에이아이브, 미국 최초 기술연구대학 랜슬러공과대학과 분산환경 추론 효율화 공동 R&D 착수
분산형 AI 클라우드 기업 에이아이브(AIEEV, 대표 박세진)가 미국 렌슬러공과대학교(Rensselaer Polytechnic Institute·RPI)와 손잡고 기업의 대형 AI 도입을 가로막는 고비용 GPU 인프라 장벽을 낮추기 위한 공동 연구개발에 착수했다.
이번 공동 개발은 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원(TIPA)이 지원하는 ‘2026년도 중소기업기술혁신개발사업 글로벌협력형 R&D(사전기획형)’를 통해 추진된다. 양 기관은 RPI의 AI 시스템 연구 역량과 에이아이브의 분산 GPU 클라우드 기술을 결합해 기업이 대형 AI 모델을 보다 효율적으로 도입·운영할 수 있는 기반을 마련할 계획이다.
RPI는 1824년 설립된 미국 최초의 기술연구대학으로, 과학과 기술을 실제 문제 해결에 연결해 온 200년의 연구 전통을 갖고 있다. 공동 개발을 담당하는 RPI 컴퓨터과학과 모하마드 모함마디 아미리(Mohammad Mohammadi Amiri) 조교수 연구팀은 대형언어모델(LLM), 데이터 중심 머신러닝, 연합 학습과 AI 시스템의 효율성·신뢰성·안전성 분야에 전문성을 보유하고 있다.
대형 AI 모델의 성능은 빠르게 높아지고 있지만, 실제 서비스에서는 GPU 메모리와 비용, 복잡한 배포·운영 환경이 도입 속도를 늦추고 있다. 특히 긴 문서를 이해하거나 여러 단계의 작업을 반복하는 고객 상담 AI, 문서 분석, AI 에이전트는 모델 성능만큼 이를 지속적으로 운영할 수 있는 인프라가 중요하다.
RPI 연구팀은 대형 AI 모델의 메모리 부담을 줄이고 추론 효율을 높이는 연구 방법론과 검증 체계를 제공한다. 에이아이브는 이를 분산·하이브리드 GPU 환경에 적용해 서로 다른 종류와 규모의 GPU 자원을 유연하게 연결하고, 실제 서비스에서 안정적으로 운영할 수 있는 인프라로 구현한다.
양 기관은 기업이 보유하거나 확보할 수 있는 GPU 환경에 맞춰 필요한 자원을 배분하고, 기존 환경에서 운영하기 어려웠던 대형 모델과 긴 문맥의 활용 가능성을 넓힐 계획이다. 서비스 이용량이 늘어날 때도 업무 특성에 따라 자원을 조정해 장문 분석과 반복 추론이 이어지는 환경에서 안정적인 운영을 지원하는 것이 목표다.
공동 개발 결과는 에이아이브의 Air Cloud·Air API·Air Container와 연계해 API, 컨테이너, 하이브리드 환경에서 활용할 수 있는 상용 기능으로 발전시킬 예정이다. 기업 고객은 필요한 모델과 배포 방식을 선택하고, 운영 상태와 자원 사용을 하나의 환경에서 관리할 수 있게 된다.
에이아이브는 개발 기술을 고객 상담 AI, 장문 문서 분석, AI 에이전트 등 실제 산업 워크로드에서 단계적으로 검증할 계획이다. 이를 통해 기업이 모든 인프라를 새로 구축하지 않고도 대형 AI를 도입할 수 있도록 초기 부담과 자원 낭비를 줄이고, 서비스 확장 속도를 높인다는 구상이다.
에이아이브 박병수 CIO는 “이번 공동 개발의 목표는 기업이 GPU 구성이나 메모리 한계를 먼저 고민하기보다, 필요한 AI를 실제 서비스에 바로 적용할 수 있도록 만드는 것이다. RPI의 연구 역량과 에이아이브의 분산 GPU 운영 경험을 연결해 대형 AI를 더 쉽게 도입하고 안정적으로 확장할 수 있는 인프라를 선보이겠다”고 밝혔다.
