IT뉴스모아news terminal

article detail

엔비디아 부사장 "AI 기술, 데이터셋 공유…통제 아닌 지원"

v.daum.netAI기술기술공개데이터셋딥러닝보편화생태계오픈소스지원정책
2026. 4. 22. 오후 7:16
엔비디아 부사장 "AI 기술, 데이터셋 공유…통제 아닌 지원"

AI 요약

22일 서울대 공과대학에서 열린 서울대 AI연구원 초청 특별강연에서 브라이언 카탄자로 엔비디아 부사장 겸 딥러닝 응용연구 총괄은 AI 기술과 데이터셋을 모두 공개하겠다고 밝혔습니다. 그는 AI 기술의 보편화와 다양성 문제를 언급하며 많은 이들이 도움받을 수 있도록 하는 것이 엔비디아의 원동력이라며, 새로운 AI 모델과 기술을 기회로 보고 AI 데이터셋 개방 등 기술을 모두 공개해 통제가 아닌 AI 생태계를 지원하고 사진·영상 등으로 이용자와 소통하려 노력하고 있다고 강조했습니다.

원문보기
feed://articles/related관련 기사
엔비디아 “데이터셋·기술 공개로 韓 AI 커뮤니티에 기여”헤럴드경제
2026. 4. 21. 오후 4:13

엔비디아 “데이터셋·기술 공개로 韓 AI 커뮤니티에 기여”

AI모델대규모언어모델데이터셋오픈소스한국어AI딥러닝개발자커뮤니티기술공개
LG AI연구원-엔비디아, ‘엑사원’ 생태계 확장 맞손…공동 구축 전략 본격백세시대
2026. 4. 22. 오전 11:20

LG AI연구원-엔비디아, ‘엑사원’ 생태계 확장 맞손…공동 구축 전략 본격

AI모델생태계협력GPU오픈소스한국AI전문분야데이터셋
LG AI연구원, 엔비디아 경영진과 'K-엑사원' 생태계 확장 합의서울파이낸스
2026. 4. 22. 오전 10:00

LG AI연구원, 엔비디아 경영진과 'K-엑사원' 생태계 확장 합의

생성형AI대규모언어모델기술협력GPU오픈소스한국AI생태계데이터셋
엔비디아 “데이터셋·기술 공개로 韓 AI 커뮤니티에 기여”v.daum.net
2026. 4. 21. 오후 4:14

엔비디아 “데이터셋·기술 공개로 韓 AI 커뮤니티에 기여”

AI모델데이터셋언어모델딥러닝개발자한국시장기술공개파트너십
LG-엔비디아, ‘K-엑사원 기술 동맹’ 강화한다로봇신문
2026. 4. 22. 오후 3:12

LG-엔비디아, ‘K-엑사원 기술 동맹’ 강화한다

AI모델LG엔비디아기술협력GPU오픈소스한국AI생태계
서울대 찾은 엔비디아 부사장 "AI 도구 효율적 활용해야"네이트
2026. 4. 22. 오후 8:01

서울대 찾은 엔비디아 부사장 "AI 도구 효율적 활용해야"

AI모델LLM오픈소스에이전트MoE구조데이터셋인프라협력
서울대 찾은 엔비디아 부사장…"네모트론 오픈소스 생태계 지속"(종합)v.daum.net
2026. 4. 22. 오후 4:15

서울대 찾은 엔비디아 부사장…"네모트론 오픈소스 생태계 지속"(종합)

오픈소스AI모델네모트론트랜스포머MoE기술데이터셋AI연구
LG·엔비디아, 전문 분야 특화 AI 공동 개발헤럴드경제
2026. 4. 22. 오전 11:38

LG·엔비디아, 전문 분야 특화 AI 공동 개발

AI협력LLMGPU한국AI모델개발추론최적화데이터셋오픈소스
LG·엔비디아 동맹 강화…‘한국형 소버린 AI’ 생태계 확장v.daum.net
2026. 4. 22. 오후 1:05

LG·엔비디아 동맹 강화…‘한국형 소버린 AI’ 생태계 확장

AI모델소버린AIGPU생태계제조업바이오오픈소스협력
LG, 엔비디아와 기술 동맹 강화…AI 모델 ′K-엑사원′ 생태계 확장연합뉴스TV
2026. 4. 22. 오전 10:23

LG, 엔비디아와 기술 동맹 강화…AI 모델 ′K-엑사원′ 생태계 확장

AI모델파운데이션기술동맹생태계오픈소스협력개발특화모델차세대AI
LG·엔비디아, AI 동맹 확대…엑사원 생태계 확장 본격화fetv.co.kr
2026. 4. 22. 오전 10:18

LG·엔비디아, AI 동맹 확대…엑사원 생태계 확장 본격화

AI협력엑사원엔비디아생태계LLMGPU한국AI오픈소스
‘K-엑사원 생태계 확장 힘 모은다’...LG AI연구원-엔비디아, 기술 동맹 강화인공지능신문
2026. 4. 22. 오전 10:01

‘K-엑사원 생태계 확장 힘 모은다’...LG AI연구원-엔비디아, 기술 동맹 강화

AI모델생태계기술협력GPULLM소버린AI데이터셋추론성능