Databricks와 Anthropic, Claude AI 통합 파트너십

인공 지능과 데이터 관리의 새로운 협력 시대

인공 지능 환경은 점점 더 정교해지는 모델과 기존 엔터프라이즈 워크플로우에 원활하게 통합하려는 수요 증가로 인해 중대한 변화를 겪고 있습니다. 이러한 중추적인 순간을 인식하여, 데이터 인텔리전스 플랫폼의 선두 주자인 Databricks와 저명한 AI 안전 및 연구 기관인 Anthropic은 획기적인 5년 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협력은 Anthropic의 고급 Claude 모델을 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼 내에 직접 내장함으로써 기업이 인공 지능과 상호 작용하고 활용하는 방식을 재정의할 것입니다. 이 전략적 움직임은 단순한 기술 통합 이상을 의미합니다. 이는 강력한 AI 기능을 데이터 수명 주기의 본질적인 부분으로 만들고, 엔터프라이즈 데이터가 상주하는 곳에서 기본적으로 액세스할 수 있도록 하는 근본적인 변화를 나타냅니다. 목표는 분명합니다. 조직이 고유한 데이터 자산과 최첨단 AI 모델의 결합된 힘을 활용하여 혁신을 촉진하고 실질적인 비즈니스 성과를 창출하도록 지원하는 것입니다. 이 제휴는 정교한 AI 애플리케이션에 대한 진입 장벽을 낮추고, 이미 데이터 요구 사항에 Databricks를 활용하고 있는 방대한 사용자 기반에 최첨단 기술을 직접 제공할 것을 약속합니다.

데이터 플랫폼과 고급 AI 모델의 시너지

포괄적인 데이터 플랫폼과 고급 AI 모델의 융합은 엔터프라이즈 기술의 중요한 진화 단계를 나타냅니다. 역사적으로 강력한 AI에 액세스하는 것은 복잡한 통합, 데이터 이동 문제 및 잠재적인 보안 문제를 수반하는 경우가 많았습니다. Databricks는 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 머신 러닝 및 분석을 위한 중앙 허브로서 자리매김했으며, 전체 데이터 수명 주기를 관리하도록 설계된 통합 플랫폼인 데이터 인텔리전스 플랫폼을 제공합니다. 이는 조직이 방대한 양의 데이터를 효과적으로 저장, 처리 및 분석하는 데 필요한 인프라와 도구를 제공합니다.

동시에 Anthropic은 대규모 언어 모델(LLM) 개발의 핵심 플레이어로 부상했으며, 기능뿐만 아니라 안전성과 신뢰성에도 중점을 두었습니다. 그들의 Claude 모델 제품군은 추론, 대화 및 콘텐츠 생성을 포함한 다양한 자연어 처리 작업에서 강력한 성능으로 유명합니다. 이 파트너십의 핵심 아이디어는 Anthropic의 강력한 AI 엔진과 Databricks 환경 내에서 관리되는 풍부하고 맥락화된 데이터 사이의 격차를 해소하는 것입니다.

Databricks 플랫폼을 통해 Claude 모델을 **네이티브(natively)**로 제공함으로써, 이 협력은 강력한 시너지를 창출합니다. 기업은 더 이상 복잡한 외부 API 호출을 탐색하거나 AI 이니셔티브를 위해 별도의 인프라를 관리할 필요가 없습니다. 대신, 독점 정보, 고객 상호 작용, 운영 로그 및 시장 조사를 포함한 중요한 비즈니스 데이터와 함께 Anthropic의 정교한 추론 기능을 직접 활용할 수 있습니다. 이러한 긴밀한 결합은 데이터 기반 AI 솔루션을 위한 보다 간소화되고 안전하며 효율적인 개발 프로세스를 촉진합니다. 이 통합으로 인해 잠금 해제된 잠재력은 수많은 산업과 기능에 걸쳐 있으며, 조직 도메인의 특정 뉘앙스를 이해하는 고도로 맞춤화된 AI 시스템 생성을 가능하게 합니다.

지능적이고 데이터 인식 에이전트로 기업 역량 강화

Databricks-Anthropic 파트너십의 핵심 목표 중 하나는 기업이 독점 데이터에 대해 추론할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것입니다. 이 개념은 일반적인 AI 애플리케이션을 넘어 회사의 특정 컨텍스트, 운영 및 지식 기반에 대한 깊은 이해를 가진 전문화된 디지털 비서 또는 자동화 시스템을 만드는 방향으로 나아갑니다.

‘독점 데이터에 대한 추론’이란 무엇을 의미합니까?

• 맥락적 이해: AI 에이전트는 내부 문서, 데이터베이스 및 지식 저장소에 액세스하고 해석하여 정보에 입각한 답변을 제공하고, 관련 콘텐츠를 생성하거나, 데이터 기반 권장 사항을 만들 수 있습니다.
• 복잡한 문제 해결: Claude 모델의 분석 능력과 특정 기업 데이터를 결합하여 이러한 에이전트는 판매 데이터에 숨겨진 시장 동향 식별, 실시간 정보를 기반으로 한 공급망 물류 최적화 또는 내부 재무 기록을 사용한 정교한 위험 평가 수행과 같은 복잡한 비즈니스 과제를 해결할 수 있습니다.
• 개인화된 상호 작용: 에이전트는 고객 데이터(안전하고 윤리적으로 처리됨)를 활용하여 고도로개인화된 지원, 맞춤형 제품 추천 또는 맞춤형 커뮤니케이션을 제공할 수 있습니다.
• 지식 작업 자동화: 내부 데이터 소스를 기반으로 한 정보 검색, 요약, 분석 및 보고와 관련된 반복적인 작업을 자동화하여 인간 직원이 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 합니다.

이 기능은 상당한 도약을 나타냅니다. 일반 인터넷 데이터로 훈련된 AI 모델에 의존하는 대신, 기업은 이제 고유한 데이터 세트에 대해 미세 조정된 에이전트를 구축하여 훨씬 더 정확하고 관련성 있으며 가치 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 금융 서비스 회사가 독점 시장 조사 및 고객 포트폴리오 데이터를 분석하여 개인화된 투자 조언을 생성하는 AI 에이전트를 배포하거나, 제조 회사가 유지보수 로그 및 센서 데이터에 대해 추론하여 장비 고장을 진단하는 에이전트를 사용하는 것을 상상해 보십시오. 이 파트너십은 이미 Databricks 플랫폼을 사용하고 있는 10,000개 이상의 기업에게 이러한 도메인별 AI 에이전트를 현실로 만들기 위한 기본 기술(데이터 액세스 및 거버넌스를 위한 Databricks, 추론을 위한 Anthropic의 Claude)을 제공합니다.

엔터프라이즈 AI 도입의 지속적인 장애물 해결

인공 지능의 엄청난 잠재력에도 불구하고 많은 조직은 특히 민감한 데이터를 다루는 프로덕션 환경을 대상으로 하는 AI 솔루션을 효과적으로 구축, 배포 및 관리하려고 할 때 상당한 장애물에 직면합니다. Databricks와 Anthropic 협력은 일반적으로 엔터프라이즈 AI 도입을 방해하는 몇 가지 주요 과제를 직접적으로 해결합니다.

1. 정확성 및 관련성: 일반 AI 모델은 특정 비즈니스 컨텍스트 내에서 정확하게 수행하는 데 필요한 특정 지식이 부족한 경우가 많습니다. AI 에이전트가 조직의 고유한 데이터에 대해 추론할 수 있도록 함으로써 통합 솔루션은 특정 운영 요구 사항에 맞는 보다 정확하고 관련성 있는 결과를 제공하는 모델 개발을 촉진합니다.
2. 보안 및 데이터 프라이버시: 독점 비즈니스 데이터를 처리하려면 엄격한 보안 조치가 필요합니다. Claude 모델을 Databricks 플랫폼 내에 기본적으로 통합하면 조직은 데이터에 대한 더 큰 통제력을 유지하면서 강력한 AI를 활용할 수 있습니다. 데이터는 잠재적으로 Databricks 환경의 안전한 범위 내에서 처리될 수 있으므로 노출을 최소화하고 기존 거버넌스 프로토콜을 준수합니다. 이는 민감한 정보를 외부 모델 제공업체에 보내는 것에 대한 주요 우려 사항을 해결합니다.
3. 거버넌스 및 규정 준수: 기업은 엄격한 규제 및 규정 준수 요구 사항 하에서 운영됩니다. 플랫폼의 핵심 구성 요소인 Databricks Mosaic AI는 전체 데이터 및 AI 수명 주기에 걸쳐 엔드투엔드 거버넌스를 위한 도구를 제공합니다. 여기에는 모델 성능 모니터링, 공정성 보장, 계보 추적 및 액세스 제어 관리 기능이 포함되며, 이는 신뢰할 수 있고 규정을 준수하는 AI 시스템을 구축하는 데 중요합니다. 이 관리 프레임워크 내에 Claude를 통합하면 이러한 제어가 고급 LLM 사용으로 확장됩니다.
4. 배포 복잡성 및 통합: 정교한 AI 모델 배포를 위한 인프라를 설정하고 관리하는 것은 복잡하고 리소스 집약적일 수 있습니다. 네이티브 통합은 이 프로세스를 크게 단순화하여 데이터 팀이 별도의 AI 배포 파이프라인을 구축하고 유지 관리할 필요 없이 익숙한 Databricks 환경 내에서 Claude 모델을 활용할 수 있도록 합니다.
5. 성능 및 ROI 평가: AI 이니셔티브의 효과와 투자 수익률(ROI)을 평가하는 것은 어려울 수 있습니다. Databricks Mosaic AI는 특정 비즈니스 지표 및 데이터 세트에 대해 모델 성능을 평가하는 도구를 제공합니다. 이를 실제 작업에 최적화된 Claude와 결합하면 배포된 AI 에이전트가 측정 가능한 가치를 제공하는 데 도움이 됩니다.

동급 최고의 AI 모델과 강력한 데이터 관리 및 거버넌스 도구를 결합한 통합 솔루션을 제공함으로써 Databricks와 Anthropic은 AI 실험에서 프로덕션 수준 배포까지의 경로를 간소화하여 기업이 정교한 AI를 보다 쉽게 접근하고 안전하며 영향력 있게 만들 목표를 가지고 있습니다.

Claude 3.7 Sonnet 소개: 추론 및 코딩의 새로운 기준점

이 파트너십의 중요한 하이라이트는 Anthropic의 최신 프론티어 모델인 Claude 3.7 Sonnet이 Databricks 생태계 내에서 즉시 사용 가능하다는 점입니다. 이 모델은 AI 기능의 상당한 발전을 나타내며 공동 제공의 초석으로 자리 잡고 있습니다. Claude 3.7 Sonnet은 여러 가지 이유로 특히 주목할 만합니다.

• 하이브리드 추론: 시장 최초의 하이브리드 추론 모델로 설명됩니다. 이 아키텍처의 세부 사항은 독점적이지만, 보다 강력하고 미묘한 이해 및 문제 해결 능력을 달성하기 위해 다양한 기술(잠재적으로 신경망 처리와 함께 기호적 추론 포함)을 결합하는 고급 접근 방식을 시사합니다. 이는 논리적 추론, 계획 및 다단계 분석이 필요한 복잡한 작업에서 성능 향상으로 이어질 수 있습니다.
• 업계 최고의 코딩 능력: 이 모델은 코딩 작업에서 업계 선두 주자로 인정받고 있습니다. 이 기능은 소프트웨어 개발 프로세스를 자동화하고, 코드 스니펫을 생성하고, 기존 코드베이스를 디버깅하거나, 다른 프로그래밍 언어 간에 코드를 번역하려는 기업에게 매우 중요합니다. 이 모든 것은 Databricks를 통해 액세스할 수 있는 회사의 내부 코딩 표준 및 라이브러리에 의해 잠재적으로 정보를 얻을 수 있습니다.
• 실제 유용성에 대한 최적화: Anthropic은 3.7 Sonnet을 포함한 Claude 모델이 고객이 가장 유용하다고 생각하는 실제 유형의 작업에 최적화되어 있음을 강조합니다. 이러한 실용적인 초점은 모델의 힘이 이론적 벤치마크에서만 뛰어난 것이 아니라 비즈니스 운영에 실질적인 이점으로 전환되도록 보장합니다.
• 접근성: 주요 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, Google Cloud Platform)에서 Databricks를 통해 이러한 최첨단 모델을 직접 사용할 수 있게 함으로써 접근성을 민주화합니다. 조직은 기존 Databricks 투자를 활용하여 전문 인프라나 모델 제공업체와의 직접적인 관계 없이 이 최첨단 AI를 실험하고 배포할 수 있습니다.

Claude 3.7 Sonnet의 통합은 Databricks 고객에게 정교한 분석, 창의적 및 기술적 과제를 해결할 수 있는 강력한 도구에 즉시 액세스할 수 있도록 제공합니다. 추론 및 코딩에서의 강점과 엔터프라이즈 데이터와 함께 기본적으로 사용할 수 있다는 점이 결합되어 차세대 지능형 애플리케이션 및 에이전트 구축을 위한 핵심 동력으로 자리매김하고 있습니다.

네이티브 통합의 뚜렷한 이점

네이티브 통합(native integration) 개념은 Databricks-Anthropic 파트너십의 가치 제안의 핵심입니다. 이 접근 방식은 종종 외부 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 의존하는 AI 모델 액세스의 전통적인 방법과 크게 다릅니다. 네이티브 통합은 Anthropic의 Claude 모델과 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼 간의 더 깊고 원활한 연결을 의미하며 몇 가지 잠재적 이점을 제공합니다.

• 지연 시간 감소: 동일한 플랫폼 환경 내에서 요청을 처리하면 외부 API 호출과 관련된 네트워크 지연 시간을 잠재적으로 줄여 AI 애플리케이션의 응답 시간을 단축할 수 있습니다. 이는 실시간 또는 대화형 사용 사례에 특히 중요합니다.
• 향상된 보안: 데이터 처리를 Databricks 플랫폼의 보안 경계 내에 유지함으로써(특정 구현 세부 사항에 따라 다름) 네이티브 통합은 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 크게 강화할 수 있습니다. 민감한 독점 데이터는 외부 네트워크를 통과하거나 API 호출과 동일한 방식으로 타사 인프라에서 처리될 필요가 없을 수 있으므로 엄격한 엔터프라이즈 보안 태세와 더 잘 일치합니다.
• 간소화된 워크플로우: 데이터 과학자와 개발자는 익숙한 Databricks 도구 및 인터페이스를 사용하여 Claude 모델에 액세스하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 별도의 자격 증명, SDK 또는 통합 지점을 관리할 필요가 없어 AI 애플리케이션의 개발, 배포 및 관리 수명 주기가 단순화됩니다. 데이터 준비에서 모델 호출 및 결과 분석에 이르는 전체 프로세스가 통합된 환경 내에서 발생할 수 있습니다.
• 단순화된 거버넌스: 모델 사용을 Databricks 플랫폼 내에 통합하면 Mosaic AI에서 관리하는 거버넌스 정책, 액세스 제어 및 감사 메커니즘을 일관되게 적용할 수 있습니다. 사용량, 비용 및 성능 모니터링이 기존 데이터 거버넌스 프레임워크의 일부가 됩니다.
• 잠재적 비용 효율성: 가격 책정 모델 및 리소스 활용도에 따라 네이티브 통합은 특히 Databricks에서 이미 실행 중인 데이터 처리 작업과 밀접하게 결합된 대량 사용 시나리오의 경우 호출당 지불 API 모델에 비해 더 예측 가능하거나 최적화된 비용 구조를 제공할 수 있습니다.

이러한 긴밀한 결합은 Claude를 외부 도구에서 엔터프라이즈 데이터 생태계 내의 내장된 기능으로 변환하여 정교하고 데이터 인식 AI 에이전트의 개발 및 배포를 훨씬 더 효율적이고 안전하며 관리하기 쉽게 만듭니다.

원활한 멀티 클라우드 배포를 통한 유연성 제공

Databricks-Anthropic 제품의 중요한 측면은 주요 퍼블릭 클라우드 제공업체인 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform (GCP) 전반에서 사용할 수 있다는 점입니다. 이 멀티 클라우드 전략은 현대 기업의 다양한 인프라 요구 사항을 충족하는 데 필수적입니다. 많은 조직은 동급 최고의 서비스를 활용하고, 복원력을 보장하고, 공급업체 종속을 피하거나, 특정 지역 또는 고객 요구 사항을 준수하기 위해 여러 클라우드 제공업체를 사용합니다.

Databricks 자체는 기본 클라우드 인프라에 관계없이 일관된 데이터 인텔리전스 계층을 제공하는 멀티 클라우드 플랫폼으로 설계되었습니다. AWS, Azure 및 GCP 전반에서 Databricks 내에서 Claude 모델을 기본적으로 사용할 수 있게 함으로써 이 파트너십은 고객이 선호하는 클라우드 환경이나 멀티 클라우드 전략에 관계없이 이 고급 AI 통합의 이점을 누릴 수 있도록 보장합니다.

이는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 선택과 유연성: 기업은 기술적 요구 사항, 기존 인프라 투자 및 상업적 계약에 가장 적합한 클라우드 플랫폼에서 Claude 기반 AI 에이전트를 배포할 수 있습니다.
• 일관성: 개발 팀은 다양한 클라우드 환경에서 일관된 인터페이스와 도구 세트(Databricks 및 Claude)를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하고 관리할 수 있으므로 복잡성과 교육 오버헤드가 줄어듭니다.
• 데이터 근접성: 조직은 기본 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스가 있는 동일한 클라우드 환경에서 Claude 모델을 활용하여 성능을 최적화하고 잠재적으로 데이터 송신 비용을 줄일 수 있습니다.
• 미래 보장: 멀티 클라우드 접근 방식은 복원력과 적응성을 제공하여 기업이 Databricks-Anthropic 통합을 기반으로 구축된 AI 기능을 중단하지 않고 클라우드 전략을 발전시킬 수 있도록 합니다.

멀티 클라우드 가용성에 대한 약속은 현대 IT 인프라의 이기종 특성을 인정하고 고급 AI 채택을 위한 유연한 경로를 제공함으로써 현실적으로 기업 요구 사항을 충족하는 데 중점을 둔 파트너십을 강조합니다.

Databricks Mosaic AI: 관리되고 신뢰할 수 있는 AI를 위한 엔진

Anthropic이 강력한 Claude 모델을 제공하는 반면, Databricks Mosaic AI는 엔터프라이즈 컨텍스트 내에서 AI 애플리케이션을 책임감 있고 효과적으로 구축, 배포 및 관리하기 위한 필수 프레임워크를 제공합니다. Mosaic AI는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼의 필수적인 부분으로, 거버넌스와 신뢰성에 중점을 두고 전체 AI 수명 주기를 해결하도록 설계된 도구 모음을 제공합니다.

Anthropic 파트너십과 관련된 Mosaic AI의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 모델 서빙: Claude와 같은 LLM을 포함한 AI 모델을 높은 가용성과 낮은 지연 시간으로 대규모로 배포하고 서빙하기 위한 최적화된 인프라를 제공합니다.
• 벡터 검색: 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션에 중요한 효율적인 유사성 검색을 가능하게 하여 AI 에이전트가 엔터프라이즈 지식 기반에서 관련 정보를 검색하여 응답을 알릴 수 있도록 합니다.
• 모델 모니터링: 모델 성능 추적, 드리프트(시간 경과에 따른 성능 변화) 감지 및 데이터 품질 모니터링 도구를 제공하여 배포된 AI 에이전트가 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.
• 특성 공학 및 관리: AI 모델을 훈련하거나 상호 작용하는 데 사용되는 데이터 특성을 생성, 저장 및 관리하는 프로세스를 단순화합니다.
• AI 거버넌스: 계보 추적(데이터 출처 및 모델 구축 방식 이해), 액세스 제어, 감사 로그 및 공정성 평가 기능을 제공하여 AI 시스템이 책임감 있게 개발 및 사용되고 규정을 준수하도록 보장합니다.
• 평가 도구: 조직이 배포 전후에 특정 비즈니스 요구 사항 및 데이터 세트에 대해 LLM을 포함한 AI 모델 및 에이전트의 품질, 안전성 및 정확성을 엄격하게 평가할 수 있도록 합니다.

Mosaic AI는 Claude와 같은 모델의 원시적인 힘과 엔터프라이즈 배포의 실제 현실 사이의 중요한 다리 역할을 합니다. 이는 Anthropic 모델을 사용하여 구축된 AI 에이전트가 지능적일 뿐만 아니라 안전하고 신뢰할 수 있으며 관리되고 비즈니스 목표와 일치하도록 보장하는 데 필요한 가드레일, 모니터링 시스템 및 관리 도구를 제공합니다. 이 포괄적인 접근 방식은 중요한 비즈니스 데이터 및 프로세스를 처리하는 AI 시스템에 대한 신뢰와 확신을 구축하는 데 필수적입니다.

즉각적으로 혁신적인 AI를 위한 공유된 비전

Databricks와 Anthropic의 리더들은 이 파트너십의 즉각적이고 미래적인 영향에 대한 설득력 있는 비전을 제시하며, AI가 미래의 약속에서 현재 기업을 변화시키는 현실로 전환됨을 강조합니다.

Databricks의 공동 창립자이자 CEO인 Ali Ghodsi는 핵심 가치 제안을 강조합니다. 즉, 정교한 AI 적용을 통해 기업이 방대한 데이터 저장소 내에 잠재된 잠재력을 마침내 발휘할 수 있도록 지원하는 것입니다. 그는 Anthropic의 기능을 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 직접 가져오는 것의 중요성을 강조하며 보안, 효율성 및 확장성의 이점을 강조합니다. Ghodsi의 관점은 기업이 일반적인 AI 솔루션을 넘어 고유한 운영 컨텍스트와 독점 지식에 세심하게 맞춰진 도메인별 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 그는 이것이 엔터프라이즈 AI의 진정한 미래, 즉 맞춤화되고 통합되며 데이터 기반 인텔리전스를 나타낸다고 제안합니다.

Anthropic의 CEO이자 공동 창립자인 Dario Amodei는 AI의 즉각적인 영향에 대한 감정을 반영하며 기업의 변화가 ‘바로 지금’ 일어나고 있다고 말합니다. 그는 특히 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 AI 에이전트 개발에서 단기적으로 놀라운 발전을 예견합니다. Amodei는 Databricks에서 Claude를 사용할 수 있게 된 것을 촉매제로 보고, 고객에게 훨씬 더 강력한 데이터 기반 에이전트를 구축하는 데 필요한 도구를 제공한다고 봅니다. 그는 이 기능이 그가 ‘AI의 새로운 시대’라고 부르는 시대에 경쟁 우위를 유지하려는 조직에게 중요하다고 암시합니다.

종합하면, 이러한 관점은 실용적인 적용과 즉각적인 가치 창출에 기반한 파트너십의 그림을 그립니다. 이는 단지 강력한 모델에 대한 액세스를 제공하는 것이 아니라, 조직의 데이터 구조 내에 깊숙이 통합하여 오늘날 복잡하고 실제적인 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 지능적이고 자율적인 에이전트 개발을 촉진하고 내일 더욱 정교한 애플리케이션을 위한 길을 닦는 것입니다.

일반 지능을 넘어: 도메인별 AI 솔루션 제작

반복되는 주제이자 Databricks-Anthropic 제휴의 주요 동인 중 하나는 만능 AI에서 도메인별 인텔리전스로의 전환입니다. 범용 AI 모델은 인상적이지만 전문화된 엔터프라이즈 작업에 필요한 미묘한 이해가 부족한 경우가 많습니다. 그들의 지식은 일반적으로 광범위한 인터넷 데이터를 기반으로 하며, 이는 특정 비즈니스 또는 산업 고유의 특정 용어, 프로세스 및 기밀 정보와 일치하지 않을 수 있습니다.

이 파트너십은 다음을 결합하여 고도로 맞춤화된 AI 솔루션 생성을 직접적으로 촉진합니다.

• Databricks의 데이터 숙달: 플랫폼은 조직의 고유한 데이터 자산(도메인별 지식의 원료)에 액세스, 준비 및 관리하기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 여기에는 구조화된 데이터베이스, 비정형 문서, 로그 등이 포함됩니다.
• Anthropic의 적응형 모델: Claude 모델은 특히 벡터 검색과 같은 Databricks 기능으로 활성화된 검색 증강 생성(RAG)과 같은 프레임워크 내에서 사용될 때 이 독점 데이터를 효과적으로 기반으로 할 수 있습니다. 모델은 내부 지식 기반에서 관련 스니펫을 검색하고 해당 정보를 사용하여 높은 정확성과 맥락적 관련성으로 응답을 생성하거나 작업을 수행할 수 있습니다.
• Mosaic AI의 개발 도구: 플랫폼은 모델을 미세 조정하고(해당되는 경우), RAG를 통합하는 애플리케이션을 구축하고, 특정 비즈니스 기준에 대해 이러한 맞춤형 솔루션의 성능을 평가하는 환경을 제공합니다.

이러한 시너지를 통해 예를 들어 제약 회사는 특정 신약 개발 파이프라인 데이터 및 규제 문서를 이해하는 AI 에이전트를 구축하거나, 전자 상거래 기업은 제품 카탈로그, 재고 수준 및 고객 상호 작용 기록에 깊이 익숙한 에이전트를 만들 수 있습니다. 결과적인 AI 애플리케이션은 비즈니스의 언어를 사용하고 그 근거를 기반으로 운영되기 때문에 훨씬 더 가치가 있습니다. 엔터프라이즈 데이터와 최첨단 모델로 구동되는 맞춤형 AI 에이전트를 제작하는 이 기능은 상당한 경쟁 우위를 제공하여 기업이 복잡한 프로세스를 자동화하고 고유한 통찰력을 발견하며 특정 시장 틈새에 맞는 우수한 고객 경험을 제공할 수 있도록 합니다.

신뢰 강화: 통합 AI 시대의 보안 및 안전

데이터 유출과 AI 오용이 심각한 우려 사항인 시대에 신뢰 구축은 강력한 AI 기술의 엔터프라이즈 채택에 가장 중요합니다. Databricks와 Anthropic 파트너십은 기술 설계와 조직적 초점의 조합을 통해 이러한 우려를 본질적으로 해결합니다.

Anthropic의 안전에 대한 약속: Anthropic은 AI 안전 및 연구를 중심으로 한 핵심 사명으로 설립되었습니다. 그들의 모델 개발 프로세스에는 유용하고 정직하며 무해한 AI 시스템을 만드는 것을 목표로 하는 기술이 통합되어 있습니다. 안전한 AI 구축에 대한 이러한 초점은 특히 민감한 데이터나 고객과 상호 작용하는 강력한 LLM 배포를 주저하는 기업에게 기본적인 신뢰 계층을 제공합니다.

Databricks의 보안 플랫폼: Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼은 엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스를 핵심으로 구축되었습니다. Claude 모델을 기본적으로 통합함으로써 파트너십은 다음과 같은 기존 보안 기능을 활용합니다.

• 데이터 상주 및 제어: 네이티브 통합은 잠재적으로 데이터가 고객의 통제된 환경(선택한 클라우드의 Databricks 인스턴스) 내에 유지되도록 하여 민감한 데이터를 외부 엔드포인트로 전송하는 것과 관련된 위험을 줄입니다.
• 통합 액세스 관리: Claude 모델에 대한 액세스는 Databricks의 기존 역할 기반 액세스 제어를 통해 관리될 수 있으므로 승인된 사용자 및 애플리케이션만 AI 기능을 호출할 수 있습니다.
• 포괄적인 감사: 통합된 Claude 모델의 사용은 Databricks 플랫폼 내에서 로깅 및 감사될 수 있으므로 투명성과 책임성을 제공합니다.
• 거버넌스 프레임워크: Mosaic AI의 거버넌스 도구는 Claude 사용으로 확장되어 일관된 정책 시행, 모니터링 및 규정 준수 검사를 가능하게 합니다.

이러한 다층적 접근 방식(Anthropic의 모델 안전성 초점과 Databricks의 강력한 플랫폼 보안 및 거버넌스 결합)은 고급 AI 활용을 위한 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 프레임워크를 만듭니다. 이를 통해 기업은 귀중한 데이터 자산에 대한 엄격한 통제를 유지하고 책임감 있는 AI 배포를 보장하면서 Claude 3.7 Sonnet과 같은 모델의 혁신적인 잠재력을 탐색할 수 있으므로 주요 위험을 완화하여 채택을 가속화합니다. 이 협력은 강력한 AI를 접근 가능하게 할 뿐만 아니라 미션 크리티컬 엔터프라이즈 애플리케이션에 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다.