AI가 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 더 이상 모델을 설계하고 학습시키는 데 그쳐서는 안 된다. 오늘날 기업들이 직면한 핵심 과제는 학습된 모델을 실제 환경에서 안정적으로, 그리고 확장 가능한 방식으로 실행하는 것이다. 이처럼 AI 추론은 이제 ‘작동 가능성’을 결정짓는 마지막 관문이 됐다.

AI 추론은 실험 환경과 전혀 다른 현실에서 작동해야 한다. 낮은 지연 시간, 불규칙한 수요, 고성능 추론 가속기를 필요로 하는 가운데 기존의 고정형 인프라는 한계를 노출하고 있다. 이에 따라 클라우드 네이티브 오케스트레이션 기술이 AI 운영 확장성의 핵심으로 떠오르고 있으며, 구글 클라우드의 컨테이너 기반 추론…  더보기