2025-2026년의 AI/ML 예측

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

AI는 더 이상 단순한 미래가 아닙니다. 바로 지금.2025년부터 2026년까지 향후 몇 년 동안 기업에서 AI와 머신 러닝 (ML) 을 사용하는 방식을 완전히 바꿔놓을 크고 흥미로운 변화가 있을 것으로 예상됩니다.

GMI Cloud에서는 운이 좋게도 이 모든 것의 중심에 서 있습니다.AI 개발 플랫폼을 통해 가장 까다로운 AI 워크로드 중 일부를 지원할 수 있으며, 업계를 형성하는 트렌드를 가장 먼저 파악할 수 있습니다.컴퓨팅 파워에 대한 급증하는 수요부터 지속 가능성과 윤리에 관한 주요 질문에 이르기까지, 대비해야 할 것도 많고 기대해야 할 것도 많습니다.

우리가 예측하고 있는 내용과 기업이 다음 단계로 나아갈 수 있도록 우리가 준비하고 있는 방법은 다음과 같습니다.

AI의 탄소 비용이 곧 현실화될 것입니다

AI가 환경에 미치는 영향은 2026년까지 뜨거운 주제가 될 것입니다.네, 이미 논의되고 있지만 아직 미디어의 최전선에 있지는 않습니다.저는 원자로를 어디에 지을 것인가에 대한 어려운 사회적 질문을 말하는 것이지, “만약에” 건설해야 하는지가 아닙니다.AI의 에너지 요구사항은 충족되어야 할 것입니다.

정부는 필수 에너지 보고, 탄소 상쇄 또는 데이터 센터의 엄격한 효율성 기준 등 규제를 강화하기 시작할 수 있습니다.이를 무시하는 기업은 악평의 위험을 감수할 뿐만 아니라 실질적인 재정 및 운영상의 어려움에 직면할 수 있습니다.

하지만 여기에 반대가 있습니다. 이것은 또한 엄청난 기회이기도 합니다.재생 에너지를 수용하고, 직접 칩 수냉과 같은 효율적인 냉각 시스템에 투자하고, 초저 PUE (전력 사용 효율성) 를 목표로 하는 기업은 실질적인 우위를 점할 수 있습니다.

이에 대해 우리가 하고 있는 일: GMI Cloud에서는 이미 지속 가능성을 우선시했습니다.데이터센터는 재생 가능 에너지와 최첨단 냉각 기술을 사용합니다. 이를 통해 탄소 발자국을 줄일 뿐만 아니라 비용도 절감할 수 있습니다. 과 우리의 고객들.윈-윈.

편견, 도난당한 데이터, 딥페이크 문제 해결

AI는 놀랍지만, 짐이 없는 것은 아닙니다.향후 2년 동안 AI 편향, 교육 데이터 도용, 실질적인 피해를 야기하는 딥페이크에 대한 헤드라인 (및 소송) 이 늘어날 것으로 예상됩니다.

솔직히 AI와 관련된 일이 너무 지나칠 때를 대비하고 있습니다.지금은 논의 단계에 불과하지만 제대로 행동하는 규제 기관이나 입법자는 없습니다.소셜 미디어에서 벌어진 일과 많이 비슷하지만 AI에는 고유한 문제가 있습니다.

한 걸음 더 나아가는 방법: 우리는 기업이 AI 모델의 공정성을 감사하고 테스트할 수 있도록 지원하는 방법을 모색하고 있습니다.즉, 윤리적으로 출처된 데이터로 모델을 재교육하고 편견을 근본적으로 해결하는 것을 의미합니다.딥페이크는 어때요?이는 해킹하기가 더 어려운 부분이며, 이를 알아내려면 공동의 노력이 필요할 것이라고 생각합니다.이는 업계 전체가 논의해야 할 중요한 논의이며, 우리는 이를 위해 여기 있습니다.

인재 전쟁이 AI 인프라로 옮겨가고 있다

AI 교육 엔지니어를 고용하는 것이 어렵다고 생각한다면 그냥 기다리세요.2026년이 되면 AI 분야에서 가장 수요가 많은 일자리는 단순히 모델 개발자를 위한 것이 아니라 인프라 전문가를 위한 일자리가 될 것입니다.이들은 AI 모델이 분산된 GPU 환경에서 원활하게 실행되도록 하여 효율성을 극대화하고 다운타임을 최소화할 수 있는 사람들입니다.

현재 많은 기업들이 이런 인재 채용에 어려움을 겪고 있으며, 점점 더 어려워질 것입니다.대형 클라우드 제공업체인 AWS, GCP 및 Azure와 같은 하이퍼스케일러는 기꺼이 전문 지식을 대여해 주지만, “시간당” 결제 모델을 고려할 때 문제가 많이 발생하고 문제를 신속하게 해결할 인센티브가 거의 없는 경우가 많습니다.

우리가 돕는 방법: 우리는 최고 수준의 AI 인프라 전문가 팀과 함께 인재 격차를 해소하고 있으며 정액 서비스의 일환으로 그들의 전문 지식을 제공합니다.갑작스러운 청구서도 없고, 끝없는 상향 판매도 없습니다. 예측 가능한 비용과 실질적인 결과만 있으면 됩니다.

특수 칩이 장악하고 있습니다

GPU는 오랫동안 AI의 주요 하드웨어였지만, 이제는 변화하기 시작했습니다.이는 궁극적으로 컴퓨터 그래픽용 그래픽 처리 장치의 약자입니다.TPU 및 기타 맞춤형 가속기와 같은 특수 칩은 자연어 처리 또는 비디오 분석과 같은 특정 작업에 더 빠르고 효율적인 것으로 입증되었습니다.

문제는 다음과 같습니다. 자체 GPU 데이터 센터를 구축한 기업은 GPU 데이터 센터가 다음과 같은 사실을 깨닫고 있습니다. 제비 유지 관리 비용이 예상보다 비쌉니다.업그레이드는 지속적으로 이루어지며 변화의 속도로 인해 따라가기가 어렵습니다.이는 비용이 많이 드는 러닝머신이며 모든 사람이 이를 유지할 수 있는 것은 아닙니다.

준비 방법: 우리는 항상 원하는 사람들에게 특수 칩에 대한 조기 액세스를 제공해 왔으며, 그렇게 하기 위해 최선을 다하고 있습니다.유연성과 특수성은 서로 상충되는 경우가 많지만, 저희는 적절한 균형을 찾는 데 열중하고 있습니다.기업은 업그레이드 러드밀에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 우리가 인프라를 관리하는 동안 AI 비전을 구축하고 배포하는 데 집중할 수 있기 때문입니다.

앞을 내다보며

향후 몇 년은 AI와 AI를 구축하거나 이를 기반으로 하는 비즈니스에 있어 중추적인 역할을 할 것입니다.GMI Cloud에서는 단순히 트렌드를 따라가는 것이 아니라 트렌드보다 앞서 나가고 있습니다.지속 가능성부터 윤리, 최첨단 하드웨어에 이르기까지 우리는 AI 우선 세상에서 기업이 번창할 수 있도록 지원합니다.

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