설명을 돕기 위해 AI로 생성된 그림입니다. 몇일 전 Meta가 CoreWeave와 $210억 규모의 AI 클라우드 계약을 2032년까지 연장했습니다. 기존 $142억 계약까지 합산하면 총 $350억이 넘습니다. 한화로 약 50조원입니다. CoreWeave는 이 계약을 발표한 시점 기준으로, 역대 가장 빠르게 $50억 ARR을 돌파한 클라우드 기업이 되었습니다. 숫자 자체보다 중요한 건 이 계약의 구조입니다. 쓸지 안 쓸지 모르는 GPU 용량을 몇 년 단위로 미리 확보하는 방식인 장기 용량 예약 모델은 대형 테크 기업들이 AI 인프라를 선점하기 위해 선택하는 대표적인 전략입니다. 🤔 왜 대형 테크 기업들은 장기 계약을 선택할까요? AI 인프라 경쟁에서 GPU 확보는 제품 출시 속도와 직결됩니다. 필요할 때 수급할 수 있는 시장이 아닙니다. NVIDIA Blackwell 시리즈처럼 수요가 폭발하면, 수급 타이밍을 놓친 기업은 수개월을 기다려야 합

전쟁과 지정학적 갈등 속에서 드러난 AI 인프라의 구조적 한계. 중앙 집중형 데이터센터의 취약성을 짚고, 분산형 인프라가 왜 새로운 기준이 되어야 하는지 살펴봅니다.

80GB GPU는 정말 필수였을까? TurboQuant가 KV 캐시를 압축하면서 LLM 추론 비용 구조가 바뀌고 있습니다.

유휴 GPU 연결해 AI 인프라 비용 절감, 분산 클라우드 전문 스타트업 에이아이브의 도전

SK AI Summit 2025 - 에이아이브 하이라이트

분산형 AI 클라우드 '에이아이브', 고비용 인프라 장벽 허문다

에이아이브 브랜드 가이드 제작기를 공유드립니다.

기획자에게 PRD란 무엇일까? : Air Cloud의 PRD를 공유해드립니다.

안녕하세요! AIEEV의 비즈니스 팀에서 서비스기획자로 열심히 성장 중인 윤아 입니다. 🐥 이번 글에는 저희 Air Cloud 의 기획 과정을 중심으로, 어떤 고민 끝에 이 서비스가 세상에 나오게 되었는지를 이야기해보려고 합니다. 이 글이 AI 모델을 구성/활용하는 많은 개발자들과 고객 User flow를 기획하는 기획자들에게 공감과 작은 도움이 되기를 바라며 Air Cloud 의 탄생과 서비스화 과정을 지금부터 풀어보겠습니다 : ) 1. Air Cloud, 어떻게 시작했나요? 우리가 흔히 알고 있는 클라우드 서비스인 AWS나 Google Cloud는 중앙집중형 클라우드인데요, 이런 구조는 비용, 확장성, 자원 효율성 측면에서 한계가 존재합니다. Air Cloud는 이러한 문제에서 시작한 ‘분산형 클라우드 서비스’ 입니다. Air Cloud에서는 Air container 기능을 활용해 누구나 자신의 AI 모델이나 애플리케이션을 쉽게 클라우드에 올

At CES, we created a private Air Cloud on-site and delivered a live demo, highlighting the cost-effectiveness and reliability of our distributed GPU cloud solution to a global audience. Despite the challenges of setting up a private Air Cloud due to internet limitations, we were excited to connect with potential customers face-to-face. The showcase provided us with valuable feedback and opened up exciting business opportunities. With our successful closed beta completed with