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

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

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

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. 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

AI를 잘 활용한다는 것은, 누구나 필요할 때 원하는 만큼 AI를 사용할 수 있는 인프라에서 출발합니다. AI에 대한 관심이 높아지는 만큼, 이를 뒷받침하는 인프라 시장 역시 폭발적인 성장을 지속하고 있습니다. 글로벌 시장에서는 다양한 플레이어들이 각자의 방식으로 인프라 경쟁을 하고 있고 AIEEV도 그 흐름 속에 있습니다. 다만 저희는 기존의 중앙화된 데이터센터 중심 모델에서 벗어나 유휴 자원을 연결하는 분산 클라우드로 시장에 뛰어들었습니다. 오늘은 이 구조가 실제로 어느 정도의 비용 절감을 만들어내는지 주요 공급사들과의 가격 비교를 통해 살펴보겠습니다. Part 1: Air API 가격 비교 몇 달 전, 사용자의 명령만으로 컴퓨터에서 실제 작업까지 수행하는 AI 에이전트 'OpenClaw'가 등장했습니다. 이후 Hermes와 같은 새로운 AI 에이전트가 시장에 등장했고 Claude Code와 Codex는 기능을 빠르게 고도화하면서, 이른바 '잠

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

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

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

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.

분산형 GPU(그래픽처리장치) 인프라 기술을 개발하는 스타트업 에이아이브(대표 박세진)가 최근 LG유플러스의 AI(인공지능) 오픈이노베이션 프로그램 'SHIFT(쉬프트)' 참여 기업으로 선정됐다고 1일 밝혔다. 쉬프트는 기술 기반 스타트업을 발굴, 사업화를 지원하는 프로그램이다. 에이아이브는 올해 삼성전자 'C랩 아웃사이드' 및 SK텔레콤 'AI 스타트업 액셀러레이터 프로그램'에도 선정된 바 있다. 이번 쉬프트 합류로 국내 주요 기술·통신 기업이 운영하는 스타트업 육성 프로그램에 잇따라 발탁됐다. 회사 측은 분산형 GPU 인프라라는 기술적 차별성, AI 추론 비용 절감 관련 문제 해결 가능성, 데이터센터 의존도를 낮추는 효율성 등을 연속 선정 배경으로 꼽았다. 에이아이브는 유휴 GPU·NPU(신경망처리장치) 리소스를 글로벌 네트워크로 묶어 클라우드 스택을 구성하고, AI 추론을 빠르고 저렴하게 수행하는 분산형 클라우드 플랫폼 'Air Cloud(에

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

에이아이브, 실리콘밸리 공략 성공...‘에어클라우드’로 글로벌 AI 인프라 재편

베타 검증 완료·핵심 기능 업그레이드… 합리적 비용의 대규모 AI 추론 환경 제공 2025년 09월 30일 – 분산형 GPU AI 클라우드 스타트업 AIEEV(에이아이브)가 ‘Air Cloud(에어클라우드)’를 9월 정식 출시했다. Air Cloud는 대규모 데이터센터 의존 구조를 벗어나 소비자와 기업의 유휴 GPU를 연결해 저비용으로 AI 추론을 가능하게 하는 100% 분산형 추론 전용 AI 클라우드다. AIEEV는 장기적으로 전 세계 GPU와 NPU를 모두 연결해 데이터센터 없는 친환경적이고 저비용이면서도 고성능의 AI 인프라를 실현한다는 비전을 세우고 있다. AI 서비스 확산으로 추론 수요가 급증하면서 글로벌 데이터센터의 전력 소비와 인프라 비용도 크게 늘고 있다. 기존 퍼블릭 클라우드는 데이터센터를 건축해 클라우드서비스를 제공하는데, 높은 투자비와 에너지 사용률로 인해 확장 한계에 부딪히고 있다. AIEEV는 학습이 아닌 추론시장에 집중해