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VESSL AI 팀의 최신 업데이트, 엔지니어링 인사이트, 제품 소식을 전합니다.

피지컬 AI, 왜 GPU 인프라가 병목일까요? 발표 이미지
VESSL AI 행사

피지컬 AI, 왜 GPU 인프라가 병목일까요?

피지컬 AI의 3-Computer 루프(시뮬레이션→학습→배포)는 각 단계마다 완전히 다른 GPU를 요구해요. 이 구조적 병목을 GPU 클라우드로 해결하는 방법을 정리했어요. 이 글은 AI타임스 주최 Physical AI Conference 2026(2026.04.09, 코엑스)에서 VESSL AI 전지환 CTO가 발표한 내용을 정리했어요. 피지컬 AI는 텍스트·이미지 같은 디지털 데이터뿐 아니라, 로봇의 물리적 동작(액션)까지 다루는 AI 분야예요. 시뮬레이션에서 합성 데이터를 만들고, GPU 클러스터로 모델을 학습하고, 현장에 배포하는 3-Computer 루프를 빠르게 반복하는 것이 핵심이에요. 피지컬 AI가 뜨거운 키워드가 되었지만, 막상 현장에 적용하려면 벽을 느끼는 팀이 많아요. 단일 동작 성공률이 90%라고 해도, 공정 내 8번 반복하면 전체 성공률은 약 43%로 떨어지거든요. 라인 3곳 중 1곳 이상이 멈출 수 있는 수준이에요. 왜 이렇게 어려울까요? 이 글에서

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|13분
VESSL Cloud란? GPU 클라우드 가격·기능·비교 총정리
제품 업데이트

VESSL Cloud란? | VESSL AI GPU 클라우드 가격·기능·비교 총정리

최종 업데이트: 2026년 4월 VESSL Cloud는 VESSL AI가 만든 GPU 클라우드(GPUaaS) 서비스로, AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU를 즉시 사용할 수 있어요. 핵심 요약: * GPU 라인업: A100($1.55/hr) ~ H100($2.39/hr) ~ B300($7.50/hr) * 하이퍼스케일러 대비: 20~40% 저렴 (AWS H100 $3.90 vs VESSL $2.39) * 시작 시간: 가입 후 평균 3분 (할당량 승인 불필요) * 과금: 분 단위 * 보안: SOC 2 Type II 인증 * 멀티 클라우드: AWS, GCP, Oracle 등 10개+ 통합 AWS, GCP, Oracle 등 10개 이상의 클라우드 GPU를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하며, 할당량 승인 없이 가입 후 3분 안에 바로 GPU를 사용할 수 있어요. A100, H100, L40S, B200, GB200, B300 등 최신 GPU를 온디맨드·예약형(RI) 방

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네오클라우드란? GPU 클라우드의 새로운 선택지, VESSL Cloud
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네오클라우드란? GPU 클라우드의 새로운 선택지, VESSL Cloud

"GPU를 써야 하는데, AWS에서 할당받으려면 몇 주를 기다려야 한다고요?" AI 프로젝트를 시작하려는데 GPU 확보부터 막히는 경험, 한 번쯤 있으실 거예요. 기존 클라우드에서 고성능 GPU를 빌리려면 대기 시간도 길고, 비용도 만만치 않죠. 이 문제를 정면으로 해결하는 새로운 클라우드 카테고리가 바로 네오클라우드(Neocloud)예요. 이 글에서는 네오클라우드가 무엇인지, 기존 클라우드와 뭐가 다른지, 그리고 한국에서 바로 시작할 수 있는 방법까지 정리해 드릴게요. 이 글은 VESSL AI 팀이 작성했고, VESSL Cloud 소개를 포함해요. 네오클라우드(Neocloud)란 무엇인가요? 네오클라우드(Neocloud)란, AI 모델 학습과 추론을 위한 GPU를 서비스형(GPUaaS)으로 제공하는 차세대 클라우드 사업자로, AWS·Azure·GCP 같은 범용 하이퍼스케일러와 구별되는 GPU 전용 클라우드예요. 2024년부터 사용되기 시작한 용어로, AI 연산에만 집중

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|13분
B200 GPU 완전 정리: H100 대비 성능, 메모리, 클라우드 가격까지
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NVIDIA B200 GPU 가격·VRAM·스펙 비교 — H100과 무엇이 다를까?

이 글은 VESSL AI 팀이 작성했으며, VESSL Cloud 소개를 포함해요. 스펙 데이터는 NVIDIA 공식 데이터시트 기준이에요. (2026년 4월 기준) H100 대비 2.3배 이상 성능 | 192GB HBM3e VRAM | 문의 시 확보 가능 NVIDIA B200 GPU는 왜 주목받고 있을까요? NVIDIA B200은 Blackwell 아키텍처 기반의 데이터센터용 GPU예요. 192GB HBM3e 메모리(클라우드 환경 사용 가능 용량 약 180GB)와 FP4 기준 최대 9,000 TFLOPS 연산 성능을 갖추고 있어요. H100 대비 2배 이상 빠른 연산 능력과 2.4배 큰 VRAM이 특징이에요. 대규모 AI 학습과 추론 모두에서 현시점 가장 현실적인 차세대 GPU예요. 이 글에서는 H100 대비 B200의 가격, 스펙, 클라우드별 제공 현황, 추천 대상을 정리했어요. H100 다음, 뭘 써야 할까? H100으로 모델 학습을 돌리는데 시간이 너무

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|9분
GTC 2026 VESSL AI 부스에서 팀원들이 함께 포즈를 취하고 있다. 뒤편에 VESSL AI 로고와 Orchestrate Every GPU 슬로건이 보인다.
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GTC 2026 현장에서 본 GPU 인프라 3가지 구조적 전환 — 추론, 에이전틱 AI, Physical AI

GTC 2026에서 Jensen Huang은 한 마디로 한 주 전체를 관통하는 프레임을 제시했어요: "2025년은 추론(inference)의 해였다." 2025년이 추론이 본격화된 해였다면, GTC 2026은 그 다음을 가속하는 것이 훨씬 더 빠르게 움직이고 있다는 점을 분명히 했어요. 한 주를 지배한 세 가지 테마가 있었어요: AI 개발 사이클을 수 주에서 수 시간으로 압축하는 에이전틱 도구, 진정한 의미의 연속적 GPU 워크로드로 부상한 Physical AI, 그리고 추론 수요에 상한이 없다는 전제 위에 설계된 하드웨어 로드맵이에요. VESSL AI 팀은 GTC 2026에 부스를 운영하며 키노트와 세션 전반을 함께했어요. 이 글에서는 추론 인프라를 재설계하고 있는 하드웨어 전환, 에이전틱 도구가 AI 개발 속도를 구체적으로 어떻게 바꾸고 있는지, Physical AI가 연속적 GPU 워크로드로 부상한 배경, 기업의 Physical AI 도입 현황, 그리고 네오클라우드 지형의

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|17분
베슬 AI, 엔비디아 최신 GPU 확보…GB200·B300 동시 제공
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베슬 AI, 엔비디아 최신 GPU 확보…GB200·B300 동시 제공

기업별 맞춤형 AI 인프라 환경 구축 분 단위 과금으로 운영 비용 절감 지원 (서울=연합뉴스) 권하영 기자 = 베슬 AI는 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 GB200과 B300을 확보하고 국내 GPU 클라우드(GPUaaS) 시장 공략에 나선다고 27일 밝혔다. 베슬 AI는 국내에서 GB200과 B300을 동시에 제공하는 네오클라우드 사업자로, 기업이 필요에 따라 초거대 모델 학습이나 대규모 AI 모델 추론에 적합한 인프라를 선택할 수 있도록 했다. 서비스 접근성도 강화했다. 베슬 AI는 A100과 H100 등 주요 GPU와 스토리지, AI 개발 플랫폼을 별도 협의나 계약 절차 없이 즉시 사용할 수 있는 셀프 서비스 형태로 제공한다. 이를 통해 기업과 개발자는 필요한 시점에 바로 GPU를 활용할 수 있어 AI 개발 속도를 높일 수 있다. 자사 GPU 클라우드 플랫폼인 '베슬 클라우드'를 통해 해당 자원들을 공급하고 있다. 비용 효율성 측면에서는 분 단위 과금

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