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

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

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

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

에이아이브, '마이크로 딥스' 선정.. 지역 미디어 디지털 전환