방송/연예
“2000년대 가상화, 2010년대 클라우드와 SaaS, 2020년대 AI 네이티브 환경 진입, 그리고 2030년대 양자 컴퓨팅 시대 개화. 21세기 들어 인프라 환경의 거대한 기술 전환이 10년 주기로 발생하고 있다. 이러한 환경은 그동안 안전하다고 믿어온 보안 기술을 무력화하기 때문에 새로운 보안 체계가 필요하다.기존 투자를 보호하면서 빠르게 진화하는 기술 환경을 보호하기 위해 오버레이 방식의 보안 전략을 추진해왔지만, 이 때문에 복잡성이 높아지고 성능이 지연되며 가시성이 약화되고 비용이 폭증한다.박
AI가 사이버 공격의 새로운 도구로 활용되면서 기업·기관의 보안 전략에도 변화가 요구되고 있다. 공격자가 방어자와 동일한 AI 기술을 활용하는 것은 물론, AI가 직접 외부 시스템을 공격하는 사례까지 등장하면서 기존의 탐지·대응 중심 보안만으로는 빠르게 진화하는 위협에 효과적으로 대응하기 어려워지고 있다.AI 확산은 기업의 공격표면도 확대하고 있다. AI 서비스와 애플리케이션, 클라우드 인프라, 데이터, API, AI 에이전트 등 새로운 기술 환경이 보안 관리 대상에 포함되면서 취약점과 공격 경로가 더욱 다양해지고 있다
AI의 기업 도입이 확산되면서 비용 관리의 기준도 달라지고 있다. 기존에는 유휴 자원을 줄이고 인프라 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, 이제는 GPU·LLM API·데이터 처리 등 복잡한 AI 비용을 통합 관리하고 투자 대비 성과까지 따져야 한다. 기술 투자 성과 관리로 진화하는 AI 시대 핀옵스의 변화와 주요 기업 전략을 살펴본다. AI 비용 최적화도 설계 단계부터서비스가 운영된 뒤 청구서를 분석하는 것만으로 AI 비용을 최적화할 수 없다. AI 애플리케이션의 비용은 모델 가격뿐 아니라 데이터 연결 방식과
AI의 기업 도입이 확산되면서 비용 관리의 기준도 달라지고 있다. 기존에는 유휴 자원을 줄이고 인프라 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, 이제는 GPU·LLM API·데이터 처리 등 복잡한 AI 비용을 통합 관리하고 투자 대비 성과까지 따져야 한다. 기술 투자 성과 관리로 진화하는 AI 시대 핀옵스의 변화와 주요 기업 전략을 살펴본다. AI가 기업 업무에 광범위하게 사용되면서 비용 관리가 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI는 도입하는 데서 비용이 끝나는 것이 아니라 실제 업무에 활용하는 과정에서 모델 호출과 데
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