// 차세대 AI 컴퓨팅 인프라

AI 컴퓨팅, API 빌더를 위하여

엔터프라이즈급 AI 슈퍼컴퓨팅 파워를, 누구나 임대하고 배포하고 수익화하고 확장할 수 있는 접근 가능한 프로덕션 인프라로 전환합니다.

작동 방식 알아보기 플랫폼 기능 살펴보기
H100 SXM ● GB200 ● GB300 NVL72 ● NVLink ● InfiniBand ● 액체 냉각 ● 초저 PUE ● 저지연 RDMA
// 회사 개요

새로운 세대의
AI 빌더를 위해

Cloud Leasing은 하드웨어 프로비저닝과 네트워크 패브릭부터 각 노드에서 실행되는 런타임 스택에 이르기까지, 엔터프라이즈 GPU 인프라를 처음부터 끝까지 설계하고 운영하며 지원합니다. 고객은 여러 벤더로부터 인프라, 도구, 지원을 따로따로 조합하는 대신, 전체 배포 라이프사이클에 걸쳐 하나의 운영 파트너와 함께합니다.

모든 노드는 기본 데이터센터 운영, 네트워크 패브릭, 사전 설치된 소프트웨어 스택을 유지 관리하는 동일한 팀에 의해 프로비저닝, 구성, 모니터링됩니다. 바로 이러한 운영 모델 덕분에 팀은 내부 인프라 역량을 먼저 구축하지 않고도 임대한 GPU 노드에서 프로덕션 AI 워크로드로 바로 전환할 수 있습니다.

전체 라이프사이클 인프라
하드웨어, 네트워크 패브릭, 런타임 스택, API 도구가 개별적으로 조달된 부품의 모음이 아닌, 하나의 통합된 시스템으로 관리됩니다.
단순한 임대인이 아닌, 운영 파트너
노드를 프로비저닝하는 팀이 런타임 환경도 함께 유지 관리하므로, 고객은 코로케이션 시설의 티켓 대기열이 아닌 인프라 엔지니어와 직접 문제를 해결합니다.
워크로드와 함께 성장
단일 임대 노드를 지원하는 동일한 운영 모델이 전용 멀티 노드 클러스터도 지원하므로, 규모를 확장할 때 공급업체를 바꾸거나 배포 도구를 다시 설계할 필요가 없습니다.
// 플랫폼 소개

단순한 서버가 아닌——
AI 팩토리

Cloud Leasing은 기술력은 있지만 하이퍼스케일 기업 수준의 자본력은 없는 개인 창업가, 독립 개발자, 중소규모 AI 팀을 위해 구축된 AI 컴퓨팅 프로덕션 플랫폼입니다.


AI 모델의 학습과 배포에는 그동안 대규모 GPU 클러스터, 전용 데이터센터, 그리고 대부분의 팀이 자체적으로 구축하기 어려운 인프라 엔지니어링 전문성이 필요했습니다. 뚜렷한 기술 로드맵을 가진 개발자조차도 근본적인 하드웨어 투자 규모 때문에 접근이 막혀 있었습니다.


Cloud Leasing은 동일한 수준의 인프라를 바로 임대하여 프로덕션에 투입할 수 있는 플랫폼으로 패키징합니다——하드웨어를 직접 소유할 때 필요한 자본 지출이나 다년 계약 없이, 임대하고 수익화할 수 있는 AI 프로덕션 플랫폼입니다.

$0
하드웨어 조달 비용
GPU 하드웨어에 대한 자본 지출이 필요 없습니다——구매하는 대신 엔터프라이즈급 컴퓨팅 용량을 온디맨드로 프로비저닝합니다.
∞
탄력적 확장성
Kubernetes 네이티브 오케스트레이션이 워크로드 수요 변화에 따라 노드 용량을 자동으로 확장 또는 축소합니다.
API
즉각적인 수익화
학습된 모델을 배포하고, 주변 인프라를 직접 구축할 필요 없이 프로덕션 수준의 과금 가능한 API로 바로 제공하세요.
// 선택하는 이유

AI 컴퓨팅에 접근하는
새로운 방식

✓
하드웨어 조달 불필요
수개월에 달하는 GPU 납기와 막대한 초기 자본 지출을 건너뛰고, 대신 온디맨드로 컴퓨팅을 임대하세요.
✓
투명한 가격 정책
숨겨진 인프라 비용이나 유지보수 비용 없이 명확한 임대 요금.
✓
장기 종속성 없음
고정된 하드웨어 투자에 묶이지 않고, 워크로드 변화에 따라 노드를 자유롭게 확장하거나 축소하세요.
✓
첫날부터 프로덕션 준비 완료
모든 노드는 단순한 빈 머신이 아니라, 학습과 추론에 필요한 런타임 스택이 미리 구성된 상태로 제공됩니다.
✓
전담 기술 지원
가입 시점뿐만 아니라 임대 기간 내내 인프라 및 배포 지원을 제공합니다.
✓
수익화를 위한 설계
통합된 API 및 과금 도구가 배포된 모델을 단순히 실행 중인 프로세스가 아닌 판매 가능한 제품으로 전환합니다.
// API 이코노미

API 우선의 미래를
위해

업계 분석가들은 전 세계 AI API 시장이 2026년 약 850억 달러에서 2034년 6,900억 달러 이상으로 성장할 것으로 전망합니다——연평균 성장률(CAGR) 30% 이상입니다. 기업이 AI 역량을 구매하는 방식도 변화하고 있습니다: 일회성 모델 구매가 아닌, 사용량에 따라 과금되는 API 호출 방식으로 전환되고 있습니다.


이미 60% 이상의 기업이 API를 통해 직간접적으로 수익을 창출하고 있으며, AI 기반 API는 앞으로 대다수의 신규 엔터프라이즈 애플리케이션에 내장될 것으로 예상됩니다. 이러한 변화를 뒷받침하는 인프라 계층——GPU 컴퓨팅, 모델 서빙, 과금, API 게이트웨이——이 바로 Cloud Leasing이 자리하고 있는 영역입니다.

출처: Grand View Research, Verified Market Research, Fortune Business Insights — AI API Market 보고서, 2026년.
시장 기회에서 프로덕션 현실로
모델을 API로 배포
서빙 인프라를 직접 구축할 필요 없이, 학습된 모델을 프로덕션 수준의 인증된 REST 엔드포인트로 전환합니다.
엔터프라이즈 소프트웨어, 사전 설치 완료
CUDA, NVIDIA AI Enterprise, Slurm, Kubernetes가 모든 노드에 구성된 상태로 제공됩니다——프로덕션 배포에 별도의 DevOps 팀이 필요하지 않습니다.
GPU 임대 → 모델 배포 → API 생성 → 고객에게 과금
배포 방식 살펴보기 ↓
// AI 네이티브 데이터센터

엔터프라이즈급 컴퓨팅
산업 수준의 배포

// GPU 노드
H100 SXM
GB200 / GB300
HBM 고대역폭 메모리와 PCIe Gen5 인프라를 갖춘 최신 세대 NVIDIA GPU 아키텍처로, 대규모 AI 학습 및 추론 워크로드에 맞춰 사이징되었습니다.
// 고속 인터커넥트
NVLink
InfiniBand
NVLink, NVSwitch, InfiniBand가 결합되어 RDMA 기반의 저지연 GPU 패브릭을 구성하므로, 멀티 GPU 및 멀티 노드 작업이 표준 네트워크 스택을 거치지 않고 데이터를 교환합니다.
// 냉각 시스템
액체 냉각
콜드 플레이트 시스템
액체 냉각과 콜드 플레이트 시스템이 GPU에서 직접 열을 제거하여, 기존 공랭식 랙보다 낮은 PUE로 지속적인 고밀도 부하를 지원합니다.
// 전력 인프라
고전압
이중 이중화
신뢰할 수 있고 비용 효율적인 전력 공급이 가능한 지역에 위치한 이중화 UPS 및 PDU 전력 분배 시스템이, 국지적 전력 이벤트가 발생해도 GPU 노드를 계속 가동시킵니다.
// 스토리지 아키텍처
EPYC / Xeon
NVMe SSD
AMD EPYC 및 Intel Xeon CPU가 데이터 집약적인 학습 및 추론 파이프라인에 필요한 지속적인 읽기/쓰기 처리량에 맞춰 사이징된 NVMe SSD 어레이와 결합되어 있습니다.
// 클러스터 규모
NVL72
베어메탈
GB300 NVL72 베어메탈 클러스터는 단일 노드 배포로는 감당할 수 없는 멀티모달 생성, 에이전틱, 고동시성 추론 워크로드까지 확장됩니다.
// 데이터센터 운영

모든 노드를 뒷받침하는
시설급 운영

// 전력 및 가동률
이중화 전력
및 가동률
N+1 전력 이중화, 지속적인 모니터링, 자동 페일오버는 계획된 중단 시뿐만 아니라 정기 유지보수 및 국지적 장비 장애 발생 시에도 워크로드가 계속 실행되도록 설계되었습니다.
// 시설 접근
물리적
보안
제한된 시설 접근, 모니터링되는 환경, 통제된 하드웨어 취급은 노드가 랙에 설치되는 순간부터 이후의 모든 유지보수 방문에 이르기까지, 초기 배포 시점뿐만 아니라 지속적으로 적용됩니다.
// 연결성
네트워크 피어링
및 대역폭
고처리량 업링크와 피어링 관계가 수요를 앞서서 프로비저닝되므로, 피크 부하 시에도 추론 및 학습 트래픽이 다른 테넌트와 공유 대역폭을 두고 경쟁하지 않습니다.
// 지역 범위
멀티 리전
배포
인프라가 여러 시설에 걸쳐 있어, 워크로드를 최종 사용자나 데이터 소스에 더 가깝게 배치할 수 있으며, 여러 벤더 관계를 관리할 필요 없이 지리적 이중화 경로를 제공합니다.
// 모니터링
24시간 연중무휴
시설 모니터링
냉각, 전력, 네트워크 계층 전반에 걸친 지속적인 환경 및 하드웨어 모니터링이 열 편차, 전력 품질 문제, 링크 저하와 같은 조기 경고 신호를, 실행 중인 워크로드에 영향을 미치기 전에 포착합니다.
// 유지보수
선제적
유지보수
계획된 하드웨어 점검 및 상태 확인은 실행 중인 워크로드를 고려하여 일정이 조정되므로, 정기 유지보수가 업무를 방해하지 않고 계획적으로 진행됩니다.
// GPU 제품 카테고리

모든 단계를 위한
컴퓨팅 등급

RTX 클래스 노드 아키텍처
프로페셔널 등급
RTX 클래스 노드
파인튜닝 및 추론을 위한 멀티 GPU 노드——500달러부터 시작.
GPU 개수
4×
가격 범위
$500
네트워크
100GbE
RTX 노드 살펴보기 →
A100 클래스 노드 아키텍처
엔터프라이즈 등급
A100 클래스 노드
프로덕션 학습 클러스터——180일 임대 기준 1,000~50,000달러.
GPU 개수
1× – 8×
가격 범위
$1,000 – $50,000
네트워크
최대 400GbE
A100 노드 살펴보기 →
H800 클래스 노드 아키텍처
프론티어 등급
H800 클래스 노드
멀티 노드 프론티어 클러스터——최대 56 GPU, 180일 임대 기준 500,000달러.
GPU 개수
8× – 56×（클러스터）
가격 범위
$100,000 – $500,000
네트워크
최대 800GbE
H800 노드 살펴보기 →
// 작동 방식

5단계로 시작하는
AI 수익화

01
GPU 컴퓨팅 임대
H100, GB200 또는 기타 엔터프라이즈 GPU 등급 중에서 선택하고 워크로드에 맞는 구성을 프로비저닝하세요——하드웨어 구매도, 수개월의 조달 절차도 필요 없습니다.
02
AI 모델 배포
자체 모델을 업로드하거나 오픈소스 옵션 중에서 선택하여, 노드에 이미 사전 설치된 런타임 스택을 사용하세요.
03
추론 최적화
vLLM과 TensorRT-LLM이 추론 수준의 최적화를 처리하는 동안, Kubernetes 네이티브 오케스트레이션이 노드 전반의 리소스 할당을 관리합니다.
04
API 생성
API 게이트웨이가 배포된 모델을 인증 및 속도 제한 기능을 갖춘 프로덕션 엔드포인트로 노출합니다.
05
수익화 시작
API 호출, 토큰 사용량, 구독, 또는 맞춤형 요금제에 따라 과금하세요——과금 로직은 배포와 동일한 플랫폼에서 실행됩니다.
// 엔터프라이즈 배포

더 큰 규모의 배포를 위한
전용 경로

단일 임대 노드를 넘어서는 전용 용량이 필요한 팀은 개별 GPU 노드용 셀프서비스 방식이 아닌, 구조화된 온보딩 프로세스를 거치게 됩니다.

01
상담 및 요구사항 평가
워크로드 요구사항, 모델 크기, 처리량 목표를 검토하여 적합한 클러스터 구성을 결정합니다.
02
맞춤형 클러스터 설계
워크로드 프로필에 맞춰 GPU 개수, 인터커넥트 토폴로지, 스토리지를 구성합니다.
03
프로비저닝 및 통합
전용 노드를 구축하고 기존 파이프라인, 오케스트레이션, 도구와 통합합니다.
04
전담 지원 및 SLA
명확한 서비스 약정에 뒷받침되는 지속적인 인프라 지원.
05
지속적인 최적화
워크로드와 사용 패턴의 변화에 따른 지속적인 모니터링 및 튜닝.
엔터프라이즈 배포 시작하기
// 플랫폼 기능

완전한
AI 수익화 생태계

추론 최적화
최대 GPU 활용률
vLLM 연속 배치 처리, TensorRT-LLM 최적화, Triton 오케스트레이션이 함께 작동하여 GPU 용량이 요청 사이에 유휴 상태로 머물지 않고 계속 활용되도록 합니다.
API 상용화
완전한 API 수익화 스택
API 키 관리, 토큰 기반 과금, RPM/TPM 속도 제한, WAF 보호가 플랫폼에 내장되어 있어, 모델을 상용화하는 데 별도의 과금 및 보안 스택을 구축할 필요가 없습니다.
탄력적 확장
자동 인프라 확장
Kubernetes 네이티브 오케스트레이션과 로드 밸런싱이 초기 단계 워크로드부터 프로덕션 SaaS 규모 수요까지, 트래픽 변화에 따라 할당된 리소스를 조정합니다.
AI 워크로드
풀스택 AI 시나리오
학습, 추론, 멀티모달 이미지 및 비디오 생성, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인, AI 에이전트 런타임 모두가 동일한 기반 플랫폼에서 실행됩니다.
// 기술적 우위

누적되는
엔지니어링 디테일

추론
연속 배치 처리
vLLM 기반의 연속 배치 처리가 GPU를 요청 사이에 유휴 상태로 두지 않고 계속 요청을 처리하게 합니다.
네트워킹
최적화된 인터커넥트
NVLink와 InfiniBand 패브릭이 멀티 노드 학습 작업에서 GPU 간 통신 오버헤드를 줄입니다.
열 관리
효율적인 냉각
액체 냉각과 콜드 플레이트 시스템이 열 스로틀링 없이 고밀도 GPU 부하를 지속시킵니다.
오케스트레이션
스마트 스케줄링
Kubernetes 네이티브 스케줄링이 수요 변화에 따라 워크로드를 자동으로 적절한 노드에 배치합니다.
// 사전 설치된 런타임 스택

별도 설정 없이
바로 사용 가능

본 플랫폼에는 엔터프라이즈급 AI 인프라가 완전히 사전 설치되어 있습니다. 저수준의 엔지니어링 복잡성을 다룰 필요 없이 바로 모델을 배포하세요.

CUDA
cuDNN
TensorRT-LLM
PyTorch
vLLM
Triton Inference Server
Kubernetes（K8s）
Slurm
Docker 컨테이너 런타임
GPU 가상화
FastAPI
gRPC
API 게이트웨이
WAF 보안
토큰 과금 시스템
API 키 관리
로드 밸런싱
RDMA
NVMe SSD 어레이
// 보안 및 컴플라이언스

모든 계층에 내장된
보안

// 전송
암호화된 통신
API 트래픽, 오케스트레이션 채널, 관리 인터페이스 전반에서 전송 중인 데이터가 암호화되어, 배포된 모델과 호출자 사이를 오가는 요청이 통신 경로에서 노출되지 않습니다.
// 격리
테넌트 격리
워크로드는 노드 및 네트워크 수준에서 격리되어, 한 고객의 배포가 다른 고객의 트래픽, 스토리지, 컴퓨팅 할당을 관찰하거나 간섭할 수 없습니다.
// 접근
접근 제어
역할 기반 접근 제어와 범위가 지정된 API 키가 인프라와 배포된 모델에 접근할 수 있는 대상을 결정하여, 특정 사용자나 서비스가 실제로 필요로 하는 범위로 권한을 제한할 수 있습니다.
// 엣지 보호
WAF 및 네트워크 보호
웹 애플리케이션 방화벽과 네트워크 계층 보호가 API 엔드포인트 앞단에 위치하여, 악성 트래픽이 배포된 모델에 도달하기 전에 필터링합니다.
// 모니터링
지속적인 모니터링
인프라 및 접근 활동이 지속적으로 모니터링되어, 이상 접근 패턴이나 리소스 사용이 인시던트로 발전하기 전에 표시되고 조사될 수 있습니다.
// 데이터 처리
책임 있는 데이터 처리
고객 데이터와 모델 자산은 기본적으로 노출되지 않고, 플랫폼 운영에 필요한 시스템과 담당자에게만 공개되는, 정해진 운영 접근 통제 하에 처리됩니다.
// 주요 이용 산업

Cloud Leasing 위에서
사업을 구축하는 산업

AI 스타트업
GPU 인프라를 소유하는 데 드는 초기 비용 없이 새로운 모델과 AI 기반 제품을 구축하고 출시.
연구소 및 대학
상시 운영되는 온사이트 클러스터를 유지 관리할 필요 없이, 학습, 파인튜닝, 실험 워크로드를 온디맨드로 실행.
독립 개발자
기반 서버를 직접 관리할 필요 없이, 파인튜닝된 모델이나 사이드 프로젝트를 호스팅되는 과금 가능한 API로 전환.
SaaS 및 API 기업
기존 제품 뒤에서 프로덕션 추론을 실행하며, 고객 수요에 맞춰 용량을 확장.
생성형 미디어 팀
지속적이고 높은 VRAM 용량의 GPU가 필요한 이미지, 비디오, 멀티모달 생성 워크로드 실행.
엔터프라이즈 AI 팀
새로운 자본적 하드웨어 구매 없이 파일럿 및 내부 도구를 위한 사내 컴퓨팅 용량 확장.
// 자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

임대 가능한 GPU에는 어떤 것들이 있나요?
본 플랫폼은 프로페셔널급 멀티 GPU 노드부터 엔터프라이즈 및 프론티어급 클러스터까지 다양한 등급을 제공합니다. 상세 사양과 현재 재고 현황은 GPU 서버 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
요금은 어떻게 청구되나요?
임대 및 요금 청구는 Cloud Leasing 플랫폼을 통해 처리되며, 노드 이용을 확정하기 전에 가격 및 결제 정보가 표시됩니다.
최소 임대 기간이 있나요?
약정 조건은 노드 등급에 따라 다르며, 플랫폼에서 임대 시점에 표시됩니다.
제 모델을 직접 배포할 수 있나요?
네. 노드에는 런타임 스택(CUDA, PyTorch, vLLM, TensorRT-LLM)이 사전 설치되어 있어 자체 모델이나 오픈소스 모델을 바로 배포할 수 있습니다.
어떤 지원이 포함되나요?
임대 기간 내내 인프라 및 배포 지원을 받을 수 있으며, 엔터프라이즈 배포에는 전담 지원이 제공됩니다.
전용 멀티 노드 배포가 필요하면 어떻게 하나요?
단일 노드를 넘어서는 전용 용량이 필요한 팀은 개별 GPU 노드용 셀프서비스 방식이 아닌, 요구사항 평가, 맞춤형 클러스터 설계, 명확한 지원 SLA를 포함하는 엔터프라이즈 배포 프로세스를 거치게 됩니다.
고객 간에 데이터나 모델 지적재산이 공유되나요?
아니요. 워크로드는 노드 및 네트워크 수준에서 격리되며, 고객 데이터와 모델 자산은 기본적으로 노출되지 않고 정해진 운영 접근 통제 하에 처리됩니다.
어떻게 시작하나요?
Cloud Leasing 플랫폼에서 바로 시작할 수 있으며, 노드를 선택하고 배포를 시작하시면 됩니다. 지금 시작하기 →
// 우리의 미션

인터넷 시대에는 평범한 사람들이 웹을 통해 사업을 일구었습니다.
AI 시대에는 평범한 사람들이 컴퓨팅 파워와 API를 통해 사업을 일굴 것입니다.
우리는 누구나 자신만의 AI 생산 능력을 소유할 수 있도록 힘을 실어줍니다.

Cloud Leasing — AI 컴퓨팅 및 API 수익화 운영체제