Oracle, Deep Trust AI 발표…기업 데이터와 앱 실행 계층에 통제 내장
Oracle이 AI의 데이터 접근과 업무 규칙을 기반 시스템에서 집행하는 Deep Trust AI Architecture를 발표했다. 네 계층의 역할과 적용 전 확인할 조건을 정리했다.
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Cadence, 칩 설계 특화 AI ‘Maestro’ 발표…일부 고객 조기 접근
Cadence가 칩·시스템 설계용 Maestro 모델 포트폴리오를 공개했다. 설계 도구와의 결합, 초기 자체 평가, 일부 고객 배포와 일반 공개 일정의 차이를 살펴봤다.
구글, 에어갭 환경에 Gemini와 오픈 모델 지원 확대
Google Distributed Cloud air-gapped에 Gemini 기업 검색 프리뷰와 모델·인프라 선택지를 추가했다. 격리 환경의 제공 범위를 살펴본다.
OpenAI, 12시간 프롬프트 캐시 도입…시간 간격 긴 반복 업무 겨냥
Responses API에 12시간 캐시 선택지가 추가됐다. 반복되는 지시·도구·참고자료의 재사용과 쓰기 비용, 보관 기간의 의미를 살펴본다.
Replit, Monitoring Agent 공개…운영 장애 조사·수정·재배포를 연결
Replit이 배포된 앱의 로그와 지표를 조사해 수정을 시도하는 Monitoring Agent를 발표했다. 알림·자동 수정·자동 재배포의 차이와 실험 기능 조건을 살펴봤다.
메타, Muse Spark Open 가중치 공개…816B 멀티모달 모델 직접 운영 가능
메타가 Muse Spark Open을 공개했다. 총 816B·활성 42B와 100만 토큰 문맥, Mac Studio 두 대 실행 구성, 라이선스와 메모리 조건을 살펴봤다.
엔비디아, Run:ai 전체 플랫폼 오픈소스 공개…GPU 자원 관리 선택지 확대
Kubernetes에서 GPU 작업을 배치하고 팀별 자원을 나누는 Run:ai 전체 플랫폼이 공개됐다. 모듈별 도입 방식과 커뮤니티 배포·기업 지원의 차이를 정리했다.
마이크로소프트, Maia 300 발표…2027년 자체 AI 추론 인프라 확대
Maia 200은 Copilot 운영에 투입됐고, Maia 300은 2027년 배포를 시작할 예정이다. 전력당 AI 처리량을 높이는 설계와 성능 수치의 비교 조건을 살펴봤다.
AWS, 로봇 AI 학습부터 엣지 배포까지 잇는 Physical AI Toolchain 공개
AWS와 NVIDIA 기반 참조 인프라가 로봇 정책의 데이터 수집, 학습, 시뮬레이션 검증, 엣지 배포를 어떻게 연결하는지 살펴봤다.
AWS, 클라우드 개선안 만드는 Well-Architected Agent 프리뷰 공개
AWS가 비용·보안·성능·복원력을 분석하고 수정안을 제안하는 AI 서비스를 공개했다. 지원 범위와 프리뷰 조건, 운영팀의 검토 지점을 정리했다.
엔비디아, AI 에이전트 실행 단계 지키는 안전 플랫폼 공개
Open Agent Safety Platform의 OpenShell과 Sentry는 무엇을 통제할까. 에이전트 실행 환경과 기업의 도입 평가 기준을 정리했다.