트가 바꾸는 일의 범위를 구체적으로 살펴본다. 직무나 직업이 아닌 업무 단위에서 대체와 개선 가능성을 분석하고, AI 에이전트가 상대적으로 강한 영역과 아직 한계가 분명한 영역을 구분한다. 특히 신뢰, 보안, 책임이라는 난제가 왜 AI 에이전트 확산의 핵심 제약 조건으로 작용하는지를 구조적으로 설명한다. 마지막으로 AI 에이전트 시대에 인간에게 요구되는 변화도 주요 주제로 다뤄진다. 인간은 대체되는 존재가 아니라 재배치되고 역할이 재정의되는 존재라는 관점에서, AI와 협업하기 위한 실전 스킬과 태도를 살펴본다. 이번 웨비나는 AI 에이전트를 둘러싼 막연한 기대와 불안을 넘어 기업과 개인이 준비해야 할 현실적인 방향을 제시할 것으로 기대된다. 토크형 웨비나 참가는 무료이며, 토크아이티 홈페이지(https:/