AirLLM vs 블랙셀

AirLLM 장단점

• 매우 적은 GPU 메모리로 대형 언어 모델 실행 가능
• 다양한 최신 오픈소스 모델 계열 지원
• Transformers와 유사한 간단한 Python 사용 방식
• Apache License 2.0 기반의 공개 소스

• 레이어를 저장 장치에서 읽어 실행하므로 추론 속도가 느릴 수 있음
• 모델 변환과 캐시 생성에 상당한 디스크 공간이 필요할 수 있음
• CUDA, PyTorch, Transformers 등 환경 의존성이 존재함

블랙셀 장단점

• 가장 큰 장점은 콜드 스타트를 사실상 제거한 25ms 수준의 초고속 재개 속도로, 사용자에게 지연 없는 에이전트 경험을 제공할 수 있다는 점입니다. 샌드박스가 유휴 상태에서 자동으로 종료되더라도 메모리 상태가 체크포인트로 보존되어 이전 작업을 완벽하게 이어갈 수 있으며, 이는 복잡한 코딩이나 데이터 분석 작업에서 매우 유리합니다. 또한 GitHub 통합, 내장 관찰성(Observability) 도구, 그리고 LangGraph나 CrewAI 같은 주요 프레임워크와의 높은 호환성 덕분에 개발자가 인프라 관리보다 에이전트 로직에만 집중할 수 있는 환경을 제공합니다.

• 2024년 설립된 신생 플랫폼인 만큼 E2B와 같은 선두 주자에 비해 커뮤니티 생태계와 오픈소스 라이브러리 지원이 아직 부족한 편입니다. 또한 상태 보존을 위해 스냅샷 저장 비용이 발생하며, 영구 샌드박스의 특성상 단순 일회성 실행 위주의 경쟁 플랫폼 대비 대규모 운영 시 스토리지 비용 부담이 커질 수 있습니다. 현재 Modal 등과 달리 GPU 가속 샌드박스를 공식적으로 지원하지 않아, 샌드박스 내부에서 직접 고성능 ML 모델 추론을 수행하려는 사용자에게는 제약이 따를 수 있습니다.

AirLLM 주요 기능

• 레이어 단위 모델 스트리밍으로 GPU 메모리 사용량 절감
• 단일 4GB GPU에서 70B급 모델 추론 지원
• Hugging Face 모델 ID 기반 AutoModel 인터페이스
• 4비트·8비트 블록 단위 모델 압축
• CPU 추론 및 Apple Silicon macOS 지원
• Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral 등 다양한 모델 계열 지원

블랙셀 주요 기능

• 25ms 미만 재개 속도의 무한 영구 샌드박스(Zero Cold Start)
• 에이전트 로직과 VM 동시 호스팅으로 지연 최소화
• Mark 3 인프라 기반 0.5~1초 초고속 샌드박스 생성
• Model Gateway: LLM 접근 통합·비용 제어·지능형 라우팅
• Go SDK 및 CLI 스킬 제공으로 다양한 언어 지원
• 전체 호출·오류·비용·성능 관측성(Observability) 스위트