하이브리드 AI는 로컬 및 클라우드 기반 AI 솔루션의 조합으로, 양측의 장점을 제공합니다. 대규모 모델이 필요한 사용 사례의 경우, 처리는 클라우드에서 수행되어야 합니다. 여기에는 컴퓨팅 파워와 저장 용량이 충분합니다. 그러나 프라이버시, 보안 및 지속적인 가용성이 중요한 애플리케이션의 경우, 사용자 디바이스에서 로컬로 AI를 실행하는 것이 선호되는 접근 방식입니다.

Nvidia는 이러한 하이브리드 AI 생태계를 가속화할 수 있는 위치에 있으며, Nvidia RTX 카드가 장착된 홈 PC부터 강력한 Nvidia 기반 워크스테이션 및 대규모 데이터 센터에 이르는 솔루션을 제공합니다. AI 스택의 각 계층에는 속도, 비용, 프라이버시, 보안 및 품질 측면에서 각자의 트레이드오프가 있습니다. AI의 미래는 모든 사용자에게 적합한 단일 솔루션이 아니라 사용자가 자신의 특정 요구 사항에 맞는 균형을 선택할 수 있는 유연하고 적응 가능한 접근 방식입니다.

프라이버시와 보안이 최우선인 사용 사례의 경우, 사용자의 홈 컴퓨터에서 로컬로 AI 모델을 실행하는 것이 선호되는 접근 방식입니다. 데이터와 처리를 자신의 디바이스에 유지함으로써 민감한 정보가 안전하게 보호되고 사용자의 통제 하에 있음을 보장할 수 있습니다. 이는 개인 또는 기밀 데이터를 다루는 애플리케이션에 특히 중요합니다. 데이터 유출 또는 무단 접근의 위험을 최소화해야 합니다.

로컬 AI는 항상 사용 가능한 장점도 제공합니다. 인터넷 연결에 의존할 필요가 없기 때문입니다. 이는 원격 또는 오프라인 환경과 같이 안정적이고 중단 없는 성능이 중요한 시나리오에 적합한 선택입니다.

로컬 AI의 컴퓨팅 파워가 클라우드 기반 솔루션에 미치지 못할 수 있지만, Nvidia의 RTX 카드와 같은 하드웨어 발전으로 개인 디바이스에서도 점점 더 강력한 AI 처리가 가능해지고 있습니다. 이를 통해 프라이버시와 보안의 이점을 누리면서도 성능과 기능 측면에서 큰 손실 없이 사용할 수 있습니다.

가장 최신 사용 사례의 경우, 대규모 AI 모델이 필요하므로 클라우드에서 실행되어야 합니다. 클라우드 데이터 센터의 막대한 컴퓨팅 파워와 저장 용량은 이러한 복잡한 모델을 학습하고 배포하는 데 필수적입니다. 클라우드의 리소스를 활용함으로써 기업과 개발자는 비싼 온프레미스 인프라에 투자하지 않고도 AI의 최신 발전 사항에 접근할 수 있습니다. 이 클라우드 기반 접근 방식은 신속한 확장, 유연성 및 Nvidia의 고성능 칩과 같은 전문 하드웨어의 처리 파워를 활용할 수 있습니다. 클라우드에서 AI를 실행하면 프라이버시와 보안에 대한 우려가 있지만, 가장 까다로운 AI 워크로드를 처리하고 인공 지능의 한계를 확장할 수 있는 필요한 리소스를 제공합니다.

Nvidia는 Nvidia RTX 카드가 장착된 홈 PC부터 강력한 Nvidia 기반 워크스테이션, 그리고 고성능 Nvidia 칩이 가득한 대규모 데이터 센터에 이르는 전체 AI 스택을 가속화할 수 있는 독특한 위치에 있습니다. 이러한 하이브리드 AI 배포 접근 방식은 다양한 사용 사례의 요구 사항 간의 균형을 제공합니다.

대규모 모델이 필요한 최첨단 애플리케이션의 경우, 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공할 수 있는 클라우드가 최적의 솔루션입니다. 그러나 프라이버시, 보안 및 지속적인 연결성이 최우선인 사용 사례의 경우, 사용자 디바이스에서 로컬로 AI를 실행하는 것이 선호되는 접근 방식입니다.

Nvidia의 다양한 제품 포트폴리오는 이러한 하이브리드 AI 환경을 지원하며, 소비자부터 기업에 이르는 스펙트럼 전반에 걸쳐 원활하게 통합될 수 있는 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 이러한 유연성을 통해 사용자는 자신의 특정 요구 사항에 따라 성능, 비용, 프라이버시 및 보안의 균형을 선택할 수 있습니다.

홈 컴퓨터에서 로컬로 AI를 실행할지, 아니면 인터넷을 통해 연결된 대규모 데이터 센터에서 실행할지 선택하는 것은 다양한 트레이드오프를 신중히 고려해야 합니다. 대규모 모델이 필요한 최첨단 사용 사례의 경우, 클라우드 기반 접근 방식이 필요합니다. 홈 PC에서 실행할 수 있는 컴퓨팅 파워가 충분하지 않기 때문입니다. 그러나 프라이버시, 보안 및 지속적인 연결성이 최우선인 사용 사례의 경우, 로컬 구현이 선호됩니다.

Nvidia는 AI 생태계에서 이 두 가지 시나리오 모두를 지원할 수 있는 위치에 있습니다. Nvidia RTX 카드가 장착된 홈 PC부터 강력한 Nvidia 기반 워크스테이션, 그리고 Nvidia 칩이 가득한 대규모 데이터 센터에 이르는 다양한 솔루션을 제공합니다.

AI 스택의 각 계층에는 속도, 비용, 프라이버시, 보안 및 품질 측면에서 각자의 트레이드오프가 있습니다. AI 배포의 미래는 완전히 명확하지 않으며, 이러한 요인 간의 최적의 균형은 계속 발전할 것입니다. 그럼에도 불구하고 사용자는 자신의 인공 지능 시스템이 어디에 배치되어야 할지에 대해 상당한 통제권을 가지고 있으며, 자신의 특정 요구 사항과 우선순위에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.

AI의 미래는 하이브리드 접근 방식입니다. 대규모 모델이 필요한 최첨단 사용 사례는 클라우드에서 실행되는 반면, 프라이버시, 보안 및 오프라인 기능을 우선시하는 다른 사용 사례는 홈 컴퓨터와 워크스테이션에서 로컬로 실행됩니다. Nvidia는 소비자 등급 RTX 카드부터 강력한 데이터 센터 칩에 이르는 이러한 하이브리드 AI 생태계를 가속화할 수 있는 위치에 있습니다.

이 하이브리드 접근 방식에는 속도, 비용, 프라이버시, 보안 및 품질 측면에서 트레이드오프가 있으며, AI 스택의 각 구성 요소를 배치할 최적의 위치는 아직 불확실합니다. 그러나 AI의 전반적인 미래는 밝으며, 사용자는 자신의 인공 지능 솔루션이 클라우드에 배포될지 아니면 로컬 디바이스에 배포될지에 대해 상당한 통제권을 가질 수 있습니다.

AI의 미래는 하이브리드 접근 방식입니다. 가장 까다로운 사용 사례는 클라우드에서 처리되는 반면, 프라이버시에 민감하고 항상 온라인 상태를 유지해야 하는 애플리케이션은 로컬 디바이스에서 실행됩니다. Nvidia는 소비자 등급 RTX 카드부터 강력한 워크스테이션과 대규모 데이터 센터에 이르는 이러한 하이브리드 AI 생태계를 가속화할 수 있는 위치에 있습니다. 속도, 비용, 프라이버시, 보안 및 품질 간의 트레이드오프가 각 AI 스택 구성 요소의 배치 위치를 결정할 것입니다. 결국 AI의 미래는 사용자가 자신의 특정 요구 사항에 맞는 균형을 선택할 수 있는 상당한 유연성과 통제권을 제공합니다.