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AI 비용을 가르는 것은 모델보다 하네스AI SRE로 장애 원인을 자동 추적하는 DatabricksDatabricks 벤치마크는 하니스 설계가 동일 모델의 실무 비용을 크게 바꾼다는 결과를 제시했다. 동일 모델이라도 실행 환경에 따라 완료 비용이 두 배 이상 달라질 수 있음이 관찰되었다. 일부 하니스는 턴당 전송하는 컨텍스트를 약 3배 줄이면서 유사한 품질을 달성했다.Databricks의 50억 달러 추가 조달Databricks 기반 실무 MLOps 구현 계획과 GitHub 레포 공유온라인 피처 서빙의 reverse-ETL 부담을 줄이기 위한 Databricks Lakebase 탐색데이터베이스 채팅 기능에서 발생하는 Text-to-SQL 신뢰성 문제와 Databricks Genie의 실무적 대책Databricks의 에이전트·데이터 운영체제 비전 — Omnigent, LTAP, LakebaseDatabricks가 2026 Gartner Magic Quadrant에서 최고 실행력과 가장 완전한 비전으로 리더에 선정됨Databricks와 NVIDIA, 엔터프라이즈 AI 플랫폼 협력 확대Databricks, 엔터프라이즈 앱 개발을 위한 3가지 신규 기능 발표Databricks, SIGMOD 2026에서 'Enzyme' 엔진 및 Spark Declarative Pipelines 발표세계은행 그룹, Databricks 기반 통합 데이터 및 AI 플랫폼 구축 사례Databricks Genie 기반의 산업별 파트너 솔루션 혁신Databricks Genie: 공급망 데이터를 위한 대화형 AI 인텔리전스 계층Databricks Apps와 Genie를 활용한 Zeppelin 노트북 마이그레이션 사례프런티어 시스템: AI 시대의 벤처 캐피털 시스템, 네트워크 효과 및 문화금융 서비스의 에이전트형 미래: 데이터 맥락을 통한 경쟁 우위 확보Databricks 마켓플레이스에서 Stripe 데이터 파이프라인 출시Databricks 공동 창업자 패트릭 웬델이 말하는 GPT-5.5와 엔터프라이즈 AI의 미래
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