Machine LearningVESSL AI
H100 8장 & Qwen3.5-35B로 금융 LLM 만들기: Full-weight 레시피
8×H100에서 35B 모델에 시점 기준 이어학습을 돌리고 lookahead 편향(누수 프리미엄)을 측정했어요. 정직한 결과와 재현 레시피.
V
|34분
블로그
VESSL AI 팀의 최신 업데이트, 엔지니어링 인사이트, 제품 소식을 전합니다.
인사이트VESSL AI
A100 vs H100 vs B200: LoRA 학습·추론 비용 벤치마크
A100·H100·B200에서 Gemma-4-31B LoRA 파인튜닝·추론을 직접 측정했어요. 튜닝하면 토큰당 비용은 약 5% 동률 — 속도와 서빙 용량에선 B 시리즈가 앞서요.
V
|19분
인사이트VESSL AI
15분 만에 끝내는 Gemma 4 파인튜닝
VESSL Cloud A100에서 Gemma 4 E4B를 15분 만에 파인튜닝하는 전체 과정. QLoRA + Unsloth로 VRAM 10GB, 비용 $0.38.
V
|14분
제품 업데이트VESSL AI
GPU 크레딧 샐 걱정 없게. 당신을 위한 구원투수 — Job
잠든 사이 워크스페이스가 돌며 크레딧이 빠져나가던 경험, 한 번쯤 있으시죠? 배치 잡은 제출하면 자동으로 끝나요. 실패해도 돈이 새지 않는 구조예요.
V
|11분
인사이트
AI 팩토리, 왜 GPU를 사는 것만으론 안 될까요?
AI 팩토리는 전력, 칩, 서비스 세 가지로 구성돼요. 1메가와트에 약 700억 원, 1기가와트에 약 70조 원이 드는 유닛 이코노믹스와 GPU 파이낸싱 구조, 그리고 GPU 1,000장 이상 규모에서 드러나는 진짜 병목을 네오클라우드 관점에서 정리했어요.
|20분
VESSL AI 뉴스
금요일마다 200개의 생각이 오가요 — 베슬AI가 일하는 방식
매주 200개의 생각이 오가는 T5T부터 여섯 개의 핵심가치까지, 50명이 안 되는 베슬AI 팀이 일하는 방식을 들여다봤어요.
|7분
VESSL AI 뉴스
베슬AI는 왜 GPU를 직접 구해다 주기 시작했을까요
벤처스퀘어에 실린 베슬AI 박준우 본부장 인터뷰를 정리했어요. 소프트웨어를 만들던 회사가 GPU를 직접 공급하게 된 이유와, 흩어진 GPU를 하나로 묶는 플루이드 컴퓨팅을 짚어봤어요.
|10분
VESSL AI 뉴스
AI가 논문을 쓰고 AI가 심사했어요 — 베슬AI, 랄프톤에 GPU 인프라 지원
AI 에이전트가 실험하고 논문을 쓰고 또 다른 AI가 심사한 해커톤 '랄프톤 @ICML'. 베슬AI가 GPU 컴퓨팅 파트너로 참여했어요.
|7분
Machine LearningVESSL AI
2026년 오픈 모델은 어떻게 새 능력을 익힐까 — 2부: 랩별 레시피와 그 뒤의 GPU
누가 전문가를 융합하고 어떻게 다른지 — DeepSeek, Xiaomi, Zhipu, Kwai, Meituan — 그리고 가중치를 병합하던 2025년의 선례, 다른 랩들의 수렴, 세 엔진 워크로드가 GPU 선택에 주는 의미까지 다뤄요.
|44분
VESSL AI 뉴스
베슬AI가 발표한 DLLM-JEPA와 ICML 2026 학회 현장 이야기
세계 3대 AI 학회 ICML 2026이 서울에서 열렸어요. 베슬AI가 SPIGM 워크숍에서 발표한 DLLM-JEPA 연구와 학회 현장 이야기예요.
|8분
Machine LearningVESSL AI
2026년 오픈 모델은 어떻게 새 능력을 익힐까 — 1부: on-policy distillation으로의 전환
프런티어 오픈 랩들은 하나의 모델에 모든 걸 한 번에 가르치는 방식을 멈췄어요. 1부는 그 전환을 바닥부터 설명해요 — RLVR이 도메인 전문가를 만들고, on-policy distillation이 이들을 융합하는 원리를 실제 수식과 함께요.
|36분
VESSL AI 뉴스
GPU 부족? 노는 GPU는 많아요 — 베슬AI가 문제를 해결하는 법
AI타임스에 실린 베슬AI 박준우 GTM 리더 인터뷰를 정리했어요. GPU 쇼티지의 진짜 문제와 전 세계 유휴 GPU를 연결하는 네오클라우드, 토크노믹스 시대의 인프라 전략까지 짚어봤어요.
|10분
News
같은 GPU인데 결과가 다른 이유, AI 인프라는 산업별로 설계하는 시대예요
GPU를 얼마나 확보하느냐보다 누가, 어떻게 쓰는지가 중요해진 시대. 산업별로 달라지는 AI 인프라 설계를 베슬AI 데이터로 살펴봐요.
|7분
Machine Learning
Ian Lee
VESSL Cloud로 Vision-Language-Action(VLA) 모델 파인튜닝하기 (1)
실물 로봇 없이 Isaac Sim으로 데이터를 만들어 Isaac-GR00T VLA 모델 파인튜닝에 도전했어요. 두 번의 실패에서 배운 것들을 기록으로 남겨요.
|12분
NewsVESSL AI
구글·트위터가 거쳐 간 WEF '테크놀로지 파이오니어', VESSL AI가 이름을 올렸어요
구글·페이팔·트위터가 거쳐 간 WEF '테크놀로지 파이오니어 2026'에 VESSL AI가 선정됐어요. 앞으로 2년간 WEF 혁신가 생태계의 공식 일원으로 활동해요.
|5분
VESSL AI 뉴스
GPU 고민 해결사 ‘베슬AI’ ··· 글로벌 톱3 네오클라우드 도약 박차
데이터넷에 안재만 베슬AI 대표 인터뷰가 실렸어요. 자체 데이터센터 없이 6개국을 묶는 GPU 수급 전략과 올해 GPU 1만 장 확보, 2030년 글로벌 톱3 네오클라우드 도약 로드맵을 공개했어요.
|2분