[Runyour AI 인터뷰] Runyour AI로 가능해진 실험의 확장

"더 큰 모델을 돌릴 환경이 될까?" — 대학생 팀의 현실적 고민

대형 언어 모델이 기본이 되어버린 요즘, AI 프로젝트를 진행하는 학생 팀에게 가장 큰 현실적인 고민은 늘 하나입니다.

"하고 싶은 실험은 많은데, 이걸 돌릴 환경이 될까?"

2025 디지털 경진대회에서 대상(과학기술정보통신부장관상)과 인기상을 동시에 수상한 인하대학교 'AI들' 팀도 같은 고민에서 출발했습니다. AI가 생성한 텍스트와 사람이 작성한 텍스트를 구분하는 모델을 개발하는 것이 대회 주제였고, 문제 특성상 대형 언어 모델을 활용한 접근이 사실상 필수였습니다. 제한적인 연구 환경 속에서 이들이 어떻게 실험 범위를 확장하고 최고 성과를 만들어냈는지, 직접 들어봤습니다.
 

인하대학교 'AI들' 팀과의 대화

2025 SW 융합대학 디지털 경진대회 대상 - 인하대학교 'AI들' 팀

Q. 프로젝트를 진행하면서 가장 큰 현실적인 제약은 무엇이었나요?

가장 큰 제약은 단연 GPU 자원이었습니다. 모델이 커질수록 연산량과 메모리 요구량이 급격히 늘어나는데, GPU VRAM이 부족하면 애초에 실험 자체가 불가능한 경우가 많았습니다.

또 하나의 문제는 실험의 연속성이었습니다. 학습이 중간에 중단되거나, 환경 설정에 많은 시간을 소모하게 되면 모델 성능 개선보다 "환경을 유지하는 일"에 훨씬 더 많은 에너지를 쓰게 됩니다. 이런 제약은 단순히 불편한 수준을 넘어, 멘탈을 흔들기도 하고 "시도할 수 있는 모델의 범위 자체를 제한하는 요소"로 작용하기도 했죠.
 

Q. Runyour AI는 프로젝트에서 어떻게 활용되었고, 어떤 변화가 있었나요?

Runyour AI는 프로젝트 전반에서 모델 학습과 실험의 중심 인프라로 활용되었습니다. 특히 80GB VRAM을 갖춘 고사양 GPU 환경을 통해, 기존에는 시도하지 못했던 대형 LLM들을 실제 학습 환경에 올려볼 수 있었습니다. 덕분에 여러 모델 구조 비교, 파라미터 규모별 성능 차이 분석, 반복 학습을 통한 세부 튜닝까지 충분히 수행할 수 있었어요.

가장 크게 느낀 변화는 "실험의 기준선 자체가 달라졌다"는 점이었습니다. VRAM 여유가 주는 차이가 컸고, 메모리 제약을 신경 쓰지 않고 모델을 선택할 수 있다는 것만으로도 프로젝트 접근 방식이 훨씬 자유로워졌습니다. 학습 시간이 단축되면서 실험 회전율이 높아졌고, 환경 세팅에 들이던 시간을 최소화하면서 모델 구조와 성능 개선에 집중할 수 있었죠.

비용 측면에서도, 학생 팀 입장에서 사용한 만큼만 과금되는 구조는 굉장히 합리적으로 느껴졌습니다. 장기간 고정 비용을 감당해야 하는 구조였다면 시도 자체가 어려웠을 실험들도 현실적인 선택지가 되었습니다.
 

Q. Runyour AI가 최종 성과에 어떤 영향을 주었다고 보시나요?

Runyour AI는 단순히 "편리한 도구"를 넘어서, 대상이라는 결과를 가능하게 만든 전제 조건에 가까웠다고 생각합니다. 대형 모델을 충분히 실험할 수 있었기 때문에 모델 선택의 폭이 넓어졌고, 그 결과 최종 리더보드에서도 상위 성과를 안정적으로 유지할 수 있었습니다. 결국 실험을 얼마나 많이, 얼마나 깊게 해보느냐의 문제였으니까요. 대상 수상 역시 이러한 실험 환경의 차이가 누적되어 만들어진 성과라고 봅니다.
 

인프라가 곧 실험의 한계를 결정한다

인하대학교 AI들 팀의 사례는 AI 프로젝트에서 인프라가 단순한 지원 요소가 아니라 실험의 한계를 넓혀주는 핵심 요소임을 보여줍니다. Runyour AI는 학생들에게 더 큰 모델을 시도할 수 있는 환경을 제공했고, 그 선택은 결국 대상 수상이라는 결과로 이어졌습니다.

연구, 교육, 경진대회, 실무 프로젝트까지 대규모 연산 환경이 필요한 순간, Runyour AI는 사용자가 아이디어와 실험에 집중할 수 있도록 돕는 GPU 인프라로 함께하고 있습니다.