Colab Pro와 AirCloud의 요금·GPU·데이터 보존·AI 어시스턴트 차이를 실제 수치로 비교합니다.

에이아이브 김현경 사업리드의 이야기 좋은 기술이 곧 좋은 사업이 되는 것은 아닙니다. 기술이 고객의 문제를 해결하고, 실제 현장에 도입되고, 지속 가능한 매출로 이어지기까지는 수많은 빈칸을 채우는 사람이 필요합니다. AIEEV의 김현경 리드는 그 빈칸을 찾아 끝까지 연결하는 사람입니다. 통신사 B2B 현장과 AI 반도체 기업의 사업개발을 거쳐, 지금은 분산형 AI 클라우드라는 새로운 시장을 만들고 있습니다. 파트너 미팅부터 제품 기획, 고객 제안, 정부과제, 해외 사업, 운영 체계까지 업무에는 선명한 경계가 없습니다. 기술을 고객의 언어로 번역하고, 가능성을 다음 실행으로 바꾸는 현경님의 이야기를 들어봤습니다. 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요. AIEEV에서 사업을 맡고 있는 김현경입니다. 😊 저를 한 문장으로 소개한다면 ‘기술이 실제 사업이 되도록 연결하는 사람’이라고 말하고 싶어요. KT에서 B2B 영업과 IT 컨설팅을

크레딧 이후에도 지속 가능한 AI 인프라 - 하임덱스가 Air Cloud로 클라우드 벤더 다각화를 시작한 이유 영상 AI 서비스를 운영하려면 모델 성능만큼이나 이를 뒷받침하는 GPU 인프라가 중요합니다. 연구 단계에서는 다양한 알고리즘과 모델을 반복적으로 실험해야 하고, 서비스 단계에서는 고객 데이터를 빠르게 인덱싱하고 트래픽 변화에 맞춰 GPU 자원을 확장해야 합니다. 그러나 GPU 사용량은 일정하지 않기 때문에, 필요한 성능을 확보하면서 비용까지 예측 가능하게 관리하는 일은 쉽지 않습니다. 하임덱스(HEIMDEX)는 AI가 영상의 장면과 의미를 분석해 방대한 영상 콘텐츠를 검색·요약·관리할 수 있도록 지원하는 영상 인텔리전스 기업입니다. 사용자는 긴 영상을 직접 모두 확인하지 않고도 사람, 장소, 대사, 감정과 같은 단어만으로 필요한 장면을 찾을 수 있습니다. 이번 인터뷰에서는 하임덱스 공동창업자 이장원 CEO와 개발팀이 Air Cloud를 도

안녕하세요. AIEEV Biz & Strategy Team입니다. 사업이 성장하면 매출만 늘어나는 것은 아닙니다. 고객사별 제안과 계약이 늘고, 견적서와 거래명세서를 작성하는 횟수도 많아집니다. 세금계산서 발급일과 입금 여부를 확인하고, 발행한 파일을 다시 찾아 전달하는 일도 함께 늘어납니다. AIEEV도 B2B 프로젝트와 Air Cloud 플랫폼 사업이 함께 성장하면서 비슷한 변화를 겪었습니다. 고객사와 진행하는 PoC, 구축 프로젝트, 플랫폼 이용 건이 동시에 늘었고, 시기에 따라 한 달에 약 10~30건의 세금계산서를 작성하고 관리해야 할 정도로 매출 관련 업무가 많아졌습니다. 관리하고 있는 과제도 10건을 초과하여, R&D PM의 업무가 과중되고 있는 상황이었습니다. 사업이 잘되고 있다는 반가운 신호였지만, 관리 방식은 여전히 여러 엑셀과 Word 문서, 로컬 폴더에 나뉘어 있었습니다. 여기에 국책과제 예산과 증빙 문서까지 더해지면서 “어떤

한여름, 에어컨을 하루 종일 켜놓고 외출한 적 있으신가요? 돌아와서 시원해진 집을 느낄 때는 아무 생각이 없다가, 전기요금 고지서를 받아보고서야 정확히 얼마를 냈는지 알게 됩니다. 그리고 고지서를 들여다보며 "내가 진짜 이만큼 썼나..." 라는 의구심이 듭니다 😅 지금 많은 기업의 인프라 담당자들이 AI 비용 청구서를 보며 똑같은 생각을 하고 있습니다. 다른 점이 있다면 청구서 액수가 훨씬 크다는점이 되겠네요. 2년 전만 해도 이 질문은 몇몇 앞서가는 팀만의 고민이었습니다. FinOps 팀 중 AI 지출을 관리 대상에 포함한 비율은 2024년 31%에 불과했습니다. 그런데 올해는 98%입니다. 거의 모든 조직이 이 청구서를 유심히 들여다보기 시작했다는 뜻입니다. 무엇이 이렇게 짧은 시간에 모두를 청구서 앞으로 불러모았을까요. 그리고 청구서를 유심히 보기 시작한 조직들은, 정말 자신이 얼마나 썼는지 정확히 알게 됐을까요. 이 글에서는 이 두 가지

2026년 6월, AirCloud가 더욱 편리해졌습니다. 이번 업데이트는 단순히 새로운 기능을 추가하는 데 그치지 않았습니다. 처음 AirCloud를 사용하는 개발자부터 여러 프로젝트를 매일 운영하는 팀까지, 더 빠르고 직관적으로 AI 개발과 GPU 클라우드 환경을 사용할 수 있도록 사용자 경험 전반을 개선하는 데 집중했습니다. 콘솔 화면을 새롭게 구성하고 실시간 알림을 추가했으며, 영구 볼륨 기능도 오토스케일링 환경까지 확장했습니다. 이번 글에서는 2026년 6월 AirCloud 정기 업데이트의 주요 내용을 소개해 드립니다. 더 자세한 사용 방법과 상세 기능은 Docs를 확인해주세요 😊 1. 더 쉽고 빨라진 콘솔 이번 업데이트에서는 원하는 작업을 더 적은 클릭으로 수행할 수 있도록 자주 사용하는 화면들의 디자인을 개선했습니다. 컨테이너 생성이 더 간단해졌습니다 템플릿으로 즉시 생성 기존에는 템플릿 배포와 커스텀 이미지 배포가 동일한 생성 흐름을

안녕하세요. 개발팀의 DevOps/SRE를 담당하고 있는 이창윤(CY Lee)입니다. 일전에 ClawHub 플러그인 이야기로 한 번 찾아뵀었는데, 이번엔 서비스 알림 때문에 생긴 고민과 그 해결 과정을 공유드리러 다시 돌아왔습니다. 여러분의 팀에는 하루에 알림이 몇 개나 쌓이나요? 유저 피드백, 결제 이벤트, 가입 이벤트, 그리고 SigNoz가 감지한 500 에러까지. 처음에는 이런 알림들이 각각 다른 Slack 채널로 들어오고 있었습니다. 채널이 유형별로 나뉘어 있으면 알림을 구분해서 보기에는 편했지만, 정작 지금 우리 서비스에 무슨 일이 일어나고 있는지 전체 상황을 한눈에 파악하기는 어려웠습니다. 그래서 흩어져 있던 알림을 하나의 Slack 채널로 모았습니다. 고객 이벤트와 시스템 알림을 한곳에서 볼 수 있게 되자 흐름을 파악하기는 한결 편해졌습니다. 그런데 정작 궁금한 건 따로 있었습니다. 급하게 대응해야 하는 알림이 정말 제대로 처리되고 있

여러분이 어릴 때 상상했던 미래 도시는 어떤 모습이었나요? 로봇이 아파트 단지의 쓰레기를 수거하고, 자율주행 차량이 도로를 달리며, 아이언맨의 자비스 같은 비서가 대신 일을 해주는 세상일 수도 있습니다. 영화 <월-E>에서는 사람들이 거대한 우주선 안 이동 의자에 앉아 가상세계 속에서 대부분의 일상을 보내기도 합니다. 미래 도시를 그린 수많은 상상 속 장면들은 서로 달라보이지만 한 가지 공통점을 가지고 있습니다. 바로 AI 입니다. 여러분이 이동을 할 때도, 누군가와 이야기를 할 때도, 업무를 할 때도 AI가 녹아들어 있습니다. 그런 점에서 미래 도시는 결국 수많은 AI 서비스가 동시에 작동하는 거대한 운영체제(OS)와도 같습니다. 최근에 이런 개념을 바탕으로 AI 시티, Agentic 시티라는 새로운 도시 비전이 등장하게 된 이유죠. 그런데 미래 도시의 AI 인프라는 어디서 어떻게 돌아가고 있을지 상상해보셨나요? 많은 사람들이 AI 시티를 이야기

유휴 GPU를 API Capacity로 바꾸는 Distributed GPU Cloud 이야기, 그리고 Ray 💡 핵심 메시지 "아무리 좋은 GPU도 API로 전환되지 않으면 가치가 없습니다." Aircloud는 인프라 하드웨어가 실제 서비스 레이어로 도달할 수 있도록 런타임부터 플랫폼 계층까지의 모든 파이프라인을 연결합니다. 들어가며 요즘 AI 인프라를 이야기하면 가장 먼저 나오는 키워드는 GPU shortage입니다. H100을 얼마나 확보했는지, B200 수급은 어떤지, 데이터센터 전력은 충분한지 같은 이야기가 자연스럽게 따라옵니다. 하지만 실제 서비스를 만들고 운영하다 보면, 문제는 단순히 “GPU가 부족하다”에서 끝나지 않습니다. GPU가 부족한 것도 맞지만, 동시에 이미 존재하는 GPU가 항상 잘 활용되고 있는 것도 아닙니다. 어떤 GPU는 요청이 몰려 과부하 상태이고, 어떤 GPU는 비어 있습니다. 평균 GPU utilization은

월 20달러. 지금 AI 구독료는 한국 기준으로 대략 치킨 한 마리, 미국 기준으로는 스타벅스 커피 몇 잔 정도로 느껴집니다. BZCF의 한 글에서는 ChatGPT Plus나 Claude Pro 같은 월 $20 구독료가 미국·싱가포르·독일에서는 월급 대비 약 0.5%, 한국에서는 약 0.75% 수준이지만, 일부 개발도상국에서는 7~20%까지 체감될 수 있다고 비교했습니다. 같은 $20라도 어떤 나라에서는 생산성 도구이고, 어떤 나라에서는 부담스러운 고정비가 됩니다. 그런데 더 중요한 질문은 따로 있습니다. 이 가격이 앞으로도 월 $20에 머물 수 있을까요? 지금 우리가 내는 AI 구독료는 대부분 “대화형 AI” 기준입니다. 사람이 질문하고, 모델이 답하고, 다시 사람이 이어서 묻는 구조입니다. 하지만 AI가 점점 에이전트로 바뀌고 있습니다. 이제 AI는 답변만 하지 않습니다. 계획을 세우고, 검색하고, 파일을 읽고, 코드를 실행하고, 도구를 호출하

안녕하세요, AIEEV입니다. GPU 실험을 시작하려면 먼저 환경부터 잡아야 합니다. CUDA 버전을 맞추고 드라이버를 설치하고 패키지 충돌을 해결하다 보면 어느새 두 시간이 지나 있습니다. 코드 한 줄 못 썼는데도요. Air Cloud는 PyTorch와 CUDA가 미리 구성된 컨테이너를 배포하고 SSH로 바로 접속할 수 있게 해줍니다. 따라서 로컬 환경을 건드릴 필요가 없습니다. 여기에 Claude Code 같은 AI 코딩 에이전트를 연결하면 코드 작성, 디버깅, 실행을 AI와 함께 처리할 수 있습니다. 이번 글에서는 그 방법을 단계별로 안내드리고자 합니다. 이런 분께 추천합니다 GPU가 필요한 ML 실험을 하는데, 노트북 성능이 아쉬운 분 Claude Code를 쓰고 있는데, 원격 서버에서도 그대로 쓰고 싶은 분 VSCode로 원격 GPU 서버에 붙어서 개발하고 싶은 분 준비물 Air Cloud 계정 (aieev.com 가입) Anthropic

만약 혜택을 못받고 가입하셨거나, 프로모션 신청에 문제가 있는 경우 여기로 폼을 작성해주세요. 대학 연구실 & 학생 대상 Research Program, 5월 31일까지 연장됩니다! 🎉 지난 4월, 한 달간 진행한 대학 연구실과 학생들을 위한 프로모션 이벤트에 서울대, 고려대, 포스텍 등 9개 대학교에서 90명 이상의 학생 및 연구자분들이 프로모션에 신청해주셨습니다. 추가로 16개 대학 연구실에서도 프로그램에 참여해주시면서 예상보다 훨씬 뜨거운 반응에 힘입어 더 많은 분들과 함께하고자 프로모션 기간을 연장하기로 했습니다! 참여 방법 ✅ 가입만 해도 크레딧 즉시 지급! 기존에는 신청폼 작성 후 크레딧을 직접 등록해야 하는 번거로움이 있었는데요. 이번 연장을 계기로 프로세스를 전면 개선했습니다. 학교·연구기관(ac.kr) 계정으로 가입 시 온보딩과 동시에 10,000 AU 크레딧이 자동 충전됩니다. 별도의 신청이나 등록 절차 없이, 바로 10,00

안녕하세요. AIEEV Dev Team의 김진범입니다. 저는 학부와 대학원에서 컴퓨터공학을 전공하고 AIEEV 창업 초기부터 함께하며 Air Cloud에 더 많은 분산 자원이 효율적으로 운영될 수 있도록 기여하고 있습니다 연구생 시절에는 AI 서비스의 성능 향상을 위한 이론적 연구와 실험을 많이 진행했습니다. 하지만 실제 서비스를 운영하다 보니, 좋은 모델과 높은 성능만으로는 충분하지 않다는 것을 알게 되었으며, 중요한 것은 AI 서비스를 사용자가 실제로 사용할 수 있을 만큼 빠르고, 비용 측면에서도 지속 가능하며, 안정적으로 제공할 수 있느냐였습니다. 저희 팀도 분산 GPU 환경에서 서비스를 운영하며 이 문제를 계속 마주해왔습니다. 더 큰 모델을 안정적으로 배포하고, 더 많은 요청을 처리하면서도 응답 지연시간을 일정하게 유지하려면 추론 단계의 최적화가 필요합니다. 모델 크기가 커질수록 GPU 메모리 사용량은 자연스럽게 증가합니다. 여기에 긴 시스

AirCloud의 4월 릴리스는 AI 워크로드를 더 빠르게 실행하고, 더 안정적으로 운영하며, 보유 GPU 자원까지 유연하게 활용할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄습니다. 이번 업데이트에는 Air Container 운영 기능 강화, Air API 정식 GA, Resource Provider, RP 지원, 그리고 지능형 스케줄러 도입이 포함됩니다. 개발자는 컨테이너 접속과 로그 확인, 오류 대응, API 연동을 더 간단하게 처리할 수 있고, 기업·기관·GPU 보유 사업자는 보유 GPU 자원을 AirCloud 리소스 풀에 연결해 더 유연하게 활용할 수 있습니다. 1. Air Container 기능 보강 AI 워크로드를 운영할 때 가장 자주 필요한 작업은 컨테이너에 접속하고, 로그를 확인하고, 문제 상황을 빠르게 파악하는 것입니다. 이번 릴리스에서는 Air Container의 접속성, 운영 가시성, 제어 편의성을 전반적으로 개선했습니다. SSH 접속 지