2026.01.25 (일)
김길성 중구청장은 “아픔과 시련의 어두운 역사를 뚫고 광복의 빛을 되찾은 기쁨과 그 의미가 세대 간 이어지도록 바란다.”라고 말했다.
데일리연합 (SNSJTV) 박영우 기자 | 대규모 AI 모델 학습과 생성형 AI 개발을 위해 반드시 자체 GPU와 데이터센터를 보유해야 하는 시대는 빠르게 저물고 있다. 클라우드 기반 GPUaaS(GPU as a Service)가 AI 인프라의 새로운 대안으로 부상하면서 개발 환경과 비용 구조 전반을 바꾸고 있다. GPUaaS는 클라우드 서비스 제공자가 고성능 GPU 자원을 가상화해 필요한 만큼만 제공하는 방식이다. 사용자는 GPU 하드웨어를 직접 구매하거나 데이터센터를 구축하지 않고도 AI 연산 자원을 즉시 활용할 수 있다. 사용량 기반 과금 구조로 초기 투자 부담을 대폭 줄일 수 있는 것이 핵심이다. AI 업계에서는 GPU 확보가 경쟁력의 핵심 요소로 꼽힌다. 엔비디아 H100 등 최신 AI 가속기는 단일 장비 가격만 수천만 원에 이르고 대규모 학습 환경을 구축할 경우 전체 시스템 비용이 수십억 원대까지 치솟는다. 전력 인프라와 냉각 설비, 운영 인력까지 고려하면 중소 기업이나 스타트업이 감당하기는 쉽지 않다. GPUaaS는 이러한 진입 장벽을 낮춘다. 프로젝트 규모와 개발 단계에 따라 GPU 자원을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있고 다양한 GPU 모델