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인공지능

CoreWeave란?

by aiproductmanager 2025. 6. 14.
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🖥️ CoreWeave란?

CoreWeave는 AI 훈련, 머신러닝, 렌더링, 과학적 계산에 특화된 GPU 클라우드 인프라 제공 기업입니다. AWS, GCP 같은 기존 클라우드보다 성능 최적화와 비용 효율에서 강점을 가집니다.

🔧 주요 특징

항목 설명
고성능 GPU 인프라 최신 NVIDIA GPU(H100, H200, GB200 등) 기반 클러스터 제공
초고속 배포 수 분 내 수천 개 GPU 노드를 자동 배포 가능
커스텀 기술 스택 Slurm on Kubernetes, SUNK, Tensorizer 기반 고성능 최적화
자동화 관리 K8s 기반 자가 복구 및 실시간 모니터링 도구 내장
보안 인증 기업용 SLA, 싱글 테넌트 격리, GDPR 및 ISO27001 준수
 

📈 기업 성장 및 재무

  • 설립: 2017년 (초기엔 암호화폐 채굴 인프라 회사)
  • 전환: 2019년부터 AI GPU 클라우드 전문 기업으로 전환
  • 매출: 2022년 $1,600만 → 2024년 $19억으로 급성장
  • IPO: 2025년 3월 상장, 기업가치 약 $200억
  • 투자자: NVIDIA, Microsoft, Magnetar 등 주요 기관
  • 차입 기반 확장: GPU 장비를 담보로 한 70억 달러 규모 자금 확보

✅ 강점과 리스크

강점 리스크
최신 GPU 중심 고성능 환경 Microsoft 단일 고객 의존도 높음 (매출의 62%)
퍼블릭 클라우드 대비 성능 + 효율 높은 부채비율 (2025년 설비투자만 170억 달러 예상)
기업/기관용 보안 및 SLA 보장 NVIDIA GPU 공급에 의존적
빠른 확장성, 온디맨드 클러스터 지원  
 

🌐 시장 위치

  • CoreWeave는 “신흥 GPU 전용 클라우드(Neocloud)”라는 새로운 시장을 개척 중입니다.
  • 기존 AWS/GCP/Azure 대비 LLM 훈련용 GPU 성능, 가격 경쟁력, 유연성 모두에서 매력적이라는 평가

📌 적합한 사용자

  • LLM 훈련/추론을 빠르게 처리해야 하는 AI 연구소/스타트업
  • GPU 인프라를 자체 보유하지 않고 외부에 위탁하고 싶은 기업
  • 고성능 + 보안 + 빠른 배포를 동시에 원하는 금융/의료/정부기관

아래는 CoreWeave와 Lambda, RunPod, Paperspace 등 주요 GPU 클라우드 플랫폼을 성능, 가격, 보안 등으로 비교한 분석입니다.

🚀 1. 성능 & 사용 경험

💵 2. 가격 비교

플랫폼 H100‑8 GPU 기준 요금 A100‑8 GPU 기준 요금 추가 특징
CoreWeave $49.24/시간 (8‑way) paperspace.com+1uvation.com+1shadeform.ai+3truetheta.io+3nextplatform.com+3 유사 수준 네트워크, 스토리지 이그레스 무료
Lambda 다소 높음, 투명 과금 — 높은 투명도
RunPod $0.22/시간부터 (serverless) — 즉시 배포, 유연성 중심
Paperspace 최대 70% 절감 수준 — 초저예산, per-second 청구
 

🔐 3. 보안 & 지원

  • CoreWeave
    • 단일 테넌시 기반 하드웨어 격리 + ISO27001, SOC‑2 I 인증 지원 .
    • HIPAA, GDPR 준수하며, 24/7 엔지니어 지원.
  • Lambda / RunPod / Paperspace
    • 기본 HIPAA, SOC‑2 등 보안 인증 지원 (공개 기준 상이).
    • Paperspace는 per-second 과금과 함께 개발자 중심 툴 제공.

🧭 4. 추천 기준

요구사항 추천 플랫폼 이유
대규모 AI 학습/생성 모델 훈련 CoreWeave 저렴한 H100/A100 가격, 안정적 대규모 배치
간단한 GPU 실험/프로토타이핑 RunPod, Paperspace 즉시 사용 가능한 서버리스, 저비용
투명 비용 + 엔터프라이즈 지원 Lambda 단일 과금 구조, 견고한 SLA 가능성
하드웨어 격리 및 법규 준수 중시 CoreWeave 단일 테넌시, 강력한 인증, 24/7 지원
 

아래는 H100, A100, RTX 시리즈(4090 등), V100의 GPU 성능을 AI/ML 학습, 추론, FLOPs, 메모리 대역폭 등 핵심 항목 중심으로 비교한 벤치마크 분석입니다.

🔍 1. GPU 사양 비교 요약

항목 NVIDIA H100 A100 (80GB) V100 (32GB) RTX 4090
아키텍처 Hopper Ampere Volta Ada Lovelace
FP16 성능 1979 TFLOPs (with sparsity) 312 TFLOPs 125 TFLOPs 330 TFLOPs
FP8 지원 ✅ (889 TFLOPs) ❌ ❌ ❌
GPU 메모리 80GB HBM3 80GB HBM2e 32GB HBM2 24GB GDDR6X
메모리 대역폭 3.35 TB/s 2.04 TB/s 0.9 TB/s 1.0 TB/s
TDP (전력) 700W 400W 300W 450W
NVLink 지원 4세대 3세대 2세대 ❌
출시 연도 2023 2020 2017 2022
 

🧪 2. AI 워크로드별 성능 벤치마크 (대략적 비율 기반)

작업 유형 H100 A100 V100 RTX 4090
BERT 학습 (시간 ↓) 1.0x 1.7x 2.5x 2.2x
GPT-3 추론 (속도 ↑) 1.0x 1.5x 2.8x 1.8x
LLM 파인튜닝 1.0x 1.6x 2.4x 2.0x
이미지 생성 (StableDiffusion 등) 1.0x 1.2x 1.8x 1.3x
비용 대비 성능(추론) 중 중상 낮음 높음
 

기준: H100을 1.0x로 했을 때 상대적 속도 또는 소요 시간 배수 (낮을수록 성능 우수)
예시 기준으로, BERT 학습에서 V100은 H100보다 약 2.5배 느림

💰 3. GPU 시간당 비용 비교 (시장 평균)

GPU 종류 평균 시간당 비용 (USD)
H100 80GB $5.00 ~ $8.00
A100 80GB $2.00 ~ $3.50
V100 32GB $1.00 ~ $2.00
RTX 4090 $0.90 ~ $1.50
 

🎯 4. 추천 사용 시나리오

시나리오 추천 GPU 이유
초대형 LLM 학습 H100 FP8 + 빠른 학습, NVLink 효율
중형 모델 학습 / inference A100 비용 성능 균형, FP16 최적
실험/저비용 학습 V100 / RTX 저렴한 비용, 단일 카드
실시간 AI 서비스 추론 RTX 4090 높은 FP16 처리속도, 소비자용도 활용 가능

 

 

📌 참고자료 및 벤치마크 출처

  • NVIDIA 공식 whitepaper (Hopper, Ampere, Volta)
  • MLPerf 벤치마크 결과
  • Hugging Face LLM Inference test
  • CoreWeave, Lambda Labs 가격 가이드

 

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