AI 서비스를 제공하는 기업에서 가장 중요하게 고려하는 것은 바로 AI 학습과 추론 과정에서 발생하는 컴퓨팅 비용입니다. 평소 학습과 추론에서 매달 발생하는 클라우드 비용이 부담이 되었습니다. 현재 저희 사운드 마인드에서는 gcube 서비스의 첫 테스터 기업으로서 gcube로 전환 중입니다. 자체 보유한 장비도 있으나, 해당 장비의 유휴 시간에는 GPU를 공유하여 추가적인 수익을 얻을 수 있었고, gcube를 통해 컴퓨팅 운영비용이 55% 절감되는 효과를 경험했습니다.

저희 1% PC방은 테스트를 위해 고정적으로 PC 8대를 24시간 가동하고 있습니다. 손님이 없는 유휴 시간대에 PC가 돌아가는 모습을 보면서 마음 한켠이 가벼워졌습니다. 저는 gcube를 통해 최소한 전기세나 야간 인건비라도 운영비용이 어느 정도 상쇄된다면 충분히 시도해볼 만하다고 생각합니다. 전국의 많은 PC방들이 앞으로는 gcube에서 GPU를 공유하고 추가 수익을 내는 방향으로 전환될 것 같다는 생각도 듭니다. 저희 1% PC카페는 조만간 모든 PC에서 진행할 계획입니다. 제가 PC방을 대표하는 건 아니지만, 별도의 장비 투자 없이 추가적인 수익을 낼 수 있다는 것은 PC방 입장에서 굉장히 좋은 기회라고 생각합니다.

gcube 서비스의 알파 테스터로 참여한 koo입니다. gcube는 기존의 클라우드 서비스와는 다르게 사용기반에 따른 비용이 다르게 부과되는 점이 인상적이었습니다. 개발자 입장에서 비용은 매우 민감한 부분이기 때문에 더 크게 다가왔던 것 같네요. 물론, 테스트하는 과정에서 버그도 있고, 때로는 예측하기 어려운 결과를 내놓기도 했지만 gcube팀의 열정적인 대응과 지속적인 개선 노력을 직접 목격하면서, gcube 서비스의 큰 기대를 갖게 되었습니다. gcube 서비스가 앞으로 어떻게 발전하고 어떻게 변화될지 정말 기대됩니다.