소프트웨어 스택은 애플리케이션 기능을 제공하기 위해 함께 작동하는 구성 요소의 모음입니다. 마찬가지로, AI 스택은 데이터 소스, 데이터베이스, 통합 도구, AI 모델로 구성됩니다. 이는 인프라 층, 모델 층, 애플리케이션 층으로 구성됩니다. AI 스택을 효과적으로 탐색하려면 AI 준비 데이터의 처리 및 분석을 위한 고성능 AI 데이터베이스가 필요합니다. MongoDB는 AI 채택의 도전 과제를 해결하고 운영 및 벡터 데이터를 통합하는 AI 스택 솔루션을 제공합니다.
AI 스택이 아직 발전 중이지만, 관측 도구와 자동화 기능은 개발자에게 도움이 될 수 있습니다. Pinecone Connect는 개발자가 Pinecone 리소스를 관리하고 AI 워크플로를 효율화할 수 있도록 하는 통합 도구입니다. Matillion은 벡터 업서트 및 쿼리 기능을 위해 Pinecone Connect를 사용하는 회사 중 하나입니다. AI 스택이 계속 확장됨에 따라 단순화 및 표준화가 필요합니다. 궁극적으로 AI 스택은 AI 슈퍼 타워 스택이 될 가능성이 있습니다.
AI 스택의 구성 요소와 혜택 탐색
2025년 성장에 집중하는 브랜드에게 검색 엔진과 AI 플랫폼에서 상위 랭킹을 차지하는 것은 선택이 아닌 필수입니다.
최근 국무원은 “AI 플러스” 추진의 실천 심화 방안에 관한 의견이라는 포괄적 지침을 발표했으며, 이는 중국의 인공지능 기술 전략 발전에서 중요한 진전을 의미합니다.
세일즈포스는 판매팀의 효율성과 효과성을 높이기 위해 혁신적인 AI 및 데이터 기반 강화 기능을 갖춘 세일즈 클라우드 플랫폼을 공개했습니다.
합리적인 가격의 인공지능 비디오 편집 소프트웨어는 전문가 수준의 영상을 누구나 쉽게 제작할 수 있게 만들어 영상 제작의 혁신을 일으키고 있습니다.
인공지능(AI)을 활용하는 가게의 급속한 성장은 디지털 마케팅 전략을 근본적으로 바꾸고, 기업이 고객과 소통하는 방식을 혁신하고 있습니다.
2025년 10월 6일자 Axios Closer는 기술, 금융, 패스트푸드, 미디어 등 여러 산업 분야의 주요 발전 상황을 조명한다.
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