“AI를 우리 서비스에 적용하고 싶은데, 고객 데이터와 내부 문서는 어디서 처리해야 할까요? 이미 보유한 장비도 활용할 수 있을까요?” 안녕하세요. 에이아이브(AIEEV)입니다. 기업에서 AI 도입을 검토하다 보면 모델의 성능만큼이나 실행 환경을 고민하게 됩니다. 빠르게 자원을 확보하고 확장해야 하는 서비스에는 퍼블릭 클라우드를, 데이터와 운영 환경을 직접 통제해야 하는 업무에는 프라이빗 클라우드를 검토하죠. 업무에 따라 두 환경을 연결하는 하이브리드 방식도 선택할 수 있습니다. 만약 보안과 데이터의 문제로 자체 인프라에서 AI를 활용하기로 방향을 정해도 다음 과제가 남습니다. 보유한 GPU나 NPU에서 모델을 실행하고, 개발팀이 내부 서비스에서 원하는 모델을 호출해 응답을 받을 수 있도록 연결해야 합니다. 장비를 갖추는 일부터 실제 서비스에 AI를 적용하는 일까지, 준비해야 할 과정이 이어지는 것이죠. 이번에 소개할 프로젝트는 이 연결을 2주

사내 리서치 에이전트로 API를 52,406번 호출한 실제 비용과 모델 구성, 유명 API 대비 비용·품질 비교 결과를 공개합니다.

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 강희조 CSO와 개발팀이 Air Cloud를 도

AIEEV AirCloud 도입 고객 사례: 커넥트브릭 - GPU 서버 비용 최적화와 머신러닝 인프라 구축 비용 절감 사례