고성능 AI 모델의 무거운 무게, 당신의 로컬 환경에서 무겁지 않게 돌릴 수 있다면 믿을 수 있나요?
지난 몇 년간 AI 산업은 모델의 규모를 늘리는 방향으로만 치달아왔습니다. 더 크면 더 좋다는 믿음 아래, 수백억 개의 파라미터를 자랑하는 초대형 모델들이 시장을 주도해왔습니다. 하지만 이러한 모델들은 막대한 컴퓨팅 자원을 요구하고, 클라우드 API에 의존하게 만들었으며, 데이터 프라이버시와 비용 문제를 야기했습니다.
Z.ai가 공개한 glm-4.7-flash는 이러한 패러다임에 정면으로 도전합니다. 30B급의 경량 언어 모델이면서도 동급 모델을 압도하는 성능을 제공하기 때문입니다.
GLM-4.7-Flash의 핵심: 효율성과 성능의 완벽한 조화
glm-4.7-flash가 혁신적인 이유는 단순히 모델을 작게 축소한 것이 아니라는 점입니다. 이 모델은 MoE(Mixture of Experts) 구조라는 최신 기술을 활용하여, 약 32B의 총 파라미터 중 토큰당 단 3B만 활성화되도록 설계되었습니다.
이것이 무엇을 의미할까요? 전체 모델의 무게는 유지하되, 실제 추론 과정에서는 필요한 부분만 선별적으로 사용한다는 뜻입니다. 이는 마치 전문가 팀에서 주어진 상황에 맞는 전문가만 투입하는 것과 같은 원리입니다.
실제 효율성을 숫자로 확인하면 인상적입니다. 4비트 양자화 설정에서 glm-4.7-flash는 단 20GB의 VRAM 환경에서도 약 4만 토큰 수준의 컨텍스트 창을 활용할 수 있습니다. 더욱 놀라운 점은 로컬 환경에서 최대 약 200K 토큰 수준의 장컨텍스트 작업까지 지원한다는 것입니다.
벤치마크로 증명되는 성능 우위
glm-4.7-flash의 진정한 가치는 성능 지표에 명확히 드러납니다. 같은 규모의 다른 모델들과 비교했을 때, glm-4.7-flash는 다음 분야에서 눈에 띄는 성능을 보여줍니다:
- 코딩 작업: 단순한 코드 생성을 넘어 실제 코드 수정과 문제 해결 능력
- 롤플레이 및 대화: 맥락을 이해하고 자연스러운 상호작용을 제공
- 번역 및 언어 작업: 높은 품질의 다국어 처리 능력
- 에이전트 기반 추론: 도구 호출과 복잡한 문제 해결 시나리오에서의 우수한 성능
이는 glm-4.7-flash가 단순히 ‘가벼운’ 모델이 아니라, 실무 수준의 성능을 갖춘 실용적인 선택지임을 의미합니다.
로컬 배포로 열리는 새로운 가능성
glm-4.7-flash의 또 다른 큰 강점은 로컬 환경에서의 배포 용이성입니다. vLLM, SGLang, Hugging Face Transformers 등 주요 추론 프레임워크를 모두 지원하므로, 개발자는 자신의 인프라에 맞게 유연하게 선택할 수 있습니다.
이를 통해 기업과 개발자들은 대형 API 모델에 의존하지 않으면서도 실무 수준의 AI 성능을 확보할 수 있게 되었습니다. 로컬 AI 에이전트, 온프레미스 코딩 자동화, 내부 개발 도구 구축 등이 더 이상 꿈이 아닌 현실이 된 것입니다.
glm-4.7-flash와 그 변형 모델들(GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX 등)은 성능, 속도, 리소스 효율성 사이의 균형을 개발자가 직접 조절할 수 있는 생태계를 제공합니다. 이는 경량 AI 혁명의 시작을 알리는 신호탄이라고 할 수 있습니다.
독보적인 아키텍처, MoE 구조의 비밀
모델 전체 파라미터 중 단 3B만 활성화된다고? 이는 단순한 모델 축소가 아닌, 혁신적인 설계 철학의 결과입니다. GLM-4.7-Flash가 어떻게 MoE(Mixture of Experts) 구조로 효율성과 성능의 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있었는지, 그 설계의 핵심을 파헤쳐 봅시다.
GLM-4.7-Flash의 MoE 아키텍처: 효율성의 새로운 기준
GLM-4.7-Flash는 약 32B의 총 파라미터를 보유하고 있지만, 놀랍게도 토큰당 3B의 파라미터만 활성화하는 MoE 구조를 채택하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 전통적인 모델 축소와는 완전히 다른 철학입니다.
MoE 구조는 여러 개의 전문화된 신경망(Expert)을 갖추고, 각 입력에 대해 가장 적합한 전문가들만 선택적으로 활성화하는 방식입니다. GLM-4.7-Flash는 이 개념을 극단적으로 효율화하여, 필요한 순간에만 필요한 파라미터만 동작시킴으로써 놀라운 성능 대비 리소스 효율성을 달성했습니다.
이는 마치 대규모 조직이 모든 직원을 항상 출근시키는 것이 아니라, 각 프로젝트에 필요한 전문가들만 선별적으로 배치하는 것과 같습니다. 그 결과, 동일한 계산량으로 더 많은 작업 지식을 담을 수 있게 됩니다.
리소스 제약에서의 혁신적 성능: 20GB VRAM의 가능성
GLM-4.7-Flash의 설계 철학을 가장 잘 보여주는 실제 사용 시나리오를 살펴봅시다. 4비트 양자화를 적용할 경우, 약 20GB의 VRAM 환경에서도 약 4만 토큰 수준의 컨텍스트 창을 활용할 수 있습니다.
이러한 수치가 의미하는 바는 상당합니다:
- 일반적인 엔터프라이즈급 GPU 한 장으로 충분한 리소스
- 로컬 워크스테이션에서의 실질적인 배포 가능성
- 고비용의 클라우드 API 서비스 대신 온프레미스 운영 가능
더욱 흥미로운 점은, 로컬 환경에서는 최대 약 200K 토큰 수준의 장컨텍스트 작업을 지원한다는 것입니다. 이는 장문의 문서 분석, 대용량 코드베이스 이해, 복잡한 멀티턴 대화 처리 등이 로컬 환경에서도 가능하다는 의미입니다.
성능과 효율성의 완벽한 균형
GLM-4.7-Flash의 MoE 구조가 진정으로 주목받는 이유는 벤치마크로 증명되는 동급 모델 대비 압도적인 성능입니다. 단순히 “가볍다”라는 특징을 넘어, 실질적인 작업 능력에서 차별화됩니다:
- 코딩 작업: 실질적인 코드 수정과 문제 해결 능력으로 개발자의 신뢰 확보
- 롤플레이 및 대화: 자연스러운 상황 설정과 일관된 캐릭터 유지
- 번역 및 언어 작업: 뉘앙스를 이해한 고품질 결과물
- 에이전트 기반 추론: 복잡한 도구 호출과 의사결정 프로세스
이러한 다층적 성능은 MoE 구조가 단순히 “효율성을 위한 타협”이 아니라, 각 작업 영역에 최적화된 전문가 네트워크라는 설계 철학을 반영합니다.
설계 철학: 실용성을 우선하는 선택
GLM-4.7-Flash의 아키텍처 선택은 업계의 흐름에 대한 명확한 질문을 던집니다. “모든 사용자가 대형 모델을 필요로 하는가?”
이 모델의 설계자들은 그 답이 “아니다”라고 판단했습니다. 대신:
- 제한된 리소스 환경에서의 실질적인 성능
- 데이터 프라이버시를 위한 온프레미스 배포
- API 의존도 감소로 인한 운영 자유도 확대
이러한 가치들을 모두 충족하면서도 원본 성능을 유지하는 것이 GLM-4.7-Flash의 설계 철학입니다. MoE 구조는 이 철학을 기술적으로 실현하는 핵심 메커니즘으로, 단순한 최적화 기법이 아닌 미래의 AI 배포 방식을 제시하는 선택이라고 할 수 있습니다.
3. 성능과 효율을 한번에, GLM-4.7-Flash의 현실적인 벤치마크 이야기
당신이 로컬 환경에서 AI 모델을 운영하면서 가장 자주 마주치는 딜레마는 무엇일까요? 아마도 이것일 겁니다. “성능은 필요한데, 리소스는 한정되어 있다”는 현실적인 고민 말이죠.
4비트 양자화로도 4만 토큰, 로컬 환경에서는 무려 20만 토큰까지! 이것이 바로 GLM-4.7-Flash가 기존 경량 모델들과 다른 이유입니다. 단순히 ‘작은 모델’이 아니라, 실무 수준의 성능을 유지하면서도 제한된 하드웨어에서 효율적으로 동작하는 진정한 의미의 솔루션을 제시합니다.
벤치마크 수치로 증명하는 실질적 우위
GLM-4.7-Flash는 동급 모델들을 압도하는 성능을 벤치마크로 증명합니다. 이는 단순한 마케팅 주장이 아니라, 실제 작업 환경에서 검증된 결과입니다. 특히 다음 세 가지 영역에서 눈에 띄는 차별화를 보여줍니다.
첫째, 코딩 작업에서의 실질적 능력입니다. GLM-4.7-Flash는 단순히 코드를 생성하는 수준을 넘어, 복잡한 코드 수정과 문제 해결 능력을 갖추고 있습니다. 버그 찾기, 로직 개선, 리팩토링 등 실제 개발 현장에서 필요한 작업들을 신뢰할 수 있는 수준으로 처리합니다.
둘째, 롤플레이와 대화 시나리오 처리 능력입니다. 자연스러운 문맥 이해와 일관성 있는 응답 생성을 통해, 챗봇이나 에이전트 기반 애플리케이션에서 뛰어난 사용자 경험을 제공합니다.
셋째, 번역과 다국어 처리 성능입니다. 언어 간 뉘앙스를 정확히 전달하고, 문화적 맥락을 이해한 자연스러운 번역을 제공하는 것으로 평가됩니다.
에이전트 호출과 도구 연동의 새로운 가능성
GLM-4.7-Flash의 또 다른 강점은 에이전트 기반 추론과 도구 호출 시나리오에서의 탁월한 성능입니다. 이는 단순한 텍스트 생성을 넘어, 복잡한 작업 흐름을 독립적으로 처리할 수 있다는 의미입니다.
예를 들어 당신이 운영 중인 내부 시스템에 GLM-4.7-Flash 기반 에이전트를 배포한다면, 그 에이전트는 데이터베이스 쿼리, API 호출, 파일 시스템 접근 등 다양한 도구들을 상황에 맞게 활용할 수 있습니다. 더욱 중요한 것은 이 모든 과정이 외부 클라우드 API에 의존하지 않고, 온프레미스 환경에서 완전히 자율적으로 실행된다는 점입니다.
리소스 제약 속에서의 현실적인 선택
GLM-4.7-Flash의 MoE 구조는 약 32B의 총 파라미터 중 토큰당 3B만 활성화되는 방식으로 설계되었습니다. 이것이 왜 중요할까요?
4비트 양자화를 적용하면, 약 20GB의 VRAM만으로도 4만 토큰 수준의 컨텍스트 창을 운영할 수 있습니다. 이는 대부분의 기업 온프레미스 환경이나 중소규모 개발팀의 서버 사양에서 충분히 배포 가능한 수준입니다.
그리고 더 풍부한 리소스가 있는 환경이라면, GLM-4.7-Flash는 최대 약 200K 토큰 수준의 장컨텍스트 작업도 지원합니다. 이는 긴 문서 분석, 복잡한 멀티턴 대화, 방대한 코드베이스 이해 같은 까다로운 작업들이 가능해진다는 뜻입니다.
성능-효율성의 균형을 재정의하다
결국 GLM-4.7-Flash가 만들어내는 차별점은 ‘성능 대 효율성’의 기존 트레이드오프를 근본적으로 재설정한 것입니다.
종래의 경량 모델들은 효율성을 얻기 위해 성능을 포기해야 했습니다. 반대로 고성능 모델들은 막대한 리소스 투입을 감수해야 했죠. 하지만 GLM-4.7-Flash는 이 둘을 동시에 만족시키는 새로운 기준을 제시합니다. 실무 수준의 성능을 유지하면서도, 로컬 환경에서 합리적인 하드웨어로 배포 가능한 현실적인 솔루션인 것입니다.
이것이 바로 많은 기업과 개발자들이 GLM-4.7-Flash를 주목하고 있는 이유입니다. 더 이상 성능과 효율 사이에서 선택할 필요가 없기 때문입니다.
4. 집에서도 AI 서버를? 로컬 배포 완전 정복
클라우드가 전부가 아니다. OpenAI나 Claude 같은 대규모 API 모델에 의존하던 시대는 이미 지나가고 있습니다. 이제는 나만의 AI 서버를 로컬 환경에 직접 구축하고, 데이터 보안과 비용 효율성을 동시에 확보하는 시대가 도래했습니다. GLM-4.7-Flash가 바로 이 변화의 중심에 있는 모델입니다.
GLM-4.7-Flash로 시작하는 로컬 AI 인프라
GLM-4.7-Flash는 단순한 경량 모델이 아닙니다. 30B급 파라미터를 보유하면서도 토큰당 3B만 활성화하는 MoE 구조를 통해, 일반적인 사양의 로컬 머신에서도 강력한 AI 성능을 제공합니다. 특히 주목할 점은 4비트 양자화 기술을 적용하면 약 20GB VRAM 환경에서도 안정적으로 작동한다는 것입니다.
이는 무엇을 의미할까요? 고가의 클라우드 구독료를 지불할 필요 없이, 중급 수준의 그래픽카드만으로도 실무 수준의 AI 서비스를 운영할 수 있다는 뜻입니다.
vLLM, SGLang, Hugging Face Transformers: 선택의 자유
GLM-4.7-Flash는 세 가지 주요 추론 프레임워크를 모두 지원합니다. 각 프레임워크는 고유한 장점을 가지고 있으며, 당신의 요구사항에 맞게 선택할 수 있습니다.
vLLM은 특히 높은 처리량과 낮은 지연시간이 필요한 환경에 최적화되어 있습니다. 다음 명령어로 API 서버 형태의 GLM-4.7-Flash를 즉시 시작할 수 있습니다:
vllm serve zai-org/GLM-4.7-Flash \
--tensor-parallel-size 4 \
--speculative-config.method mtp \
--speculative-config.num_speculative_tokens 1 \
--tool-call-parser glm47 \
--reasoning-parser glm45 \
--enable-auto-tool-choice \
--served-model-name glm-4.7-flash
이 설정은 다중 GPU 병렬 처리, 추측적 디코딩, 도구 호출 자동화 등 최신 최적화 기법을 모두 활용합니다.
SGLang은 구조화된 출력과 복잡한 프롬프트 관리가 필요한 작업에 강점을 보입니다. Hugging Face Transformers는 가장 단순하고 직관적인 통합 경험을 제공하며, 커스터마이징의 자유도가 높습니다.
로컬 배포의 실질적 이점
집에서 AI 서버를 운영하는 것이 먼 미래의 이야기가 아닙니다. GLM-4.7-Flash를 통해 다음과 같은 이점을 즉시 누릴 수 있습니다:
데이터 보안: 민감한 정보를 외부 API로 전송할 필요가 없습니다. 모든 처리가 로컬에서 이루어지므로 데이터 유출 위험이 없습니다.
비용 효율성: 초기 하드웨어 투자 후에는 추가 API 사용료가 발생하지 않습니다. 특히 고용량 추론이 필요한 기업이라면 수개월 내에 투자금을 회수할 수 있습니다.
무제한 커스터마이징: 로컬 환경에서는 모델 미세 조정, 프롬프트 엔지니어링, 도구 통합 등 모든 작업을 자유롭게 수행할 수 있습니다.
지연시간 최소화: 클라우드 API의 네트워크 왕복 시간을 제거하여, 실시간 인터랙션이 필요한 애플리케이션에서 훨씬 나은 경험을 제공합니다.
에이전트와 도구 호출: AI 자동화의 새로운 수준
GLM-4.7-Flash는 에이전트 기반 추론과 도구 호출 시나리오에서 특별히 최적화되어 있습니다. 위의 vLLM 명령어에서 --tool-call-parser와 --enable-auto-tool-choice 옵션이 바로 이를 지원합니다.
이는 실질적으로 무엇을 의미할까요? 당신의 로컬 AI 서버가 단순한 텍스트 생성을 넘어, 스스로 판단하여 필요한 도구를 선택하고 실행할 수 있다는 뜻입니다. 예를 들어:
- 데이터 분석 요청이 오면 자동으로 Python 코드 생성 및 실행
- 검색이 필요한 질문이 오면 자동으로 검색 도구 호출
- 이메일 발송이 필요한 업무 지시가 오면 자동으로 이메일 시스템 연동
이 모든 것이 당신의 로컬 서버에서, 외부 API 호출 없이 가능합니다.
장컨텍스트 처리: 더 많은 정보, 더 정확한 답변
GLM-4.7-Flash는 로컬 환경에서 최대 약 200K 토큰 수준의 장컨텍스트 작업을 지원합니다. 이는 매우 긴 문서, 복잡한 코드베이스, 방대한 대화 히스토리를 모두 한 번에 처리할 수 있다는 의미입니다.
실무에서는 다음과 같은 이점이 있습니다:
- 전체 프로젝트 문서를 한 번에 분석하여 더 정확한 코드 리뷰
- 장편 논문이나 책 전체를 읽고 요약 및 분석
- 복잡한 고객 상담 이력을 모두 고려한 최적의 해결책 제시
- 대규모 로그 파일에서 패턴 인식 및 문제 진단
성능과 효율성의 진정한 균형
GLM-4.7-Flash와 그 변형 모델들(GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX)을 통해 성능, 속도, 리소스 효율성 사이의 트레이드오프를 유연하게 조절할 수 있습니다. 당신의 하드웨어와 사용 사례에 맞춰 최적의 모델을 선택할 수 있다는 뜻입니다.
코딩 자동화, 롤플레이 시나리오, 번역 작업 등 다양한 영역에서 동급 모델 대비 압도적인 성능을 보이는 GLM-4.7-Flash는, 대형 API 모델에 의존하지 않으면서도 실무 수준의 AI 성능을 필요로 하는 개발자와 기업에게 새로운 가능성을 열어줍니다.
이제 클라우드의 품질과 로컬의 자유도, 두 가지를 모두 갖을 수 있는 시대가 왔습니다. 당신의 집에서, 당신의 서버에서, 당신만의 AI 인프라를 구축해보세요.
섹션 5: 현실 속 AI 혁신, GLM-4.7-Flash의 실제 활용과 미래 전망
대형 API 모델에 얽매이지 않고 내부 개발 도구부터 자동화 에이전트까지, GLM-4.7-Flash가 바꾸는 AI 적용 지형도. 오늘부터 로컬에서 시작하는 AI 혁신의 물결을 경험해보세요.
GLM-4.7-Flash로 시작하는 로컬 AI 혁신
기술의 민주화는 누구나 최고의 도구에 접근할 수 있을 때 시작됩니다. GLM-4.7-Flash는 이러한 철학을 실현하는 모델입니다. 클라우드 기반 거대 언어 모델의 높은 비용과 지연 시간, 그리고 데이터 프라이버시 문제로부터 자유로워질 수 있다는 점이 이 모델의 가장 큰 강점입니다.
기업의 입장에서 GLM-4.7-Flash는 단순한 비용 절감을 넘어 전략적 자산입니다. 자체 인프라 내에서 모든 처리가 이루어지므로, 민감한 고객 데이터나 기업 기밀 정보가 외부로 유출될 위험이 없습니다. 이는 금융, 의료, 법률 등 규제가 엄격한 산업에서 특히 중요한 요소입니다.
현업 개발자들이 주목하는 실용성
GLM-4.7-Flash의 진정한 가치는 벤치마크 수치가 아닌 현장에서 나타납니다. 코딩 자동화 영역에서 이 모델은 실질적인 코드 수정과 문제 해결 능력을 갖추고 있으며, 단순히 코드 스니펫을 생성하는 수준을 넘어섭니다.
롤플레이 및 대화 시나리오 처리에서는 자연스럽고 문맥 일관성 있는 응답을 생성합니다. 고객 상담 챗봇, 교육 플랫폼의 AI 튜터, 게임의 NPC 대화 등 다양한 분야에서 즉시 활용 가능합니다.
번역과 같은 언어 기반 작업에서도 동급 모델을 압도합니다. 단순 단어 치환이 아닌 맥락과 문화적 뉘앙스를 고려한 번역이 가능하며, 이는 국제 비즈니스 문서 처리나 다국어 고객 서비스에 직접 활용될 수 있습니다.
에이전트 기반 추론 및 도구 호출 시나리오는 GLM-4.7-Flash의 가장 흥미로운 영역입니다. 이는 단순한 텍스트 생성을 넘어 외부 시스템과의 상호작용을 가능하게 합니다. 데이터베이스 쿼리, API 호출, 파일 시스템 접근 등 복잡한 작업을 자동으로 실행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
온프레미스 AI 환경 구축의 현실화
GLM-4.7-Flash 이전에는 “로컬 환경에서 고성능 AI를 운영한다”는 것이 대규모 데이터센터나 수십억 원대 투자를 필요로 하는 영역이었습니다. 하지만 이 모델은 그 진입장벽을 획기적으로 낮춥니다.
약 20GB VRAM 환경에서 4비트 양자화를 통해 약 4만 토큰 수준의 컨텍스트 창을 활용할 수 있다는 것은, 중급 수준의 GPU 한두 장으로 실무 수준의 AI 시스템을 구축할 수 있다는 의미입니다. 더 나아가 로컬 환경에서는 최대 약 200K 토큰 수준의 장컨텍스트 작업까지 지원되므로, 방대한 문서 분석이나 복잡한 프로젝트 전체 코드 이해도 가능합니다.
실제 배포 환경에서의 효율성
GLM-4.7-Flash의 진정한 강력함은 vLLM, SGLang, Hugging Face Transformers 같은 검증된 추론 프레임워크 지원에서 드러납니다. 이는 단순히 모델을 실행하는 것을 넘어, 프로덕션 환경에서 요구되는 처리량, 낮은 지연 시간, 안정성을 모두 제공합니다.
vLLM을 통한 서버 운영은 특히 주목할 가치가 있습니다. 텐서 병렬화, 추측 기반 디코딩, 자동 도구 선택 같은 고급 기능들이 통합되어 있어, 개발자는 인프라 최적화보다는 실제 응용 구현에 집중할 수 있습니다. 이러한 특징은 스타트업부터 대규모 엔터프라이즈까지 모두에게 매력적입니다.
기업과 개발자의 새로운 선택지
GLM-4.7-Flash가 제시하는 미래는 명확합니다. 더 이상 AI 능력의 선택이 아닙니다. 이제는 어디서 실행할 것인가의 선택입니다.
클라우드 API 서비스는 초기 구축이 빠르고 간단하지만, 장기적으로 비용이 증가하고 종속성이 생깁니다. 반면 GLM-4.7-Flash를 통한 로컬 배포는 초기 학습곡선이 있지만, 한번 구축되면 완전한 통제권과 장기적 비용 효율성을 제공합니다.
로컬 AI 에이전트 구축은 이제 현실입니다. 고객 데이터를 외부에 공개하지 않으면서도 업계 최고 수준의 AI 성능을 누릴 수 있습니다. 온프레미스 코딩 자동화는 개발팀의 생산성을 비약적으로 높이고, 내부 개발 도구 구축은 조직의 특화된 요구에 정확하게 대응합니다.
변형 모델을 통한 유연한 성능 조절
GLM-4.7-Flash의 생태계는 GLM-4.7과 GLM-4.7-FlashX 같은 변형 모델들로 확장됩니다. 이는 성능과 속도, 리소스 효율성 사이의 트레이드오프를 상황에 맞게 조절할 수 있다는 의미입니다.
빠른 응답 속도가 필요한 채팅 서비스에는 FlashX를, 높은 정확도가 중요한 분석 작업에는 GLM-4.7을, 리소스가 제한된 엣지 기기에는 Flash를 선택하면 됩니다. 이러한 유연성은 다양한 비즈니스 요구사항을 하나의 생태계로 충족시킬 수 있게 해줍니다.
미래로의 한 걸음
GLM-4.7-Flash는 단순한 기술 제품이 아닙니다. 이것은 AI의 민주화, 기술 자립, 데이터 주권을 향한 하나의 선언입니다. 대형 API 모델의 편리함을 포기하지 않으면서도, 동시에 완전한 독립성과 통제권을 획득할 수 있는 길을 제시합니다.
오늘 GLM-4.7-Flash로 시작하는 로컬 AI는 내일의 업계 표준이 될 것입니다. 클라우드 종속에서 벗어나 자신의 인프라에서 자신의 데이터로 자신의 AI를 운영하는 경험. 이것이 바로 현실 속 AI 혁신의 시작입니다.
