뉴욕 — 세계 최대 규모의 분산형 GPU 네트워크인 io.net은 오늘 인공지능 에이전트가 자체 컴퓨팅 리소스를 자율적으로 프로비저닝할 수 있도록 하는 최초의 플랫폼인 에이전트 컴퓨트(Agent Compute)를 공개했습니다.
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이번 출시를 통해 AI 에이전트는 GPU 클러스터를 구축하고, 워크로드를 실행하며, 리소스를 동적으로 확장할 수 있습니다. 이는 기존에 소규모 팀의 도입을 막았던 기업 차원의 온보딩 및 조달 프로세스 없이 가능합니다.
io.net 의 CEO인 가우라브 샤르마는 “현재의 클라우드 모델은 기업 예산에 맞춰 설계되었습니다.”라고 말했습니다. “에이전트 컴퓨팅은 이러한 장벽을 제거합니다. 에이전트는 작업에 가장 적합한 가격의 GPU를 독립적으로 찾아 프로비저닝하고 인프라를 처음부터 끝까지 관리할 수 있으므로 개발자는 클라우드 가격을 비교하거나 서버를 구성하는 데 시간을 낭비하지 않고 개발에 집중할 수 있습니다.”
비용 효율적인 온디맨드 컴퓨팅
AWS나 Google Cloud와 같은 기존 클라우드 플랫폼은 긴 온보딩 절차, 복잡한 청구 시스템, 최소 계약 기간 등의 제약이 있지만, Agent Compute는 이러한 장벽을 완전히 우회합니다. AI 에이전트는 io.net의 130개국 138개 지역에 걸쳐 10,000개 이상의 GPU로 구성된 마켓플레이스와 직접 상호 작용하여 기존 공급업체보다 최대 70% 저렴한 비용으로 컴퓨팅 리소스를 이용할 수 있습니다. 리소스는 필요에 따라 프로비저닝되고 작업 완료 시 즉시 해제됩니다.
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이 플랫폼은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용하여 에이전트가 GPU 사양, 비용 및 가용성을 포함한 사용 가능한 컴퓨팅 리소스를 파악하고 정보에 입각한 프로비저닝 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이는 비용이 많이 드는 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이전 사례로는 아마존 AI 쇼핑 에이전트가 프로덕션 환경을 삭제하여 13시간 동안 서비스 중단을 초래한 사건과 OpenClaw 사용자가 워크플로 폭주로 인해 매달 3,600달러 이상의 요금 청구서를 받은 사건이 있습니다.
샤르마는 "이는 진정한 자율 에이전트를 향한 한 걸음입니다."라고 덧붙였습니다. "현재 에이전트는 여전히 인프라를 위해 인간에게 의존하고 있습니다. 에이전트의 능력이 향상될수록 이러한 의존성이 병목 현상이 됩니다. 에이전트가 독립적으로 작동하려면, 즉 의사 결정을 내리고, 작업을 실행하고, 실시간으로 리소스를 확장하려면 자체 컴퓨팅 능력을 갖춰야 합니다. 이것이 바로 우리가 구축하고 있는 미래입니다."
개발자 친화적인 자동화
실제로 개발자는 에이전트가 데이터를 분석하고, GPU 클러스터를 구성하고, 워크로드를 처리하고, 리소스를 자동으로 종료하도록 할 수 있습니다. 수동 설정이 필요 없고, 추가 비용도 발생하지 않습니다. 지출 한도와 리소스 제한을 통해 개발자는 모든 것을 제어할 수 있습니다.
이러한 변화는 단순한 편의성을 넘어 더 넓은 의미를 갖습니다. 자율 컴퓨팅 관리를 통해 제한 요소는 인프라 접근성에서 상상력으로 바뀝니다. 이제 개인 개발자도 이전에는 기업 수준의 리소스가 필요했던 시스템, 즉 전 세계적으로 확장 가능하고, 대규모 데이터 세트를 처리하며, 필요에 따라 모델을 배포하는 에이전트를 구축할 수 있습니다.
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io.net의 풀스택 에코시스템은 비용 효율적이고 프로그래밍 가능한 인프라인 io.cloud와 통합된 API 접근 방식의 툴킷인 io.intelligence를 결합하여 AI 스타트업과 개발자가 모델을 학습시키고, 에이전트를 실행하고, LLM 인프라를 확장할 수 있는 단일 플랫폼을 제공합니다. Agent Compute는 현재 얼리 액세스로 제공되고 있으며, 올해 말 더 광범위한 출시가 예정되어 있습니다.
