엔터프라이즈 AI 로드맵 ('24)
AI 개발 플랫폼 환경의 변화로 인해 구매자의 ROI, 유스케이스(Use Case) 등을 평가하는 방식이 어떻게 변화하고 있는지 살펴보세요.
당사는 CB Insights 데이터와 50개 이상의 AI 개발 플랫폼 구매자(데이터브릭스, 허깅 페이스, 스케일 AI 등)와의 대화를 통해 이들이 AI 모델을 배포하는 방식, 지불하는 금액, 그리고 향후 전망을 파악했습니다.
어떤 기업도 AI를 놓치고 싶지 않을 것입니다.
생성형 AI 붐으로 상용 AI 애플리케이션이 빠르게 확장됨에 따라 기업들은 이러한 고급 모델의 배포 및 관리를 지원하기 위해 인프라를 정비하는 데 경쟁적으로 나서고 있습니다.
엔터프라이즈(Enterprise) 구매자들은 점점 더 많은 AI 요구사항을 충족하기 위해 AI개발 플랫폼(AI development platforms)으로 눈을 돌리고 있습니다.
AI개발 플랫폼(AI development platforms)을 통해 기업은 데이터 준비, 학습, 검증부터 모델 배포, 지속적인 모니터링에 이르는 AI 라이프사이클을 단일 플랫폼을 통해 관리할 수 있습니다.
이 산업 렌드스케이프(landscape)에는 엔터프라이즈 머신러닝(ML) 업체(예: H2O.ai, DataRobot), 빅테크 제품(예: 구글 클라우드 버텍스 AI, 아마존 세이지메이커, 베드락), 신흥 AI 개발자 툴(예: 프레디베이스, 라이트닝 AI)이 혼합되어 있습니다.
플랫폼은 기업이 Foundation Model의 강력한 기능을 활용할 수 있도록 genAI 시대에 맞게 제품을 조정하고 더 많은 엔터프라이즈 AI 예산지출(AI spend)을 확보해야 한다는 강한 압박을 받고 있습니다.
CB 인사이트의 가치 평가, 인원수, 자금조달 데이터(financing data)와 50명 이상의 구매자 인터뷰를 통해 변화하는 산업 렌드스케이프(landscape)를 파악하고 미래를 분석했습니다.
Below we’ll cover:
- AI개발 플랫폼(AI development platforms) 시장 렌드스케이프(landscape)
- 엔터프라이즈(Enterprise) 구매자가 AI 예산지출(AI spend)의 ROI를 평가하는 방법
- 엔터프라이즈(Enterprise) AI 개발의 미래
- 산업별 샘플 바이어 케이스 스터디(case studies)
