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

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

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

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.

AIEEV는 블루포인트파트너스, 로우파트너스, AI 엔젤클럽이 참여한 Pre-A 라운드를 마무리하며 누적 투자금 $1.5M을 달성했습니다.