세계 GPU를 위한 컨트롤 플레인
세상은 GPU를 사들였습니다. 아무도 Grid를 만들지 않았습니다.
Kinesis가 만듭니다. 자체 하드웨어는 필요 없습니다. Kinesis 용량으로 시작하거나 원하는 클라우드를 연결하면, Kinesis가 설정하신 가격에 맞는 최적의 GPU를 찾습니다. App Gallery에서 몇 번의 클릭으로 프라이빗 LLM을 실행하거나, 직접 만든 앱을 배포하세요. Kinesis가 앱을 계속 실행시키며, 모두가 같은 화면을 봅니다.
2026 올해의 앱 배포 플랫폼CIOReview2025 Stevie® Award 수상올해의 신규 서비스
작동 방식
어디에 있든 컴퓨팅을 연결하세요. 나머지는 Kinesis가 합니다.
원하는 클라우드 계정을 가져오거나, Kinesis 용량으로 시작하거나, 둘 다 하세요.
컴퓨팅 연결
Kinesis 용량으로 시작하고, 사용하는 클라우드마다 API 키를 추가하고, 이미 가진 서버는 명령 하나로 연결하세요.
Kinesis가 실행하고 계속 돌아가게 합니다
Kinesis는 모든 소스에서 앱에 필요한 GPU를 찾아 가장 적합한 곳에 배치하고, 수요에 맞춰 확장합니다. 새벽 3시에 머신이 고장 나면 스스로 대체 머신을 띄웁니다.
모든 것을 한곳에서 확인
조직 전반의 모든 앱, 머신, 사람: 무엇이 어디에서 실행되는지, 누가 무엇을 사용하는지, 각 프로젝트에 비용이 얼마나 드는지.
예시
빠르게 가동
자체 벤치마크에서 Kinesis는 AWS보다 4.1배, Azure보다 6.3배 빨랐습니다.
가입을 포함해 한 가지 작업을 처음부터 끝까지 측정했습니다. NVIDIA H100 한 대에서 운영 중인 HTTPS 모델 엔드포인트(Gemma 4 31B FP8을 서빙하는 vLLM)입니다.
- Kinesis약 27분 · 93단계
- AWS약 1.85시간 · 337단계
- Azure약 2.8시간 · 483단계
관리형 도메인의 HTTPS가 기본 제공됩니다. 게이트웨이와 TLS 작업이 Kinesis에서는 0단계, AWS에서는 119단계, Azure에서는 219단계였습니다.
Kinesis Builder Time-to-Value Benchmark, 2026년 5월. 가입부터 엔드포인트 가동까지의 실제 경과 시간이며, 한 단계는 클릭, 명령 또는 양식 입력 한 번입니다.
나에게 맞는 옵션 찾기
어디서 시작하십니까?
대부분의 팀은 다섯 가지 상황 중 하나로 저희를 찾아옵니다. 귀사와 가장 비슷한 상황을 선택하십시오.
- 1데이터를 외부로 보내거나 토큰당 비용을 내지 않고, 우리만의 AI를 갖고 싶습니다.App GalleryApp Gallery ↓
- 2GPU를 쓰는 시간보다 찾는 시간이 더 깁니다.Kinesis OneCloudKinesis OneCloud ↓
- 3GPU보다 개발자가 더 많아서, 누군가는 늘 기다리고 있습니다.Kinesis OneTeamKinesis OneTeam ↓
- 4배치 작업용 GPU 플릿이 필요하지만, 직접 운영하고 싶지는 않습니다.Kinesis BatchesKinesis Batches ↓
- 5저희 GPU는 매일 몇 시간씩 놀고 있습니다.Kinesis MarketplaceKinesis Marketplace ↓
자체 AI를 원하는 팀을 위해
몇 번의 클릭이면 나만의 프라이빗 LLM이 준비됩니다.
gpt-oss, Qwen, Gemma, DeepSeek 같은 오픈 모델을 고르고, GPU와 최고 가격을 선택한 뒤 앱 만들기를 클릭하세요. Kinesis가 전용 HTTPS 주소로 팀만의 프라이빗 채팅을 제공합니다. 프롬프트는 모델 공급업체로 전송되지 않으며, 토큰이 아니라 GPU 사용 시간만큼 비용을 지불합니다. 최첨단 API는 가장 어려운 문제를 위해 아껴 두세요.
- Ollama 또는 llama.cpp 기반의 Open WebUI가 설정된 상태로 제공됩니다. 추천 모델을 고르거나 원하는 Ollama 모델 이름을 입력하세요.
- 바로 실행할 수 있는 앱이 더 있습니다: JupyterLab, Whisper, code-server, n8n, Qdrant 등.
- 자체 GPU가 없나요? Kinesis 용량으로 시작하거나 AWS 또는 Azure 계정을 연결하세요.
작은 모델은 CPU에서 체험해 볼 수 있습니다. 더 큰 모델은 Grid에 GPU가 필요합니다.
1 · 모델 선택
- gpt-oss:120bGPU 1개
- qwen3.6:27bGPU 1개
- deepseek-r1:32bGPU 1개
- gemma4:e4bCPU 체험
2 · GPU와 가격 선택
3 · 프라이빗 채팅 가동
이 공급업체 계약서를 다섯 개 항목으로 요약해 주세요.
주요 조건은 다음과 같습니다: 24개월 계약 기간, 60일 후 지급, 그리고…
예시 · 모델은 App Gallery에 등록된 기준입니다
더 많은 GPU가 필요한 팀을 위해
클라우드 하나로는 결코 충분하지 않습니다. Kinesis Grid가 이들을 하나로 만듭니다.
원하는 클라우드를 API 키로 연결하고, 이미 보유한 계약과 크레딧을 그대로 유지하세요. Kinesis는 모든 클라우드에서 필요한 GPU를 찾고, 더 필요할 때는 Kinesis 용량을 추가하며, 스팟 머신이 사라져도 작업이 계속 실행되게 하고, 모든 로그와 모든 비용을 하나의 화면으로 보여 줍니다.
- 20개 하이퍼스케일러 및 네오클라우드용 API 키. 귀하의 계정, 계약, 크레딧은 계속 귀하의 것입니다.
- 회수된 스팟 머신은 자동으로 교체됩니다.
- 설정한 최고 가격을 넘어서 실행되는 것은 없습니다.
Kinesis가 연결된 모든 소스를 확인했습니다
- 귀사 클라우드 크레딧우선 사용GPU 3개선불
- 스팟 용량자동 교체됨GPU 3개US$0.89/시간
- 자체 서버이미 비용을 지불한GPU 2개소유
- 온디맨드 클라우드최고 가격 초과건너뜀US$1.62/시간
8 / 8
찾은 GPU
-45%
스팟 vs 온디맨드
배포 1회
모든 공급원
예시 · Kinesis는 설정하신 가격이 충족되는 곳에만 작업을 배치합니다
배치 추론, 렌더링, 파인튜닝용
GPU 플릿을 손쉽게.
모든 작업에 데이터 센터 GPU가 필요한 것은 아닙니다. Kinesis Grid는 배치 추론, 렌더링, 파인튜닝을 GeForce RTX 30, 40, 50 시리즈와 RTX 워크스테이션 카드에 시간당 US$0.03부터 분산하고, 머신이 들어오고 나가도 작업이 막힘없이 이어지게 합니다. 가입하기 전에 실행 비용의 최대치를 확인할 수 있습니다.
- 표시된 가격은 GPU 시간당 지불하는 최대 금액입니다.
- 여러 GPU로 확장하십시오. GPU당 작업 하나.
Kinesis Batches는 커뮤니티 및 파트너 GPU에서 실행됩니다. Kinesis Batches를 선택하지 않는 한, Grid는 커뮤니티 하드웨어에 작업을 배치하지 않습니다.
- RTX 5060 Ti16 GBUS$0.12/시간
- RTX 5070 Ti16 GBUS$0.27/시간
- RTX 508016 GBUS$0.35/시간
- RTX 509032 GBUS$0.61/시간
RTX 30 및 40 시리즈 US$0.03/hr부터 · RTX 6000 워크스테이션 카드도 제공
예시 · 표시된 가격은 지불하는 최대 금액입니다
유휴 GPU가 있는 모든 분을 위해
GPU가 일하지 않는 시간에도 수익을 받으세요.
게이밍 PC는 하루 대부분 꺼져 있습니다. 데이터센터는 일부 시간만 판매하고 나머지는 영영 날려 버립니다. Kinesis가 고객을 데려오고 청구와 지원을 처리하므로, 그냥 버려졌을 시간으로 수익을 얻을 수 있습니다.
- 게이머 및 PC방: Spark 앱을 설치하고, 시간을 선택하고, 수익을 받으세요.
- 데이터센터 및 네오클라우드: 유휴 용량을 Spot Instances로 판매해 드립니다.
- 무엇이든 연결하기 전에 수익을 예상해 보세요.
오후 11시 – 오전 8시 동안 사용 가능. 낮에는 다시 내 PC로.
예시
보안, 개인정보 보호, 주권을 위해
플랫폼 전체를 필요한 만큼 프라이빗하게.
어떤 조직은 GPU를 관리하는 소프트웨어를 다른 회사와 공유하거나 외부인이 운영하도록 둘 수 없습니다. 그렇다고 해서 최신 도구를 포기해야 할 이유는 없습니다. Kinesis Private는 두 가지 수준으로 제공되며, 둘 다 팀이 다른 어디에서나 사용하는 것과 똑같은 Kinesis를 실행합니다.
- 격리형: 다른 모든 고객과 분리되어 Kinesis가 운영하는 전용 배포.
- 완전 프라이빗: GPU를 관리하는 소프트웨어까지 모든 것이 귀사의 데이터센터에서 실행됩니다. Kinesis는 관여하지 않습니다.
완전 프라이빗
귀사 환경
키, 로그, 감사 추적은 귀사 데이터 센터에 남습니다.
출시한 기능
올해 지금까지 78회 릴리스했습니다.
저희는 거의 매주 고객에게 새로운 기능을 선보입니다. 지난 3개월간의 몇 가지를 소개합니다. 전체 변경 내역 보기 →
2026년 10월
기업용 SSO
ID 공급자로 로그인하고, 도메인을 인증하고, 모든 멤버에게 SSO를 요구하십시오.
2026년 10월
Claude 안의 Kinesis
Kinesis를 Claude에 연결하고, 이미 사용 중인 어시스턴트에서 배포를 관리하세요.
2026년 10월
원클릭 롤백
GitHub로 배포한 앱을 재빌드 없이 이전의 어떤 빌드로든 롤백하십시오.
2026년 9월
공개 REST API 및 MCP 서버
포털의 모든 기능을 스크립트와 에이전트에서.
2026년 9월
공유 Grid의 1인당 할당량
각 Grid에서 1인당 GPU, 앱, 인스턴스 수를 제한하세요.
2026년 9월
어떤 방화벽 뒤에 있든, 어떤 머신이든
사무실 PC, 연구실, 온프레미스 서버가 인바운드 포트 없이 몇 분 만에 합류합니다.
2026년 8월
MIG를 활용한 GPU 분할
지원되는 데이터 센터 GPU를 격리된 슬라이스로 분할하십시오.
2026년 8월
공정 분배 스케줄링
GPU가 부족할 때도 모든 팀에 차례가 돌아갑니다.
수상 및 언론 보도
저희의 작업에 대해 다른 이들이 한 말.
2026 올해의 앱 배포 플랫폼
CIOReview
- CIOReview 선정 2026 올해의 관리형 컴퓨팅 클라우드 솔루션
- 2025 Bronze Stevie® Award, 올해의 신규 서비스
- Fierce NetworkCan an old networking concept solve today’s compute shortage?
- IEEE SpectrumThe AI boom is giving rise to GPU-as-a-Service
- SiliconANGLEMulticloud GPU compute-as-a-service startup Kinesis Network goes fully serverless
- InformationWeekThe cloud you want versus the cloud you need
우리의 이야기
지금 이 순간 어딘가에서는 연구팀이 GPU를 며칠째 기다리고 있습니다. 또 다른 곳에서는 아주 비싼 GPU가 낮잠을 자고 있습니다.
세계는 AI 하드웨어에 수천억 달러를 쓰고 있지만, 그중 상당 부분은 여전히 놀고 있습니다. 필요한 사람이 없어서가 아니라, 필요한 사람이 닿을 수 없기 때문입니다. 용량은 클라우드, 데이터 센터, 건물 곳곳에 흩어져 있고, 각각 고유한 콘솔, 계약, 네트워크, 청구서를 가지고 있습니다.
전기도 한때 같은 문제를 겪었습니다. 누군가 더 큰 발전기를 만들었을 때 확장된 것이 아닙니다. 전력망이 모든 규모의 발전기를 모든 콘센트에 연결하고, 계량기와 공유된 규칙 덕분에 서로 모르는 사람들이 안전하게 전력을 사고팔 수 있게 되면서 확장되었습니다. 컴퓨팅은 지금 전력망이 생기기 전의 전기와 같은 처지에 있습니다.
저희 중 Baris와 Hamza는 2005년 Microsoft에서 만나 그 이후로 줄곧 함께 무언가를 만들어 왔습니다. Toshi와 David는 Microsoft, Mozilla, Asana, Meta 출신입니다. Kinesis 이전에 Baris와 Hamza는 수만 대의 머신으로 이루어진 탈중앙화 네트워크 C0D3R를 만들었고, 이 네트워크는 오랜 기간에 걸쳐 수조 건의 릴레이를 처리했습니다. 이를 통해 누군가 끈기 있게 머신을 연결하고, 보호하고, 쓰기 쉽게 만드는 일을 해낸다면 전 세계에 흩어진 머신도 하나의 시스템처럼 움직일 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
그래서 2024년, 저희는 컴퓨팅을 위한 Grid를 만들기 위해 Kinesis를 시작했습니다. 먼저 각 조직 내부에서 사용하는 모든 GPU가 하나의 시스템으로 작동하게 하고, 다음으로 조직 간에 여유 용량이 필요한 사람에게 닿도록 하는 것입니다.
귀사의 컴퓨팅. 저희의 컴퓨팅. 모두의 컴퓨팅.
AI를 운영하든, GPU를 보유하든, 혹은 단순히 컴퓨팅이 어디로 향하는지 관심이 있든, 여러분의 이야기를 듣고 싶습니다.
Baris Saydag
CEO 겸 CTO
Hamza Ak
COO
Toshihito Kikuchi
수석 엔지니어
David Ding
UX 총괄