국회도서관 국가전략정보포털

표제지 1

목차 2

01. AI 데이터센터를 위한 반도체 및 인프라 기술 동향 / 윤대균 3

들어가며 3

AI 반도체 4

냉각/공조 7

고성능 네트워크 7

에너지 인프라 8

맺으며 10

02. AI 시대의 기업 데이터 전쟁: 빅테크의 데이터 통제와 그 의미 / 김영욱 12

세일즈포스의 슬랙 데이터 통제 12

다른 소프트웨어 기업들의 유사한 움직임 14

데이터 개방은 지속되어야 한다는 반대 입장 15

마무리: 데이터 통제와 AI 전략의 교차점 17

03. 세일즈포스 에이전트포스로 살펴보는 에이전트 플랫폼의 과제 / 한상기 18

들어가며 18

에이전트포스3와 '2일차' 문제 19

에이전트 환경을 위한 전략적 인수 20

에이전트 성숙도 모델 20

앞으로 추진할 내용과 극복할 과제 22

04. DATA+AI 서밋 2025: 데이터브릭스(Databricks), 데이터와 AI의 미래를 그리다 / 정채상 24

들어가며: 데이터 시대의 새로운 지평 - 데이터브릭스의 부상 24

데이터브릭스: 통합된 데이터 인텔리전스 플랫폼의 핵심 24

데이터브릭스 vs. 스노우플레이크 26

데이터브릭스의 2025년 혁신: 데이터와 AI의 경계를 허물다 27

맺으며: 데이터와 AI의 미래를 향한 데이터브릭스의 비전 32

그림 1. 일론 머스크의 포스팅 글 5

그림 2. 생성형 AI 전력 수요 예측 9

그림 3. 제3자 앱이 슬랙 메시지를 인덱싱ㆍ저장할 수 없다는 사실을 명시한 서비스 약관 12

그림 4. 슬랙 대화를 베이스로 AI서비스를 제공하는 글린 13

그림 5. 글린 서비스와 매우 유사한 아틀라시안 로보 서비스 14

그림 6. API를 통해 프로젝트 파일과 데이터에 접근을 제한 15

그림 7. 데이터 클라우드를 중심으로 한 SAP의 서비스 레이어 16

그림 8. 에이전트 성숙도 모델 21

그림 9. 레이크하우스 레퍼런스 구조 25

그림 10. 유니티 카탈로그의 통합 거버넌스 구조 28

그림 11. 데이터브릭스 지니 화면 29

그림 12. 레이크플로우 디자이너 화면 30