AI 혁신의 속도, 인프라가 성패를 가른다 AI 스타트업과 IT기업은 모델 개발과 서비스 운영에서 'GPU 확보'라는 큰 과제에 직면합니다. 대규모 언어모델(LLM)부터 컴퓨터 비전까지, AI 학습과 추론은 고성능 GPU 없이는 불가능에 가깝습니다.
하지만 GPU는 가격이 비싸고, 인프라 구축과 운영비용은 스타트업에게 상당한 부담입니다. 오늘은 스타트업과 개발 PM이 고려해야 할 AI 인프라 및 GPU 전략을 정리해드립니다. 1️ AI 인프라 구성 옵션 AI 인프라는 크게 클라우드와 온프레미스(자체 서버)로 나눌 수 있습니다.
클라우드 GPU: AWS, GCP, Azure, NAVER Cloud 등에서 온디맨드 사용. 초기 투자비용이 적고 유연성이 높습니다.
모델 프로토타이핑과 스케일 아웃에 유리합니다. 단점은 사용량이 커질수록 비용이 급증할 수 있다는 점입니다.
온프레미스 GPU 서버: NVIDIA A100, H100 같은 GPU 장비를 직접 구매해 데이터센터나 코로케이션에 설치....
