분산형 AI 클라우드 기업 에이아이브(대표 박세진)가 미국 렌슬러공과대학교(RPI)와 함께 대형 AI 모델 도입을 가로막는 고비용 GPU 인프라 문제를 해결하기 위한 공동 연구개발에 나섰다.
이번 협력은 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원이 지원하는 2026년도 중소기업기술혁신개발사업 글로벌협력형 R&D 사전기획형 과제를 통해 이뤄진다. 두 기관은 RPI의 AI 시스템 연구 역량과 에이아이브의 분산 GPU 클라우드 기술을 결합해 기업이 대형 AI 모델을 보다 효율적으로 도입하고 운영할 수 있는 방안을 찾는다는 계획이다.
1824년 설립된 RPI는 미국 최초의 기술연구대학으로 꼽힌다. 이번 공동 연구는 RPI 컴퓨터과학과 모하마드 모함마디 아미리 조교수 연구팀이 담당하며, 이 연구팀은 대형언어모델과 데이터 중심 머신러닝, 연합 학습, AI 시스템 효율성 분야를 다뤄왔다.
대형 AI 모델의 성능은 계속 향상되고 있지만 실제 서비스 현장에서는 GPU 메모리 제약과 복잡한 배포·운영 환경이 도입을 지연시키는 요인으로 꼽힌다. 특히 긴 문서를 다루거나 여러 단계를 반복하는 고객 상담 AI, 문서 분석, AI 에이전트 등은 모델 성능 못지않게 이를 뒷받침할 인프라가 관건이라는 지적이 나온다.
RPI 연구팀은 대형 AI 모델의 메모리 부담을 줄이고 추론 효율을 높이는 연구 방법론과 검증 체계를 담당하고, 에이아이브는 이를 분산·하이브리드 GPU 환경에 접목해 서로 다른 규모의 GPU 자원을 유연하게 연결하는 인프라로 구현한다는 구상이다. 두 기관은 기업이 보유한 GPU 환경에 맞춰 자원을 배분하고, 서비스 이용량 변화에 따라 자원을 조정해 장문 분석과 반복 추론이 이어지는 환경에서도 안정적인 운영이 가능하도록 한다는 목표를 세웠다.
공동 연구 결과는 에이아이브의 Air Cloud, Air API, Air Container와 연계해 API·컨테이너·하이브리드 환경에서 쓸 수 있는 기능으로 발전시킬 예정이다. 에이아이브는 이 기술을 고객 상담 AI, 장문 문서 분석, AI 에이전트 등 실제 산업 현장에 단계적으로 적용해 검증한다는 계획이다.
박병수 에이아이브 CIO는 “이번 공동 개발의 목표는 기업이 GPU 구성이나 메모리 한계를 먼저 고민하기보다 필요한 AI를 바로 서비스에 적용할 수 있도록 만드는 것”이라며 “RPI의 연구 역량과 에이아이브의 분산 GPU 운영 경험을 연결해 대형 AI를 더 쉽게 도입하고 확장할 수 있는 인프라를 선보이겠다”고 밝혔다.
대학 연구기관과의 협력을 통해 인프라 최적화 기술을 상용 서비스에 접목하려는 시도라는 점에서, 실제 상용화 단계까지 이어질지가 향후 관전 포인트가 될 것으로 보인다.
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