반응형 ai인프라3 메타(Meta)가 빅테크 AI 인재를 흡수하는 이유: 보상(연봉) 수준과 실제 업무까지 한 번에 정리 메타(Meta)가 빅테크 AI 인재를 흡수하는 이유: 보상(연봉) 수준과 실제 업무까지 한 번에 정리I. 요약(3줄 결론)메타의 ‘빅테크 AI 인재 흡수’는 단순 채용이 아니라 프론티어 모델 경쟁(추론/멀티모달/에이전트)에서 뒤처지지 않기 위한 조직·인프라·데이터·제품화 전면전이다. 보상은 기본급만 보면 착시가 크고, 업계에서 말하는 “수천만~수억 달러” 숫자는 대개 수년 누적 총보상(주식 포함) 패키지다. 영입 인재들은 크게 ①제품(AI assistant/서비스 적용) ②파운데이션(Llama/사전학습·추론) ③장기연구(FAIR) ④인프라(학습/추론·데이터 파이프라인) 축에 배치된다. II. 메타가 빅테크 AI 인재를 흡수하는 4가지 이유1. 이유 A. “모델 성능”이 제품 경쟁력을 좌우하는 단계로 진.. 2026. 2. 4. 온디바이스(Edge) 추론 vs 클라우드 추론: 차이점, 장단점, 선택 기준 총정리 온디바이스(Edge) 추론 vs 클라우드 추론: 차이점, 장단점, 선택 기준 총정리I. 한 줄로 정리하면온디바이스(Edge) 추론스마트폰·PC·차량 ECU·공장 게이트웨이·CCTV 같은 사용자 가까운 기기에서 모델을 직접 실행합니다. 네트워크가 없어도 동작 가능하며, 원본 데이터가 밖으로 나가지 않게 설계할 수 있습니다. 클라우드 추론입력을 서버로 보내 데이터센터(GPU/TPU)에서 모델을 실행한 뒤 결과를 내려줍니다. 더 큰 모델·더 높은 품질·대규모 처리가 가능하지만 네트워크와 운영 비용의 영향을 받습니다. II. 구조 차이: 데이터가 어디로 흐르나?1. 온디바이스(Edge) 추론의 데이터 흐름센서/앱 입력 (카메라·마이크·텍스트 등)기기 내부의 NPU/GPU/CPU에서 추론 실행결과(라벨·요약·제.. 2026. 2. 1. 머스크가 지목한 AI 성장의 3대 물리적 병목: 전력·변압기·냉각과 인프라 투자 기회 머스크가 지목한 AI 성장의 3대 물리적 병목, 전력 생산 · 변압기 공급 · 냉각 시스템AI는 소프트웨어처럼 보이지만, 실제 성장의 한계는 전기와 열, 그리고 전력설비 공급망에서 먼저 나타납니다. 일론 머스크가 반복적으로 언급한 “칩 다음은 변압기, 그 다음은 전력”이라는 관점을 바탕으로, 3가지 병목을 산업 구조로 분해하고 투자 관점에서 체크해야 할 포인트를 정리합니다. I. 한눈에 보는 결론머스크가 강조한 핵심은 단순합니다. AI의 성장 한계는 “물리 인프라”에서 먼저 온다는 것. 특히 아래 3가지가 실제적인 병목으로 지목됩니다.전력 생산: AI 연산에 필요한 막대한 에너지를 안정적으로 공급할 수 있는가?변압기/전력설비: 전력을 데이터센터까지 “가져오고” “바꿔서” “안전하게” 쓸 설비가 충분한.. 2026. 1. 18. 이전 1 다음 반응형
