AI 리더의 시선에서 본 AI Canvas – ⑩

멀티모달과 LLM 최적화까지 AI Canvas가 해답입니다

AI 기반 업무 혁신이 심화될수록 단순한 모델 구축과 자동화만으로는 부족합니다. 문서, 이미지, 도표 등 다양한 형식의 데이터를 처리하고 여러 LLM 모델을 효율적으로 운영하며 GPU 서버 성능을 최적화해야 합니다. AI Canvas는 이러한 고급 기능과 성능 최적화 문제를 해결하여 기업이 AI를 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

고민 1. 문서 내 표나 도표를 AI가 이해하고 분석할 수 있나요?

많은 기업에서 보고서, 제안서, 재무 문서 등에는 표와 도표가 포함되어 있으며 이 데이터를 AI가 직접 해석하고 분석할 수 없으면 활용도가 제한됩니다.

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 멀티모달 기능을 제공하여 문서 내 표, 차트, 이미지 등 다양한 형식의 데이터를 AI가 직접 인식하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 표, 차트, 이미지 등 복합 데이터 처리와 자동 분석 및 요약이 가능하며, 보고서 작성, 데이터 시각화, 통계 분석까지 통합적으로 지원합니다. 결과적으로 기업은 복합 데이터를 AI 자동화 대상에 포함시켜 문서 기반 의사결정의 정확도와 효율성을 높일 수 있습니다.

고민 2. 여러 LLM 모델을 사용하면서 정확한 토큰 사용량과 비용을 관리할 수 있을까?

LLM 모델마다 토큰 계산 방식이 다르기 때문에 비용 관리와 사용량 측정이 어렵습니다. 특히 다양한 CSP(클라우드 서비스 제공사)의 API를 혼합하면 예산 관리가 복잡해집니다.

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 모델별로 상이한 토큰 계산 방식에도 대응할 수 있는 기능을 제공하여, 정확한 사용량 측정과 비용 관리가 가능합니다. 이를 위해 CSP가 제공하는 API 응답 값을 활용하거나, 실제 사용량과 유사한 추정 기법을 커스텀하여 적용할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 여러 LLM 환경에서도 비용과 리소스를 정확하게 관리하고, AI 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.

고민 3. 자체 GPU 서버에서 오픈소스 LLM의 성능 최적화는 가능한가?

기업 내부 GPU 서버에서 오픈소스 LLM을 운영할 때 분당 토큰 처리량이 예상보다 낮아 실제 업무 처리 속도가 떨어지는 문제가 발생할 수 있습니다.

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 모델 경량화와 아키텍처 고도화를 통해 성능 문제를 해결합니다. 각 인스턴스에서 처리 가능한 토큰량을 계산하고 멀티 클러스터 구성을 통해 부하를 분산시켜 처리량을 극대화합니다. 이를 통해 기업은 GPU 서버의 성능 한계를 극복하고 오픈소스 LLM을 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있습니다.

---

AI Canvas 시리즈를 마치며

10편에 걸친 시리즈를 통해 우리는 AI Canvas가 어떻게 기업의 AI 도입과 활용 전 과정을 End-to-End로 지원하는지 살펴보았습니다.

• 전략적 비전과 기업 경쟁력 확보, 조직 내 AI 문화 정착

• 실제 비즈니스와 HR/조직 운영 혁신 사례

• 현업 실무자 역량 강화와 개발 유연성·확장성

• AI 모델 관리와 IT 인프라 통합 및 거버넌스

• AI 품질·신뢰성 확보, 멀티모달 처리와 성능 최적화

AI Canvas는 단순히 도구가 아니라 현업 실무자가 직접 혁신을 주도하고 조직 전체가 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 이 시리즈를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로, 각자의 조직과 업무에 맞는 AI 활용 전략을 설계하고 적용할 수 있을 것입니다.

AI Canvas와 함께라면 AI 혁신은 더 이상 먼 미래가 아닌 오늘의 현실입니다.

읽어주셔서 감사합니다☺️