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Oracle, 기업 AI 배포를 돕는 AI Factory 출시

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작성자 xtalfi
작성일 10.15 17:55
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Oracle은 월요일에 Oracle AI Factory를 출시했습니다. 이는 기업들이 인공지능 솔루션을 신속하게 구현하고 운영 전반에 걸쳐 측정 가능한 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 설계된 포괄적인 서비스 제품군입니다.

이 새로운 제품은 AI 교육 프로그램, 구현 플레이북, 고객 성공 관리자, 기술 전문가, 그리고 글로벌 AI 고객 우수성 센터를 하나의 서비스 패키지로 묶었습니다. Oracle은 AI Factory를 기업의 AI 야망과 실제 배포 사이의 격차를 해결하고, "AI 여정의 어느 지점에 있든" 고객을 만나는 것으로 포지셔닝하고 있습니다.

 

얼리 어답터들이 즉각적인 혜택을 보고하다

 

여러 주요 기업들이 이미 Oracle AI Factory를 사용하기 시작했으며, 상당한 운영 개선을 보고하고 있습니다. Marriott International, MTI, Etihad Salam, 그리고 Grupo Bimbo는 프로세스 복잡성 감소, 이탈률 감소, 글로벌 운영 표준화, 사이버 보안 강화 등의 혜택을 경험하고 있는 얼리 어답터들입니다.

Marriott International의 인재 관리 및 조직 역량 글로벌 책임자인 Elaine Engle은 "Oracle의 AI 기반 Fusion Cloud HCM 제품군은 성과 관리에 대한 우리의 접근 방식을 향상시켜 직원들을 위한 더 빠르고 일관된 목표 설정을 가능하게 했습니다"라고 말했습니다. "이는 우리 직원들이 조직에 의미 있는 영향과 결과를 가져오는 더 명확하고 측정 가능한 목표를 개발할 수 있도록 힘을 실어줍니다."

세계 최대의 제빵 회사인 Grupo Bimbo는 Oracle의 AI 기능을 활용하여 글로벌 운영을 현대화했으며, 생성형 AI 어시스턴트를 사용하여 직원들이 정책 정보에 빠르게 접근할 수 있도록 돕고, 개선된 판매 예측 및 생산 라인 모니터링을 위해 AI 기반 분석을 구현했습니다.

 

포괄적 AI 구현 프레임워크

 

Oracle AI Factory는 8가지 핵심 구성 요소를 포함합니다: AI 교육 및 훈련 프로그램, Oracle Fusion Applications를 위한 처방적 AI 플레이북 및 런북, Cloud Success Navigator 디지털 플랫폼, 전담 고객 성공 관리자, 선별된 AI 도구 및 사용 사례, 테스트를 위한 글로벌 AI Customer Excellence Center, 맞춤형 구현을 위한 Oracle 기술 전문가, 그리고 사전 구축된 에이전트를 갖춘 고정 범위 AI Acceleration Services.

이 서비스는 올해 초 출시된 Oracle의 기존 AI Agent Studio for Fusion Applications를 기반으로 구축되었으며, 고객이 기업 운영 전반에 걸쳐 맞춤형 AI 에이전트를 생성하고 배포할 수 있도록 지원합니다. Oracle의 고객 성공 책임자이자 수석 부사장인 Gary Miller는 회사의 포괄적인 접근 방식을 강조하며 다음과 같이 말했습니다: "Oracle AI Factory는 이러한 요소들을 통합하여 최첨단 기술을 안전하고 비용 효율적으로 실질적인 가치를 제공하는 실용적인 비즈니스 솔루션으로 전환합니다".

이번 발표는 2026년부터 50,000개의 AI 프로세서를 배포하기 위한 AMD와의 새로운 파트너십 및 내장형 AI 기능을 갖춘 Oracle AI Database 26ai의 출시를 포함한 Oracle의 광범위한 AI 인프라 확장과 동시에 이루어졌습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)10개 주요 자선 단체들이 화요일, 인공지능 개발이 기업 이익보다 인간의 필요를 위해 봉사하도록 보장하는 것을 목표로 하는 5억 달러 규모의 이니셔티브인 Humanity AI의 출범을 발표했습니다. 이 5개 년 연합은 AI 발전에 대한 거대 기술 기업 억만장자들과 주요 기업들의 영향력에 도전하기 위한 재단들의 전례 없는 노력을 대표합니다."사람들은 매일 AI가 그들의 삶에 영향을 미치는 방식에 대해 더 많이 알게 되고 있으며, 종종 이 기술이 우리와 함께, 우리를 위해서가 아니라 우리에게 일어나고 있는 것처럼 느껴질 수 있습니다"라고 MacArthur 재단의 존 팔프리(John Palfrey) 회장은 말했습니다. "소수의 기업들과 그 안의 리더들에게 결정을 미루기에는 그 위험 부담이 너무 큽니다."연합은 5개 우선순위 영역을 목표로 한다이 이니셔티브는 MacArthur 재단, Ford 재단, Omidyar Network, Mozilla 재단 및 기타 6개 조직을 포함하며, 민주주의 발전, 교육 강화, 예술가 및 창작자 보호, 근무 조건 개선, 개인 보안 수호 등 5개 분야에 걸쳐 보조금을 지원할 예정입니다. 연합 회원들은 이러한 우선순위 분야 중 최소 한 곳에 보조금을 할당해야 합니다.Humanity AI는 AI의 고용 영향을 평가하는 도구를 개발하는 Berkeley Labor Center와 AI 개발자들에게 대중에 대한 책임을 묻는 공공 옹호 단체인 AI Now와 같은 조직을 지원할 계획입니다. 이 이니셔티브는 또한 AI 생성 콘텐츠 시대에 창작자의 지적 재산권을 보호하기 위한 노력에 자금을 지원할 것입니다.Omidyar Network의 회장인 Michele L. Jawando는 "AI는 운명이 아니라 설계입니다"라고 강조했습니다. "누가 AI를 구축하고, 누가 그로부터 혜택을 받으며, 누구의 가치가 AI를 형성하는지에 대해 우리가 지금 내리는 결정이 AI가 인간의 필요를 증폭시킬지 아니면 약화시킬지를 결정할 것입니다."다윗 대 골리앗 재정 현실상당한 규모이기는 하지만, 연합의 5억 달러 약속은 기술 산업 투자에 비하면 미미합니다. 이 이니셔티브는 단일 AI 스타트업이 최근 모금한 20억 달러의 일부에 불과하며, 맥아더 재단의 전체 90억 달러 기부금조차도 기술 기업들의 AI 투자에 미치지 못할 것입니다.연합은 올 가을부터 보조금 조정을 시작할 예정이며, 록펠러 자선 자문단이 2026년부터 통합 기금을 관리할 것입니다. 파트너들은 AI의 사회적, 문화적 영향을 다루는 추가적인 자선 단체들을 포함하도록 연합을 확대할 계획입니다.
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10.15 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Google는 회의 조율을 방해하는 끝없는 이메일 왕복을 없애겠다고 약속하는 새로운 인공지능 기능을 공개했습니다. Gemini AI로 구동되는 회사의 "Help me schedule" 도구는 화요일에 출시되었으며, 사용자가 Gmail을 통해 회의를 잡으려고 할 때 자동으로 감지한 다음 캘린더 가용성과 이메일 맥락을 기반으로 최적의 시간대를 제안합니다.스마트 스케줄링 통합Gmail이 사용자가 회의 설정에 관한 이메일에 답장하고 있음을 감지하면, 작성 도구 모음에 "일정 잡기 도움" 버튼이 자동으로 나타납니다. 클릭하면 Gemini가 사용자의 Google 캘린더와 대화 맥락을 모두 분석하여 요청 매개변수에 부합하는 구체적인 회의 시간을 제안합니다.AI는 "다음 주 30분" 또는 "오늘 끝나기 전 언제든지"와 같은 단서를 인식하여 그에 따라 제안을 필터링하는 정교한 맥락 인식 능력을 보여줍니다. 사용자는 이러한 AI 생성 제안을 이메일 답장에 직접 삽입하기 전에 편집할 수 있습니다. 수신자가 선호하는 시간대를 선택하면 양측 모두에게 캘린더 초대가 자동으로 생성되어 전체 일정 조율 프로세스가 간소화됩니다.현재 제한 사항 및 출시이 기능은 초기에 일대일 회의로 제한되며 그룹 일정 조율을 지원하지 않아 팀 협업에 상당한 제약이 있습니다. 이 도구는 현재 비즈니스 및 엔터프라이즈 계층의 Google Workspace 사용자와 Google AI Pro 및 Ultra 플랜 구독자에게 출시되고 있습니다.Google의 Workspace Updates 블로그에 따르면, 점진적 출시는 10월 13일 Rapid Release 도메인을 시작으로 진행되었으며, Scheduled Release 도메인은 약 10월 28일부터 적용되었습니다. 이 기능이 효과적으로 작동하려면 사용자가 Gemini에 Gmail과 Google Calendar 모두에 대한 접근 권한을 부여해야 합니다.이번 출시는 Google이 Workspace 제품군 전반에 AI 기능을 통합하려는 광범위한 전략의 일환으로, Gemini를 별도의 AI 상호작용을 요구하기보다는 일상적인 조율 작업을 처리하는 보이지 않는 비서로 자리매김하고 있습니다.
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10.15 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)인텔은 화요일, 인공지능 칩 시장에서 엔비디아 및 AMD와 경쟁하기 위한 최신 시도를 발표하며, 2026년 하반기에 고객 샘플링을 시작할 크레센트 아일랜드(Crescent Island)라는 새로운 데이터센터 그래픽 처리 장치를 공개했습니다.2025 OCP 글로벌 서밋에서 발표된 이번 발표는 이전 Gaudi 칩이 시장 선두주자들에 대해 큰 성과를 거두지 못한 후 AI 가속기 시장에서 입지를 확보하려는 인텔의 두 번째 주요 시도를 나타냅니다. 크레센트 아일랜드는 160GB의 LPDDR5X 메모리와 인텔의 차세대 Xe3P 아키텍처를 특징으로 하며, 공랭식 엔터프라이즈 서버의 전력 및 비용 최적화에 중점을 둔 AI 추론 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다.인텔의 AI 지배력 확보를 위한 힘겨운 싸움이번 칩 출시는 인텔이 엔비디아가 압도적으로 지배하는 시장에서 치열한 경쟁에 직면한 가운데 이루어졌다. 엔비디아는 AI 가속기 시장의 약 80%에서 92%를 장악하고 있는 것으로 추정된다. 인텔의 어려움은 가우디 칩 시리즈에서 잘 드러나는데, 회사는 이 제품의 규모를 축소하여 2025년 출하 예상량을 300,000-350,000대에서 200,000-250,000대로 줄인 것으로 알려졌다.인텔의 최고기술책임자(CTO) 사친 카티는 성명에서 "AI는 에이전틱 AI에 의해 추진되면서 정적 훈련에서 실시간, 유비쿼터스 추론으로 전환되고 있다"고 말했다. 그는 복잡한 AI 워크로드를 확장하려면 "오픈 소프트웨어 프레임워크의 지원을 받아 적절한 실리콘을 적합한 작업에 맞추는 이기종 시스템이 필요하다"고 덧붙였다.새로운 GPU는 다양한 데이터 유형을 지원하며, 토큰 서비스형(tokens-as-a-service) 및 AI 추론 애플리케이션을 제공하는 벤더에게 "매우 적합한" 것으로 포지셔닝되었다. 인텔은 크레센트 아일랜드 출시 전에 기존 Arc Pro B 시리즈 GPU를 사용하여 통합 소프트웨어 스택을 개발할 계획이다.개방형 아키텍처로의 전략적 전환Crescent Island는 지난 2년간 Nvidia와 AMD가 채택한 유사한 전략에 따라 Intel의 새로운 연례 GPU 출시 주기의 시작을 알립니다. 이번 발표는 새로운 리더십 하에서 Intel의 광범위한 전략적 전환을 반영하며, Katti가 설명하는 "개방형 시스템 및 소프트웨어 아키텍처" 접근 방식에 중점을 두어 미래 AI 워크로드를 위한 "적정 규모"와 "적정 가격"의 컴퓨팅을 제공하는 것을 목표로 합니다.이 전략은 오늘날 주로 동질적인 AI 시스템과는 상당한 차이를 보이며, Intel은 AI 애플리케이션이 더욱 복잡해짐에 따라 이러한 시스템이 경제적으로 비효율적이라고 주장합니다. 회사에 따르면, 에이전트 AI 시스템은 단순한 챗봇 쿼리보다 최대 100배 많은 토큰을 생성할 수 있어 현재 아키텍처를 비용 효율적으로 확장하기 어렵게 만듭니다.Intel의 새로운 AI 추진은 여러 부문에서 경쟁사들에게 상당한 입지를 잃은 광범위한 반도체 시장에서의 어려운 위치에도 불구하고 이루어지고 있습니다. 이 칩 제조업체는 지난달 Pat Gelsinger가 밀려난 후 현재 정식 CEO를 찾고 있으며, 임시 리더십은 2025년을 "안정화의 해"라고 부르고 있습니다.
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10.15 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Adobe는 화요일, 기업들이 AI 기반 채팅 서비스 및 브라우저에서 가시성을 향상시킬 수 있도록 설계된 새로운 엔터프라이즈 애플리케이션인 Adobe LLM Optimizer의 정식 출시를 발표했습니다. 이번 출시는 2025년 9월 미국 리테일 사이트로의 AI 트래픽이 전년 대비 1,100% 증가한 시점에 이루어졌으며, 이는 소비자들이 제품을 발견하고 조사하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.이 도구는 생성 엔진 최적화(GEO)의 중요성 증대를 다루며, 기업들이 AI 기반 트래픽을 모니터링하고, 브랜드 가시성을 벤치마킹하며, 자사 디지털 자산과 브랜드가 언급되는 제3자 플랫폼 모두에서 발견 가능성을 개선하기 위한 실행 가능한 권장 사항을 배포할 수 있도록 합니다.내부 테스트를 통한 측정 가능한 결과Adobe의 내부 테스트는 구현 1주일 만에 인상적인 결과를 보여주었습니다. 회사는 LLM 응답 전반에 걸쳐 Adobe Firefly 인용이 5배 증가했고, Adobe Acrobat의 LLM 가시성이 200% 증가했으며, Adobe.com 페이지로의 LLM 유입 트래픽이 41% 증가했습니다."생성형 엔진 최적화는 빠르게 경영진의 주요 관심사가 되었으며, 선도 기업들은 AI 플랫폼 전반에 걸쳐 권위를 구축하고 경쟁 우위를 확보하고 있습니다"라고 Adobe Experience Cloud의 전략 및 제품 부사장인 Loni Stark가 말했습니다.LLM Optimizer를 사용하는 얼리 액세스 고객들은 80%가 AI 플랫폼이 주요 제품 정보나 리뷰에 접근하지 못하게 하는 심각한 콘텐츠 가시성 격차를 가지고 있음을 발견했습니다. 이 도구의 추천 엔진은 이러한 격차를 감지하고 자체 웹페이지와 Wikipedia 및 공개 포럼과 같은 외부 채널 모두에 걸쳐 개선 사항을 제안합니다.엔터프라이즈 통합 및 접근성LLM Optimizer는 독립형 애플리케이션으로 제공되며 Adobe Experience Manager Sites와 기본적으로 통합됩니다. Agent-to-Agent(A2A) 및 Model Context Protocol(MCP)과 같은 업계 표준을 지원하여 타사 솔루션 간 원활한 상호 운용성을 제공합니다.AI 가시성 인사이트를 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위해 Adobe는 "Is Your Webpage Citable?"이라는 무료 Chrome 확장 프로그램도 출시했습니다. 이 확장 프로그램은 모든 웹사이트에서 LLM이 무엇을 보고 무엇을 놓치는지 보여줍니다. 이 확장 프로그램을 통해 팀은 전체 엔터프라이즈 솔루션 없이도 AI 가시성의 숨겨진 격차를 발견할 수 있습니다.=========추가 질문: "예전의 SEO와 다른 점이 있나. 어차피 같은 논리 아닌가"답변:예전의 SEO와 LLM 가시성 증가는 비슷해 보이지만, 핵심적으로 다른 점이 많습니다. SEO는 검색 엔진(구글 등)의 페이지 순위와 클릭을 높이는 데 초점을 맞췄지만, LLM 최적화(GEO)는 AI가 브랜드를 얼마나 자주, 얼마나 정확하게 인용하는지를 목표로 합니다.핵심적 차이점최적화 대상- SEO: 구글, 네이버, Bing 등 전통적 검색엔진 페이지 순위.- LLM/GEO: ChatGPT, Bing Copilot, AI 챗봇·생성형 검색이 출력하는 ‘답변 내 브랜드 인용’ 빈도.측정 기준- SEO: 클릭 수, 검색 순위, 트래픽, 백링크.- LLM/GEO: AI 답변 내 언급/인용 횟수, 브랜드 권위성, 정보 구조화, ‘비링크 신호’ (예: 전문가 리뷰, 포럼 내 논의).콘텐츠 구조 및 전략- SEO: 키워드 밀도, 장문의 글, 백링크 중심.- LLM/GEO: 명확하고 구조화된 데이터, 타겟 키워드 대신 ‘의도와 맥락’ 중심, AI가 쉽게 인식·해석할 수 있는 형식(JSON, 위키피디아식, 마크다운 등).주요 변화점- AI는 검색 순위 1~10위 페이지뿐 아니라, 롱테일(21위+) 정보, 신뢰도 높은 전문가 코멘트까지 참고하면서 인용.- LLM 가시성은 클릭 유도보다 “문장 내에서 내 브랜드가 얼마나 답변에 들어가는가”가 중요.- SEO는 링크와 키워드에 의존하지만, LLM 최적화는 명확한 구조화, 신뢰도, 내용의 깊이(깊은 지식·사례·분석) 등이 더 중요한 신호로 작용.- AI 답변은 “클릭 없이 즉석에서 문제를 해결”하므로, 브랜드 노출 후 즉각적으로 고유 가치 전달이 필요함.두 방법의 논리는 ‘콘텐츠 노출 극대화’라는 점에선 유사하지만, AI 시대에는 내용의 구조화, 권위성, 맥락 기반 정보, 다양한 외부 채널 노출이 훨씬 중요한 신호로 바뀌고 있습니다.
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