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 비용 입니다. 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

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