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AI에 관련된 세계의 주요 동향을 조사했으며, 엣지 AI, 오픈소스 & 클로즈드 소스, 기반 모델 파라메트릭 사이즈 등의 전망·예측, 주요 이노베이터, 생성 AI 개발 전략의 분석 등을 정리하여 전해드립니다.

리포트의 이점 :

• 주요 하드웨어 및 소프트웨어의 동향에 기반한 사내외 시장 전략을 구축할 수 있습니다.
• 사내 능력과 메시징을 시장 활동과 비교하여 벤치마킹할 수 있습니다.
• 주요 시장 리더를 고려한 유기적 및 무기적인 AI 성장 전략을 구축할 수 있습니다.
• 주요 시장 동향을 반영한 단기, 중기, 장기 메시징 전략을 책정할 수 있습니다.

주요 질문에 대한 답변 :

• 엣지 및 디바이스에서 생성 AI를 가속시키는 주요 이노베이터는 누구인가?
• MLOps(기계학습 오퍼레이션) 밸류체인 전체에서 대형 기술 사업자는 어떻게 AI 능력을 개발하고 있는가?
• 온디바이스 AI는 어떻게 발전하고 있는가? 누가 주도권을 잡고 있는가?
• 하이퍼스케일러는 하드웨어 공급망의 과제를 어떻게 피하고 있는가?
• AI 규제 상황은 어떤 것이며, 이해관계자에게 어떤 의미가 있는가?

조사 하이라이트 :

• 소프트웨어, 하드웨어, 수직 도입에 걸친 13개의 주요 AI 동향
• 엣지 AI, 오픈소스 & 클로즈드 소스, 기반 모델 파라메트릭 사이즈 등 복수의 예측
• 주요 동향이 이해관계자에게 미치는 영향 평가
• 통신사업자 생성 AI 개발 전략의 상세 내역

목차

• 오픈소스와 클로즈드 소스
• 대형 기술 사업자에 의한 '맞춤형' 모델의 도입
• 미중 칩 전쟁
• 엣지 AI의 기회
• 생성 AI 사용 사례
• 칩 벤더 : 소프트웨어 파트너의 탐구
• 대형 기술 사업자에 의한 독자적인 AI 칩의 개발
• 국제 규제
• AI 데이터 서비스
• 통신사업자의 AI 활동
• 통신 에코시스템 지원
• 기업 AI의 시장 참여 전략
• 칩 벤더 주도 온디바이스 AI 액티비티

영문목차

Actionable Benefits:

• Build internal and external market strategy that builds on key hardware and software trends.
• Benchmark internal capabilities and messaging against market activity.
• Build organic and inorganic Artificial Intelligence (AI) growth strategy that considers key market leaders.
• Develop short, medium, and long-term messaging strategies to reflect key market trends.

Critical Questions Answered:

• Who are the key innovators accelerating generative AI at the edge and device?
• How is "big tech" developing AI capabilities across the Machine Learning Operations (MLOps) value chain?
• How is on-device AI developing and who is leading the charge?
• How are hyperscalers circumventing the hardware supply chain challenge?
• What does the AI regulatory landscape look like and what does it mean for stakeholders?

Research Highlights:

• 13 key AI trends spanning software, hardware, and vertical deployment.
• Multiple forecasts, including edge AI, open versus closed source, and foundation model parametric size.
• Evaluation of the impact key trends will have on stakeholders.
• In-depth breakdown of telco generative AI deployment strategies.

Who Should Read This?

• IT decision makers looking to build vertical AI deployment strategies.
• AI supply side strategy executives developing long-term product, marketing, and sales roadmaps, including Original Equipment Manufacturers (OEMs), chip vendors, hyperscalers, and Independent Software Vendors (ISVs).
• Marketing leaders looking to position their AI messaging effectively to build partnerships and align with customers.
• Telco strategists looking to identify opportunities and understand how their ecosystem is building on AI.

Table of Contents

• Open versus Closed Source
• Big Tech Introduces "Tailored" Models
• U.S.-China Chip War
• Edge AI Opportunities
• Generate AI Use Cases
• Chip Vendors Find Software Partners
• Big Tech Building Their Own AI Chips
• International Regulation
• AI Data Services
• Telecoms Industry AI Activity
• Telco Ecosystem Support
• Enterprise AI Go-to-Market Strategy
• Chip Vendor-Led On-Device AI Activity