오랫동안 "블랙박스"라고 불렸던 AI 모델은 점점 더 비밀스러운 내부 활동을 드러내고 있습니다. 이 흥미로운 가이드에서 누구나 이해할 수 있는 용어로 설명합니다.

양자 컴퓨터는 머지않아 인터넷을 보호하는 암호화 체계를 무너뜨릴 수 있습니다. Cloudflare와 Signal과 같은 기업이 어떻게 대비했는지 살펴봅니다.

AI는 여전히 빈정거림을 잘 인식하지 못하지만 연구자들은 포기하지 않았습니다.

합성 데이터는 생명을 구하고 고객을 보호하는 데 도움을 줍니다. 하지만 개인정보 보호와 정확성을 동시에 확보하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

CAIO를 갖춘 기업은 AI 투자 수익률이 5% 더 높았습니다. 성공 비결은 무엇이었을까요?

비평가들은 궤도 데이터 센터를 '극도의 광기'라고 부릅니다. 엔지니어들이 이러한 난제들을 하나씩 해결해 나가고 있습니다.

17명의 전문가가 예측하는 AI, 양자, 보안의 미래

이들의 이메일은 고객의 스팸 폴더로 들어갔습니다. 그리고 받은 편지함으로 돌아오는 데는 몇 달이 걸렸습니다.

AI 코딩 툴은 수년간 팀을 관리하고 시스템을 설계해 온 수석 소프트웨어 엔지니어들을 키보드 앞으로 돌아오게 하고 있습니다.

소매업체가 AI 에이전트를 운영에 직접 내장하여 실시간 신호를 모니터링하고 워크플로를 자율적으로 실행할 수 있는 방법을 알아보세요.

에이전틱 AI는 빠르게 발전하는 분야이므로 위협 환경도 기술과 함께 실시간으로 변화하고 있습니다.

은행은 체크리스트식 규정 준수에서 지능적이고 목표 중심적인 거버넌스로 전환해야 합니다.

문제를 해결하지 못하는 챗봇으로 상담원을 대체하면 고객은 불만을 느끼고 충분한 지원을 받지 못하게 됩니다. 더 좋은 방법이 있습니다.

아침에 일어난 고객에게 주문이 취소되었다는 이메일이 와있습니다. 고객이 취소한 것은 아닙니다. 범인은 시스템이었습니다.

조직에서 AI 에이전트를 감독, 조정, 관리하는 방법을 알아보세요.

Microsoft 연구원들이 새로 발표한 논문은 AI 워크플로의 주요 문제를 지적합니다.

에이전틱 혁신을 추진하는 기업에게 과제는 더 이상 실제 성과를 달성하는 것이 아니라, 그다음에 일어나는 일을 통제하는 것입니다.

기업용 AI 에이전트를 구축하고 관리하기 위한 구조적이고 확장 가능한 엔드투엔드 방법론을 알아보세요.

IBM 개발자는 이제 AI 툴이 데모 구축 초기 작업 대부분을 처리해 주기 때문에 곧바로 실험 단계로 넘어갈 수 있다고 말합니다.

전 세계 선도 브랜드들이 에이전틱 AI를 활용해 더 스마트한 비즈니스를 구축하는 방법을 살펴보세요.

다국어 LLM과 watsonx Orchestrate를 기반으로 여러 언어의 고객을 지원하는 AI 기반 지원 에이전트를 구축하세요.

에이전트 시대를 선도하는 조직은 클라우드, 공급업체 및 시스템 전반에서 에이전트 인력을 거버넌스하고, 오케스트레이션하며, 확장할 수 있습니다.

자동화의 미래는 에이전틱 접근 방식과 결정론적 접근 방식 간의 균형에 달려 있습니다.

설명서와 실습 튜토리얼을 포함한 종합 리소스

원자 한 층 두께의 물질에 관한 뜻밖의 발견으로 물리학자 에바 안드레이(Eva Andrei)가 카블리상을 받았습니다.

Anderon은 미국 최초의 순수 퀀텀 파운드리가 될 IBM의 새로운 회사입니다.

최근 나온 결과를 보면 양자 컴퓨터가 금융 분야에서 가장 계산적으로 까다로운 과제들을 어떻게 처리하는지 알 수 있습니다.

52큐비트 양자 푸리에 변환의 새로운 데모는 에코시스템 혁신이 양자 하드웨어의 알고리즘 성능을 어떻게 개선하는지 보여줍니다.

"대부분의 애플리케이션은 아마 아직 발견되지 않았을 것입니다."

IBM Research의 Jay Gambetta 이사는 양자 컴퓨팅이 단순한 새로운 툴이 아니라 새로운 사고 방식으로서 혁신을 일으킬 수 있다고 믿습니다.

양자역학을 이용해 복잡한 문제를 해결하는 최첨단 처리 하드웨어에 대해 알아보세요.

Brassard는 40년 동안 전 세계에 비밀이 도용될 수 있다고 경고했습니다.

“10가지 멋진 일이 있더라도 하나가 어긋나면 아무것도 작동하지 않습니다.”

OpenAI, IBM, Meta, Microsoft, Anthropic이 모두 하드웨어 스택에 대해 더 깊이 파고드는 이유

IBM Z와 같은 메인프레임은 1960년대부터 어두운 등잔 밑에 자리잡고 상거래 세계를 주도해 왔습니다.

하드웨어 성능이 LLM 실행에 필요한 행렬 연산을 어떻게 가능하게 하는지 알아보고, AI를 실제 업무에 활용하는 창의적인 사례를 살펴보세요.

기업 데이터 대부분이 메인프레임에 저장되어 있기 때문에 메인프레임은 통합 AI에 매우 적합합니다.

AI 스택이 AI 솔루션 구축을 위한 구조를 어떻게 제공하는지 알아보세요.

의도적인 하이브리드 클라우드 접근 방식은 비즈니스의 운영 민첩성과 확장성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

전력 제한과 GPU 부족 현상이 AI 환경을 재편함에 따라 선도 기업들은 배포 중심에서 최적화 중심으로 전환하고 있습니다.

AI 성공을 위해 기업 인프라를 재편해야 한다면 그 성과가 비용을 상쇄할 수 있을까요?

AI 이니셔티브의 성공은 까다로운 워크로드를 효율적으로 지원할 수 있는 기반 인프라 역량에 크게 좌우됩니다.

데이터, 워크플로 및 인텔리전스가 비즈니스에 필요한 속도로 움직이지 못하게 하는 마찰 요소를 제거하세요.

이 두 가지 배포 유형이 AI 모델 실행 방식과 데이터 저장 및 처리 방식에서 어떻게 다른지 알아보세요.

의도적인 아키텍처 결정은 하이브리드 클라우드와 AI의 가치를 극대화하는 핵심입니다.

"공격자에게 제로데이는 필요하지 않습니다. 유효한 자격 증명과 약간의 인내심만 있으면 됩니다."

IBM 전문가는 데이터 스택을 한 번에 재편하는 몇 가지 큰 변화를 주목하고 있습니다.

17명의 전문가가 앞으로의 한 해를 전망합니다.

IBM은 1,000명 이상의 C레벨 경영진을 대상으로 경제, 지정학 및 기술 요인이 2026년 의사결정에 어떤 영향을 미칠지 조사했습니다.

2026년에는 AI 도입으로 인해 조직이 관측 가능성 전략을 더욱 지능적이고 비용 효율적이며 개방형 표준과 호환되도록 전환하게 될 것입니다.

Mixture of Experts 패널 참가자들이 2025년을 돌아보고 2026년을 전망합니다.

2026년은 엔터프라이즈 AI의 변곡점인 에이전틱 피벗입니다.

자율형 AI와 AI 지원 소셜 엔지니어링이 만들어내는 새로운 위험

Gartner가 제시한 2026년 전망 9가지와 기업이 이에 대비하는 방법을 알아보세요.

앞으로 12개월은 말하기 전에 사고하고 더 적은 리소스로 더 많은 일을 수행하는 지능형 모델 개발 경쟁으로 정의될 것입니다.