EP1. Air Cloud는 어떻게 탄생했을까?

Hyeonkyeong Kim
Jun 30
5 min read

안녕하세요! AIEEV의 비즈니스 팀에서 서비스기획자로 열심히 성장 중인 윤아입니다. 🐥

이번 글에는 저희 Air Cloud의 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 Cloud의 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 올려서 실행할 수 있습니다. 기존의 AWS나 Google Cloud 같은 전통 클라우드는 비용이 비싸고 설정이 복잡해 자원 효율성이 떨어진다는 한계가 있었는데요, 이 점을 극복하기 위한 Air Cloud의 기획과정을 공유드립니다.

실제로 저도 연구실에서 클라우드 비용이 매달 1,500만원이 넘게 나왔는데, GPU 서버 증설과 설정을 하느라 며칠씩 밤을 새웠던 기억이 납니다. 이런 개인적 경험을 기반으로 다양한 분야의 AI 스타트업을 직접 대면 인터뷰를 진행하며 클라우드 사용에 있어 공통적인 어려움을 확인할 수 있었습니다.

“클라우드 비용만 매달 천만원이 넘는데도, 신규고객이 늘 때마다 서버가 다운될까봐 마케팅을 하는 날이면 밤을 새고 있어요 .” - 챗봇 서비스 S사
“확장해야 하는데, 인프라가 따라주질 않아요.” - AI 교육 서비스 T사
“스타트업이다보니 인프라 직접 운영 인력도 없고, 신경 쓸 여유도 없어요.” - AI프로필 서비스 S사

많은 AI 스타트업들이 클라우드 인프라를 쓰지 않을 수는 없지만, 그에 따른 비용 부담과 운영 복잡성으로 어려움을 겪고 있습니다. 일부 팀은 정부 지원이나 프로모션 크레딧에 의존하고 있었고, 또 어떤 팀은 자체 인프라를 운영하고 있었지만 비용이나 유지보수 측면에서 지속 가능하지 않다는 데 공감했습니다. 특히 초기 서비스를 준비 중인 팀일수록 “인프라는 꼭 필요한데, 감당 가능한 방법이 없다”는 현실적인 한계에 부딪히고 있었습니다.

따라서, 저희는 이런 Pain Point를 해결하기 위해, 기술적 리소스가 부족해도 좋은 아이디어만 있다면 누구나 AI 서비스를 실현할 수 있는 환경을 제공하는 것을 목표로 Air Cloud를 기획하게 되었습니다.

최적의 비용으로,복잡한 인프라 설정 없이,개발자가 만든 기능을 빠르게 배포할 수 있는 플랫폼을 가진 Air Cloud!

2. 사용자 중심 서비스를 위한 기획 과정

모든 기획자들이 그렇듯이 저도 처음 서비스를 기획할 때 가장 궁금한 부분은 유사한 서비스의 다른 기획자들의 PRD는 어떨까?였습니다. “기술적 난이도”와 “사용자 가치”의 교차점에서 어떻게 우선순위를 가져가야 할지가 큰 난제라 많은 고민이 있었는데요, 우선적으로 고객 페르소나를 확실히 정의하고 순차적으로 우선순위를 구별하기로 하였습니다.

Air Cloud는 분산형 클라우드 기반과 비용 효율성이라는 핵심 차별성을 가지고 있기 때문에 AI 서비스 운영에서 인프라 비용과 복잡한 설정에 부담을 느끼는 저희와 같은 초기스타트업을 핵심 타겟으로 설정했습니다.

[ 타겟 고객 페르소나 ]

제품을 이제 막 출시했거나, 출시를 준비 중인 AI 기반 스타트업
GPU 클라우드를 테스트해보았으나, 지속적으로 사용하기엔 비용 부담이 큰 팀
개발 인력이 적어 DevOps 환경 구성에 어려움을 겪는 팀

이를 기반으로 우선적으로 쉽고 저렴하게 배포하는 “사용자 진입장벽을 낮춘 서비스”로 기획 방향을 설정했습니다. 다음으로는 해당 고객들이 사용하고 있는 경쟁사들도 분석하여 pain point를 추가로 찾아 우선순위를 수정하기로 하였습니다.

[경쟁사 분석]

처음에는 단순히 경쟁 서비스의 기능 나열에 그쳤는데, 실제 사용자 리뷰와 인터뷰 내용을 보면서 사용자들이 특정 기능을 선호하는 진짜 이유를 찾기 시작했습니다. 특히 사용자는 배포 과정이 Step-by-Step으로 단계별로 나눠졌을 때 심리적 진입장벽이 낮아진다는 점을 발견했고, Air Cloud에도 이 과정을 명확하게 적용했습니다.

*경쟁사 관련 자료는 오픈된 공간에 제공하기 어려워, 혹시 분석을 어떤 분류 기준과 방식으로 진행하였고, 결과가 궁금하시다면 개별적으로 커피챗이나 DM 부탁드립니다 ! 살짝만 공개해드리자면…!

이를 기반으로 아래와 같은 니즈를 발견하여 핵심 기능을 정의할 수 있었습니다.

기업 고객은 프로젝트/조직 단위로 작업을 관리하는 것이 용이하다.
배포 과정을 단계별로 분리해서 제공할 때, 사용자는 배포 과정을 더 쉽게 느낄 것이다.
크라우드 소싱으로 저렴한 임대 가격을 제공하지만, 자원 사용량과 상관없이 임대 기간동안 고정 가격이 계속 지불된다.
기업 고객과 같이 장기 임대 수요 고객을 대상으로 혜택을 제공하면, 장기적 사용으로 전환할 가능성이 크다.
지불 비용과 직결되는 서비스 지표에 대해 실시간 모니터링 대시보드를 제공하는 것이 사용자가 인프라 관리에 있어 편리하다.

[핵심 기능 정의]

핵심기능은 아래와 같이 단순히 기능을 나열하는 데 그치기보다, 실제 사용자와 팀의 운영 상황을 고려해 사용자 중심 문제 정의 → 실현 가능한 배포 흐름 설계 → 비용 전략 → 피드백 기반 개선까지 담으려고 했습니다.

1. 팀 단위 협업 공간 설계

Air Cloud의 핵심 타겟 고객은 “팀” 단위 프로젝트를 운영하며, 프로젝트 별, 멤버별 작업을 분리 관리하는 니즈를 가지고 있었습니다.

이에 따라 플랫폼 구조를 Organization → Project 의 2단계 구조로 설정하고, 계정에 대해 Owner/Member 역할 분리를 통해 조직 별 멤버 접근 권한을 세분화하여 팀 단위 작업에 최적화된 UX를 구현했습니다.

2. 요금 최적화 전략

많은 스타트업 팀이 GPU 비용 부담을 가장 큰 부담 요소로 꼽았습니다. 특히 상시 실행되는 서비스일수록 비용이 빠르게 누적되기 때문에, 이를 포함한 다양한 사용 상황에서 비용을 효율적으로 줄일 수 있는 방안을 사업/개발팀과 함께 고민했습니다. 그 결과, 우선적으로 다음과 같은 3가지 요금 최적화 기능을 도입하기로 하였습니다.

Case1. 상시로 실행되는 서비스 운영이 필요한 케이스

Auto-Scaling: 컨테이너 부하가 감지되면 GPU 인스턴스 수를 자동으로 늘리고, 요청이 줄면 자동으로 축소

Case2. 지속적인 GPU 인프라 운영이 필요한 케이스

Bulk Credit: 엔터프라이즈 고객 또는 반복 사용 고객을 대상으로, 대량의 크레딧을 선불 구매하는 옵션

Case3. 장기간동안 고정된 자원 운영이 필요한 케이스

Saving Plan: 6개월 이상 고정 사용을 전제로 하는 고객에게 최대 30%의 요금 할인 제공

3. Step-by-Step 배포 구조

고객 조사 시 사용자는 배포 과정이 Step-by-Step으로 단계별로 나눠졌을 때 심리적 진입장벽이 낮아진다는 점을 발견했고, Air Cloud에도 이 과정을 명확하게 적용하기 위해 DevOps 경험이 없는 사용자도 손쉽게 배포할 수 있도록 5단계로 나누어 구성하도록 했습니다.

또한 5단계를 거쳐 배포가 완료되면, 해당 컨테이너의 Serving Endpoint URL을 제공하여, 추가적인 네트워크 설정 없이도 즉시 서비스를 외부에 연동할 수 있도록 구성했습니다.

4. Monitoring 지표 설계

배포 이후에도 서비스 성능과 과금과 관련된 데이터를 실시간으로 확인할 수 있는 대시보드는 스타트업들이 가장 민감하게 느끼는 부분으로, 특히 Auto-Scaling이 자동으로 동작하는 환경에서는, 사용자가 예상치 못한 과금 발생에 대한 불안을 느낄 수 있기 때문에 자원 사용 현황과 비용 지표를 시각적으로 투명하게 제공하는 UI 디자인하는 것을 주력했습니다.

Air Cloud는 사용자의 인프라 운영 효율성을 높이기 위해 실시간 그래프 기반의 대시보드에 11개의 주요 지표를 탑재했습니다. 타겟 고객들을 인터뷰하면서 말했던 주요 지표를 전부 놓치지 않고 반영하다보니 지표가 방대해져서 직관적으로 볼 수 있도록 수정을 지속적으로 해야했습니다.

덕분에 지금 지표들은 성능 진단뿐만 아니라, 리소스 최적화 및 비용 관리까지 아우를 수 있도록 설계되어 비용에 예민한 초기 타겟 고객의 니즈를 맞출 수 있게되었습니다!

다음편에는 구체적으로 PRD의 USERFLOW 단계부터 공유하고자 합니다 !

3. 맺으며

AIEEV에 입사하여 처음 진행한 Air Cloud 프로젝트로 무엇부터 시작해야 할지 막막함이 가장 컸습니다. 경쟁사 리서치를 하면서도 "어떤 기준으로 비교해야 할까?", "어떤 기능을 참고하는 것이 좋을까?" 같은 질문이 꼬리를 물었고, 주요 기능 선정을 위해 수차례 고객 미팅을 진행하였던 것도 기억납니다.

개발 팀과의 회의에서는 매번 놓친 요소들이 발견됐고, 그럴 때마다 흐름도를 다시 정리하며 PRD 문서를 수십 번 수정했습니다. 다른 기획자들이라면 어떤 것을 우선순위로? 더 디테일하게 잡을까? 등 늘 궁금했는데 오늘은 저의 첫번째 이야기를 다른 기획자들과 스타트업 관계자들에게 공유드립니다!

이 글을 보시고 제가 기획에 참여한 Air Cloud를 사용해보시고 싶으신 고객분들에게는 2주 무료 PoC검증과 클라우드 최적화 컨설팅/교육을 제공하는 프로모션을 특별히 제공해드릴게요 !

10초안에 작성하시면, https://www.aieev.com/contact 하루 이내 개별적으로 연락을 드립니다.

Edited by Biz & Strategy Team

Author: Yuna