💡전시 현장에서 많이 받은 질문
AI EXPO KOREA 2026 전시 기간 동안 슬렉슨 부스에 방문해주신 많은 분들이 기업 환경에서 AI를 어떻게 안정적으로 운영할 수 있는지에 대해 질문해주셨습니다.
Q. Puteron AI는 어떤 LLM을 사용하고 어떤 형태의 파일을 학습시킬 수 있나요?
→ Hugging Face 기반의 다양한 오픈소스 LLM을 사용할 수 있습니다. 다만 모델 구조, CUDA 호환성, 양자화 방식 등에 따라 최적 구성은 달라질 수 있으며, 환경에 맞는 모델 검증 및 구축도 함께 지원합니다.
Q. Puteron AI를 기존 GPU 인프라와 연계해 사용할 수 있나요?
→ Puteron AI는 HW Appliance로 제공되며, 고객이 요청하는 LLM 파운드리 구성 요건에 따라 GPU/NPU/DPU 기반 인프라 + KV Cache 관리 플랫폼이 통합된 형태로 구축됩니다. 또한 Model Hub를 통해 온프레미스 형태의 Hugging Face를 사용할 수 있는 일체형 시스템을 제공합니다. 필요 시에는 별도 협의를 통해 고객사의 기존 데이터센터 내 GPU 서버 환경에 Puteron AI 시스템을 이식하는 방식도 지원 가능합니다.
Q. Trace.Space를 기존 ALM 도구(codebeamer, Polarion 등)와 함께 사용할 수 있나요?
→ 네, 가능합니다. 요구사항 · 테스트 · 추적성 관리 영역은 대체 또는 병행 운영이 가능하며, Polarion과의 양방향 데이터 연동 시나리오도 지원합니다.
Q. 요구사항이나 테스트케이스 생성에 AI를 연결할 수 있나요?
→ Trace.Space의 MCP 기반 Workflow를 통해 LLM과 연계한 반자동 요구사항/테스트케이스 생성 프로세스를 구성할 수 있습니다.
Q. CodeCenter를 Cursor · Claude Code와 비교했을 때 차별점은 무엇인가요?
→ CodeCenter는 개인 생산성보다 조직 단위 협업과 운영 관리에 초점을 둔 플랫폼입니다. 따라서 세션 공유, 조직 단위 프롬프트 관리, 저장소 기반 컨텍스트 분석(Deep Analysis) 등을 통해 신규 인력 온보딩과 협업 효율을 높일 수 있습니다. | 
