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

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

에이아이브, 디엑스웍스와 지역 AI 인프라 구축 위한 MOU 체결

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

SK AI Summit 2025 - 에이아이브 하이라이트

에이아이브 (대표 박세진)가 비용 절감과 확장성을 갖춘 차세대 인공지능(AI) 인프라 모델을 제시했다. 에이아이브는 서울 코엑스에서 열린 SK AI 서밋 2025에 참가해 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 에어클라우드를 소개했다고 12일 밝혔다. '오늘의 혁신, 내일의 도약'을 주제로 열린 이번 행사는 최태원 SK그룹 회장을 비롯해 엔비디아, 앤트로픽, 카카오 등 글로벌 AI 생태계를 이끄는 주요 인사와 기업들이 참석해 인공지능 기술의 발전 방향을 논의했다. 에이아이브는 SK텔레콤 AI 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램 선정 기업으로, 스타트업 존에서 에어클라우드의 GPU 자동 확장 기능을 시연했다. 에어클라우드는 전 세계 개인과 기업의 유휴 GPU를 연결해 대규모 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고, 저비용·고효율의 인공지능 추론을 실현하는 분산형 클라우드 플랫폼이다. 이를 통해 인공지능 추론 비용을 최대 80% 절감하면서도 대규모 연산을 안정적으로

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

분산형 그래픽처리장치(GPU) 인공지능(AI) 클라우드 기업 에이아이브는 '고난이도 AX 연구지원 플랫폼 구축’ 사업의 주관 기관으로 선정됐다고 13일 밝혔다.

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