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

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, 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

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

AI 서비스를 계속 운영하다 보면 언젠가 이런 궁금증에 마주하게 됩니다. "지금 우리가 API로 쓰는 게 진짜 저렴한 걸까? 아니면 그냥 GPU를 사서 직접 돌리는 게 낫지 않을까?" 모델 성능이 평준화되면서 이제 승부처는 비용이 되었습니다. 팀마다 자신의 사용량 규모에서 어느 방식이 진짜 저렴한지 계산하기 시작했고, 답은 사용량에 따라 명확히 달라집니다. 이 글에서는 AI 인프라 도입을 고민하는 팀들을 위해 세 가지 선택지의 실제 비용 구조를 숫자로 비교합니다. 세 가지 인프라 운영 방식과 비용 구조 비용을 비교하기 전에, 먼저 각 선택지의 비용 구조를 이해해야 합니다. 같아 보이는 비용도 어떤 방식으로 발생하느냐에 따라, 사용량 규모별로 유불리가 완전히 달라지기 때문입니다. 1. 서버리스 API: 쓴 만큼만 낸다 (고정비 X + 토큰당 과금) | 비용 구조: 고정비 없음 + 토큰당 과금 토큰 단위로 사용료를 내는 방식입니다. GPU를 직접 관

요즘 산업, 직무, 학계 너나할 것 없이 "나만의 AI 에이전트 비서"를 만들고 업무에 적용하고 있습니다. 그런데 막상 계속 쓰다 보면 피할 수 없는 현실과 마주하게 됩니다. 바로 비용입니다. 월 구독료보다 비싼, 나도 모르게 쌓인 API 호출 비용이 청구서로 날아오죠. AI 에이전트는 작업 한 번에 모델을 적게는 수십에서 많게는 수백 번 호출합니다. 스스로 계획을 세우고-도구를 쓰고-결과를 검증하고-다시 호출하는 루프가 반복되기 때문이죠. 에이전트가 똑똑해질수록 API 비용이 함께 올라가는 건 어쩌면 당연한 수순입니다. 그런데 이렇게 매일 쌓이는 API 비용이 과연 지속가능할까요? 쓸수록 적자가 나는 구조라면 아무리 좋은 AI도 프로덕트에 넣기는 어렵습니다. 에이전틱 AI 시대에 우리에게 진짜 필요한 건 더 좋은 모델이 아니라, 더 저렴한 추론입니다. Air API는 바로 이 문제를 풀기 위해 만들어졌습니다. 오픈소스 모델, 에이전트 시대의 현

오픈소스 AI 모델을 직접 서빙하려면, 모델 선택보다 인프라 세팅에 더 많은 시간이 걸립니다. GPU 확보하고, 환경 구성하고, 트래픽에 맞춰 스케일링까지 — 모델 하나 돌리기까지의 과정이 너무 깁니다. 저희 팀이 이 문제를 해결합니다! 오픈소스 AI 모델을 서버리스 API로 제공하는 서비스인 Air API를 드디어 출시하게 되었는데요, 인프라 구축 없이 API 키 하나로 바로 시작할 수 있으니까 지금 바로 테스트해보세요. 주요 특징 💡 OpenAI 호환 엔드포인트 기존에 OpenAI API를 사용하고 계셨다면, 엔드포인트 URL만 바꾸면 됩니다. 코드 수정이 거의 필요 없습니다. 💡 토큰 기반 종량제 월 고정 요금이 아닙니다. 사용한 토큰만큼만 과금됩니다. 💡 인프라 관리 불필요 GPU 확보, 모델 배포, 스케일링을 AIEEV의 분산 GPU 인프라가 처리합니다. 출시 모델 Air API는 Qwen 시리즈 3종부터 시작합니다. 앞으로 점차 모

AI 모델을 직접 돌리기 시작한 팀이라면 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 겁니다. "GPU 서버를 사는 건 너무 비싸고, 그렇다고 클라우드를 쓰자니 어디서 어떻게 시작해야 할지 모르겠다." 물리 GPU를 구매하면 초기 비용이 크고 관리가 번거롭습니다. 반대로 아무 클라우드나 골랐다가는 요금 구조를 잘못 이해해서 예상보다 훨씬 많은 비용이 나오기도 합니다. 이 글에서는 온라인으로 GPU 리소스를 구매하는 방법, 특히 분산 GPU 시간을 도입할 때 실제로 필요한 판단 기준을 정리합니다. 🖥️ 분산 GPU 렌탈이란? 단일 GPU 인스턴스와 무엇이 다른가 GPU 클라우드 서비스는 크게 두 가지로 나뉩니다. 단일 GPU 인스턴스 GPU 한 장을 시간 단위로 빌립니다. 소규모 추론이나 파인튜닝 작업에 적합하지만, 대형 모델 학습처럼 연산이 병렬로 분산되어야 하는 작업에는 한계가 있습니다. 분산 GPU 렌탈 여러 GPU 노드에 작업을 분산시켜 병렬로 처리합니다.