클라우드 플랫폼 서비스

아마존에서 운영하는 아마존 웹 서비스 (AWS)

마이크로소프트의 에져 (Azure)

구글의 구글클라우드 플랫폼 (GCP)​

3개의 클라우드 서비스는 높은 편의성과 인지도를 가지고 있지만, 높은 비용 부담으로인해

많은 사용자들이 대안을 찾고 있으며 에이셔는 대체 인프라로써

동일한 퀄리티에 60% ~ 70% 비용을 절감하는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.​

🔎 한눈에 보기
리테일 산업은 이커머스 등장 이후 가장 큰 변곡점을 맞고 있습니다. Retail 2.0 시대의 주역은 AI입니다!

• AI 쇼핑 어시스턴트는 대화 맥락을 이해하고 기억하며, 실제 판매원과 같은 수준의 물품 추천을 제공
• 비주얼 서치는 사진만으로 상품을 찾아내는 기능으로써 높은 편의성을 제공합니다.
• 개인 맞춤형 가격(Personalized Pricing)은 실시간으로 수익을 최적화합니다. 앞으로 제품 탐색부터 구매 후 지원까지 구매 여정 전반에 AI로 지원되며, 브랜드와 소비자의 관계를 재정의하게 됩니다.

📊 적용 시기: 리테일의 AI 도입 현황
NVIDIA의 최신 State of AI in Retail 보고서의 주요 내용은 다음과 같습니다.

• 소매업체의 89%가 AI를 사용 중이거나 평가 중(2023년 82% → 상승)
• 87%는 AI가 연간 매출에 긍정적 영향을 미쳤다고 답했습니다. 이제 AI는 ‘새로운 시도’가 아니라 측정 가능한 성과가 이끄는 비즈니스 필수 요소입니다.

🧮 리테일 AI의 컴퓨팅 현실
기존 검색은 밀리초 단위 처리로 충분했지만, 비주얼 서치와 멀티모달 어시스턴트는 여러 신경망을 동시에 돌리는 집중 GPU 연산이 필요합니다. 초 단위의 추론이 요구되는 경우도 흔합니다.

🤖 AI 쇼핑 어시스턴트
단순 챗봇이 아닌, 맥락 이해·대화 이력 유지·개인화 추천을 수행하는 고도화된 디지털 판매원입니다. NVIDIA의 리테일 어시스턴트 청사진은 NeMo 마이크로서비스를 활용해 텍스트+이미지 기반의 멀티모달 상호작용을 구현합니다.

• 예: 여행지/날씨 기반 풀 코디 생성, 세부 제품 Q&A, 장시간 대화 문맥 유지 등
• 각각의 상호작용은 재고·가격·상품 DB에 대한 다중 API 호출과 실시간 처리를 촉발합니다.

💸 개인화 가격(Personalized Pricing)
고정가가 아니라 알고리즘 기반 동적 가격으로 전환됩니다. 고객 행동, 경쟁사 가격, 재고, 시장 상황을 동시 고려해 밀리초 내 최적 가격을 산출합니다. 대형 리테일러는 수백만 SKU에 대해 하루에도 여러 차례 가격을 갱신하며, 모델은 꾸준한 재학습과 실시간 추론을 병행해야 합니다.

🖼️ 비주얼 서치(Visual Search)
이미지로 검색하면, 색·질감·형상·스타일·브랜드 등 수백 개 속성을 분석해 시각 지문(visual fingerprint)을 생성합니다. 하나의 이미지가 수십 개 모델을 거쳐 유사도 매칭 및 문맥형 추천(예: 원피스 검색 시 유사 상품+코디 액세서리 제안)까지 제공합니다. 패션 분야에서는 텍스트 검색 대비 전환율 30~40% 개선 사례가 보고됩니다.

🧱 인프라 병목: 전통 클라우드의 한계
2024~2025년 전 세계를 강타한 GPU 공급난은 수요 폭증과 맞물려 심각한 병목을 드러냈습니다.

• 최고급 GPU 인스턴스는 시간당 평균적으로 $24.48 비용이 발생합나디, AI 워크로드는 기존 앱 대비 10배 이상의 연산을 요구합니다.
• 중앙집중형 구조는 지연시간(latency) 문제를 발생 시키며, 도쿄 지역 거주자가 이미지가 미국 지역에 전송되면 대기 시간이 길어져서 사용자 경험이 저하 됩니다.
• 벤더 종속·지역 캐파 부족·AI 워크로드 운영 복잡성은 확장에 추가 제약이 발생합니다.

🕸️ Aethir의 해법: 탈중앙 GPU 네트워크

Aethir는 전 세계에 분산된 탈중앙 GPU 네트워크를 구축해, 중앙 데이터센터 대신 수천 개 노드의 컴퓨팅을 한번에 간편하게 제공합니다.

​💰 비용 이점
게이밍/마이닝/엔터프라이즈의 유휴 GPU를 활용해 전통 클라우드 대비 60~70% 낮은 비용으로 연산을 제공합니다. 고성능 AI 인프라의 대중화가 가능합니다.

⚡ 성능 이점
지리적으로 분산된 노드가 사용자 가까이에서 처리하여 비주얼 서치의 지연을 수 초 → 1초 미만으로 줄일 수 있습니다. 엣지 처리에도 유리합니다.

🌍 글로벌 스케일
블랙프라이데이 같은 피크 타임에는 전 세계 노드에서 탄력적으로 자원 할당이 이뤄져, 중앙집중형 한계를 넘어선 처리량을 확보합니다.

🧪 현실 적용 사례(가정)
10만 개 상품에 비주얼 서치를 도입하는 중견 패션 리테일러는 전통 클라우드에서 월 $50,000+ GPU 비용이 들 수 있습니다. Aethir 네트워크는 더 낮은 비용으로 더 높은 성능을 제공해, 과거 경제성 문제로 포기했던 스타일 유사도 매칭 같은 고급 기능도 구현 가능하게 합니다.

📈 리테일 경제학의 재편

• 개인화 가격은 매출을 2~5% 끌어올리면서 고객 만족도를 개선할 수 있습니다. 연매출 1억 달러 기업이라면 연 200만~500만 달러의 추가 효과입니다.
• 비주얼 서치는 텍스트 검색 대비 전환율 30~40% 향상 사례가 다수 보고됩니다.
• AI 쇼핑 어시스턴트는 신뢰 이슈(소비자 41%는 불신)에도 불구하고, 최저가 탐색(67%)·제품 비교(56%) 수요가 높아 명확한 기회가 존재합니다.

🔭 넥스트 웨이브: 더 무거운 연산, 더 분산된 인프라

• 리얼타임 비디오 커머스: 스마트폰으로 비춘 객체를 즉시 인식·추천(초당 다중 프레임 처리)
• 자율형 매장: CV·센서·실시간 분석의 상시 처리
• 생성형 AI: 고객별 맞춤 콘텐츠 자동 생성
• IoT 연동 AI: 매장 전역의 엣지 연산 확대 → 이 모든 응용은 분산 아키텍처와 비용 효율을 갖춘 Aethir에 최적입니다.

🧭 결론: GPU 백본 위에서 완성되는 Retail 2.0

전통 클라우드는 비용·지연·스케일·지역 분산에서 구조적 제약을 드러냅니다. Aethir의 탈중앙 GPU 네트워크는 이를 정면으로 해결해, 고성능 AI 인프라를 누구나 활용 가능한 비용으로 제공합니다.

AI 역량이 곧 경쟁력이 되는 시대, 합리적 비용의 고성능 GPU 인프라 접근성은 리테일의 전략적 차별화 포인트입니다. 지금 AI 쇼핑 어시스턴트·정확한 비주얼 서치·정교한 개인화 가격을 빠르게 배치하는 기업이 Retail 2.0의 점유율을 가져갈 것입니다.

📣 에이셔 클라우드 사용 문의

인프라 한계에 갇히지 않고 AI의 잠재력을 최대화할 방법을 고민해 보세요.

• 고도화된 AI 쇼핑 어시스턴트
• 실시간 비주얼 서치 배치
• 가격 알고리즘 최적화

Aethir의 글로벌 분산 GPU 인프라가 다음 고객 경험 혁신을 가속화합니다.

📩 문의: enterprisesales@aethir.com
🌐 더 알아보기: www.enterprise.aethir.com