
Tensorfuse
Tensorfuse는 개발자가 자체 AWS 클라우드에서 생성형 AI 모델을 미세 조정, 배포 및 자동 확장할 수 있게 해주는 서버리스 GPU 플랫폼입니다. 인프라 관리를 단순화하고 서버리스 추론, 작업 큐, 개발 컨테이너와 같은 기능을 제공하여 개발을 가속화하고 비용을 절감하며 DevOps 오버헤드를 제거합니다.
배포Popular 인프라 AI tools include Cloudflare, Google Cloud, OctoAI, Supabase, Ollama, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Broadcom, DigitalOcean, NVIDIA Build 및 Runpod, helping you work more efficiently.

Tensorfuse는 개발자가 자체 AWS 클라우드에서 생성형 AI 모델을 미세 조정, 배포 및 자동 확장할 수 있게 해주는 서버리스 GPU 플랫폼입니다. 인프라 관리를 단순화하고 서버리스 추론, 작업 큐, 개발 컨테이너와 같은 기능을 제공하여 개발을 가속화하고 비용을 절감하며 DevOps 오버헤드를 제거합니다.
배포
Cortex Labs는 AI 모델과 AI 기반 dApp을 온체인에서 직접 실행하도록 설계된 탈중앙화 오픈 소스 퍼블릭 블록체인입니다. 효율적인 AI 추론을 위한 Cortex 가상 머신(CVM)과 확장성을 위한 ZkRollup 레이어 2 솔루션인 ZkMatrix를 특징으로 합니다. 개발자가 스마트 계약 내에서 AI 모델을 구축, 공유 및 수익화할 수 있는 생태계를 조성하여 AI의 민주화를 목표로 합니다.
AI 플랫폼

PowerSpect는 인프라 검사를 간소화하고 자동화하는 AI 기반 플랫폼입니다. 고급 컴퓨터 비전, 3D 모델링 및 예측 분석을 활용하여 이미지와 센서 데이터를 분석합니다. 에너지 및 유틸리티와 같은 산업을 위해 설계되었으며, 잠재적인 문제를 감지하고 유지보수 필요성을 예측하며 송전탑과 같은 중요 자산의 안전과 신뢰성을 보장합니다.
객체 탐지
DigitalOcean은 개발자 중심의 클라우드 인프라 플랫폼으로, 애플리케이션의 구축, 배포, 확장을 단순화합니다. 가상 머신(Droplets), 관리형 Kubernetes, GradientAI 플랫폼을 포함한 포괄적인 제품군을 제공하여, 사이드 프로젝트부터 대규모 비즈니스에 이르기까지 세상을 바꾸는 AI 애플리케이션을 만들고 호스팅하기 위한 강력한 GPU 리소스와 도구를 제공합니다.
호스팅
NVIDIA Build는 개발자와 기업이 프로덕션용 생성형 AI 모델을 발견, 맞춤화 및 배포할 수 있는 포괄적인 플랫폼입니다. 최적화된 모델의 방대한 카탈로그, 고성능 추론을 위한 NVIDIA NIM 마이크로서비스, 개발을 가속화하는 애플리케이션 블루프린트를 제공합니다.
모델 라이브러리

Thunder Compute는 AI 및 머신러닝 개발자를 위해 설계된 초저가 GPU 클라우드 플랫폼입니다. NVIDIA A100 및 T4와 같은 온디맨드 GPU 인스턴스를 주요 클라우드 제공업체보다 최대 80% 저렴한 가격에 제공합니다. 원클릭 설정, VS Code 통합, 원활한 확장성 등의 기능을 통해 프로토타이핑부터 프로덕션까지의 개발 워크플로우를 획기적으로 단순화하여 개발자가 인프라 관리 대신 모델 구축에 집중할 수 있도록 합니다.
머신러닝

Massed Compute는 주문형 고성능 NVIDIA GPU 및 CPU를 제공하는 클라우드 플랫폼입니다. 장기 계약 없이 AI 개발, 머신러닝, 빅데이터 분석을 위한 유연하고 확장 가능하며 저렴한 컴퓨팅 파워를 제공하여 혁신가와 개발자를 대상으로 합니다.
머신러닝


Heurist AI는 온체인 경제를 위해 설계된 풀스택, 탈중앙화 AI 인프라입니다. 개발자에게 수많은 AI 모델에 접근할 수 있는 통합 API와 구성 가능한 AI 에이전트를 구축할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)를 활용하여 Heurist는 GPU 제공업체와 AI 개발자를 연결하여 AI 컴퓨팅에 대한 접근을 민주화하고 Web3 분야의 혁신을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
API

개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 구축, 맞춤화 및 확장할 수 있도록 지원하는 고성능 플랫폼입니다. 업계 최고의 빠른 추론 엔진, 고급 미세 조정 기능 및 다양한 오픈 소스 모델에 대한 액세스를 제공하여 실시간의 비용 효율적인 AI 솔루션을 가능하게 합니다.
모델 배포

HyperAI는 엔터프라이즈급 AI 컴퓨팅에 대한 접근성을 높이기 위해 설계된 유럽 기반의 하이퍼-로컬 GPU 클라우드 플랫폼입니다. 스팟 인스턴스 및 전용 서버를 포함한 유연한 플랜을 통해 고성능 NVIDIA A100 및 H100 GPU를 제공합니다. 낮은 지연 시간, 데이터 규정 준수, 그리고 사전 설치된 Nvidia AI SDK를 갖춘 개발자 친화적인 환경에 중점을 두어 개발자와 기업이 복잡한 AI 모델을 효율적이고 안전하게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원합니다.
머신러닝
생성 AI 애플리케이션을 신속하게 배포, 관리 및 확장하기 위한 엔터프라이즈급 플랫폼입니다. 통합된 인프라 제어 플레인을 제공하여 LLM 배포를 간소화하고 성능을 모니터링하며 컴퓨팅 비용을 최적화하여 생성 AI 도입을 안전하고 효율적으로 가속화합니다.
MLOps
Google Cloud는 인프라, 플랫폼 및 서버리스 환경을 제공하는 포괄적인 클라우드 컴퓨팅 서비스 제품군입니다. Vertex AI와 Gemini를 통한 AI/ML, BigQuery를 통한 데이터 분석에 탁월하며, 스타트업부터 글로벌 기업까지 모든 규모의 비즈니스를 위한 확장 가능하고 안전한 인프라를 제공합니다.
머신러닝
Cirrascale은 대규모 AI, 딥 러닝 및 고성능 컴퓨팅(HPC)에 특화된 고성능 전용 GPU 클라우드 서비스를 제공합니다. 최신 NVIDIA GPU 하드웨어와 확장 가능한 인프라에 대한 액세스를 제공하여 조직이 대규모 모델을 효율적으로 훈련하고 복잡한 컴퓨팅 워크로드를 실행할 수 있도록 지원합니다.
모델 훈련
Clore.ai는 분산형 GPU 마켓플레이스로, 전 세계 고성능 컴퓨팅 리소스에 대한 온디맨드 액세스를 제공합니다. AI 훈련, 3D 렌더링, 과학 시뮬레이션과 같은 작업을 위해 GPU 파워가 필요한 사용자와 유휴 서버를 수익화하려는 하드웨어 소유자를 연결합니다. 이 플랫폼은 유연한 임대 시장, 거래를 위한 자체 암호화폐(CLORE), 향상된 보상과 할인을 위한 독특한 보유 증명(POH) 시스템을 갖추고 있어 고성능 컴퓨팅을 위한 포괄적인 생태계를 만듭니다.
모델 훈련


AI 인프라는 인공지능 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 필요한 기본 플랫폼, 서비스 및 하드웨어를 제공합니다. 이러한 도구는 GPU 및 TPU와 같은 확장 가능한 컴퓨팅 리소스와 전체 머신러닝 수명 주기를 관리하기 위한 전문 소프트웨어를 제공합니다. 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산을 처리해야 하는 개발자와 조직에 필수적이며, 맞춤형 AI 솔루션을 대규모로 생성할 수 있도록 지원합니다. 이 인프라는 하드웨어 관리의 복잡성을 추상화하여 팀이 모델 개발과 혁신에 집중할 수 있도록 합니다.
AI 인프라는 독점적인 AI 역량을 구축하는 기술 회사, 연구 기관 및 기업에 매우 중요합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 훈련, 산업 자동화를 위한 컴퓨터 비전 시스템 개발, 전자 상거래 플랫폼을 위한 실시간 추천 엔진 배포 등에 사용됩니다. 데이터 과학팀은 복잡한 실험 추적 및 모델 버전 관리를 위해 이를 활용합니다.
AI 인프라를 선택할 때는 필요한 GPU 유형 및 수와 같은 특정 컴퓨팅 요구 사항을 고려하십시오. 플랫폼의 확장성과 변동하는 워크로드를 처리하는 능력을 평가하십시오. 워크플로우를 간소화하기 위해 MLOps 도구의 포괄성을 평가하십시오. 마지막으로 예산 및 사용 패턴에 맞춰 종량제, 예약 인스턴스 또는 서버리스와 같은 가격 모델을 분석하십시오.
연구소나 AI 스타트업이 독점 데이터셋으로 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련해야 합니다. 이들은 AI 인프라 제공업체를 사용하여 수백 개의 고성능 GPU 클러스터에 액세스합니다. 이를 통해 분산 훈련을 효율적으로 수행하여 훈련 시간을 몇 달에서 몇 주일로 단축할 수 있습니다. 플랫폼의 사전 구성된 환경과 데이터 스토리지 솔루션은 설정 과정을 단순화하여 연구원들이 하드웨어 관리 대신 모델 아키텍처와 실험에 집중할 수 있도록 합니다.
한 전자상거래 회사가 실시간 상품 추천을 위한 머신러닝 모델을 배포하고자 합니다. 이들은 AI 인프라 제공업체의 관리형 모델 호스팅 서비스를 사용합니다. 이 서비스는 판매 이벤트 중 트래픽 급증을 자동으로 처리하는 확장 가능한 API 엔드포인트를 제공합니다. 내장된 모니터링 도구를 통해 운영팀은 지연 시간과 오류율을 추적하여 원활한 사용자 경험을 보장할 수 있습니다. 관리형 서비스를 사용함으로써 회사는 자체 서빙 인프라를 설정하고 유지 관리하는 복잡성을 피할 수 있습니다.
한 기업 데이터 과학팀이 프로덕션 환경에서 수십 개의 모델을 관리합니다. 이들은 전체 워크플로우를 간소화하기 위해 MLOps 플랫폼을 도입합니다. 이 플랫폼은 데이터 버전 관리, 실험 추적 및 모델 레지스트리를 위한 도구를 제공합니다. 이를 통해 모든 모델에 대해 재현 가능하고 감사 가능한 추적 기록이 생성됩니다. 이들의 CI/CD 파이프라인은 플랫폼과 통합되어 새로운 모델 버전의 테스트, 검증 및 배포 프로세스를 자동화하여 수동 오류를 크게 줄이고 새로운 AI 기능의 출시 시간을 단축합니다.
한 개발자가 법률 산업을 위한 전문 챗봇을 구축하고 있습니다. 모델을 처음부터 훈련하는 대신, 인프라 제공업체의 서버리스 API를 사용하여 대규모 파운데이션 모델을 미세 조정합니다. 이들은 선별된 소규모 법률 Q&A 데이터셋을 서비스에 업로드합니다. 플랫폼은 관리형 인프라에서 전체 미세 조정 과정을 처리합니다. 완료되면 개발자는 맞춤형 모델을 위한 개인 API 엔드포인트에 액세스할 수 있어 서버 관리 없이 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
한 컴퓨터 비전 회사가 모델 훈련을 위해 수백만 개의 이미지를 처리해야 합니다. 이들은 AI 인프라 제공업체의 클라우드 스토리지 및 데이터 처리 서비스를 사용합니다. 새로운 이미지가 업로드될 때마다 크기 조정 및 정규화와 같은 처리 작업을 트리거하는 자동화된 파이프라인을 구축합니다. 이 서버리스 접근 방식을 통해 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 방대한 양의 데이터를 병렬로 처리할 수 있으며, 데이터셋이 항상 다음 훈련 실행을 위해 준비되도록 보장합니다.
한 금융 서비스 회사가 민감한 고객 데이터를 사용하여 사기 탐지 모델을 개발하고 있습니다. 이들은 안전하고 협업적인 환경이 필요합니다. 엄격한 접근 제어 기능이 있는 격리된 개발 환경(노트북)을 제공하는 전문 AI 플랫폼을 사용합니다. 데이터 과학자들은 원시 데이터를 노출하지 않고 모델 개발에 협력할 수 있습니다. 플랫폼의 내장된 보안 기능과 규정 준수 인증은 모든 개발 활동이 산업 규정을 준수하도록 보장하여 데이터 프라이버시를 유지하면서 혁신을 가능하게 합니다.
AI 인프라는 AI 모델을 개발, 훈련, 배포 및 관리하는 데 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스의 전체 집합을 의미합니다. 여기에는 GPU와 같은 강력한 컴퓨팅 리소스, 특수 데이터 스토리지, 네트워킹 및 MLOps 플랫폼이 포함됩니다. 본질적으로, 이는 모든 AI 애플리케이션이 구축되는 기반이며 전체 머신러닝 수명 주기에 필요한 성능과 도구를 제공합니다.
올바른 AI 인프라를 선택하는 것은 여러 요인에 따라 달라집니다. 첫째, 성능 요구 사항을 평가하십시오: 어떤 유형의 GPU나 가속기가 얼마나 필요한가요? 둘째, 미래 성장을 처리할 수 있는 확장성과 유연성을 고려하십시오. 셋째, 워크플로우를 지원하는지 확인하기 위해 MLOps 기능을 평가하십시오. 마지막으로, 가격 모델(예: 종량제 대 예약 인스턴스)을 비교하여 사용 패턴에 가장 비용 효율적인 솔루션을 찾으십시오.
이 용어들은 AI를 위한 클라우드 컴퓨팅에서 서로 다른 수준의 서비스 관리를 설명합니다:
AI 인프라의 핵심 구성 요소는 머신러닝 수명 주기를 지원하기 위해 함께 작동합니다. 일반적으로 다음을 포함합니다:
전용 AI 인프라는 주로 자체 맞춤형 AI 모델을 구축, 훈련 또는 배포하는 개발자, 데이터 과학자, 연구원 및 조직을 위한 것입니다. 최종 사용자는 SaaS 애플리케이션을 통해 AI와 상호 작용할 수 있지만, 해당 애플리케이션의 제작자는 강력한 인프라에 의존합니다. 대규모 데이터셋 처리, 복잡한 훈련 작업 실행 또는 대규모 모델 제공과 관련된 작업을 수행하는 경우 전문 AI 인프라 솔루션이 필요합니다.