Kubernetes 기반 OpenRL을 통한 RL 인프라와 AI 리서치 로직의 완전한 디커플링
Google OpenRL is an Experimental Self-hosted API for LLM Post-Training Fine-tuning
GPU Uptime 기반 과금 구조 탈피를 통한 AI 인프라 비용 최적화
Why Most AI Startups Waste Money on GPUs
GPU 자원 낭비 59% 해결을 위한 Multimodal 리소스 예측 엔진 설계
Launch HN: Expanse (YC P26) – Unlock Wasted GPU Capacity
GPU 가동률 5% 충격, 숨겨진 Egress 및 Lock-in 비용 제거를 통한 TCO 최적화
The hidden cost of cloud GPU training: egress, idle time, and lock-in
Ghost Power 분석을 통한 AI GPU 에너지 효율의 실질적 임계점 식별
Google's 2x Energy Efficiency Claim Is Real — But Here's What They're Not Measuring
Async Continuous Batching을 통한 p99 Tail Latency 최적화
Async Batching Is the Real Latency Win Nobody's Talking About
Token-centric KPI의 허구성과 비즈니스 가치 중심 AI 아키텍처 설계
Tokenmaxxing isn't an AI strategy