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.
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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.
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|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.
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|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.
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VESSL AI 뉴스
토큰 수출국이 되려면, 토큰 공장의 진짜 주인이어야
안재만 베슬AI 대표가 전자신문에 기고한 글 전문이에요. 18.4GW·550조원 AI 데이터센터 구상에서 GPU 자산을 누가 보유하고 운영하느냐를 묻고, 지원사업 평가에 더할 네 가지 기준을 제안했어요.
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인사이트
정부지원사업, 연구비로 GPU 클라우드 결제하는 방법 (feat. 세금계산서)
정부 창업지원금, 대학 연구과제비, 클라우드 바우처로 GPU를 쓸 때 막히는 건 성능이 아니라 집행 요건이에요. VESSL Cloud의 크레딧·인보이스 결제 구조와 세금계산서·견적서 발행 방법, 결제 FAQ 12문답을 정리했어요.
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VESSL AI 뉴스
GPU 임대 사업으로 5년만에 유니콘 정조준...안재만 베슬AI 대표 "글로벌 네오클라우드 업체로 도약"
베슬AI가 약 7,000장 규모의 GPU 사업을 올해 말 1만 장, 내년 5만 장까지 확대할 계획이에요. 계약액 3,000억 원 목표와 매출 절반이 미국에서 나오는 구조까지 정리했어요.
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GPU 셋업 2시간이 30분으로: Ralphthon @ICML 팀들이 VESSL Cloud로 하루 만에 논문 리뷰 AI를 만든 방법
H100 4장 파인튜닝부터 A100 퍼블릭 엔드포인트까지, 두 팀의 하루짜리 LLM 평가 시스템 구축기.
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VESSL AI 뉴스
베슬AI, 블랙웰 B200 1,000장 확보...연내 1만장 목표로 'AI 팩토리' 구축 가속
베슬AI가 SK텔레콤과 협력해 블랙웰 B200 1,000장 이상을 확보했어요. 온디맨드·스팟·예약형으로 공급되는 이번 물량과, 연내 1만 장·100MW급 AI 팩토리로 이어지는 계획을 정리했어요.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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