AIEEV

Distributed GPU/NPU cloud for AI inference
Run AI on mid-range GPUs, not data centers
Built for the next infra shift 🚀

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GPU shortage and GPU underutilization exist at the same time. Some nodes are overloaded. Others are waiting for work! Identical prompts recomputing prefill on different replicas, for no reason.

Owning GPUs and actually using them are two different problems. 📰New post on solving the second one!

https://t.co/F33s58eufA

#AI #GPU #Cloud #AIRCLOUD #MLOps #Ray

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어떤 GPU 골라야 할지 모르겠다면 댓글로 달아주세요. GPU 고민 언제든 환영합니다ㅎㅎ

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RTX 5090 4장이 PRO 6000 한 장한테 졌습니다.

카드값은 4장의 5090 쪽이 훨씬 더 나가지만 Qwen3.5-122B 올렸을 때 결과는 5090: 87.0 tok/s <-> 6000 PRO: 101.4 tok/s 가 나왔습니다. GPU 선택이 생각보다 직관에 반하는 일인 경우가 많습니다. 멀티 GPU로 모델 쪼개는 순간 노드 간 통신 오버헤드가 붙고 메모리 대역폭 활용 방식에 따라 throughput이 완전히 갈립니다. 비싼 거 많이 사면 된다는 공식이 안 통하는 이유입니다.

[stevibe @stevibe]

Finally got my hands on the big one.

Qwen3.5-122B-A10B — 122 billion parameters. Too big for any single consumer GPU.

So I rented 4 of each... and then one professional card to see if brute force even matters.

- 1x RTX PRO 6000 (96GB): 101.4 tok/s
- 4x 5090 (128GB): 87.0 tok/s
- 4x 4090 (96GB): 25.1 tok/s
- 4x 3090 (96GB): 20.8 tok/s

One single $8,500 card beat four RTX 5090s

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@johniosifov This matches what we see at AIEEV running Air Cloud for inference workloads. Teams that combine routing and caching cut tokens 60-80%. Teams that also move off hyperscaler GPUs cut the remaining bill another 60%. The two stack better than most CFOs realize.

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https://t.co/2BD1K90vXI

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No local setup. No driver conflicts. Just SSH in and start coding with Claude on a GPU server.
🚀

Deploy a container. Inject your SSH key. Install Claude Code.
That's it. Claude was running GPU benchmarks for me within minutes.

If you're tired of environment hell, this is worth a try.
👇👇👇👇

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@seohun552040 사용 후기 감사합니다🙌 특히 모니터링 기능 좋게 봐주셔서 감사드립니다ㅎㅎ 로그와 대시보드도 앞으로 더 직관적으로 개선해나갈 예정이니 많은 관심 부탁드립니다!

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https://t.co/uRF874vl0B

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🎉 AIEEV Research Program이 5월 31일까지 연장됩니다!

벌써 서울대, 고려대, POSTECH 등
16개 연구실 · 50명+ 학생 연구자가 참여했는데요 👀
AI 연구/실험 인프라 비용이 부담됐다면,
이번 기회에 Air Cloud를 무료 크레딧으로 직접 써보세요.

✅ 가입 시 10,000 AU 자동 지급
✅ 충전 시 최대 50% 추가 보너스
✅ 후기·피드백 참여 시 최대 50,000 AU 추가 지급

AIEEV는 AI 연구자들이 GPU 환경 세팅 때문에 시간을 낭비하지 않도록,

*분산 GPU 기반 컨테이너 배포
*OpenAI 호환 API
*오토스케일링 기반 모델 서빙

환경을 제공하고 있습니다.

LLM · Diffusion · Agent 실험까지
더 빠르고 유연하게 시작해보세요 🚀

5월 31일까지: 자세한 내용은 아래👇👇👇👇

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Details:
https://t.co/tRifq7GmpH

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AirCloud April Update is live🔥🔥🔥
— faster AI workloads, more reliable ops, and smarter GPU utilization.

Highlights:
✅ Enhanced container ops
✅ Air API GA
✅ RP support
✅ Intelligent scheduler.

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@togethercompute @novita_labs Full breakdown: https://t.co/OGUL5OHB7j

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The biggest signal in the open model infrastructure market this week was "the operational cost of long context."512K–1M context windows. Cached-input pricing. Hosted KV cache. The competition is shifting from model names to "how cheaply and reliably can you handle long inputs."

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The framework:
* Experimenting with long context → Serverless API
* Growing usage → GPU rental
* Large, predictable demand → Dedicated infrastructure

The long-context era doesn't demand the biggest GPU. It demands the cost structure that fits your workload.

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Check out the deep dive and see how we’re tackling this at AIEEV: https://t.co/sL3ihYhLku

[AIEEV @aieev_cloud]

I used to assume buying more GPUs meant being ready for AI. Turns out most teams are only using ~5% of what they pay for. 😳

If you’re provisioning GPUs for “peak” and letting them sit idle, you’re burning money (and power) for nothing. We dug into how whole-GPU allocation, over-provisioning, and lack of cross-team visibility create this waste — and how a shift from ownership to access fixes it. 🔁

Want to stop paying for idle GPUs and actually get the performance your models need? Read how distributed GPU infrastructure, MIG partitioning, and serverless allocation can cut waste and scale inference for LLMs and diffusion models. 🚀

[AIEEV @aieev_cloud]

저희 AIEEV가 @bizinfo1357 주관하는 ‘모두의 창업’ 공급기업으로 선정되었습니다 🎉

벌써 참여자 1만명을 넘겼는데요, 역시 '대'바이브코딩 흐름 속에서 아이디어를 실현해보고 싶은 분들이 많아진 느낌이네요.

바이브코딩으로 빠르게 MVP 만들고 싶은 분들이나,
저렴한 가격으로 서비스에 쉽게 AI 붙여보고 싶은 분들을 위해
저희 Air Cloud가 다가올 5월에 프로모션을 준비 하고 있습니다🥳

그래서 궁금합니다!
지금 평상시에 주로 사용하고 있는 AI 모델은 무엇인가요? 🤔

① GPT
② Claude
③ Qwen
④ Llama
⑤ 기타 오픈소스 모델

댓글 달아주신 모든 분들께 1만원 크레딧을 드려요(~ 5/5)🎉

1️⃣ 댓글로 답변을 남긴다!
2️⃣ AIEEV 계정을 팔로우 한다!

🎁 전원 1만원 무료 크레딧 지급!!!

[중소벤처기업부 @bizinfo1357]

📣 모두의 창업 신청자 1만명 돌파 📣

모두의 창업 25일 만에
국민 아이디어 도전이 1만 명을 넘어섰는데요.
일 평균 400명 도전, 청년층 약 63% 참여,
누적 접속자 약 60만 명까지!
모두의창업을 향한 관심이 계속 이어지고 있습니다.

모두의창업 신청자 1만 명 돌파를 기념해
축하 댓글 이벤트를 진행합니다🎉

📌 이벤트 참여 방법
1️⃣@modoo_startup 공식 인스타그램 계정 방문하기
2️⃣모두의창업 공식 인스타그램 이벤트 게시물에 축하 댓글 남기기

👉 이벤트 기간 : ~ 4/24(금)
👉 당첨자 발표 : 4/28(화)

🎁 경품
커피 기프티콘 (10명)

아직 참여 전이라면 지금이 기회!
모두의창업 공식 인스타그램에서 이벤트도 참여하고,
다음 주인공에도 도전해 보세요💡

🔗자세히보기 https://t.co/0PRBMwXTfB

*당첨자 발표는 공식 인스타그램 스토리 및 이벤트 게시물 고정 댓글 안내
*본 이벤트는 모두의창업 공식 인스타그램에서 진행됩니다.

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#중기부 #중소벤처기업부