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The RegisterAI/ML
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AI-Native 전환을 통한 반복 업무 15% 미만 달성 및 실시간 위험 탐지 체계 구축
ZTE CDO Cui Li at MWC Shanghai 2026: unlocking value and embracing uncertainty in the AI era
AI 요약
Context
범용 AI 모델의 한계와 하드웨어의 급격한 교체 주기 및 시장의 세분화로 인한 맞춤형 요구사항 증가. 기존의 'One-size-fits-all' 방식으로는 대응 불가능한 불확실성 증대 및 효율성 중심 설계의 한계 직면.
Technical Solution
- AI-native 역량을 제품 및 솔루션에 직접 임베딩하여 가치 전달 체계의 구조적 도약 실현
- Openness 및 Decoupling 기반의 아키텍처 설계를 통한 기술 스택의 유연한 교체 가능성 확보
- Flexible Scaling 구조 채택으로 AI 모델의 급격한 성능 향상 및 리소스 요구량 변화에 대응
- Scenario-first 접근 방식을 통한 특정 도메인 최적화 및 맞춤형 AI 에이전트 배포
- Computing, Network, Energy, Algorithm의 4대 요소 시너지를 통한 유기적 AI 생태계 구축
- 데이터 중심 조직으로의 전환을 통해 인간-기계 협업 기반의 Agile Evolution 프로세스 정립
실천 포인트
- AI 도입 시 범용 모델 의존도를 낮추고 도메인 특화 시나리오를 우선 정의했는가 - 하드웨어 및 모델 업데이트 주기를 고려하여 컴포넌트 간 결합도를 낮게 설계했는가 - 단순 효율성 개선을 넘어 시스템 전체의 회복탄력성(Resilience) 지표를 설정했는가 - AI 에이전트의 역할을 단순 추론에서 능동적 실행(Active Execution) 단계로 확장 가능한 구조인가